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 17	0.18 15	0.26 19	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 52	0.17 25	0.22 1	0.19 13	0.13 123	0.10 98	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 51	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 60	0.20 77	0.23 3	0.20 31	0.13 123	0.09 27	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 32	0.26 19	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 137	0.19 62	0.26 12	0.21 62	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 11	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 160	0.21 91	0.25 8	0.21 62	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 85	0.20 155	0.16 13	0.22 98	0.20 2	0.22 32	0.14 1	0.18 17	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 89	0.10 14	0.09 27	0.14 172	0.13 246	0.10 8	0.10 64

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 58	0.16 30	0.24 68	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 60	0.14 2	0.32 76	0.19 13	0.13 123	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 30	0.23 54	0.20 51	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 62	0.26 12	0.21 62	0.13 123	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA_dic	0.18 8	0.20 296	0.25 32	0.30 27	0.14 7	0.20 30	0.18 15	0.25 11	0.20 27	0.23 59	0.17 15	0.20 39	0.16 18	0.32 76	0.17 1	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.18 412	0.10 64

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 82	0.29 14	0.18 76	0.17 17	0.29 250	0.27 22	0.17 10	0.18 13	0.29 130	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 62	0.12 62	0.09 27	0.14 172	0.11 157	0.12 105	0.10 64

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 153	0.25 162	0.30 30	0.15 5	0.21 33	0.28 116	0.21 52	0.18 43	0.24 4	0.21 62	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 109	0.15 8	0.19 32	0.31 38	0.24 50	0.15 2	0.20 22	0.29 145	0.17 25	0.30 52	0.20 31	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 109	0.15 8	0.19 32	0.25 11	0.24 50	0.15 2	0.20 22	0.29 145	0.17 25	0.30 52	0.20 31	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 47	0.29 14	0.14 7	0.25 88	0.23 129	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 43	0.30 52	0.21 62	0.14 189	0.10 98	0.11 5	0.10 90	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 85	0.23 277	0.16 13	0.19 32	0.20 2	0.22 32	0.24 75	0.18 17	0.17 9	0.11 1	0.35 115	0.20 31	0.11 36	0.09 27	0.15 228	0.14 290	0.10 8	0.10 64

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 82	0.30 27	0.19 109	0.20 30	0.18 15	0.30 30	0.21 30	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 43	0.33 94	0.19 13	0.13 123	0.09 27	0.13 115	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 82	0.30 27	0.20 155	0.20 30	0.19 32	0.27 22	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 25	0.33 94	0.19 13	0.13 123	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 62	0.33 106	0.17 44	0.24 68	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 76	0.15 8	0.31 63	0.20 31	0.12 62	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 62	0.34 137	0.15 11	0.27 117	0.17 5	0.28 25	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 76	0.15 8	0.32 76	0.20 31	0.11 36	0.09 27	0.13 115	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DF_test	0.19 19	0.13 5	0.26 47	0.33 106	0.24 315	0.10 1	0.23 129	0.26 19	0.30 114	0.22 51	0.27 102	0.16 6	0.18 43	0.22 1	0.20 31	0.15 272	0.11 238	0.13 115	0.12 198	0.13 158	0.10 64

derf	0.19 19	0.14 28	0.26 47	0.32 85	0.19 109	0.21 38	0.18 15	0.30 30	0.24 50	0.17 11	0.20 22	0.28 137	0.16 18	0.32 76	0.20 31	0.12 62	0.11 238	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

qqai	0.19 19	0.14 28	0.27 62	0.32 85	0.19 109	0.22 43	0.18 15	0.30 30	0.25 66	0.18 13	0.20 22	0.29 145	0.17 25	0.33 94	0.21 62	0.13 123	0.11 238	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

MGA	0.19 19	0.14 28	0.26 47	0.30 27	0.20 155	0.29 153	0.18 15	0.35 67	0.27 79	0.19 20	0.21 33	0.19 30	0.15 8	0.29 32	0.20 31	0.12 62	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.11 141

MSE-Stereo	0.19 19	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 109	0.25 88	0.18 15	0.42 133	0.27 79	0.19 20	0.25 80	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 31	0.12 62	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.11 36	0.11 141

DepthFocus	0.19 19	0.13 5	0.31 135	0.29 14	0.23 277	0.17 17	0.20 51	0.27 22	0.18 14	0.24 75	0.25 80	0.15 3	0.17 25	0.26 12	0.18 5	0.15 272	0.12 311	0.17 319	0.17 424	0.13 158	0.10 64

GeoVLM	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 109	0.27 117	0.19 32	0.31 38	0.24 50	0.21 33	0.20 22	0.29 145	0.20 77	0.29 32	0.22 89	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 19	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 11	0.18 21	0.21 78	0.32 47	0.28 93	0.20 23	0.35 176	0.18 23	0.17 25	0.31 63	0.24 150	0.14 189	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.10 64
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 28	0.24 17	0.30 27	0.19 109	0.27 117	0.19 32	0.31 38	0.24 50	0.21 33	0.20 22	0.29 145	0.19 62	0.29 32	0.21 62	0.12 62	0.10 98	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 30	0.19 26	0.17 5	0.42 133	0.24 50	0.23 59	0.21 33	0.17 9	0.16 18	0.45 213	0.19 13	0.13 123	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 141

S2M2_XL	0.19 19	0.18 196	0.27 62	0.27 3	0.20 155	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 93	0.17 9	0.17 25	0.24 4	0.21 62	0.17 390	0.16 496	0.15 228	0.13 246	0.15 280	0.12 204
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 28	0.29 93	0.34 137	0.16 30	0.26 99	0.17 5	0.32 47	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 76	0.20 77	0.32 76	0.20 31	0.15 272	0.10 98	0.13 115	0.09 15	0.12 105	0.11 141

dual_stereo	0.19 19	0.14 28	0.24 17	0.31 58	0.16 30	0.16 13	0.20 51	0.29 27	0.20 27	0.23 59	0.20 22	0.22 60	0.14 2	0.52 282	0.24 150	0.13 123	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

anonymous	0.20 32	0.16 102	0.29 93	0.32 85	0.21 187	0.14 3	0.21 78	0.24 9	0.28 93	0.25 87	0.36 186	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 31	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.12 198	0.12 105	0.10 64

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 32	0.18 196	0.22 3	0.25 1	0.20 155	0.23 54	0.23 129	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 116	0.12 1	0.22 106	0.24 4	0.26 213	0.12 62	0.14 429	0.18 375	0.27 620	0.17 381	0.19 475

LGCAT	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 109	0.14 3	0.19 32	0.24 9	0.18 14	0.26 101	0.20 22	0.20 39	0.19 62	0.32 76	0.21 62	0.23 553	0.18 542	0.11 5	0.14 290	0.10 8	0.19 475

MCSU-Stereo	0.20 32	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 88	0.31 299	0.33 58	0.32 139	0.28 136	0.25 80	0.23 76	0.17 25	0.31 63	0.20 31	0.12 62	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 109	0.25 88	0.18 15	0.42 133	0.27 79	0.23 59	0.25 80	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 89	0.12 62	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.11 36	0.11 141

monster-pro	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 32	0.15 73	0.25 32	0.32 85	0.18 76	0.29 153	0.23 129	0.25 11	0.27 79	0.15 2	0.24 69	0.28 137	0.17 25	0.34 104	0.20 31	0.13 123	0.11 238	0.13 115	0.10 90	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 32	0.14 28	0.31 135	0.31 58	0.23 277	0.24 68	0.21 78	0.31 38	0.30 114	0.21 33	0.19 19	0.24 94	0.19 62	0.31 63	0.20 31	0.13 123	0.11 238	0.13 115	0.10 90	0.10 8	0.11 141

LACA3	0.20 32	0.17 153	0.25 32	0.29 14	0.15 11	0.32 213	0.25 162	0.29 27	0.22 32	0.23 59	0.21 33	0.21 52	0.22 106	0.44 208	0.19 13	0.13 123	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 32	0.15 73	0.26 47	0.30 27	0.15 11	0.29 153	0.29 250	0.30 30	0.22 32	0.21 33	0.23 53	0.28 137	0.20 77	0.34 104	0.19 13	0.13 123	0.10 98	0.10 1	0.09 15	0.12 105	0.09 6

Test_v1	0.20 32	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 76	0.24 68	0.21 78	0.39 101	0.31 125	0.21 33	0.22 46	0.17 9	0.17 25	0.34 104	0.19 13	0.13 123	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 32	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 11	0.35 254	0.17 5	0.40 113	0.22 32	0.21 33	0.21 33	0.20 39	0.24 134	0.33 94	0.25 183	0.13 123	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 105	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 32	0.13 5	0.26 47	0.30 27	0.19 109	0.23 54	0.18 15	0.36 75	0.26 74	0.20 23	0.23 53	0.27 130	0.16 18	0.30 52	0.23 130	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 32	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 44	0.29 153	0.20 51	0.39 101	0.22 32	0.22 51	0.21 33	0.26 119	0.20 77	0.30 52	0.20 31	0.13 123	0.12 311	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 32	0.15 73	0.26 47	0.33 106	0.19 109	0.23 54	0.18 15	0.41 124	0.34 155	0.22 51	0.21 33	0.19 30	0.18 43	0.28 20	0.22 89	0.14 189	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.10 8	0.10 64

MonStereo	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 32	0.13 5	0.27 62	0.33 106	0.18 76	0.17 17	0.21 78	0.32 47	0.23 42	0.25 87	0.34 168	0.22 60	0.24 134	0.27 17	0.21 62	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.39 145	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 32	0.12 2	0.23 7	0.31 58	0.20 155	0.23 54	0.19 32	0.40 113	0.29 106	0.22 51	0.34 168	0.20 39	0.15 8	0.31 63	0.19 13	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.10 8	0.10 64

MLG-Stereo_test3	0.20 32	0.13 5	0.27 62	0.33 106	0.17 44	0.38 295	0.18 15	0.30 30	0.19 20	0.24 75	0.15 5	0.26 119	0.17 25	0.32 76	0.21 62	0.13 123	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.10 64

MonSter	0.20 32	0.14 28	0.25 32	0.31 58	0.15 11	0.22 43	0.22 98	0.39 101	0.33 147	0.20 23	0.25 80	0.17 9	0.15 8	0.38 137	0.18 5	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

VeloStereo	0.21 53	0.14 28	0.29 93	0.30 27	0.23 277	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 87	0.21 33	0.28 137	0.20 77	0.31 63	0.23 130	0.20 488	0.19 562	0.18 375	0.16 364	0.20 472	0.21 521

flow	0.21 53	0.14 28	0.29 93	0.30 27	0.23 277	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 87	0.21 33	0.28 137	0.20 77	0.30 52	0.23 130	0.20 488	0.19 562	0.18 375	0.16 364	0.20 472	0.21 521

over v1	0.21 53	0.19 244	0.26 47	0.35 184	0.13 1	0.35 254	0.20 51	0.31 38	0.16 9	0.23 59	0.23 53	0.25 109	0.27 184	0.41 167	0.22 89	0.13 123	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 204

over-8	0.21 53	0.19 244	0.27 62	0.35 184	0.13 1	0.33 225	0.21 78	0.34 63	0.17 10	0.21 33	0.22 46	0.26 119	0.25 147	0.41 167	0.20 31	0.14 189	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 141

over-9	0.21 53	0.19 244	0.27 62	0.35 184	0.13 1	0.33 225	0.21 78	0.35 67	0.17 10	0.21 33	0.22 46	0.26 119	0.25 147	0.41 167	0.20 31	0.13 123	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 141

depth_test_26	0.21 53	0.14 28	0.28 82	0.30 27	0.19 109	0.16 13	0.20 51	0.30 30	0.23 42	0.27 121	0.37 193	0.22 60	0.15 8	0.29 32	0.20 31	0.18 426	0.14 429	0.15 228	0.15 325	0.15 280	0.14 307

LCMNet	0.21 53	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 155	0.26 99	0.19 32	0.38 93	0.43 242	0.21 33	0.21 33	0.27 130	0.17 25	0.36 119	0.23 130	0.12 62	0.11 238	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 53	0.14 28	0.26 47	0.34 137	0.14 7	0.40 314	0.27 211	0.28 25	0.22 32	0.18 13	0.19 19	0.28 137	0.29 220	0.32 76	0.20 31	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 90	0.11 36	0.10 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 53	0.19 244	0.29 93	0.31 58	0.17 44	0.25 88	0.23 129	0.36 75	0.28 93	0.27 121	0.24 69	0.18 23	0.21 91	0.40 155	0.21 62	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

asd	0.21 53	0.18 196	0.29 93	0.32 85	0.18 76	0.27 117	0.22 98	0.35 67	0.22 32	0.31 164	0.22 46	0.19 30	0.21 91	0.44 208	0.21 62	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 90	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 53	0.20 296	0.29 93	0.30 27	0.17 44	0.24 68	0.26 188	0.32 47	0.28 93	0.32 179	0.28 116	0.19 30	0.17 25	0.29 32	0.21 62	0.10 14	0.08 2	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 53	0.20 296	0.29 93	0.30 27	0.17 44	0.24 68	0.26 188	0.32 47	0.28 93	0.32 179	0.28 116	0.19 30	0.17 25	0.29 32	0.21 62	0.10 14	0.08 2	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.09 6

4w-stereo	0.21 53	0.19 244	0.31 135	0.31 58	0.17 44	0.29 153	0.19 32	0.31 38	0.21 30	0.31 164	0.24 69	0.20 39	0.24 134	0.41 167	0.22 89	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 90	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 53	0.18 196	0.31 135	0.32 85	0.18 76	0.31 193	0.25 162	0.31 38	0.23 42	0.28 136	0.35 176	0.18 23	0.17 25	0.39 145	0.21 62	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 90	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 53	0.18 196	0.28 82	0.29 14	0.17 44	0.23 54	0.34 361	0.36 75	0.28 93	0.34 190	0.26 93	0.17 9	0.22 106	0.36 119	0.23 130	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 53	0.14 28	0.27 62	0.37 244	0.22 222	0.21 38	0.19 32	0.43 152	0.27 79	0.20 23	0.20 22	0.29 145	0.14 2	0.41 167	0.22 89	0.14 189	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.12 105	0.12 204

LG-G_1	0.21 53	0.13 5	0.30 111	0.34 137	0.16 30	0.52 400	0.17 5	0.34 63	0.18 14	0.21 33	0.21 33	0.26 119	0.19 62	0.37 129	0.20 31	0.14 189	0.10 98	0.13 115	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-G	0.21 53	0.13 5	0.30 111	0.34 137	0.16 30	0.52 400	0.17 5	0.34 63	0.18 14	0.21 33	0.21 33	0.26 119	0.19 62	0.37 129	0.20 31	0.14 189	0.10 98	0.13 115	0.09 15	0.11 36	0.10 64

StereoAnything_RVC	0.21 53	0.68 672	0.39 287	0.28 8	0.15 11	0.23 54	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 106	0.30 52	0.18 5	0.16 333	0.09 27	0.12 56	0.08 1	0.16 339	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 53	0.15 73	0.27 62	0.37 244	0.19 109	0.22 43	0.18 15	0.42 133	0.35 168	0.22 51	0.28 116	0.24 94	0.18 43	0.27 17	0.22 89	0.12 62	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.12 105	0.10 64

over-6	0.22 73	0.18 196	0.28 82	0.34 137	0.13 1	0.32 213	0.22 98	0.49 193	0.25 66	0.24 75	0.24 69	0.21 52	0.25 147	0.38 137	0.20 31	0.14 189	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 73	0.15 73	0.35 220	0.33 106	0.17 44	0.23 54	0.25 162	0.42 133	0.24 50	0.26 101	0.26 93	0.21 52	0.30 239	0.31 63	0.20 31	0.10 14	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.10 64

aanet-new-16k	0.22 73	0.17 153	0.35 220	0.37 244	0.17 44	0.26 99	0.18 15	0.41 124	0.37 195	0.28 136	0.23 53	0.25 109	0.26 168	0.29 32	0.21 62	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.14 212	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 73	0.16 102	0.35 220	0.33 106	0.18 76	0.24 68	0.24 150	0.45 167	0.27 79	0.23 59	0.35 176	0.20 39	0.26 168	0.28 20	0.19 13	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.11 36	0.11 141

AdaDepth	0.22 73	0.17 153	0.32 159	0.37 244	0.18 76	0.34 243	0.22 98	0.33 58	0.23 42	0.21 33	0.21 33	0.20 39	0.20 77	0.56 318	0.21 62	0.10 14	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.11 36	0.12 204

qwe	0.22 73	0.18 196	0.28 82	0.31 58	0.18 76	0.29 153	0.21 78	0.38 93	0.32 139	0.35 201	0.30 135	0.20 39	0.20 77	0.43 195	0.21 62	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6

2.25w	0.22 73	0.18 196	0.31 135	0.31 58	0.18 76	0.31 193	0.18 15	0.32 47	0.31 125	0.31 164	0.37 193	0.20 39	0.22 106	0.45 213	0.24 150	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

4.25_new	0.22 73	0.21 343	0.32 159	0.32 85	0.18 76	0.31 193	0.27 211	0.32 47	0.24 50	0.29 151	0.27 102	0.20 39	0.23 122	0.34 104	0.23 130	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 73	0.21 343	0.32 159	0.32 85	0.18 76	0.31 193	0.27 211	0.32 47	0.24 50	0.29 151	0.27 102	0.20 39	0.23 122	0.34 104	0.23 130	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 73	0.21 343	0.32 159	0.32 85	0.18 76	0.31 193	0.27 211	0.32 47	0.24 50	0.29 151	0.27 102	0.20 39	0.23 122	0.34 104	0.23 130	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 73	0.17 153	0.30 111	0.31 58	0.19 109	0.43 346	0.24 150	0.35 67	0.24 50	0.31 164	0.27 102	0.17 9	0.22 106	0.37 129	0.20 31	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 73	0.18 196	0.29 93	0.30 27	0.18 76	0.27 117	0.23 129	0.37 83	0.28 93	0.31 164	0.26 93	0.22 60	0.26 168	0.50 267	0.24 150	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 73	0.18 196	0.30 111	0.32 85	0.16 30	0.28 140	0.38 450	0.38 93	0.35 168	0.32 179	0.33 156	0.17 9	0.18 43	0.29 32	0.22 89	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 90	0.12 105	0.10 64

monsterstereo	0.22 73	0.14 28	0.26 47	0.34 137	0.18 76	0.21 38	0.20 51	0.37 83	0.35 168	0.33 186	0.40 208	0.19 30	0.18 43	0.45 213	0.21 62	0.11 36	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.13 158	0.08 1

monsters	0.22 73	0.14 28	0.26 47	0.31 58	0.19 109	0.23 54	0.19 32	0.44 160	0.33 147	0.36 206	0.30 135	0.16 6	0.18 43	0.43 195	0.19 13	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

SGD-Stereo	0.22 73	0.15 73	0.27 62	0.31 58	0.15 11	0.29 153	0.20 51	0.37 83	0.29 106	0.24 75	0.29 130	0.21 52	0.27 184	0.36 119	0.25 183	0.16 333	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.13 158	0.10 64

GREAT-IGEV	0.22 73	0.15 73	0.31 135	0.29 14	0.22 222	0.21 38	0.26 188	0.33 58	0.31 125	0.20 23	0.30 135	0.22 60	0.22 106	0.47 242	0.22 89	0.11 36	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.13 158	0.10 64
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 73	0.15 73	0.26 47	0.33 106	0.20 155	0.61 471	0.21 78	0.30 30	0.31 125	0.23 59	0.19 19	0.18 23	0.18 43	0.41 167	0.22 89	0.12 62	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.11 141

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 91	0.20 296	0.31 135	0.37 244	0.19 109	0.28 140	0.22 98	0.33 58	0.26 74	0.23 59	0.29 130	0.23 76	0.18 43	0.39 145	0.28 257	0.13 123	0.12 311	0.17 319	0.16 364	0.17 381	0.12 204

aanet-new-90k	0.23 91	0.16 102	0.45 373	0.35 184	0.17 44	0.33 225	0.27 211	0.38 93	0.26 74	0.20 23	0.24 69	0.21 52	0.35 299	0.46 232	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.14 212	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 91	0.16 102	0.41 312	0.35 184	0.17 44	0.38 295	0.25 162	0.36 75	0.25 66	0.23 59	0.31 149	0.24 94	0.35 299	0.43 195	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 91	0.17 153	0.39 287	0.34 137	0.18 76	0.38 295	0.20 51	0.36 75	0.26 74	0.24 75	0.28 116	0.25 109	0.35 299	0.25 8	0.21 62	0.11 36	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.14 212	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 91	0.17 153	0.30 111	0.35 184	0.16 30	0.35 254	0.25 162	0.40 113	0.30 114	0.25 87	0.24 69	0.25 109	0.36 327	0.41 167	0.19 13	0.10 14	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 91	0.16 102	0.37 252	0.34 137	0.16 30	0.24 68	0.24 150	0.43 152	0.36 178	0.26 101	0.27 102	0.23 76	0.35 299	0.28 20	0.20 31	0.10 14	0.09 27	0.13 115	0.09 15	0.12 105	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 91	0.16 102	0.30 111	0.36 218	0.17 44	0.26 99	0.26 188	0.33 58	0.30 114	0.27 121	0.30 135	0.23 76	0.34 293	0.42 181	0.18 5	0.13 123	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.15 280	0.10 64

aanet-new-32k	0.23 91	0.15 73	0.32 159	0.36 218	0.18 76	0.38 295	0.21 78	0.40 113	0.24 50	0.27 121	0.23 53	0.34 191	0.35 299	0.30 52	0.19 13	0.12 62	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.13 158	0.10 64

aanet-new-30k	0.23 91	0.15 73	0.32 159	0.36 218	0.18 76	0.38 295	0.21 78	0.40 113	0.24 50	0.27 121	0.23 53	0.34 191	0.35 299	0.30 52	0.19 13	0.12 62	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.13 158	0.10 64

aanet-new-28k	0.23 91	0.17 153	0.40 301	0.36 218	0.17 44	0.33 225	0.22 98	0.35 67	0.27 79	0.27 121	0.23 53	0.29 145	0.34 293	0.31 63	0.22 89	0.13 123	0.10 98	0.13 115	0.11 157	0.16 339	0.12 204

aanet-new-24k	0.23 91	0.16 102	0.29 93	0.35 184	0.17 44	0.39 308	0.23 129	0.35 67	0.30 114	0.30 160	0.27 102	0.25 109	0.32 262	0.30 52	0.20 31	0.11 36	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.14 212	0.10 64

aanet-new-22k	0.23 91	0.16 102	0.30 111	0.35 184	0.18 76	0.31 193	0.19 32	0.46 175	0.42 237	0.25 87	0.23 53	0.25 109	0.30 239	0.32 76	0.22 89	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.12 105	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 91	0.14 28	0.27 62	0.35 184	0.18 76	0.26 99	0.26 188	0.42 133	0.38 205	0.25 87	0.43 220	0.23 76	0.28 201	0.25 8	0.22 89	0.11 36	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 91	0.14 28	0.31 135	0.33 106	0.18 76	0.21 38	0.33 342	0.52 219	0.42 237	0.26 101	0.33 156	0.19 30	0.30 239	0.28 20	0.21 62	0.11 36	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 91	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.35 254	0.27 211	0.45 167	0.28 93	0.28 136	0.34 168	0.40 252	0.30 239	0.33 94	0.24 150	0.13 123	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 91	0.14 28	0.27 62	0.29 14	0.17 44	0.19 26	0.20 51	0.59 267	0.45 259	0.28 136	0.26 93	0.24 94	0.17 25	0.46 232	0.24 150	0.13 123	0.10 98	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 64

WQFJA1++	0.23 91	0.15 73	0.27 62	0.30 27	0.21 187	0.31 193	0.18 15	0.36 75	0.17 10	0.25 87	0.30 135	0.29 145	0.28 201	0.40 155	0.22 89	0.15 272	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.42 655	0.11 141

GEAStereo	0.23 91	0.16 102	0.30 111	0.33 106	0.25 349	0.36 269	0.30 271	0.42 133	0.28 93	0.26 101	0.28 116	0.24 94	0.21 91	0.32 76	0.22 89	0.18 426	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.14 212	0.12 204

GSStereo	0.23 91	0.16 102	0.30 111	0.33 106	0.25 349	0.36 269	0.30 271	0.42 133	0.27 79	0.30 160	0.28 116	0.23 76	0.21 91	0.32 76	0.22 89	0.16 333	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.14 212	0.12 204

Zero-FE251	0.23 91	0.16 102	0.30 111	0.33 106	0.20 155	0.44 355	0.19 32	0.37 83	0.25 66	0.27 121	0.29 130	0.38 229	0.24 134	0.32 76	0.22 89	0.14 189	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.11 36	0.10 64

3.25w_new	0.23 91	0.17 153	0.32 159	0.31 58	0.17 44	0.43 346	0.20 51	0.37 83	0.30 114	0.37 213	0.28 116	0.22 60	0.25 147	0.42 181	0.22 89	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.25w	0.23 91	0.17 153	0.32 159	0.31 58	0.17 44	0.43 346	0.20 51	0.37 83	0.30 114	0.37 213	0.28 116	0.22 60	0.25 147	0.42 181	0.22 89	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 91	0.16 102	0.32 159	0.39 317	0.21 187	0.18 21	0.21 78	0.34 63	0.26 74	0.28 136	0.51 258	0.28 137	0.29 220	0.26 12	0.24 150	0.14 189	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.14 212	0.12 204

AIO_rvc	0.23 91	0.16 102	0.32 159	0.34 137	0.19 109	0.26 99	0.33 342	0.40 113	0.22 32	0.26 101	0.24 69	0.34 191	0.15 8	0.51 275	0.24 150	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.10 64

AIO_test	0.23 91	0.16 102	0.28 82	0.34 137	0.20 155	0.30 173	0.39 472	0.38 93	0.25 66	0.25 87	0.28 116	0.32 173	0.22 106	0.38 137	0.25 183	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 91	0.14 28	0.26 47	0.32 85	0.19 109	0.12 2	0.17 5	0.29 27	0.29 106	0.21 33	0.15 5	0.22 60	0.22 106	0.40 155	0.22 89	0.14 189	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.15 280	0.86 703

GEAR-Net	0.24 117	0.20 296	0.31 135	0.38 284	0.22 222	0.24 68	0.22 98	0.50 205	0.23 42	0.28 136	0.35 176	0.30 160	0.22 106	0.31 63	0.28 257	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.10 90	0.13 158	0.13 256

GELT-Stereo	0.24 117	0.17 153	0.27 62	0.37 244	0.21 187	0.24 68	0.25 162	0.57 251	0.42 237	0.34 190	0.26 93	0.26 119	0.21 91	0.34 104	0.21 62	0.11 36	0.09 27	0.14 172	0.13 246	0.11 36	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 117	0.16 102	0.30 111	0.35 184	0.18 76	0.36 269	0.17 5	0.37 83	0.37 195	0.29 151	0.23 53	0.23 76	0.24 134	0.29 32	0.22 89	0.16 333	0.15 462	0.21 500	0.17 424	0.19 451	0.15 342

Anonymus	0.24 117	0.14 28	0.29 93	0.37 244	0.23 277	0.30 173	0.22 98	0.39 101	0.32 139	0.23 59	0.20 22	0.38 229	0.26 168	0.45 213	0.24 150	0.13 123	0.10 98	0.14 172	0.13 246	0.12 105	0.13 256

TS12	0.24 117	0.15 73	0.29 93	0.37 244	0.17 44	0.32 213	0.26 188	0.42 133	0.24 50	0.31 164	0.51 258	0.25 109	0.27 184	0.40 155	0.29 280	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.13 158	0.10 64

aanet-new-60k	0.24 117	0.16 102	0.48 425	0.36 218	0.17 44	0.39 308	0.24 150	0.36 75	0.30 114	0.24 75	0.25 80	0.26 119	0.32 262	0.45 213	0.18 5	0.10 14	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.10 64

aanet-new-78k	0.24 117	0.17 153	0.51 467	0.36 218	0.16 30	0.26 99	0.29 250	0.36 75	0.29 106	0.22 51	0.29 130	0.23 76	0.37 337	0.42 181	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.14 212	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 117	0.19 244	0.39 287	0.41 399	0.17 44	0.33 225	0.22 98	0.41 124	0.37 195	0.27 121	0.23 53	0.22 60	0.35 299	0.29 32	0.24 150	0.12 62	0.08 2	0.14 172	0.11 157	0.16 339	0.11 141

Foundation-i1b	0.24 117	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 11	0.40 314	0.26 188	0.48 187	0.25 66	0.31 164	0.33 156	0.40 252	0.30 239	0.35 115	0.24 150	0.13 123	0.10 98	0.12 56	0.11 157	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 117	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.40 314	0.29 250	0.49 193	0.25 66	0.33 186	0.35 176	0.40 252	0.30 239	0.34 104	0.23 130	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LiteMatch	0.24 117	0.17 153	0.24 17	0.37 244	0.20 155	0.27 117	0.27 211	0.31 38	0.24 50	0.21 33	0.20 22	0.29 145	0.40 362	0.29 32	0.43 444	0.16 333	0.10 98	0.15 228	0.13 246	0.14 212	0.14 307

Selective-IGEV-i32	0.24 117	0.18 196	0.35 220	0.35 184	0.19 109	0.27 117	0.25 162	0.55 238	0.23 42	0.27 121	0.25 80	0.34 191	0.19 62	0.58 353	0.22 89	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.12 105	0.10 64

VIP-Stereo	0.24 117	0.17 153	0.29 93	0.32 85	0.21 187	0.64 499	0.19 32	0.31 38	0.37 195	0.23 59	0.30 135	0.27 130	0.19 62	0.47 242	0.22 89	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.09 15	0.12 105	0.09 6

gasm-f	0.24 117	0.16 102	0.27 62	0.33 106	0.25 349	0.25 88	0.36 410	0.42 133	0.28 93	0.26 101	0.35 176	0.24 94	0.30 239	0.36 119	0.23 130	0.18 426	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.15 280	0.12 204

3w_stereo	0.24 117	0.20 296	0.37 252	0.33 106	0.16 30	0.32 213	0.42 512	0.41 124	0.38 205	0.31 164	0.27 102	0.16 6	0.26 168	0.34 104	0.22 89	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.11 141

1w_stereo	0.24 117	0.15 73	0.29 93	0.34 137	0.18 76	0.31 193	0.41 501	0.40 113	0.43 242	0.31 164	0.38 197	0.17 9	0.24 134	0.45 213	0.23 130	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 117	0.18 196	0.40 301	0.39 317	0.20 155	0.22 43	0.27 211	0.32 47	0.36 178	0.26 101	0.44 222	0.22 60	0.16 18	0.37 129	0.27 234	0.11 36	0.12 311	0.16 269	0.15 325	0.13 158	0.09 6

HUF	0.24 117	0.16 102	0.33 180	0.32 85	0.18 76	0.25 88	0.40 485	0.42 133	0.34 155	0.25 87	0.23 53	0.32 173	0.28 201	0.34 104	0.24 150	0.13 123	0.10 98	0.13 115	0.09 15	0.12 105	0.10 64

GIP-stereo	0.24 117	0.18 196	0.30 111	0.37 244	0.24 315	0.26 99	0.20 51	0.46 175	0.36 178	0.24 75	0.39 202	0.35 206	0.20 77	0.31 63	0.21 62	0.15 272	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.11 141

RAStereo	0.24 117	0.17 153	0.29 93	0.40 361	0.21 187	0.23 54	0.26 188	0.42 133	0.45 259	0.23 59	0.34 168	0.30 160	0.19 62	0.34 104	0.25 183	0.15 272	0.12 311	0.16 269	0.13 246	0.14 212	0.11 141

IGEV++	0.24 117	0.17 153	0.31 135	0.38 284	0.22 222	0.24 68	0.22 98	0.50 205	0.23 42	0.28 136	0.35 176	0.30 160	0.22 106	0.31 63	0.28 257	0.14 189	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.13 158	0.13 256

Selective-IGEV	0.24 117	0.18 196	0.35 220	0.35 184	0.19 109	0.27 117	0.25 162	0.55 238	0.23 42	0.27 121	0.25 80	0.34 191	0.19 62	0.58 353	0.22 89	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.12 105	0.10 64

PhaseNet	0.25 139	0.16 102	0.31 135	0.35 184	0.22 222	0.33 225	0.22 98	0.45 167	0.33 147	0.21 33	0.28 116	0.38 229	0.23 122	0.42 181	0.28 257	0.13 123	0.10 98	0.15 228	0.15 325	0.13 158	0.12 204

aanet-new-10k	0.25 139	0.18 196	0.44 360	0.38 284	0.18 76	0.45 367	0.21 78	0.44 160	0.35 168	0.27 121	0.31 149	0.25 109	0.30 239	0.28 20	0.21 62	0.13 123	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.16 339	0.10 64

aanet-new-14k	0.25 139	0.19 244	0.38 265	0.38 284	0.17 44	0.18 21	0.25 162	0.52 219	0.49 284	0.28 136	0.30 135	0.21 52	0.33 280	0.33 94	0.23 130	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.17 381	0.11 141

aanet-new-8k	0.25 139	0.19 244	0.32 159	0.37 244	0.20 155	0.40 314	0.29 250	0.49 193	0.39 217	0.24 75	0.25 80	0.22 60	0.34 293	0.49 259	0.21 62	0.11 36	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.10 64

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 139	0.16 102	0.33 180	0.38 284	0.20 155	0.46 373	0.27 211	0.41 124	0.34 155	0.28 136	0.38 197	0.24 94	0.35 299	0.29 32	0.24 150	0.11 36	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.13 158	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 139	0.14 28	0.30 111	0.34 137	0.21 187	0.44 355	0.25 162	0.44 160	0.35 168	0.27 121	0.35 176	0.37 220	0.35 299	0.28 20	0.26 213	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.11 157	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 139	0.14 28	0.74 584	0.33 106	0.19 109	0.29 153	0.22 98	0.38 93	0.29 106	0.25 87	0.22 46	0.23 76	0.32 262	0.28 20	0.19 13	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.12 105	0.30 606

zero-FE	0.25 139	0.15 73	0.30 111	0.35 184	0.29 489	0.19 26	0.20 51	0.35 67	0.31 125	0.26 101	0.27 102	0.29 145	0.29 220	0.33 94	0.24 150	0.17 390	0.10 98	0.14 172	0.10 90	0.64 690	0.12 204

GASTEREO	0.25 139	0.16 102	0.32 159	0.40 361	0.20 155	0.22 43	0.30 271	0.43 152	0.31 125	0.37 213	0.33 156	0.22 60	0.35 299	0.41 167	0.23 130	0.15 272	0.10 98	0.13 115	0.11 157	0.12 105	0.11 141

MSCF	0.25 139	0.16 102	0.33 180	0.39 317	0.20 155	0.20 30	0.31 299	0.43 152	0.31 125	0.36 206	0.33 156	0.23 76	0.35 299	0.36 119	0.23 130	0.15 272	0.10 98	0.13 115	0.11 157	0.13 158	0.11 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 139	0.31 550	0.24 17	0.51 599	0.19 109	0.29 153	0.22 98	0.40 113	0.37 195	0.26 101	0.24 69	0.24 94	0.31 256	0.44 208	0.22 89	0.14 189	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.14 212	0.10 64

IGEV-RUCA	0.25 139	0.16 102	0.34 203	0.39 317	0.27 433	0.33 225	0.20 51	0.38 93	0.36 178	0.26 101	0.31 149	0.25 109	0.21 91	0.48 253	0.24 150	0.20 488	0.11 238	0.13 115	0.10 90	0.17 381	0.15 342

fffft	0.25 139	0.17 153	0.37 252	0.36 218	0.22 222	0.28 140	0.36 410	0.42 133	0.24 50	0.36 206	0.23 53	0.27 130	0.22 106	0.52 282	0.27 234	0.12 62	0.09 27	0.16 269	0.12 198	0.12 105	0.12 204
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 139	0.18 196	0.34 203	0.37 244	0.18 76	0.28 140	0.30 271	0.48 187	0.27 79	0.29 151	0.30 135	0.32 173	0.17 25	0.52 282	0.23 130	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.13 158	0.10 64

RSM++	0.25 139	0.18 196	0.34 203	0.36 218	0.20 155	0.28 140	0.30 271	0.51 209	0.32 139	0.25 87	0.22 46	0.37 220	0.21 91	0.50 267	0.24 150	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.12 198	0.14 212	0.10 64

RSM	0.25 139	0.18 196	0.33 180	0.36 218	0.20 155	0.27 117	0.34 361	0.51 209	0.27 79	0.26 101	0.23 53	0.39 238	0.21 91	0.56 318	0.22 89	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.14 212	0.10 64

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 139	0.14 28	0.74 584	0.33 106	0.19 109	0.29 153	0.22 98	0.38 93	0.29 106	0.25 87	0.22 46	0.23 76	0.32 262	0.28 20	0.19 13	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.12 105	0.30 606

MoCha-V2	0.25 139	0.15 73	0.29 93	0.40 361	0.18 76	0.27 117	0.26 188	0.49 193	0.27 79	0.36 206	0.27 102	0.33 187	0.35 299	0.49 259	0.22 89	0.12 62	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.11 141

EGLCR-Stereo	0.25 139	0.16 102	0.33 180	0.34 137	0.20 155	0.35 254	0.20 51	0.52 219	0.36 178	0.28 136	0.27 102	0.41 264	0.18 43	0.45 213	0.26 213	0.14 189	0.10 98	0.16 269	0.14 290	0.13 158	0.11 141

DF	0.26 158	0.15 73	0.38 265	0.35 184	0.19 109	0.26 99	0.26 188	0.42 133	0.27 79	0.29 151	0.49 244	0.50 327	0.22 106	0.48 253	0.20 31	0.14 189	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.12 105	0.11 141

aanet-new	0.26 158	0.19 244	0.34 203	0.38 284	0.25 349	0.51 394	0.24 150	0.40 113	0.30 114	0.27 121	0.27 102	0.23 76	0.36 327	0.43 195	0.22 89	0.14 189	0.09 27	0.14 172	0.10 90	0.15 280	0.12 204

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 158	0.16 102	0.30 111	0.33 106	0.22 222	0.36 269	0.32 330	0.47 179	0.48 280	0.38 225	0.51 258	0.24 94	0.18 43	0.29 32	0.24 150	0.13 123	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.11 141

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 158	0.16 102	0.31 135	0.34 137	0.21 187	0.33 225	0.31 299	0.45 167	0.45 259	0.40 247	0.54 280	0.24 94	0.18 43	0.36 119	0.22 89	0.12 62	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 158	0.16 102	0.30 111	0.33 106	0.22 222	0.34 243	0.31 299	0.48 187	0.50 290	0.39 238	0.54 280	0.23 76	0.19 62	0.29 32	0.23 130	0.12 62	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.10 64

Foundation-i1	0.26 158	0.14 28	0.25 32	0.33 106	0.21 187	0.39 308	0.26 188	0.60 279	0.38 205	0.35 201	0.38 197	0.44 295	0.29 220	0.32 76	0.26 213	0.13 123	0.10 98	0.12 56	0.11 157	0.11 36	0.10 64

gcap_with_dpt	0.26 158	0.16 102	0.32 159	0.34 137	0.21 187	0.35 254	0.36 410	0.44 160	0.41 226	0.38 225	0.54 280	0.22 60	0.21 91	0.28 20	0.22 89	0.12 62	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.10 64

NLSM3	0.26 158	0.16 102	0.30 111	0.38 284	0.21 187	0.34 243	0.27 211	0.57 251	0.47 272	0.28 136	0.35 176	0.29 145	0.24 134	0.42 181	0.27 234	0.12 62	0.10 98	0.16 269	0.15 325	0.12 105	0.10 64

DDF-Stereo	0.26 158	0.15 73	0.30 111	0.36 218	0.29 489	0.19 26	0.20 51	0.32 47	0.31 125	0.26 101	0.26 93	0.29 145	0.29 220	0.38 137	0.24 150	0.17 390	0.10 98	0.14 172	0.10 90	0.70 693	0.12 204

Replicate-Monster	0.26 158	0.15 73	1.07 640	0.30 27	0.17 44	0.38 295	0.19 32	0.43 152	0.39 217	0.23 59	0.21 33	0.23 76	0.21 91	0.45 213	0.19 13	0.11 36	0.09 27	0.12 56	0.09 15	0.09 1	0.14 307

S2M2_L	0.26 158	0.22 384	0.33 180	0.31 58	0.25 349	0.24 68	0.13 1	0.35 67	0.41 226	0.25 87	0.36 186	0.30 160	0.25 147	0.30 52	0.26 213	0.22 535	0.19 562	0.17 319	0.19 487	0.21 498	0.18 440
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 158	0.18 196	0.34 203	0.35 184	0.24 315	0.23 54	0.28 241	0.51 209	0.36 178	0.31 164	0.36 186	0.37 220	0.20 77	0.57 330	0.22 89	0.13 123	0.10 98	0.13 115	0.11 157	0.16 339	0.12 204

SCV	0.26 158	0.19 244	0.33 180	0.35 184	0.21 187	0.27 117	0.34 361	0.56 242	0.28 93	0.24 75	0.28 116	0.37 220	0.23 122	0.49 259	0.22 89	0.18 426	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.15 280	0.11 141

castereo++	0.26 158	0.16 102	0.26 47	0.33 106	0.19 109	0.75 549	0.20 51	0.37 83	0.47 272	0.23 59	0.23 53	0.35 206	0.28 201	0.39 145	0.19 13	0.14 189	0.09 27	0.14 172	0.09 15	0.11 36	0.10 64

SMoEStereo_RVC	0.26 158	0.19 244	0.35 220	0.35 184	0.22 222	0.36 269	0.32 330	0.39 101	0.34 155	0.37 213	0.30 135	0.33 187	0.24 134	0.53 291	0.24 150	0.12 62	0.10 98	0.16 269	0.12 198	0.12 105	0.11 141

mms	0.26 158	0.21 343	0.33 180	0.37 244	0.25 349	0.30 173	0.33 342	0.40 113	0.32 139	0.28 136	0.34 168	0.34 191	0.20 77	0.45 213	0.26 213	0.12 62	0.11 238	0.16 269	0.12 198	0.14 212	0.11 141

ours_stereo	0.26 158	0.21 343	0.33 180	0.38 284	0.23 277	0.30 173	0.33 342	0.42 133	0.38 205	0.26 101	0.34 168	0.35 206	0.23 122	0.47 242	0.27 234	0.13 123	0.11 238	0.16 269	0.12 198	0.14 212	0.10 64

Occ-G	0.26 158	0.14 28	0.28 82	0.34 137	0.20 155	0.27 117	0.34 361	0.41 124	0.31 125	0.29 151	0.43 220	0.49 321	0.25 147	0.47 242	0.28 257	0.13 123	0.11 238	0.14 172	0.11 157	0.12 105	0.12 204

gcap-zeroshot	0.26 158	0.16 102	0.31 135	0.33 106	0.22 222	0.36 269	0.31 299	0.47 179	0.46 265	0.38 225	0.50 248	0.24 94	0.18 43	0.28 20	0.24 150	0.13 123	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.10 64

test_for_model	0.26 158	0.16 102	0.31 135	0.33 106	0.22 222	0.36 269	0.32 330	0.47 179	0.48 280	0.38 225	0.51 258	0.24 94	0.18 43	0.29 32	0.24 150	0.13 123	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.11 141

MaDis-Stereo	0.26 158	0.18 196	0.36 235	0.36 218	0.26 397	0.27 117	0.27 211	0.43 152	0.35 168	0.27 121	0.26 93	0.41 264	0.28 201	0.40 155	0.28 257	0.16 333	0.14 429	0.16 269	0.13 246	0.14 212	0.12 204

testlalala	0.26 158	0.16 102	0.31 135	0.33 106	0.22 222	0.36 269	0.31 299	0.47 179	0.46 265	0.38 225	0.50 248	0.24 94	0.18 43	0.28 20	0.24 150	0.13 123	0.09 27	0.15 228	0.12 198	0.11 36	0.10 64

CroCo-Stereo	0.26 158	0.22 384	0.36 235	0.48 554	0.22 222	0.20 30	0.29 250	0.51 209	0.44 250	0.28 136	0.23 53	0.42 275	0.26 168	0.29 32	0.26 213	0.15 272	0.13 387	0.13 115	0.11 157	0.16 339	0.12 204
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	0.27 181	0.16 102	0.88 615	0.34 137	0.22 222	0.22 43	0.31 299	0.39 101	0.41 226	0.26 101	0.24 69	0.26 119	0.19 62	0.42 181	0.28 257	0.10 14	0.12 311	0.12 56	0.16 364	0.12 105	0.14 307

tt45	0.27 181	0.17 153	0.34 203	0.35 184	0.23 277	0.38 295	0.28 241	0.46 175	0.28 93	0.40 247	0.27 102	0.38 229	0.25 147	0.57 330	0.26 213	0.13 123	0.11 238	0.16 269	0.13 246	0.12 105	0.14 307

999	0.27 181	0.16 102	0.35 220	0.36 218	0.24 315	0.31 193	0.27 211	0.49 193	0.38 205	0.26 101	0.30 135	0.39 238	0.23 122	0.63 411	0.25 183	0.13 123	0.10 98	0.14 172	0.12 198	0.12 105	0.14 307

Pointernet	0.27 181	0.14 28	0.33 180	0.35 184	0.23 277	0.35 254	0.21 78	0.72 391	0.38 205	0.39 238	0.36 186	0.34 191	0.25 147	0.36 119	0.25 183	0.15 272	0.10 98	0.12 56	0.08 1	0.11 36	0.10 64

trnet	0.27 181	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 11	0.37 282	0.23 129	0.52 219	0.72 396	0.42 260	0.51 258	0.34 191	0.26 168	0.39 145	0.25 183	0.15 272	0.11 238	0.12 56	0.08 1	0.11 36	0.10 64

UniTT-Stereo	0.27 181	0.17 153	0.37 252	0.40 361	0.27 433	0.30 173	0.28 241	0.39 101	0.31 125	0.29 151	0.46 231	0.27 130	0.25 147	0.47 242	0.34 338	0.17 390	0.13 387	0.13 115	0.12 198	0.14 212	0.12 204

AEACV	0.27 181	0.17 153	0.31 135	0.34 137	0.45 640	0.26 99	0.28 241	0.37 83	0.32 139	0.30 160	0.46 231	0.31 170	0.37 337	0.36 119	0.24 150	0.14 189	0.10 98	0.15 228	0.12 198	0.13 158	0.11 141

LoS_RVC	0.27 181	0.16 102	0.27 62	0.32 85	0.30 508	0.44 355	0.34 361	0.41 124	0.33 147	0.31 164	0.51 258	0.29 145	0.32 262	0.36 119	0.28 257	0.11 36	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 475

FAST (zero-shot)	0.28 189	0.18 196	0.46 390	0.51 599	0.57 676	0.18 21	0.25 162	0.54 234	0.22 32	0.22 51	0.31 149	0.27 130	0.25 147	0.42 181	0.24 150	0.21 507	0.18 542	0.15 228	0.17 424	0.14 212	0.17 419

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 189	0.51 641	1.28 664	0.31 58	0.19 109	0.22 43	0.22 98	0.45 167	0.28 93	0.23 59	0.32 153	0.25 109	0.24 134	0.32 76	0.20 31	0.12 62	0.11 238	0.12 56	0.10 90	0.11 36	0.11 141

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 189	0.23 406	1.22 659	0.34 137	0.21 187	0.29 153	0.21 78	0.41 124	0.33 147	0.24 75	0.30 135	0.32 173	0.28 201	0.33 94	0.20 31	0.12 62	0.11 238	0.13 115	0.10 90	0.10 8	0.11 141

VMStereo-Base	0.28 189	0.16 102	0.27 62	0.30 27	0.17 44	0.30 173	0.27 211	0.50 205	0.65 359	0.32 179	0.47 237	0.42 275	0.24 134	0.41 167	0.27 234	0.15 272	0.11 238	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.14 307

water-stereo	0.28 189	0.14 28	0.29 93	0.35 184	0.19 109	0.36 269	0.23 129	0.62 292	0.38 205	0.39 238	0.62 312	0.41 264	0.35 299	0.28 20	0.27 234	0.14 189	0.13 387	0.13 115	0.12 198	0.12 105	0.10 64

castereo	0.28 189	0.16 102	0.32 159	0.35 184	0.21 187	0.40 314	0.42 512	0.50 205	0.66 363	0.26 101	0.41 211	0.37 220	0.36 327	0.33 94	0.24 150	0.13 123	0.09 27	0.13 115	0.10 90	0.11 36	0.10 64

fffy	0.28 189	0.21 343	0.34 203	0.37 244	0.23 277	0.33 225	0.29 250	0.51 209	0.41 226	0.32 179	0.37 193	0.39 238	0.27 184	0.50 267	0.27 234	0.12 62	0.11 238	0.16 269	0.13 246	0.14 212	0.11 141

WCG-NET	0.28 189	0.15 73	0.33 180	0.33 106	0.19 109	0.33 225	0.27 211	0.39 101	0.80 458	0.46 280	0.49 244	0.39 238	0.25 147	0.40 155	0.25 183	0.12 62	0.09 27	0.13 115	0.11 157	0.12 105	0.10 64

GCAP-BAT	0.28 189	0.15 73	0.42 333	0.33 106	0.21 187	0.25 88	0.25 162	0.45 167	0.54 307	0.34 190	0.42 214	0.43 284	0.27 184	0.48 253	0.24 150	0.14 189	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.11 36	0.12 204

MGS-Stereo	0.28 189	0.19 244	0.40 301	0.36 218	0.23 277	0.37 282	0.30 271	0.39 101	0.44 250	0.31 164	0.51 258	0.40 252	0.24 134	0.43 195	0.26 213	0.15 272	0.12 311	0.15 228	0.13 246	0.14 212	0.13 256

GCAPDPT-zeroshot	0.28 189	0.15 73	0.42 333	0.33 106	0.21 187	0.25 88	0.25 162	0.45 167	0.54 307	0.34 190	0.42 214	0.43 284	0.27 184	0.48 253	0.24 150	0.14 189	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.11 36	0.12 204

GCAP-Stereo	0.28 189	0.19 244	0.40 301	0.38 284	0.19 109	0.38 295	0.23 129	0.57 251	0.41 226	0.45 272	0.49 244	0.39 238	0.27 184	0.33 94	0.23 130	0.14 189	0.12 311	0.14 172	0.11 157	0.12 105	0.11 141

CES	0.28 189	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 692	0.37 282	0.27 211	0.48 187	0.46 265	0.34 190	0.48 240	0.27 130	0.22 106	0.39 145	0.23 130	0.13 123	0.11 238	0.12 56	0.08 1	0.13 158	0.17 419

MC-Stereo	0.28 189	0.17 153	0.32 159	0.38 284	0.20 155	0.26 99	0.26 188	0.49 193	0.37 195	0.37 213	0.61 308	0.41 264	0.31 256	0.55 305	0.25 183	0.13 123	0.09 27	0.14 172	0.12 198	0.12 105	0.11 141

CroCo-Stereo Lap2	0.28 189	0.24 448	0.39 287	0.50 583	0.29 489	0.20 30	0.31 299	0.49 193	0.38 205	0.24 75	0.27 102	0.46 305	0.31 256	0.39 145	0.30 288	0.14 189	0.15 462	0.16 269	0.13 246	0.16 339	0.15 342

CREStereo	0.28 189	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 44	0.37 282	0.25 162	0.51 209	0.72 396	0.42 260	0.51 258	0.32 173	0.26 168	0.38 137	0.25 183	0.16 333	0.11 238	0.12 56	0.08 1	0.12 105	0.11 141
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	0.29 205	0.19 244	0.35 220	0.40 361	0.23 277	0.27 117	0.33 342	0.63 302	0.39 217	0.45 272	0.60 303	0.39 238	0.18 43	0.40 155	0.26 213	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.14 212	0.10 64

DA	0.29 205	0.17 153	0.31 135	0.40 361	0.20 155	0.74 543	0.33 342	0.47 179	0.44 250	0.34 190	0.39 202	0.39 238	0.32 262	0.32 76	0.24 150	0.15 272	0.11 238	0.16 269	0.11 157	0.15 280	0.10 64

GGEV	0.29 205	0.17 153	0.31 135	0.40 361	0.20 155	0.74 543	0.33 342	0.47 179	0.44 250	0.34 190	0.39 202	0.39 238	0.32 262	0.32 76	0.24 150	0.15 272	0.11 238	0.16 269	0.11 157	0.15 280	0.10 64

FlowAnything_test	0.29 205	0.19 244	0.39 287	0.47 546	0.26 397	0.46 373	0.25 162	0.43 152	0.31 125	0.29 151	0.26 93	0.35 206	0.26 168	0.40 155	0.37 394	0.21 507	0.15 462	0.22 516	0.26 613	0.16 339	0.16 393

depthmonostereo	0.29 205	0.14 28	0.31 135	0.35 184	0.17 44	0.46 373	0.27 211	0.69 359	0.57 324	0.35 201	0.42 214	0.31 170	0.35 299	0.35 115	0.27 234	0.14 189	0.12 311	0.13 115	0.12 198	0.11 36	0.10 64

HART	0.29 205	0.16 102	0.32 159	0.40 361	0.21 187	0.32 213	0.26 188	0.62 292	0.31 125	0.33 186	0.65 322	0.41 264	0.22 106	0.55 305	0.25 183	0.12 62	0.10 98	0.15 228	0.11 157	0.15 280	0.11 141

ff7	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.36 218	0.26 397	0.31 193	0.35 387	0.62 292	0.34 155	0.38 225	0.33 156	0.32 173	0.29 220	0.58 353	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.12 198	0.14 212	0.15 342

IGEVStereo-DCA	0.29 205	0.22 384	0.38 265	0.35 184	0.27 433	0.37 282	0.35 387	0.62 292	0.34 155	0.38 225	0.30 135	0.35 206	0.27 184	0.51 275	0.22 89	0.15 272	0.12 311	0.16 269	0.12 198	0.13 158	0.15 342

ffff	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.36 218	0.26 397	0.31 193	0.35 387	0.62 292	0.34 155	0.38 225	0.33 156	0.32 173	0.29 220	0.58 353	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.12 198	0.14 212	0.15 342

rrr	0.29 205	0.22 384	0.41 312	0.35 184	0.27 433	0.37 282	0.32 330	0.52 219	0.42 237	0.38 225	0.30 135	0.35 206	0.27 184	0.51 275	0.22 89	0.15 272	0.12 311	0.16 269	0.13 246	0.13 158	0.14 307

11t	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.36 218	0.26 397	0.31 193	0.35 387	0.62 292	0.34 155	0.38 225	0.33 156	0.32 173	0.29 220	0.58 353	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.12 198	0.14 212	0.15 342

anonymousdsp	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.37 244	0.25 349	0.30 173	0.35 387	0.63 302	0.35 168	0.39 238	0.33 156	0.33 187	0.28 201	0.59 371	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.12 198	0.14 212	0.15 342

LoS	0.29 205	0.15 73	0.30 111	0.29 14	0.18 76	0.33 225	0.29 250	0.51 209	0.72 396	0.34 190	0.52 271	0.41 264	0.28 201	0.47 242	0.28 257	0.15 272	0.11 238	0.13 115	0.09 15	0.11 36	0.11 141
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.35 184	0.24 315	0.32 213	0.43 520	0.57 251	0.37 195	0.33 186	0.30 135	0.32 173	0.28 201	0.57 330	0.26 213	0.13 123	0.11 238	0.16 269	0.13 246	0.13 158	0.13 256

ccc-4	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.36 218	0.26 397	0.31 193	0.35 387	0.62 292	0.34 155	0.38 225	0.33 156	0.32 173	0.29 220	0.58 353	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.12 198	0.14 212	0.15 342

IGEV-Stereo	0.29 205	0.21 343	0.38 265	0.37 244	0.25 349	0.30 173	0.35 387	0.63 302	0.35 168	0.39 238	0.33 156	0.33 187	0.28 201	0.59 371	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.12 198	0.14 212	0.15 342
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 205	0.19 244	0.27 62	0.44 491	0.19 109	0.31 193	0.26 188	0.47 179	0.43 242	0.37 213	0.47 237	0.41 264	0.23 122	0.50 267	0.34 338	0.14 189	0.18 542	0.19 423	0.16 364	0.16 339	0.13 256

test_xeample3	0.29 205	0.21 343	0.41 312	0.35 184	0.26 397	0.35 254	0.32 330	0.56 242	0.36 178	0.43 264	0.32 153	0.34 191	0.28 201	0.54 298	0.23 130	0.14 189	0.11 238	0.16 269	0.12 198	0.14 212	0.13 256

DN	0.30 223	0.17 153	0.33 180	0.37 244	0.26 397	0.35 254	0.27 211	0.54 234	0.55 314	0.32 179	0.42 214	0.50 327	0.23 122	0.39 145	0.22 89	0.21 507	0.14 429	0.16 269	0.13 246	0.17 381	0.18 440

PSi22	0.30 223	0.18 196	0.30 111	0.36 218	0.19 109	0.30 173	0.19 32	0.42 133	0.73 403	0.27 121	0.32 153	0.57 361	0.43 380	0.77 523	0.25 183	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.14 212	0.11 141

Anonymus123	0.30 223	0.16 102	0.88 615	0.34 137	0.22 222	0.64 499	0.31 299	0.54 234	0.41 226	0.26 101	0.24 69	0.26 119	0.19 62	0.42 181	0.28 257	0.10 14	0.12 311	0.12 56	0.16 364	0.12 105	0.14 307

DVStereo	0.30 223	0.15 73	0.34 203	0.33 106	0.20 155	0.53 408	0.25 162	0.56 242	0.43 242	0.56 326	0.50 248	0.35 206	0.29 220	0.49 259	0.28 257	0.13 123	0.11 238	0.12 56	0.11 157	0.11 36	0.10 64

MM-Stereo_test2	0.30 223	0.18 196	0.39 287	0.40 361	0.24 315	0.42 341	0.42 512	0.63 302	0.41 226	0.37 213	0.35 176	0.32 173	0.26 168	0.53 291	0.25 183	0.12 62	0.10 98	0.15 228	0.12 198	0.15 280	0.10 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 223	0.16 102	0.28 82	0.34 137	0.18 76	0.32 213	0.20 51	0.63 302	0.68 375	0.50 296	0.52 271	0.51 333	0.30 239	0.45 213	0.25 183	0.13 123	0.10 98	0.12 56	0.10 90	0.12 105	0.11 141

CASnet	0.30 223	0.20 296	0.33 180	0.41 399	0.16 30	0.26 99	0.24 150	0.52 219	0.53 303	0.52 310	0.54 280	0.39 238	0.24 134	0.40 155	0.26 213	0.14 189	0.10 98	0.22 516	0.18 454	0.18 412	0.11 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 223	0.15 73	0.31 135	0.30 27	0.17 44	0.55 422	0.23 129	0.44 160	0.55 314	0.59 334	0.68 338	0.37 220	0.26 168	0.35 115	0.27 234	0.15 272	0.16 496	0.12 56	0.10 90	0.13 158	0.14 307

Weightmod_eth	0.31 231	0.19 244	0.31 135	0.35 184	0.18 76	0.45 367	0.35 387	0.62 292	0.39 217	0.44 267	0.39 202	0.48 313	0.41 371	0.45 213	0.23 130	0.17 390	0.16 496	0.15 228	0.14 290	0.15 280	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 231	0.28 523	0.44 360	0.42 447	0.29 489	0.34 243	0.31 299	0.44 160	0.40 222	0.39 238	0.44 222	0.40 252	0.32 262	0.42 181	0.29 280	0.23 553	0.17 517	0.19 423	0.16 364	0.20 472	0.15 342

rvit_stereo_0080	0.31 231	0.25 474	0.40 301	0.39 317	0.28 458	0.27 117	0.46 537	0.49 193	0.44 250	0.35 201	0.42 214	0.40 252	0.28 201	0.41 167	0.33 321	0.22 535	0.17 517	0.17 319	0.16 364	0.22 523	0.15 342

WCG-NET（raft）	0.31 231	0.15 73	0.36 235	0.32 85	0.19 109	0.35 254	0.27 211	0.51 209	0.78 447	0.45 272	0.55 290	0.48 313	0.27 184	0.54 298	0.26 213	0.13 123	0.10 98	0.12 56	0.11 157	0.12 105	0.11 141

whm_eth	0.31 231	0.25 474	0.40 301	0.39 317	0.28 458	0.27 117	0.46 537	0.49 193	0.44 250	0.35 201	0.42 214	0.40 252	0.28 201	0.41 167	0.33 321	0.22 535	0.17 517	0.17 319	0.16 364	0.22 523	0.15 342

plain	0.31 231	0.20 296	0.50 452	0.39 317	0.29 489	0.27 117	0.30 271	0.44 160	0.35 168	0.31 164	0.66 329	0.30 160	0.31 256	0.65 433	0.31 297	0.17 390	0.13 387	0.20 457	0.15 325	0.17 381	0.12 204

MIF-Stereo (partial)	0.31 231	0.18 196	0.37 252	0.41 399	0.31 532	0.28 140	0.23 129	0.47 179	0.42 237	0.31 164	0.63 313	0.36 216	0.35 299	0.57 330	0.31 297	0.17 390	0.13 387	0.19 423	0.17 424	0.18 412	0.14 307

Weightmod	0.32 238	0.18 196	0.30 111	0.34 137	0.19 109	0.54 415	0.34 361	0.56 242	0.50 290	0.41 254	0.52 271	0.48 313	0.33 280	0.46 232	0.29 280	0.15 272	0.23 604	0.16 269	0.15 325	0.14 212	0.11 141

SE	0.32 238	0.26 491	0.34 203	0.34 137	0.21 187	0.50 389	0.33 342	0.58 260	0.52 299	0.51 301	0.54 280	0.32 173	0.35 299	0.31 63	0.25 183	0.17 390	0.13 387	0.19 423	0.16 364	0.21 498	0.18 440

GGDA	0.32 238	0.18 196	0.32 159	0.31 58	0.21 187	0.31 193	0.26 188	0.59 267	0.66 363	0.50 296	0.68 338	0.40 252	0.36 327	0.55 305	0.35 357	0.15 272	0.11 238	0.13 115	0.12 198	0.15 280	0.15 342

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 238	0.38 596	2.34 703	0.33 106	0.19 109	0.20 30	0.22 98	0.43 152	0.29 106	0.22 51	0.25 80	0.22 60	0.26 168	0.29 32	0.20 31	0.11 36	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.11 36	0.10 64

RT-Monster	0.32 238	0.17 153	0.30 111	0.34 137	0.26 397	0.38 295	0.20 51	0.56 242	0.76 427	0.61 346	0.64 319	0.49 321	0.28 201	0.41 167	0.30 288	0.14 189	0.11 238	0.12 56	0.10 90	0.11 36	0.13 256

WQFJA1	0.32 238	0.19 244	0.34 203	0.39 317	0.26 397	0.62 479	0.30 271	0.56 242	0.47 272	0.37 213	0.39 202	0.38 229	0.33 280	0.50 267	0.42 434	0.14 189	0.18 542	0.16 269	0.14 290	0.14 212	0.13 256

WQFJX	0.32 238	0.18 196	0.33 180	0.39 317	0.27 433	0.60 468	0.30 271	0.53 231	0.47 272	0.39 238	0.38 197	0.34 191	0.33 280	0.61 387	0.40 420	0.14 189	0.17 517	0.16 269	0.13 246	0.14 212	0.14 307

NLMM	0.32 238	0.19 244	0.34 203	0.39 317	0.26 397	0.62 479	0.30 271	0.56 242	0.47 272	0.37 213	0.39 202	0.38 229	0.33 280	0.49 259	0.42 434	0.14 189	0.18 542	0.16 269	0.14 290	0.14 212	0.13 256

NLSM1	0.32 238	0.18 196	0.34 203	0.39 317	0.25 349	0.66 511	0.27 211	0.57 251	0.50 290	0.37 213	0.53 277	0.29 145	0.28 201	0.54 298	0.32 307	0.16 333	0.17 517	0.18 375	0.15 325	0.14 212	0.12 204

FE-Mocha	0.32 238	0.19 244	0.50 452	0.38 284	0.27 433	0.30 173	0.20 51	0.71 384	0.36 178	0.65 380	0.56 293	0.54 347	0.25 147	0.38 137	0.22 89	0.15 272	0.10 98	0.17 319	0.16 364	0.13 158	0.12 204

rvit_stereo_0081	0.32 238	0.24 448	0.47 404	0.43 470	0.26 397	0.30 173	0.37 428	0.42 133	0.55 314	0.36 206	0.40 208	0.39 238	0.35 299	0.43 195	0.33 321	0.22 535	0.16 496	0.19 423	0.16 364	0.19 451	0.13 256

rvit_stereo_0082	0.32 238	0.24 448	0.47 404	0.43 470	0.26 397	0.30 173	0.37 428	0.42 133	0.55 314	0.36 206	0.40 208	0.39 238	0.35 299	0.43 195	0.33 321	0.22 535	0.16 496	0.19 423	0.16 364	0.19 451	0.13 256

RAFT-Stereo-weight	0.32 238	0.18 196	0.33 180	0.39 317	0.22 222	0.26 99	0.29 250	0.67 340	0.80 458	0.53 313	0.51 258	0.58 370	0.20 77	0.47 242	0.27 234	0.13 123	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.13 158	0.11 141

CAS++	0.32 238	0.24 448	0.36 235	0.37 244	0.26 397	0.28 140	0.23 129	0.87 468	0.50 290	0.47 287	0.45 226	0.26 119	0.21 91	0.49 259	0.24 150	0.23 553	0.19 562	0.22 516	0.17 424	0.21 498	0.16 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 238	0.22 384	0.34 203	0.42 447	0.28 458	0.40 314	0.50 565	0.72 391	0.37 195	0.37 213	0.34 168	0.32 173	0.31 256	0.59 371	0.27 234	0.14 189	0.13 387	0.18 375	0.17 424	0.17 381	0.16 393

MSKI-zero shot	0.32 238	0.17 153	0.34 203	0.39 317	0.21 187	0.32 213	0.22 98	0.61 287	0.43 242	0.52 310	0.64 319	0.61 397	0.20 77	0.74 504	0.25 183	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.10 90	0.12 105	0.12 204

iRaftStereo_RVC	0.32 238	0.19 244	0.37 252	0.39 317	0.22 222	0.31 193	0.29 250	0.68 350	0.51 296	0.49 292	0.66 329	0.37 220	0.23 122	0.45 213	0.33 321	0.14 189	0.10 98	0.18 375	0.17 424	0.15 280	0.12 204

CREStereo++_RVC	0.32 238	0.15 73	0.23 7	0.31 58	0.24 315	0.27 117	0.22 98	0.46 175	0.88 508	0.46 280	0.80 402	0.30 160	0.26 168	0.36 119	0.33 321	0.13 123	0.09 27	0.13 115	0.51 698	0.13 158	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	0.32 238	0.53 652	0.26 47	0.51 599	0.20 155	0.37 282	0.24 150	0.40 113	0.73 403	0.54 319	0.69 342	0.31 170	0.25 147	0.32 76	0.27 234	0.16 333	0.10 98	0.12 56	0.09 15	0.13 158	0.11 141

PMTNet	0.32 238	0.16 102	0.24 17	0.29 14	0.18 76	0.45 367	0.22 98	0.56 242	0.63 346	0.46 280	0.54 280	0.39 238	0.34 293	0.48 253	0.24 150	0.75 703	0.10 98	0.12 56	0.08 1	0.12 105	0.11 141

ManiGeoR	0.33 258	0.17 153	0.43 348	0.31 58	0.22 222	0.40 314	0.27 211	0.73 402	0.49 284	0.40 247	0.63 313	0.40 252	0.32 262	0.62 397	0.41 426	0.16 333	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.15 280	0.16 393

HLf10	0.33 258	0.17 153	0.43 348	0.31 58	0.22 222	0.40 314	0.27 211	0.73 402	0.49 284	0.40 247	0.63 313	0.40 252	0.32 262	0.62 397	0.41 426	0.16 333	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.15 280	0.16 393

HLf8	0.33 258	0.17 153	0.39 287	0.30 27	0.22 222	0.43 346	0.27 211	0.71 384	0.67 368	0.44 267	0.60 303	0.36 216	0.30 239	0.58 353	0.35 357	0.18 426	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.17 381	0.18 440

TestStereo_HL2	0.33 258	0.18 196	0.33 180	0.31 58	0.22 222	0.32 213	0.25 162	0.58 260	0.61 331	0.54 319	0.68 338	0.41 264	0.36 327	0.57 330	0.36 375	0.16 333	0.11 238	0.13 115	0.11 157	0.15 280	0.16 393

WQFJX1	0.33 258	0.19 244	0.34 203	0.41 399	0.28 458	0.53 408	0.33 342	0.51 209	0.50 290	0.39 238	0.36 186	0.34 191	0.31 256	0.69 470	0.39 412	0.15 272	0.18 542	0.16 269	0.14 290	0.16 339	0.14 307

NLMM1	0.33 258	0.21 343	0.36 235	0.41 399	0.25 349	0.55 422	0.33 342	0.55 238	0.63 346	0.42 260	0.44 222	0.30 160	0.25 147	0.63 411	0.38 404	0.16 333	0.18 542	0.17 319	0.14 290	0.15 280	0.13 256

xyz-stereo-finetune	0.33 258	0.18 196	0.36 235	0.33 106	0.18 76	0.57 443	0.31 299	0.58 260	0.69 382	0.45 272	0.54 280	0.38 229	0.33 280	0.56 318	0.36 375	0.12 62	0.12 311	0.16 269	0.13 246	0.13 158	0.12 204

MM-Stereo_test1	0.33 258	0.19 244	0.36 235	0.41 399	0.23 277	0.36 269	0.45 533	0.58 260	0.54 307	0.60 338	0.50 248	0.38 229	0.37 337	0.60 377	0.26 213	0.15 272	0.13 387	0.17 319	0.14 290	0.15 280	0.12 204

tg	0.33 258	0.18 196	0.37 252	0.39 317	0.22 222	0.38 295	0.26 188	0.70 375	0.56 322	0.47 287	0.65 322	0.42 275	0.24 134	0.55 305	0.33 321	0.14 189	0.10 98	0.18 375	0.17 424	0.14 212	0.11 141

model_zeroshot	0.33 258	0.18 196	0.48 425	0.39 317	0.28 458	0.45 367	0.25 162	0.63 302	0.45 259	0.61 346	0.50 248	0.51 333	0.25 147	0.45 213	0.26 213	0.16 333	0.13 387	0.15 228	0.14 290	0.13 158	0.13 256

rvit_stereo_ft	0.33 258	0.25 474	0.47 404	0.52 613	0.32 549	0.33 225	0.47 545	0.49 193	0.50 290	0.34 190	0.41 211	0.41 264	0.32 262	0.48 253	0.34 338	0.22 535	0.14 429	0.19 423	0.18 454	0.19 451	0.14 307

4D-IteraStereo	0.33 258	0.18 196	0.40 301	0.40 361	0.24 315	0.32 213	0.27 211	0.58 260	0.72 396	0.65 380	0.54 280	0.42 275	0.23 122	0.45 213	0.28 257	0.14 189	0.09 27	0.19 423	0.16 364	0.16 339	0.11 141

HLF11	0.34 270	0.17 153	0.42 333	0.30 27	0.23 277	0.36 269	0.22 98	0.69 359	0.48 280	0.49 292	0.66 329	0.43 284	0.37 337	0.70 477	0.45 471	0.15 272	0.12 311	0.13 115	0.11 157	0.15 280	0.17 419

TestStereo_HLe17	0.34 270	0.17 153	0.46 390	0.32 85	0.21 187	0.42 341	0.31 299	0.70 375	0.66 363	0.46 280	0.68 338	0.36 216	0.30 239	0.61 387	0.36 375	0.16 333	0.10 98	0.14 172	0.13 246	0.15 280	0.15 342

TestStereo-Hl	0.34 270	0.20 296	0.32 159	0.32 85	0.22 222	0.32 213	0.27 211	0.64 317	0.59 327	0.50 296	0.67 335	0.46 305	0.45 396	0.60 377	0.34 338	0.14 189	0.11 238	0.13 115	0.13 246	0.15 280	0.15 342

NLCSM	0.34 270	0.21 343	0.34 203	0.44 491	0.29 489	0.54 415	0.36 410	0.52 219	0.47 272	0.46 280	0.37 193	0.34 191	0.34 293	0.71 483	0.41 426	0.16 333	0.17 517	0.17 319	0.16 364	0.17 381	0.16 393

IGEV-FE	0.34 270	0.18 196	0.67 550	0.39 317	0.28 458	0.30 173	0.25 162	0.74 408	0.31 125	0.62 350	0.57 295	0.54 347	0.25 147	0.53 291	0.27 234	0.14 189	0.10 98	0.15 228	0.14 290	0.14 212	0.12 204

MM-Stereo_test3	0.34 270	0.19 244	0.31 135	0.41 399	0.25 349	0.35 254	0.44 530	0.72 391	0.92 539	0.46 280	0.52 271	0.41 264	0.29 220	0.44 208	0.28 257	0.16 333	0.15 462	0.17 319	0.13 246	0.14 212	0.13 256

rvit_stereo_0083	0.34 270	0.24 448	0.50 452	0.44 491	0.27 433	0.34 243	0.35 387	0.45 167	0.62 335	0.37 213	0.47 237	0.42 275	0.35 299	0.40 155	0.36 375	0.22 535	0.20 576	0.20 457	0.17 424	0.20 472	0.14 307

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 270	0.27 509	0.45 373	0.36 218	0.25 349	0.48 382	0.30 271	0.58 260	0.90 527	0.42 260	0.36 186	0.30 160	0.29 220	0.49 259	0.30 288	0.16 333	0.14 429	0.18 375	0.15 325	0.18 412	0.15 342

AE-Stereo	0.34 270	0.21 343	0.42 333	0.48 554	0.31 532	0.48 382	0.35 387	0.61 287	0.62 335	0.32 179	0.55 290	0.52 339	0.27 184	0.47 242	0.29 280	0.13 123	0.13 387	0.18 375	0.16 364	0.15 280	0.12 204

IGEV_Zeroshot_test	0.34 270	0.18 196	0.67 550	0.39 317	0.28 458	0.30 173	0.25 162	0.74 408	0.31 125	0.62 350	0.57 295	0.54 347	0.25 147	0.53 291	0.27 234	0.14 189	0.10 98	0.15 228	0.14 290	0.14 212	0.12 204

RAFT-Test	0.34 270	0.18 196	0.37 252	0.38 284	0.23 277	0.50 389	0.23 129	0.69 359	0.40 222	0.60 338	0.85 437	0.61 397	0.28 201	0.46 232	0.27 234	0.14 189	0.11 238	0.14 172	0.11 157	0.13 158	0.12 204

CAS	0.34 270	0.13 5	0.25 32	1.28 710	0.30 508	0.46 373	0.38 450	0.48 187	0.47 272	0.34 190	0.52 271	0.24 94	0.19 62	0.29 32	0.27 234	0.69 701	0.08 2	0.12 56	0.08 1	0.12 105	0.15 342

test-3	0.34 270	0.16 102	0.43 348	0.39 317	0.21 187	0.43 346	0.22 98	0.63 302	0.78 447	0.71 425	0.45 226	0.64 413	0.27 184	0.43 195	0.31 297	0.12 62	0.09 27	0.17 319	0.13 246	0.12 105	0.10 64

test_1	0.34 270	0.16 102	0.43 348	0.39 317	0.21 187	0.43 346	0.23 129	0.63 302	0.78 447	0.68 404	0.45 226	0.64 413	0.27 184	0.43 195	0.31 297	0.12 62	0.09 27	0.17 319	0.13 246	0.12 105	0.10 64

cross-raft	0.34 270	0.20 296	0.37 252	0.44 491	0.23 277	0.32 213	0.35 387	0.74 408	0.40 222	0.60 338	0.77 376	0.57 361	0.27 184	0.43 195	0.28 257	0.12 62	0.10 98	0.15 228	0.13 246	0.15 280	0.11 141

raftrobust	0.34 270	0.19 244	0.36 235	0.41 399	0.27 433	0.30 173	0.25 162	0.71 384	0.63 346	0.58 332	0.55 290	0.45 298	0.46 403	0.51 275	0.29 280	0.16 333	0.12 311	0.14 172	0.12 198	0.12 105	0.13 256

EAI-Stereo	0.34 270	0.19 244	0.44 360	0.39 317	0.21 187	0.31 193	0.30 271	1.15 592	0.30 114	0.49 292	0.75 366	0.36 216	0.28 201	0.62 397	0.27 234	0.14 189	0.11 238	0.14 172	0.13 246	0.13 158	0.12 204

CFNet-RSSM	0.34 270	0.17 153	0.45 373	0.39 317	0.22 222	0.35 254	0.23 129	0.73 402	0.84 481	0.65 380	0.54 280	0.57 361	0.28 201	0.46 232	0.26 213	0.13 123	0.10 98	0.14 172	0.12 198	0.13 158	0.11 141

Gwc-CoAtRS	0.34 270	0.17 153	0.44 360	0.39 317	0.23 277	0.34 243	0.22 98	0.70 375	0.75 418	0.60 338	0.59 301	0.58 370	0.29 220	0.45 213	0.26 213	0.14 189	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.12 105	0.12 204

monster_256*512	0.35 289	0.23 406	0.30 111	0.42 447	0.23 277	0.44 355	0.36 410	0.71 384	0.67 368	0.45 272	0.52 271	0.62 404	0.40 362	0.38 137	0.33 321	0.13 123	0.10 98	0.17 319	0.15 325	0.16 339	0.13 256

ACVNet-DCA	0.35 289	0.23 406	0.33 180	0.41 399	0.22 222	0.55 422	0.38 450	0.85 457	0.54 307	0.41 254	0.50 248	0.34 191	0.49 419	0.57 330	0.25 183	0.16 333	0.10 98	0.19 423	0.13 246	0.18 412	0.17 419

EKT-Stereo	0.35 289	0.23 406	0.39 287	0.43 470	0.29 489	0.38 295	0.31 299	0.69 359	0.64 354	0.45 272	0.63 313	0.49 321	0.27 184	0.56 318	0.33 321	0.18 426	0.14 429	0.18 375	0.15 325	0.16 339	0.16 393

Any-RAFT	0.35 289	0.16 102	0.30 111	0.34 137	0.21 187	0.52 400	0.22 98	0.88 473	0.73 403	0.53 313	0.73 355	0.64 413	0.28 201	0.46 232	0.24 150	0.15 272	0.10 98	0.13 115	0.10 90	0.13 158	0.12 204

HH	0.35 289	0.20 296	0.47 404	0.40 361	0.25 349	0.33 225	0.31 299	0.76 422	0.38 205	0.43 264	0.57 295	0.79 501	0.44 391	0.71 483	0.25 183	0.15 272	0.11 238	0.15 228	0.14 290	0.14 212	0.12 204

HanStereo	0.35 289	0.20 296	0.47 404	0.40 361	0.25 349	0.33 225	0.31 299	0.76 422	0.38 205	0.43 264	0.57 295	0.79 501	0.44 391	0.71 483	0.25 183	0.15 272	0.11 238	0.15 228	0.14 290	0.14 212	0.12 204

LL-Strereo2	0.35 289	0.24 448	0.48 425	0.41 399	0.26 397	0.35 254	0.24 150	0.67 340	0.44 250	0.54 319	0.51 258	0.66 431	0.25 147	0.66 442	0.30 288	0.14 189	0.12 311	0.23 537	0.20 514	0.18 412	0.13 256

anonymousdsp2	0.35 289	0.20 296	0.43 348	0.37 244	0.24 315	0.48 382	0.31 299	0.86 461	0.65 359	0.55 323	0.50 248	0.50 327	0.34 293	0.56 318	0.31 297	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.10 90	0.16 339	0.14 307

Selective-RAFT	0.35 289	0.23 406	0.51 467	0.44 491	0.21 187	0.64 499	0.27 211	0.59 267	0.63 346	0.40 247	0.38 197	0.55 352	0.40 362	0.57 330	0.35 357	0.13 123	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.16 339	0.13 256

RCA-Stereo	0.35 289	0.17 153	0.34 203	0.38 284	0.22 222	0.31 193	0.34 361	0.68 350	1.24 645	0.45 272	0.65 322	0.47 308	0.43 380	0.38 137	0.27 234	0.13 123	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.11 36	0.11 141

Patchmatch Stereo++	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.22 98	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.58 370	0.38 343	0.58 353	0.36 375	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342
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	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.31 299	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.58 370	0.38 343	0.56 318	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

ROB_FTStereo_v2	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.31 299	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.57 361	0.38 343	0.57 330	0.36 375	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

ROB_FTStereo	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.25 88	0.21 78	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.58 370	0.38 343	0.57 330	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

HUI-Stereo	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.22 98	0.60 279	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.58 370	0.38 343	0.50 267	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

iGMRVC	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.30 271	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.58 370	0.38 343	0.58 353	0.36 375	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

iRAFT	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.22 98	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.58 370	0.38 343	0.58 353	0.36 375	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

RAFT-IKP	0.35 289	0.23 406	0.47 404	0.41 399	0.22 222	0.24 68	0.28 241	0.59 267	0.36 178	0.63 359	0.73 355	0.57 361	0.38 343	0.58 353	0.36 375	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.20 472	0.15 342

sCroCo_RVC	0.35 289	0.28 523	0.69 561	0.51 599	0.39 605	0.41 334	0.31 299	0.49 193	0.45 259	0.31 164	0.48 240	0.38 229	0.32 262	0.46 232	0.32 307	0.21 507	0.22 594	0.19 423	0.19 487	0.21 498	0.20 501

SMOE	0.36 308	0.20 296	0.35 220	0.36 218	0.17 44	0.63 491	0.41 501	0.65 319	0.55 314	0.54 319	0.72 350	0.49 321	0.38 343	0.40 155	0.30 288	0.19 461	0.12 311	0.28 608	0.15 325	0.19 451	0.14 307

xyz-stereo-finetune2	0.36 308	0.19 244	0.38 265	0.32 85	0.19 109	0.82 583	0.29 250	0.52 219	0.32 139	0.51 301	0.78 388	0.43 284	0.45 396	0.69 470	0.44 462	0.13 123	0.12 311	0.17 319	0.13 246	0.12 105	0.13 256

1test111	0.36 308	0.23 406	0.33 180	0.41 399	0.22 222	0.55 422	0.38 450	0.85 457	0.54 307	0.41 254	0.50 248	0.34 191	0.49 419	0.55 305	0.45 471	0.16 333	0.10 98	0.19 423	0.13 246	0.18 412	0.17 419

11t1	0.36 308	0.21 343	0.42 333	0.35 184	0.22 222	0.62 479	0.29 250	0.69 359	0.43 242	0.60 338	0.53 277	0.53 343	0.48 414	0.56 318	0.40 420	0.18 426	0.14 429	0.16 269	0.13 246	0.17 381	0.17 419

tt1	0.36 308	0.24 448	0.32 159	0.41 399	0.22 222	0.54 415	0.38 450	0.68 350	1.04 597	0.41 254	0.46 231	0.35 206	0.45 396	0.57 330	0.25 183	0.16 333	0.10 98	0.19 423	0.13 246	0.16 339	0.16 393

knoymous	0.36 308	0.20 296	0.31 135	0.31 58	0.22 222	0.36 269	0.29 250	0.61 287	0.64 354	0.67 398	0.70 346	0.60 391	0.40 362	0.58 353	0.34 338	0.17 390	0.11 238	0.20 457	0.11 157	0.17 381	0.18 440

DCANet-4	0.36 308	0.20 296	0.48 425	0.34 137	0.19 109	0.29 153	0.30 271	0.66 330	0.92 539	0.69 412	0.78 388	0.40 252	0.47 409	0.45 213	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.11 36	0.13 256

test_4	0.36 308	0.18 196	0.31 135	0.44 491	0.25 349	0.20 30	0.34 361	0.56 242	0.41 226	0.59 334	1.45 646	0.43 284	0.25 147	0.63 411	0.28 257	0.12 62	0.10 98	0.17 319	0.19 487	0.15 280	0.11 141

test_3	0.36 308	0.19 244	0.44 360	0.44 491	0.23 277	0.48 382	0.36 410	0.66 330	0.82 471	0.64 371	0.45 226	0.68 439	0.25 147	0.41 167	0.31 297	0.12 62	0.10 98	0.18 375	0.16 364	0.15 280	0.11 141

NRIStereo	0.36 308	0.20 296	0.45 373	0.41 399	0.23 277	0.34 243	0.26 188	0.65 319	0.55 314	0.64 371	0.63 313	0.56 355	0.37 337	0.65 433	0.37 394	0.15 272	0.11 238	0.18 375	0.15 325	0.17 381	0.14 307

DeepStereo_RVC	0.36 308	0.21 343	0.47 404	0.40 361	0.24 315	0.26 99	0.22 98	0.60 279	0.38 205	0.69 412	0.67 335	0.57 361	0.51 434	0.56 318	0.39 412	0.16 333	0.12 311	0.18 375	0.15 325	0.19 451	0.18 440

CRE-IMP	0.36 308	0.23 406	0.49 438	0.42 447	0.24 315	0.41 334	0.21 78	0.57 251	0.41 226	0.65 380	0.72 350	0.53 343	0.37 337	0.61 387	0.38 404	0.17 390	0.11 238	0.19 423	0.15 325	0.21 498	0.18 440

test-1	0.36 308	0.19 244	0.71 570	0.46 538	0.26 397	0.44 355	0.36 410	0.60 279	0.59 327	0.48 290	0.67 335	0.53 343	0.36 327	0.40 155	0.29 280	0.14 189	0.11 238	0.16 269	0.14 290	0.15 280	0.16 393

s12784h	0.36 308	0.15 73	0.24 17	0.34 137	0.15 11	0.77 556	0.29 250	0.80 439	0.83 476	0.56 326	0.57 295	0.43 284	0.40 362	0.57 330	0.33 321	0.12 62	0.10 98	0.14 172	0.09 15	0.14 212	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 308	0.21 343	0.37 252	0.42 447	0.26 397	0.35 254	0.38 450	0.63 302	0.64 354	0.50 296	0.72 350	0.51 333	0.29 220	0.59 371	0.36 375	0.16 333	0.14 429	0.15 228	0.13 246	0.17 381	0.16 393

DCANet	0.36 308	0.16 102	0.41 312	0.34 137	0.19 109	0.30 173	0.30 271	0.68 350	0.91 534	0.70 418	0.77 376	0.43 284	0.57 471	0.45 213	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.13 158	0.12 204

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 308	0.17 153	0.41 312	0.35 184	0.19 109	0.33 225	0.29 250	0.65 319	0.73 403	0.68 404	1.01 516	0.56 355	0.40 362	0.42 181	0.30 288	0.11 36	0.09 27	0.15 228	0.14 290	0.13 158	0.10 64

S0	0.37 325	0.18 196	0.33 180	0.40 361	0.21 187	0.79 564	0.56 604	0.63 302	0.45 259	0.53 313	0.61 308	0.44 295	0.36 327	0.45 213	0.31 297	0.22 535	0.21 586	0.26 586	0.22 555	0.16 339	0.12 204

TestStereo_HL3	0.37 325	0.19 244	0.49 438	0.34 137	0.24 315	0.51 394	0.39 472	0.60 279	0.43 242	0.61 346	0.83 421	0.56 355	0.46 403	0.55 305	0.28 257	0.15 272	0.11 238	0.14 172	0.13 246	0.14 212	0.17 419

H2IRNET	0.37 325	0.20 296	0.33 180	0.38 284	0.25 349	0.27 117	0.23 129	0.59 267	0.72 396	0.39 238	0.90 465	0.74 481	0.55 462	0.52 282	0.43 444	0.15 272	0.13 387	0.18 375	0.20 514	0.16 339	0.13 256

cc1	0.37 325	0.23 406	0.33 180	0.41 399	0.22 222	0.55 422	0.38 450	0.67 340	1.06 607	0.41 254	0.50 248	0.34 191	0.49 419	0.57 330	0.25 183	0.16 333	0.10 98	0.19 423	0.13 246	0.16 339	0.15 342

DCRE	0.37 325	0.18 196	0.46 390	0.45 516	0.32 549	0.42 341	0.37 428	0.63 302	0.51 296	0.47 287	0.94 476	0.56 355	0.36 327	0.52 282	0.32 307	0.14 189	0.13 387	0.15 228	0.14 290	0.14 212	0.13 256

fff	0.37 325	0.16 102	0.41 312	0.34 137	0.19 109	0.29 153	0.30 271	0.69 359	1.06 607	0.69 412	0.78 388	0.42 275	0.63 511	0.46 232	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.11 36	0.13 256

ADStereo(finetuned)	0.37 325	0.16 102	0.49 438	0.34 137	0.19 109	0.30 173	0.30 271	0.68 350	0.91 534	0.70 418	0.77 376	0.43 284	0.69 549	0.45 213	0.33 321	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.13 158	0.12 204

MIPNet	0.37 325	0.21 343	0.59 507	0.39 317	0.25 349	0.50 389	0.28 241	0.77 425	0.70 383	0.65 380	0.60 303	0.40 252	0.49 419	0.44 208	0.37 394	0.14 189	0.11 238	0.16 269	0.13 246	0.14 212	0.13 256

GMOStereo	0.37 325	0.19 244	0.38 265	0.43 470	0.24 315	0.37 282	0.38 450	0.52 219	0.62 335	0.87 535	0.84 427	0.64 413	0.35 299	0.37 129	0.28 257	0.13 123	0.11 238	0.20 457	0.18 454	0.15 280	0.11 141

error version	0.37 325	0.19 244	0.38 265	0.43 470	0.24 315	0.37 282	0.38 450	0.52 219	0.62 335	0.87 535	0.84 427	0.64 413	0.35 299	0.37 129	0.28 257	0.13 123	0.11 238	0.20 457	0.18 454	0.15 280	0.11 141

test-v	0.37 325	0.19 244	0.38 265	0.43 470	0.24 315	0.37 282	0.38 450	0.52 219	0.62 335	0.87 535	0.84 427	0.64 413	0.35 299	0.37 129	0.28 257	0.13 123	0.11 238	0.20 457	0.18 454	0.15 280	0.11 141

TRStereo	0.37 325	0.27 509	0.59 507	0.47 546	0.41 617	0.29 153	0.30 271	0.84 454	0.59 327	0.52 310	0.41 211	0.52 339	0.26 168	0.73 496	0.27 234	0.17 390	0.12 311	0.19 423	0.19 487	0.13 158	0.11 141

test-2	0.37 325	0.19 244	0.38 265	0.43 470	0.24 315	0.37 282	0.38 450	0.52 219	0.62 335	0.87 535	0.84 427	0.64 413	0.35 299	0.37 129	0.28 257	0.13 123	0.11 238	0.20 457	0.18 454	0.15 280	0.11 141

rafts_anoy	0.37 325	0.21 343	0.36 235	0.41 399	0.26 397	0.30 173	0.33 342	0.67 340	0.90 527	0.58 332	0.66 329	0.45 298	0.33 280	0.47 242	0.39 412	0.16 333	0.11 238	0.21 500	0.23 572	0.17 381	0.14 307

XX-Stereo	0.37 325	0.17 153	0.45 373	0.55 637	0.36 582	0.38 295	0.20 51	0.60 279	0.30 114	0.46 280	1.30 618	0.73 475	0.26 168	0.56 318	0.26 213	0.16 333	0.11 238	0.17 319	0.16 364	0.14 212	0.10 64

csc	0.37 325	0.16 102	0.41 312	0.34 137	0.19 109	0.29 153	0.30 271	0.69 359	1.06 607	0.69 412	0.78 388	0.42 275	0.63 511	0.46 232	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.11 36	0.13 256

cscssc	0.37 325	0.16 102	0.41 312	0.34 137	0.19 109	0.29 153	0.30 271	0.69 359	1.06 607	0.69 412	0.78 388	0.42 275	0.63 511	0.46 232	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.11 157	0.11 36	0.13 256

Lsterematch	0.38 342	0.17 153	0.38 265	0.37 244	0.20 155	0.42 341	0.27 211	0.57 251	0.71 394	0.66 393	1.02 525	0.49 321	0.40 362	0.57 330	0.43 444	0.16 333	0.10 98	0.15 228	0.13 246	0.14 212	0.14 307

AIO-test1	0.38 342	0.18 196	0.38 265	0.50 583	0.24 315	0.46 373	0.30 271	0.70 375	1.19 636	0.40 247	0.71 349	0.45 298	0.29 220	0.53 291	0.27 234	0.15 272	0.13 387	0.19 423	0.21 537	0.13 158	0.17 419

rvit_0105_6	0.38 342	0.28 523	0.64 534	0.50 583	0.30 508	0.39 308	0.38 450	0.51 209	0.67 368	0.40 247	0.45 226	0.50 327	0.41 371	0.54 298	0.36 375	0.27 596	0.26 629	0.24 554	0.21 537	0.22 523	0.16 393

MyStereo06	0.38 342	0.21 343	0.61 515	0.41 399	0.28 458	0.41 334	0.50 565	0.95 501	0.35 168	0.62 350	0.54 280	0.76 491	0.27 184	0.50 267	0.29 280	0.14 189	0.13 387	0.18 375	0.17 424	0.17 381	0.15 342

MIM_Stereo	0.38 342	0.17 153	0.53 480	0.37 244	0.24 315	0.27 117	0.24 150	0.70 375	0.54 307	0.72 436	1.00 513	0.63 407	0.29 220	0.64 426	0.38 404	0.13 123	0.14 429	0.17 319	0.16 364	0.14 212	0.11 141

riskmin	0.38 342	0.20 296	0.39 287	0.32 85	0.23 277	0.53 408	0.30 271	0.63 302	0.80 458	0.49 292	0.56 293	0.73 475	0.58 481	0.55 305	0.36 375	0.17 390	0.11 238	0.19 423	0.13 246	0.19 451	0.20 501

NF-Stereo	0.38 342	0.20 296	0.45 373	0.41 399	0.25 349	0.26 99	0.31 299	0.69 359	0.70 383	0.65 380	0.77 376	0.57 361	0.30 239	0.67 453	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.16 339	0.27 583

OCTAStereo	0.38 342	0.20 296	0.46 390	0.41 399	0.25 349	0.26 99	0.31 299	0.69 359	0.70 383	0.65 380	0.77 376	0.58 370	0.30 239	0.67 453	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.16 339	0.27 583

PSM-softLoss	0.38 342	0.20 296	0.48 425	0.41 399	0.26 397	0.30 173	0.35 387	0.69 359	0.46 265	0.62 350	0.82 415	0.59 385	0.33 280	0.70 477	0.39 412	0.19 461	0.12 311	0.20 457	0.18 454	0.16 339	0.22 543

KMStereo	0.38 342	0.20 296	0.48 425	0.41 399	0.26 397	0.30 173	0.35 387	0.69 359	0.46 265	0.62 350	0.82 415	0.59 385	0.33 280	0.70 477	0.39 412	0.19 461	0.12 311	0.20 457	0.18 454	0.16 339	0.22 543

RE-Stereo	0.38 342	0.20 296	0.46 390	0.41 399	0.25 349	0.26 99	0.31 299	0.69 359	0.70 383	0.65 380	0.77 376	0.58 370	0.30 239	0.67 453	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.16 339	0.27 583

Pruner-Stereo	0.38 342	0.20 296	0.45 373	0.40 361	0.25 349	0.22 43	0.24 150	0.67 340	0.55 314	0.89 549	0.76 372	0.68 439	0.29 220	0.62 397	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.17 424	0.17 381	0.18 440

TVStereo	0.38 342	0.20 296	0.46 390	0.41 399	0.25 349	0.26 99	0.31 299	0.69 359	0.70 383	0.65 380	0.77 376	0.58 370	0.30 239	0.67 453	0.35 357	0.18 426	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.16 339	0.27 583

TestStereo	0.38 342	0.31 550	0.40 301	0.45 516	0.20 155	0.40 314	0.37 428	0.66 330	0.65 359	0.53 313	0.78 388	0.47 308	0.40 362	0.55 305	0.37 394	0.18 426	0.13 387	0.20 457	0.15 325	0.22 523	0.13 256

raft+_RVC	0.38 342	0.19 244	0.35 220	0.37 244	0.25 349	0.45 367	0.37 428	0.78 431	0.89 524	0.51 301	0.78 388	0.50 327	0.29 220	0.53 291	0.40 420	0.15 272	0.12 311	0.17 319	0.15 325	0.14 212	0.12 204

RALAANet	0.38 342	0.23 406	0.48 425	0.42 447	0.29 489	0.35 254	0.25 162	0.86 461	0.64 354	0.67 398	0.65 322	0.60 391	0.29 220	0.60 377	0.34 338	0.15 272	0.12 311	0.17 319	0.15 325	0.21 498	0.13 256

AFF-stereo	0.38 342	0.19 244	0.39 287	0.37 244	0.21 187	0.27 117	0.31 299	0.65 319	0.66 363	0.64 371	1.13 570	0.76 491	0.39 356	0.55 305	0.33 321	0.11 36	0.09 27	0.16 269	0.16 364	0.13 158	0.11 141

AIO-test2	0.39 359	0.21 343	0.41 312	0.47 546	0.25 349	0.45 367	0.35 387	0.77 425	1.27 655	0.36 206	0.87 449	0.37 220	0.30 239	0.47 242	0.27 234	0.15 272	0.13 387	0.21 500	0.23 572	0.15 280	0.13 256

xx1	0.39 359	0.23 406	0.33 180	0.41 399	0.22 222	0.55 422	0.38 450	0.67 340	1.06 607	0.41 254	0.50 248	0.65 426	0.53 444	0.57 330	0.25 183	0.16 333	0.10 98	0.20 457	0.19 487	0.18 412	0.17 419

x	0.39 359	0.24 448	0.41 312	0.34 137	0.23 277	0.52 400	0.32 330	0.86 461	0.52 299	0.57 330	0.70 346	0.59 385	0.50 429	0.49 259	0.46 482	0.17 390	0.15 462	0.17 319	0.15 325	0.17 381	0.16 393

DisPM	0.39 359	0.19 244	0.44 360	0.41 399	0.27 433	0.24 68	0.31 299	0.65 319	0.57 324	0.87 535	0.87 449	0.60 391	0.32 262	0.76 515	0.32 307	0.18 426	0.12 311	0.19 423	0.17 424	0.15 280	0.20 501

RAFT+CT+SA	0.39 359	0.23 406	0.36 235	0.51 599	0.27 433	0.29 153	0.46 537	0.75 415	0.80 458	0.51 301	0.89 461	0.41 264	0.40 362	0.78 528	0.32 307	0.14 189	0.11 238	0.18 375	0.18 454	0.15 280	0.14 307

iRaft-Stereo_20w	0.39 359	0.19 244	0.57 501	0.37 244	0.27 433	0.31 193	0.24 150	1.44 677	0.29 106	0.69 412	0.53 277	0.60 391	0.42 374	0.83 551	0.27 234	0.14 189	0.11 238	0.14 172	0.13 246	0.15 280	0.13 256

IPLG	0.39 359	0.20 296	0.59 507	0.40 361	0.24 315	0.54 415	0.27 211	0.75 415	0.63 346	0.84 515	0.81 409	0.32 173	0.32 262	0.60 377	0.45 471	0.13 123	0.11 238	0.16 269	0.13 246	0.13 158	0.12 204

IPLGR	0.39 359	0.21 343	0.63 529	0.39 317	0.22 222	0.49 387	0.29 250	0.76 422	0.74 413	0.78 467	0.77 376	0.44 295	0.42 374	0.47 242	0.38 404	0.13 123	0.12 311	0.16 269	0.14 290	0.15 280	0.13 256

GMStereo	0.39 359	0.37 586	0.54 485	0.40 361	0.26 397	0.42 341	0.36 410	0.59 267	1.04 597	0.55 323	0.51 258	0.37 220	0.35 299	0.54 298	0.41 426	0.19 461	0.13 387	0.16 269	0.17 424	0.24 553	0.18 440
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 359	0.21 343	0.50 452	0.41 399	0.28 458	0.62 479	0.27 211	0.77 425	0.40 222	0.64 371	0.86 441	0.52 339	0.33 280	0.66 442	0.42 434	0.15 272	0.13 387	0.17 319	0.14 290	0.15 280	0.15 342
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	0.39 359	0.18 196	0.42 333	0.42 447	0.26 397	0.40 314	0.32 330	0.72 391	0.34 155	0.89 549	1.28 611	0.57 361	0.35 299	0.42 181	0.32 307	0.15 272	0.12 311	0.14 172	0.12 198	0.14 212	0.13 256

RAFT-Stereo	0.39 359	0.18 196	0.42 333	0.42 447	0.26 397	0.40 314	0.32 330	0.72 391	0.34 155	0.89 549	1.28 611	0.57 361	0.35 299	0.42 181	0.32 307	0.15 272	0.12 311	0.14 172	0.12 198	0.14 212	0.13 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 371	0.20 296	0.35 220	0.39 317	0.24 315	0.71 532	0.42 512	0.62 292	0.61 331	0.60 338	0.97 503	0.39 238	0.46 403	0.42 181	0.32 307	0.30 621	0.17 517	0.31 628	0.31 644	0.18 412	0.13 256

SME	0.40 371	0.20 296	0.35 220	0.36 218	0.19 109	0.79 564	0.31 299	0.79 435	0.73 403	0.56 326	0.77 376	0.43 284	0.51 434	0.57 330	0.36 375	0.16 333	0.17 517	0.19 423	0.19 487	0.18 412	0.16 393

MyStereo8	0.40 371	0.20 296	0.54 485	0.41 399	0.29 489	0.53 408	0.29 250	0.65 319	0.49 284	0.71 425	0.98 505	0.58 370	0.43 380	0.50 267	0.51 508	0.15 272	0.12 311	0.16 269	0.14 290	0.19 451	0.19 475

qqq	0.40 371	0.26 491	0.44 360	0.36 218	0.22 222	0.46 373	0.36 410	0.85 457	0.54 307	0.56 326	0.69 342	0.65 426	0.53 444	0.55 305	0.45 471	0.17 390	0.16 496	0.20 457	0.19 487	0.18 412	0.17 419

IPLGR_C	0.40 371	0.21 343	0.64 534	0.45 516	0.33 561	0.52 400	0.34 361	0.66 330	0.62 335	0.82 496	0.92 472	0.45 298	0.32 262	0.52 282	0.46 482	0.17 390	0.12 311	0.15 228	0.14 290	0.13 158	0.14 307

ACRE	0.40 371	0.21 343	0.65 540	0.45 516	0.33 561	0.51 394	0.33 342	0.66 330	0.63 346	0.80 474	0.92 472	0.45 298	0.32 262	0.52 282	0.45 471	0.16 333	0.12 311	0.15 228	0.14 290	0.13 158	0.14 307

PFNet+	0.40 371	0.19 244	0.49 438	0.39 317	0.25 349	0.28 140	0.23 129	0.64 317	0.70 383	0.85 519	0.79 399	0.64 413	0.35 299	0.72 489	0.34 338	0.19 461	0.14 429	0.23 537	0.20 514	0.16 339	0.20 501

SST-Stereo	0.40 371	0.19 244	0.45 373	0.42 447	0.25 349	0.25 88	0.21 78	0.66 330	0.47 272	1.08 634	0.79 399	0.72 462	0.43 380	0.77 523	0.35 357	0.16 333	0.11 238	0.20 457	0.16 364	0.19 451	0.15 342

RAFT_R40	0.40 371	0.19 244	0.44 360	0.43 470	0.25 349	0.23 54	0.26 188	0.67 340	0.67 368	0.98 596	0.78 388	0.72 462	0.43 380	0.76 515	0.35 357	0.16 333	0.11 238	0.20 457	0.16 364	0.18 412	0.14 307

RAFT-345	0.40 371	0.18 196	0.40 301	0.38 284	0.22 222	0.33 225	0.26 188	0.61 287	0.51 296	0.74 447	1.79 670	0.45 298	0.33 280	0.66 442	0.36 375	0.14 189	0.11 238	0.18 375	0.14 290	0.13 158	0.13 256

sAnonymous2	0.40 371	0.39 604	0.85 608	0.48 554	0.37 589	0.40 314	0.46 537	0.57 251	0.52 299	0.38 225	0.46 231	0.35 206	0.42 374	0.43 195	0.30 288	0.19 461	0.14 429	0.18 375	0.17 424	0.57 684	0.44 668

CroCo_RVC	0.40 371	0.39 604	0.85 608	0.48 554	0.37 589	0.40 314	0.46 537	0.57 251	0.52 299	0.38 225	0.46 231	0.35 206	0.42 374	0.43 195	0.30 288	0.19 461	0.14 429	0.18 375	0.17 424	0.57 684	0.44 668

111	0.40 371	0.17 153	0.41 312	0.34 137	0.19 109	0.52 400	0.28 241	0.74 408	1.16 630	0.50 296	0.91 468	0.63 407	0.48 414	0.61 387	0.35 357	0.14 189	0.10 98	0.14 172	0.12 198	0.13 158	0.13 256

Hybrid-DGEV-2	0.41 384	0.21 343	0.42 333	0.47 546	0.29 489	0.59 461	0.23 129	0.82 445	0.99 572	0.64 371	0.63 313	0.60 391	0.65 528	0.58 353	0.33 321	0.14 189	0.12 311	0.18 375	0.16 364	0.14 212	0.12 204

rvit_0105_4	0.41 384	0.29 535	0.71 570	0.50 583	0.29 489	0.41 334	0.41 501	0.55 238	0.73 403	0.45 272	0.48 240	0.55 352	0.44 391	0.57 330	0.36 375	0.28 607	0.26 629	0.25 567	0.22 555	0.23 540	0.18 440

raft_robust	0.41 384	0.23 406	0.36 235	0.42 447	0.21 187	0.40 314	0.33 342	0.79 435	0.98 567	0.79 472	0.87 449	0.39 238	0.33 280	0.84 556	0.29 280	0.13 123	0.12 311	0.16 269	0.17 424	0.15 280	0.12 204

CIPLG	0.41 384	0.21 343	0.63 529	0.45 516	0.33 561	0.52 400	0.33 342	0.65 319	0.60 330	0.82 496	0.96 490	0.46 305	0.32 262	0.55 305	0.44 462	0.16 333	0.12 311	0.15 228	0.14 290	0.13 158	0.14 307

LCNet	0.41 384	0.20 296	0.32 159	0.44 491	0.24 315	0.47 379	0.29 250	0.67 340	0.53 303	0.72 436	1.03 530	0.66 431	0.60 492	0.58 353	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.19 423	0.19 487	0.21 498	0.36 640

HHNet	0.41 384	0.17 153	0.41 312	0.34 137	0.37 589	0.33 225	0.34 361	0.69 359	0.75 418	0.86 527	1.30 618	0.52 339	0.32 262	0.52 282	0.35 357	0.15 272	0.11 238	0.19 423	0.15 325	0.15 280	0.24 560

AnonymousM	0.41 384	0.81 684	0.29 93	0.34 137	0.22 222	0.28 140	0.38 450	0.53 231	0.41 226	0.70 418	0.49 244	0.47 308	0.27 184	0.41 167	0.31 297	0.15 272	0.12 311	1.51 713	0.26 613	0.12 105	0.10 64

HITNet	0.41 384	0.26 491	0.45 373	0.33 106	0.17 44	0.63 491	0.30 271	0.93 489	0.64 354	0.71 425	0.82 415	0.64 413	0.52 438	0.59 371	0.43 444	0.14 189	0.10 98	0.15 228	0.13 246	0.19 451	0.12 204
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	0.42 392	0.31 550	0.73 579	0.50 583	0.29 489	0.44 355	0.42 512	0.61 287	0.74 413	0.51 301	0.51 258	0.60 391	0.47 409	0.57 330	0.38 404	0.27 596	0.25 622	0.25 567	0.23 572	0.22 523	0.18 440

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 392	0.20 296	0.74 584	0.38 284	0.43 629	0.39 308	0.26 188	0.94 494	0.49 284	0.53 313	0.77 376	0.93 556	0.45 396	0.63 411	0.24 150	0.16 333	0.10 98	0.17 319	0.18 454	0.20 472	0.20 501

test_sample2	0.42 392	0.22 384	0.43 348	0.33 106	0.21 187	0.58 449	0.39 472	0.95 501	0.67 368	0.63 359	0.77 376	0.69 444	0.57 471	0.61 387	0.38 404	0.19 461	0.14 429	0.18 375	0.16 364	0.19 451	0.18 440

test_sample1	0.42 392	0.22 384	0.46 390	0.34 137	0.23 277	0.58 449	0.35 387	0.99 514	0.49 284	0.62 350	0.75 366	0.69 444	0.61 498	0.58 353	0.44 462	0.18 426	0.14 429	0.17 319	0.15 325	0.17 381	0.17 419

StereoVision	0.42 392	0.28 523	0.45 373	0.49 569	0.28 458	0.38 295	0.38 450	0.72 391	0.62 335	0.44 267	1.14 575	0.54 347	0.39 356	0.56 318	0.34 338	0.21 507	0.24 614	0.25 567	0.24 588	0.26 569	0.16 393

GANet-ADL	0.42 392	0.25 474	0.45 373	0.43 470	0.29 489	0.54 415	0.35 387	0.89 475	0.86 494	0.63 359	0.72 350	0.68 439	0.42 374	0.52 282	0.41 426	0.21 507	0.14 429	0.15 228	0.13 246	0.18 412	0.19 475

OMP-Stereo	0.42 392	0.22 384	0.46 390	0.52 613	0.24 315	0.36 269	0.25 162	0.71 384	0.78 447	0.77 463	0.64 319	0.89 540	0.39 356	0.91 587	0.35 357	0.15 272	0.12 311	0.20 457	0.15 325	0.15 280	0.12 204

PFNet	0.42 392	0.18 196	0.58 505	0.43 470	0.24 315	0.43 346	0.32 330	0.74 408	0.78 447	1.00 604	0.74 364	0.68 439	0.39 356	0.72 489	0.37 394	0.16 333	0.10 98	0.20 457	0.15 325	0.16 339	0.13 256

IRAFT_RVC	0.42 392	0.20 296	0.48 425	0.44 491	0.24 315	0.27 117	0.54 593	0.74 408	0.77 436	0.76 457	0.80 402	0.73 475	0.51 434	0.70 477	0.36 375	0.17 390	0.10 98	0.21 500	0.16 364	0.16 339	0.14 307

FENet	0.42 392	0.22 384	0.38 265	0.39 317	0.24 315	0.55 422	0.32 330	0.79 435	0.70 383	0.71 425	0.72 350	0.63 407	0.57 471	0.62 397	0.44 462	0.19 461	0.13 387	0.19 423	0.17 424	0.18 412	0.19 475

IGEV_i1	0.43 402	0.22 384	0.50 452	0.39 317	0.22 222	0.64 499	0.40 485	0.96 505	0.61 331	0.68 404	0.69 342	0.75 483	0.45 396	0.72 489	0.41 426	0.15 272	0.13 387	0.16 269	0.13 246	0.17 381	0.16 393

FACV-RUCA	0.43 402	0.28 523	0.47 404	0.45 516	0.33 561	0.58 449	0.34 361	0.82 445	0.73 403	0.57 330	0.84 427	0.47 308	0.50 429	0.54 298	0.39 412	0.22 535	0.15 462	0.35 644	0.16 364	0.28 584	0.21 521

TestStereo1	0.43 402	0.23 406	0.41 312	0.51 599	0.24 315	0.34 243	0.40 485	0.77 425	0.90 527	0.68 404	0.96 490	0.48 313	0.46 403	0.91 587	0.32 307	0.16 333	0.13 387	0.18 375	0.15 325	0.14 212	0.13 256

test_5	0.43 402	0.24 448	0.43 348	0.52 613	0.28 458	0.28 140	0.42 512	0.72 391	0.82 471	0.62 350	0.91 468	0.72 462	0.55 462	0.79 535	0.35 357	0.14 189	0.11 238	0.18 375	0.18 454	0.18 412	0.16 393

SA-5K	0.43 402	0.23 406	0.41 312	0.51 599	0.24 315	0.34 243	0.40 485	0.77 425	0.90 527	0.68 404	0.96 490	0.48 313	0.46 403	0.91 587	0.32 307	0.16 333	0.13 387	0.18 375	0.15 325	0.14 212	0.13 256

dd	0.43 402	0.38 596	0.55 491	0.44 491	0.25 349	0.47 379	0.38 450	0.70 375	1.05 601	0.59 334	0.65 322	0.42 275	0.39 356	0.66 442	0.50 498	0.24 566	0.15 462	0.21 500	0.15 325	0.22 523	0.18 440

IIG-Stereo	0.43 402	0.21 343	0.44 360	0.50 583	0.25 349	0.44 355	0.21 78	0.71 384	0.76 427	0.83 508	0.95 486	0.83 515	0.43 380	0.90 580	0.35 357	0.15 272	0.12 311	0.19 423	0.14 290	0.15 280	0.11 141

DN-CSS_ROB	0.43 402	0.26 491	0.62 519	0.40 361	0.29 489	0.44 355	0.27 211	0.77 425	0.75 418	0.72 436	1.09 556	0.48 313	0.43 380	0.69 470	0.37 394	0.15 272	0.12 311	0.21 500	0.19 487	0.18 412	0.16 393

Selective-IGEV-i1	0.44 410	0.20 296	0.53 480	0.41 399	0.22 222	0.62 479	0.50 565	1.01 529	0.88 508	0.63 359	0.81 409	0.79 501	0.38 343	0.54 298	0.38 404	0.16 333	0.13 387	0.15 228	0.13 246	0.15 280	0.15 342

MyStereo05	0.44 410	0.21 343	0.45 373	0.41 399	0.28 458	0.41 334	0.50 565	0.93 489	1.09 618	0.76 457	0.61 308	0.51 333	0.57 471	0.73 496	0.42 434	0.14 189	0.13 387	0.18 375	0.17 424	0.17 381	0.15 342

MyStereo04	0.44 410	0.22 384	0.44 360	0.42 447	0.28 458	0.40 314	0.50 565	1.00 519	1.08 616	0.62 350	0.58 300	0.55 352	0.57 471	0.71 483	0.44 462	0.14 189	0.13 387	0.18 375	0.17 424	0.17 381	0.16 393

mmm	0.44 410	0.27 509	0.46 390	0.38 284	0.24 315	0.61 471	0.35 387	0.94 494	0.53 303	0.72 436	1.05 540	0.63 407	0.50 429	0.57 330	0.45 471	0.18 426	0.15 462	0.23 537	0.20 514	0.20 472	0.18 440

ffm	0.44 410	0.26 491	0.49 438	0.37 244	0.25 349	0.55 422	0.37 428	0.68 350	1.04 597	0.73 442	0.96 490	0.71 453	0.53 444	0.57 330	0.25 183	0.16 333	0.10 98	0.25 567	0.21 537	0.16 339	0.16 393

SA	0.44 410	0.25 474	0.46 390	0.46 538	0.24 315	0.43 346	0.36 410	0.75 415	0.96 560	0.59 334	1.03 530	0.48 313	0.52 438	0.94 603	0.32 307	0.16 333	0.12 311	0.21 500	0.19 487	0.15 280	0.13 256

GwcNet-ADL	0.44 410	0.22 384	0.48 425	0.45 516	0.30 508	0.40 314	0.37 428	0.92 487	0.97 563	0.71 425	0.78 388	0.61 397	0.42 374	0.62 397	0.50 498	0.19 461	0.14 429	0.15 228	0.14 290	0.18 412	0.18 440

TransformOpticalFlow	0.44 410	0.20 296	0.47 404	0.41 399	0.23 277	0.37 282	0.47 545	0.94 494	0.76 427	0.65 380	1.14 575	0.73 475	0.56 469	0.76 515	0.32 307	0.15 272	0.10 98	0.17 319	0.15 325	0.14 212	0.13 256

GMM-Stereo	0.44 410	0.19 244	0.36 235	0.42 447	0.25 349	0.51 394	0.47 545	0.71 384	0.53 303	0.76 457	1.37 627	0.76 491	0.38 343	0.60 377	0.33 321	0.15 272	0.10 98	0.20 457	0.19 487	0.16 339	0.27 583

GES	0.44 410	0.23 406	0.57 501	0.40 361	0.30 508	0.59 461	0.36 410	0.96 505	0.68 375	0.74 447	0.83 421	0.47 308	0.48 414	0.67 453	0.43 444	0.22 535	0.16 496	0.17 319	0.16 364	0.18 412	0.23 551

HCRNet	0.44 410	0.34 568	0.41 312	0.53 623	0.26 397	0.53 408	0.29 250	0.83 450	0.63 346	0.71 425	0.81 409	0.77 497	0.50 429	0.66 442	0.36 375	0.24 566	0.16 496	0.24 554	0.20 514	0.21 498	0.18 440

Hybrid-DGEV-03	0.45 421	0.19 244	0.33 180	0.43 470	0.27 433	0.56 437	0.26 188	0.65 319	0.74 413	0.94 577	1.92 677	0.61 397	0.30 239	0.55 305	0.34 338	0.14 189	0.10 98	0.18 375	0.16 364	0.14 212	0.11 141

DFGA-Net	0.45 421	0.29 535	0.80 604	0.42 447	0.32 549	0.53 408	0.35 387	0.78 431	0.89 524	0.66 393	0.75 366	0.48 313	0.39 356	0.74 504	0.60 542	0.15 272	0.13 387	0.19 423	0.18 454	0.20 472	0.17 419

FLISNet	0.45 421	0.21 343	0.36 235	0.34 137	0.35 577	0.28 140	0.31 299	0.72 391	0.46 265	0.87 535	1.13 570	1.09 605	0.76 584	0.69 470	0.56 531	0.12 62	0.10 98	0.17 319	0.17 424	0.17 381	0.15 342

CoSv	0.45 421	0.21 343	0.36 235	0.34 137	0.35 577	0.28 140	0.31 299	0.72 391	0.46 265	0.87 535	1.13 570	1.09 605	0.76 584	0.69 470	0.56 531	0.12 62	0.10 98	0.17 319	0.17 424	0.17 381	0.15 342

U	0.45 421	0.16 102	0.32 159	0.40 361	0.71 693	3.55 726	0.20 51	0.41 124	0.38 205	0.26 101	0.23 53	0.24 94	0.22 106	0.26 12	0.22 89	0.15 272	0.09 27	0.88 704	0.13 246	0.13 158	0.11 141

CASS	0.45 421	0.27 509	0.42 333	0.48 554	0.22 222	0.61 471	0.34 361	0.97 509	0.62 335	0.71 425	0.85 437	0.61 397	0.55 462	0.57 330	0.41 426	0.29 614	0.16 496	0.22 516	0.18 454	0.22 523	0.28 590
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 421	0.25 474	0.43 348	0.45 516	0.28 458	0.70 526	0.34 361	0.94 494	0.76 427	0.75 449	0.80 402	0.65 426	0.49 419	0.64 426	0.51 508	0.20 488	0.14 429	0.22 516	0.19 487	0.18 412	0.18 440

RAFT_CTSACE	0.45 421	0.20 296	0.44 360	0.45 516	0.27 433	0.34 243	0.39 472	0.60 279	0.73 403	0.76 457	1.44 643	0.83 515	0.38 343	1.08 626	0.26 213	0.12 62	0.13 387	0.18 375	0.16 364	0.15 280	0.11 141

iRaft-Stereo_5w	0.45 421	0.21 343	0.48 425	0.42 447	0.28 458	0.31 193	0.54 593	0.63 302	0.62 335	0.62 350	0.89 461	1.01 579	0.69 549	0.75 510	0.66 561	0.13 123	0.12 311	0.17 319	0.15 325	0.14 212	0.15 342

RAFT	0.45 421	0.22 384	0.45 373	0.47 546	0.26 397	0.54 415	0.47 545	0.66 330	0.58 326	0.80 474	0.82 415	0.94 558	0.57 471	0.75 510	0.34 338	0.17 390	0.15 462	0.22 516	0.20 514	0.16 339	0.12 204

DMCA	0.45 421	0.26 491	0.50 452	0.38 284	0.28 458	0.51 394	0.34 361	0.93 489	0.68 375	0.75 449	0.83 421	0.79 501	0.53 444	0.51 275	0.54 524	0.21 507	0.16 496	0.21 500	0.16 364	0.19 451	0.21 521

Select-FE	0.46 432	0.24 448	0.88 615	0.42 447	0.35 577	0.33 225	0.19 32	0.90 480	0.37 195	0.60 338	1.01 516	0.97 565	0.80 602	0.72 489	0.28 257	0.16 333	0.12 311	0.17 319	0.20 514	0.15 280	0.24 560

PAM_32	0.46 432	0.19 244	0.67 550	0.39 317	0.24 315	0.75 549	0.27 211	0.95 501	0.34 155	0.68 404	0.44 222	1.91 689	0.65 528	0.62 397	0.26 213	0.15 272	0.10 98	0.16 269	0.15 325	0.14 212	0.13 256

PAM	0.46 432	0.19 244	0.70 565	0.40 361	0.26 397	0.75 549	0.33 342	0.85 457	0.34 155	0.70 418	0.46 231	1.83 684	0.63 511	0.61 387	0.26 213	0.15 272	0.10 98	0.16 269	0.14 290	0.14 212	0.13 256

UGAM-zero	0.46 432	0.19 244	0.62 519	0.37 244	0.23 277	0.34 243	0.21 78	1.15 592	0.39 217	0.66 393	0.61 308	1.70 681	0.91 629	0.75 510	0.25 183	0.14 189	0.11 238	0.15 228	0.12 198	0.13 158	0.13 256

test_sample3	0.46 432	0.25 474	0.50 452	0.35 184	0.23 277	0.69 521	0.37 428	1.15 592	0.81 466	0.75 449	0.79 399	0.66 431	0.49 419	0.63 411	0.46 482	0.21 507	0.15 462	0.20 457	0.19 487	0.21 498	0.19 475

IER	0.46 432	0.23 406	0.50 452	0.38 284	0.28 458	0.69 521	0.35 387	0.80 439	0.66 363	0.83 508	0.94 476	0.75 483	0.77 591	0.60 377	0.42 434	0.17 390	0.14 429	0.17 319	0.17 424	0.17 381	0.15 342

BSDual-CNN	0.46 432	0.25 474	0.43 348	0.45 516	0.28 458	0.77 556	0.40 485	0.94 494	0.76 427	0.75 449	0.80 402	0.76 491	0.54 456	0.64 426	0.43 444	0.20 488	0.14 429	0.22 516	0.19 487	0.18 412	0.18 440

STrans-v2	0.46 432	0.20 296	0.48 425	0.40 361	0.24 315	0.55 422	0.50 565	1.07 554	0.73 403	0.65 380	1.05 540	0.72 462	0.69 549	0.72 489	0.33 321	0.14 189	0.10 98	0.17 319	0.14 290	0.13 158	0.12 204

Prome-Stereo	0.46 432	0.19 244	0.35 220	0.44 491	0.26 397	0.40 314	0.45 533	0.68 350	0.44 250	0.96 586	1.84 673	0.59 385	0.67 539	0.61 387	0.32 307	0.14 189	0.11 238	0.16 269	0.14 290	0.16 339	0.29 597

ICVP	0.46 432	0.25 474	0.38 265	0.48 554	0.28 458	0.58 449	0.43 520	1.00 519	0.70 383	0.67 398	0.95 486	0.75 483	0.55 462	0.53 291	0.54 524	0.23 553	0.17 517	0.19 423	0.17 424	0.19 451	0.20 501
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 432	0.34 568	0.86 613	0.50 583	0.37 589	0.81 575	0.50 565	0.72 391	0.65 359	0.51 301	0.65 322	0.45 298	0.45 396	0.64 426	0.38 404	0.24 566	0.24 614	0.22 516	0.21 537	0.23 540	0.23 551

CFNet_pseudo	0.46 432	0.24 448	0.52 473	0.37 244	0.27 433	0.58 449	0.30 271	0.86 461	0.88 508	0.82 496	1.03 530	0.75 483	0.47 409	0.58 353	0.44 462	0.17 390	0.12 311	0.24 554	0.16 364	0.24 553	0.19 475

ACVNet	0.46 432	0.23 406	0.36 235	0.39 317	0.28 458	0.58 449	0.40 485	0.87 468	0.80 458	0.64 371	0.96 490	0.79 501	0.60 492	0.63 411	0.67 564	0.17 390	0.15 462	0.16 269	0.15 325	0.18 412	0.15 342

BEATNet_4x	0.46 432	0.32 555	0.56 497	0.37 244	0.19 109	0.63 491	0.35 387	1.01 529	0.72 396	0.77 463	0.83 421	0.70 449	0.59 488	0.68 464	0.53 519	0.16 333	0.12 311	0.16 269	0.14 290	0.24 553	0.16 393

ccs_rob	0.46 432	0.24 448	0.52 473	0.37 244	0.27 433	0.58 449	0.31 299	0.86 461	0.88 508	0.82 496	1.02 525	0.75 483	0.47 409	0.58 353	0.44 462	0.17 390	0.12 311	0.24 554	0.16 364	0.24 553	0.19 475

G2L-ROB	0.47 447	0.19 244	0.42 333	0.35 184	0.22 222	0.57 443	0.42 512	1.14 588	0.71 394	0.84 515	0.75 366	1.09 605	0.53 444	0.74 504	0.53 519	0.17 390	0.12 311	0.14 172	0.12 198	0.17 381	0.19 475

rvit_0105_3	0.47 447	0.34 568	0.77 600	0.54 630	0.31 532	0.49 387	0.47 545	0.63 302	0.79 456	0.65 380	0.59 301	0.64 413	0.50 429	0.65 433	0.39 412	0.29 614	0.27 638	0.29 618	0.28 628	0.21 498	0.20 501

rvit_stereo_0075_2	0.47 447	0.37 586	0.70 565	0.53 623	0.46 648	0.43 346	0.36 410	0.81 443	0.67 368	0.55 323	0.74 364	0.59 385	0.43 380	0.63 411	0.43 444	0.32 637	0.23 604	0.35 644	0.25 598	0.30 597	0.25 567

test_sample5	0.47 447	0.26 491	0.49 438	0.36 218	0.22 222	0.64 499	0.39 472	1.13 579	0.81 466	0.77 463	0.94 476	0.64 413	0.54 456	0.65 433	0.43 444	0.21 507	0.16 496	0.22 516	0.20 514	0.22 523	0.20 501

test_sample4	0.47 447	0.26 491	0.50 452	0.35 184	0.22 222	0.69 521	0.38 450	1.15 592	0.81 466	0.78 467	0.82 415	0.62 404	0.53 444	0.63 411	0.44 462	0.21 507	0.15 462	0.21 500	0.19 487	0.21 498	0.19 475

DispNO	0.47 447	0.23 406	0.71 570	0.39 317	0.31 532	0.60 468	0.38 450	0.89 475	0.77 436	0.75 449	0.84 427	0.72 462	0.54 456	0.73 496	0.46 482	0.19 461	0.14 429	0.20 457	0.18 454	0.16 339	0.17 419

CoDeX	0.47 447	0.20 296	0.49 438	0.42 447	0.25 349	0.75 549	0.36 410	1.27 645	0.80 458	0.82 496	0.96 490	0.62 404	0.57 471	0.60 377	0.36 375	0.17 390	0.12 311	0.17 319	0.15 325	0.16 339	0.14 307

ARAFT	0.47 447	0.24 448	0.79 602	0.42 447	0.25 349	0.55 422	0.55 598	0.75 415	0.81 466	0.89 549	0.75 366	0.73 475	0.47 409	0.88 572	0.37 394	0.15 272	0.12 311	0.23 537	0.22 555	0.14 212	0.13 256

SFCPSM	0.47 447	0.21 343	0.55 491	0.40 361	0.27 433	0.87 594	0.37 428	1.33 656	0.77 436	0.80 474	0.84 427	0.54 347	0.49 419	0.57 330	0.37 394	0.18 426	0.13 387	0.18 375	0.20 514	0.16 339	0.15 342

cf-r	0.47 447	0.23 406	0.41 312	0.39 317	0.23 277	0.59 461	0.37 428	0.88 473	0.85 489	0.72 436	1.05 540	0.94 558	0.62 505	0.56 318	0.54 524	0.21 507	0.14 429	0.17 319	0.19 487	0.15 280	0.15 342

GANet-RSSM	0.47 447	0.21 343	0.37 252	0.38 284	0.25 349	0.58 449	0.36 410	1.07 554	0.78 447	0.68 404	1.01 516	0.86 525	0.67 539	0.62 397	0.44 462	0.21 507	0.15 462	0.18 375	0.18 454	0.18 412	0.17 419

CCAANet	0.47 447	0.20 296	0.47 404	0.41 399	0.28 458	0.67 516	0.31 299	0.99 514	0.75 418	0.63 359	1.22 597	0.69 444	0.52 438	0.79 535	0.42 434	0.14 189	0.13 387	0.19 423	0.19 487	0.15 280	0.19 475

MLCV	0.47 447	0.24 448	0.61 515	0.37 244	0.17 44	0.61 471	0.33 342	0.80 439	0.87 504	0.94 577	1.13 570	0.72 462	0.43 380	0.89 578	0.51 508	0.13 123	0.10 98	0.13 115	0.11 157	0.14 212	0.12 204

G2L-Stereo_test	0.48 460	0.20 296	0.40 301	0.34 137	0.23 277	0.57 443	0.58 609	1.10 565	0.77 436	0.86 527	0.94 476	0.95 560	0.54 456	0.68 464	0.60 542	0.16 333	0.12 311	0.14 172	0.12 198	0.15 280	0.15 342

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 460	0.21 343	1.26 663	0.39 317	0.51 661	0.28 140	0.30 271	1.25 641	0.44 250	0.68 404	1.11 559	0.86 525	0.33 280	0.67 453	0.27 234	0.15 272	0.11 238	0.17 319	0.20 514	0.22 523	0.24 560

DualNet	0.48 460	0.26 491	0.49 438	0.36 218	0.22 222	0.64 499	0.39 472	1.13 579	0.81 466	0.80 474	1.03 530	0.64 413	0.54 456	0.65 433	0.43 444	0.21 507	0.16 496	0.22 516	0.20 514	0.22 523	0.20 501

PCWNet_CMD	0.48 460	0.24 448	0.52 473	0.39 317	0.27 433	0.63 491	0.30 271	0.95 501	0.96 560	0.86 527	1.07 550	0.79 501	0.44 391	0.57 330	0.43 444	0.17 390	0.12 311	0.21 500	0.16 364	0.24 553	0.19 475

gwcnet-sp	0.48 460	0.23 406	0.70 565	0.40 361	0.26 397	0.81 575	0.41 501	0.89 475	0.84 481	0.91 562	0.76 372	0.66 431	0.61 498	0.66 442	0.50 498	0.18 426	0.17 517	0.18 375	0.18 454	0.18 412	0.18 440

scenet	0.48 460	0.23 406	0.70 565	0.40 361	0.26 397	0.81 575	0.41 501	0.89 475	0.84 481	0.91 562	0.76 372	0.66 431	0.61 498	0.66 442	0.50 498	0.18 426	0.17 517	0.18 375	0.18 454	0.18 412	0.18 440

ssnet	0.48 460	0.23 406	0.70 565	0.40 361	0.26 397	0.81 575	0.41 501	0.89 475	0.84 481	0.91 562	0.76 372	0.66 431	0.61 498	0.66 442	0.50 498	0.18 426	0.17 517	0.18 375	0.18 454	0.18 412	0.18 440

Sa-1000	0.48 460	0.24 448	0.41 312	0.45 516	0.25 349	0.59 461	0.34 361	0.81 443	0.93 546	0.82 496	1.50 650	0.53 343	0.45 396	0.92 590	0.30 288	0.15 272	0.12 311	0.21 500	0.19 487	0.15 280	0.13 256

UDGNet	0.48 460	0.77 681	0.50 452	0.48 554	0.31 532	0.41 334	0.34 361	0.70 375	0.92 539	0.65 380	0.60 303	0.58 370	0.43 380	0.63 411	0.41 426	0.32 637	0.15 462	0.66 695	0.19 487	0.36 633	0.21 521

PSMNet-ADL	0.48 460	0.27 509	0.40 301	0.48 554	0.30 508	0.68 519	0.37 428	0.90 480	0.80 458	0.61 346	0.80 402	0.92 553	0.62 505	0.72 489	0.63 553	0.23 553	0.18 542	0.18 375	0.20 514	0.22 523	0.20 501

PSM-AAD	0.48 460	0.20 296	0.37 252	0.43 470	0.23 277	0.56 437	0.50 565	0.65 319	0.70 383	1.07 630	1.12 563	0.58 370	0.92 634	0.61 387	0.32 307	0.15 272	0.11 238	0.25 567	0.26 613	0.18 412	0.43 667

KYRaft	0.48 460	0.20 296	0.38 265	0.44 491	0.23 277	0.44 355	0.37 428	0.66 330	0.41 226	0.94 577	1.73 666	0.79 501	0.41 371	0.63 411	0.31 297	0.16 333	0.11 238	0.18 375	0.22 555	0.16 339	0.78 698

ASMatch	0.48 460	0.19 244	0.45 373	0.39 317	0.28 458	0.37 282	0.26 188	0.74 408	0.68 375	0.76 457	2.34 690	0.61 397	0.52 438	0.62 397	0.37 394	0.14 189	0.12 311	0.17 319	0.15 325	0.14 212	0.21 521

DEmStereo	0.48 460	0.17 153	0.50 452	0.38 284	0.25 349	0.59 461	0.34 361	0.63 302	0.74 413	0.89 549	1.66 662	0.58 370	1.06 656	0.60 377	0.42 434	0.14 189	0.11 238	0.16 269	0.16 364	0.14 212	0.15 342

PSMNet-RSSM	0.48 460	0.22 384	0.38 265	0.42 447	0.25 349	0.50 389	0.37 428	1.10 565	0.77 436	0.70 418	1.06 547	0.84 518	0.64 522	0.62 397	0.47 489	0.23 553	0.15 462	0.23 537	0.25 598	0.20 472	0.19 475

CFNet-ft	0.48 460	0.23 406	0.36 235	0.40 361	0.26 397	0.64 499	0.37 428	0.87 468	0.85 489	0.64 371	1.00 513	1.01 579	0.64 522	0.61 387	0.53 519	0.23 553	0.15 462	0.24 554	0.21 537	0.23 540	0.18 440

MSMDNet	0.48 460	0.24 448	0.52 473	0.39 317	0.27 433	0.63 491	0.30 271	0.96 505	0.96 560	0.86 527	1.07 550	0.79 501	0.44 391	0.57 330	0.43 444	0.17 390	0.12 311	0.20 457	0.16 364	0.23 540	0.19 475

CFNet_RVC	0.48 460	0.23 406	0.36 235	0.40 361	0.26 397	0.64 499	0.37 428	0.87 468	0.85 489	0.64 371	1.00 513	1.01 579	0.64 522	0.61 387	0.53 519	0.23 553	0.15 462	0.24 554	0.21 537	0.23 540	0.18 440

G2L-Stereo	0.49 478	0.23 406	0.48 425	0.43 470	0.26 397	0.47 379	0.42 512	0.93 489	0.78 447	0.84 515	0.86 441	0.91 547	0.52 438	0.78 528	0.70 572	0.20 488	0.17 517	0.22 516	0.18 454	0.17 381	0.21 521

DCVSM-stereo	0.49 478	0.27 509	0.53 480	0.39 317	0.29 489	0.51 394	0.26 188	0.75 415	0.75 418	1.11 640	0.75 366	1.05 593	0.72 570	0.60 377	0.47 489	0.20 488	0.19 562	0.24 554	0.20 514	0.25 562	0.30 606

test_sample6	0.49 478	0.26 491	0.50 452	0.37 244	0.22 222	0.63 491	0.40 485	1.12 577	0.83 476	0.80 474	1.03 530	0.66 431	0.55 462	0.67 453	0.46 482	0.22 535	0.16 496	0.22 516	0.22 555	0.23 540	0.21 521

qqq1	0.49 478	0.23 406	0.62 519	0.34 137	0.20 155	0.62 479	0.34 361	1.21 617	1.02 586	0.81 487	1.01 516	0.71 453	0.65 528	0.84 556	0.34 338	0.19 461	0.15 462	0.14 172	0.12 198	0.15 280	0.14 307

fff1	0.49 478	0.23 406	0.62 519	0.34 137	0.20 155	0.62 479	0.34 361	1.21 617	1.02 586	0.81 487	1.01 516	0.71 453	0.65 528	0.84 556	0.34 338	0.19 461	0.15 462	0.14 172	0.12 198	0.15 280	0.14 307

ff1	0.49 478	0.26 491	0.49 438	0.37 244	0.25 349	0.55 422	0.37 428	0.68 350	1.04 597	0.73 442	0.96 490	0.71 453	0.53 444	1.01 610	0.88 614	0.16 333	0.10 98	0.25 567	0.21 537	0.16 339	0.16 393

GMStereo_Zeroshot	0.49 478	0.44 622	0.74 584	0.49 569	0.27 433	0.56 437	0.29 250	0.73 402	0.76 427	0.86 527	0.94 476	0.91 547	0.36 327	0.74 504	0.43 444	0.26 586	0.14 429	0.26 586	0.15 325	0.36 633	0.18 440

ToySt	0.49 478	0.27 509	0.75 590	0.40 361	0.27 433	0.64 499	0.49 560	0.84 454	0.77 436	0.60 338	0.83 421	0.88 536	0.66 536	0.70 477	0.56 531	0.16 333	0.17 517	0.21 500	0.20 514	0.21 498	0.19 475

anonymousa	0.49 478	0.20 296	0.42 333	0.38 284	0.23 277	0.91 598	0.35 387	0.75 415	0.62 335	0.85 519	1.54 655	1.06 595	0.66 536	0.51 275	0.43 444	0.16 333	0.13 387	0.19 423	0.21 537	0.16 339	0.14 307

hknet	0.49 478	0.25 474	0.51 467	0.45 516	0.29 489	0.77 556	0.40 485	0.94 494	0.83 476	0.75 449	0.80 402	0.97 565	0.61 498	0.73 496	0.45 471	0.18 426	0.14 429	0.22 516	0.19 487	0.18 412	0.18 440

psmg	0.49 478	0.25 474	0.43 348	0.41 399	0.28 458	0.85 590	0.43 520	0.99 514	0.76 427	0.91 562	0.94 476	0.76 491	0.54 456	0.64 426	0.43 444	0.20 488	0.15 462	0.20 457	0.20 514	0.18 412	0.18 440

DRaft	0.49 478	0.17 153	0.47 404	0.37 244	0.25 349	0.58 449	0.40 485	0.65 319	0.85 489	1.02 612	1.75 669	0.50 327	0.82 608	0.63 411	0.40 420	0.13 123	0.11 238	0.16 269	0.16 364	0.14 212	0.15 342

GrayStereo	0.49 478	0.19 244	0.42 333	0.46 538	0.28 458	0.53 408	0.67 635	0.69 359	0.63 346	1.02 612	1.47 649	0.78 499	0.76 584	0.56 318	0.33 321	0.14 189	0.12 311	0.17 319	0.17 424	0.15 280	0.29 597

GwcNet-RSSM	0.49 478	0.24 448	0.42 333	0.40 361	0.23 277	0.55 422	0.38 450	0.93 489	0.93 546	0.71 425	1.16 586	0.86 525	0.60 492	0.62 397	0.66 561	0.21 507	0.14 429	0.19 423	0.20 514	0.16 339	0.15 342

UCFNet_RVC	0.49 478	0.26 491	0.35 220	0.39 317	0.26 397	0.64 499	0.36 410	1.15 592	0.84 481	0.67 398	0.88 457	0.88 536	0.59 488	0.58 353	0.45 471	0.24 566	0.17 517	0.27 600	0.27 620	0.25 562	0.23 551

iResNet	0.49 478	0.29 535	0.79 602	0.42 447	0.21 187	0.61 471	0.40 485	0.82 445	0.99 572	0.87 535	1.12 563	0.69 444	0.53 444	0.78 528	0.51 508	0.15 272	0.11 238	0.14 172	0.12 198	0.17 381	0.15 342

MWDA-net	0.50 494	0.23 406	0.58 505	0.41 399	0.30 508	0.78 560	0.48 553	0.83 450	0.86 494	0.98 596	0.85 437	0.72 462	0.81 603	0.75 510	0.42 434	0.19 461	0.13 387	0.18 375	0.18 454	0.19 451	0.21 521

PStereo	0.50 494	0.75 677	0.42 333	0.37 244	0.28 458	0.55 422	0.46 537	0.54 234	0.88 508	0.53 313	0.33 156	0.51 333	0.51 434	0.78 528	0.67 564	0.51 689	0.25 622	0.30 627	0.27 620	0.59 687	0.49 684

CFNet_ucs	0.50 494	0.24 448	0.55 491	0.38 284	0.31 532	0.58 449	0.33 342	0.98 512	0.93 546	0.88 545	1.19 594	0.80 510	0.49 419	0.63 411	0.43 444	0.21 507	0.15 462	0.26 586	0.18 454	0.26 569	0.22 543

NINENet	0.50 494	0.29 535	0.51 467	0.45 516	0.32 549	0.70 526	0.34 361	1.10 565	0.88 508	0.80 474	0.94 476	0.65 426	0.49 419	0.73 496	0.51 508	0.22 535	0.20 576	0.25 567	0.18 454	0.22 523	0.21 521

AACVNet	0.50 494	0.23 406	0.49 438	0.46 538	0.29 489	0.52 400	0.38 450	0.90 480	0.55 314	0.81 487	1.03 530	1.00 575	0.70 562	0.83 551	0.54 524	0.21 507	0.18 542	0.24 554	0.18 454	0.23 540	0.20 501

CrosDoStereo	0.50 494	0.18 196	0.45 373	0.38 284	0.24 315	0.40 314	1.18 701	0.67 340	0.86 494	0.94 577	1.37 627	0.63 407	0.77 591	0.65 433	0.45 471	0.15 272	0.12 311	0.17 319	0.18 454	0.14 212	0.14 307

DeepStereo_LL	0.50 494	0.18 196	0.45 373	0.38 284	0.24 315	0.40 314	1.18 701	0.67 340	0.86 494	0.94 577	1.37 627	0.63 407	0.77 591	0.65 433	0.45 471	0.15 272	0.12 311	0.17 319	0.18 454	0.14 212	0.14 307

THIR-Stereo	0.50 494	0.18 196	0.45 373	0.38 284	0.23 277	0.75 549	0.67 635	0.66 330	0.87 504	1.02 612	1.40 633	0.72 462	0.76 584	0.62 397	0.42 434	0.15 272	0.11 238	0.17 319	0.18 454	0.14 212	0.15 342

AdaStereo	0.50 494	0.32 555	0.47 404	0.48 554	0.25 349	0.67 516	0.32 330	1.17 605	0.88 508	0.75 449	0.99 510	0.75 483	0.49 419	0.67 453	0.46 482	0.27 596	0.12 311	0.28 608	0.18 454	0.23 540	0.18 440
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	0.51 503	0.23 406	0.62 519	0.34 137	0.20 155	0.62 479	0.34 361	1.21 617	1.02 586	0.81 487	1.01 516	0.71 453	0.65 528	0.84 556	0.55 529	0.19 461	0.15 462	0.18 375	0.16 364	0.18 412	0.18 440

tta	0.51 503	0.23 406	0.62 519	0.34 137	0.20 155	0.62 479	0.34 361	1.21 617	1.02 586	0.81 487	1.01 516	0.71 453	0.65 528	0.84 556	0.55 529	0.19 461	0.15 462	0.18 375	0.16 364	0.15 280	0.14 307

DAS	0.51 503	0.25 474	0.60 513	0.48 554	0.31 532	0.58 449	0.41 501	0.83 450	0.97 563	0.89 549	1.12 563	0.70 449	0.75 581	0.82 543	0.43 444	0.17 390	0.13 387	0.18 375	0.15 325	0.20 472	0.18 440

SepStereo	0.51 503	0.25 474	0.60 513	0.48 554	0.31 532	0.58 449	0.41 501	0.83 450	0.97 563	0.89 549	1.12 563	0.70 449	0.75 581	0.93 596	0.43 444	0.17 390	0.13 387	0.18 375	0.15 325	0.20 472	0.18 440

acv_ft	0.51 503	0.23 406	0.56 497	0.44 491	0.28 458	0.86 593	0.39 472	0.91 485	0.80 458	0.97 591	0.96 490	0.79 501	0.59 488	0.63 411	0.87 611	0.17 390	0.15 462	0.16 269	0.15 325	0.17 381	0.15 342

DMCA-RVC	0.51 503	0.30 545	0.59 507	0.50 583	0.32 549	0.54 415	0.38 450	0.86 461	0.68 375	0.94 577	0.86 441	0.91 547	0.68 545	0.70 477	0.59 540	0.23 553	0.18 542	0.31 628	0.23 572	0.26 569	0.19 475

CFNet	0.51 503	0.29 535	0.46 390	0.41 399	0.27 433	0.70 526	0.32 330	1.13 579	1.00 579	0.72 436	1.07 550	0.85 520	0.60 492	0.76 515	0.52 515	0.19 461	0.14 429	0.23 537	0.23 572	0.21 498	0.16 393

HSM	0.51 503	0.24 448	0.41 312	0.39 317	0.24 315	0.75 549	0.40 485	1.22 625	0.75 418	0.81 487	0.91 468	1.21 627	0.69 549	0.87 569	0.46 482	0.17 390	0.13 387	0.17 319	0.14 290	0.17 381	0.17 419

MWSP-net	0.52 511	0.23 406	0.54 485	0.45 516	0.30 508	0.70 526	0.81 670	1.02 533	0.92 539	0.75 449	0.78 388	0.91 547	0.73 573	0.62 397	0.52 515	0.19 461	0.15 462	0.19 423	0.18 454	0.21 498	0.22 543

RT-IGEV	0.52 511	0.19 244	0.59 507	0.40 361	0.25 349	0.79 564	0.62 622	1.15 592	0.74 413	0.89 549	0.99 510	1.18 626	0.61 498	0.65 433	0.31 297	0.19 461	0.13 387	0.17 319	0.13 246	0.15 280	0.20 501

DDVS	0.52 511	0.30 545	0.56 497	0.41 399	0.31 532	0.71 532	0.34 361	0.91 485	0.67 368	0.85 519	0.89 461	1.12 613	0.46 403	0.86 567	0.60 542	0.22 535	0.16 496	0.22 516	0.18 454	0.25 562	0.26 573

UGAM	0.52 511	0.22 384	0.46 390	0.45 516	0.25 349	0.41 334	0.52 584	0.62 292	1.16 630	0.76 457	1.13 570	1.32 645	0.57 471	1.00 609	0.53 519	0.17 390	0.14 429	0.25 567	0.21 537	0.15 280	0.13 256

test_sample7	0.52 511	0.29 535	0.50 452	0.36 218	0.27 433	0.62 479	0.41 501	1.06 550	0.88 508	0.92 570	0.86 441	0.85 520	0.69 549	0.68 464	0.50 498	0.26 586	0.20 576	0.27 600	0.26 613	0.27 580	0.24 560

ac_64	0.52 511	0.22 384	0.50 452	0.45 516	0.28 458	0.80 570	0.45 533	1.02 533	0.61 331	0.91 562	0.83 421	1.07 600	0.68 545	0.74 504	0.70 572	0.21 507	0.18 542	0.20 457	0.19 487	0.18 412	0.15 342

iResNetv2_ROB	0.52 511	0.27 509	0.69 561	0.38 284	0.25 349	0.62 479	0.35 387	1.17 605	1.01 583	0.99 599	1.06 547	0.88 536	0.67 539	0.66 442	0.39 412	0.19 461	0.13 387	0.15 228	0.11 157	0.18 412	0.16 393

iResNet_ROB	0.52 511	0.21 343	0.53 480	0.37 244	0.21 187	0.61 471	0.29 250	1.51 686	1.32 662	0.90 557	1.02 525	0.80 510	0.62 505	0.76 515	0.43 444	0.16 333	0.12 311	0.13 115	0.09 15	0.15 280	0.18 440

coex_refinement	0.53 519	0.21 343	0.39 287	0.44 491	0.30 508	0.76 555	0.39 472	1.09 562	0.90 527	0.85 519	1.12 563	1.00 575	0.56 469	0.63 411	0.81 595	0.21 507	0.13 387	0.16 269	0.16 364	0.20 472	0.21 521

ITSA-stereo	0.53 519	0.28 523	0.52 473	0.40 361	0.23 277	0.56 437	0.34 361	1.24 637	1.24 645	0.80 474	0.81 409	0.72 462	0.58 481	0.82 543	0.65 558	0.21 507	0.17 517	0.23 537	0.21 537	0.22 523	0.26 573

mmx	0.53 519	0.26 491	0.49 438	0.37 244	0.25 349	0.55 422	0.37 428	1.16 600	1.03 591	0.73 442	0.96 490	0.71 453	0.53 444	1.01 610	0.88 614	0.20 488	0.15 462	0.25 567	0.21 537	0.22 523	0.20 501

xxx	0.53 519	0.26 491	0.49 438	0.37 244	0.25 349	0.55 422	0.37 428	1.16 600	1.03 591	0.73 442	0.96 490	0.71 453	0.53 444	1.01 610	0.88 614	0.20 488	0.15 462	0.25 567	0.21 537	0.22 523	0.20 501

AASNet	0.53 519	0.25 474	0.52 473	0.49 569	0.32 549	0.74 543	0.40 485	1.50 683	0.86 494	0.86 527	0.92 472	0.64 413	0.59 488	0.59 371	0.79 590	0.23 553	0.19 562	0.20 457	0.16 364	0.21 498	0.19 475

LMCR-Stereo	0.53 519	0.30 545	0.53 480	0.58 648	0.30 508	0.83 586	0.36 410	1.19 610	0.76 427	0.88 545	1.04 536	0.56 355	0.62 505	0.82 543	0.67 564	0.19 461	0.15 462	0.19 423	0.14 290	0.23 540	0.17 419

RAFT + AFF	0.53 519	0.29 535	0.75 590	0.51 599	0.32 549	0.63 491	0.60 615	1.00 519	0.91 534	0.78 467	0.87 449	0.83 515	0.58 481	0.80 537	0.47 489	0.17 390	0.20 576	0.23 537	0.22 555	0.18 412	0.18 440

UPFNet	0.53 519	0.24 448	0.51 467	0.45 516	0.38 599	0.84 589	0.49 560	0.99 514	0.75 418	0.87 535	0.88 457	0.86 525	0.64 522	0.80 537	0.71 577	0.20 488	0.20 576	0.20 457	0.20 514	0.19 451	0.15 342

RASNet	0.53 519	0.22 384	0.52 473	0.38 284	0.22 222	0.68 519	0.38 450	0.97 509	0.88 508	0.73 442	1.04 536	1.03 586	0.92 634	0.90 580	0.86 605	0.16 333	0.14 429	0.14 172	0.17 424	0.15 280	0.13 256

HSM-Net_RVC	0.53 519	0.22 384	0.35 220	0.37 244	0.21 187	0.85 590	0.37 428	1.23 630	0.93 546	0.90 557	1.15 581	1.26 632	0.63 511	0.72 489	0.48 493	0.17 390	0.13 387	0.16 269	0.15 325	0.17 381	0.15 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 519	0.32 555	0.64 534	0.44 491	0.30 508	0.66 511	0.44 530	1.04 541	0.88 508	0.91 562	0.91 468	0.99 571	0.60 492	0.68 464	0.60 542	0.21 507	0.17 517	0.22 516	0.22 555	0.21 498	0.21 521
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	0.53 519	0.34 568	0.59 507	0.41 399	0.30 508	0.50 389	0.43 520	1.19 610	0.70 383	0.85 519	1.05 540	0.86 525	0.55 462	0.84 556	0.51 508	0.29 614	0.23 604	0.22 516	0.22 555	0.26 569	0.25 567

MEA-ACV	0.54 531	0.23 406	0.61 515	0.41 399	0.28 458	0.71 532	0.43 520	1.18 608	0.88 508	0.85 519	0.94 476	1.04 588	0.85 616	0.73 496	0.57 534	0.18 426	0.17 517	0.20 457	0.24 588	0.18 412	0.21 521

rvit_105_1	0.54 531	0.40 609	0.76 595	0.58 648	0.37 589	0.59 461	0.68 640	0.70 375	0.94 553	0.82 496	0.69 342	0.73 475	0.58 481	0.78 528	0.54 524	0.32 637	0.29 647	0.31 628	0.34 657	0.23 540	0.20 501

UNet	0.54 531	0.26 491	0.66 546	0.44 491	0.40 610	0.99 617	0.41 501	0.98 512	0.75 418	0.83 508	0.89 461	1.04 588	0.72 570	0.73 496	0.62 549	0.19 461	0.14 429	0.20 457	0.17 424	0.20 472	0.17 419

1111x	0.55 534	0.22 384	0.46 390	0.38 284	0.20 155	0.66 511	0.43 520	1.23 630	0.99 572	0.71 425	0.99 510	0.95 560	0.69 549	0.90 580	1.08 652	0.18 426	0.17 517	0.18 375	0.19 487	0.20 472	0.18 440

ADLNet2	0.55 534	0.25 474	0.65 540	0.47 546	0.30 508	0.83 586	0.50 565	1.05 546	0.95 559	0.80 474	0.98 505	0.99 571	0.69 549	0.77 523	0.73 580	0.20 488	0.16 496	0.17 319	0.18 454	0.21 498	0.21 521

GEStereo_RVC	0.55 534	0.29 535	0.63 529	0.49 569	0.31 532	0.70 526	0.54 593	1.22 625	0.92 539	0.82 496	0.85 437	0.85 520	0.63 511	0.90 580	0.65 558	0.24 566	0.16 496	0.19 423	0.16 364	0.21 498	0.22 543

ADLNet	0.55 534	0.27 509	0.51 467	0.44 491	0.35 577	0.78 560	0.46 537	1.08 558	0.86 494	0.99 599	0.98 505	0.92 553	0.63 511	0.69 470	0.81 595	0.22 535	0.16 496	0.22 516	0.22 555	0.21 498	0.21 521

MMNet	0.55 534	0.25 474	0.61 515	0.43 470	0.34 570	1.07 631	0.39 472	0.87 468	0.91 534	0.91 562	0.93 475	0.86 525	0.76 584	0.81 540	0.76 585	0.15 272	0.14 429	0.18 375	0.19 487	0.20 472	0.16 393

delet	0.55 534	0.24 448	0.55 491	0.44 491	0.33 561	1.07 631	0.50 565	1.00 519	0.86 494	0.85 519	0.96 490	0.90 545	0.63 511	0.83 551	0.74 583	0.18 426	0.18 542	0.20 457	0.21 537	0.16 339	0.15 342

psm_up	0.55 534	0.26 491	0.47 404	0.49 569	0.32 549	0.65 509	0.56 604	1.04 541	0.82 471	0.82 496	0.88 457	1.01 579	0.94 640	0.74 504	0.61 546	0.21 507	0.25 622	0.26 586	0.23 572	0.21 498	0.20 501

hitnet-ft	0.55 534	0.27 509	0.39 287	0.41 399	0.28 458	0.78 560	0.40 485	0.92 487	0.90 527	0.82 496	1.01 516	1.13 619	0.70 562	0.78 528	0.67 564	0.28 607	0.20 576	0.28 608	0.22 555	0.29 588	0.26 573

DSFCA	0.55 534	0.25 474	0.62 519	0.40 361	0.36 582	0.74 543	0.52 584	1.04 541	0.82 471	1.06 627	0.84 427	0.89 540	0.63 511	0.99 606	0.58 535	0.25 576	0.21 586	0.21 500	0.21 537	0.21 498	0.19 475

FADNet_RVC	0.55 534	0.37 586	1.17 653	0.44 491	0.31 532	0.56 437	0.34 361	1.06 550	0.88 508	0.67 398	0.90 465	0.61 397	0.65 528	0.93 596	0.70 572	0.21 507	0.18 542	0.26 586	0.23 572	0.31 603	0.28 590

STTStereo	0.55 534	0.37 586	0.76 595	0.44 491	0.31 532	0.60 468	0.44 530	0.96 505	0.86 494	0.99 599	0.90 465	0.96 563	0.58 481	0.71 483	0.61 546	0.25 576	0.23 604	0.26 586	0.32 652	0.24 553	0.23 551

Selective-IGEV-i16pc	0.56 545	0.20 296	1.13 646	0.40 361	0.31 532	2.00 700	0.66 632	0.68 350	1.11 620	0.51 301	0.81 409	0.68 439	0.36 327	0.67 453	0.40 420	0.31 625	0.17 517	0.17 319	0.18 454	0.19 451	0.20 501

ISRNet	0.56 545	0.24 448	0.66 546	0.56 640	0.36 582	0.44 355	0.25 162	0.82 445	0.84 481	1.07 630	1.25 606	0.91 547	0.60 492	0.66 442	0.58 535	0.35 656	0.26 629	0.36 649	0.33 655	0.30 597	0.42 661

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 545	3.08 739	2.43 706	0.31 58	0.18 76	0.29 153	0.20 51	0.37 83	0.32 139	0.28 136	0.24 69	0.18 23	0.18 43	0.31 63	0.22 89	1.09 715	0.08 2	0.17 319	0.16 364	0.14 212	0.97 712

CSP-Net	0.56 545	0.27 509	0.49 438	0.41 399	0.28 458	1.22 657	0.50 565	1.23 630	0.72 396	0.95 585	0.95 486	0.89 540	0.62 505	0.83 551	0.62 549	0.26 586	0.17 517	0.17 319	0.17 424	0.18 412	0.17 419

FTStereo	0.56 545	0.20 296	0.37 252	0.41 399	0.25 349	0.40 314	0.79 668	0.66 330	0.43 242	1.09 636	3.27 712	0.70 449	0.73 573	0.55 305	0.33 321	0.14 189	0.13 387	0.19 423	0.17 424	0.15 280	0.30 606

RAFT-RH_RVC	0.56 545	0.17 153	0.41 312	0.37 244	0.23 277	0.57 443	0.24 150	0.60 279	0.70 383	1.19 650	3.94 724	0.56 355	0.38 343	0.65 433	0.36 375	0.13 123	0.11 238	0.20 457	0.14 290	0.12 105	0.13 256

HGLStereo	0.56 545	0.28 523	0.57 501	0.50 583	0.37 589	0.80 570	0.45 533	1.02 533	0.78 447	0.86 527	1.14 575	0.89 540	0.82 608	0.76 515	0.73 580	0.21 507	0.20 576	0.19 423	0.18 454	0.19 451	0.21 521

FADNet-RVC-Resample	0.56 545	0.33 563	1.16 649	0.49 569	0.34 570	0.71 532	0.43 520	1.01 529	0.93 546	0.82 496	0.87 449	0.74 481	0.67 539	0.73 496	0.45 471	0.18 426	0.18 542	0.26 586	0.27 620	0.26 569	0.27 583

DualNet (step1)	0.57 553	0.36 579	0.72 575	0.38 284	0.30 508	0.71 532	0.43 520	1.06 550	0.88 508	0.92 570	0.86 441	0.85 520	0.69 549	0.68 464	0.50 498	0.41 671	0.20 576	0.40 662	0.41 676	0.36 633	0.33 625

LL-Strereo	0.57 553	0.27 509	0.68 555	0.48 554	0.34 570	0.39 308	0.48 553	0.94 494	0.97 563	0.83 508	0.78 388	1.10 609	1.18 668	1.33 661	0.49 496	0.17 390	0.14 429	0.22 516	0.19 487	0.16 339	0.17 419

CRFU-Net	0.57 553	0.27 509	0.57 501	0.46 538	0.30 508	1.20 655	0.52 584	1.10 565	0.56 322	1.00 604	0.98 505	1.06 595	0.79 598	0.81 540	0.71 577	0.21 507	0.19 562	0.18 375	0.16 364	0.18 412	0.19 475

TDLM	0.57 553	0.33 563	0.49 438	0.51 599	0.30 508	0.66 511	0.73 660	1.03 538	1.01 583	0.82 496	1.10 558	0.84 518	0.70 562	0.86 567	0.58 535	0.28 607	0.17 517	0.25 567	0.22 555	0.26 569	0.19 475

CVANet_RVC	0.57 553	0.33 563	0.44 360	0.47 546	0.32 549	0.67 516	0.61 620	1.05 546	0.93 546	0.85 519	1.04 536	1.01 579	0.73 573	0.83 551	0.52 515	0.29 614	0.19 562	0.27 600	0.25 598	0.31 603	0.21 521

AANet_RVC	0.57 553	0.32 555	0.54 485	0.45 516	0.27 433	0.57 443	0.48 553	1.00 519	1.28 657	0.86 527	1.33 622	0.87 531	0.58 481	1.07 623	0.75 584	0.18 426	0.12 311	0.15 228	0.13 246	0.18 412	0.18 440

NOSS_ROB	0.57 553	0.39 604	0.39 287	0.44 491	0.30 508	0.73 542	0.54 593	1.03 538	1.08 616	0.67 398	0.87 449	0.76 491	0.57 471	0.77 523	0.47 489	0.38 664	0.38 683	0.44 670	0.42 680	0.37 638	0.34 633

ssnet_v2	0.58 560	0.28 523	0.56 497	0.43 470	0.29 489	0.95 607	0.59 612	1.13 579	0.99 572	0.93 574	0.80 402	0.99 571	0.64 522	0.82 543	0.94 630	0.25 576	0.22 594	0.23 537	0.24 588	0.20 472	0.19 475

dad	0.58 560	0.50 637	0.64 534	0.43 470	0.30 508	0.59 461	0.36 410	0.78 431	1.25 651	1.01 609	1.17 588	1.15 623	0.53 444	0.68 464	0.50 498	0.35 656	0.23 604	0.37 654	0.21 537	0.29 588	0.20 501

SACVNet	0.58 560	0.34 568	0.55 491	0.55 637	0.36 582	0.63 491	0.48 553	1.13 579	0.77 436	1.02 612	1.06 547	1.02 584	0.74 577	0.90 580	0.51 508	0.27 596	0.21 586	0.25 567	0.24 588	0.29 588	0.36 640

pcwnet_v2	0.58 560	0.28 523	0.84 607	0.45 516	0.35 577	0.61 471	0.35 387	1.27 645	1.21 640	0.99 599	1.27 609	0.72 462	0.58 481	0.67 453	0.48 493	0.27 596	0.21 586	0.24 554	0.23 572	0.29 588	0.29 597

PS-NSSS	0.58 560	0.44 622	0.62 519	0.42 447	0.33 561	0.66 511	0.58 609	1.02 533	0.86 494	0.77 463	1.28 611	0.72 462	0.64 522	0.82 543	0.59 540	0.31 625	0.26 629	0.40 662	0.27 620	0.33 616	0.26 573

StereoDRNet-Refined	0.58 560	0.32 555	0.54 485	0.46 538	0.30 508	0.96 610	0.40 485	1.00 519	0.94 553	1.12 641	1.08 553	0.96 563	0.67 539	0.90 580	0.89 624	0.17 390	0.13 387	0.22 516	0.21 537	0.20 472	0.19 475
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 560	0.28 523	0.47 404	0.49 569	0.32 549	0.77 556	0.50 565	0.99 514	0.92 539	1.04 621	1.14 575	1.21 627	0.69 549	0.88 572	0.69 569	0.20 488	0.20 576	0.22 516	0.22 555	0.21 498	0.18 440

CBFPSM	0.59 567	0.22 384	1.31 669	0.38 284	0.27 433	1.12 643	0.65 629	0.79 435	0.82 471	0.80 474	0.81 409	1.35 654	0.87 622	0.67 453	0.76 585	0.16 333	0.15 462	0.15 228	0.16 364	0.17 381	0.22 543

HBP-ISP	0.59 567	0.45 626	0.43 348	0.45 516	0.33 561	0.70 526	0.28 241	1.11 571	1.00 579	0.83 508	1.18 590	0.65 426	0.68 545	0.88 572	0.52 515	0.35 656	0.38 683	0.47 675	0.41 676	0.38 642	0.31 616

CBMV_ROB	0.59 567	0.37 586	0.38 265	0.39 317	0.28 458	0.74 543	0.28 241	1.00 519	0.98 567	0.94 577	1.25 606	0.81 513	0.78 596	0.87 569	0.50 498	0.36 660	0.37 681	0.43 668	0.40 671	0.33 616	0.30 606

zzzzzzz1	0.60 570	0.31 550	4.33 722	0.42 447	0.26 397	0.44 355	0.39 472	0.73 402	0.77 436	0.51 301	0.70 346	0.72 462	0.48 414	0.60 377	0.42 434	0.14 189	0.12 311	0.17 319	0.16 364	0.18 412	0.14 307

noway7	0.60 570	0.29 535	4.94 724	0.43 470	0.23 277	0.44 355	0.33 342	0.73 402	0.73 403	0.51 301	0.51 258	0.75 483	0.52 438	0.43 195	0.37 394	0.14 189	0.11 238	0.16 269	0.14 290	0.16 339	0.13 256

FADNet-RVC	0.60 570	0.53 652	1.14 648	0.46 538	0.39 605	0.61 471	0.39 472	1.12 577	0.87 504	0.70 418	0.84 427	1.04 588	0.55 462	0.94 603	0.69 569	0.26 586	0.25 622	0.28 608	0.28 628	0.31 603	0.31 616

NVstereo2D	0.60 570	0.30 545	0.75 590	0.48 554	0.43 629	0.89 595	0.48 553	1.05 546	1.15 629	0.66 393	0.86 441	0.88 536	0.70 562	0.99 606	0.65 558	0.32 637	0.15 462	0.28 608	0.20 514	0.40 645	0.36 640

FADNet	0.61 574	0.51 641	1.10 642	0.45 516	0.44 636	0.65 509	0.41 501	1.19 610	1.05 601	0.70 418	0.84 427	0.98 569	0.66 536	0.82 543	0.50 498	0.29 614	0.30 652	0.27 600	0.30 636	0.46 664	0.35 638

ACV-stereo	0.62 575	0.34 568	1.00 631	0.43 470	0.31 532	1.20 655	0.40 485	0.75 415	0.83 476	0.64 371	0.77 376	2.10 693	1.03 653	0.81 540	0.64 556	0.21 507	0.17 517	0.18 375	0.18 454	0.21 498	0.21 521

SGM-Forest	0.62 575	0.32 555	0.39 287	0.43 470	0.30 508	1.02 621	0.55 598	1.09 562	1.05 601	1.06 627	1.18 590	1.10 609	0.67 539	0.88 572	0.62 549	0.31 625	0.33 673	0.33 640	0.30 636	0.30 597	0.28 590
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	0.63 577	0.28 523	0.99 630	0.40 361	0.30 508	1.03 624	0.56 604	1.10 565	0.99 572	0.97 591	1.22 597	1.06 595	0.69 549	1.07 623	0.95 633	0.19 461	0.11 238	0.16 269	0.13 246	0.22 523	0.21 521

fast-acv-ft	0.64 578	0.30 545	0.73 579	0.45 516	0.34 570	1.17 651	0.49 560	0.86 461	0.98 567	1.02 612	1.36 624	1.29 637	0.85 616	0.76 515	0.81 595	0.21 507	0.23 604	0.23 537	0.23 572	0.21 498	0.20 501

StereoDRNet	0.64 578	0.33 563	0.68 555	0.51 599	0.43 629	1.03 624	0.53 589	1.47 679	0.99 572	1.10 638	0.87 449	1.07 600	0.71 566	0.82 543	0.88 614	0.23 553	0.19 562	0.25 567	0.23 572	0.27 580	0.19 475

PSMNet_ROB	0.64 578	0.37 586	0.65 540	0.56 640	0.42 623	0.97 612	0.83 672	1.21 617	0.92 539	0.79 472	1.02 525	1.08 602	0.63 511	0.82 543	0.91 628	0.29 614	0.20 576	0.31 628	0.31 644	0.26 569	0.23 551

CBMV	0.64 578	0.35 574	0.41 312	0.42 447	0.25 349	1.01 619	0.77 664	1.13 579	1.09 618	1.17 646	1.22 597	1.04 588	0.75 581	0.88 572	0.63 553	0.28 607	0.30 652	0.34 642	0.30 636	0.26 569	0.26 573
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	0.66 582	0.36 579	1.30 668	0.39 317	0.26 397	0.57 443	0.63 624	0.80 439	1.03 591	0.80 474	1.43 640	0.91 547	0.76 584	1.08 626	1.87 695	0.16 333	0.12 311	0.17 319	0.14 290	0.20 472	0.16 393

TCMNet	0.66 582	0.39 604	0.98 629	0.59 652	0.61 682	0.96 610	0.55 598	1.05 546	0.90 527	0.84 515	1.14 575	0.89 540	0.65 528	0.85 562	1.01 645	0.26 586	0.26 629	0.31 628	0.28 628	0.32 609	0.29 597

YMNet	0.66 582	0.38 596	0.90 620	0.52 613	0.46 648	1.08 635	0.49 560	1.00 519	0.77 436	1.18 648	1.29 615	1.12 613	0.74 577	0.85 562	0.86 605	0.27 596	0.31 661	0.25 567	0.25 598	0.24 553	0.23 551

YMNet_1	0.66 582	0.38 596	0.90 620	0.52 613	0.46 648	1.08 635	0.49 560	1.00 519	0.77 436	1.18 648	1.29 615	1.12 613	0.74 577	0.85 562	0.86 605	0.27 596	0.31 661	0.25 567	0.25 598	0.24 553	0.23 551

DRN-Test	0.66 582	0.32 555	0.66 546	0.50 583	0.39 605	1.15 647	0.61 620	1.49 682	1.01 583	1.12 641	1.08 553	1.06 595	0.69 549	0.77 523	0.94 630	0.23 553	0.17 517	0.26 586	0.25 598	0.25 562	0.21 521

iinet-f	0.67 587	0.26 491	2.15 700	0.39 317	0.31 532	1.19 654	0.56 604	0.84 454	0.84 481	0.80 474	1.17 588	1.05 593	0.84 615	0.71 483	1.21 663	0.20 488	0.18 542	0.17 319	0.15 325	0.20 472	0.20 501

GASNet	0.67 587	0.72 674	0.96 626	0.70 684	0.48 653	0.62 479	0.47 545	1.08 558	1.03 591	0.94 577	0.82 415	0.93 556	0.83 613	1.33 661	0.80 592	0.31 625	0.22 594	0.29 618	0.28 628	0.44 657	0.24 560

FINET	0.67 587	0.42 615	1.00 631	0.46 538	0.43 629	0.83 586	0.89 680	1.08 558	1.50 678	0.87 535	1.14 575	0.71 453	0.68 545	0.92 590	0.70 572	0.36 660	0.30 652	0.26 586	0.24 588	0.35 627	0.33 625

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 587	0.81 684	0.73 579	0.53 623	0.37 589	1.40 669	0.53 589	1.04 541	0.79 456	0.88 545	0.94 476	0.95 560	0.53 444	0.93 596	0.58 535	0.39 666	0.30 652	0.57 690	0.31 644	0.53 678	0.30 606

PA-Net	0.67 587	0.43 617	0.83 606	0.50 583	0.53 666	0.94 604	0.68 640	1.10 565	1.14 628	0.80 474	0.88 457	0.87 531	0.77 591	1.02 615	0.88 614	0.24 566	0.41 690	0.29 618	0.44 681	0.26 569	0.34 633
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 592	0.36 579	1.10 642	0.51 599	0.42 623	1.08 635	0.50 565	1.21 617	1.16 630	1.00 604	1.37 627	1.06 595	0.79 598	0.92 590	0.94 630	0.25 576	0.24 614	0.24 554	0.22 555	0.23 540	0.26 573

NaN_ROB	0.69 592	0.44 622	0.69 561	0.51 599	0.33 561	0.97 612	1.06 695	1.22 625	1.19 636	1.24 660	0.96 490	1.08 602	0.78 596	1.20 643	0.67 564	0.24 566	0.30 652	0.23 537	0.24 588	0.23 540	0.25 567

GANet	0.70 594	0.37 586	0.55 491	0.51 599	0.34 570	0.94 604	0.96 688	1.08 558	0.94 553	1.04 621	1.98 681	1.13 619	0.88 626	1.12 633	0.66 561	0.25 576	0.26 629	0.27 600	0.22 555	0.31 603	0.22 543

DISCO	0.70 594	0.26 491	0.68 555	0.44 491	0.31 532	1.14 645	0.51 581	1.23 630	1.23 643	0.81 487	1.05 540	1.50 669	0.85 616	1.82 692	1.03 646	0.19 461	0.15 462	0.18 375	0.16 364	0.24 553	0.23 551

XPNet_ROB	0.70 594	0.35 574	0.68 555	0.52 613	0.40 610	0.79 564	0.85 678	1.16 600	0.94 553	1.33 667	1.15 581	1.38 656	0.83 613	1.03 617	0.90 626	0.32 637	0.25 622	0.26 586	0.24 588	0.31 603	0.28 590

ETE_ROB	0.70 594	0.49 633	0.73 579	0.56 640	0.36 582	0.79 564	0.87 679	1.14 588	0.93 546	1.19 650	1.18 590	1.39 657	0.82 608	0.99 606	0.80 592	0.26 586	0.21 586	0.31 628	0.26 613	0.33 616	0.34 633

Wz-Net-LNSev	0.71 598	0.51 641	1.36 678	0.50 583	0.41 617	1.15 647	0.69 645	1.21 617	1.07 613	1.02 612	1.12 563	1.08 602	0.87 622	0.89 578	0.89 624	0.24 566	0.22 594	0.21 500	0.19 487	0.26 569	0.26 573

APVNet	0.71 598	0.37 586	0.89 619	0.56 640	0.45 640	1.18 653	0.68 640	1.41 673	0.85 489	0.81 487	1.15 581	1.04 588	0.81 603	1.10 630	1.17 660	0.26 586	0.28 642	0.32 635	0.31 644	0.29 588	0.30 606

Syn2CoEx	0.71 598	0.51 641	0.95 624	0.64 667	0.45 640	0.91 598	0.53 589	1.48 680	1.13 625	0.93 574	1.35 623	1.02 584	0.99 648	0.92 590	0.80 592	0.30 621	0.27 638	0.28 608	0.24 588	0.23 540	0.24 560

DANet	0.71 598	0.45 626	0.91 622	0.59 652	0.40 610	0.81 575	0.40 485	0.97 509	0.84 481	1.20 655	1.22 597	1.33 648	0.88 626	1.16 637	1.24 664	0.27 596	0.23 604	0.31 628	0.25 598	0.35 627	0.32 620
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 602	0.35 574	0.64 534	0.53 623	0.67 688	1.31 665	0.67 635	1.20 615	1.18 634	1.05 623	0.87 449	1.27 634	0.93 639	0.93 596	1.27 668	0.22 535	0.16 496	0.26 586	0.23 572	0.40 645	0.39 654

NCCL2	0.72 602	0.41 613	0.65 540	0.64 667	0.44 636	0.98 616	1.20 703	1.11 571	1.00 579	0.98 596	0.96 490	1.49 668	0.87 622	0.90 580	0.79 590	0.31 625	0.26 629	0.39 659	0.39 669	0.32 609	0.32 620

FAT-Stereo	0.73 604	0.33 563	0.75 590	0.49 569	0.37 589	0.71 532	0.59 612	1.36 665	1.30 660	1.03 620	1.40 633	1.59 678	1.15 664	0.87 569	0.86 605	0.28 607	0.28 642	0.28 608	0.23 572	0.28 584	0.38 651

DStereoRT	0.74 605	0.19 244	0.50 452	0.51 599	0.33 561	1.10 639	0.34 361	0.82 445	0.76 427	0.78 467	1.05 540	0.51 333	0.73 573	0.76 515	0.48 493	0.16 333	0.13 387	3.96 750	1.37 735	0.19 451	0.14 307

S-Stereo	0.74 605	0.35 574	0.96 626	0.56 640	0.45 640	0.82 583	0.60 615	1.24 637	1.60 690	0.96 586	1.41 635	1.12 613	0.94 640	0.80 537	1.04 649	0.26 586	0.31 661	0.28 608	0.25 598	0.32 609	0.47 678

LALA_ROB	0.74 605	0.43 617	0.69 561	0.54 630	0.40 610	1.01 619	0.95 687	1.21 617	1.07 613	1.22 657	1.12 563	1.56 675	0.79 598	1.04 619	0.86 605	0.33 646	0.22 594	0.35 644	0.30 636	0.35 627	0.31 616

DNS	0.75 608	1.52 718	0.28 82	0.28 8	0.17 44	0.18 21	0.23 129	0.48 187	0.27 79	0.26 101	0.34 168	0.30 160	0.23 122	2.70 717	1.46 678	0.16 333	0.13 387	0.16 269	0.09 15	3.27 739	2.57 737

w-ln-seven-2	0.76 609	0.43 617	2.32 702	0.52 613	0.38 599	0.90 597	0.65 629	1.11 571	1.12 624	1.19 650	1.28 611	1.09 605	0.99 648	1.07 623	0.87 611	0.20 488	0.19 562	0.23 537	0.22 555	0.26 569	0.22 543

PSMNet-RUCA	0.76 609	0.75 677	1.08 641	1.01 701	0.90 698	0.69 521	0.50 565	1.11 571	1.03 591	0.78 467	1.11 559	0.80 510	0.72 570	0.88 572	0.63 553	0.53 695	0.27 638	0.76 698	0.46 682	0.66 691	0.47 678

Wz-Net-MNSev	0.76 609	0.40 609	1.34 673	0.50 583	0.40 610	1.44 675	0.83 672	1.15 592	1.16 630	1.25 662	1.20 595	1.13 619	0.81 603	1.16 637	1.00 644	0.22 535	0.19 562	0.24 554	0.23 572	0.28 584	0.26 573

DGSMNet	0.76 609	0.55 654	1.29 667	0.58 648	0.62 683	0.94 604	0.70 650	1.26 643	1.11 620	0.83 508	1.24 604	1.00 575	0.71 566	1.03 617	0.81 595	0.34 652	0.29 647	0.41 666	0.40 671	0.57 684	0.55 691

RP	0.76 609	0.36 579	0.63 529	0.66 675	0.58 679	0.80 570	0.55 598	1.14 588	1.22 642	0.97 591	1.65 660	1.43 662	1.32 678	1.01 610	0.84 600	0.33 646	0.30 652	0.36 649	0.30 636	0.34 622	0.34 633

edge stereo	0.76 609	0.38 596	0.74 584	0.52 613	0.43 629	0.80 570	0.53 589	1.28 648	1.06 607	1.28 663	1.38 632	1.81 683	1.11 661	1.08 626	0.85 604	0.33 646	0.32 667	0.41 666	0.28 628	0.32 609	0.36 640

NCC-stereo	0.78 615	0.40 609	0.76 595	0.61 660	0.67 688	0.81 575	0.69 645	1.54 691	1.11 620	0.90 557	1.36 624	1.33 648	1.16 665	1.19 641	0.88 614	0.31 625	0.30 652	0.37 654	0.48 691	0.33 616	0.33 625

Nwc_Net	0.78 615	0.38 596	0.73 579	0.60 658	0.55 670	1.05 629	0.55 598	1.67 700	1.05 601	0.88 545	1.86 675	1.40 659	1.09 659	1.10 630	0.87 611	0.30 621	0.25 622	0.36 649	0.38 665	0.29 588	0.29 597

Abc-Net	0.78 615	0.40 609	0.76 595	0.61 660	0.67 688	0.81 575	0.69 645	1.54 691	1.11 620	0.90 557	1.36 624	1.33 648	1.16 665	1.19 641	0.88 614	0.31 625	0.30 652	0.37 654	0.48 691	0.33 616	0.33 625
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 618	0.59 659	0.71 570	0.65 672	0.65 686	0.92 603	0.58 609	1.29 649	1.05 601	1.07 630	1.45 646	1.47 666	1.03 653	1.21 647	0.88 614	0.32 637	0.30 652	0.48 680	0.40 671	0.37 638	0.37 645

stereogan	0.80 619	0.31 550	0.71 570	0.59 652	0.50 657	1.72 692	0.48 553	1.35 662	1.37 665	1.00 604	1.46 648	1.56 675	0.95 643	1.29 656	0.84 600	0.28 607	0.29 647	0.29 618	0.25 598	0.38 642	0.38 651

ADCRef	0.80 619	0.43 617	1.32 671	0.50 583	0.45 640	1.07 631	0.51 581	1.07 554	0.98 567	1.17 646	1.42 637	0.87 531	0.91 629	0.85 562	3.19 716	0.18 426	0.16 496	0.23 537	0.23 572	0.22 523	0.21 521

GANetREF_RVC	0.80 619	0.75 677	0.86 613	0.66 675	0.42 623	1.15 647	0.98 689	1.14 588	1.19 636	1.01 609	1.02 525	1.10 609	0.90 628	1.15 635	0.76 585	0.48 684	0.39 687	0.57 690	0.38 665	0.63 689	0.46 673
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	0.81 622	0.39 604	0.68 555	0.64 667	0.54 668	0.91 598	0.51 581	1.61 696	1.31 661	0.96 586	2.02 683	1.46 663	1.26 676	1.11 632	0.99 640	0.32 637	0.24 614	0.39 659	0.27 620	0.30 597	0.25 567

DNSM	0.82 623	1.54 719	0.27 62	0.30 27	0.17 44	0.27 117	0.25 162	0.49 193	0.25 66	0.34 190	0.36 186	0.29 145	0.26 168	2.84 719	1.96 698	0.16 333	0.12 311	0.12 56	0.10 90	3.66 742	2.58 738

SQANet	0.82 623	0.74 676	0.67 550	1.13 705	0.98 706	1.11 640	0.47 545	1.07 554	0.83 476	0.91 562	1.05 540	1.03 586	0.74 577	1.01 610	0.64 556	0.61 698	0.24 614	1.03 708	0.35 660	1.18 709	0.58 692

Anonymous_2	0.82 623	0.44 622	0.63 529	0.40 361	0.43 629	0.80 570	0.52 584	0.72 391	0.77 436	0.71 425	0.60 303	0.87 531	0.76 584	0.75 510	0.58 535	0.52 691	0.54 705	0.54 688	4.82 752	0.56 682	0.40 657

ccnet	0.82 623	0.57 657	0.75 590	0.54 630	0.59 680	1.09 638	0.66 632	1.38 668	0.94 553	1.12 641	1.44 643	1.29 637	0.92 634	0.95 605	1.24 664	0.49 686	0.42 692	0.50 685	0.47 689	0.51 673	0.46 673

psmorigin	0.82 623	0.51 641	2.09 698	0.49 569	0.41 617	0.85 590	0.50 565	1.04 541	0.88 508	1.45 672	1.43 640	1.50 669	1.06 656	1.22 649	0.97 636	0.31 625	0.32 667	0.27 600	0.27 620	0.33 616	0.42 661

CC-Net-ROB	0.82 623	0.96 696	0.85 608	0.58 648	0.45 640	1.27 663	0.70 650	1.17 605	1.02 586	0.83 508	1.23 602	0.90 545	0.77 591	1.06 620	0.69 569	0.46 680	0.34 675	1.71 716	0.38 665	0.59 687	0.36 640

GCST	0.83 629	1.22 707	0.74 584	1.58 713	1.01 708	1.06 630	0.23 129	0.78 431	0.78 447	0.97 591	0.65 322	0.78 499	0.35 299	0.92 590	0.34 338	0.96 709	0.65 711	1.20 710	0.81 714	0.91 698	0.70 695

aanetorigin	0.83 629	0.56 655	1.87 695	0.49 569	0.38 599	0.56 437	0.66 632	0.70 375	1.00 579	2.42 713	2.02 683	1.31 640	1.18 668	0.93 596	1.13 659	0.20 488	0.18 542	0.20 457	0.19 487	0.27 580	0.30 606

CSAN	0.83 629	0.49 633	0.77 600	0.60 658	0.41 617	1.14 645	1.06 695	1.19 610	1.46 676	1.32 665	1.43 640	1.37 655	1.19 670	1.27 655	0.86 605	0.39 666	0.31 661	0.36 649	0.37 662	0.35 627	0.34 633

SDNR	0.86 632	0.37 586	1.47 684	0.40 361	0.38 599	3.38 725	0.33 342	0.90 480	0.98 567	0.99 599	2.09 686	0.59 385	0.71 566	1.29 656	0.70 572	0.51 689	0.56 707	0.36 649	0.26 613	0.43 656	0.46 673

RTSC	0.87 633	0.48 629	1.23 660	0.52 613	0.37 589	1.13 644	0.50 565	1.34 658	1.79 696	1.51 676	1.24 604	1.12 613	0.81 603	1.62 680	2.16 702	0.25 576	0.19 562	0.23 537	0.24 588	0.30 597	0.31 616

PWC_ROB	0.87 633	0.52 649	1.28 664	0.50 583	0.32 549	0.91 598	0.37 428	1.36 665	1.46 676	1.61 683	2.59 701	1.16 624	1.01 652	1.34 663	1.40 676	0.25 576	0.18 542	0.28 608	0.20 514	0.29 588	0.28 590

UDG	0.88 635	0.82 687	0.67 550	1.00 700	0.96 703	1.02 621	0.57 608	1.13 579	0.99 572	0.90 557	0.97 503	1.31 640	0.99 648	0.85 562	0.84 600	0.54 696	0.32 667	1.77 717	0.40 671	0.94 700	0.66 694

FBW_ROB	0.88 635	0.50 637	0.85 608	0.55 637	0.40 610	1.17 651	0.78 666	1.50 683	1.37 665	1.33 667	1.27 609	1.48 667	1.00 651	2.57 716	0.98 639	0.25 576	0.32 667	0.45 671	0.30 636	0.34 622	0.28 590

XQC	0.89 637	0.65 668	1.31 669	0.67 678	0.52 665	1.22 657	0.68 640	1.26 643	1.52 679	1.14 644	1.11 559	1.28 636	1.04 655	1.40 671	1.77 689	0.38 664	0.24 614	0.37 654	0.31 644	0.53 678	0.47 678

DeepPrunerF	0.89 637	0.52 649	3.43 714	0.68 681	0.81 695	0.72 541	0.72 658	1.22 625	1.99 702	0.93 574	1.01 516	0.87 531	0.86 619	1.08 626	0.95 633	0.34 652	0.28 642	0.43 668	0.39 669	0.30 597	0.32 620

PWCDC_ROB	0.89 637	0.49 633	0.80 604	0.74 688	0.40 610	1.03 624	0.39 472	1.33 656	2.35 718	1.02 612	3.77 719	0.81 513	0.92 634	1.20 643	0.90 626	0.34 652	0.22 594	0.24 554	0.20 514	0.34 622	0.29 597

PASM	0.90 640	0.64 667	1.69 689	0.69 683	0.69 691	0.78 560	0.84 675	1.03 538	1.26 654	1.19 650	1.15 581	1.31 640	0.98 647	1.24 651	1.03 646	0.52 691	0.56 707	0.59 693	0.66 706	0.56 682	0.54 690

Wz-Net-SNSev	0.91 641	0.73 675	2.13 699	0.56 640	0.45 640	0.95 607	1.13 700	1.34 658	1.24 645	1.02 612	1.30 618	1.46 663	0.86 619	1.81 691	1.50 679	0.25 576	0.23 604	0.25 567	0.26 613	0.32 609	0.29 597

MDST_ROB	0.91 641	0.27 509	0.85 608	0.63 666	0.41 617	2.53 708	0.71 656	1.60 694	1.13 625	2.83 720	1.73 666	0.97 565	0.69 549	1.61 679	0.73 580	0.25 576	0.22 594	0.32 635	0.28 628	0.25 562	0.24 560

PDISCO_ROB	0.91 641	0.48 629	1.06 637	0.99 698	0.97 704	1.67 690	0.63 624	1.64 698	1.59 687	1.06 627	1.18 590	1.31 640	0.79 598	1.55 674	0.97 636	0.49 686	0.22 594	0.45 671	0.40 671	0.45 661	0.37 645

SHD	0.93 644	0.50 637	1.18 654	0.59 652	0.46 648	0.97 612	0.48 553	1.70 702	2.15 704	1.58 680	1.37 627	1.42 660	1.19 670	1.31 659	1.60 682	0.31 625	0.26 629	0.32 635	0.33 655	0.40 645	0.42 661

G-Net	0.95 645	0.46 628	1.04 635	0.64 667	0.48 653	2.12 704	0.64 627	1.01 529	0.87 504	1.75 692	2.82 708	1.30 639	1.64 699	1.06 620	0.96 635	0.36 660	0.29 647	0.35 644	0.25 598	0.45 661	0.42 661

DStereoO	0.96 646	0.70 673	0.72 575	0.62 664	0.45 640	0.74 543	0.92 685	1.09 562	1.29 659	1.19 650	1.23 602	0.99 571	1.71 701	1.29 656	0.99 640	2.01 732	0.35 677	0.77 699	0.30 636	1.42 711	0.38 651

w-ln-seven	0.96 646	0.48 629	2.41 705	0.54 630	0.50 657	1.41 671	0.70 650	1.67 700	1.81 697	1.49 673	1.50 650	1.26 632	0.87 622	1.15 635	1.80 693	0.23 553	0.21 586	0.25 567	0.25 598	0.31 603	0.26 573

anonymity	0.97 648	0.89 691	1.05 636	0.92 696	1.03 709	0.97 612	0.81 670	1.29 649	0.91 534	1.07 630	0.98 505	1.00 575	0.95 643	1.02 615	0.92 629	0.96 709	0.95 736	0.90 705	0.91 721	0.92 699	0.94 706

SGM_RVC	0.97 648	0.28 523	0.41 312	0.39 317	0.22 222	1.55 681	0.73 660	1.51 686	1.25 651	2.25 709	1.92 677	2.58 705	1.56 693	2.02 701	1.19 662	0.27 596	0.27 638	0.27 600	0.25 598	0.25 562	0.25 567
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 650	0.42 615	1.88 696	0.53 623	0.41 617	1.59 684	1.26 709	2.21 713	1.43 671	1.10 638	1.11 559	1.46 663	1.95 710	1.34 663	1.26 666	0.34 652	0.25 622	0.25 567	0.21 537	0.46 664	0.37 645

z-mn7	1.00 651	0.50 637	1.70 691	0.53 623	0.36 582	1.75 693	0.71 656	1.22 625	2.28 711	0.96 586	2.54 697	1.42 660	0.95 643	2.19 708	1.54 680	0.22 535	0.19 562	0.21 500	0.20 514	0.27 580	0.25 567

Consistency-Raft	1.01 652	0.81 684	1.24 661	0.84 693	0.97 704	0.81 575	0.84 675	1.30 652	1.59 687	1.05 623	1.68 665	1.12 613	0.91 629	0.92 590	1.11 654	0.65 699	0.74 715	0.79 701	0.90 718	1.06 707	0.79 700

xxxx	1.01 652	0.22 384	0.43 348	0.36 218	0.21 187	0.82 583	0.36 410	1.32 654	0.88 508	0.71 425	0.94 476	0.97 565	0.63 511	0.64 426	10.58 744	0.20 488	0.16 496	0.18 375	0.17 424	0.19 451	0.19 475

test_xeample	1.01 652	0.21 343	0.42 333	0.35 184	0.21 187	0.71 532	0.39 472	1.23 630	0.86 494	0.81 487	1.04 536	0.69 444	0.61 498	0.69 470	10.93 745	0.19 461	0.15 462	0.18 375	0.17 424	0.18 412	0.17 419

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 655	0.57 657	1.51 686	0.67 678	0.50 657	2.57 709	1.66 725	1.20 615	1.43 671	1.38 669	1.57 657	1.33 648	0.92 634	1.64 683	0.88 614	0.37 663	0.39 687	0.46 674	0.60 703	0.41 651	0.40 657

ADCPNet	1.03 656	0.48 629	2.70 707	0.54 630	0.42 623	1.40 669	0.75 662	1.13 579	1.07 613	1.22 657	1.42 637	1.68 680	1.09 659	1.36 668	3.45 720	0.30 621	0.28 642	0.29 618	0.32 652	0.37 638	0.35 638

MSAF-DinoV2	1.04 657	0.38 596	1.32 671	0.54 630	0.29 489	0.89 595	0.72 658	1.52 689	1.24 645	1.05 623	1.41 635	2.98 708	1.49 688	2.74 718	2.83 714	0.22 535	0.14 429	0.20 457	0.22 555	0.32 609	0.32 620

otaku	1.04 657	0.93 693	0.88 615	1.33 711	1.05 711	1.66 688	0.70 650	1.40 672	1.18 634	1.08 634	1.32 621	1.33 648	0.91 629	1.23 650	0.76 585	0.72 702	0.46 702	1.24 711	0.50 696	1.40 710	0.75 696

SuperB	1.04 657	0.37 586	4.81 723	0.43 470	0.31 532	0.99 617	0.46 537	1.02 533	2.09 703	1.09 636	1.09 556	0.75 483	0.81 603	1.06 620	1.76 688	0.19 461	0.15 462	0.17 319	0.15 325	2.82 736	0.26 573

ADCL	1.04 657	0.38 596	1.35 674	0.50 583	0.39 605	1.61 685	0.89 680	1.29 649	1.39 668	1.29 664	1.50 650	1.24 630	1.24 673	1.37 669	4.87 728	0.21 507	0.19 562	0.25 567	0.25 598	0.29 588	0.27 583

test_sample9	1.05 661	0.36 579	0.72 575	0.38 284	0.30 508	0.71 532	0.43 520	1.06 550	0.88 508	0.92 570	0.86 441	0.85 520	0.69 549	1.20 643	1.36 672	0.41 671	8.41 752	0.40 662	0.41 676	0.36 633	0.33 625

DDUNet	1.06 662	2.56 736	0.68 555	1.21 707	1.26 714	1.03 624	0.69 645	1.11 571	0.94 553	0.96 586	1.22 597	1.27 634	0.82 608	0.93 596	0.72 579	0.84 706	0.38 683	1.99 720	0.60 703	1.10 708	0.85 702

ADCP+	1.06 662	0.35 574	1.51 686	0.49 569	0.51 661	1.45 676	0.55 598	1.25 641	1.03 591	1.16 645	1.15 581	1.10 609	1.07 658	1.56 676	6.75 735	0.19 461	0.16 496	0.23 537	0.21 537	0.28 584	0.21 521

Selective-IGEV-i16pb	1.07 664	0.24 448	9.45 732	0.41 399	0.32 549	1.76 694	0.59 612	1.00 519	1.54 682	0.66 393	1.20 595	0.98 569	0.57 471	0.78 528	0.62 549	0.27 596	0.17 517	0.18 375	0.20 514	0.21 498	0.23 551

SAMSARA	1.07 664	0.65 668	1.19 655	1.06 704	0.90 698	1.76 694	1.76 729	1.46 678	1.44 674	1.51 676	1.16 586	2.00 692	1.14 663	1.48 672	1.31 670	0.39 666	0.44 699	0.35 644	0.38 665	0.49 670	0.49 684

SANet	1.07 664	0.41 613	1.06 637	0.48 554	0.30 508	1.41 671	0.94 686	1.42 674	3.36 730	1.58 680	2.43 694	2.33 700	1.70 700	1.34 663	1.07 651	0.28 607	0.24 614	0.26 586	0.23 572	0.34 622	0.30 606

zh-mn7	1.08 667	0.65 668	4.00 718	0.52 613	0.38 599	1.16 650	0.62 622	1.15 592	1.77 695	1.74 691	2.31 687	1.17 625	0.91 629	2.10 703	1.77 689	0.24 566	0.21 586	0.22 516	0.22 555	0.25 562	0.28 590

zh-sn7	1.09 668	0.75 677	3.23 712	0.57 646	0.42 623	1.11 640	0.89 680	1.19 610	1.27 655	1.41 671	1.98 681	1.25 631	1.47 687	1.99 700	2.62 711	0.26 586	0.26 629	0.26 586	0.27 620	0.35 627	0.30 606

Ntro	1.09 668	0.97 699	0.91 622	1.44 712	1.19 713	1.69 691	0.80 669	1.35 662	1.25 651	1.00 604	1.29 615	1.31 640	0.97 646	1.26 653	0.84 600	0.84 706	0.43 697	1.36 712	0.50 696	1.56 712	0.78 698

MFN_U_SF_RVC	1.09 668	0.59 659	1.97 697	0.67 678	0.44 636	1.93 698	0.60 615	1.85 706	1.36 663	1.61 683	1.54 655	1.95 691	1.37 681	1.64 683	1.73 685	0.40 670	0.37 681	0.45 671	0.48 691	0.44 657	0.44 668

AANet	1.13 671	1.01 701	2.99 710	0.44 491	0.37 589	0.91 598	0.54 593	1.27 645	2.31 715	2.35 711	2.37 693	2.22 695	1.53 689	1.18 640	1.43 677	0.32 637	0.23 604	0.28 608	0.25 598	0.35 627	0.33 625

Wz-Net-TNSev	1.14 672	1.06 704	4.32 721	0.49 569	0.42 623	1.51 679	1.11 699	1.48 680	1.40 670	1.22 657	1.26 608	1.58 677	1.43 685	1.76 689	1.70 684	0.32 637	0.31 661	0.26 586	0.30 636	0.41 651	0.41 660

ADCMid	1.14 672	0.52 649	2.23 701	0.53 623	0.43 629	1.07 631	0.75 662	1.23 630	1.05 601	2.15 705	1.44 643	1.50 669	1.43 685	1.56 676	5.01 729	0.26 586	0.24 614	0.29 618	0.31 644	0.37 638	0.33 625

MFMNet_re	1.14 672	0.97 699	1.19 655	0.99 698	0.95 702	1.25 661	1.22 706	1.39 669	1.55 683	1.69 690	1.67 664	1.21 627	1.53 689	1.12 633	0.99 640	0.87 708	0.75 719	0.79 701	0.75 710	0.90 697	0.94 706

WCMA_ROB	1.14 672	0.36 579	0.76 595	0.49 569	0.44 636	1.23 659	0.67 635	1.11 571	1.23 643	2.84 721	3.95 725	3.28 715	1.83 706	1.25 652	0.99 640	0.44 676	0.34 675	0.34 642	0.37 662	0.41 651	0.40 657

AnyNet_C32	1.16 676	0.62 665	2.40 704	0.57 646	0.55 670	1.41 671	1.34 715	1.18 608	1.24 645	1.49 673	1.42 637	1.39 657	1.20 672	1.55 674	4.82 727	0.29 614	0.28 642	0.29 618	0.34 657	0.38 642	0.42 661

222	1.18 677	0.22 384	0.44 360	0.37 244	0.22 222	0.79 564	0.37 428	1.31 653	0.89 524	0.92 570	1.08 553	0.72 462	0.71 566	0.66 442	13.89 748	0.20 488	0.15 462	0.17 319	0.16 364	0.18 412	0.19 475

WZ-Net	1.19 678	0.59 659	4.07 719	0.62 664	0.51 661	1.34 666	1.31 714	1.32 654	1.74 694	1.53 679	1.65 660	1.74 682	1.28 677	2.25 710	2.01 699	0.27 596	0.21 586	0.23 537	0.25 598	0.40 645	0.39 654

MSMD_ROB	1.21 679	0.49 633	0.62 519	0.59 652	0.50 657	1.62 687	0.67 635	1.23 630	1.24 645	2.45 714	3.77 719	3.09 712	2.98 726	1.32 660	0.81 595	0.45 678	0.41 690	0.49 683	0.51 698	0.47 667	0.44 668

pmcnn	1.23 680	0.29 535	0.96 626	0.40 361	0.23 277	0.95 607	0.69 645	1.16 600	1.28 657	1.67 689	2.33 689	11.15 743	0.86 619	0.93 596	0.88 614	0.15 272	0.12 311	0.12 56	0.10 90	0.15 280	0.15 342

NVStereoNet_ROB	1.24 681	0.90 692	1.13 646	0.86 694	0.88 697	1.11 640	0.99 691	1.42 674	1.53 680	1.59 682	2.48 695	2.24 697	1.53 689	1.96 699	1.30 669	0.76 704	0.70 712	0.78 700	1.00 724	0.71 694	0.88 704
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	1.25 682	0.36 579	0.72 575	0.38 284	0.30 508	0.71 532	0.43 520	1.13 579	0.75 418	1.50 675	0.95 486	3.29 716	1.59 695	1.20 643	1.36 672	0.41 671	8.41 752	0.40 662	0.41 676	0.36 633	0.33 625

SPS-STEREO	1.25 682	0.93 693	1.06 637	1.04 702	1.03 709	1.41 671	0.91 684	1.51 686	1.19 636	2.09 703	1.83 672	1.94 690	1.39 682	1.62 680	1.39 675	0.97 711	0.94 735	0.90 705	0.89 717	0.96 702	0.96 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 684	0.67 671	1.28 664	0.74 688	0.62 683	1.50 678	0.84 675	1.99 709	2.96 725	2.18 706	2.36 692	1.85 687	1.95 710	1.92 696	1.94 696	0.39 666	0.36 680	0.49 683	0.37 662	0.51 673	0.64 693

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 685	0.87 690	1.76 693	0.86 694	0.56 673	4.29 730	1.79 730	1.50 683	1.98 701	1.61 683	1.85 674	1.84 685	1.41 683	1.89 694	1.36 672	0.48 684	0.40 689	0.56 689	0.57 701	0.69 692	0.48 681

MeshStereo	1.34 685	0.43 617	0.54 485	0.44 491	0.34 570	1.66 688	0.60 615	1.94 707	1.37 665	4.47 734	3.25 710	4.71 725	1.94 709	1.92 696	1.17 660	0.35 656	0.35 677	0.37 654	0.31 644	0.32 609	0.32 620
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	1.35 687	1.49 715	1.19 655	1.88 721	1.45 715	1.48 677	1.07 697	1.61 696	1.55 683	1.20 655	1.59 658	1.54 673	1.13 662	1.34 663	0.97 636	1.36 724	0.70 712	1.82 718	0.79 713	1.71 715	1.07 715

ACVNet-4b	1.35 687	1.31 710	1.10 642	1.90 722	1.59 717	1.92 697	0.77 664	1.52 689	1.62 691	1.05 623	1.60 659	2.11 694	0.94 640	1.64 683	0.77 589	1.30 721	0.35 677	2.03 724	0.67 707	1.88 723	0.84 701

SGM+DAISY	1.35 687	0.94 695	1.25 662	0.96 697	1.00 707	1.52 680	1.02 694	1.34 658	1.21 640	2.64 716	2.65 703	2.44 702	1.56 693	1.64 683	1.26 666	0.97 711	0.95 736	0.90 705	0.90 718	0.94 700	0.96 709

FCDSN-DC	1.39 690	0.56 655	0.65 540	0.74 688	0.59 680	1.38 668	0.63 624	1.35 662	1.39 668	3.26 728	4.50 731	4.61 723	2.63 721	1.58 678	1.03 646	0.46 680	0.42 692	0.48 680	0.47 689	0.50 672	0.50 686
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 691	0.20 296	0.48 425	0.44 491	0.25 349	0.29 153	0.31 299	0.65 319	0.68 375	0.97 591	0.86 441	0.67 438	0.62 505	0.64 426	20.63 753	0.16 333	0.11 238	0.19 423	0.15 325	0.19 451	0.12 204

ACVNet_1	1.46 692	1.33 711	1.12 645	1.91 723	1.62 718	1.83 696	0.98 689	2.00 710	1.85 699	1.39 670	1.53 654	2.32 699	1.53 689	1.34 663	1.11 654	1.30 721	0.50 704	2.06 726	0.58 702	1.93 725	0.95 708

EDNetEfficient	1.46 692	0.80 683	6.12 726	0.47 546	0.39 605	0.69 521	0.83 672	0.90 480	2.77 724	3.50 730	1.96 680	1.66 679	2.03 712	1.26 653	4.18 725	0.21 507	0.18 542	0.21 500	0.20 514	0.41 651	0.39 654

ADCS	1.51 694	0.61 662	3.42 713	0.59 652	0.51 661	1.27 663	1.08 698	1.59 693	1.81 697	1.91 699	1.66 662	1.51 672	1.42 684	1.94 698	8.60 737	0.33 646	0.32 667	0.33 640	0.36 661	0.44 657	0.42 661

AnyNet_C01	1.56 695	1.05 702	7.45 728	0.64 667	0.54 668	1.99 699	1.38 717	1.43 676	1.36 663	1.63 686	1.92 677	1.84 685	1.33 680	2.40 712	4.03 722	0.33 646	0.32 667	0.32 635	0.34 657	0.44 657	0.45 672

FC-DCNN	1.59 696	0.51 641	0.66 546	0.61 660	0.49 655	1.56 682	0.70 650	1.66 699	1.53 680	4.64 735	4.62 732	5.85 732	3.34 730	1.84 693	1.11 654	0.46 680	0.42 692	0.47 675	0.46 682	0.48 668	0.46 673

DispFullNet	1.60 697	2.63 737	2.75 708	2.56 732	1.79 725	1.24 660	0.47 545	1.37 667	1.45 675	1.87 695	1.50 650	1.55 674	2.46 716	2.04 702	1.04 649	0.59 697	0.18 542	2.32 729	0.68 708	2.29 729	1.14 717

ELAS_RVC	1.60 697	0.61 662	1.01 633	0.70 684	0.56 673	2.00 700	1.89 732	1.96 708	2.65 721	3.33 729	3.26 711	3.03 709	3.41 731	2.49 714	2.09 701	0.52 691	0.45 700	0.50 685	0.48 691	0.54 680	0.52 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 699	0.61 662	0.95 624	0.68 681	0.55 670	3.01 723	1.55 723	2.39 715	2.33 716	3.64 731	3.89 723	2.75 706	2.90 725	2.15 706	2.27 708	0.52 691	0.45 700	0.50 685	0.48 691	0.54 680	0.52 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 700	0.51 641	0.65 540	0.61 660	0.49 655	1.61 685	0.70 650	1.75 705	1.56 686	4.74 738	4.91 734	6.46 736	3.31 728	1.91 695	1.11 654	0.46 680	0.42 692	0.47 675	0.46 682	0.48 668	0.46 673

ACVNet_2	1.65 700	1.27 709	1.41 681	1.75 717	1.62 718	2.22 705	1.20 703	2.30 714	2.62 720	1.78 693	2.56 698	3.03 709	1.61 696	1.54 673	1.12 658	1.06 714	0.58 709	1.82 718	0.70 709	1.82 719	0.96 709

DStereoSA	1.73 702	0.63 666	1.57 688	0.80 692	0.79 694	1.26 662	1.30 710	1.34 658	1.43 671	1.24 660	7.52 746	0.92 553	7.68 738	1.65 687	2.29 709	0.41 671	0.29 647	0.63 694	0.60 703	1.04 705	1.18 722

IMH-64-1	1.86 703	1.62 722	1.16 649	2.20 726	1.89 727	2.33 706	1.30 710	2.89 719	2.29 712	1.66 687	2.80 706	2.49 703	1.61 696	2.10 703	1.78 691	1.60 725	0.74 715	2.43 730	1.02 725	2.12 726	1.17 720

IMH-64	1.86 703	1.62 722	1.16 649	2.20 726	1.89 727	2.33 706	1.30 710	2.89 719	2.29 712	1.66 687	2.80 706	2.49 703	1.61 696	2.10 703	1.78 691	1.60 725	0.74 715	2.43 730	1.02 725	2.12 726	1.17 720

DStereoFS	1.87 705	0.85 689	1.03 634	0.75 691	0.62 683	2.04 702	0.65 629	1.74 704	1.55 683	1.52 678	1.90 676	2.36 701	12.92 748	3.85 729	1.74 686	0.44 676	0.31 661	0.82 703	0.46 682	0.84 696	1.10 716

WAO-7	1.90 706	1.20 706	1.35 674	1.27 709	1.06 712	2.84 716	1.56 724	3.23 724	3.06 728	2.23 708	3.33 715	3.17 713	2.28 715	3.12 720	2.21 703	1.02 713	0.91 731	1.06 709	1.03 727	1.04 705	0.97 712

PWCK	1.92 707	1.66 725	3.12 711	1.65 714	0.91 700	2.84 716	2.26 736	2.10 711	2.41 719	2.36 712	2.31 687	2.22 695	1.82 704	3.43 723	2.03 700	1.61 727	0.71 714	1.51 713	0.82 715	1.69 714	0.91 705

MonStereo1	1.98 708	1.48 714	1.43 683	1.81 720	1.69 723	2.88 719	0.78 666	2.47 716	3.47 731	2.20 707	4.36 730	3.39 718	2.50 718	2.18 707	1.58 681	1.19 716	0.54 705	1.65 715	0.87 716	1.78 717	1.29 726

Dean	1.98 708	1.36 712	1.36 678	2.12 725	1.81 726	2.74 711	1.36 716	3.37 728	3.80 735	2.08 702	3.32 714	3.21 714	1.82 704	1.71 688	1.67 683	1.27 718	0.77 721	1.99 720	0.90 718	1.86 720	1.03 714

RTS	1.98 708	0.96 696	11.36 740	0.65 672	0.57 676	2.77 714	1.40 718	1.39 669	2.26 707	1.89 696	2.56 698	1.32 645	1.25 674	5.20 733	4.05 723	0.31 625	0.22 594	0.29 618	0.29 634	0.40 645	0.37 645

RTSA	1.98 708	0.96 696	11.36 740	0.65 672	0.57 676	2.77 714	1.40 718	1.39 669	2.26 707	1.89 696	2.56 698	1.32 645	1.25 674	5.20 733	4.05 723	0.31 625	0.22 594	0.29 618	0.29 634	0.40 645	0.37 645

WAO-6	2.04 712	1.50 716	1.16 649	1.70 715	1.67 722	2.69 710	1.44 721	3.06 721	3.63 734	1.98 700	3.27 712	3.54 721	2.07 713	2.36 711	2.22 705	1.31 723	0.91 731	2.04 725	1.22 734	1.73 716	1.27 725

IMH	2.04 712	1.62 722	1.20 658	2.20 726	1.89 727	2.91 722	1.30 710	3.11 722	3.03 726	1.81 694	3.35 716	3.03 709	1.90 707	2.48 713	1.80 693	1.66 728	0.77 721	2.45 732	1.04 728	2.15 728	1.19 724

LVE	2.12 714	1.44 713	1.36 678	1.99 724	1.78 724	2.75 712	1.79 730	2.82 718	3.95 736	1.90 698	4.33 729	3.52 720	1.81 703	2.24 709	1.74 686	1.74 729	0.87 727	2.06 726	1.13 730	1.91 724	1.35 727

MADNet+	2.23 715	2.43 733	10.85 737	1.22 708	0.91 700	2.76 713	1.40 718	2.12 712	1.67 693	1.32 665	1.74 668	1.86 688	1.74 702	6.25 735	4.41 726	0.65 699	0.64 710	0.58 692	0.54 700	0.80 695	0.76 697

KSHMR	2.57 716	1.93 728	1.69 689	2.63 734	2.42 734	2.86 718	2.07 733	3.27 726	6.50 740	2.49 715	3.36 717	3.41 719	1.92 708	2.49 714	1.94 696	2.13 735	1.40 743	2.79 740	1.50 738	2.73 734	1.77 730

notaker	2.76 717	2.29 732	1.80 694	2.96 736	2.58 738	2.90 721	1.75 728	3.24 725	3.05 727	2.78 719	4.24 728	6.15 735	2.51 719	3.34 722	2.75 713	2.31 737	1.18 739	3.00 741	1.65 739	2.84 737	1.97 732

JetBlue	2.78 718	1.26 708	7.04 727	1.16 706	1.48 716	8.00 738	6.02 743	2.60 717	1.92 700	2.12 704	2.64 702	3.34 717	3.05 727	6.49 736	3.39 718	0.78 705	0.76 720	0.75 697	0.76 711	0.97 704	1.18 722

WAO-8	2.92 719	1.55 720	1.35 674	1.79 718	1.63 720	5.23 732	1.22 706	4.58 735	12.56 747	2.84 721	4.07 727	4.83 726	2.72 723	3.49 724	2.25 706	1.27 718	0.91 731	1.99 720	1.15 732	1.86 720	1.15 718

Venus	2.92 719	1.55 720	1.35 674	1.79 718	1.63 720	5.23 732	1.22 706	4.58 735	12.56 747	2.84 721	4.06 726	4.83 726	2.72 723	3.49 724	2.25 706	1.27 718	0.91 731	1.99 720	1.15 732	1.86 720	1.15 718

ktn	2.98 721	2.25 731	1.73 692	2.84 735	2.53 737	3.76 729	2.15 734	3.70 730	5.47 739	2.75 718	5.17 738	5.94 733	2.48 717	3.23 721	2.46 710	2.34 739	1.44 744	2.78 739	2.03 741	2.45 732	2.01 734

TorneroNet-64	3.44 722	1.86 726	1.42 682	2.58 733	2.28 732	6.87 735	1.68 726	4.70 737	12.03 744	2.31 710	5.59 743	8.25 739	2.55 720	3.97 730	2.73 712	1.81 730	0.74 715	2.57 734	1.07 729	2.35 730	1.44 728

UNDER WATER	3.46 723	2.07 730	3.64 716	3.09 737	2.48 735	3.75 728	2.42 738	3.31 727	13.77 749	2.90 725	2.95 709	5.84 731	3.69 732	3.69 726	3.48 721	2.07 734	1.11 738	2.70 738	1.40 736	2.84 737	1.98 733

light-stereo	3.53 724	1.05 702	10.69 736	9.45 745	6.82 742	2.10 703	0.64 627	3.71 731	2.70 723	4.77 739	4.98 735	6.83 737	1.32 678	6.71 737	1.35 671	1.20 717	1.29 742	0.66 695	0.77 712	1.79 718	1.85 731

UNDER WATER-64	3.53 724	2.01 729	3.94 717	3.22 739	2.49 736	5.41 734	2.60 739	3.43 729	12.41 746	3.03 726	2.68 704	6.07 734	4.04 733	3.79 728	3.33 717	2.02 733	1.24 741	2.63 735	1.46 737	2.78 735	2.08 735

MultiAttention	3.58 726	0.24 448	0.62 519	0.54 630	0.34 570	22.90 753	2.72 740	1.60 694	1.13 625	0.80 474	1.81 671	1.14 622	0.43 380	35.29 765	0.61 546	0.17 390	0.12 311	0.23 537	0.23 572	0.34 622	0.29 597

DPSimNet_ROB	3.58 726	2.45 734	8.57 729	2.53 730	2.37 733	2.88 719	3.77 742	3.14 723	3.23 729	4.71 737	3.86 722	4.68 724	4.87 736	4.07 731	5.62 730	2.33 738	2.33 746	2.47 733	2.52 742	2.51 733	2.64 739

MADNet++	4.03 728	2.70 738	3.44 715	3.72 741	3.44 741	4.44 731	3.52 741	3.95 733	3.61 733	4.46 733	4.98 735	4.10 722	4.58 735	7.00 739	5.89 731	3.74 741	3.67 750	3.27 743	2.71 744	3.70 743	3.66 742

SGM-ForestM	4.04 729	0.32 555	0.46 390	0.43 470	0.27 433	7.50 737	1.45 722	3.84 732	4.24 737	8.19 748	6.76 745	19.00 758	9.08 739	10.74 749	6.62 734	0.31 625	0.33 673	0.32 635	0.32 652	0.29 588	0.29 597

MANE	4.13 730	0.51 641	0.64 534	0.66 675	0.56 673	6.89 736	0.99 691	7.55 740	12.04 745	6.68 747	8.57 748	10.69 742	9.45 740	7.59 746	6.39 733	0.49 686	0.43 697	0.48 680	0.98 722	0.49 670	0.48 681

xyz-stereo	4.23 731	0.17 153	61.76 774	0.34 137	0.16 30	12.16 742	0.37 428	0.58 260	0.68 375	1.01 609	3.36 717	0.77 497	0.82 608	1.21 647	0.40 420	0.12 62	0.10 98	0.16 269	0.11 157	0.13 158	0.10 64

LE_ROB	4.42 732	0.24 448	2.75 708	0.42 447	0.23 277	1.57 683	0.90 683	1.71 703	17.88 758	16.56 760	4.88 733	5.17 730	18.85 760	1.63 682	14.62 749	0.17 390	0.14 429	0.16 269	0.16 364	0.19 451	0.17 419

TorneroNet	4.53 733	1.89 727	1.48 685	2.55 731	2.27 731	13.78 750	1.69 727	4.84 739	23.73 764	2.89 724	7.70 747	7.06 738	2.69 722	4.26 732	3.42 719	1.84 731	0.77 721	2.68 736	1.13 730	2.42 731	1.47 729

LSM	4.74 734	0.77 681	10.16 733	0.70 684	56.56 769	1.02 621	1.00 693	1.24 637	1.62 691	2.04 701	2.34 690	1.33 648	1.17 667	1.38 670	1.09 653	0.33 646	0.49 703	0.39 659	0.46 682	0.51 673	10.09 751

JetRed	5.27 735	5.84 740	12.81 743	2.36 729	2.83 739	12.23 743	10.50 751	4.46 734	3.60 732	3.86 732	3.83 721	4.85 728	4.18 734	6.78 738	11.96 746	2.17 736	2.96 749	2.18 728	1.97 740	3.38 741	2.68 740

tt	6.20 736	0.20 296	5.89 725	3.55 740	2.07 730	11.26 741	19.21 753	11.74 744	5.46 738	2.69 717	2.04 685	4.87 729	6.25 737	3.70 727	7.09 736	8.32 753	11.17 761	4.93 751	5.41 754	5.74 744	2.37 736

coex-ft	6.43 737	1.51 717	87.33 779	0.49 569	0.38 599	1.34 666	1.21 705	1.16 600	8.09 742	12.12 750	2.79 705	2.77 707	3.31 728	1.16 637	3.15 715	0.24 566	0.23 604	0.27 600	0.24 588	0.45 661	0.37 645

HanzoNet	6.76 738	2.45 734	4.22 720	3.19 738	2.94 740	3.62 727	2.28 737	4.79 738	7.20 741	14.00 756	13.19 755	17.49 754	22.30 761	13.25 750	6.19 732	4.20 742	1.93 745	3.10 742	2.56 743	3.35 740	2.88 741

TCMNet-wrong-test	8.97 739	10.42 746	8.74 730	19.56 749	17.61 747	12.53 745	9.01 749	13.59 747	2.18 705	4.64 735	5.11 737	14.63 750	11.09 745	7.19 740	9.73 738	5.56 752	0.89 729	3.77 744	3.11 745	10.34 749	9.80 747

noway3	9.04 740	9.99 745	10.50 735	19.30 747	17.88 748	12.49 744	8.93 747	13.62 748	2.27 710	4.85 741	5.57 740	14.37 745	10.99 742	7.30 741	9.94 739	5.36 745	0.86 724	3.94 748	3.20 747	10.28 748	9.17 745

noway2	9.12 741	9.84 744	11.24 739	19.40 748	17.88 748	12.54 746	8.94 748	13.58 746	2.22 706	4.85 741	5.59 743	14.48 748	11.09 745	7.31 742	9.96 740	5.48 748	0.86 724	3.93 745	3.20 747	10.34 749	9.76 746

noway4	9.14 742	10.89 747	8.97 731	19.91 754	17.90 750	12.71 749	9.04 750	13.72 749	2.34 717	4.80 740	5.47 739	14.56 749	11.25 747	7.32 743	9.98 741	5.54 751	0.89 729	3.93 745	3.19 746	10.47 753	10.04 750

noway1	9.20 743	11.07 748	10.41 734	19.80 752	17.91 751	12.67 747	8.90 746	13.79 750	2.26 707	4.85 741	5.58 741	14.44 746	11.03 743	7.33 744	10.03 742	5.51 749	0.86 724	3.93 745	3.20 747	10.42 751	9.93 748

zzzz4	9.23 744	11.07 748	11.03 738	19.80 752	17.91 751	12.68 748	8.89 745	13.79 750	2.29 712	4.85 741	5.58 741	14.47 747	11.04 744	7.33 744	10.03 742	5.51 749	0.87 727	3.94 748	3.20 747	10.42 751	9.93 748

EDNetEfficientorigin	9.93 745	1.15 705	175.16 780	0.48 554	0.36 582	1.04 628	0.68 640	1.24 637	2.69 722	3.17 727	2.50 696	2.30 698	2.07 713	1.76 689	2.21 703	0.20 488	0.18 542	0.24 554	0.19 487	0.51 673	0.50 686

DGTPSM_ROB	12.07 746	8.00 741	20.99 747	8.93 743	16.78 745	10.67 739	30.87 757	9.01 742	15.16 751	6.50 745	15.41 759	9.04 740	14.85 750	9.25 747	21.67 755	4.57 743	8.57 754	5.08 752	9.28 755	5.90 745	10.95 752

DPSMNet_ROB	12.08 747	8.00 741	21.00 748	8.97 744	16.79 746	10.67 739	30.89 758	9.02 743	15.17 752	6.51 746	15.41 759	9.04 740	14.85 750	9.27 748	21.67 755	4.58 744	8.57 754	5.09 754	9.29 758	5.90 745	10.95 752

USTest	12.99 748	14.18 750	20.00 746	16.24 746	14.97 744	20.80 752	31.95 759	16.20 754	10.91 743	8.79 749	9.48 749	13.94 744	10.50 741	16.11 751	21.44 754	3.17 740	4.82 751	5.08 752	5.36 753	8.81 747	7.13 744

BEATNet-Init1	15.13 749	0.82 687	50.86 773	0.72 687	0.53 666	38.10 765	7.03 744	11.83 745	14.25 750	29.78 771	30.17 771	48.21 774	22.64 762	26.78 762	18.11 752	0.42 675	0.38 683	0.47 675	0.46 682	0.51 673	0.48 681

Selective-IGEV-i1pa	15.35 750	22.27 759	18.31 745	1.71 716	0.87 696	28.61 764	12.26 752	25.48 765	20.48 762	19.78 761	22.75 761	28.20 763	22.64 762	29.07 763	17.31 751	12.88 759	2.88 747	6.84 755	0.99 723	1.67 713	12.03 759

iinet-test	16.76 751	17.57 751	22.97 750	19.69 750	18.39 753	24.48 754	34.18 760	20.02 755	15.35 753	12.55 751	12.85 750	18.13 756	15.39 753	19.59 752	24.25 757	8.86 755	8.72 756	8.95 757	9.28 755	12.74 754	11.26 755

IINet	16.76 751	17.57 751	22.97 750	19.69 750	18.39 753	24.48 754	34.18 760	20.02 755	15.35 753	12.55 751	12.85 750	18.13 756	15.39 753	19.59 752	24.25 757	8.86 755	8.72 756	8.95 757	9.28 755	12.74 754	11.26 755

DPSM_ROB	17.78 753	18.63 754	24.31 756	20.90 756	19.47 755	25.97 757	36.21 763	21.23 762	16.24 756	13.38 754	14.06 757	19.18 759	16.30 755	20.78 755	25.67 760	9.38 757	9.23 759	9.49 759	9.82 759	13.51 757	11.91 757

DPSM	17.78 753	18.63 754	24.31 756	20.90 756	19.47 755	25.97 757	36.21 763	21.23 762	16.24 756	13.38 754	14.06 757	19.18 759	16.30 755	20.78 755	25.67 760	9.38 757	9.23 759	9.49 759	9.82 759	13.51 757	11.91 757

DLNR-FE	20.05 755	36.38 763	38.08 760	170.06 780	60.08 772	0.23 54	0.20 51	14.13 753	0.36 178	0.44 267	0.66 329	0.43 284	0.21 91	0.63 411	0.28 257	5.38 746	0.10 98	0.15 228	0.11 157	73.09 779	0.11 141

DLNR_Zeroshot_test	20.09 756	36.28 762	38.04 759	169.85 779	61.80 773	0.23 54	0.20 51	13.88 752	0.37 195	0.44 267	0.66 329	0.43 284	0.21 91	0.62 397	0.28 257	5.46 747	0.10 98	0.15 228	0.11 157	72.60 778	0.11 141

LRCNet_RVC	21.24 757	31.15 761	21.41 749	28.98 759	23.82 758	3.13 724	0.60 615	20.96 761	1.59 687	25.58 762	28.15 767	21.99 761	14.79 749	21.94 761	16.41 750	28.89 774	14.87 762	33.53 773	31.28 771	29.51 770	26.16 767

HaxPig	31.96 758	37.24 764	34.27 758	24.37 758	24.88 759	18.26 751	19.86 754	20.64 760	28.52 765	35.97 772	38.75 772	25.57 762	28.72 765	33.88 764	34.39 765	35.94 777	38.87 778	37.80 774	40.48 776	39.68 771	41.15 776

Anonymous_1	33.25 759	18.26 753	23.92 752	20.54 755	21.28 757	25.59 756	35.94 762	22.01 764	15.57 755	13.33 753	13.49 756	18.08 755	15.29 752	20.36 754	24.60 759	16.28 763	8.84 758	66.59 777	118.00 779	155.73 782	11.23 754

fast-reg	35.48 760	37.51 770	48.70 768	42.44 768	40.46 768	52.73 773	73.11 771	42.56 768	32.38 766	26.19 763	27.27 762	36.81 766	30.62 766	41.02 768	51.32 768	18.30 764	18.53 767	19.10 761	19.67 762	27.14 759	23.66 760

RAFT-FEzeroshot	35.73 761	37.45 766	48.67 766	42.23 764	39.22 764	52.25 767	73.13 773	42.62 771	32.59 768	26.71 765	27.70 763	38.57 768	32.57 767	41.68 772	51.67 773	18.75 766	18.58 770	19.15 763	19.78 764	27.21 763	23.98 763

RAFT-FE	35.73 761	37.45 766	48.67 766	42.23 764	39.22 764	52.25 767	73.13 773	42.62 771	32.59 768	26.71 765	27.70 763	38.57 768	32.57 767	41.68 772	51.67 773	18.75 766	18.58 770	19.15 763	19.78 764	27.21 763	23.98 763

CasAABBNet	35.74 763	37.43 765	48.72 769	42.22 763	39.20 762	52.24 766	73.12 772	42.61 770	32.62 771	26.78 768	27.95 765	38.58 770	32.60 769	41.67 770	51.65 772	18.74 765	18.57 769	19.15 763	19.77 763	27.20 761	23.98 763

Hybrid-DGEV	35.78 764	37.50 769	48.96 772	42.25 766	39.20 762	52.33 771	73.10 770	42.63 773	32.52 767	26.62 764	28.31 770	38.50 767	32.87 770	41.67 770	51.55 769	18.77 769	18.56 768	19.18 767	19.83 767	27.20 761	23.97 762

FlowAnything	35.81 765	37.53 771	48.80 770	42.20 762	39.22 764	52.25 767	73.16 775	42.56 768	32.89 773	26.76 767	28.30 768	38.69 772	33.09 772	41.63 769	51.62 771	18.76 768	18.59 773	19.21 768	19.92 768	27.16 760	23.91 761

Selective-RAFT-Error	35.84 766	37.49 768	48.83 771	42.26 767	39.24 767	52.30 770	73.09 769	42.66 774	32.61 770	26.80 769	28.30 768	38.84 773	33.51 773	41.68 772	51.59 770	18.82 770	18.58 770	19.17 766	19.80 766	27.28 765	24.05 766

xxxxx1	36.64 767	19.51 756	24.21 753	61.66 770	64.63 774	27.28 760	40.10 765	20.25 757	18.63 759	14.07 757	12.97 752	17.26 751	17.36 757	21.70 758	27.93 762	13.18 760	18.50 764	111.26 780	133.37 780	29.24 767	39.73 773

tt_ll	36.64 767	19.51 756	24.21 753	61.66 770	64.63 774	27.28 760	40.10 765	20.25 757	18.63 759	14.07 757	12.97 752	17.26 751	17.36 757	21.70 758	27.93 762	13.18 760	18.50 764	111.26 780	133.37 780	29.24 767	39.73 773

ff	36.64 767	19.51 756	24.21 753	61.66 770	64.63 774	27.28 760	40.10 765	20.25 757	18.63 759	14.07 757	12.97 752	17.26 751	17.36 757	21.70 758	27.93 762	13.18 760	18.50 764	111.26 780	133.37 780	29.24 767	39.73 773

MEDIAN_ROB	37.38 770	40.85 774	40.60 762	32.31 760	31.85 760	27.20 759	24.55 755	29.10 766	33.19 774	42.09 780	41.76 774	33.35 764	34.39 774	39.78 767	37.07 766	43.64 779	44.10 780	44.12 776	43.40 778	41.51 775	42.76 778

AVERAGE_ROB	37.58 771	40.13 773	40.15 761	34.81 761	33.82 761	28.55 763	25.10 756	32.02 767	34.06 775	41.28 779	40.66 773	34.46 765	34.81 775	39.18 766	37.57 767	42.78 778	43.44 779	43.82 775	43.03 777	40.47 772	41.51 777

LSM0	38.95 772	37.60 772	48.58 765	43.57 769	91.06 779	52.57 772	72.57 768	43.17 775	32.63 772	26.97 770	27.97 766	38.65 771	32.94 771	41.86 775	51.78 775	18.89 771	18.41 763	19.13 762	19.63 761	27.29 766	33.77 768

PML	40.80 773	29.24 760	11.87 742	7.20 742	14.47 743	92.13 780	213.69 783	7.63 741	23.35 763	74.72 782	190.14 783	50.17 775	26.15 764	21.39 757	12.70 747	8.76 754	2.92 748	8.45 756	3.25 751	13.26 756	4.42 743

zzzz2	53.63 774	56.68 775	73.37 775	63.97 773	58.93 770	78.37 778	110.06 778	64.29 780	48.31 778	40.26 775	42.53 775	57.21 776	47.86 776	62.08 778	77.14 778	28.03 772	27.91 774	28.80 769	29.89 769	40.95 773	35.94 769

noway5	53.63 774	56.68 775	73.37 775	63.97 773	58.93 770	78.37 778	110.06 778	64.29 780	48.31 778	40.26 775	42.53 775	57.21 776	47.86 776	62.08 778	77.14 778	28.03 772	27.91 774	28.80 769	29.89 769	40.95 773	35.94 769

zzzzzz3	56.43 776	57.01 777	74.40 777	78.00 775	76.38 777	77.61 777	92.21 777	62.81 778	50.42 780	40.52 777	45.11 777	70.20 778	62.22 778	61.64 776	77.00 777	29.64 775	27.99 776	31.12 771	32.03 772	45.83 777	36.59 771

zzz1	56.46 777	57.02 778	74.61 778	78.01 776	76.39 778	77.52 776	92.13 776	62.93 779	50.48 781	40.59 778	45.21 778	70.20 778	62.34 779	61.65 777	76.98 776	29.64 775	27.99 776	31.12 771	32.03 772	45.82 776	36.60 772

RSGM-EC	74.81 778	63.03 779	41.60 763	97.74 777	92.11 780	74.93 774	114.81 780	53.77 776	38.96 776	39.88 773	48.98 779	90.73 780	64.81 780	139.63 780	128.53 781	93.27 780	53.96 781	95.12 778	38.31 774	81.45 780	44.63 779

acva	74.81 778	63.03 779	41.60 763	97.74 777	92.11 780	74.93 774	114.81 780	53.77 776	38.96 776	39.88 773	48.98 779	90.73 780	64.81 780	139.63 780	128.53 781	93.27 780	53.96 781	95.12 778	38.31 774	81.45 780	44.63 779

Selective-IGEV-i16pa	78.59 780	120.99 781	16.46 744	1.04 702	0.66 687	181.07 782	2.17 735	153.90 783	139.75 783	56.45 781	153.05 781	107.32 782	157.92 783	200.46 783	96.57 780	94.09 782	1.23 740	2.69 737	0.31 644	0.96 702	84.68 781

test_example2	176.61 781	205.14 782	198.86 781	188.60 781	190.98 782	152.67 781	170.61 782	94.86 782	123.55 782	178.88 783	179.48 782	158.94 783	141.34 782	192.61 782	198.96 783	203.76 783	236.37 783	164.13 783	173.55 783	218.58 783	160.41 782

GS-Stereo							0.30 271	0.42 133	0.27 79	0.30 160	0.28 116	0.23 76	0.21 91	0.32 76	0.22 89	0.16 333	0.09 27	0.12 56	0.10 90	0.14 212	0.12 204

FSD					0.46 648	0.48 382	0.52 584	0.53 231	0.48 280	0.48 290	0.48 240	0.49 321	0.48 414	0.51 275	0.49 496	0.45 678	0.42 692	0.47 675	0.46 682	0.46 664

ccccc		429.19 783		507.10 782	501.20 783	356.95 783		380.82 784		334.51 784		372.86 784		499.17 784		561.44 784	431.22 784	334.28 784	290.86 784	540.88 784

ASD4		8.86 743

Low-res two-view benchmark