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 7	0.27 3	0.15 11	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 58	0.17 28	0.22 2	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 54	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 66	0.20 85	0.23 4	0.20 36	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 11	0.14 3	0.19 34	0.26 20	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.28 145	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 17	0.25 12	0.18 15	0.16 9	0.16 10	0.30 168	0.21 99	0.25 9	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 86	0.20 160	0.16 14	0.22 103	0.20 3	0.22 33	0.14 1	0.18 17	0.15 4	0.14 2	0.25 9	0.22 96	0.10 15	0.09 28	0.14 179	0.13 253	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.24 71	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 15	0.22 66	0.14 2	0.32 81	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 29	0.25 32	0.30 27	0.16 32	0.23 57	0.20 54	0.22 6	0.15 5	0.18 14	0.16 10	0.20 45	0.19 68	0.26 13	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 304	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 31	0.18 17	0.25 12	0.20 28	0.23 65	0.17 15	0.20 45	0.16 21	0.32 81	0.17 1	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.18 420	0.10 67

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.29 14	0.18 78	0.17 18	0.29 259	0.27 23	0.17 11	0.18 14	0.29 138	0.14 3	0.16 21	0.24 5	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 157	0.25 170	0.30 31	0.15 5	0.21 37	0.28 124	0.21 58	0.18 46	0.24 5	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.11 38	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 29	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 29	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.15 8	0.19 34	0.25 12	0.24 53	0.15 2	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 76	0.26 48	0.29 14	0.14 7	0.25 91	0.23 137	0.25 12	0.19 21	0.20 24	0.16 10	0.19 35	0.18 46	0.30 55	0.21 69	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 86	0.23 285	0.16 14	0.19 34	0.20 3	0.22 33	0.24 81	0.18 17	0.17 10	0.11 1	0.35 121	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.15 235	0.14 297	0.10 8	0.10 67

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.30 27	0.19 111	0.20 31	0.18 17	0.30 31	0.21 31	0.18 14	0.15 5	0.19 35	0.18 46	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 86	0.30 27	0.20 160	0.20 31	0.19 34	0.27 23	0.19 21	0.15 2	0.15 5	0.18 26	0.17 28	0.33 100	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.24 71	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 63	0.34 141	0.15 11	0.27 120	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 14	0.14 2	0.23 83	0.15 9	0.32 81	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.10 8	0.09 6

416test	0.19 19	0.16 108	0.27 63	0.34 141	0.20 160	0.28 143	0.20 54	0.31 39	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.19 68	0.28 21	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 48	0.33 108	0.24 323	0.10 1	0.23 137	0.26 20	0.30 120	0.22 55	0.27 110	0.16 7	0.18 46	0.22 2	0.20 36	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.12 205	0.13 166	0.10 67

derf	0.19 19	0.14 29	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.21 39	0.18 17	0.30 31	0.24 53	0.17 12	0.20 26	0.28 145	0.16 21	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

qqai	0.19 19	0.14 29	0.27 63	0.32 86	0.19 111	0.22 44	0.18 17	0.30 31	0.25 71	0.18 14	0.20 26	0.29 153	0.17 28	0.33 100	0.21 69	0.13 128	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

MGA	0.19 19	0.14 29	0.26 48	0.30 27	0.20 160	0.29 157	0.18 17	0.35 73	0.27 84	0.19 21	0.21 37	0.19 35	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 29	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 91	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.19 21	0.25 86	0.17 10	0.14 2	0.29 34	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 139	0.29 14	0.23 285	0.17 18	0.20 54	0.27 23	0.18 15	0.24 81	0.25 86	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 7	0.15 278	0.12 318	0.17 327	0.17 432	0.13 166	0.10 67

GeoVLM	0.19 19	0.14 29	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 120	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.20 85	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 19	0.14 29	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 22	0.21 83	0.32 49	0.28 99	0.20 24	0.35 184	0.18 26	0.17 28	0.31 68	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67
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 19	0.14 29	0.24 17	0.30 27	0.19 111	0.27 120	0.19 34	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.19 68	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 19	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 32	0.19 27	0.17 7	0.42 141	0.24 53	0.23 65	0.21 37	0.17 10	0.16 21	0.45 221	0.19 17	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 149

S2M2_XL	0.19 19	0.18 204	0.27 63	0.27 3	0.20 160	0.15 8	0.16 4	0.22 6	0.15 5	0.21 37	0.26 101	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 69	0.17 397	0.16 505	0.15 235	0.13 253	0.15 288	0.12 212
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 19	0.14 29	0.29 97	0.34 141	0.16 32	0.26 102	0.17 7	0.32 49	0.20 28	0.21 37	0.15 5	0.23 83	0.20 85	0.32 81	0.20 36	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.11 149

dual_stereo	0.19 19	0.14 29	0.24 17	0.31 58	0.16 32	0.16 14	0.20 54	0.29 28	0.20 28	0.23 65	0.20 26	0.22 66	0.14 2	0.52 290	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

rgla	0.20 33	0.15 76	0.27 63	0.33 108	0.19 111	0.29 157	0.20 54	0.32 49	0.24 53	0.24 81	0.18 17	0.18 26	0.18 46	0.30 55	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

416test1013	0.20 33	0.16 108	0.27 63	0.34 141	0.20 160	0.29 157	0.19 34	0.32 49	0.27 84	0.25 95	0.19 22	0.19 35	0.19 68	0.29 34	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

test410_97500	0.20 33	0.15 76	0.33 184	0.33 108	0.19 111	0.35 260	0.16 4	0.33 62	0.22 33	0.22 55	0.22 50	0.23 83	0.18 46	0.32 81	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

test410	0.20 33	0.15 76	0.33 184	0.32 86	0.20 160	0.36 276	0.16 4	0.34 68	0.22 33	0.22 55	0.23 58	0.22 66	0.18 46	0.30 55	0.17 1	0.10 15	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

anonymous	0.20 33	0.16 108	0.29 97	0.32 86	0.21 195	0.14 3	0.21 83	0.24 10	0.28 99	0.25 95	0.36 194	0.18 26	0.16 21	0.27 18	0.20 36	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.10 67

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 33	0.18 204	0.22 3	0.25 1	0.20 160	0.23 57	0.23 137	0.19 2	0.19 21	0.19 21	0.28 124	0.12 1	0.22 114	0.24 5	0.26 221	0.12 65	0.14 436	0.18 383	0.27 628	0.17 389	0.19 483

LGCAT	0.20 33	0.14 29	0.24 17	0.29 14	0.19 111	0.14 3	0.19 34	0.24 10	0.18 15	0.26 110	0.20 26	0.20 45	0.19 68	0.32 81	0.21 69	0.23 563	0.18 551	0.11 5	0.14 297	0.10 8	0.19 483

MCSU-Stereo	0.20 33	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 91	0.31 308	0.33 62	0.32 145	0.28 145	0.25 86	0.23 83	0.17 28	0.31 68	0.20 36	0.12 65	0.09 28	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 33	0.14 29	0.25 32	0.30 27	0.19 111	0.25 91	0.18 17	0.42 141	0.27 84	0.23 65	0.25 86	0.17 10	0.14 2	0.29 34	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

monster-pro	0.20 33	0.14 29	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 44	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

PointNet	0.20 33	0.15 76	0.25 32	0.32 86	0.18 78	0.29 157	0.23 137	0.25 12	0.27 84	0.15 2	0.24 75	0.28 145	0.17 28	0.34 110	0.20 36	0.13 128	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.09 6

LiteMatch*	0.20 33	0.14 29	0.31 139	0.31 58	0.23 285	0.24 71	0.21 83	0.31 39	0.30 120	0.21 37	0.19 22	0.24 102	0.19 68	0.31 68	0.20 36	0.13 128	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

LACA3	0.20 33	0.17 161	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 219	0.25 170	0.29 28	0.22 33	0.23 65	0.21 37	0.21 58	0.22 114	0.44 216	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.08 1

LACA2	0.20 33	0.15 76	0.26 48	0.30 27	0.15 11	0.29 157	0.29 259	0.30 31	0.22 33	0.21 37	0.23 58	0.28 145	0.20 85	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.09 15	0.12 111	0.09 6

Test_v1	0.20 33	0.14 29	0.22 3	0.28 8	0.18 78	0.24 71	0.21 83	0.39 107	0.31 131	0.21 37	0.22 50	0.17 10	0.17 28	0.34 110	0.19 17	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 33	0.14 29	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 260	0.17 7	0.40 121	0.22 33	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.24 142	0.33 100	0.25 191	0.13 128	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.12 111	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 33	0.13 5	0.26 48	0.30 27	0.19 111	0.23 57	0.18 17	0.36 81	0.26 79	0.20 24	0.23 58	0.27 138	0.16 21	0.30 55	0.23 137	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 33	0.14 29	0.23 7	0.30 27	0.17 46	0.29 157	0.20 54	0.39 107	0.22 33	0.22 55	0.21 37	0.26 127	0.20 85	0.30 55	0.20 36	0.13 128	0.12 318	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 33	0.15 76	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.23 57	0.18 17	0.41 132	0.34 163	0.22 55	0.21 37	0.19 35	0.18 46	0.28 21	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.10 67

MonStereo	0.20 33	0.14 29	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 44	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 33	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.18 78	0.17 18	0.21 83	0.32 49	0.23 45	0.25 95	0.34 176	0.22 66	0.24 142	0.27 18	0.21 69	0.09 1	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 33	0.14 29	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 44	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

IGEV	0.20 33	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 160	0.23 57	0.19 34	0.40 121	0.29 112	0.22 55	0.34 176	0.20 45	0.15 9	0.31 68	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.10 8	0.10 67

MLG-Stereo_test3	0.20 33	0.13 5	0.27 63	0.33 108	0.17 46	0.38 303	0.18 17	0.30 31	0.19 21	0.24 81	0.15 5	0.26 127	0.17 28	0.32 81	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

MonSter	0.20 33	0.14 29	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 44	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.38 143	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

VeloStereo	0.21 58	0.14 29	0.29 97	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.31 68	0.23 137	0.20 498	0.19 571	0.18 383	0.16 372	0.20 480	0.21 529

flow	0.21 58	0.14 29	0.29 97	0.30 27	0.23 285	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 21	0.25 95	0.21 37	0.28 145	0.20 85	0.30 55	0.23 137	0.20 498	0.19 571	0.18 383	0.16 372	0.20 480	0.21 529

over v1	0.21 58	0.19 252	0.26 48	0.35 190	0.13 1	0.35 260	0.20 54	0.31 39	0.16 9	0.23 65	0.23 58	0.25 117	0.27 192	0.41 175	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.12 212

over-8	0.21 58	0.19 252	0.27 63	0.35 190	0.13 1	0.33 231	0.21 83	0.34 68	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

over-9	0.21 58	0.19 252	0.27 63	0.35 190	0.13 1	0.33 231	0.21 83	0.35 73	0.17 11	0.21 37	0.22 50	0.26 127	0.25 155	0.41 175	0.20 36	0.13 128	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.11 149

depth_test_26	0.21 58	0.14 29	0.28 86	0.30 27	0.19 111	0.16 14	0.20 54	0.30 31	0.23 45	0.27 130	0.37 201	0.22 66	0.15 9	0.29 34	0.20 36	0.18 433	0.14 436	0.15 235	0.15 333	0.15 288	0.14 315

LCMNet	0.21 58	0.14 29	0.25 32	0.30 27	0.20 160	0.26 102	0.19 34	0.38 99	0.43 250	0.21 37	0.21 37	0.27 138	0.17 28	0.36 125	0.23 137	0.12 65	0.11 244	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 58	0.14 29	0.26 48	0.34 141	0.14 7	0.40 322	0.27 220	0.28 26	0.22 33	0.18 14	0.19 22	0.28 145	0.29 228	0.32 81	0.20 36	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.10 67
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 58	0.19 252	0.29 97	0.31 58	0.17 46	0.25 91	0.23 137	0.36 81	0.28 99	0.27 130	0.24 75	0.18 26	0.21 99	0.40 163	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

asd	0.21 58	0.18 204	0.29 97	0.32 86	0.18 78	0.27 120	0.22 103	0.35 73	0.22 33	0.31 173	0.22 50	0.19 35	0.21 99	0.44 216	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

4.5_new	0.21 58	0.20 304	0.29 97	0.30 27	0.17 46	0.24 71	0.26 196	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 58	0.20 304	0.29 97	0.30 27	0.17 46	0.24 71	0.26 196	0.32 49	0.28 99	0.32 188	0.28 124	0.19 35	0.17 28	0.29 34	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.09 6

4w-stereo	0.21 58	0.19 252	0.31 139	0.31 58	0.17 46	0.29 157	0.19 34	0.31 39	0.21 31	0.31 173	0.24 75	0.20 45	0.24 142	0.41 175	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2.5w	0.21 58	0.18 204	0.31 139	0.32 86	0.18 78	0.31 199	0.25 170	0.31 39	0.23 45	0.28 145	0.35 184	0.18 26	0.17 28	0.39 151	0.21 69	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 38	0.09 6

2.75w_new	0.21 58	0.18 204	0.28 86	0.29 14	0.17 46	0.23 57	0.34 370	0.36 81	0.28 99	0.34 199	0.26 101	0.17 10	0.22 114	0.36 125	0.23 137	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 58	0.14 29	0.27 63	0.37 251	0.22 230	0.21 39	0.19 34	0.43 160	0.27 84	0.20 24	0.20 26	0.29 153	0.14 2	0.41 175	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.12 111	0.12 212

LG-G_1	0.21 58	0.13 5	0.30 115	0.34 141	0.16 32	0.52 408	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LG-G	0.21 58	0.13 5	0.30 115	0.34 141	0.16 32	0.52 408	0.17 7	0.34 68	0.18 15	0.21 37	0.21 37	0.26 127	0.19 68	0.37 135	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.10 67

StereoAnything_RVC	0.21 58	0.68 682	0.39 293	0.28 8	0.15 11	0.23 57	0.18 17	0.20 3	0.19 21	0.16 9	0.16 10	0.15 4	0.22 114	0.30 55	0.18 7	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.08 1	0.16 347	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 58	0.15 76	0.27 63	0.37 251	0.19 111	0.22 44	0.18 17	0.42 141	0.35 176	0.22 55	0.28 124	0.24 102	0.18 46	0.27 18	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

over-6	0.22 78	0.18 204	0.28 86	0.34 141	0.13 1	0.32 219	0.22 103	0.49 201	0.25 71	0.24 81	0.24 75	0.21 58	0.25 155	0.38 143	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 78	0.15 76	0.35 226	0.33 108	0.17 46	0.23 57	0.25 170	0.42 141	0.24 53	0.26 110	0.26 101	0.21 58	0.30 247	0.31 68	0.20 36	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

aanet-new-16k	0.22 78	0.17 161	0.35 226	0.37 251	0.17 46	0.26 102	0.18 17	0.41 132	0.37 203	0.28 145	0.23 58	0.25 117	0.26 176	0.29 34	0.21 69	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 220	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 78	0.16 108	0.35 226	0.33 108	0.18 78	0.24 71	0.24 158	0.45 175	0.27 84	0.23 65	0.35 184	0.20 45	0.26 176	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

AdaDepth	0.22 78	0.17 161	0.32 163	0.37 251	0.18 78	0.34 249	0.22 103	0.33 62	0.23 45	0.21 37	0.21 37	0.20 45	0.20 85	0.56 326	0.21 69	0.10 15	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.12 212

qwe	0.22 78	0.18 204	0.28 86	0.31 58	0.18 78	0.29 157	0.21 83	0.38 99	0.32 145	0.35 210	0.30 143	0.20 45	0.20 85	0.43 203	0.21 69	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.09 6

2.25w	0.22 78	0.18 204	0.31 139	0.31 58	0.18 78	0.31 199	0.18 17	0.32 49	0.31 131	0.31 173	0.37 201	0.20 45	0.22 114	0.45 221	0.24 157	0.10 15	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

4.25_new	0.22 78	0.21 351	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 199	0.27 220	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.5w_new	0.22 78	0.21 351	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 199	0.27 220	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 78	0.21 351	0.32 163	0.32 86	0.18 78	0.31 199	0.27 220	0.32 49	0.24 53	0.29 160	0.27 110	0.20 45	0.23 130	0.34 110	0.23 137	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.75w	0.22 78	0.17 161	0.30 115	0.31 58	0.19 111	0.43 354	0.24 158	0.35 73	0.24 53	0.31 173	0.27 110	0.17 10	0.22 114	0.37 135	0.20 36	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 78	0.18 204	0.29 97	0.30 27	0.18 78	0.27 120	0.23 137	0.37 89	0.28 99	0.31 173	0.26 101	0.22 66	0.26 176	0.50 275	0.24 157	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

2w_stereo	0.22 78	0.18 204	0.30 115	0.32 86	0.16 32	0.28 143	0.38 459	0.38 99	0.35 176	0.32 188	0.33 164	0.17 10	0.18 46	0.29 34	0.22 96	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 111	0.10 67

monsterstereo	0.22 78	0.14 29	0.26 48	0.34 141	0.18 78	0.21 39	0.20 54	0.37 89	0.35 176	0.33 195	0.40 216	0.19 35	0.18 46	0.45 221	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 166	0.08 1

monsters	0.22 78	0.14 29	0.26 48	0.31 58	0.19 111	0.23 57	0.19 34	0.44 168	0.33 153	0.36 215	0.30 143	0.16 7	0.18 46	0.43 203	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 67

SGD-Stereo	0.22 78	0.15 76	0.27 63	0.31 58	0.15 11	0.29 157	0.20 54	0.37 89	0.29 112	0.24 81	0.29 138	0.21 58	0.27 192	0.36 125	0.25 191	0.16 340	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 166	0.10 67

GREAT-IGEV	0.22 78	0.15 76	0.31 139	0.29 14	0.22 230	0.21 39	0.26 196	0.33 62	0.31 131	0.20 24	0.30 143	0.22 66	0.22 114	0.47 250	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.13 166	0.10 67
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 78	0.15 76	0.26 48	0.33 108	0.20 160	0.61 479	0.21 83	0.30 31	0.31 131	0.23 65	0.19 22	0.18 26	0.18 46	0.41 175	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.11 149

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 96	0.20 304	0.31 139	0.37 251	0.19 111	0.28 143	0.22 103	0.33 62	0.26 79	0.23 65	0.29 138	0.23 83	0.18 46	0.39 151	0.28 265	0.13 128	0.12 318	0.17 327	0.16 372	0.17 389	0.12 212

aanet-new-90k	0.23 96	0.16 108	0.45 379	0.35 190	0.17 46	0.33 231	0.27 220	0.38 99	0.26 79	0.20 24	0.24 75	0.21 58	0.35 307	0.46 240	0.17 1	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 220	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 96	0.16 108	0.41 318	0.35 190	0.17 46	0.38 303	0.25 170	0.36 81	0.25 71	0.23 65	0.31 157	0.24 102	0.35 307	0.43 203	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 96	0.17 161	0.39 293	0.34 141	0.18 78	0.38 303	0.20 54	0.36 81	0.26 79	0.24 81	0.28 124	0.25 117	0.35 307	0.25 9	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 220	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 96	0.17 161	0.30 115	0.35 190	0.16 32	0.35 260	0.25 170	0.40 121	0.30 120	0.25 95	0.24 75	0.25 117	0.36 335	0.41 175	0.19 17	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 96	0.16 108	0.37 258	0.34 141	0.16 32	0.24 71	0.24 158	0.43 160	0.36 186	0.26 110	0.27 110	0.23 83	0.35 307	0.28 21	0.20 36	0.10 15	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 96	0.16 108	0.30 115	0.36 225	0.17 46	0.26 102	0.26 196	0.33 62	0.30 120	0.27 130	0.30 143	0.23 83	0.34 301	0.42 189	0.18 7	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.10 67

aanet-new-32k	0.23 96	0.15 76	0.32 163	0.36 225	0.18 78	0.38 303	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 307	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 166	0.10 67

aanet-new-30k	0.23 96	0.15 76	0.32 163	0.36 225	0.18 78	0.38 303	0.21 83	0.40 121	0.24 53	0.27 130	0.23 58	0.34 199	0.35 307	0.30 55	0.19 17	0.12 65	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 166	0.10 67

aanet-new-28k	0.23 96	0.17 161	0.40 307	0.36 225	0.17 46	0.33 231	0.22 103	0.35 73	0.27 84	0.27 130	0.23 58	0.29 153	0.34 301	0.31 68	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

aanet-new-24k	0.23 96	0.16 108	0.29 97	0.35 190	0.17 46	0.39 316	0.23 137	0.35 73	0.30 120	0.30 169	0.27 110	0.25 117	0.32 270	0.30 55	0.20 36	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.14 220	0.10 67

aanet-new-22k	0.23 96	0.16 108	0.30 115	0.35 190	0.18 78	0.31 199	0.19 34	0.46 183	0.42 245	0.25 95	0.23 58	0.25 117	0.30 247	0.32 81	0.22 96	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 96	0.14 29	0.27 63	0.35 190	0.18 78	0.26 102	0.26 196	0.42 141	0.38 213	0.25 95	0.43 228	0.23 83	0.28 209	0.25 9	0.22 96	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 96	0.14 29	0.31 139	0.33 108	0.18 78	0.21 39	0.33 351	0.52 227	0.42 245	0.26 110	0.33 164	0.19 35	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 96	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 260	0.27 220	0.45 175	0.28 99	0.28 145	0.34 176	0.40 260	0.30 247	0.33 100	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 96	0.14 29	0.27 63	0.29 14	0.17 46	0.19 27	0.20 54	0.59 275	0.45 267	0.28 145	0.26 101	0.24 102	0.17 28	0.46 240	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 67

WQFJA1++	0.23 96	0.15 76	0.27 63	0.30 27	0.21 195	0.31 199	0.18 17	0.36 81	0.17 11	0.25 95	0.30 143	0.29 153	0.28 209	0.40 163	0.22 96	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.42 665	0.11 149

GEAStereo	0.23 96	0.16 108	0.30 115	0.33 108	0.25 357	0.36 276	0.30 280	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.28 124	0.24 102	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.18 433	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 220	0.12 212

GSStereo	0.23 96	0.16 108	0.30 115	0.33 108	0.25 357	0.36 276	0.30 280	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 220	0.12 212

Zero-FE251	0.23 96	0.16 108	0.30 115	0.33 108	0.20 160	0.44 363	0.19 34	0.37 89	0.25 71	0.27 130	0.29 138	0.38 237	0.24 142	0.32 81	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

3.25w_new	0.23 96	0.17 161	0.32 163	0.31 58	0.17 46	0.43 354	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 222	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

3.25w	0.23 96	0.17 161	0.32 163	0.31 58	0.17 46	0.43 354	0.20 54	0.37 89	0.30 120	0.37 222	0.28 124	0.22 66	0.25 155	0.42 189	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 67

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 96	0.16 108	0.32 163	0.39 324	0.21 195	0.18 22	0.21 83	0.34 68	0.26 79	0.28 145	0.51 266	0.28 145	0.29 228	0.26 13	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.14 220	0.12 212

AIO_rvc	0.23 96	0.16 108	0.32 163	0.34 141	0.19 111	0.26 102	0.33 351	0.40 121	0.22 33	0.26 110	0.24 75	0.34 199	0.15 9	0.51 283	0.24 157	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

AIO_test	0.23 96	0.16 108	0.28 86	0.34 141	0.20 160	0.30 179	0.39 481	0.38 99	0.25 71	0.25 95	0.28 124	0.32 181	0.22 114	0.38 143	0.25 191	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 96	0.14 29	0.26 48	0.32 86	0.19 111	0.12 2	0.17 7	0.29 28	0.29 112	0.21 37	0.15 5	0.22 66	0.22 114	0.40 163	0.22 96	0.14 195	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.15 288	0.86 713

NoBS	0.24 122	0.13 5	1.68 698	0.35 190	0.19 111	0.15 8	0.26 196	0.17 1	0.16 9	0.15 2	0.18 17	0.13 2	0.14 2	0.18 1	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.12 111	0.10 67

SCION-M(vits-remse)	0.24 122	0.14 29	0.74 590	0.51 606	0.15 11	0.22 44	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.19 468	0.15 469	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

GEAR-Net	0.24 122	0.20 304	0.31 139	0.38 291	0.22 230	0.24 71	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 184	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 265	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.13 166	0.13 264

GELT-Stereo	0.24 122	0.17 161	0.27 63	0.37 251	0.21 195	0.24 71	0.25 170	0.57 259	0.42 245	0.34 199	0.26 101	0.26 127	0.21 99	0.34 110	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.14 179	0.13 253	0.11 38	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 122	0.16 108	0.30 115	0.35 190	0.18 78	0.36 276	0.17 7	0.37 89	0.37 203	0.29 160	0.23 58	0.23 83	0.24 142	0.29 34	0.22 96	0.16 340	0.15 469	0.21 508	0.17 432	0.19 459	0.15 350

Anonymus	0.24 122	0.14 29	0.29 97	0.37 251	0.23 285	0.30 179	0.22 103	0.39 107	0.32 145	0.23 65	0.20 26	0.38 237	0.26 176	0.45 221	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.13 253	0.12 111	0.13 264

TS12	0.24 122	0.15 76	0.29 97	0.37 251	0.17 46	0.32 219	0.26 196	0.42 141	0.24 53	0.31 173	0.51 266	0.25 117	0.27 192	0.40 163	0.29 288	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 166	0.10 67

aanet-new-60k	0.24 122	0.16 108	0.48 431	0.36 225	0.17 46	0.39 316	0.24 158	0.36 81	0.30 120	0.24 81	0.25 86	0.26 127	0.32 270	0.45 221	0.18 7	0.10 15	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.10 67

aanet-new-78k	0.24 122	0.17 161	0.51 473	0.36 225	0.16 32	0.26 102	0.29 259	0.36 81	0.29 112	0.22 55	0.29 138	0.23 83	0.37 345	0.42 189	0.17 1	0.10 15	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 220	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 122	0.19 252	0.39 293	0.41 406	0.17 46	0.33 231	0.22 103	0.41 132	0.37 203	0.27 130	0.23 58	0.22 66	0.35 307	0.29 34	0.24 157	0.12 65	0.08 2	0.14 179	0.11 164	0.16 347	0.11 149

Foundation-i1b	0.24 122	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 322	0.26 196	0.48 195	0.25 71	0.31 173	0.33 164	0.40 260	0.30 247	0.35 121	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 122	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 322	0.29 259	0.49 201	0.25 71	0.33 195	0.35 184	0.40 260	0.30 247	0.34 110	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.10 67

LiteMatch	0.24 122	0.17 161	0.24 17	0.37 251	0.20 160	0.27 120	0.27 220	0.31 39	0.24 53	0.21 37	0.20 26	0.29 153	0.40 370	0.29 34	0.43 452	0.16 340	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.14 220	0.14 315

Selective-IGEV-i32	0.24 122	0.18 204	0.35 226	0.35 190	0.19 111	0.27 120	0.25 170	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 361	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

VIP-Stereo	0.24 122	0.17 161	0.29 97	0.32 86	0.21 195	0.64 507	0.19 34	0.31 39	0.37 203	0.23 65	0.30 143	0.27 138	0.19 68	0.47 250	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.09 6

gasm-f	0.24 122	0.16 108	0.27 63	0.33 108	0.25 357	0.25 91	0.36 419	0.42 141	0.28 99	0.26 110	0.35 184	0.24 102	0.30 247	0.36 125	0.23 137	0.18 433	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.15 288	0.12 212

3w_stereo	0.24 122	0.20 304	0.37 258	0.33 108	0.16 32	0.32 219	0.42 521	0.41 132	0.38 213	0.31 173	0.27 110	0.16 7	0.26 176	0.34 110	0.22 96	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 111	0.11 149

1w_stereo	0.24 122	0.15 76	0.29 97	0.34 141	0.18 78	0.31 199	0.41 510	0.40 121	0.43 250	0.31 173	0.38 205	0.17 10	0.24 142	0.45 221	0.23 137	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

LG-Stereo	0.24 122	0.18 204	0.40 307	0.39 324	0.20 160	0.22 44	0.27 220	0.32 49	0.36 186	0.26 110	0.44 230	0.22 66	0.16 21	0.37 135	0.27 242	0.11 39	0.12 318	0.16 276	0.15 333	0.13 166	0.09 6

HUF	0.24 122	0.16 108	0.33 184	0.32 86	0.18 78	0.25 91	0.40 494	0.42 141	0.34 163	0.25 95	0.23 58	0.32 181	0.28 209	0.34 110	0.24 157	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.09 15	0.12 111	0.10 67

GIP-stereo	0.24 122	0.18 204	0.30 115	0.37 251	0.24 323	0.26 102	0.20 54	0.46 183	0.36 186	0.24 81	0.39 210	0.35 214	0.20 85	0.31 68	0.21 69	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

RAStereo	0.24 122	0.17 161	0.29 97	0.40 368	0.21 195	0.23 57	0.26 196	0.42 141	0.45 267	0.23 65	0.34 176	0.30 168	0.19 68	0.34 110	0.25 191	0.15 278	0.12 318	0.16 276	0.13 253	0.14 220	0.11 149

IGEV++	0.24 122	0.17 161	0.31 139	0.38 291	0.22 230	0.24 71	0.22 103	0.50 213	0.23 45	0.28 145	0.35 184	0.30 168	0.22 114	0.31 68	0.28 265	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 166	0.13 264

Selective-IGEV	0.24 122	0.18 204	0.35 226	0.35 190	0.19 111	0.27 120	0.25 170	0.55 246	0.23 45	0.27 130	0.25 86	0.34 199	0.19 68	0.58 361	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.10 67

PhaseNet	0.25 146	0.16 108	0.31 139	0.35 190	0.22 230	0.33 231	0.22 103	0.45 175	0.33 153	0.21 37	0.28 124	0.38 237	0.23 130	0.42 189	0.28 265	0.13 128	0.10 99	0.15 235	0.15 333	0.13 166	0.12 212

aanet-new-10k	0.25 146	0.18 204	0.44 366	0.38 291	0.18 78	0.45 375	0.21 83	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.31 157	0.25 117	0.30 247	0.28 21	0.21 69	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.16 347	0.10 67

aanet-new-14k	0.25 146	0.19 252	0.38 271	0.38 291	0.17 46	0.18 22	0.25 170	0.52 227	0.49 292	0.28 145	0.30 143	0.21 58	0.33 288	0.33 100	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.17 389	0.11 149

aanet-new-8k	0.25 146	0.19 252	0.32 163	0.37 251	0.20 160	0.40 322	0.29 259	0.49 201	0.39 225	0.24 81	0.25 86	0.22 66	0.34 301	0.49 267	0.21 69	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.10 67

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 146	0.16 108	0.33 184	0.38 291	0.20 160	0.46 381	0.27 220	0.41 132	0.34 163	0.28 145	0.38 205	0.24 102	0.35 307	0.29 34	0.24 157	0.11 39	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.13 166	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 146	0.14 29	0.30 115	0.34 141	0.21 195	0.44 363	0.25 170	0.44 168	0.35 176	0.27 130	0.35 184	0.37 228	0.35 307	0.28 21	0.26 221	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.11 38	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 146	0.14 29	0.74 590	0.33 108	0.19 111	0.29 157	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 616

zero-FE	0.25 146	0.15 76	0.30 115	0.35 190	0.29 497	0.19 27	0.20 54	0.35 73	0.31 131	0.26 110	0.27 110	0.29 153	0.29 228	0.33 100	0.24 157	0.17 397	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.64 700	0.12 212

GASTEREO	0.25 146	0.16 108	0.32 163	0.40 368	0.20 160	0.22 44	0.30 280	0.43 160	0.31 131	0.37 222	0.33 164	0.22 66	0.35 307	0.41 175	0.23 137	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.11 149

MSCF	0.25 146	0.16 108	0.33 184	0.39 324	0.20 160	0.20 31	0.31 308	0.43 160	0.31 131	0.36 215	0.33 164	0.23 83	0.35 307	0.36 125	0.23 137	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.13 166	0.11 149

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 146	0.31 558	0.24 17	0.51 606	0.19 111	0.29 157	0.22 103	0.40 121	0.37 203	0.26 110	0.24 75	0.24 102	0.31 264	0.44 216	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.14 220	0.10 67

IGEV-RUCA	0.25 146	0.16 108	0.34 209	0.39 324	0.27 441	0.33 231	0.20 54	0.38 99	0.36 186	0.26 110	0.31 157	0.25 117	0.21 99	0.48 261	0.24 157	0.20 498	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.17 389	0.15 350

fffft	0.25 146	0.17 161	0.37 258	0.36 225	0.22 230	0.28 143	0.36 419	0.42 141	0.24 53	0.36 215	0.23 58	0.27 138	0.22 114	0.52 290	0.27 242	0.12 65	0.09 28	0.16 276	0.12 205	0.12 111	0.12 212
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 146	0.18 204	0.34 209	0.37 251	0.18 78	0.28 143	0.30 280	0.48 195	0.27 84	0.29 160	0.30 143	0.32 181	0.17 28	0.52 290	0.23 137	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 166	0.10 67

RSM++	0.25 146	0.18 204	0.34 209	0.36 225	0.20 160	0.28 143	0.30 280	0.51 217	0.32 145	0.25 95	0.22 50	0.37 228	0.21 99	0.50 275	0.24 157	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.14 220	0.10 67

RSM	0.25 146	0.18 204	0.33 184	0.36 225	0.20 160	0.27 120	0.34 370	0.51 217	0.27 84	0.26 110	0.23 58	0.39 246	0.21 99	0.56 326	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 220	0.10 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 146	0.14 29	0.74 590	0.33 108	0.19 111	0.29 157	0.22 103	0.38 99	0.29 112	0.25 95	0.22 50	0.23 83	0.32 270	0.28 21	0.19 17	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.30 616

MoCha-V2	0.25 146	0.15 76	0.29 97	0.40 368	0.18 78	0.27 120	0.26 196	0.49 201	0.27 84	0.36 215	0.27 110	0.33 195	0.35 307	0.49 267	0.22 96	0.12 65	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.11 149

EGLCR-Stereo	0.25 146	0.16 108	0.33 184	0.34 141	0.20 160	0.35 260	0.20 54	0.52 227	0.36 186	0.28 145	0.27 110	0.41 272	0.18 46	0.45 221	0.26 221	0.14 195	0.10 99	0.16 276	0.14 297	0.13 166	0.11 149

DF	0.26 165	0.15 76	0.38 271	0.35 190	0.19 111	0.26 102	0.26 196	0.42 141	0.27 84	0.29 160	0.49 252	0.50 335	0.22 114	0.48 261	0.20 36	0.14 195	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.12 111	0.11 149

aanet-new	0.26 165	0.19 252	0.34 209	0.38 291	0.25 357	0.51 402	0.24 158	0.40 121	0.30 120	0.27 130	0.27 110	0.23 83	0.36 335	0.43 203	0.22 96	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.10 97	0.15 288	0.12 212

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 165	0.16 108	0.30 115	0.33 108	0.22 230	0.36 276	0.32 339	0.47 187	0.48 288	0.38 234	0.51 266	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 165	0.16 108	0.31 139	0.34 141	0.21 195	0.33 231	0.31 308	0.45 175	0.45 267	0.40 256	0.54 288	0.24 102	0.18 46	0.36 125	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 165	0.16 108	0.30 115	0.33 108	0.22 230	0.34 249	0.31 308	0.48 195	0.50 298	0.39 247	0.54 288	0.23 83	0.19 68	0.29 34	0.23 137	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

Foundation-i1	0.26 165	0.14 29	0.25 32	0.33 108	0.21 195	0.39 316	0.26 196	0.60 287	0.38 213	0.35 210	0.38 205	0.44 303	0.29 228	0.32 81	0.26 221	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

gcap_with_dpt	0.26 165	0.16 108	0.32 163	0.34 141	0.21 195	0.35 260	0.36 419	0.44 168	0.41 234	0.38 234	0.54 288	0.22 66	0.21 99	0.28 21	0.22 96	0.12 65	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

NLSM3	0.26 165	0.16 108	0.30 115	0.38 291	0.21 195	0.34 249	0.27 220	0.57 259	0.47 280	0.28 145	0.35 184	0.29 153	0.24 142	0.42 189	0.27 242	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.15 333	0.12 111	0.10 67

DDF-Stereo	0.26 165	0.15 76	0.30 115	0.36 225	0.29 497	0.19 27	0.20 54	0.32 49	0.31 131	0.26 110	0.26 101	0.29 153	0.29 228	0.38 143	0.24 157	0.17 397	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.70 703	0.12 212

Replicate-Monster	0.26 165	0.15 76	1.07 649	0.30 27	0.17 46	0.38 303	0.19 34	0.43 160	0.39 225	0.23 65	0.21 37	0.23 83	0.21 99	0.45 221	0.19 17	0.11 39	0.09 28	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 315

S2M2_L	0.26 165	0.22 392	0.33 184	0.31 58	0.25 357	0.24 71	0.13 1	0.35 73	0.41 234	0.25 95	0.36 194	0.30 168	0.25 155	0.30 55	0.26 221	0.22 545	0.19 571	0.17 327	0.19 495	0.21 506	0.18 448
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 165	0.18 204	0.34 209	0.35 190	0.24 323	0.23 57	0.28 250	0.51 217	0.36 186	0.31 173	0.36 194	0.37 228	0.20 85	0.57 338	0.22 96	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212

SCV	0.26 165	0.19 252	0.33 184	0.35 190	0.21 195	0.27 120	0.34 370	0.56 250	0.28 99	0.24 81	0.28 124	0.37 228	0.23 130	0.49 267	0.22 96	0.18 433	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.15 288	0.11 149

castereo++	0.26 165	0.16 108	0.26 48	0.33 108	0.19 111	0.75 557	0.20 54	0.37 89	0.47 280	0.23 65	0.23 58	0.35 214	0.28 209	0.39 151	0.19 17	0.14 195	0.09 28	0.14 179	0.09 15	0.11 38	0.10 67

SMoEStereo_RVC	0.26 165	0.19 252	0.35 226	0.35 190	0.22 230	0.36 276	0.32 339	0.39 107	0.34 163	0.37 222	0.30 143	0.33 195	0.24 142	0.53 299	0.24 157	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.12 205	0.12 111	0.11 149

mms	0.26 165	0.21 351	0.33 184	0.37 251	0.25 357	0.30 179	0.33 351	0.40 121	0.32 145	0.28 145	0.34 176	0.34 199	0.20 85	0.45 221	0.26 221	0.12 65	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 220	0.11 149

ours_stereo	0.26 165	0.21 351	0.33 184	0.38 291	0.23 285	0.30 179	0.33 351	0.42 141	0.38 213	0.26 110	0.34 176	0.35 214	0.23 130	0.47 250	0.27 242	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 220	0.10 67

Occ-G	0.26 165	0.14 29	0.28 86	0.34 141	0.20 160	0.27 120	0.34 370	0.41 132	0.31 131	0.29 160	0.43 228	0.49 329	0.25 155	0.47 250	0.28 265	0.13 128	0.11 244	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.12 212

gcap-zeroshot	0.26 165	0.16 108	0.31 139	0.33 108	0.22 230	0.36 276	0.31 308	0.47 187	0.46 273	0.38 234	0.50 256	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

test_for_model	0.26 165	0.16 108	0.31 139	0.33 108	0.22 230	0.36 276	0.32 339	0.47 187	0.48 288	0.38 234	0.51 266	0.24 102	0.18 46	0.29 34	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.11 149

MaDis-Stereo	0.26 165	0.18 204	0.36 241	0.36 225	0.26 405	0.27 120	0.27 220	0.43 160	0.35 176	0.27 130	0.26 101	0.41 272	0.28 209	0.40 163	0.28 265	0.16 340	0.14 436	0.16 276	0.13 253	0.14 220	0.12 212

testlalala	0.26 165	0.16 108	0.31 139	0.33 108	0.22 230	0.36 276	0.31 308	0.47 187	0.46 273	0.38 234	0.50 256	0.24 102	0.18 46	0.28 21	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.15 235	0.12 205	0.11 38	0.10 67

CroCo-Stereo	0.26 165	0.22 392	0.36 241	0.48 561	0.22 230	0.20 31	0.29 259	0.51 217	0.44 258	0.28 145	0.23 58	0.42 283	0.26 176	0.29 34	0.26 221	0.15 278	0.13 394	0.13 122	0.11 164	0.16 347	0.12 212
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	0.27 188	0.16 108	0.88 623	0.34 141	0.22 230	0.22 44	0.31 308	0.39 107	0.41 234	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 265	0.10 15	0.12 318	0.12 63	0.16 372	0.12 111	0.14 315

tt45	0.27 188	0.17 161	0.34 209	0.35 190	0.23 285	0.38 303	0.28 250	0.46 183	0.28 99	0.40 256	0.27 110	0.38 237	0.25 155	0.57 338	0.26 221	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.12 111	0.14 315

999	0.27 188	0.16 108	0.35 226	0.36 225	0.24 323	0.31 199	0.27 220	0.49 201	0.38 213	0.26 110	0.30 143	0.39 246	0.23 130	0.63 419	0.25 191	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.14 315

Pointernet	0.27 188	0.14 29	0.33 184	0.35 190	0.23 285	0.35 260	0.21 83	0.72 399	0.38 213	0.39 247	0.36 194	0.34 199	0.25 155	0.36 125	0.25 191	0.15 278	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

trnet	0.27 188	0.14 29	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 290	0.23 137	0.52 227	0.72 404	0.42 269	0.51 266	0.34 199	0.26 176	0.39 151	0.25 191	0.15 278	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.11 38	0.10 67

UniTT-Stereo	0.27 188	0.17 161	0.37 258	0.40 368	0.27 441	0.30 179	0.28 250	0.39 107	0.31 131	0.29 160	0.46 239	0.27 138	0.25 155	0.47 250	0.34 346	0.17 397	0.13 394	0.13 122	0.12 205	0.14 220	0.12 212

AEACV	0.27 188	0.17 161	0.31 139	0.34 141	0.45 650	0.26 102	0.28 250	0.37 89	0.32 145	0.30 169	0.46 239	0.31 178	0.37 345	0.36 125	0.24 157	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.12 205	0.13 166	0.11 149

LoS_RVC	0.27 188	0.16 108	0.27 63	0.32 86	0.30 516	0.44 363	0.34 370	0.41 132	0.33 153	0.31 173	0.51 266	0.29 153	0.32 270	0.36 125	0.28 265	0.11 39	0.10 99	0.11 5	0.08 1	0.11 38	0.19 483

FAST (zero-shot)	0.28 196	0.18 204	0.46 396	0.51 606	0.57 686	0.18 22	0.25 170	0.54 242	0.22 33	0.22 55	0.31 157	0.27 138	0.25 155	0.42 189	0.24 157	0.21 517	0.18 551	0.15 235	0.17 432	0.14 220	0.17 427

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 196	0.51 651	1.28 673	0.31 58	0.19 111	0.22 44	0.22 103	0.45 175	0.28 99	0.23 65	0.32 161	0.25 117	0.24 142	0.32 81	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 196	0.23 414	1.22 668	0.34 141	0.21 195	0.29 157	0.21 83	0.41 132	0.33 153	0.24 81	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.33 100	0.20 36	0.12 65	0.11 244	0.13 122	0.10 97	0.10 8	0.11 149

VMStereo-Base	0.28 196	0.16 108	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.30 179	0.27 220	0.50 213	0.65 367	0.32 188	0.47 245	0.42 283	0.24 142	0.41 175	0.27 242	0.15 278	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.14 315

water-stereo	0.28 196	0.14 29	0.29 97	0.35 190	0.19 111	0.36 276	0.23 137	0.62 300	0.38 213	0.39 247	0.62 320	0.41 272	0.35 307	0.28 21	0.27 242	0.14 195	0.13 394	0.13 122	0.12 205	0.12 111	0.10 67

castereo	0.28 196	0.16 108	0.32 163	0.35 190	0.21 195	0.40 322	0.42 521	0.50 213	0.66 371	0.26 110	0.41 219	0.37 228	0.36 335	0.33 100	0.24 157	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.10 97	0.11 38	0.10 67

fffy	0.28 196	0.21 351	0.34 209	0.37 251	0.23 285	0.33 231	0.29 259	0.51 217	0.41 234	0.32 188	0.37 201	0.39 246	0.27 192	0.50 275	0.27 242	0.12 65	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.14 220	0.11 149

WCG-NET	0.28 196	0.15 76	0.33 184	0.33 108	0.19 111	0.33 231	0.27 220	0.39 107	0.80 466	0.46 289	0.49 252	0.39 246	0.25 155	0.40 163	0.25 191	0.12 65	0.09 28	0.13 122	0.11 164	0.12 111	0.10 67

GCAP-BAT	0.28 196	0.15 76	0.42 339	0.33 108	0.21 195	0.25 91	0.25 170	0.45 175	0.54 315	0.34 199	0.42 222	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 157	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.11 38	0.12 212

MGS-Stereo	0.28 196	0.19 252	0.40 307	0.36 225	0.23 285	0.37 290	0.30 280	0.39 107	0.44 258	0.31 173	0.51 266	0.40 260	0.24 142	0.43 203	0.26 221	0.15 278	0.12 318	0.15 235	0.13 253	0.14 220	0.13 264

GCAPDPT-zeroshot	0.28 196	0.15 76	0.42 339	0.33 108	0.21 195	0.25 91	0.25 170	0.45 175	0.54 315	0.34 199	0.42 222	0.43 292	0.27 192	0.48 261	0.24 157	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.11 38	0.12 212

GCAP-Stereo	0.28 196	0.19 252	0.40 307	0.38 291	0.19 111	0.38 303	0.23 137	0.57 259	0.41 234	0.45 281	0.49 252	0.39 246	0.27 192	0.33 100	0.23 137	0.14 195	0.12 318	0.14 179	0.11 164	0.12 111	0.11 149

CES	0.28 196	0.14 29	0.23 7	0.30 27	0.70 702	0.37 290	0.27 220	0.48 195	0.46 273	0.34 199	0.48 248	0.27 138	0.22 114	0.39 151	0.23 137	0.13 128	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.13 166	0.17 427

MC-Stereo	0.28 196	0.17 161	0.32 163	0.38 291	0.20 160	0.26 102	0.26 196	0.49 201	0.37 203	0.37 222	0.61 316	0.41 272	0.31 264	0.55 313	0.25 191	0.13 128	0.09 28	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.11 149

CroCo-Stereo Lap2	0.28 196	0.24 456	0.39 293	0.50 590	0.29 497	0.20 31	0.31 308	0.49 201	0.38 213	0.24 81	0.27 110	0.46 313	0.31 264	0.39 151	0.30 296	0.14 195	0.15 469	0.16 276	0.13 253	0.16 347	0.15 350

CREStereo	0.28 196	0.15 76	0.24 17	0.27 3	0.17 46	0.37 290	0.25 170	0.51 217	0.72 404	0.42 269	0.51 266	0.32 181	0.26 176	0.38 143	0.25 191	0.16 340	0.11 244	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149
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	0.29 212	0.19 252	0.35 226	0.40 368	0.23 285	0.27 120	0.33 351	0.63 310	0.39 225	0.45 281	0.60 311	0.39 246	0.18 46	0.40 163	0.26 221	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.14 220	0.10 67

DA	0.29 212	0.17 161	0.31 139	0.40 368	0.20 160	0.74 551	0.33 351	0.47 187	0.44 258	0.34 199	0.39 210	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.11 164	0.15 288	0.10 67

GGEV	0.29 212	0.17 161	0.31 139	0.40 368	0.20 160	0.74 551	0.33 351	0.47 187	0.44 258	0.34 199	0.39 210	0.39 246	0.32 270	0.32 81	0.24 157	0.15 278	0.11 244	0.16 276	0.11 164	0.15 288	0.10 67

FlowAnything_test	0.29 212	0.19 252	0.39 293	0.47 553	0.26 405	0.46 381	0.25 170	0.43 160	0.31 131	0.29 160	0.26 101	0.35 214	0.26 176	0.40 163	0.37 402	0.21 517	0.15 469	0.22 524	0.26 621	0.16 347	0.16 401

depthmonostereo	0.29 212	0.14 29	0.31 139	0.35 190	0.17 46	0.46 381	0.27 220	0.69 367	0.57 332	0.35 210	0.42 222	0.31 178	0.35 307	0.35 121	0.27 242	0.14 195	0.12 318	0.13 122	0.12 205	0.11 38	0.10 67

HART	0.29 212	0.16 108	0.32 163	0.40 368	0.21 195	0.32 219	0.26 196	0.62 300	0.31 131	0.33 195	0.65 330	0.41 272	0.22 114	0.55 313	0.25 191	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.11 164	0.15 288	0.11 149

ff7	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.36 225	0.26 405	0.31 199	0.35 396	0.62 300	0.34 163	0.38 234	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 361	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.12 205	0.14 220	0.15 350

IGEVStereo-DCA	0.29 212	0.22 392	0.38 271	0.35 190	0.27 441	0.37 290	0.35 396	0.62 300	0.34 163	0.38 234	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 278	0.12 318	0.16 276	0.12 205	0.13 166	0.15 350

ffff	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.36 225	0.26 405	0.31 199	0.35 396	0.62 300	0.34 163	0.38 234	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 361	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.12 205	0.14 220	0.15 350

rrr	0.29 212	0.22 392	0.41 318	0.35 190	0.27 441	0.37 290	0.32 339	0.52 227	0.42 245	0.38 234	0.30 143	0.35 214	0.27 192	0.51 283	0.22 96	0.15 278	0.12 318	0.16 276	0.13 253	0.13 166	0.14 315

11t	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.36 225	0.26 405	0.31 199	0.35 396	0.62 300	0.34 163	0.38 234	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 361	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.12 205	0.14 220	0.15 350

anonymousdsp	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.37 251	0.25 357	0.30 179	0.35 396	0.63 310	0.35 176	0.39 247	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 379	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.12 205	0.14 220	0.15 350

LoS	0.29 212	0.15 76	0.30 115	0.29 14	0.18 78	0.33 231	0.29 259	0.51 217	0.72 404	0.34 199	0.52 279	0.41 272	0.28 209	0.47 250	0.28 265	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.09 15	0.11 38	0.11 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.35 190	0.24 323	0.32 219	0.43 530	0.57 259	0.37 203	0.33 195	0.30 143	0.32 181	0.28 209	0.57 338	0.26 221	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.13 166	0.13 264

ccc-4	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.36 225	0.26 405	0.31 199	0.35 396	0.62 300	0.34 163	0.38 234	0.33 164	0.32 181	0.29 228	0.58 361	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.12 205	0.14 220	0.15 350

IGEV-Stereo	0.29 212	0.21 351	0.38 271	0.37 251	0.25 357	0.30 179	0.35 396	0.63 310	0.35 176	0.39 247	0.33 164	0.33 195	0.28 209	0.59 379	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.12 205	0.14 220	0.15 350
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 212	0.19 252	0.27 63	0.44 498	0.19 111	0.31 199	0.26 196	0.47 187	0.43 250	0.37 222	0.47 245	0.41 272	0.23 130	0.50 275	0.34 346	0.14 195	0.18 551	0.19 431	0.16 372	0.16 347	0.13 264

test_xeample3	0.29 212	0.21 351	0.41 318	0.35 190	0.26 405	0.35 260	0.32 339	0.56 250	0.36 186	0.43 273	0.32 161	0.34 199	0.28 209	0.54 306	0.23 137	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.12 205	0.14 220	0.13 264

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 230	0.32 563	0.74 590	0.51 606	0.42 631	1.15 655	0.22 103	0.39 107	0.33 153	0.20 24	0.25 86	0.17 10	0.15 9	0.39 151	0.18 7	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 38	0.09 6

DN	0.30 230	0.17 161	0.33 184	0.37 251	0.26 405	0.35 260	0.27 220	0.54 242	0.55 322	0.32 188	0.42 222	0.50 335	0.23 130	0.39 151	0.22 96	0.21 517	0.14 436	0.16 276	0.13 253	0.17 389	0.18 448

PSi22	0.30 230	0.18 204	0.30 115	0.36 225	0.19 111	0.30 179	0.19 34	0.42 141	0.73 411	0.27 130	0.32 161	0.57 369	0.43 388	0.77 533	0.25 191	0.12 65	0.10 99	0.11 5	0.09 15	0.14 220	0.11 149

Anonymus123	0.30 230	0.16 108	0.88 623	0.34 141	0.22 230	0.64 507	0.31 308	0.54 242	0.41 234	0.26 110	0.24 75	0.26 127	0.19 68	0.42 189	0.28 265	0.10 15	0.12 318	0.12 63	0.16 372	0.12 111	0.14 315

DVStereo	0.30 230	0.15 76	0.34 209	0.33 108	0.20 160	0.53 416	0.25 170	0.56 250	0.43 250	0.56 335	0.50 256	0.35 214	0.29 228	0.49 267	0.28 265	0.13 128	0.11 244	0.12 63	0.11 164	0.11 38	0.10 67

MM-Stereo_test2	0.30 230	0.18 204	0.39 293	0.40 368	0.24 323	0.42 349	0.42 521	0.63 310	0.41 234	0.37 222	0.35 184	0.32 181	0.26 176	0.53 299	0.25 191	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.12 205	0.15 288	0.10 67

Reg-Stereo(zero)	0.30 230	0.16 108	0.28 86	0.34 141	0.18 78	0.32 219	0.20 54	0.63 310	0.68 383	0.50 305	0.52 279	0.51 341	0.30 247	0.45 221	0.25 191	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.10 97	0.12 111	0.11 149

CASnet	0.30 230	0.20 304	0.33 184	0.41 406	0.16 32	0.26 102	0.24 158	0.52 227	0.53 311	0.52 319	0.54 288	0.39 246	0.24 142	0.40 163	0.26 221	0.14 195	0.10 99	0.22 524	0.18 462	0.18 420	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 230	0.15 76	0.31 139	0.30 27	0.17 46	0.55 430	0.23 137	0.44 168	0.55 322	0.59 343	0.68 346	0.37 228	0.26 176	0.35 121	0.27 242	0.15 278	0.16 505	0.12 63	0.10 97	0.13 166	0.14 315

Weightmod_eth	0.31 239	0.19 252	0.31 139	0.35 190	0.18 78	0.45 375	0.35 396	0.62 300	0.39 225	0.44 276	0.39 210	0.48 321	0.41 379	0.45 221	0.23 137	0.17 397	0.16 505	0.15 235	0.14 297	0.15 288	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 239	0.28 531	0.44 366	0.42 454	0.29 497	0.34 249	0.31 308	0.44 168	0.40 230	0.39 247	0.44 230	0.40 260	0.32 270	0.42 189	0.29 288	0.23 563	0.17 526	0.19 431	0.16 372	0.20 480	0.15 350

rvit_stereo_0080	0.31 239	0.25 482	0.40 307	0.39 324	0.28 466	0.27 120	0.46 547	0.49 201	0.44 258	0.35 210	0.42 222	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 329	0.22 545	0.17 526	0.17 327	0.16 372	0.22 531	0.15 350

WCG-NET（raft）	0.31 239	0.15 76	0.36 241	0.32 86	0.19 111	0.35 260	0.27 220	0.51 217	0.78 455	0.45 281	0.55 298	0.48 321	0.27 192	0.54 306	0.26 221	0.13 128	0.10 99	0.12 63	0.11 164	0.12 111	0.11 149

whm_eth	0.31 239	0.25 482	0.40 307	0.39 324	0.28 466	0.27 120	0.46 547	0.49 201	0.44 258	0.35 210	0.42 222	0.40 260	0.28 209	0.41 175	0.33 329	0.22 545	0.17 526	0.17 327	0.16 372	0.22 531	0.15 350

plain	0.31 239	0.20 304	0.50 458	0.39 324	0.29 497	0.27 120	0.30 280	0.44 168	0.35 176	0.31 173	0.66 337	0.30 168	0.31 264	0.65 441	0.31 305	0.17 397	0.13 394	0.20 465	0.15 333	0.17 389	0.12 212

MIF-Stereo (partial)	0.31 239	0.18 204	0.37 258	0.41 406	0.31 540	0.28 143	0.23 137	0.47 187	0.42 245	0.31 173	0.63 321	0.36 224	0.35 307	0.57 338	0.31 305	0.17 397	0.13 394	0.19 431	0.17 432	0.18 420	0.14 315

Weightmod	0.32 246	0.18 204	0.30 115	0.34 141	0.19 111	0.54 423	0.34 370	0.56 250	0.50 298	0.41 263	0.52 279	0.48 321	0.33 288	0.46 240	0.29 288	0.15 278	0.23 614	0.16 276	0.15 333	0.14 220	0.11 149

SE	0.32 246	0.26 499	0.34 209	0.34 141	0.21 195	0.50 397	0.33 351	0.58 268	0.52 307	0.51 310	0.54 288	0.32 181	0.35 307	0.31 68	0.25 191	0.17 397	0.13 394	0.19 431	0.16 372	0.21 506	0.18 448

GGDA	0.32 246	0.18 204	0.32 163	0.31 58	0.21 195	0.31 199	0.26 196	0.59 275	0.66 371	0.50 305	0.68 346	0.40 260	0.36 335	0.55 313	0.35 365	0.15 278	0.11 244	0.13 122	0.12 205	0.15 288	0.15 350

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 246	0.38 605	2.34 713	0.33 108	0.19 111	0.20 31	0.22 103	0.43 160	0.29 112	0.22 55	0.25 86	0.22 66	0.26 176	0.29 34	0.20 36	0.11 39	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.11 38	0.10 67

RT-Monster	0.32 246	0.17 161	0.30 115	0.34 141	0.26 405	0.38 303	0.20 54	0.56 250	0.76 435	0.61 355	0.64 327	0.49 329	0.28 209	0.41 175	0.30 296	0.14 195	0.11 244	0.12 63	0.10 97	0.11 38	0.13 264

WQFJA1	0.32 246	0.19 252	0.34 209	0.39 324	0.26 405	0.62 487	0.30 280	0.56 250	0.47 280	0.37 222	0.39 210	0.38 237	0.33 288	0.50 275	0.42 442	0.14 195	0.18 551	0.16 276	0.14 297	0.14 220	0.13 264

WQFJX	0.32 246	0.18 204	0.33 184	0.39 324	0.27 441	0.60 476	0.30 280	0.53 239	0.47 280	0.39 247	0.38 205	0.34 199	0.33 288	0.61 395	0.40 428	0.14 195	0.17 526	0.16 276	0.13 253	0.14 220	0.14 315

NLMM	0.32 246	0.19 252	0.34 209	0.39 324	0.26 405	0.62 487	0.30 280	0.56 250	0.47 280	0.37 222	0.39 210	0.38 237	0.33 288	0.49 267	0.42 442	0.14 195	0.18 551	0.16 276	0.14 297	0.14 220	0.13 264

NLSM1	0.32 246	0.18 204	0.34 209	0.39 324	0.25 357	0.66 519	0.27 220	0.57 259	0.50 298	0.37 222	0.53 285	0.29 153	0.28 209	0.54 306	0.32 315	0.16 340	0.17 526	0.18 383	0.15 333	0.14 220	0.12 212

FE-Mocha	0.32 246	0.19 252	0.50 458	0.38 291	0.27 441	0.30 179	0.20 54	0.71 392	0.36 186	0.65 389	0.56 301	0.54 355	0.25 155	0.38 143	0.22 96	0.15 278	0.10 99	0.17 327	0.16 372	0.13 166	0.12 212

rvit_stereo_0081	0.32 246	0.24 456	0.47 410	0.43 477	0.26 405	0.30 179	0.37 437	0.42 141	0.55 322	0.36 215	0.40 216	0.39 246	0.35 307	0.43 203	0.33 329	0.22 545	0.16 505	0.19 431	0.16 372	0.19 459	0.13 264

rvit_stereo_0082	0.32 246	0.24 456	0.47 410	0.43 477	0.26 405	0.30 179	0.37 437	0.42 141	0.55 322	0.36 215	0.40 216	0.39 246	0.35 307	0.43 203	0.33 329	0.22 545	0.16 505	0.19 431	0.16 372	0.19 459	0.13 264

RAFT-Stereo-weight	0.32 246	0.18 204	0.33 184	0.39 324	0.22 230	0.26 102	0.29 259	0.67 348	0.80 466	0.53 322	0.51 266	0.58 378	0.20 85	0.47 250	0.27 242	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 166	0.11 149

CAS++	0.32 246	0.24 456	0.36 241	0.37 251	0.26 405	0.28 143	0.23 137	0.87 476	0.50 298	0.47 296	0.45 234	0.26 127	0.21 99	0.49 267	0.24 157	0.23 563	0.19 571	0.22 524	0.17 432	0.21 506	0.16 401
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 246	0.22 392	0.34 209	0.42 454	0.28 466	0.40 322	0.50 575	0.72 399	0.37 203	0.37 222	0.34 176	0.32 181	0.31 264	0.59 379	0.27 242	0.14 195	0.13 394	0.18 383	0.17 432	0.17 389	0.16 401

MSKI-zero shot	0.32 246	0.17 161	0.34 209	0.39 324	0.21 195	0.32 219	0.22 103	0.61 295	0.43 250	0.52 319	0.64 327	0.61 405	0.20 85	0.74 512	0.25 191	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.12 111	0.12 212

iRaftStereo_RVC	0.32 246	0.19 252	0.37 258	0.39 324	0.22 230	0.31 199	0.29 259	0.68 358	0.51 304	0.49 301	0.66 337	0.37 228	0.23 130	0.45 221	0.33 329	0.14 195	0.10 99	0.18 383	0.17 432	0.15 288	0.12 212

CREStereo++_RVC	0.32 246	0.15 76	0.23 7	0.31 58	0.24 323	0.27 120	0.22 103	0.46 183	0.88 516	0.46 289	0.80 410	0.30 168	0.26 176	0.36 125	0.33 329	0.13 128	0.09 28	0.13 122	0.51 708	0.13 166	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	0.32 246	0.53 662	0.26 48	0.51 606	0.20 160	0.37 290	0.24 158	0.40 121	0.73 411	0.54 328	0.69 350	0.31 178	0.25 155	0.32 81	0.27 242	0.16 340	0.10 99	0.12 63	0.09 15	0.13 166	0.11 149

PMTNet	0.32 246	0.16 108	0.24 17	0.29 14	0.18 78	0.45 375	0.22 103	0.56 250	0.63 354	0.46 289	0.54 288	0.39 246	0.34 301	0.48 261	0.24 157	0.75 713	0.10 99	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.11 149

ManiGeoR	0.33 266	0.17 161	0.43 354	0.31 58	0.22 230	0.40 322	0.27 220	0.73 410	0.49 292	0.40 256	0.63 321	0.40 260	0.32 270	0.62 405	0.41 434	0.16 340	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.15 288	0.16 401

HLf10	0.33 266	0.17 161	0.43 354	0.31 58	0.22 230	0.40 322	0.27 220	0.73 410	0.49 292	0.40 256	0.63 321	0.40 260	0.32 270	0.62 405	0.41 434	0.16 340	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.15 288	0.16 401

HLf8	0.33 266	0.17 161	0.39 293	0.30 27	0.22 230	0.43 354	0.27 220	0.71 392	0.67 376	0.44 276	0.60 311	0.36 224	0.30 247	0.58 361	0.35 365	0.18 433	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.17 389	0.18 448

TestStereo_HL2	0.33 266	0.18 204	0.33 184	0.31 58	0.22 230	0.32 219	0.25 170	0.58 268	0.61 339	0.54 328	0.68 346	0.41 272	0.36 335	0.57 338	0.36 383	0.16 340	0.11 244	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.16 401

WQFJX1	0.33 266	0.19 252	0.34 209	0.41 406	0.28 466	0.53 416	0.33 351	0.51 217	0.50 298	0.39 247	0.36 194	0.34 199	0.31 264	0.69 478	0.39 420	0.15 278	0.18 551	0.16 276	0.14 297	0.16 347	0.14 315

NLMM1	0.33 266	0.21 351	0.36 241	0.41 406	0.25 357	0.55 430	0.33 351	0.55 246	0.63 354	0.42 269	0.44 230	0.30 168	0.25 155	0.63 419	0.38 412	0.16 340	0.18 551	0.17 327	0.14 297	0.15 288	0.13 264

xyz-stereo-finetune	0.33 266	0.18 204	0.36 241	0.33 108	0.18 78	0.57 451	0.31 308	0.58 268	0.69 390	0.45 281	0.54 288	0.38 237	0.33 288	0.56 326	0.36 383	0.12 65	0.12 318	0.16 276	0.13 253	0.13 166	0.12 212

MM-Stereo_test1	0.33 266	0.19 252	0.36 241	0.41 406	0.23 285	0.36 276	0.45 543	0.58 268	0.54 315	0.60 347	0.50 256	0.38 237	0.37 345	0.60 385	0.26 221	0.15 278	0.13 394	0.17 327	0.14 297	0.15 288	0.12 212

tg	0.33 266	0.18 204	0.37 258	0.39 324	0.22 230	0.38 303	0.26 196	0.70 383	0.56 330	0.47 296	0.65 330	0.42 283	0.24 142	0.55 313	0.33 329	0.14 195	0.10 99	0.18 383	0.17 432	0.14 220	0.11 149

model_zeroshot	0.33 266	0.18 204	0.48 431	0.39 324	0.28 466	0.45 375	0.25 170	0.63 310	0.45 267	0.61 355	0.50 256	0.51 341	0.25 155	0.45 221	0.26 221	0.16 340	0.13 394	0.15 235	0.14 297	0.13 166	0.13 264

rvit_stereo_ft	0.33 266	0.25 482	0.47 410	0.52 622	0.32 557	0.33 231	0.47 555	0.49 201	0.50 298	0.34 199	0.41 219	0.41 272	0.32 270	0.48 261	0.34 346	0.22 545	0.14 436	0.19 431	0.18 462	0.19 459	0.14 315

4D-IteraStereo	0.33 266	0.18 204	0.40 307	0.40 368	0.24 323	0.32 219	0.27 220	0.58 268	0.72 404	0.65 389	0.54 288	0.42 283	0.23 130	0.45 221	0.28 265	0.14 195	0.09 28	0.19 431	0.16 372	0.16 347	0.11 149

HLF11	0.34 278	0.17 161	0.42 339	0.30 27	0.23 285	0.36 276	0.22 103	0.69 367	0.48 288	0.49 301	0.66 337	0.43 292	0.37 345	0.70 485	0.45 479	0.15 278	0.12 318	0.13 122	0.11 164	0.15 288	0.17 427

TestStereo_HLe17	0.34 278	0.17 161	0.46 396	0.32 86	0.21 195	0.42 349	0.31 308	0.70 383	0.66 371	0.46 289	0.68 346	0.36 224	0.30 247	0.61 395	0.36 383	0.16 340	0.10 99	0.14 179	0.13 253	0.15 288	0.15 350

TestStereo-Hl	0.34 278	0.20 304	0.32 163	0.32 86	0.22 230	0.32 219	0.27 220	0.64 325	0.59 335	0.50 305	0.67 343	0.46 313	0.45 404	0.60 385	0.34 346	0.14 195	0.11 244	0.13 122	0.13 253	0.15 288	0.15 350

NLCSM	0.34 278	0.21 351	0.34 209	0.44 498	0.29 497	0.54 423	0.36 419	0.52 227	0.47 280	0.46 289	0.37 201	0.34 199	0.34 301	0.71 491	0.41 434	0.16 340	0.17 526	0.17 327	0.16 372	0.17 389	0.16 401

IGEV-FE	0.34 278	0.18 204	0.67 556	0.39 324	0.28 466	0.30 179	0.25 170	0.74 416	0.31 131	0.62 359	0.57 303	0.54 355	0.25 155	0.53 299	0.27 242	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.14 297	0.14 220	0.12 212

MM-Stereo_test3	0.34 278	0.19 252	0.31 139	0.41 406	0.25 357	0.35 260	0.44 540	0.72 399	0.92 547	0.46 289	0.52 279	0.41 272	0.29 228	0.44 216	0.28 265	0.16 340	0.15 469	0.17 327	0.13 253	0.14 220	0.13 264

rvit_stereo_0083	0.34 278	0.24 456	0.50 458	0.44 498	0.27 441	0.34 249	0.35 396	0.45 175	0.62 343	0.37 222	0.47 245	0.42 283	0.35 307	0.40 163	0.36 383	0.22 545	0.20 586	0.20 465	0.17 432	0.20 480	0.14 315

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 278	0.27 517	0.45 379	0.36 225	0.25 357	0.48 390	0.30 280	0.58 268	0.90 535	0.42 269	0.36 194	0.30 168	0.29 228	0.49 267	0.30 296	0.16 340	0.14 436	0.18 383	0.15 333	0.18 420	0.15 350

AE-Stereo	0.34 278	0.21 351	0.42 339	0.48 561	0.31 540	0.48 390	0.35 396	0.61 295	0.62 343	0.32 188	0.55 298	0.52 347	0.27 192	0.47 250	0.29 288	0.13 128	0.13 394	0.18 383	0.16 372	0.15 288	0.12 212

IGEV_Zeroshot_test	0.34 278	0.18 204	0.67 556	0.39 324	0.28 466	0.30 179	0.25 170	0.74 416	0.31 131	0.62 359	0.57 303	0.54 355	0.25 155	0.53 299	0.27 242	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.14 297	0.14 220	0.12 212

RAFT-Test	0.34 278	0.18 204	0.37 258	0.38 291	0.23 285	0.50 397	0.23 137	0.69 367	0.40 230	0.60 347	0.85 445	0.61 405	0.28 209	0.46 240	0.27 242	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.11 164	0.13 166	0.12 212

CAS	0.34 278	0.13 5	0.25 32	1.28 720	0.30 516	0.46 381	0.38 459	0.48 195	0.47 280	0.34 199	0.52 279	0.24 102	0.19 68	0.29 34	0.27 242	0.69 711	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 111	0.15 350

test-3	0.34 278	0.16 108	0.43 354	0.39 324	0.21 195	0.43 354	0.22 103	0.63 310	0.78 455	0.71 434	0.45 234	0.64 421	0.27 192	0.43 203	0.31 305	0.12 65	0.09 28	0.17 327	0.13 253	0.12 111	0.10 67

test_1	0.34 278	0.16 108	0.43 354	0.39 324	0.21 195	0.43 354	0.23 137	0.63 310	0.78 455	0.68 413	0.45 234	0.64 421	0.27 192	0.43 203	0.31 305	0.12 65	0.09 28	0.17 327	0.13 253	0.12 111	0.10 67

cross-raft	0.34 278	0.20 304	0.37 258	0.44 498	0.23 285	0.32 219	0.35 396	0.74 416	0.40 230	0.60 347	0.77 384	0.57 369	0.27 192	0.43 203	0.28 265	0.12 65	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.15 288	0.11 149

raftrobust	0.34 278	0.19 252	0.36 241	0.41 406	0.27 441	0.30 179	0.25 170	0.71 392	0.63 354	0.58 341	0.55 298	0.45 306	0.46 411	0.51 283	0.29 288	0.16 340	0.12 318	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.13 264

EAI-Stereo	0.34 278	0.19 252	0.44 366	0.39 324	0.21 195	0.31 199	0.30 280	1.15 602	0.30 120	0.49 301	0.75 374	0.36 224	0.28 209	0.62 405	0.27 242	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.13 166	0.12 212

CFNet-RSSM	0.34 278	0.17 161	0.45 379	0.39 324	0.22 230	0.35 260	0.23 137	0.73 410	0.84 489	0.65 389	0.54 288	0.57 369	0.28 209	0.46 240	0.26 221	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.13 166	0.11 149

Gwc-CoAtRS	0.34 278	0.17 161	0.44 366	0.39 324	0.23 285	0.34 249	0.22 103	0.70 383	0.75 426	0.60 347	0.59 309	0.58 378	0.29 228	0.45 221	0.26 221	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.12 111	0.12 212

monster_256*512	0.35 297	0.23 414	0.30 115	0.42 454	0.23 285	0.44 363	0.36 419	0.71 392	0.67 376	0.45 281	0.52 279	0.62 412	0.40 370	0.38 143	0.33 329	0.13 128	0.10 99	0.17 327	0.15 333	0.16 347	0.13 264

ACVNet-DCA	0.35 297	0.23 414	0.33 184	0.41 406	0.22 230	0.55 430	0.38 459	0.85 465	0.54 315	0.41 263	0.50 256	0.34 199	0.49 427	0.57 338	0.25 191	0.16 340	0.10 99	0.19 431	0.13 253	0.18 420	0.17 427

EKT-Stereo	0.35 297	0.23 414	0.39 293	0.43 477	0.29 497	0.38 303	0.31 308	0.69 367	0.64 362	0.45 281	0.63 321	0.49 329	0.27 192	0.56 326	0.33 329	0.18 433	0.14 436	0.18 383	0.15 333	0.16 347	0.16 401

Any-RAFT	0.35 297	0.16 108	0.30 115	0.34 141	0.21 195	0.52 408	0.22 103	0.88 481	0.73 411	0.53 322	0.73 363	0.64 421	0.28 209	0.46 240	0.24 157	0.15 278	0.10 99	0.13 122	0.10 97	0.13 166	0.12 212

HH	0.35 297	0.20 304	0.47 410	0.40 368	0.25 357	0.33 231	0.31 308	0.76 430	0.38 213	0.43 273	0.57 303	0.79 511	0.44 399	0.71 491	0.25 191	0.15 278	0.11 244	0.15 235	0.14 297	0.14 220	0.12 212

HanStereo	0.35 297	0.20 304	0.47 410	0.40 368	0.25 357	0.33 231	0.31 308	0.76 430	0.38 213	0.43 273	0.57 303	0.79 511	0.44 399	0.71 491	0.25 191	0.15 278	0.11 244	0.15 235	0.14 297	0.14 220	0.12 212

LL-Strereo2	0.35 297	0.24 456	0.48 431	0.41 406	0.26 405	0.35 260	0.24 158	0.67 348	0.44 258	0.54 328	0.51 266	0.66 439	0.25 155	0.66 450	0.30 296	0.14 195	0.12 318	0.23 545	0.20 522	0.18 420	0.13 264

anonymousdsp2	0.35 297	0.20 304	0.43 354	0.37 251	0.24 323	0.48 390	0.31 308	0.86 469	0.65 367	0.55 332	0.50 256	0.50 335	0.34 301	0.56 326	0.31 305	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.10 97	0.16 347	0.14 315

Selective-RAFT	0.35 297	0.23 414	0.51 473	0.44 498	0.21 195	0.64 507	0.27 220	0.59 275	0.63 354	0.40 256	0.38 205	0.55 360	0.40 370	0.57 338	0.35 365	0.13 128	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.16 347	0.13 264

RCA-Stereo	0.35 297	0.17 161	0.34 209	0.38 291	0.22 230	0.31 199	0.34 370	0.68 358	1.24 655	0.45 281	0.65 330	0.47 316	0.43 388	0.38 143	0.27 242	0.13 128	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.11 149

Patchmatch Stereo++	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.58 378	0.38 351	0.58 361	0.36 383	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350
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	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.31 308	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.58 378	0.38 351	0.56 326	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

ROB_FTStereo_v2	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.31 308	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.57 369	0.38 351	0.57 338	0.36 383	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

ROB_FTStereo	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.25 91	0.21 83	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.58 378	0.38 351	0.57 338	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

HUI-Stereo	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.22 103	0.60 287	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.58 378	0.38 351	0.50 275	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

iGMRVC	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.30 280	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.58 378	0.38 351	0.58 361	0.36 383	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

iRAFT	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.22 103	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.58 378	0.38 351	0.58 361	0.36 383	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

RAFT-IKP	0.35 297	0.23 414	0.47 410	0.41 406	0.22 230	0.24 71	0.28 250	0.59 275	0.36 186	0.63 368	0.73 363	0.57 369	0.38 351	0.58 361	0.36 383	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.20 480	0.15 350

sCroCo_RVC	0.35 297	0.28 531	0.69 567	0.51 606	0.39 613	0.41 342	0.31 308	0.49 201	0.45 267	0.31 173	0.48 248	0.38 237	0.32 270	0.46 240	0.32 315	0.21 517	0.22 604	0.19 431	0.19 495	0.21 506	0.20 509

SMOE	0.36 316	0.20 304	0.35 226	0.36 225	0.17 46	0.63 499	0.41 510	0.65 327	0.55 322	0.54 328	0.72 358	0.49 329	0.38 351	0.40 163	0.30 296	0.19 468	0.12 318	0.28 616	0.15 333	0.19 459	0.14 315

xyz-stereo-finetune2	0.36 316	0.19 252	0.38 271	0.32 86	0.19 111	0.82 591	0.29 259	0.52 227	0.32 145	0.51 310	0.78 396	0.43 292	0.45 404	0.69 478	0.44 470	0.13 128	0.12 318	0.17 327	0.13 253	0.12 111	0.13 264

1test111	0.36 316	0.23 414	0.33 184	0.41 406	0.22 230	0.55 430	0.38 459	0.85 465	0.54 315	0.41 263	0.50 256	0.34 199	0.49 427	0.55 313	0.45 479	0.16 340	0.10 99	0.19 431	0.13 253	0.18 420	0.17 427

11t1	0.36 316	0.21 351	0.42 339	0.35 190	0.22 230	0.62 487	0.29 259	0.69 367	0.43 250	0.60 347	0.53 285	0.53 351	0.48 422	0.56 326	0.40 428	0.18 433	0.14 436	0.16 276	0.13 253	0.17 389	0.17 427

tt1	0.36 316	0.24 456	0.32 163	0.41 406	0.22 230	0.54 423	0.38 459	0.68 358	1.04 605	0.41 263	0.46 239	0.35 214	0.45 404	0.57 338	0.25 191	0.16 340	0.10 99	0.19 431	0.13 253	0.16 347	0.16 401

knoymous	0.36 316	0.20 304	0.31 139	0.31 58	0.22 230	0.36 276	0.29 259	0.61 295	0.64 362	0.67 407	0.70 354	0.60 399	0.40 370	0.58 361	0.34 346	0.17 397	0.11 244	0.20 465	0.11 164	0.17 389	0.18 448

DCANet-4	0.36 316	0.20 304	0.48 431	0.34 141	0.19 111	0.29 157	0.30 280	0.66 338	0.92 547	0.69 421	0.78 396	0.40 260	0.47 417	0.45 221	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 264

test_4	0.36 316	0.18 204	0.31 139	0.44 498	0.25 357	0.20 31	0.34 370	0.56 250	0.41 234	0.59 343	1.45 656	0.43 292	0.25 155	0.63 419	0.28 265	0.12 65	0.10 99	0.17 327	0.19 495	0.15 288	0.11 149

test_3	0.36 316	0.19 252	0.44 366	0.44 498	0.23 285	0.48 390	0.36 419	0.66 338	0.82 479	0.64 380	0.45 234	0.68 447	0.25 155	0.41 175	0.31 305	0.12 65	0.10 99	0.18 383	0.16 372	0.15 288	0.11 149

NRIStereo	0.36 316	0.20 304	0.45 379	0.41 406	0.23 285	0.34 249	0.26 196	0.65 327	0.55 322	0.64 380	0.63 321	0.56 363	0.37 345	0.65 441	0.37 402	0.15 278	0.11 244	0.18 383	0.15 333	0.17 389	0.14 315

DeepStereo_RVC	0.36 316	0.21 351	0.47 410	0.40 368	0.24 323	0.26 102	0.22 103	0.60 287	0.38 213	0.69 421	0.67 343	0.57 369	0.51 442	0.56 326	0.39 420	0.16 340	0.12 318	0.18 383	0.15 333	0.19 459	0.18 448

CRE-IMP	0.36 316	0.23 414	0.49 444	0.42 454	0.24 323	0.41 342	0.21 83	0.57 259	0.41 234	0.65 389	0.72 358	0.53 351	0.37 345	0.61 395	0.38 412	0.17 397	0.11 244	0.19 431	0.15 333	0.21 506	0.18 448

test-1	0.36 316	0.19 252	0.71 576	0.46 545	0.26 405	0.44 363	0.36 419	0.60 287	0.59 335	0.48 299	0.67 343	0.53 351	0.36 335	0.40 163	0.29 288	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.15 288	0.16 401

s12784h	0.36 316	0.15 76	0.24 17	0.34 141	0.15 11	0.77 564	0.29 259	0.80 447	0.83 484	0.56 335	0.57 303	0.43 292	0.40 370	0.57 338	0.33 329	0.12 65	0.10 99	0.14 179	0.09 15	0.14 220	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 316	0.21 351	0.37 258	0.42 454	0.26 405	0.35 260	0.38 459	0.63 310	0.64 362	0.50 305	0.72 358	0.51 341	0.29 228	0.59 379	0.36 383	0.16 340	0.14 436	0.15 235	0.13 253	0.17 389	0.16 401

DCANet	0.36 316	0.16 108	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.30 179	0.30 280	0.68 358	0.91 542	0.70 427	0.77 384	0.43 292	0.57 480	0.45 221	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 166	0.12 212

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 316	0.17 161	0.41 318	0.35 190	0.19 111	0.33 231	0.29 259	0.65 327	0.73 411	0.68 413	1.01 524	0.56 363	0.40 370	0.42 189	0.30 296	0.11 39	0.09 28	0.15 235	0.14 297	0.13 166	0.10 67

S0	0.37 333	0.18 204	0.33 184	0.40 368	0.21 195	0.79 572	0.56 614	0.63 310	0.45 267	0.53 322	0.61 316	0.44 303	0.36 335	0.45 221	0.31 305	0.22 545	0.21 596	0.26 594	0.22 563	0.16 347	0.12 212

TestStereo_HL3	0.37 333	0.19 252	0.49 444	0.34 141	0.24 323	0.51 402	0.39 481	0.60 287	0.43 250	0.61 355	0.83 429	0.56 363	0.46 411	0.55 313	0.28 265	0.15 278	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.14 220	0.17 427

H2IRNET	0.37 333	0.20 304	0.33 184	0.38 291	0.25 357	0.27 120	0.23 137	0.59 275	0.72 404	0.39 247	0.90 473	0.74 490	0.55 470	0.52 290	0.43 452	0.15 278	0.13 394	0.18 383	0.20 522	0.16 347	0.13 264

cc1	0.37 333	0.23 414	0.33 184	0.41 406	0.22 230	0.55 430	0.38 459	0.67 348	1.06 615	0.41 263	0.50 256	0.34 199	0.49 427	0.57 338	0.25 191	0.16 340	0.10 99	0.19 431	0.13 253	0.16 347	0.15 350

DCRE	0.37 333	0.18 204	0.46 396	0.45 523	0.32 557	0.42 349	0.37 437	0.63 310	0.51 304	0.47 296	0.94 484	0.56 363	0.36 335	0.52 290	0.32 315	0.14 195	0.13 394	0.15 235	0.14 297	0.14 220	0.13 264

fff	0.37 333	0.16 108	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 157	0.30 280	0.69 367	1.06 615	0.69 421	0.78 396	0.42 283	0.63 520	0.46 240	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 264

ADStereo(finetuned)	0.37 333	0.16 108	0.49 444	0.34 141	0.19 111	0.30 179	0.30 280	0.68 358	0.91 542	0.70 427	0.77 384	0.43 292	0.69 559	0.45 221	0.33 329	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.13 166	0.12 212

MIPNet	0.37 333	0.21 351	0.59 513	0.39 324	0.25 357	0.50 397	0.28 250	0.77 433	0.70 391	0.65 389	0.60 311	0.40 260	0.49 427	0.44 216	0.37 402	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.14 220	0.13 264

GMOStereo	0.37 333	0.19 252	0.38 271	0.43 477	0.24 323	0.37 290	0.38 459	0.52 227	0.62 343	0.87 545	0.84 435	0.64 421	0.35 307	0.37 135	0.28 265	0.13 128	0.11 244	0.20 465	0.18 462	0.15 288	0.11 149

error version	0.37 333	0.19 252	0.38 271	0.43 477	0.24 323	0.37 290	0.38 459	0.52 227	0.62 343	0.87 545	0.84 435	0.64 421	0.35 307	0.37 135	0.28 265	0.13 128	0.11 244	0.20 465	0.18 462	0.15 288	0.11 149

test-v	0.37 333	0.19 252	0.38 271	0.43 477	0.24 323	0.37 290	0.38 459	0.52 227	0.62 343	0.87 545	0.84 435	0.64 421	0.35 307	0.37 135	0.28 265	0.13 128	0.11 244	0.20 465	0.18 462	0.15 288	0.11 149

TRStereo	0.37 333	0.27 517	0.59 513	0.47 553	0.41 625	0.29 157	0.30 280	0.84 462	0.59 335	0.52 319	0.41 219	0.52 347	0.26 176	0.73 504	0.27 242	0.17 397	0.12 318	0.19 431	0.19 495	0.13 166	0.11 149

test-2	0.37 333	0.19 252	0.38 271	0.43 477	0.24 323	0.37 290	0.38 459	0.52 227	0.62 343	0.87 545	0.84 435	0.64 421	0.35 307	0.37 135	0.28 265	0.13 128	0.11 244	0.20 465	0.18 462	0.15 288	0.11 149

rafts_anoy	0.37 333	0.21 351	0.36 241	0.41 406	0.26 405	0.30 179	0.33 351	0.67 348	0.90 535	0.58 341	0.66 337	0.45 306	0.33 288	0.47 250	0.39 420	0.16 340	0.11 244	0.21 508	0.23 580	0.17 389	0.14 315

XX-Stereo	0.37 333	0.17 161	0.45 379	0.55 647	0.36 590	0.38 303	0.20 54	0.60 287	0.30 120	0.46 289	1.30 628	0.73 483	0.26 176	0.56 326	0.26 221	0.16 340	0.11 244	0.17 327	0.16 372	0.14 220	0.10 67

csc	0.37 333	0.16 108	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 157	0.30 280	0.69 367	1.06 615	0.69 421	0.78 396	0.42 283	0.63 520	0.46 240	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 264

cscssc	0.37 333	0.16 108	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.29 157	0.30 280	0.69 367	1.06 615	0.69 421	0.78 396	0.42 283	0.63 520	0.46 240	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.11 164	0.11 38	0.13 264

Lsterematch	0.38 350	0.17 161	0.38 271	0.37 251	0.20 160	0.42 349	0.27 220	0.57 259	0.71 402	0.66 402	1.02 533	0.49 329	0.40 370	0.57 338	0.43 452	0.16 340	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.14 220	0.14 315

AIO-test1	0.38 350	0.18 204	0.38 271	0.50 590	0.24 323	0.46 381	0.30 280	0.70 383	1.19 646	0.40 256	0.71 357	0.45 306	0.29 228	0.53 299	0.27 242	0.15 278	0.13 394	0.19 431	0.21 545	0.13 166	0.17 427

rvit_0105_6	0.38 350	0.28 531	0.64 540	0.50 590	0.30 516	0.39 316	0.38 459	0.51 217	0.67 376	0.40 256	0.45 234	0.50 335	0.41 379	0.54 306	0.36 383	0.27 606	0.26 639	0.24 562	0.21 545	0.22 531	0.16 401

MyStereo06	0.38 350	0.21 351	0.61 521	0.41 406	0.28 466	0.41 342	0.50 575	0.95 511	0.35 176	0.62 359	0.54 288	0.76 501	0.27 192	0.50 275	0.29 288	0.14 195	0.13 394	0.18 383	0.17 432	0.17 389	0.15 350

MIM_Stereo	0.38 350	0.17 161	0.53 486	0.37 251	0.24 323	0.27 120	0.24 158	0.70 383	0.54 315	0.72 445	1.00 521	0.63 415	0.29 228	0.64 434	0.38 412	0.13 128	0.14 436	0.17 327	0.16 372	0.14 220	0.11 149

riskmin	0.38 350	0.20 304	0.39 293	0.32 86	0.23 285	0.53 416	0.30 280	0.63 310	0.80 466	0.49 301	0.56 301	0.73 483	0.58 490	0.55 313	0.36 383	0.17 397	0.11 244	0.19 431	0.13 253	0.19 459	0.20 509

NF-Stereo	0.38 350	0.20 304	0.45 379	0.41 406	0.25 357	0.26 102	0.31 308	0.69 367	0.70 391	0.65 389	0.77 384	0.57 369	0.30 247	0.67 461	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.16 347	0.27 593

OCTAStereo	0.38 350	0.20 304	0.46 396	0.41 406	0.25 357	0.26 102	0.31 308	0.69 367	0.70 391	0.65 389	0.77 384	0.58 378	0.30 247	0.67 461	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.16 347	0.27 593

PSM-softLoss	0.38 350	0.20 304	0.48 431	0.41 406	0.26 405	0.30 179	0.35 396	0.69 367	0.46 273	0.62 359	0.82 423	0.59 393	0.33 288	0.70 485	0.39 420	0.19 468	0.12 318	0.20 465	0.18 462	0.16 347	0.22 551

KMStereo	0.38 350	0.20 304	0.48 431	0.41 406	0.26 405	0.30 179	0.35 396	0.69 367	0.46 273	0.62 359	0.82 423	0.59 393	0.33 288	0.70 485	0.39 420	0.19 468	0.12 318	0.20 465	0.18 462	0.16 347	0.22 551

RE-Stereo	0.38 350	0.20 304	0.46 396	0.41 406	0.25 357	0.26 102	0.31 308	0.69 367	0.70 391	0.65 389	0.77 384	0.58 378	0.30 247	0.67 461	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.16 347	0.27 593

Pruner-Stereo	0.38 350	0.20 304	0.45 379	0.40 368	0.25 357	0.22 44	0.24 158	0.67 348	0.55 322	0.89 559	0.76 380	0.68 447	0.29 228	0.62 405	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.17 432	0.17 389	0.18 448

TVStereo	0.38 350	0.20 304	0.46 396	0.41 406	0.25 357	0.26 102	0.31 308	0.69 367	0.70 391	0.65 389	0.77 384	0.58 378	0.30 247	0.67 461	0.35 365	0.18 433	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.16 347	0.27 593

TestStereo	0.38 350	0.31 558	0.40 307	0.45 523	0.20 160	0.40 322	0.37 437	0.66 338	0.65 367	0.53 322	0.78 396	0.47 316	0.40 370	0.55 313	0.37 402	0.18 433	0.13 394	0.20 465	0.15 333	0.22 531	0.13 264

raft+_RVC	0.38 350	0.19 252	0.35 226	0.37 251	0.25 357	0.45 375	0.37 437	0.78 439	0.89 532	0.51 310	0.78 396	0.50 335	0.29 228	0.53 299	0.40 428	0.15 278	0.12 318	0.17 327	0.15 333	0.14 220	0.12 212

RALAANet	0.38 350	0.23 414	0.48 431	0.42 454	0.29 497	0.35 260	0.25 170	0.86 469	0.64 362	0.67 407	0.65 330	0.60 399	0.29 228	0.60 385	0.34 346	0.15 278	0.12 318	0.17 327	0.15 333	0.21 506	0.13 264

AFF-stereo	0.38 350	0.19 252	0.39 293	0.37 251	0.21 195	0.27 120	0.31 308	0.65 327	0.66 371	0.64 380	1.13 579	0.76 501	0.39 364	0.55 313	0.33 329	0.11 39	0.09 28	0.16 276	0.16 372	0.13 166	0.11 149

AIO-test2	0.39 367	0.21 351	0.41 318	0.47 553	0.25 357	0.45 375	0.35 396	0.77 433	1.27 665	0.36 215	0.87 457	0.37 228	0.30 247	0.47 250	0.27 242	0.15 278	0.13 394	0.21 508	0.23 580	0.15 288	0.13 264

xx1	0.39 367	0.23 414	0.33 184	0.41 406	0.22 230	0.55 430	0.38 459	0.67 348	1.06 615	0.41 263	0.50 256	0.65 434	0.53 452	0.57 338	0.25 191	0.16 340	0.10 99	0.20 465	0.19 495	0.18 420	0.17 427

x	0.39 367	0.24 456	0.41 318	0.34 141	0.23 285	0.52 408	0.32 339	0.86 469	0.52 307	0.57 339	0.70 354	0.59 393	0.50 437	0.49 267	0.46 490	0.17 397	0.15 469	0.17 327	0.15 333	0.17 389	0.16 401

DisPM	0.39 367	0.19 252	0.44 366	0.41 406	0.27 441	0.24 71	0.31 308	0.65 327	0.57 332	0.87 545	0.87 457	0.60 399	0.32 270	0.76 523	0.32 315	0.18 433	0.12 318	0.19 431	0.17 432	0.15 288	0.20 509

RAFT+CT+SA	0.39 367	0.23 414	0.36 241	0.51 606	0.27 441	0.29 157	0.46 547	0.75 423	0.80 466	0.51 310	0.89 469	0.41 272	0.40 370	0.78 538	0.32 315	0.14 195	0.11 244	0.18 383	0.18 462	0.15 288	0.14 315

iRaft-Stereo_20w	0.39 367	0.19 252	0.57 507	0.37 251	0.27 441	0.31 199	0.24 158	1.44 687	0.29 112	0.69 421	0.53 285	0.60 399	0.42 382	0.83 561	0.27 242	0.14 195	0.11 244	0.14 179	0.13 253	0.15 288	0.13 264

IPLG	0.39 367	0.20 304	0.59 513	0.40 368	0.24 323	0.54 423	0.27 220	0.75 423	0.63 354	0.84 525	0.81 417	0.32 181	0.32 270	0.60 385	0.45 479	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.13 166	0.12 212

IPLGR	0.39 367	0.21 351	0.63 535	0.39 324	0.22 230	0.49 395	0.29 259	0.76 430	0.74 421	0.78 476	0.77 384	0.44 303	0.42 382	0.47 250	0.38 412	0.13 128	0.12 318	0.16 276	0.14 297	0.15 288	0.13 264

GMStereo	0.39 367	0.37 595	0.54 491	0.40 368	0.26 405	0.42 349	0.36 419	0.59 275	1.04 605	0.55 332	0.51 266	0.37 228	0.35 307	0.54 306	0.41 434	0.19 468	0.13 394	0.16 276	0.17 432	0.24 561	0.18 448
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 367	0.21 351	0.50 458	0.41 406	0.28 466	0.62 487	0.27 220	0.77 433	0.40 230	0.64 380	0.86 449	0.52 347	0.33 288	0.66 450	0.42 442	0.15 278	0.13 394	0.17 327	0.14 297	0.15 288	0.15 350
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	0.39 367	0.18 204	0.42 339	0.42 454	0.26 405	0.40 322	0.32 339	0.72 399	0.34 163	0.89 559	1.28 621	0.57 369	0.35 307	0.42 189	0.32 315	0.15 278	0.12 318	0.14 179	0.12 205	0.14 220	0.13 264

RAFT-Stereo	0.39 367	0.18 204	0.42 339	0.42 454	0.26 405	0.40 322	0.32 339	0.72 399	0.34 163	0.89 559	1.28 621	0.57 369	0.35 307	0.42 189	0.32 315	0.15 278	0.12 318	0.14 179	0.12 205	0.14 220	0.13 264
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 379	0.20 304	0.35 226	0.39 324	0.24 323	0.71 540	0.42 521	0.62 300	0.61 339	0.60 347	0.97 511	0.39 246	0.46 411	0.42 189	0.32 315	0.30 631	0.17 526	0.31 636	0.31 652	0.18 420	0.13 264

SME	0.40 379	0.20 304	0.35 226	0.36 225	0.19 111	0.79 572	0.31 308	0.79 443	0.73 411	0.56 335	0.77 384	0.43 292	0.51 442	0.57 338	0.36 383	0.16 340	0.17 526	0.19 431	0.19 495	0.18 420	0.16 401

MyStereo8	0.40 379	0.20 304	0.54 491	0.41 406	0.29 497	0.53 416	0.29 259	0.65 327	0.49 292	0.71 434	0.98 513	0.58 378	0.43 388	0.50 275	0.51 516	0.15 278	0.12 318	0.16 276	0.14 297	0.19 459	0.19 483

qqq	0.40 379	0.26 499	0.44 366	0.36 225	0.22 230	0.46 381	0.36 419	0.85 465	0.54 315	0.56 335	0.69 350	0.65 434	0.53 452	0.55 313	0.45 479	0.17 397	0.16 505	0.20 465	0.19 495	0.18 420	0.17 427

IPLGR_C	0.40 379	0.21 351	0.64 540	0.45 523	0.33 569	0.52 408	0.34 370	0.66 338	0.62 343	0.82 506	0.92 480	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.46 490	0.17 397	0.12 318	0.15 235	0.14 297	0.13 166	0.14 315

ACRE	0.40 379	0.21 351	0.65 546	0.45 523	0.33 569	0.51 402	0.33 351	0.66 338	0.63 354	0.80 484	0.92 480	0.45 306	0.32 270	0.52 290	0.45 479	0.16 340	0.12 318	0.15 235	0.14 297	0.13 166	0.14 315

PFNet+	0.40 379	0.19 252	0.49 444	0.39 324	0.25 357	0.28 143	0.23 137	0.64 325	0.70 391	0.85 529	0.79 407	0.64 421	0.35 307	0.72 497	0.34 346	0.19 468	0.14 436	0.23 545	0.20 522	0.16 347	0.20 509

SST-Stereo	0.40 379	0.19 252	0.45 379	0.42 454	0.25 357	0.25 91	0.21 83	0.66 338	0.47 280	1.08 644	0.79 407	0.72 470	0.43 388	0.77 533	0.35 365	0.16 340	0.11 244	0.20 465	0.16 372	0.19 459	0.15 350

RAFT_R40	0.40 379	0.19 252	0.44 366	0.43 477	0.25 357	0.23 57	0.26 196	0.67 348	0.67 376	0.98 606	0.78 396	0.72 470	0.43 388	0.76 523	0.35 365	0.16 340	0.11 244	0.20 465	0.16 372	0.18 420	0.14 315

RAFT-345	0.40 379	0.18 204	0.40 307	0.38 291	0.22 230	0.33 231	0.26 196	0.61 295	0.51 304	0.74 456	1.79 680	0.45 306	0.33 288	0.66 450	0.36 383	0.14 195	0.11 244	0.18 383	0.14 297	0.13 166	0.13 264

sAnonymous2	0.40 379	0.39 613	0.85 616	0.48 561	0.37 597	0.40 322	0.46 547	0.57 259	0.52 307	0.38 234	0.46 239	0.35 214	0.42 382	0.43 203	0.30 296	0.19 468	0.14 436	0.18 383	0.17 432	0.57 694	0.44 678

CroCo_RVC	0.40 379	0.39 613	0.85 616	0.48 561	0.37 597	0.40 322	0.46 547	0.57 259	0.52 307	0.38 234	0.46 239	0.35 214	0.42 382	0.43 203	0.30 296	0.19 468	0.14 436	0.18 383	0.17 432	0.57 694	0.44 678

111	0.40 379	0.17 161	0.41 318	0.34 141	0.19 111	0.52 408	0.28 250	0.74 416	1.16 640	0.50 305	0.91 476	0.63 415	0.48 422	0.61 395	0.35 365	0.14 195	0.10 99	0.14 179	0.12 205	0.13 166	0.13 264

Hybrid-DGEV-2	0.41 392	0.21 351	0.42 339	0.47 553	0.29 497	0.59 469	0.23 137	0.82 453	0.99 580	0.64 380	0.63 321	0.60 399	0.65 537	0.58 361	0.33 329	0.14 195	0.12 318	0.18 383	0.16 372	0.14 220	0.12 212

rvit_0105_4	0.41 392	0.29 543	0.71 576	0.50 590	0.29 497	0.41 342	0.41 510	0.55 246	0.73 411	0.45 281	0.48 248	0.55 360	0.44 399	0.57 338	0.36 383	0.28 617	0.26 639	0.25 575	0.22 563	0.23 548	0.18 448

raft_robust	0.41 392	0.23 414	0.36 241	0.42 454	0.21 195	0.40 322	0.33 351	0.79 443	0.98 575	0.79 481	0.87 457	0.39 246	0.33 288	0.84 566	0.29 288	0.13 128	0.12 318	0.16 276	0.17 432	0.15 288	0.12 212

CIPLG	0.41 392	0.21 351	0.63 535	0.45 523	0.33 569	0.52 408	0.33 351	0.65 327	0.60 338	0.82 506	0.96 498	0.46 313	0.32 270	0.55 313	0.44 470	0.16 340	0.12 318	0.15 235	0.14 297	0.13 166	0.14 315

LCNet	0.41 392	0.20 304	0.32 163	0.44 498	0.24 323	0.47 387	0.29 259	0.67 348	0.53 311	0.72 445	1.03 538	0.66 439	0.60 501	0.58 361	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.19 431	0.19 495	0.21 506	0.36 650

HHNet	0.41 392	0.17 161	0.41 318	0.34 141	0.37 597	0.33 231	0.34 370	0.69 367	0.75 426	0.86 537	1.30 628	0.52 347	0.32 270	0.52 290	0.35 365	0.15 278	0.11 244	0.19 431	0.15 333	0.15 288	0.24 568

AnonymousM	0.41 392	0.81 694	0.29 97	0.34 141	0.22 230	0.28 143	0.38 459	0.53 239	0.41 234	0.70 427	0.49 252	0.47 316	0.27 192	0.41 175	0.31 305	0.15 278	0.12 318	1.51 723	0.26 621	0.12 111	0.10 67

HITNet	0.41 392	0.26 499	0.45 379	0.33 108	0.17 46	0.63 499	0.30 280	0.93 499	0.64 362	0.71 434	0.82 423	0.64 421	0.52 446	0.59 379	0.43 452	0.14 195	0.10 99	0.15 235	0.13 253	0.19 459	0.12 212
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	0.42 400	0.31 558	0.73 585	0.50 590	0.29 497	0.44 363	0.42 521	0.61 295	0.74 421	0.51 310	0.51 266	0.60 399	0.47 417	0.57 338	0.38 412	0.27 606	0.25 632	0.25 575	0.23 580	0.22 531	0.18 448

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 400	0.20 304	0.74 590	0.38 291	0.43 638	0.39 316	0.26 196	0.94 504	0.49 292	0.53 322	0.77 384	0.93 566	0.45 404	0.63 419	0.24 157	0.16 340	0.10 99	0.17 327	0.18 462	0.20 480	0.20 509

test_sample2	0.42 400	0.22 392	0.43 354	0.33 108	0.21 195	0.58 457	0.39 481	0.95 511	0.67 376	0.63 368	0.77 384	0.69 452	0.57 480	0.61 395	0.38 412	0.19 468	0.14 436	0.18 383	0.16 372	0.19 459	0.18 448

test_sample1	0.42 400	0.22 392	0.46 396	0.34 141	0.23 285	0.58 457	0.35 396	0.99 524	0.49 292	0.62 359	0.75 374	0.69 452	0.61 507	0.58 361	0.44 470	0.18 433	0.14 436	0.17 327	0.15 333	0.17 389	0.17 427

StereoVision	0.42 400	0.28 531	0.45 379	0.49 576	0.28 466	0.38 303	0.38 459	0.72 399	0.62 343	0.44 276	1.14 585	0.54 355	0.39 364	0.56 326	0.34 346	0.21 517	0.24 624	0.25 575	0.24 596	0.26 578	0.16 401

GANet-ADL	0.42 400	0.25 482	0.45 379	0.43 477	0.29 497	0.54 423	0.35 396	0.89 484	0.86 502	0.63 368	0.72 358	0.68 447	0.42 382	0.52 290	0.41 434	0.21 517	0.14 436	0.15 235	0.13 253	0.18 420	0.19 483

OMP-Stereo	0.42 400	0.22 392	0.46 396	0.52 622	0.24 323	0.36 276	0.25 170	0.71 392	0.78 455	0.77 472	0.64 327	0.89 550	0.39 364	0.91 597	0.35 365	0.15 278	0.12 318	0.20 465	0.15 333	0.15 288	0.12 212

PFNet	0.42 400	0.18 204	0.58 511	0.43 477	0.24 323	0.43 354	0.32 339	0.74 416	0.78 455	1.00 614	0.74 372	0.68 447	0.39 364	0.72 497	0.37 402	0.16 340	0.10 99	0.20 465	0.15 333	0.16 347	0.13 264

IRAFT_RVC	0.42 400	0.20 304	0.48 431	0.44 498	0.24 323	0.27 120	0.54 603	0.74 416	0.77 444	0.76 466	0.80 410	0.73 483	0.51 442	0.70 485	0.36 383	0.17 397	0.10 99	0.21 508	0.16 372	0.16 347	0.14 315

FENet	0.42 400	0.22 392	0.38 271	0.39 324	0.24 323	0.55 430	0.32 339	0.79 443	0.70 391	0.71 434	0.72 358	0.63 415	0.57 480	0.62 405	0.44 470	0.19 468	0.13 394	0.19 431	0.17 432	0.18 420	0.19 483

IGEV_i1	0.43 410	0.22 392	0.50 458	0.39 324	0.22 230	0.64 507	0.40 494	0.96 515	0.61 339	0.68 413	0.69 350	0.75 493	0.45 404	0.72 497	0.41 434	0.15 278	0.13 394	0.16 276	0.13 253	0.17 389	0.16 401

FACV-RUCA	0.43 410	0.28 531	0.47 410	0.45 523	0.33 569	0.58 457	0.34 370	0.82 453	0.73 411	0.57 339	0.84 435	0.47 316	0.50 437	0.54 306	0.39 420	0.22 545	0.15 469	0.35 653	0.16 372	0.28 593	0.21 529

TestStereo1	0.43 410	0.23 414	0.41 318	0.51 606	0.24 323	0.34 249	0.40 494	0.77 433	0.90 535	0.68 413	0.96 498	0.48 321	0.46 411	0.91 597	0.32 315	0.16 340	0.13 394	0.18 383	0.15 333	0.14 220	0.13 264

test_5	0.43 410	0.24 456	0.43 354	0.52 622	0.28 466	0.28 143	0.42 521	0.72 399	0.82 479	0.62 359	0.91 476	0.72 470	0.55 470	0.79 545	0.35 365	0.14 195	0.11 244	0.18 383	0.18 462	0.18 420	0.16 401

SA-5K	0.43 410	0.23 414	0.41 318	0.51 606	0.24 323	0.34 249	0.40 494	0.77 433	0.90 535	0.68 413	0.96 498	0.48 321	0.46 411	0.91 597	0.32 315	0.16 340	0.13 394	0.18 383	0.15 333	0.14 220	0.13 264

dd	0.43 410	0.38 605	0.55 497	0.44 498	0.25 357	0.47 387	0.38 459	0.70 383	1.05 609	0.59 343	0.65 330	0.42 283	0.39 364	0.66 450	0.50 506	0.24 576	0.15 469	0.21 508	0.15 333	0.22 531	0.18 448

IIG-Stereo	0.43 410	0.21 351	0.44 366	0.50 590	0.25 357	0.44 363	0.21 83	0.71 392	0.76 435	0.83 518	0.95 494	0.83 525	0.43 388	0.90 590	0.35 365	0.15 278	0.12 318	0.19 431	0.14 297	0.15 288	0.11 149

DN-CSS_ROB	0.43 410	0.26 499	0.62 525	0.40 368	0.29 497	0.44 363	0.27 220	0.77 433	0.75 426	0.72 445	1.09 565	0.48 321	0.43 388	0.69 478	0.37 402	0.15 278	0.12 318	0.21 508	0.19 495	0.18 420	0.16 401

Selective-IGEV-i1	0.44 418	0.20 304	0.53 486	0.41 406	0.22 230	0.62 487	0.50 575	1.01 539	0.88 516	0.63 368	0.81 417	0.79 511	0.38 351	0.54 306	0.38 412	0.16 340	0.13 394	0.15 235	0.13 253	0.15 288	0.15 350

MyStereo05	0.44 418	0.21 351	0.45 379	0.41 406	0.28 466	0.41 342	0.50 575	0.93 499	1.09 628	0.76 466	0.61 316	0.51 341	0.57 480	0.73 504	0.42 442	0.14 195	0.13 394	0.18 383	0.17 432	0.17 389	0.15 350

MyStereo04	0.44 418	0.22 392	0.44 366	0.42 454	0.28 466	0.40 322	0.50 575	1.00 529	1.08 626	0.62 359	0.58 308	0.55 360	0.57 480	0.71 491	0.44 470	0.14 195	0.13 394	0.18 383	0.17 432	0.17 389	0.16 401

mmm	0.44 418	0.27 517	0.46 396	0.38 291	0.24 323	0.61 479	0.35 396	0.94 504	0.53 311	0.72 445	1.05 548	0.63 415	0.50 437	0.57 338	0.45 479	0.18 433	0.15 469	0.23 545	0.20 522	0.20 480	0.18 448

ffm	0.44 418	0.26 499	0.49 444	0.37 251	0.25 357	0.55 430	0.37 437	0.68 358	1.04 605	0.73 451	0.96 498	0.71 461	0.53 452	0.57 338	0.25 191	0.16 340	0.10 99	0.25 575	0.21 545	0.16 347	0.16 401

SA	0.44 418	0.25 482	0.46 396	0.46 545	0.24 323	0.43 354	0.36 419	0.75 423	0.96 568	0.59 343	1.03 538	0.48 321	0.52 446	0.94 613	0.32 315	0.16 340	0.12 318	0.21 508	0.19 495	0.15 288	0.13 264

GwcNet-ADL	0.44 418	0.22 392	0.48 431	0.45 523	0.30 516	0.40 322	0.37 437	0.92 497	0.97 571	0.71 434	0.78 396	0.61 405	0.42 382	0.62 405	0.50 506	0.19 468	0.14 436	0.15 235	0.14 297	0.18 420	0.18 448

TransformOpticalFlow	0.44 418	0.20 304	0.47 410	0.41 406	0.23 285	0.37 290	0.47 555	0.94 504	0.76 435	0.65 389	1.14 585	0.73 483	0.56 477	0.76 523	0.32 315	0.15 278	0.10 99	0.17 327	0.15 333	0.14 220	0.13 264

GMM-Stereo	0.44 418	0.19 252	0.36 241	0.42 454	0.25 357	0.51 402	0.47 555	0.71 392	0.53 311	0.76 466	1.37 637	0.76 501	0.38 351	0.60 385	0.33 329	0.15 278	0.10 99	0.20 465	0.19 495	0.16 347	0.27 593

GES	0.44 418	0.23 414	0.57 507	0.40 368	0.30 516	0.59 469	0.36 419	0.96 515	0.68 383	0.74 456	0.83 429	0.47 316	0.48 422	0.67 461	0.43 452	0.22 545	0.16 505	0.17 327	0.16 372	0.18 420	0.23 559

HCRNet	0.44 418	0.34 577	0.41 318	0.53 632	0.26 405	0.53 416	0.29 259	0.83 458	0.63 354	0.71 434	0.81 417	0.77 507	0.50 437	0.66 450	0.36 383	0.24 576	0.16 505	0.24 562	0.20 522	0.21 506	0.18 448

Hybrid-DGEV-03	0.45 429	0.19 252	0.33 184	0.43 477	0.27 441	0.56 445	0.26 196	0.65 327	0.74 421	0.94 587	1.92 687	0.61 405	0.30 247	0.55 313	0.34 346	0.14 195	0.10 99	0.18 383	0.16 372	0.14 220	0.11 149

DFGA-Net	0.45 429	0.29 543	0.80 612	0.42 454	0.32 557	0.53 416	0.35 396	0.78 439	0.89 532	0.66 402	0.75 374	0.48 321	0.39 364	0.74 512	0.60 550	0.15 278	0.13 394	0.19 431	0.18 462	0.20 480	0.17 427

FLISNet	0.45 429	0.21 351	0.36 241	0.34 141	0.35 585	0.28 143	0.31 308	0.72 399	0.46 273	0.87 545	1.13 579	1.09 615	0.76 594	0.69 478	0.56 539	0.12 65	0.10 99	0.17 327	0.17 432	0.17 389	0.15 350

CoSv	0.45 429	0.21 351	0.36 241	0.34 141	0.35 585	0.28 143	0.31 308	0.72 399	0.46 273	0.87 545	1.13 579	1.09 615	0.76 594	0.69 478	0.56 539	0.12 65	0.10 99	0.17 327	0.17 432	0.17 389	0.15 350

U	0.45 429	0.16 108	0.32 163	0.40 368	0.71 703	3.55 736	0.20 54	0.41 132	0.38 213	0.26 110	0.23 58	0.24 102	0.22 114	0.26 13	0.22 96	0.15 278	0.09 28	0.88 714	0.13 253	0.13 166	0.11 149

CASS	0.45 429	0.27 517	0.42 339	0.48 561	0.22 230	0.61 479	0.34 370	0.97 519	0.62 343	0.71 434	0.85 445	0.61 405	0.55 470	0.57 338	0.41 434	0.29 624	0.16 505	0.22 524	0.18 462	0.22 531	0.28 600
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 429	0.25 482	0.43 354	0.45 523	0.28 466	0.70 534	0.34 370	0.94 504	0.76 435	0.75 458	0.80 410	0.65 434	0.49 427	0.64 434	0.51 516	0.20 498	0.14 436	0.22 524	0.19 495	0.18 420	0.18 448

RAFT_CTSACE	0.45 429	0.20 304	0.44 366	0.45 523	0.27 441	0.34 249	0.39 481	0.60 287	0.73 411	0.76 466	1.44 653	0.83 525	0.38 351	1.08 636	0.26 221	0.12 65	0.13 394	0.18 383	0.16 372	0.15 288	0.11 149

iRaft-Stereo_5w	0.45 429	0.21 351	0.48 431	0.42 454	0.28 466	0.31 199	0.54 603	0.63 310	0.62 343	0.62 359	0.89 469	1.01 589	0.69 559	0.75 518	0.66 569	0.13 128	0.12 318	0.17 327	0.15 333	0.14 220	0.15 350

RAFT	0.45 429	0.22 392	0.45 379	0.47 553	0.26 405	0.54 423	0.47 555	0.66 338	0.58 334	0.80 484	0.82 423	0.94 568	0.57 480	0.75 518	0.34 346	0.17 397	0.15 469	0.22 524	0.20 522	0.16 347	0.12 212

DMCA	0.45 429	0.26 499	0.50 458	0.38 291	0.28 466	0.51 402	0.34 370	0.93 499	0.68 383	0.75 458	0.83 429	0.79 511	0.53 452	0.51 283	0.54 532	0.21 517	0.16 505	0.21 508	0.16 372	0.19 459	0.21 529

SCION-MonSter(vits)	0.46 440	0.14 29	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 44	0.22 103	0.88 481	1.07 622	0.20 24	1.06 555	0.73 483	0.56 477	0.76 523	1.14 668	0.19 468	0.15 469	0.33 648	0.34 665	0.25 570	0.24 568

Select-FE	0.46 440	0.24 456	0.88 623	0.42 454	0.35 585	0.33 231	0.19 34	0.90 489	0.37 203	0.60 347	1.01 524	0.97 575	0.80 612	0.72 497	0.28 265	0.16 340	0.12 318	0.17 327	0.20 522	0.15 288	0.24 568

PAM_32	0.46 440	0.19 252	0.67 556	0.39 324	0.24 323	0.75 557	0.27 220	0.95 511	0.34 163	0.68 413	0.44 230	1.91 699	0.65 537	0.62 405	0.26 221	0.15 278	0.10 99	0.16 276	0.15 333	0.14 220	0.13 264

PAM	0.46 440	0.19 252	0.70 571	0.40 368	0.26 405	0.75 557	0.33 351	0.85 465	0.34 163	0.70 427	0.46 239	1.83 694	0.63 520	0.61 395	0.26 221	0.15 278	0.10 99	0.16 276	0.14 297	0.14 220	0.13 264

UGAM-zero	0.46 440	0.19 252	0.62 525	0.37 251	0.23 285	0.34 249	0.21 83	1.15 602	0.39 225	0.66 402	0.61 316	1.70 691	0.91 639	0.75 518	0.25 191	0.14 195	0.11 244	0.15 235	0.12 205	0.13 166	0.13 264

test_sample3	0.46 440	0.25 482	0.50 458	0.35 190	0.23 285	0.69 529	0.37 437	1.15 602	0.81 474	0.75 458	0.79 407	0.66 439	0.49 427	0.63 419	0.46 490	0.21 517	0.15 469	0.20 465	0.19 495	0.21 506	0.19 483

IER	0.46 440	0.23 414	0.50 458	0.38 291	0.28 466	0.69 529	0.35 396	0.80 447	0.66 371	0.83 518	0.94 484	0.75 493	0.77 601	0.60 385	0.42 442	0.17 397	0.14 436	0.17 327	0.17 432	0.17 389	0.15 350

BSDual-CNN	0.46 440	0.25 482	0.43 354	0.45 523	0.28 466	0.77 564	0.40 494	0.94 504	0.76 435	0.75 458	0.80 410	0.76 501	0.54 464	0.64 434	0.43 452	0.20 498	0.14 436	0.22 524	0.19 495	0.18 420	0.18 448

STrans-v2	0.46 440	0.20 304	0.48 431	0.40 368	0.24 323	0.55 430	0.50 575	1.07 564	0.73 411	0.65 389	1.05 548	0.72 470	0.69 559	0.72 497	0.33 329	0.14 195	0.10 99	0.17 327	0.14 297	0.13 166	0.12 212

Prome-Stereo	0.46 440	0.19 252	0.35 226	0.44 498	0.26 405	0.40 322	0.45 543	0.68 358	0.44 258	0.96 596	1.84 683	0.59 393	0.67 548	0.61 395	0.32 315	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.16 347	0.29 607

ICVP	0.46 440	0.25 482	0.38 271	0.48 561	0.28 466	0.58 457	0.43 530	1.00 529	0.70 391	0.67 407	0.95 494	0.75 493	0.55 470	0.53 299	0.54 532	0.23 563	0.17 526	0.19 431	0.17 432	0.19 459	0.20 509
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 440	0.34 577	0.86 621	0.50 590	0.37 597	0.81 583	0.50 575	0.72 399	0.65 367	0.51 310	0.65 330	0.45 306	0.45 404	0.64 434	0.38 412	0.24 576	0.24 624	0.22 524	0.21 545	0.23 548	0.23 559

CFNet_pseudo	0.46 440	0.24 456	0.52 479	0.37 251	0.27 441	0.58 457	0.30 280	0.86 469	0.88 516	0.82 506	1.03 538	0.75 493	0.47 417	0.58 361	0.44 470	0.17 397	0.12 318	0.24 562	0.16 372	0.24 561	0.19 483

ACVNet	0.46 440	0.23 414	0.36 241	0.39 324	0.28 466	0.58 457	0.40 494	0.87 476	0.80 466	0.64 380	0.96 498	0.79 511	0.60 501	0.63 419	0.67 572	0.17 397	0.15 469	0.16 276	0.15 333	0.18 420	0.15 350

BEATNet_4x	0.46 440	0.32 563	0.56 503	0.37 251	0.19 111	0.63 499	0.35 396	1.01 539	0.72 404	0.77 472	0.83 429	0.70 457	0.59 497	0.68 472	0.53 527	0.16 340	0.12 318	0.16 276	0.14 297	0.24 561	0.16 401

ccs_rob	0.46 440	0.24 456	0.52 479	0.37 251	0.27 441	0.58 457	0.31 308	0.86 469	0.88 516	0.82 506	1.02 533	0.75 493	0.47 417	0.58 361	0.44 470	0.17 397	0.12 318	0.24 562	0.16 372	0.24 561	0.19 483

G2L-ROB	0.47 456	0.19 252	0.42 339	0.35 190	0.22 230	0.57 451	0.42 521	1.14 598	0.71 402	0.84 525	0.75 374	1.09 615	0.53 452	0.74 512	0.53 527	0.17 397	0.12 318	0.14 179	0.12 205	0.17 389	0.19 483

rvit_0105_3	0.47 456	0.34 577	0.77 608	0.54 639	0.31 540	0.49 395	0.47 555	0.63 310	0.79 464	0.65 389	0.59 309	0.64 421	0.50 437	0.65 441	0.39 420	0.29 624	0.27 648	0.29 626	0.28 636	0.21 506	0.20 509

rvit_stereo_0075_2	0.47 456	0.37 595	0.70 571	0.53 632	0.46 658	0.43 354	0.36 419	0.81 451	0.67 376	0.55 332	0.74 372	0.59 393	0.43 388	0.63 419	0.43 452	0.32 647	0.23 614	0.35 653	0.25 606	0.30 606	0.25 576

test_sample5	0.47 456	0.26 499	0.49 444	0.36 225	0.22 230	0.64 507	0.39 481	1.13 589	0.81 474	0.77 472	0.94 484	0.64 421	0.54 464	0.65 441	0.43 452	0.21 517	0.16 505	0.22 524	0.20 522	0.22 531	0.20 509

test_sample4	0.47 456	0.26 499	0.50 458	0.35 190	0.22 230	0.69 529	0.38 459	1.15 602	0.81 474	0.78 476	0.82 423	0.62 412	0.53 452	0.63 419	0.44 470	0.21 517	0.15 469	0.21 508	0.19 495	0.21 506	0.19 483

DispNO	0.47 456	0.23 414	0.71 576	0.39 324	0.31 540	0.60 476	0.38 459	0.89 484	0.77 444	0.75 458	0.84 435	0.72 470	0.54 464	0.73 504	0.46 490	0.19 468	0.14 436	0.20 465	0.18 462	0.16 347	0.17 427

CoDeX	0.47 456	0.20 304	0.49 444	0.42 454	0.25 357	0.75 557	0.36 419	1.27 655	0.80 466	0.82 506	0.96 498	0.62 412	0.57 480	0.60 385	0.36 383	0.17 397	0.12 318	0.17 327	0.15 333	0.16 347	0.14 315

ARAFT	0.47 456	0.24 456	0.79 610	0.42 454	0.25 357	0.55 430	0.55 608	0.75 423	0.81 474	0.89 559	0.75 374	0.73 483	0.47 417	0.88 582	0.37 402	0.15 278	0.12 318	0.23 545	0.22 563	0.14 220	0.13 264

SFCPSM	0.47 456	0.21 351	0.55 497	0.40 368	0.27 441	0.87 602	0.37 437	1.33 666	0.77 444	0.80 484	0.84 435	0.54 355	0.49 427	0.57 338	0.37 402	0.18 433	0.13 394	0.18 383	0.20 522	0.16 347	0.15 350

cf-r	0.47 456	0.23 414	0.41 318	0.39 324	0.23 285	0.59 469	0.37 437	0.88 481	0.85 497	0.72 445	1.05 548	0.94 568	0.62 514	0.56 326	0.54 532	0.21 517	0.14 436	0.17 327	0.19 495	0.15 288	0.15 350

GANet-RSSM	0.47 456	0.21 351	0.37 258	0.38 291	0.25 357	0.58 457	0.36 419	1.07 564	0.78 455	0.68 413	1.01 524	0.86 535	0.67 548	0.62 405	0.44 470	0.21 517	0.15 469	0.18 383	0.18 462	0.18 420	0.17 427

CCAANet	0.47 456	0.20 304	0.47 410	0.41 406	0.28 466	0.67 524	0.31 308	0.99 524	0.75 426	0.63 368	1.22 607	0.69 452	0.52 446	0.79 545	0.42 442	0.14 195	0.13 394	0.19 431	0.19 495	0.15 288	0.19 483

MLCV	0.47 456	0.24 456	0.61 521	0.37 251	0.17 46	0.61 479	0.33 351	0.80 447	0.87 512	0.94 587	1.13 579	0.72 470	0.43 388	0.89 588	0.51 516	0.13 128	0.10 99	0.13 122	0.11 164	0.14 220	0.12 212

G2L-Stereo_test	0.48 469	0.20 304	0.40 307	0.34 141	0.23 285	0.57 451	0.58 619	1.10 575	0.77 444	0.86 537	0.94 484	0.95 570	0.54 464	0.68 472	0.60 550	0.16 340	0.12 318	0.14 179	0.12 205	0.15 288	0.15 350

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 469	0.21 351	1.26 672	0.39 324	0.51 671	0.28 143	0.30 280	1.25 651	0.44 258	0.68 413	1.11 568	0.86 535	0.33 288	0.67 461	0.27 242	0.15 278	0.11 244	0.17 327	0.20 522	0.22 531	0.24 568

DualNet	0.48 469	0.26 499	0.49 444	0.36 225	0.22 230	0.64 507	0.39 481	1.13 589	0.81 474	0.80 484	1.03 538	0.64 421	0.54 464	0.65 441	0.43 452	0.21 517	0.16 505	0.22 524	0.20 522	0.22 531	0.20 509

PCWNet_CMD	0.48 469	0.24 456	0.52 479	0.39 324	0.27 441	0.63 499	0.30 280	0.95 511	0.96 568	0.86 537	1.07 559	0.79 511	0.44 399	0.57 338	0.43 452	0.17 397	0.12 318	0.21 508	0.16 372	0.24 561	0.19 483

gwcnet-sp	0.48 469	0.23 414	0.70 571	0.40 368	0.26 405	0.81 583	0.41 510	0.89 484	0.84 489	0.91 572	0.76 380	0.66 439	0.61 507	0.66 450	0.50 506	0.18 433	0.17 526	0.18 383	0.18 462	0.18 420	0.18 448

scenet	0.48 469	0.23 414	0.70 571	0.40 368	0.26 405	0.81 583	0.41 510	0.89 484	0.84 489	0.91 572	0.76 380	0.66 439	0.61 507	0.66 450	0.50 506	0.18 433	0.17 526	0.18 383	0.18 462	0.18 420	0.18 448

ssnet	0.48 469	0.23 414	0.70 571	0.40 368	0.26 405	0.81 583	0.41 510	0.89 484	0.84 489	0.91 572	0.76 380	0.66 439	0.61 507	0.66 450	0.50 506	0.18 433	0.17 526	0.18 383	0.18 462	0.18 420	0.18 448

Sa-1000	0.48 469	0.24 456	0.41 318	0.45 523	0.25 357	0.59 469	0.34 370	0.81 451	0.93 554	0.82 506	1.50 660	0.53 351	0.45 404	0.92 600	0.30 296	0.15 278	0.12 318	0.21 508	0.19 495	0.15 288	0.13 264

UDGNet	0.48 469	0.77 691	0.50 458	0.48 561	0.31 540	0.41 342	0.34 370	0.70 383	0.92 547	0.65 389	0.60 311	0.58 378	0.43 388	0.63 419	0.41 434	0.32 647	0.15 469	0.66 705	0.19 495	0.36 643	0.21 529

PSMNet-ADL	0.48 469	0.27 517	0.40 307	0.48 561	0.30 516	0.68 527	0.37 437	0.90 489	0.80 466	0.61 355	0.80 410	0.92 563	0.62 514	0.72 497	0.63 561	0.23 563	0.18 551	0.18 383	0.20 522	0.22 531	0.20 509

PSM-AAD	0.48 469	0.20 304	0.37 258	0.43 477	0.23 285	0.56 445	0.50 575	0.65 327	0.70 391	1.07 640	1.12 572	0.58 378	0.92 644	0.61 395	0.32 315	0.15 278	0.11 244	0.25 575	0.26 621	0.18 420	0.43 677

KYRaft	0.48 469	0.20 304	0.38 271	0.44 498	0.23 285	0.44 363	0.37 437	0.66 338	0.41 234	0.94 587	1.73 676	0.79 511	0.41 379	0.63 419	0.31 305	0.16 340	0.11 244	0.18 383	0.22 563	0.16 347	0.78 708

ASMatch	0.48 469	0.19 252	0.45 379	0.39 324	0.28 466	0.37 290	0.26 196	0.74 416	0.68 383	0.76 466	2.34 700	0.61 405	0.52 446	0.62 405	0.37 402	0.14 195	0.12 318	0.17 327	0.15 333	0.14 220	0.21 529

DEmStereo	0.48 469	0.17 161	0.50 458	0.38 291	0.25 357	0.59 469	0.34 370	0.63 310	0.74 421	0.89 559	1.66 672	0.58 378	1.06 666	0.60 385	0.42 442	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.16 372	0.14 220	0.15 350

PSMNet-RSSM	0.48 469	0.22 392	0.38 271	0.42 454	0.25 357	0.50 397	0.37 437	1.10 575	0.77 444	0.70 427	1.06 555	0.84 528	0.64 531	0.62 405	0.47 497	0.23 563	0.15 469	0.23 545	0.25 606	0.20 480	0.19 483

CFNet-ft	0.48 469	0.23 414	0.36 241	0.40 368	0.26 405	0.64 507	0.37 437	0.87 476	0.85 497	0.64 380	1.00 521	1.01 589	0.64 531	0.61 395	0.53 527	0.23 563	0.15 469	0.24 562	0.21 545	0.23 548	0.18 448

MSMDNet	0.48 469	0.24 456	0.52 479	0.39 324	0.27 441	0.63 499	0.30 280	0.96 515	0.96 568	0.86 537	1.07 559	0.79 511	0.44 399	0.57 338	0.43 452	0.17 397	0.12 318	0.20 465	0.16 372	0.23 548	0.19 483

CFNet_RVC	0.48 469	0.23 414	0.36 241	0.40 368	0.26 405	0.64 507	0.37 437	0.87 476	0.85 497	0.64 380	1.00 521	1.01 589	0.64 531	0.61 395	0.53 527	0.23 563	0.15 469	0.24 562	0.21 545	0.23 548	0.18 448

G2L-Stereo	0.49 487	0.23 414	0.48 431	0.43 477	0.26 405	0.47 387	0.42 521	0.93 499	0.78 455	0.84 525	0.86 449	0.91 557	0.52 446	0.78 538	0.70 580	0.20 498	0.17 526	0.22 524	0.18 462	0.17 389	0.21 529

DCVSM-stereo	0.49 487	0.27 517	0.53 486	0.39 324	0.29 497	0.51 402	0.26 196	0.75 423	0.75 426	1.11 650	0.75 374	1.05 603	0.72 580	0.60 385	0.47 497	0.20 498	0.19 571	0.24 562	0.20 522	0.25 570	0.30 616

test_sample6	0.49 487	0.26 499	0.50 458	0.37 251	0.22 230	0.63 499	0.40 494	1.12 587	0.83 484	0.80 484	1.03 538	0.66 439	0.55 470	0.67 461	0.46 490	0.22 545	0.16 505	0.22 524	0.22 563	0.23 548	0.21 529

qqq1	0.49 487	0.23 414	0.62 525	0.34 141	0.20 160	0.62 487	0.34 370	1.21 627	1.02 594	0.81 497	1.01 524	0.71 461	0.65 537	0.84 566	0.34 346	0.19 468	0.15 469	0.14 179	0.12 205	0.15 288	0.14 315

fff1	0.49 487	0.23 414	0.62 525	0.34 141	0.20 160	0.62 487	0.34 370	1.21 627	1.02 594	0.81 497	1.01 524	0.71 461	0.65 537	0.84 566	0.34 346	0.19 468	0.15 469	0.14 179	0.12 205	0.15 288	0.14 315

ff1	0.49 487	0.26 499	0.49 444	0.37 251	0.25 357	0.55 430	0.37 437	0.68 358	1.04 605	0.73 451	0.96 498	0.71 461	0.53 452	1.01 620	0.88 622	0.16 340	0.10 99	0.25 575	0.21 545	0.16 347	0.16 401

GMStereo_Zeroshot	0.49 487	0.44 632	0.74 590	0.49 576	0.27 441	0.56 445	0.29 259	0.73 410	0.76 435	0.86 537	0.94 484	0.91 557	0.36 335	0.74 512	0.43 452	0.26 596	0.14 436	0.26 594	0.15 333	0.36 643	0.18 448

ToySt	0.49 487	0.27 517	0.75 598	0.40 368	0.27 441	0.64 507	0.49 570	0.84 462	0.77 444	0.60 347	0.83 429	0.88 546	0.66 545	0.70 485	0.56 539	0.16 340	0.17 526	0.21 508	0.20 522	0.21 506	0.19 483

anonymousa	0.49 487	0.20 304	0.42 339	0.38 291	0.23 285	0.91 606	0.35 396	0.75 423	0.62 343	0.85 529	1.54 665	1.06 605	0.66 545	0.51 283	0.43 452	0.16 340	0.13 394	0.19 431	0.21 545	0.16 347	0.14 315

hknet	0.49 487	0.25 482	0.51 473	0.45 523	0.29 497	0.77 564	0.40 494	0.94 504	0.83 484	0.75 458	0.80 410	0.97 575	0.61 507	0.73 504	0.45 479	0.18 433	0.14 436	0.22 524	0.19 495	0.18 420	0.18 448

psmg	0.49 487	0.25 482	0.43 354	0.41 406	0.28 466	0.85 598	0.43 530	0.99 524	0.76 435	0.91 572	0.94 484	0.76 501	0.54 464	0.64 434	0.43 452	0.20 498	0.15 469	0.20 465	0.20 522	0.18 420	0.18 448

DRaft	0.49 487	0.17 161	0.47 410	0.37 251	0.25 357	0.58 457	0.40 494	0.65 327	0.85 497	1.02 622	1.75 679	0.50 335	0.82 618	0.63 419	0.40 428	0.13 128	0.11 244	0.16 276	0.16 372	0.14 220	0.15 350

GrayStereo	0.49 487	0.19 252	0.42 339	0.46 545	0.28 466	0.53 416	0.67 645	0.69 367	0.63 354	1.02 622	1.47 659	0.78 509	0.76 594	0.56 326	0.33 329	0.14 195	0.12 318	0.17 327	0.17 432	0.15 288	0.29 607

GwcNet-RSSM	0.49 487	0.24 456	0.42 339	0.40 368	0.23 285	0.55 430	0.38 459	0.93 499	0.93 554	0.71 434	1.16 596	0.86 535	0.60 501	0.62 405	0.66 569	0.21 517	0.14 436	0.19 431	0.20 522	0.16 347	0.15 350

UCFNet_RVC	0.49 487	0.26 499	0.35 226	0.39 324	0.26 405	0.64 507	0.36 419	1.15 602	0.84 489	0.67 407	0.88 465	0.88 546	0.59 497	0.58 361	0.45 479	0.24 576	0.17 526	0.27 608	0.27 628	0.25 570	0.23 559

iResNet	0.49 487	0.29 543	0.79 610	0.42 454	0.21 195	0.61 479	0.40 494	0.82 453	0.99 580	0.87 545	1.12 572	0.69 452	0.53 452	0.78 538	0.51 516	0.15 278	0.11 244	0.14 179	0.12 205	0.17 389	0.15 350

MWDA-net	0.50 503	0.23 414	0.58 511	0.41 406	0.30 516	0.78 568	0.48 563	0.83 458	0.86 502	0.98 606	0.85 445	0.72 470	0.81 613	0.75 518	0.42 442	0.19 468	0.13 394	0.18 383	0.18 462	0.19 459	0.21 529

PStereo	0.50 503	0.75 687	0.42 339	0.37 251	0.28 466	0.55 430	0.46 547	0.54 242	0.88 516	0.53 322	0.33 164	0.51 341	0.51 442	0.78 538	0.67 572	0.51 699	0.25 632	0.30 635	0.27 628	0.59 697	0.49 694

CFNet_ucs	0.50 503	0.24 456	0.55 497	0.38 291	0.31 540	0.58 457	0.33 351	0.98 522	0.93 554	0.88 555	1.19 604	0.80 520	0.49 427	0.63 419	0.43 452	0.21 517	0.15 469	0.26 594	0.18 462	0.26 578	0.22 551

NINENet	0.50 503	0.29 543	0.51 473	0.45 523	0.32 557	0.70 534	0.34 370	1.10 575	0.88 516	0.80 484	0.94 484	0.65 434	0.49 427	0.73 504	0.51 516	0.22 545	0.20 586	0.25 575	0.18 462	0.22 531	0.21 529

AACVNet	0.50 503	0.23 414	0.49 444	0.46 545	0.29 497	0.52 408	0.38 459	0.90 489	0.55 322	0.81 497	1.03 538	1.00 585	0.70 572	0.83 561	0.54 532	0.21 517	0.18 551	0.24 562	0.18 462	0.23 548	0.20 509

CrosDoStereo	0.50 503	0.18 204	0.45 379	0.38 291	0.24 323	0.40 322	1.18 711	0.67 348	0.86 502	0.94 587	1.37 637	0.63 415	0.77 601	0.65 441	0.45 479	0.15 278	0.12 318	0.17 327	0.18 462	0.14 220	0.14 315

DeepStereo_LL	0.50 503	0.18 204	0.45 379	0.38 291	0.24 323	0.40 322	1.18 711	0.67 348	0.86 502	0.94 587	1.37 637	0.63 415	0.77 601	0.65 441	0.45 479	0.15 278	0.12 318	0.17 327	0.18 462	0.14 220	0.14 315

THIR-Stereo	0.50 503	0.18 204	0.45 379	0.38 291	0.23 285	0.75 557	0.67 645	0.66 338	0.87 512	1.02 622	1.40 643	0.72 470	0.76 594	0.62 405	0.42 442	0.15 278	0.11 244	0.17 327	0.18 462	0.14 220	0.15 350

AdaStereo	0.50 503	0.32 563	0.47 410	0.48 561	0.25 357	0.67 524	0.32 339	1.17 615	0.88 516	0.75 458	0.99 518	0.75 493	0.49 427	0.67 461	0.46 490	0.27 606	0.12 318	0.28 616	0.18 462	0.23 548	0.18 448
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	0.51 512	0.23 414	0.62 525	0.34 141	0.20 160	0.62 487	0.34 370	1.21 627	1.02 594	0.81 497	1.01 524	0.71 461	0.65 537	0.84 566	0.55 537	0.19 468	0.15 469	0.18 383	0.16 372	0.18 420	0.18 448

tta	0.51 512	0.23 414	0.62 525	0.34 141	0.20 160	0.62 487	0.34 370	1.21 627	1.02 594	0.81 497	1.01 524	0.71 461	0.65 537	0.84 566	0.55 537	0.19 468	0.15 469	0.18 383	0.16 372	0.15 288	0.14 315

DAS	0.51 512	0.25 482	0.60 519	0.48 561	0.31 540	0.58 457	0.41 510	0.83 458	0.97 571	0.89 559	1.12 572	0.70 457	0.75 591	0.82 553	0.43 452	0.17 397	0.13 394	0.18 383	0.15 333	0.20 480	0.18 448

SepStereo	0.51 512	0.25 482	0.60 519	0.48 561	0.31 540	0.58 457	0.41 510	0.83 458	0.97 571	0.89 559	1.12 572	0.70 457	0.75 591	0.93 606	0.43 452	0.17 397	0.13 394	0.18 383	0.15 333	0.20 480	0.18 448

acv_ft	0.51 512	0.23 414	0.56 503	0.44 498	0.28 466	0.86 601	0.39 481	0.91 494	0.80 466	0.97 601	0.96 498	0.79 511	0.59 497	0.63 419	0.87 619	0.17 397	0.15 469	0.16 276	0.15 333	0.17 389	0.15 350

DMCA-RVC	0.51 512	0.30 553	0.59 513	0.50 590	0.32 557	0.54 423	0.38 459	0.86 469	0.68 383	0.94 587	0.86 449	0.91 557	0.68 555	0.70 485	0.59 548	0.23 563	0.18 551	0.31 636	0.23 580	0.26 578	0.19 483

CFNet	0.51 512	0.29 543	0.46 396	0.41 406	0.27 441	0.70 534	0.32 339	1.13 589	1.00 587	0.72 445	1.07 559	0.85 530	0.60 501	0.76 523	0.52 523	0.19 468	0.14 436	0.23 545	0.23 580	0.21 506	0.16 401

HSM	0.51 512	0.24 456	0.41 318	0.39 324	0.24 323	0.75 557	0.40 494	1.22 635	0.75 426	0.81 497	0.91 476	1.21 637	0.69 559	0.87 579	0.46 490	0.17 397	0.13 394	0.17 327	0.14 297	0.17 389	0.17 427

MWSP-net	0.52 520	0.23 414	0.54 491	0.45 523	0.30 516	0.70 534	0.81 680	1.02 543	0.92 547	0.75 458	0.78 396	0.91 557	0.73 583	0.62 405	0.52 523	0.19 468	0.15 469	0.19 431	0.18 462	0.21 506	0.22 551

RT-IGEV	0.52 520	0.19 252	0.59 513	0.40 368	0.25 357	0.79 572	0.62 632	1.15 602	0.74 421	0.89 559	0.99 518	1.18 636	0.61 507	0.65 441	0.31 305	0.19 468	0.13 394	0.17 327	0.13 253	0.15 288	0.20 509

DDVS	0.52 520	0.30 553	0.56 503	0.41 406	0.31 540	0.71 540	0.34 370	0.91 494	0.67 376	0.85 529	0.89 469	1.12 623	0.46 411	0.86 577	0.60 550	0.22 545	0.16 505	0.22 524	0.18 462	0.25 570	0.26 582

UGAM	0.52 520	0.22 392	0.46 396	0.45 523	0.25 357	0.41 342	0.52 594	0.62 300	1.16 640	0.76 466	1.13 579	1.32 655	0.57 480	1.00 619	0.53 527	0.17 397	0.14 436	0.25 575	0.21 545	0.15 288	0.13 264

test_sample7	0.52 520	0.29 543	0.50 458	0.36 225	0.27 441	0.62 487	0.41 510	1.06 560	0.88 516	0.92 580	0.86 449	0.85 530	0.69 559	0.68 472	0.50 506	0.26 596	0.20 586	0.27 608	0.26 621	0.27 589	0.24 568

ac_64	0.52 520	0.22 392	0.50 458	0.45 523	0.28 466	0.80 578	0.45 543	1.02 543	0.61 339	0.91 572	0.83 429	1.07 610	0.68 555	0.74 512	0.70 580	0.21 517	0.18 551	0.20 465	0.19 495	0.18 420	0.15 350

iResNetv2_ROB	0.52 520	0.27 517	0.69 567	0.38 291	0.25 357	0.62 487	0.35 396	1.17 615	1.01 591	0.99 609	1.06 555	0.88 546	0.67 548	0.66 450	0.39 420	0.19 468	0.13 394	0.15 235	0.11 164	0.18 420	0.16 401

iResNet_ROB	0.52 520	0.21 351	0.53 486	0.37 251	0.21 195	0.61 479	0.29 259	1.51 696	1.32 672	0.90 567	1.02 533	0.80 520	0.62 514	0.76 523	0.43 452	0.16 340	0.12 318	0.13 122	0.09 15	0.15 288	0.18 448

coex_refinement	0.53 528	0.21 351	0.39 293	0.44 498	0.30 516	0.76 563	0.39 481	1.09 572	0.90 535	0.85 529	1.12 572	1.00 585	0.56 477	0.63 419	0.81 603	0.21 517	0.13 394	0.16 276	0.16 372	0.20 480	0.21 529

ITSA-stereo	0.53 528	0.28 531	0.52 479	0.40 368	0.23 285	0.56 445	0.34 370	1.24 647	1.24 655	0.80 484	0.81 417	0.72 470	0.58 490	0.82 553	0.65 566	0.21 517	0.17 526	0.23 545	0.21 545	0.22 531	0.26 582

mmx	0.53 528	0.26 499	0.49 444	0.37 251	0.25 357	0.55 430	0.37 437	1.16 610	1.03 599	0.73 451	0.96 498	0.71 461	0.53 452	1.01 620	0.88 622	0.20 498	0.15 469	0.25 575	0.21 545	0.22 531	0.20 509

xxx	0.53 528	0.26 499	0.49 444	0.37 251	0.25 357	0.55 430	0.37 437	1.16 610	1.03 599	0.73 451	0.96 498	0.71 461	0.53 452	1.01 620	0.88 622	0.20 498	0.15 469	0.25 575	0.21 545	0.22 531	0.20 509

AASNet	0.53 528	0.25 482	0.52 479	0.49 576	0.32 557	0.74 551	0.40 494	1.50 693	0.86 502	0.86 537	0.92 480	0.64 421	0.59 497	0.59 379	0.79 598	0.23 563	0.19 571	0.20 465	0.16 372	0.21 506	0.19 483

LMCR-Stereo	0.53 528	0.30 553	0.53 486	0.58 658	0.30 516	0.83 594	0.36 419	1.19 620	0.76 435	0.88 555	1.04 544	0.56 363	0.62 514	0.82 553	0.67 572	0.19 468	0.15 469	0.19 431	0.14 297	0.23 548	0.17 427

RAFT + AFF	0.53 528	0.29 543	0.75 598	0.51 606	0.32 557	0.63 499	0.60 625	1.00 529	0.91 542	0.78 476	0.87 457	0.83 525	0.58 490	0.80 547	0.47 497	0.17 397	0.20 586	0.23 545	0.22 563	0.18 420	0.18 448

UPFNet	0.53 528	0.24 456	0.51 473	0.45 523	0.38 607	0.84 597	0.49 570	0.99 524	0.75 426	0.87 545	0.88 465	0.86 535	0.64 531	0.80 547	0.71 585	0.20 498	0.20 586	0.20 465	0.20 522	0.19 459	0.15 350

RASNet	0.53 528	0.22 392	0.52 479	0.38 291	0.22 230	0.68 527	0.38 459	0.97 519	0.88 516	0.73 451	1.04 544	1.03 596	0.92 644	0.90 590	0.86 613	0.16 340	0.14 436	0.14 179	0.17 432	0.15 288	0.13 264

HSM-Net_RVC	0.53 528	0.22 392	0.35 226	0.37 251	0.21 195	0.85 598	0.37 437	1.23 640	0.93 554	0.90 567	1.15 591	1.26 642	0.63 520	0.72 497	0.48 501	0.17 397	0.13 394	0.16 276	0.15 333	0.17 389	0.15 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 528	0.32 563	0.64 540	0.44 498	0.30 516	0.66 519	0.44 540	1.04 551	0.88 516	0.91 572	0.91 476	0.99 581	0.60 501	0.68 472	0.60 550	0.21 517	0.17 526	0.22 524	0.22 563	0.21 506	0.21 529
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	0.53 528	0.34 577	0.59 513	0.41 406	0.30 516	0.50 397	0.43 530	1.19 620	0.70 391	0.85 529	1.05 548	0.86 535	0.55 470	0.84 566	0.51 516	0.29 624	0.23 614	0.22 524	0.22 563	0.26 578	0.25 576

MEA-ACV	0.54 540	0.23 414	0.61 521	0.41 406	0.28 466	0.71 540	0.43 530	1.18 618	0.88 516	0.85 529	0.94 484	1.04 598	0.85 626	0.73 504	0.57 542	0.18 433	0.17 526	0.20 465	0.24 596	0.18 420	0.21 529

rvit_105_1	0.54 540	0.40 618	0.76 603	0.58 658	0.37 597	0.59 469	0.68 650	0.70 383	0.94 561	0.82 506	0.69 350	0.73 483	0.58 490	0.78 538	0.54 532	0.32 647	0.29 657	0.31 636	0.34 665	0.23 548	0.20 509

UNet	0.54 540	0.26 499	0.66 552	0.44 498	0.40 618	0.99 625	0.41 510	0.98 522	0.75 426	0.83 518	0.89 469	1.04 598	0.72 580	0.73 504	0.62 557	0.19 468	0.14 436	0.20 465	0.17 432	0.20 480	0.17 427

1111x	0.55 543	0.22 392	0.46 396	0.38 291	0.20 160	0.66 519	0.43 530	1.23 640	0.99 580	0.71 434	0.99 518	0.95 570	0.69 559	0.90 590	1.08 660	0.18 433	0.17 526	0.18 383	0.19 495	0.20 480	0.18 448

ADLNet2	0.55 543	0.25 482	0.65 546	0.47 553	0.30 516	0.83 594	0.50 575	1.05 556	0.95 567	0.80 484	0.98 513	0.99 581	0.69 559	0.77 533	0.73 588	0.20 498	0.16 505	0.17 327	0.18 462	0.21 506	0.21 529

GEStereo_RVC	0.55 543	0.29 543	0.63 535	0.49 576	0.31 540	0.70 534	0.54 603	1.22 635	0.92 547	0.82 506	0.85 445	0.85 530	0.63 520	0.90 590	0.65 566	0.24 576	0.16 505	0.19 431	0.16 372	0.21 506	0.22 551

ADLNet	0.55 543	0.27 517	0.51 473	0.44 498	0.35 585	0.78 568	0.46 547	1.08 568	0.86 502	0.99 609	0.98 513	0.92 563	0.63 520	0.69 478	0.81 603	0.22 545	0.16 505	0.22 524	0.22 563	0.21 506	0.21 529

MMNet	0.55 543	0.25 482	0.61 521	0.43 477	0.34 578	1.07 639	0.39 481	0.87 476	0.91 542	0.91 572	0.93 483	0.86 535	0.76 594	0.81 550	0.76 593	0.15 278	0.14 436	0.18 383	0.19 495	0.20 480	0.16 401

delet	0.55 543	0.24 456	0.55 497	0.44 498	0.33 569	1.07 639	0.50 575	1.00 529	0.86 502	0.85 529	0.96 498	0.90 555	0.63 520	0.83 561	0.74 591	0.18 433	0.18 551	0.20 465	0.21 545	0.16 347	0.15 350

psm_up	0.55 543	0.26 499	0.47 410	0.49 576	0.32 557	0.65 517	0.56 614	1.04 551	0.82 479	0.82 506	0.88 465	1.01 589	0.94 650	0.74 512	0.61 554	0.21 517	0.25 632	0.26 594	0.23 580	0.21 506	0.20 509

hitnet-ft	0.55 543	0.27 517	0.39 293	0.41 406	0.28 466	0.78 568	0.40 494	0.92 497	0.90 535	0.82 506	1.01 524	1.13 629	0.70 572	0.78 538	0.67 572	0.28 617	0.20 586	0.28 616	0.22 563	0.29 597	0.26 582

DSFCA	0.55 543	0.25 482	0.62 525	0.40 368	0.36 590	0.74 551	0.52 594	1.04 551	0.82 479	1.06 637	0.84 435	0.89 550	0.63 520	0.99 616	0.58 543	0.25 586	0.21 596	0.21 508	0.21 545	0.21 506	0.19 483

FADNet_RVC	0.55 543	0.37 595	1.17 662	0.44 498	0.31 540	0.56 445	0.34 370	1.06 560	0.88 516	0.67 407	0.90 473	0.61 405	0.65 537	0.93 606	0.70 580	0.21 517	0.18 551	0.26 594	0.23 580	0.31 613	0.28 600

STTStereo	0.55 543	0.37 595	0.76 603	0.44 498	0.31 540	0.60 476	0.44 540	0.96 515	0.86 502	0.99 609	0.90 473	0.96 573	0.58 490	0.71 491	0.61 554	0.25 586	0.23 614	0.26 594	0.32 660	0.24 561	0.23 559

Selective-IGEV-i16pc	0.56 554	0.20 304	1.13 655	0.40 368	0.31 540	2.00 710	0.66 642	0.68 358	1.11 630	0.51 310	0.81 417	0.68 447	0.36 335	0.67 461	0.40 428	0.31 635	0.17 526	0.17 327	0.18 462	0.19 459	0.20 509

ISRNet	0.56 554	0.24 456	0.66 552	0.56 650	0.36 590	0.44 363	0.25 170	0.82 453	0.84 489	1.07 640	1.25 616	0.91 557	0.60 501	0.66 450	0.58 543	0.35 666	0.26 639	0.36 658	0.33 663	0.30 606	0.42 671

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 554	3.08 749	2.43 716	0.31 58	0.18 78	0.29 157	0.20 54	0.37 89	0.32 145	0.28 145	0.24 75	0.18 26	0.18 46	0.31 68	0.22 96	1.09 725	0.08 2	0.17 327	0.16 372	0.14 220	0.97 722

CSP-Net	0.56 554	0.27 517	0.49 444	0.41 406	0.28 466	1.22 666	0.50 575	1.23 640	0.72 404	0.95 595	0.95 494	0.89 550	0.62 514	0.83 561	0.62 557	0.26 596	0.17 526	0.17 327	0.17 432	0.18 420	0.17 427

FTStereo	0.56 554	0.20 304	0.37 258	0.41 406	0.25 357	0.40 322	0.79 678	0.66 338	0.43 250	1.09 646	3.27 722	0.70 457	0.73 583	0.55 313	0.33 329	0.14 195	0.13 394	0.19 431	0.17 432	0.15 288	0.30 616

RAFT-RH_RVC	0.56 554	0.17 161	0.41 318	0.37 251	0.23 285	0.57 451	0.24 158	0.60 287	0.70 391	1.19 660	3.94 734	0.56 363	0.38 351	0.65 441	0.36 383	0.13 128	0.11 244	0.20 465	0.14 297	0.12 111	0.13 264

HGLStereo	0.56 554	0.28 531	0.57 507	0.50 590	0.37 597	0.80 578	0.45 543	1.02 543	0.78 455	0.86 537	1.14 585	0.89 550	0.82 618	0.76 523	0.73 588	0.21 517	0.20 586	0.19 431	0.18 462	0.19 459	0.21 529

FADNet-RVC-Resample	0.56 554	0.33 572	1.16 658	0.49 576	0.34 578	0.71 540	0.43 530	1.01 539	0.93 554	0.82 506	0.87 457	0.74 490	0.67 548	0.73 504	0.45 479	0.18 433	0.18 551	0.26 594	0.27 628	0.26 578	0.27 593

DualNet (step1)	0.57 562	0.36 588	0.72 581	0.38 291	0.30 516	0.71 540	0.43 530	1.06 560	0.88 516	0.92 580	0.86 449	0.85 530	0.69 559	0.68 472	0.50 506	0.41 681	0.20 586	0.40 671	0.41 685	0.36 643	0.33 635

LL-Strereo	0.57 562	0.27 517	0.68 561	0.48 561	0.34 578	0.39 316	0.48 563	0.94 504	0.97 571	0.83 518	0.78 396	1.10 619	1.18 678	1.33 671	0.49 504	0.17 397	0.14 436	0.22 524	0.19 495	0.16 347	0.17 427

CRFU-Net	0.57 562	0.27 517	0.57 507	0.46 545	0.30 516	1.20 664	0.52 594	1.10 575	0.56 330	1.00 614	0.98 513	1.06 605	0.79 608	0.81 550	0.71 585	0.21 517	0.19 571	0.18 383	0.16 372	0.18 420	0.19 483

TDLM	0.57 562	0.33 572	0.49 444	0.51 606	0.30 516	0.66 519	0.73 670	1.03 548	1.01 591	0.82 506	1.10 567	0.84 528	0.70 572	0.86 577	0.58 543	0.28 617	0.17 526	0.25 575	0.22 563	0.26 578	0.19 483

CVANet_RVC	0.57 562	0.33 572	0.44 366	0.47 553	0.32 557	0.67 524	0.61 630	1.05 556	0.93 554	0.85 529	1.04 544	1.01 589	0.73 583	0.83 561	0.52 523	0.29 624	0.19 571	0.27 608	0.25 606	0.31 613	0.21 529

AANet_RVC	0.57 562	0.32 563	0.54 491	0.45 523	0.27 441	0.57 451	0.48 563	1.00 529	1.28 667	0.86 537	1.33 632	0.87 541	0.58 490	1.07 633	0.75 592	0.18 433	0.12 318	0.15 235	0.13 253	0.18 420	0.18 448

NOSS_ROB	0.57 562	0.39 613	0.39 293	0.44 498	0.30 516	0.73 550	0.54 603	1.03 548	1.08 626	0.67 407	0.87 457	0.76 501	0.57 480	0.77 533	0.47 497	0.38 674	0.38 693	0.44 679	0.42 689	0.37 648	0.34 643

ssnet_v2	0.58 569	0.28 531	0.56 503	0.43 477	0.29 497	0.95 615	0.59 622	1.13 589	0.99 580	0.93 584	0.80 410	0.99 581	0.64 531	0.82 553	0.94 638	0.25 586	0.22 604	0.23 545	0.24 596	0.20 480	0.19 483

dad	0.58 569	0.50 647	0.64 540	0.43 477	0.30 516	0.59 469	0.36 419	0.78 439	1.25 661	1.01 619	1.17 598	1.15 633	0.53 452	0.68 472	0.50 506	0.35 666	0.23 614	0.37 663	0.21 545	0.29 597	0.20 509

SACVNet	0.58 569	0.34 577	0.55 497	0.55 647	0.36 590	0.63 499	0.48 563	1.13 589	0.77 444	1.02 622	1.06 555	1.02 594	0.74 587	0.90 590	0.51 516	0.27 606	0.21 596	0.25 575	0.24 596	0.29 597	0.36 650

pcwnet_v2	0.58 569	0.28 531	0.84 615	0.45 523	0.35 585	0.61 479	0.35 396	1.27 655	1.21 650	0.99 609	1.27 619	0.72 470	0.58 490	0.67 461	0.48 501	0.27 606	0.21 596	0.24 562	0.23 580	0.29 597	0.29 607

PS-NSSS	0.58 569	0.44 632	0.62 525	0.42 454	0.33 569	0.66 519	0.58 619	1.02 543	0.86 502	0.77 472	1.28 621	0.72 470	0.64 531	0.82 553	0.59 548	0.31 635	0.26 639	0.40 671	0.27 628	0.33 626	0.26 582

StereoDRNet-Refined	0.58 569	0.32 563	0.54 491	0.46 545	0.30 516	0.96 618	0.40 494	1.00 529	0.94 561	1.12 651	1.08 562	0.96 573	0.67 548	0.90 590	0.89 632	0.17 397	0.13 394	0.22 524	0.21 545	0.20 480	0.19 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 569	0.28 531	0.47 410	0.49 576	0.32 557	0.77 564	0.50 575	0.99 524	0.92 547	1.04 631	1.14 585	1.21 637	0.69 559	0.88 582	0.69 577	0.20 498	0.20 586	0.22 524	0.22 563	0.21 506	0.18 448

CBFPSM	0.59 576	0.22 392	1.31 678	0.38 291	0.27 441	1.12 651	0.65 639	0.79 443	0.82 479	0.80 484	0.81 417	1.35 664	0.87 632	0.67 461	0.76 593	0.16 340	0.15 469	0.15 235	0.16 372	0.17 389	0.22 551

HBP-ISP	0.59 576	0.45 636	0.43 354	0.45 523	0.33 569	0.70 534	0.28 250	1.11 581	1.00 587	0.83 518	1.18 600	0.65 434	0.68 555	0.88 582	0.52 523	0.35 666	0.38 693	0.47 685	0.41 685	0.38 652	0.31 626

CBMV_ROB	0.59 576	0.37 595	0.38 271	0.39 324	0.28 466	0.74 551	0.28 250	1.00 529	0.98 575	0.94 587	1.25 616	0.81 523	0.78 606	0.87 579	0.50 506	0.36 670	0.37 691	0.43 677	0.40 680	0.33 626	0.30 616

zzzzzzz1	0.60 579	0.31 558	4.33 732	0.42 454	0.26 405	0.44 363	0.39 481	0.73 410	0.77 444	0.51 310	0.70 354	0.72 470	0.48 422	0.60 385	0.42 442	0.14 195	0.12 318	0.17 327	0.16 372	0.18 420	0.14 315

noway7	0.60 579	0.29 543	4.94 734	0.43 477	0.23 285	0.44 363	0.33 351	0.73 410	0.73 411	0.51 310	0.51 266	0.75 493	0.52 446	0.43 203	0.37 402	0.14 195	0.11 244	0.16 276	0.14 297	0.16 347	0.13 264

FADNet-RVC	0.60 579	0.53 662	1.14 657	0.46 545	0.39 613	0.61 479	0.39 481	1.12 587	0.87 512	0.70 427	0.84 435	1.04 598	0.55 470	0.94 613	0.69 577	0.26 596	0.25 632	0.28 616	0.28 636	0.31 613	0.31 626

NVstereo2D	0.60 579	0.30 553	0.75 598	0.48 561	0.43 638	0.89 603	0.48 563	1.05 556	1.15 639	0.66 402	0.86 449	0.88 546	0.70 572	0.99 616	0.65 566	0.32 647	0.15 469	0.28 616	0.20 522	0.40 655	0.36 650

FADNet	0.61 583	0.51 651	1.10 651	0.45 523	0.44 645	0.65 517	0.41 510	1.19 620	1.05 609	0.70 427	0.84 435	0.98 579	0.66 545	0.82 553	0.50 506	0.29 624	0.30 662	0.27 608	0.30 644	0.46 674	0.35 648

ACV-stereo	0.62 584	0.34 577	1.00 640	0.43 477	0.31 540	1.20 664	0.40 494	0.75 423	0.83 484	0.64 380	0.77 384	2.10 703	1.03 663	0.81 550	0.64 564	0.21 517	0.17 526	0.18 383	0.18 462	0.21 506	0.21 529

SGM-Forest	0.62 584	0.32 563	0.39 293	0.43 477	0.30 516	1.02 629	0.55 608	1.09 572	1.05 609	1.06 637	1.18 600	1.10 619	0.67 548	0.88 582	0.62 557	0.31 635	0.33 683	0.33 648	0.30 644	0.30 606	0.28 600
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	0.63 586	0.28 531	0.99 639	0.40 368	0.30 516	1.03 632	0.56 614	1.10 575	0.99 580	0.97 601	1.22 607	1.06 605	0.69 559	1.07 633	0.95 641	0.19 468	0.11 244	0.16 276	0.13 253	0.22 531	0.21 529

fast-acv-ft	0.64 587	0.30 553	0.73 585	0.45 523	0.34 578	1.17 660	0.49 570	0.86 469	0.98 575	1.02 622	1.36 634	1.29 647	0.85 626	0.76 523	0.81 603	0.21 517	0.23 614	0.23 545	0.23 580	0.21 506	0.20 509

StereoDRNet	0.64 587	0.33 572	0.68 561	0.51 606	0.43 638	1.03 632	0.53 599	1.47 689	0.99 580	1.10 648	0.87 457	1.07 610	0.71 576	0.82 553	0.88 622	0.23 563	0.19 571	0.25 575	0.23 580	0.27 589	0.19 483

PSMNet_ROB	0.64 587	0.37 595	0.65 546	0.56 650	0.42 631	0.97 620	0.83 682	1.21 627	0.92 547	0.79 481	1.02 533	1.08 612	0.63 520	0.82 553	0.91 636	0.29 624	0.20 586	0.31 636	0.31 652	0.26 578	0.23 559

CBMV	0.64 587	0.35 583	0.41 318	0.42 454	0.25 357	1.01 627	0.77 674	1.13 589	1.09 628	1.17 656	1.22 607	1.04 598	0.75 591	0.88 582	0.63 561	0.28 617	0.30 662	0.34 651	0.30 644	0.26 578	0.26 582
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	0.66 591	0.36 588	1.30 677	0.39 324	0.26 405	0.57 451	0.63 634	0.80 447	1.03 599	0.80 484	1.43 650	0.91 557	0.76 594	1.08 636	1.87 705	0.16 340	0.12 318	0.17 327	0.14 297	0.20 480	0.16 401

TCMNet	0.66 591	0.39 613	0.98 638	0.59 662	0.61 692	0.96 618	0.55 608	1.05 556	0.90 535	0.84 525	1.14 585	0.89 550	0.65 537	0.85 572	1.01 653	0.26 596	0.26 639	0.31 636	0.28 636	0.32 619	0.29 607

YMNet	0.66 591	0.38 605	0.90 628	0.52 622	0.46 658	1.08 643	0.49 570	1.00 529	0.77 444	1.18 658	1.29 625	1.12 623	0.74 587	0.85 572	0.86 613	0.27 606	0.31 671	0.25 575	0.25 606	0.24 561	0.23 559

YMNet_1	0.66 591	0.38 605	0.90 628	0.52 622	0.46 658	1.08 643	0.49 570	1.00 529	0.77 444	1.18 658	1.29 625	1.12 623	0.74 587	0.85 572	0.86 613	0.27 606	0.31 671	0.25 575	0.25 606	0.24 561	0.23 559

DRN-Test	0.66 591	0.32 563	0.66 552	0.50 590	0.39 613	1.15 655	0.61 630	1.49 692	1.01 591	1.12 651	1.08 562	1.06 605	0.69 559	0.77 533	0.94 638	0.23 563	0.17 526	0.26 594	0.25 606	0.25 570	0.21 529

SCION-MonSter	0.67 596	0.40 618	0.95 632	0.54 639	0.44 645	1.30 674	0.42 521	0.91 494	1.06 615	0.79 481	1.13 579	0.74 490	0.67 548	0.76 523	1.43 686	0.19 468	0.19 571	0.45 680	0.42 689	0.30 606	0.26 582

iinet-f	0.67 596	0.26 499	2.15 710	0.39 324	0.31 540	1.19 663	0.56 614	0.84 462	0.84 489	0.80 484	1.17 598	1.05 603	0.84 625	0.71 491	1.21 672	0.20 498	0.18 551	0.17 327	0.15 333	0.20 480	0.20 509

GASNet	0.67 596	0.72 684	0.96 635	0.70 694	0.48 663	0.62 487	0.47 555	1.08 568	1.03 599	0.94 587	0.82 423	0.93 566	0.83 623	1.33 671	0.80 600	0.31 635	0.22 604	0.29 626	0.28 636	0.44 667	0.24 568

FINET	0.67 596	0.42 625	1.00 640	0.46 545	0.43 638	0.83 594	0.89 690	1.08 568	1.50 688	0.87 545	1.14 585	0.71 461	0.68 555	0.92 600	0.70 580	0.36 670	0.30 662	0.26 594	0.24 596	0.35 637	0.33 635

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 596	0.81 694	0.73 585	0.53 632	0.37 597	1.40 679	0.53 599	1.04 551	0.79 464	0.88 555	0.94 484	0.95 570	0.53 452	0.93 606	0.58 543	0.39 676	0.30 662	0.57 700	0.31 652	0.53 688	0.30 616

PA-Net	0.67 596	0.43 627	0.83 614	0.50 590	0.53 676	0.94 612	0.68 650	1.10 575	1.14 638	0.80 484	0.88 465	0.87 541	0.77 601	1.02 625	0.88 622	0.24 576	0.41 700	0.29 626	0.44 691	0.26 578	0.34 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 602	0.36 588	1.10 651	0.51 606	0.42 631	1.08 643	0.50 575	1.21 627	1.16 640	1.00 614	1.37 637	1.06 605	0.79 608	0.92 600	0.94 638	0.25 586	0.24 624	0.24 562	0.22 563	0.23 548	0.26 582

NaN_ROB	0.69 602	0.44 632	0.69 567	0.51 606	0.33 569	0.97 620	1.06 705	1.22 635	1.19 646	1.24 670	0.96 498	1.08 612	0.78 606	1.20 653	0.67 572	0.24 576	0.30 662	0.23 545	0.24 596	0.23 548	0.25 576

GANet	0.70 604	0.37 595	0.55 497	0.51 606	0.34 578	0.94 612	0.96 698	1.08 568	0.94 561	1.04 631	1.98 691	1.13 629	0.88 636	1.12 643	0.66 569	0.25 586	0.26 639	0.27 608	0.22 563	0.31 613	0.22 551

DISCO	0.70 604	0.26 499	0.68 561	0.44 498	0.31 540	1.14 653	0.51 591	1.23 640	1.23 653	0.81 497	1.05 548	1.50 679	0.85 626	1.82 702	1.03 654	0.19 468	0.15 469	0.18 383	0.16 372	0.24 561	0.23 559

XPNet_ROB	0.70 604	0.35 583	0.68 561	0.52 622	0.40 618	0.79 572	0.85 688	1.16 610	0.94 561	1.33 677	1.15 591	1.38 666	0.83 623	1.03 627	0.90 634	0.32 647	0.25 632	0.26 594	0.24 596	0.31 613	0.28 600

ETE_ROB	0.70 604	0.49 643	0.73 585	0.56 650	0.36 590	0.79 572	0.87 689	1.14 598	0.93 554	1.19 660	1.18 600	1.39 667	0.82 618	0.99 616	0.80 600	0.26 596	0.21 596	0.31 636	0.26 621	0.33 626	0.34 643

Wz-Net-LNSev	0.71 608	0.51 651	1.36 687	0.50 590	0.41 625	1.15 655	0.69 655	1.21 627	1.07 622	1.02 622	1.12 572	1.08 612	0.87 632	0.89 588	0.89 632	0.24 576	0.22 604	0.21 508	0.19 495	0.26 578	0.26 582

APVNet	0.71 608	0.37 595	0.89 627	0.56 650	0.45 650	1.18 662	0.68 650	1.41 683	0.85 497	0.81 497	1.15 591	1.04 598	0.81 613	1.10 640	1.17 669	0.26 596	0.28 652	0.32 643	0.31 652	0.29 597	0.30 616

Syn2CoEx	0.71 608	0.51 651	0.95 632	0.64 677	0.45 650	0.91 606	0.53 599	1.48 690	1.13 635	0.93 584	1.35 633	1.02 594	0.99 658	0.92 600	0.80 600	0.30 631	0.27 648	0.28 616	0.24 596	0.23 548	0.24 568

DANet	0.71 608	0.45 636	0.91 630	0.59 662	0.40 618	0.81 583	0.40 494	0.97 519	0.84 489	1.20 665	1.22 607	1.33 658	0.88 636	1.16 647	1.24 673	0.27 606	0.23 614	0.31 636	0.25 606	0.35 637	0.32 630
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 612	0.35 583	0.64 540	0.53 632	0.67 698	1.31 675	0.67 645	1.20 625	1.18 644	1.05 633	0.87 457	1.27 644	0.93 649	0.93 606	1.27 677	0.22 545	0.16 505	0.26 594	0.23 580	0.40 655	0.39 664

NCCL2	0.72 612	0.41 623	0.65 546	0.64 677	0.44 645	0.98 624	1.20 713	1.11 581	1.00 587	0.98 606	0.96 498	1.49 678	0.87 632	0.90 590	0.79 598	0.31 635	0.26 639	0.39 668	0.39 678	0.32 619	0.32 630

FAT-Stereo	0.73 614	0.33 572	0.75 598	0.49 576	0.37 597	0.71 540	0.59 622	1.36 675	1.30 670	1.03 630	1.40 643	1.59 688	1.15 674	0.87 579	0.86 613	0.28 617	0.28 652	0.28 616	0.23 580	0.28 593	0.38 661

DStereoRT	0.74 615	0.19 252	0.50 458	0.51 606	0.33 569	1.10 647	0.34 370	0.82 453	0.76 435	0.78 476	1.05 548	0.51 341	0.73 583	0.76 523	0.48 501	0.16 340	0.13 394	3.96 760	1.37 745	0.19 459	0.14 315

S-Stereo	0.74 615	0.35 583	0.96 635	0.56 650	0.45 650	0.82 591	0.60 625	1.24 647	1.60 700	0.96 596	1.41 645	1.12 623	0.94 650	0.80 547	1.04 657	0.26 596	0.31 671	0.28 616	0.25 606	0.32 619	0.47 688

LALA_ROB	0.74 615	0.43 627	0.69 567	0.54 639	0.40 618	1.01 627	0.95 697	1.21 627	1.07 622	1.22 667	1.12 572	1.56 685	0.79 608	1.04 629	0.86 613	0.33 656	0.22 604	0.35 653	0.30 644	0.35 637	0.31 626

DNS	0.75 618	1.52 728	0.28 86	0.28 8	0.17 46	0.18 22	0.23 137	0.48 195	0.27 84	0.26 110	0.34 176	0.30 168	0.23 130	2.70 727	1.46 688	0.16 340	0.13 394	0.16 276	0.09 15	3.27 749	2.57 747

w-ln-seven-2	0.76 619	0.43 627	2.32 712	0.52 622	0.38 607	0.90 605	0.65 639	1.11 581	1.12 634	1.19 660	1.28 621	1.09 615	0.99 658	1.07 633	0.87 619	0.20 498	0.19 571	0.23 545	0.22 563	0.26 578	0.22 551

PSMNet-RUCA	0.76 619	0.75 687	1.08 650	1.01 711	0.90 708	0.69 529	0.50 575	1.11 581	1.03 599	0.78 476	1.11 568	0.80 520	0.72 580	0.88 582	0.63 561	0.53 705	0.27 648	0.76 708	0.46 692	0.66 701	0.47 688

Wz-Net-MNSev	0.76 619	0.40 618	1.34 682	0.50 590	0.40 618	1.44 685	0.83 682	1.15 602	1.16 640	1.25 672	1.20 605	1.13 629	0.81 613	1.16 647	1.00 652	0.22 545	0.19 571	0.24 562	0.23 580	0.28 593	0.26 582

DGSMNet	0.76 619	0.55 664	1.29 676	0.58 658	0.62 693	0.94 612	0.70 660	1.26 653	1.11 630	0.83 518	1.24 614	1.00 585	0.71 576	1.03 627	0.81 603	0.34 662	0.29 657	0.41 675	0.40 680	0.57 694	0.55 701

RP	0.76 619	0.36 588	0.63 535	0.66 685	0.58 689	0.80 578	0.55 608	1.14 598	1.22 652	0.97 601	1.65 670	1.43 672	1.32 688	1.01 620	0.84 608	0.33 656	0.30 662	0.36 658	0.30 644	0.34 632	0.34 643

edge stereo	0.76 619	0.38 605	0.74 590	0.52 622	0.43 638	0.80 578	0.53 599	1.28 658	1.06 615	1.28 673	1.38 642	1.81 693	1.11 671	1.08 636	0.85 612	0.33 656	0.32 677	0.41 675	0.28 636	0.32 619	0.36 650

NCC-stereo	0.78 625	0.40 618	0.76 603	0.61 670	0.67 698	0.81 583	0.69 655	1.54 701	1.11 630	0.90 567	1.36 634	1.33 658	1.16 675	1.19 651	0.88 622	0.31 635	0.30 662	0.37 663	0.48 701	0.33 626	0.33 635

Nwc_Net	0.78 625	0.38 605	0.73 585	0.60 668	0.55 680	1.05 637	0.55 608	1.67 710	1.05 609	0.88 555	1.86 685	1.40 669	1.09 669	1.10 640	0.87 619	0.30 631	0.25 632	0.36 658	0.38 674	0.29 597	0.29 607

Abc-Net	0.78 625	0.40 618	0.76 603	0.61 670	0.67 698	0.81 583	0.69 655	1.54 701	1.11 630	0.90 567	1.36 634	1.33 658	1.16 675	1.19 651	0.88 622	0.31 635	0.30 662	0.37 663	0.48 701	0.33 626	0.33 635
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 628	0.59 669	0.71 576	0.65 682	0.65 696	0.92 611	0.58 619	1.29 659	1.05 609	1.07 640	1.45 656	1.47 676	1.03 663	1.21 657	0.88 622	0.32 647	0.30 662	0.48 690	0.40 680	0.37 648	0.37 655

stereogan	0.80 629	0.31 558	0.71 576	0.59 662	0.50 667	1.72 702	0.48 563	1.35 672	1.37 675	1.00 614	1.46 658	1.56 685	0.95 653	1.29 666	0.84 608	0.28 617	0.29 657	0.29 626	0.25 606	0.38 652	0.38 661

ADCRef	0.80 629	0.43 627	1.32 680	0.50 590	0.45 650	1.07 639	0.51 591	1.07 564	0.98 575	1.17 656	1.42 647	0.87 541	0.91 639	0.85 572	3.19 726	0.18 433	0.16 505	0.23 545	0.23 580	0.22 531	0.21 529

GANetREF_RVC	0.80 629	0.75 687	0.86 621	0.66 685	0.42 631	1.15 655	0.98 699	1.14 598	1.19 646	1.01 619	1.02 533	1.10 619	0.90 638	1.15 645	0.76 593	0.48 694	0.39 697	0.57 700	0.38 674	0.63 699	0.46 683
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	0.81 632	0.39 613	0.68 561	0.64 677	0.54 678	0.91 606	0.51 591	1.61 706	1.31 671	0.96 596	2.02 693	1.46 673	1.26 686	1.11 642	0.99 648	0.32 647	0.24 624	0.39 668	0.27 628	0.30 606	0.25 576

DNSM	0.82 633	1.54 729	0.27 63	0.30 27	0.17 46	0.27 120	0.25 170	0.49 201	0.25 71	0.34 199	0.36 194	0.29 153	0.26 176	2.84 729	1.96 708	0.16 340	0.12 318	0.12 63	0.10 97	3.66 752	2.58 748

SQANet	0.82 633	0.74 686	0.67 556	1.13 715	0.98 716	1.11 648	0.47 555	1.07 564	0.83 484	0.91 572	1.05 548	1.03 596	0.74 587	1.01 620	0.64 564	0.61 708	0.24 624	1.03 718	0.35 669	1.18 719	0.58 702

Anonymous_2	0.82 633	0.44 632	0.63 535	0.40 368	0.43 638	0.80 578	0.52 594	0.72 399	0.77 444	0.71 434	0.60 311	0.87 541	0.76 594	0.75 518	0.58 543	0.52 701	0.54 715	0.54 698	4.82 762	0.56 692	0.40 667

ccnet	0.82 633	0.57 667	0.75 598	0.54 639	0.59 690	1.09 646	0.66 642	1.38 678	0.94 561	1.12 651	1.44 653	1.29 647	0.92 644	0.95 615	1.24 673	0.49 696	0.42 702	0.50 695	0.47 699	0.51 683	0.46 683

psmorigin	0.82 633	0.51 651	2.09 708	0.49 576	0.41 625	0.85 598	0.50 575	1.04 551	0.88 516	1.45 682	1.43 650	1.50 679	1.06 666	1.22 659	0.97 644	0.31 635	0.32 677	0.27 608	0.27 628	0.33 626	0.42 671

CC-Net-ROB	0.82 633	0.96 706	0.85 616	0.58 658	0.45 650	1.27 672	0.70 660	1.17 615	1.02 594	0.83 518	1.23 612	0.90 555	0.77 601	1.06 630	0.69 577	0.46 690	0.34 685	1.71 726	0.38 674	0.59 697	0.36 650

GCST	0.83 639	1.22 717	0.74 590	1.58 723	1.01 718	1.06 638	0.23 137	0.78 439	0.78 455	0.97 601	0.65 330	0.78 509	0.35 307	0.92 600	0.34 346	0.96 719	0.65 721	1.20 720	0.81 724	0.91 708	0.70 705

aanetorigin	0.83 639	0.56 665	1.87 705	0.49 576	0.38 607	0.56 445	0.66 642	0.70 383	1.00 587	2.42 723	2.02 693	1.31 650	1.18 678	0.93 606	1.13 667	0.20 498	0.18 551	0.20 465	0.19 495	0.27 589	0.30 616

CSAN	0.83 639	0.49 643	0.77 608	0.60 668	0.41 625	1.14 653	1.06 705	1.19 620	1.46 686	1.32 675	1.43 650	1.37 665	1.19 680	1.27 665	0.86 613	0.39 676	0.31 671	0.36 658	0.37 671	0.35 637	0.34 643

SDNR	0.86 642	0.37 595	1.47 693	0.40 368	0.38 607	3.38 735	0.33 351	0.90 489	0.98 575	0.99 609	2.09 696	0.59 393	0.71 576	1.29 666	0.70 580	0.51 699	0.56 717	0.36 658	0.26 621	0.43 666	0.46 683

RTSC	0.87 643	0.48 639	1.23 669	0.52 622	0.37 597	1.13 652	0.50 575	1.34 668	1.79 706	1.51 686	1.24 614	1.12 623	0.81 613	1.62 690	2.16 712	0.25 586	0.19 571	0.23 545	0.24 596	0.30 606	0.31 626

PWC_ROB	0.87 643	0.52 659	1.28 673	0.50 590	0.32 557	0.91 606	0.37 437	1.36 675	1.46 686	1.61 693	2.59 711	1.16 634	1.01 662	1.34 673	1.40 685	0.25 586	0.18 551	0.28 616	0.20 522	0.29 597	0.28 600

UDG	0.88 645	0.82 697	0.67 556	1.00 710	0.96 713	1.02 629	0.57 618	1.13 589	0.99 580	0.90 567	0.97 511	1.31 650	0.99 658	0.85 572	0.84 608	0.54 706	0.32 677	1.77 727	0.40 680	0.94 710	0.66 704

FBW_ROB	0.88 645	0.50 647	0.85 616	0.55 647	0.40 618	1.17 660	0.78 676	1.50 693	1.37 675	1.33 677	1.27 619	1.48 677	1.00 661	2.57 726	0.98 647	0.25 586	0.32 677	0.45 680	0.30 644	0.34 632	0.28 600

XQC	0.89 647	0.65 678	1.31 678	0.67 688	0.52 675	1.22 666	0.68 650	1.26 653	1.52 689	1.14 654	1.11 568	1.28 646	1.04 665	1.40 681	1.77 699	0.38 674	0.24 624	0.37 663	0.31 652	0.53 688	0.47 688

DeepPrunerF	0.89 647	0.52 659	3.43 724	0.68 691	0.81 705	0.72 549	0.72 668	1.22 635	1.99 712	0.93 584	1.01 524	0.87 541	0.86 629	1.08 636	0.95 641	0.34 662	0.28 652	0.43 677	0.39 678	0.30 606	0.32 630

PWCDC_ROB	0.89 647	0.49 643	0.80 612	0.74 698	0.40 618	1.03 632	0.39 481	1.33 666	2.35 728	1.02 622	3.77 729	0.81 523	0.92 644	1.20 653	0.90 634	0.34 662	0.22 604	0.24 562	0.20 522	0.34 632	0.29 607

PASM	0.90 650	0.64 677	1.69 699	0.69 693	0.69 701	0.78 568	0.84 685	1.03 548	1.26 664	1.19 660	1.15 591	1.31 650	0.98 657	1.24 661	1.03 654	0.52 701	0.56 717	0.59 703	0.66 716	0.56 692	0.54 700

Wz-Net-SNSev	0.91 651	0.73 685	2.13 709	0.56 650	0.45 650	0.95 615	1.13 710	1.34 668	1.24 655	1.02 622	1.30 628	1.46 673	0.86 629	1.81 701	1.50 689	0.25 586	0.23 614	0.25 575	0.26 621	0.32 619	0.29 607

MDST_ROB	0.91 651	0.27 517	0.85 616	0.63 676	0.41 625	2.53 718	0.71 666	1.60 704	1.13 635	2.83 730	1.73 676	0.97 575	0.69 559	1.61 689	0.73 588	0.25 586	0.22 604	0.32 643	0.28 636	0.25 570	0.24 568

PDISCO_ROB	0.91 651	0.48 639	1.06 646	0.99 708	0.97 714	1.67 700	0.63 634	1.64 708	1.59 697	1.06 637	1.18 600	1.31 650	0.79 608	1.55 684	0.97 644	0.49 696	0.22 604	0.45 680	0.40 680	0.45 671	0.37 655

SHD	0.93 654	0.50 647	1.18 663	0.59 662	0.46 658	0.97 620	0.48 563	1.70 712	2.15 714	1.58 690	1.37 637	1.42 670	1.19 680	1.31 669	1.60 692	0.31 635	0.26 639	0.32 643	0.33 663	0.40 655	0.42 671

G-Net	0.95 655	0.46 638	1.04 644	0.64 677	0.48 663	2.12 714	0.64 637	1.01 539	0.87 512	1.75 702	2.82 718	1.30 649	1.64 709	1.06 630	0.96 643	0.36 670	0.29 657	0.35 653	0.25 606	0.45 671	0.42 671

DStereoO	0.96 656	0.70 683	0.72 581	0.62 674	0.45 650	0.74 551	0.92 695	1.09 572	1.29 669	1.19 660	1.23 612	0.99 581	1.71 711	1.29 666	0.99 648	2.01 742	0.35 687	0.77 709	0.30 644	1.42 721	0.38 661

w-ln-seven	0.96 656	0.48 639	2.41 715	0.54 639	0.50 667	1.41 681	0.70 660	1.67 710	1.81 707	1.49 683	1.50 660	1.26 642	0.87 632	1.15 645	1.80 703	0.23 563	0.21 596	0.25 575	0.25 606	0.31 613	0.26 582

anonymity	0.97 658	0.89 701	1.05 645	0.92 706	1.03 719	0.97 620	0.81 680	1.29 659	0.91 542	1.07 640	0.98 513	1.00 585	0.95 653	1.02 625	0.92 637	0.96 719	0.95 746	0.90 715	0.91 731	0.92 709	0.94 716

SGM_RVC	0.97 658	0.28 531	0.41 318	0.39 324	0.22 230	1.55 691	0.73 670	1.51 696	1.25 661	2.25 719	1.92 687	2.58 715	1.56 703	2.02 711	1.19 671	0.27 606	0.27 648	0.27 608	0.25 606	0.25 570	0.25 576
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 660	0.42 625	1.88 706	0.53 632	0.41 625	1.59 694	1.26 719	2.21 723	1.43 681	1.10 648	1.11 568	1.46 673	1.95 720	1.34 673	1.26 675	0.34 662	0.25 632	0.25 575	0.21 545	0.46 674	0.37 655

z-mn7	1.00 661	0.50 647	1.70 701	0.53 632	0.36 590	1.75 703	0.71 666	1.22 635	2.28 721	0.96 596	2.54 707	1.42 670	0.95 653	2.19 718	1.54 690	0.22 545	0.19 571	0.21 508	0.20 522	0.27 589	0.25 576

Consistency-Raft	1.01 662	0.81 694	1.24 670	0.84 703	0.97 714	0.81 583	0.84 685	1.30 662	1.59 697	1.05 633	1.68 675	1.12 623	0.91 639	0.92 600	1.11 662	0.65 709	0.74 725	0.79 711	0.90 728	1.06 717	0.79 710

xxxx	1.01 662	0.22 392	0.43 354	0.36 225	0.21 195	0.82 591	0.36 419	1.32 664	0.88 516	0.71 434	0.94 484	0.97 575	0.63 520	0.64 434	10.58 754	0.20 498	0.16 505	0.18 383	0.17 432	0.19 459	0.19 483

test_xeample	1.01 662	0.21 351	0.42 339	0.35 190	0.21 195	0.71 540	0.39 481	1.23 640	0.86 502	0.81 497	1.04 544	0.69 452	0.61 507	0.69 478	10.93 755	0.19 468	0.15 469	0.18 383	0.17 432	0.18 420	0.17 427

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 665	0.57 667	1.51 695	0.67 688	0.50 667	2.57 719	1.66 735	1.20 625	1.43 681	1.38 679	1.57 667	1.33 658	0.92 644	1.64 693	0.88 622	0.37 673	0.39 697	0.46 684	0.60 713	0.41 661	0.40 667

ADCPNet	1.03 666	0.48 639	2.70 717	0.54 639	0.42 631	1.40 679	0.75 672	1.13 589	1.07 622	1.22 667	1.42 647	1.68 690	1.09 669	1.36 678	3.45 730	0.30 631	0.28 652	0.29 626	0.32 660	0.37 648	0.35 648

MSAF-DinoV2	1.04 667	0.38 605	1.32 680	0.54 639	0.29 497	0.89 603	0.72 668	1.52 699	1.24 655	1.05 633	1.41 645	2.98 718	1.49 698	2.74 728	2.83 724	0.22 545	0.14 436	0.20 465	0.22 563	0.32 619	0.32 630

otaku	1.04 667	0.93 703	0.88 623	1.33 721	1.05 721	1.66 698	0.70 660	1.40 682	1.18 644	1.08 644	1.32 631	1.33 658	0.91 639	1.23 660	0.76 593	0.72 712	0.46 712	1.24 721	0.50 706	1.40 720	0.75 706

SuperB	1.04 667	0.37 595	4.81 733	0.43 477	0.31 540	0.99 625	0.46 547	1.02 543	2.09 713	1.09 646	1.09 565	0.75 493	0.81 613	1.06 630	1.76 698	0.19 468	0.15 469	0.17 327	0.15 333	2.82 746	0.26 582

ADCL	1.04 667	0.38 605	1.35 683	0.50 590	0.39 613	1.61 695	0.89 690	1.29 659	1.39 678	1.29 674	1.50 660	1.24 640	1.24 683	1.37 679	4.87 738	0.21 517	0.19 571	0.25 575	0.25 606	0.29 597	0.27 593

test_sample9	1.05 671	0.36 588	0.72 581	0.38 291	0.30 516	0.71 540	0.43 530	1.06 560	0.88 516	0.92 580	0.86 449	0.85 530	0.69 559	1.20 653	1.36 681	0.41 681	8.41 762	0.40 671	0.41 685	0.36 643	0.33 635

DDUNet	1.06 672	2.56 746	0.68 561	1.21 717	1.26 724	1.03 632	0.69 655	1.11 581	0.94 561	0.96 596	1.22 607	1.27 644	0.82 618	0.93 606	0.72 587	0.84 716	0.38 693	1.99 730	0.60 713	1.10 718	0.85 712

ADCP+	1.06 672	0.35 583	1.51 695	0.49 576	0.51 671	1.45 686	0.55 608	1.25 651	1.03 599	1.16 655	1.15 591	1.10 619	1.07 668	1.56 686	6.75 745	0.19 468	0.16 505	0.23 545	0.21 545	0.28 593	0.21 529

Selective-IGEV-i16pb	1.07 674	0.24 456	9.45 742	0.41 406	0.32 557	1.76 704	0.59 622	1.00 529	1.54 692	0.66 402	1.20 605	0.98 579	0.57 480	0.78 538	0.62 557	0.27 606	0.17 526	0.18 383	0.20 522	0.21 506	0.23 559

SAMSARA	1.07 674	0.65 678	1.19 664	1.06 714	0.90 708	1.76 704	1.76 739	1.46 688	1.44 684	1.51 686	1.16 596	2.00 702	1.14 673	1.48 682	1.31 679	0.39 676	0.44 709	0.35 653	0.38 674	0.49 680	0.49 694

SANet	1.07 674	0.41 623	1.06 646	0.48 561	0.30 516	1.41 681	0.94 696	1.42 684	3.36 740	1.58 690	2.43 704	2.33 710	1.70 710	1.34 673	1.07 659	0.28 617	0.24 624	0.26 594	0.23 580	0.34 632	0.30 616

zh-mn7	1.08 677	0.65 678	4.00 728	0.52 622	0.38 607	1.16 659	0.62 632	1.15 602	1.77 705	1.74 701	2.31 697	1.17 635	0.91 639	2.10 713	1.77 699	0.24 576	0.21 596	0.22 524	0.22 563	0.25 570	0.28 600

zh-sn7	1.09 678	0.75 687	3.23 722	0.57 656	0.42 631	1.11 648	0.89 690	1.19 620	1.27 665	1.41 681	1.98 691	1.25 641	1.47 697	1.99 710	2.62 721	0.26 596	0.26 639	0.26 594	0.27 628	0.35 637	0.30 616

Ntro	1.09 678	0.97 709	0.91 630	1.44 722	1.19 723	1.69 701	0.80 679	1.35 672	1.25 661	1.00 614	1.29 625	1.31 650	0.97 656	1.26 663	0.84 608	0.84 716	0.43 707	1.36 722	0.50 706	1.56 722	0.78 708

MFN_U_SF_RVC	1.09 678	0.59 669	1.97 707	0.67 688	0.44 645	1.93 708	0.60 625	1.85 716	1.36 673	1.61 693	1.54 665	1.95 701	1.37 691	1.64 693	1.73 695	0.40 680	0.37 691	0.45 680	0.48 701	0.44 667	0.44 678

AANet	1.13 681	1.01 711	2.99 720	0.44 498	0.37 597	0.91 606	0.54 603	1.27 655	2.31 725	2.35 721	2.37 703	2.22 705	1.53 699	1.18 650	1.43 686	0.32 647	0.23 614	0.28 616	0.25 606	0.35 637	0.33 635

Wz-Net-TNSev	1.14 682	1.06 714	4.32 731	0.49 576	0.42 631	1.51 689	1.11 709	1.48 690	1.40 680	1.22 667	1.26 618	1.58 687	1.43 695	1.76 699	1.70 694	0.32 647	0.31 671	0.26 594	0.30 644	0.41 661	0.41 670

ADCMid	1.14 682	0.52 659	2.23 711	0.53 632	0.43 638	1.07 639	0.75 672	1.23 640	1.05 609	2.15 715	1.44 653	1.50 679	1.43 695	1.56 686	5.01 739	0.26 596	0.24 624	0.29 626	0.31 652	0.37 648	0.33 635

MFMNet_re	1.14 682	0.97 709	1.19 664	0.99 708	0.95 712	1.25 670	1.22 716	1.39 679	1.55 693	1.69 700	1.67 674	1.21 637	1.53 699	1.12 643	0.99 648	0.87 718	0.75 729	0.79 711	0.75 720	0.90 707	0.94 716

WCMA_ROB	1.14 682	0.36 588	0.76 603	0.49 576	0.44 645	1.23 668	0.67 645	1.11 581	1.23 653	2.84 731	3.95 735	3.28 725	1.83 716	1.25 662	0.99 648	0.44 686	0.34 685	0.34 651	0.37 671	0.41 661	0.40 667

AnyNet_C32	1.16 686	0.62 675	2.40 714	0.57 656	0.55 680	1.41 681	1.34 725	1.18 618	1.24 655	1.49 683	1.42 647	1.39 667	1.20 682	1.55 684	4.82 737	0.29 624	0.28 652	0.29 626	0.34 665	0.38 652	0.42 671

222	1.18 687	0.22 392	0.44 366	0.37 251	0.22 230	0.79 572	0.37 437	1.31 663	0.89 532	0.92 580	1.08 562	0.72 470	0.71 576	0.66 450	13.89 758	0.20 498	0.15 469	0.17 327	0.16 372	0.18 420	0.19 483

WZ-Net	1.19 688	0.59 669	4.07 729	0.62 674	0.51 671	1.34 676	1.31 724	1.32 664	1.74 704	1.53 689	1.65 670	1.74 692	1.28 687	2.25 720	2.01 709	0.27 606	0.21 596	0.23 545	0.25 606	0.40 655	0.39 664

MSMD_ROB	1.21 689	0.49 643	0.62 525	0.59 662	0.50 667	1.62 697	0.67 645	1.23 640	1.24 655	2.45 724	3.77 729	3.09 722	2.98 736	1.32 670	0.81 603	0.45 688	0.41 700	0.49 693	0.51 708	0.47 677	0.44 678

pmcnn	1.23 690	0.29 543	0.96 635	0.40 368	0.23 285	0.95 615	0.69 655	1.16 610	1.28 667	1.67 699	2.33 699	11.15 753	0.86 629	0.93 606	0.88 622	0.15 278	0.12 318	0.12 63	0.10 97	0.15 288	0.15 350

NVStereoNet_ROB	1.24 691	0.90 702	1.13 655	0.86 704	0.88 707	1.11 648	0.99 701	1.42 684	1.53 690	1.59 692	2.48 705	2.24 707	1.53 699	1.96 709	1.30 678	0.76 714	0.70 722	0.78 710	1.00 734	0.71 704	0.88 714
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	1.25 692	0.36 588	0.72 581	0.38 291	0.30 516	0.71 540	0.43 530	1.13 589	0.75 426	1.50 685	0.95 494	3.29 726	1.59 705	1.20 653	1.36 681	0.41 681	8.41 762	0.40 671	0.41 685	0.36 643	0.33 635

SPS-STEREO	1.25 692	0.93 703	1.06 646	1.04 712	1.03 719	1.41 681	0.91 694	1.51 696	1.19 646	2.09 713	1.83 682	1.94 700	1.39 692	1.62 690	1.39 684	0.97 721	0.94 745	0.90 715	0.89 727	0.96 712	0.96 719
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 694	0.67 681	1.28 673	0.74 698	0.62 693	1.50 688	0.84 685	1.99 719	2.96 735	2.18 716	2.36 702	1.85 697	1.95 720	1.92 706	1.94 706	0.39 676	0.36 690	0.49 693	0.37 671	0.51 683	0.64 703

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 695	0.87 700	1.76 703	0.86 704	0.56 683	4.29 740	1.79 740	1.50 693	1.98 711	1.61 693	1.85 684	1.84 695	1.41 693	1.89 704	1.36 681	0.48 694	0.40 699	0.56 699	0.57 711	0.69 702	0.48 691

MeshStereo	1.34 695	0.43 627	0.54 491	0.44 498	0.34 578	1.66 698	0.60 625	1.94 717	1.37 675	4.47 744	3.25 720	4.71 735	1.94 719	1.92 706	1.17 669	0.35 666	0.35 687	0.37 663	0.31 652	0.32 619	0.32 630
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	1.35 697	1.49 725	1.19 664	1.88 731	1.45 725	1.48 687	1.07 707	1.61 706	1.55 693	1.20 665	1.59 668	1.54 683	1.13 672	1.34 673	0.97 644	1.36 734	0.70 722	1.82 728	0.79 723	1.71 725	1.07 725

ACVNet-4b	1.35 697	1.31 720	1.10 651	1.90 732	1.59 727	1.92 707	0.77 674	1.52 699	1.62 701	1.05 633	1.60 669	2.11 704	0.94 650	1.64 693	0.77 597	1.30 731	0.35 687	2.03 734	0.67 717	1.88 733	0.84 711

SGM+DAISY	1.35 697	0.94 705	1.25 671	0.96 707	1.00 717	1.52 690	1.02 704	1.34 668	1.21 650	2.64 726	2.65 713	2.44 712	1.56 703	1.64 693	1.26 675	0.97 721	0.95 746	0.90 715	0.90 728	0.94 710	0.96 719

FCDSN-DC	1.39 700	0.56 665	0.65 546	0.74 698	0.59 690	1.38 678	0.63 634	1.35 672	1.39 678	3.26 738	4.50 741	4.61 733	2.63 731	1.58 688	1.03 654	0.46 690	0.42 702	0.48 690	0.47 699	0.50 682	0.50 696
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 701	0.20 304	0.48 431	0.44 498	0.25 357	0.29 157	0.31 308	0.65 327	0.68 383	0.97 601	0.86 449	0.67 446	0.62 514	0.64 434	20.63 763	0.16 340	0.11 244	0.19 431	0.15 333	0.19 459	0.12 212

ACVNet_1	1.46 702	1.33 721	1.12 654	1.91 733	1.62 728	1.83 706	0.98 699	2.00 720	1.85 709	1.39 680	1.53 664	2.32 709	1.53 699	1.34 673	1.11 662	1.30 731	0.50 714	2.06 736	0.58 712	1.93 735	0.95 718

EDNetEfficient	1.46 702	0.80 693	6.12 736	0.47 553	0.39 613	0.69 529	0.83 682	0.90 489	2.77 734	3.50 740	1.96 690	1.66 689	2.03 722	1.26 663	4.18 735	0.21 517	0.18 551	0.21 508	0.20 522	0.41 661	0.39 664

ADCS	1.51 704	0.61 672	3.42 723	0.59 662	0.51 671	1.27 672	1.08 708	1.59 703	1.81 707	1.91 709	1.66 672	1.51 682	1.42 694	1.94 708	8.60 747	0.33 656	0.32 677	0.33 648	0.36 670	0.44 667	0.42 671

AnyNet_C01	1.56 705	1.05 712	7.45 738	0.64 677	0.54 678	1.99 709	1.38 727	1.43 686	1.36 673	1.63 696	1.92 687	1.84 695	1.33 690	2.40 722	4.03 732	0.33 656	0.32 677	0.32 643	0.34 665	0.44 667	0.45 682

FC-DCNN	1.59 706	0.51 651	0.66 552	0.61 670	0.49 665	1.56 692	0.70 660	1.66 709	1.53 690	4.64 745	4.62 742	5.85 742	3.34 740	1.84 703	1.11 662	0.46 690	0.42 702	0.47 685	0.46 692	0.48 678	0.46 683

DispFullNet	1.60 707	2.63 747	2.75 718	2.56 742	1.79 735	1.24 669	0.47 555	1.37 677	1.45 685	1.87 705	1.50 660	1.55 684	2.46 726	2.04 712	1.04 657	0.59 707	0.18 551	2.32 739	0.68 718	2.29 739	1.14 727

ELAS_RVC	1.60 707	0.61 672	1.01 642	0.70 694	0.56 683	2.00 710	1.89 742	1.96 718	2.65 731	3.33 739	3.26 721	3.03 719	3.41 741	2.49 724	2.09 711	0.52 701	0.45 710	0.50 695	0.48 701	0.54 690	0.52 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 709	0.61 672	0.95 632	0.68 691	0.55 680	3.01 733	1.55 733	2.39 725	2.33 726	3.64 741	3.89 733	2.75 716	2.90 735	2.15 716	2.27 718	0.52 701	0.45 710	0.50 695	0.48 701	0.54 690	0.52 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 710	0.51 651	0.65 546	0.61 670	0.49 665	1.61 695	0.70 660	1.75 715	1.56 696	4.74 748	4.91 744	6.46 746	3.31 738	1.91 705	1.11 662	0.46 690	0.42 702	0.47 685	0.46 692	0.48 678	0.46 683

ACVNet_2	1.65 710	1.27 719	1.41 690	1.75 727	1.62 728	2.22 715	1.20 713	2.30 724	2.62 730	1.78 703	2.56 708	3.03 719	1.61 706	1.54 683	1.12 666	1.06 724	0.58 719	1.82 728	0.70 719	1.82 729	0.96 719

DStereoSA	1.73 712	0.63 676	1.57 697	0.80 702	0.79 704	1.26 671	1.30 720	1.34 668	1.43 681	1.24 670	7.52 756	0.92 563	7.68 748	1.65 697	2.29 719	0.41 681	0.29 657	0.63 704	0.60 713	1.04 715	1.18 732

IMH-64-1	1.86 713	1.62 732	1.16 658	2.20 736	1.89 737	2.33 716	1.30 720	2.89 729	2.29 722	1.66 697	2.80 716	2.49 713	1.61 706	2.10 713	1.78 701	1.60 735	0.74 725	2.43 740	1.02 735	2.12 736	1.17 730

IMH-64	1.86 713	1.62 732	1.16 658	2.20 736	1.89 737	2.33 716	1.30 720	2.89 729	2.29 722	1.66 697	2.80 716	2.49 713	1.61 706	2.10 713	1.78 701	1.60 735	0.74 725	2.43 740	1.02 735	2.12 736	1.17 730

DStereoFS	1.87 715	0.85 699	1.03 643	0.75 701	0.62 693	2.04 712	0.65 639	1.74 714	1.55 693	1.52 688	1.90 686	2.36 711	12.92 758	3.85 739	1.74 696	0.44 686	0.31 671	0.82 713	0.46 692	0.84 706	1.10 726

WAO-7	1.90 716	1.20 716	1.35 683	1.27 719	1.06 722	2.84 726	1.56 734	3.23 734	3.06 738	2.23 718	3.33 725	3.17 723	2.28 725	3.12 730	2.21 713	1.02 723	0.91 741	1.06 719	1.03 737	1.04 715	0.97 722

PWCK	1.92 717	1.66 735	3.12 721	1.65 724	0.91 710	2.84 726	2.26 746	2.10 721	2.41 729	2.36 722	2.31 697	2.22 705	1.82 714	3.43 733	2.03 710	1.61 737	0.71 724	1.51 723	0.82 725	1.69 724	0.91 715

MonStereo1	1.98 718	1.48 724	1.43 692	1.81 730	1.69 733	2.88 729	0.78 676	2.47 726	3.47 741	2.20 717	4.36 740	3.39 728	2.50 728	2.18 717	1.58 691	1.19 726	0.54 715	1.65 725	0.87 726	1.78 727	1.29 736

Dean	1.98 718	1.36 722	1.36 687	2.12 735	1.81 736	2.74 721	1.36 726	3.37 738	3.80 745	2.08 712	3.32 724	3.21 724	1.82 714	1.71 698	1.67 693	1.27 728	0.77 731	1.99 730	0.90 728	1.86 730	1.03 724

RTS	1.98 718	0.96 706	11.36 750	0.65 682	0.57 686	2.77 724	1.40 728	1.39 679	2.26 717	1.89 706	2.56 708	1.32 655	1.25 684	5.20 743	4.05 733	0.31 635	0.22 604	0.29 626	0.29 642	0.40 655	0.37 655

RTSA	1.98 718	0.96 706	11.36 750	0.65 682	0.57 686	2.77 724	1.40 728	1.39 679	2.26 717	1.89 706	2.56 708	1.32 655	1.25 684	5.20 743	4.05 733	0.31 635	0.22 604	0.29 626	0.29 642	0.40 655	0.37 655

WAO-6	2.04 722	1.50 726	1.16 658	1.70 725	1.67 732	2.69 720	1.44 731	3.06 731	3.63 744	1.98 710	3.27 722	3.54 731	2.07 723	2.36 721	2.22 715	1.31 733	0.91 741	2.04 735	1.22 744	1.73 726	1.27 735

IMH	2.04 722	1.62 732	1.20 667	2.20 736	1.89 737	2.91 732	1.30 720	3.11 732	3.03 736	1.81 704	3.35 726	3.03 719	1.90 717	2.48 723	1.80 703	1.66 738	0.77 731	2.45 742	1.04 738	2.15 738	1.19 734

LVE	2.12 724	1.44 723	1.36 687	1.99 734	1.78 734	2.75 722	1.79 740	2.82 728	3.95 746	1.90 708	4.33 739	3.52 730	1.81 713	2.24 719	1.74 696	1.74 739	0.87 737	2.06 736	1.13 740	1.91 734	1.35 737

MADNet+	2.23 725	2.43 743	10.85 747	1.22 718	0.91 710	2.76 723	1.40 728	2.12 722	1.67 703	1.32 675	1.74 678	1.86 698	1.74 712	6.25 745	4.41 736	0.65 709	0.64 720	0.58 702	0.54 710	0.80 705	0.76 707

KSHMR	2.57 726	1.93 738	1.69 699	2.63 744	2.42 744	2.86 728	2.07 743	3.27 736	6.50 750	2.49 725	3.36 727	3.41 729	1.92 718	2.49 724	1.94 706	2.13 745	1.40 753	2.79 750	1.50 748	2.73 744	1.77 740

notaker	2.76 727	2.29 742	1.80 704	2.96 746	2.58 748	2.90 731	1.75 738	3.24 735	3.05 737	2.78 729	4.24 738	6.15 745	2.51 729	3.34 732	2.75 723	2.31 747	1.18 749	3.00 751	1.65 749	2.84 747	1.97 742

JetBlue	2.78 728	1.26 718	7.04 737	1.16 716	1.48 726	8.00 748	6.02 753	2.60 727	1.92 710	2.12 714	2.64 712	3.34 727	3.05 737	6.49 746	3.39 728	0.78 715	0.76 730	0.75 707	0.76 721	0.97 714	1.18 732

WAO-8	2.92 729	1.55 730	1.35 683	1.79 728	1.63 730	5.23 742	1.22 716	4.58 745	12.56 757	2.84 731	4.07 737	4.83 736	2.72 733	3.49 734	2.25 716	1.27 728	0.91 741	1.99 730	1.15 742	1.86 730	1.15 728

Venus	2.92 729	1.55 730	1.35 683	1.79 728	1.63 730	5.23 742	1.22 716	4.58 745	12.56 757	2.84 731	4.06 736	4.83 736	2.72 733	3.49 734	2.25 716	1.27 728	0.91 741	1.99 730	1.15 742	1.86 730	1.15 728

ktn	2.98 731	2.25 741	1.73 702	2.84 745	2.53 747	3.76 739	2.15 744	3.70 740	5.47 749	2.75 728	5.17 748	5.94 743	2.48 727	3.23 731	2.46 720	2.34 749	1.44 754	2.78 749	2.03 751	2.45 742	2.01 744

TorneroNet-64	3.44 732	1.86 736	1.42 691	2.58 743	2.28 742	6.87 745	1.68 736	4.70 747	12.03 754	2.31 720	5.59 753	8.25 749	2.55 730	3.97 740	2.73 722	1.81 740	0.74 725	2.57 744	1.07 739	2.35 740	1.44 738

UNDER WATER	3.46 733	2.07 740	3.64 726	3.09 747	2.48 745	3.75 738	2.42 748	3.31 737	13.77 759	2.90 735	2.95 719	5.84 741	3.69 742	3.69 736	3.48 731	2.07 744	1.11 748	2.70 748	1.40 746	2.84 747	1.98 743

light-stereo	3.53 734	1.05 712	10.69 746	9.45 755	6.82 752	2.10 713	0.64 637	3.71 741	2.70 733	4.77 749	4.98 745	6.83 747	1.32 688	6.71 747	1.35 680	1.20 727	1.29 752	0.66 705	0.77 722	1.79 728	1.85 741

UNDER WATER-64	3.53 734	2.01 739	3.94 727	3.22 749	2.49 746	5.41 744	2.60 749	3.43 739	12.41 756	3.03 736	2.68 714	6.07 744	4.04 743	3.79 738	3.33 727	2.02 743	1.24 751	2.63 745	1.46 747	2.78 745	2.08 745

MultiAttention	3.58 736	0.24 456	0.62 525	0.54 639	0.34 578	22.90 763	2.72 750	1.60 704	1.13 635	0.80 484	1.81 681	1.14 632	0.43 388	35.29 775	0.61 554	0.17 397	0.12 318	0.23 545	0.23 580	0.34 632	0.29 607

DPSimNet_ROB	3.58 736	2.45 744	8.57 739	2.53 740	2.37 743	2.88 729	3.77 752	3.14 733	3.23 739	4.71 747	3.86 732	4.68 734	4.87 746	4.07 741	5.62 740	2.33 748	2.33 756	2.47 743	2.52 752	2.51 743	2.64 749

MADNet++	4.03 738	2.70 748	3.44 725	3.72 751	3.44 751	4.44 741	3.52 751	3.95 743	3.61 743	4.46 743	4.98 745	4.10 732	4.58 745	7.00 749	5.89 741	3.74 751	3.67 760	3.27 753	2.71 754	3.70 753	3.66 752

SGM-ForestM	4.04 739	0.32 563	0.46 396	0.43 477	0.27 441	7.50 747	1.45 732	3.84 742	4.24 747	8.19 758	6.76 755	19.00 768	9.08 749	10.74 759	6.62 744	0.31 635	0.33 683	0.32 643	0.32 660	0.29 597	0.29 607

MANE	4.13 740	0.51 651	0.64 540	0.66 685	0.56 683	6.89 746	0.99 701	7.55 750	12.04 755	6.68 757	8.57 758	10.69 752	9.45 750	7.59 756	6.39 743	0.49 696	0.43 707	0.48 690	0.98 732	0.49 680	0.48 691

xyz-stereo	4.23 741	0.17 161	61.76 784	0.34 141	0.16 32	12.16 752	0.37 437	0.58 268	0.68 383	1.01 619	3.36 727	0.77 507	0.82 618	1.21 657	0.40 428	0.12 65	0.10 99	0.16 276	0.11 164	0.13 166	0.10 67

LE_ROB	4.42 742	0.24 456	2.75 718	0.42 454	0.23 285	1.57 693	0.90 693	1.71 713	17.88 768	16.56 770	4.88 743	5.17 740	18.85 770	1.63 692	14.62 759	0.17 397	0.14 436	0.16 276	0.16 372	0.19 459	0.17 427

TorneroNet	4.53 743	1.89 737	1.48 694	2.55 741	2.27 741	13.78 760	1.69 737	4.84 749	23.73 774	2.89 734	7.70 757	7.06 748	2.69 732	4.26 742	3.42 729	1.84 741	0.77 731	2.68 746	1.13 740	2.42 741	1.47 739

LSM	4.74 744	0.77 691	10.16 743	0.70 694	56.56 779	1.02 629	1.00 703	1.24 647	1.62 701	2.04 711	2.34 700	1.33 658	1.17 677	1.38 680	1.09 661	0.33 656	0.49 713	0.39 668	0.46 692	0.51 683	10.09 761

JetRed	5.27 745	5.84 750	12.81 753	2.36 739	2.83 749	12.23 753	10.50 761	4.46 744	3.60 742	3.86 742	3.83 731	4.85 738	4.18 744	6.78 748	11.96 756	2.17 746	2.96 759	2.18 738	1.97 750	3.38 751	2.68 750

tt	6.20 746	0.20 304	5.89 735	3.55 750	2.07 740	11.26 751	19.21 763	11.74 754	5.46 748	2.69 727	2.04 695	4.87 739	6.25 747	3.70 737	7.09 746	8.32 763	11.17 771	4.93 761	5.41 764	5.74 754	2.37 746

coex-ft	6.43 747	1.51 727	87.33 789	0.49 576	0.38 607	1.34 676	1.21 715	1.16 610	8.09 752	12.12 760	2.79 715	2.77 717	3.31 738	1.16 647	3.15 725	0.24 576	0.23 614	0.27 608	0.24 596	0.45 671	0.37 655

HanzoNet	6.76 748	2.45 744	4.22 730	3.19 748	2.94 750	3.62 737	2.28 747	4.79 748	7.20 751	14.00 766	13.19 765	17.49 764	22.30 771	13.25 760	6.19 742	4.20 752	1.93 755	3.10 752	2.56 753	3.35 750	2.88 751

TCMNet-wrong-test	8.97 749	10.42 756	8.74 740	19.56 759	17.61 757	12.53 755	9.01 759	13.59 757	2.18 715	4.64 745	5.11 747	14.63 760	11.09 755	7.19 750	9.73 748	5.56 762	0.89 739	3.77 754	3.11 755	10.34 759	9.80 757

noway3	9.04 750	9.99 755	10.50 745	19.30 757	17.88 758	12.49 754	8.93 757	13.62 758	2.27 720	4.85 751	5.57 750	14.37 755	10.99 752	7.30 751	9.94 749	5.36 755	0.86 734	3.94 758	3.20 757	10.28 758	9.17 755

noway2	9.12 751	9.84 754	11.24 749	19.40 758	17.88 758	12.54 756	8.94 758	13.58 756	2.22 716	4.85 751	5.59 753	14.48 758	11.09 755	7.31 752	9.96 750	5.48 758	0.86 734	3.93 755	3.20 757	10.34 759	9.76 756

noway4	9.14 752	10.89 757	8.97 741	19.91 764	17.90 760	12.71 759	9.04 760	13.72 759	2.34 727	4.80 750	5.47 749	14.56 759	11.25 757	7.32 753	9.98 751	5.54 761	0.89 739	3.93 755	3.19 756	10.47 763	10.04 760

noway1	9.20 753	11.07 758	10.41 744	19.80 762	17.91 761	12.67 757	8.90 756	13.79 760	2.26 717	4.85 751	5.58 751	14.44 756	11.03 753	7.33 754	10.03 752	5.51 759	0.86 734	3.93 755	3.20 757	10.42 761	9.93 758

zzzz4	9.23 754	11.07 758	11.03 748	19.80 762	17.91 761	12.68 758	8.89 755	13.79 760	2.29 722	4.85 751	5.58 751	14.47 757	11.04 754	7.33 754	10.03 752	5.51 759	0.87 737	3.94 758	3.20 757	10.42 761	9.93 758

EDNetEfficientorigin	9.93 755	1.15 715	175.16 790	0.48 561	0.36 590	1.04 636	0.68 650	1.24 647	2.69 732	3.17 737	2.50 706	2.30 708	2.07 723	1.76 699	2.21 713	0.20 498	0.18 551	0.24 562	0.19 495	0.51 683	0.50 696

DGTPSM_ROB	12.07 756	8.00 751	20.99 757	8.93 753	16.78 755	10.67 749	30.87 767	9.01 752	15.16 761	6.50 755	15.41 769	9.04 750	14.85 760	9.25 757	21.67 765	4.57 753	8.57 764	5.08 762	9.28 765	5.90 755	10.95 762

DPSMNet_ROB	12.08 757	8.00 751	21.00 758	8.97 754	16.79 756	10.67 749	30.89 768	9.02 753	15.17 762	6.51 756	15.41 769	9.04 750	14.85 760	9.27 758	21.67 765	4.58 754	8.57 764	5.09 764	9.29 768	5.90 755	10.95 762

USTest	12.99 758	14.18 760	20.00 756	16.24 756	14.97 754	20.80 762	31.95 769	16.20 764	10.91 753	8.79 759	9.48 759	13.94 754	10.50 751	16.11 761	21.44 764	3.17 750	4.82 761	5.08 762	5.36 763	8.81 757	7.13 754

BEATNet-Init1	15.13 759	0.82 697	50.86 783	0.72 697	0.53 676	38.10 775	7.03 754	11.83 755	14.25 760	29.78 781	30.17 781	48.21 784	22.64 772	26.78 772	18.11 762	0.42 685	0.38 693	0.47 685	0.46 692	0.51 683	0.48 691

Selective-IGEV-i1pa	15.35 760	22.27 769	18.31 755	1.71 726	0.87 706	28.61 774	12.26 762	25.48 775	20.48 772	19.78 771	22.75 771	28.20 773	22.64 772	29.07 773	17.31 761	12.88 769	2.88 757	6.84 765	0.99 733	1.67 723	12.03 769

iinet-test	16.76 761	17.57 761	22.97 760	19.69 760	18.39 763	24.48 764	34.18 770	20.02 765	15.35 763	12.55 761	12.85 760	18.13 766	15.39 763	19.59 762	24.25 767	8.86 765	8.72 766	8.95 767	9.28 765	12.74 764	11.26 765

IINet	16.76 761	17.57 761	22.97 760	19.69 760	18.39 763	24.48 764	34.18 770	20.02 765	15.35 763	12.55 761	12.85 760	18.13 766	15.39 763	19.59 762	24.25 767	8.86 765	8.72 766	8.95 767	9.28 765	12.74 764	11.26 765

DPSM_ROB	17.78 763	18.63 764	24.31 766	20.90 766	19.47 765	25.97 767	36.21 773	21.23 772	16.24 766	13.38 764	14.06 767	19.18 769	16.30 765	20.78 765	25.67 770	9.38 767	9.23 769	9.49 769	9.82 769	13.51 767	11.91 767

DPSM	17.78 763	18.63 764	24.31 766	20.90 766	19.47 765	25.97 767	36.21 773	21.23 772	16.24 766	13.38 764	14.06 767	19.18 769	16.30 765	20.78 765	25.67 770	9.38 767	9.23 769	9.49 769	9.82 769	13.51 767	11.91 767

DLNR-FE	20.05 765	36.38 773	38.08 770	170.06 790	60.08 782	0.23 57	0.20 54	14.13 763	0.36 186	0.44 276	0.66 337	0.43 292	0.21 99	0.63 419	0.28 265	5.38 756	0.10 99	0.15 235	0.11 164	73.09 789	0.11 149

DLNR_Zeroshot_test	20.09 766	36.28 772	38.04 769	169.85 789	61.80 783	0.23 57	0.20 54	13.88 762	0.37 203	0.44 276	0.66 337	0.43 292	0.21 99	0.62 405	0.28 265	5.46 757	0.10 99	0.15 235	0.11 164	72.60 788	0.11 149

LRCNet_RVC	21.24 767	31.15 771	21.41 759	28.98 769	23.82 768	3.13 734	0.60 625	20.96 771	1.59 697	25.58 772	28.15 777	21.99 771	14.79 759	21.94 771	16.41 760	28.89 784	14.87 772	33.53 783	31.28 781	29.51 780	26.16 777

HaxPig	31.96 768	37.24 774	34.27 768	24.37 768	24.88 769	18.26 761	19.86 764	20.64 770	28.52 775	35.97 782	38.75 782	25.57 772	28.72 775	33.88 774	34.39 775	35.94 787	38.87 788	37.80 784	40.48 786	39.68 781	41.15 786

Anonymous_1	33.25 769	18.26 763	23.92 762	20.54 765	21.28 767	25.59 766	35.94 772	22.01 774	15.57 765	13.33 763	13.49 766	18.08 765	15.29 762	20.36 764	24.60 769	16.28 773	8.84 768	66.59 787	118.00 789	155.73 792	11.23 764

fast-reg	35.48 770	37.51 780	48.70 778	42.44 778	40.46 778	52.73 783	73.11 781	42.56 778	32.38 776	26.19 773	27.27 772	36.81 776	30.62 776	41.02 778	51.32 778	18.30 774	18.53 777	19.10 771	19.67 772	27.14 769	23.66 770

RAFT-FEzeroshot	35.73 771	37.45 776	48.67 776	42.23 774	39.22 774	52.25 777	73.13 783	42.62 781	32.59 778	26.71 775	27.70 773	38.57 778	32.57 777	41.68 782	51.67 783	18.75 776	18.58 780	19.15 773	19.78 774	27.21 773	23.98 773

RAFT-FE	35.73 771	37.45 776	48.67 776	42.23 774	39.22 774	52.25 777	73.13 783	42.62 781	32.59 778	26.71 775	27.70 773	38.57 778	32.57 777	41.68 782	51.67 783	18.75 776	18.58 780	19.15 773	19.78 774	27.21 773	23.98 773

CasAABBNet	35.74 773	37.43 775	48.72 779	42.22 773	39.20 772	52.24 776	73.12 782	42.61 780	32.62 781	26.78 778	27.95 775	38.58 780	32.60 779	41.67 780	51.65 782	18.74 775	18.57 779	19.15 773	19.77 773	27.20 771	23.98 773

Hybrid-DGEV	35.78 774	37.50 779	48.96 782	42.25 776	39.20 772	52.33 781	73.10 780	42.63 783	32.52 777	26.62 774	28.31 780	38.50 777	32.87 780	41.67 780	51.55 779	18.77 779	18.56 778	19.18 777	19.83 777	27.20 771	23.97 772

FlowAnything	35.81 775	37.53 781	48.80 780	42.20 772	39.22 774	52.25 777	73.16 785	42.56 778	32.89 783	26.76 777	28.30 778	38.69 782	33.09 782	41.63 779	51.62 781	18.76 778	18.59 783	19.21 778	19.92 778	27.16 770	23.91 771

Selective-RAFT-Error	35.84 776	37.49 778	48.83 781	42.26 777	39.24 777	52.30 780	73.09 779	42.66 784	32.61 780	26.80 779	28.30 778	38.84 783	33.51 783	41.68 782	51.59 780	18.82 780	18.58 780	19.17 776	19.80 776	27.28 775	24.05 776

xxxxx1	36.64 777	19.51 766	24.21 763	61.66 780	64.63 784	27.28 770	40.10 775	20.25 767	18.63 769	14.07 767	12.97 762	17.26 761	17.36 767	21.70 768	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 783

tt_ll	36.64 777	19.51 766	24.21 763	61.66 780	64.63 784	27.28 770	40.10 775	20.25 767	18.63 769	14.07 767	12.97 762	17.26 761	17.36 767	21.70 768	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 783

ff	36.64 777	19.51 766	24.21 763	61.66 780	64.63 784	27.28 770	40.10 775	20.25 767	18.63 769	14.07 767	12.97 762	17.26 761	17.36 767	21.70 768	27.93 772	13.18 770	18.50 774	111.26 790	133.37 790	29.24 777	39.73 783

MEDIAN_ROB	37.38 780	40.85 784	40.60 772	32.31 770	31.85 770	27.20 769	24.55 765	29.10 776	33.19 784	42.09 790	41.76 784	33.35 774	34.39 784	39.78 777	37.07 776	43.64 789	44.10 790	44.12 786	43.40 788	41.51 785	42.76 788

AVERAGE_ROB	37.58 781	40.13 783	40.15 771	34.81 771	33.82 771	28.55 773	25.10 766	32.02 777	34.06 785	41.28 789	40.66 783	34.46 775	34.81 785	39.18 776	37.57 777	42.78 788	43.44 789	43.82 785	43.03 787	40.47 782	41.51 787

LSM0	38.95 782	37.60 782	48.58 775	43.57 779	91.06 789	52.57 782	72.57 778	43.17 785	32.63 782	26.97 780	27.97 776	38.65 781	32.94 781	41.86 785	51.78 785	18.89 781	18.41 773	19.13 772	19.63 771	27.29 776	33.77 778

PML	40.80 783	29.24 770	11.87 752	7.20 752	14.47 753	92.13 790	213.69 793	7.63 751	23.35 773	74.72 792	190.14 793	50.17 785	26.15 774	21.39 767	12.70 757	8.76 764	2.92 758	8.45 766	3.25 761	13.26 766	4.42 753

zzzz2	53.63 784	56.68 785	73.37 785	63.97 783	58.93 780	78.37 788	110.06 788	64.29 790	48.31 788	40.26 785	42.53 785	57.21 786	47.86 786	62.08 788	77.14 788	28.03 782	27.91 784	28.80 779	29.89 779	40.95 783	35.94 779

noway5	53.63 784	56.68 785	73.37 785	63.97 783	58.93 780	78.37 788	110.06 788	64.29 790	48.31 788	40.26 785	42.53 785	57.21 786	47.86 786	62.08 788	77.14 788	28.03 782	27.91 784	28.80 779	29.89 779	40.95 783	35.94 779

zzzzzz3	56.43 786	57.01 787	74.40 787	78.00 785	76.38 787	77.61 787	92.21 787	62.81 788	50.42 790	40.52 787	45.11 787	70.20 788	62.22 788	61.64 786	77.00 787	29.64 785	27.99 786	31.12 781	32.03 782	45.83 787	36.59 781

zzz1	56.46 787	57.02 788	74.61 788	78.01 786	76.39 788	77.52 786	92.13 786	62.93 789	50.48 791	40.59 788	45.21 788	70.20 788	62.34 789	61.65 787	76.98 786	29.64 785	27.99 786	31.12 781	32.03 782	45.82 786	36.60 782

RSGM-EC	74.81 788	63.03 789	41.60 773	97.74 787	92.11 790	74.93 784	114.81 790	53.77 786	38.96 786	39.88 783	48.98 789	90.73 790	64.81 790	139.63 790	128.53 791	93.27 790	53.96 791	95.12 788	38.31 784	81.45 790	44.63 789

acva	74.81 788	63.03 789	41.60 773	97.74 787	92.11 790	74.93 784	114.81 790	53.77 786	38.96 786	39.88 783	48.98 789	90.73 790	64.81 790	139.63 790	128.53 791	93.27 790	53.96 791	95.12 788	38.31 784	81.45 790	44.63 789

Selective-IGEV-i16pa	78.59 790	120.99 791	16.46 754	1.04 712	0.66 697	181.07 792	2.17 745	153.90 793	139.75 793	56.45 791	153.05 791	107.32 792	157.92 793	200.46 793	96.57 790	94.09 792	1.23 750	2.69 747	0.31 652	0.96 712	84.68 791

test_example2	176.61 791	205.14 792	198.86 791	188.60 791	190.98 792	152.67 791	170.61 792	94.86 792	123.55 792	178.88 793	179.48 792	158.94 793	141.34 792	192.61 792	198.96 793	203.76 793	236.37 793	164.13 793	173.55 793	218.58 793	160.41 792

GS-Stereo							0.30 280	0.42 141	0.27 84	0.30 169	0.28 124	0.23 83	0.21 99	0.32 81	0.22 96	0.16 340	0.09 28	0.12 63	0.10 97	0.14 220	0.12 212

FSD					0.46 658	0.48 390	0.52 594	0.53 239	0.48 288	0.48 299	0.48 248	0.49 329	0.48 422	0.51 283	0.49 504	0.45 688	0.42 702	0.47 685	0.46 692	0.46 674

ccccc		429.19 793		507.10 792	501.20 793	356.95 793		380.82 794		334.51 794		372.86 794		499.17 794		561.44 794	431.22 794	334.28 794	290.86 794	540.88 794

ASD4		8.86 753

Low-res two-view benchmark