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 10	0.17 17	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 51	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 121	0.10 97	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 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 59	0.20 76	0.23 3	0.20 30	0.13 121	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 10	0.14 3	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 134	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.12 61	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 13	0.15 10	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 156	0.21 90	0.25 8	0.21 61	0.12 61	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 82	0.20 152	0.16 13	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 88	0.10 14	0.09 27	0.14 171	0.13 243	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 55	0.16 29	0.24 65	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 59	0.14 2	0.32 76	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 26	0.16 29	0.23 51	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 79	0.29 13	0.18 73	0.17 17	0.29 245	0.27 21	0.17 10	0.18 13	0.29 128	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 61	0.12 61	0.09 27	0.14 171	0.11 153	0.12 104	0.10 63

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 26	0.14 7	0.29 147	0.25 160	0.30 29	0.15 5	0.21 33	0.28 114	0.21 51	0.18 42	0.24 4	0.21 61	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 26	0.19 106	0.15 8	0.19 31	0.31 37	0.24 47	0.15 2	0.20 21	0.29 142	0.17 24	0.30 53	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.15 8	0.19 31	0.25 11	0.24 47	0.15 2	0.20 21	0.29 142	0.17 24	0.30 53	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 46	0.29 13	0.14 7	0.25 83	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 42	0.30 53	0.21 61	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 82	0.23 273	0.16 13	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 73	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 113	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 225	0.14 286	0.10 8	0.10 63

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 79	0.30 26	0.19 106	0.20 28	0.18 15	0.30 29	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 42	0.33 93	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 79	0.30 26	0.20 152	0.20 28	0.19 31	0.27 21	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 24	0.33 93	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.33 103	0.17 43	0.24 65	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.31 64	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.34 134	0.15 10	0.27 112	0.17 5	0.28 24	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.32 76	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DF_test	0.19 18	0.13 5	0.26 46	0.33 103	0.24 309	0.10 1	0.23 127	0.26 18	0.30 109	0.22 51	0.27 100	0.16 6	0.18 42	0.22 1	0.20 30	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.13 157	0.10 63

derf	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.32 82	0.19 106	0.21 35	0.18 15	0.30 29	0.24 47	0.17 11	0.20 21	0.28 134	0.16 18	0.32 76	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

qqai	0.19 18	0.14 28	0.27 61	0.32 82	0.19 106	0.22 40	0.18 15	0.30 29	0.25 63	0.18 13	0.20 21	0.29 142	0.17 24	0.33 93	0.21 61	0.13 121	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MGA	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.30 26	0.20 152	0.29 147	0.18 15	0.35 66	0.27 75	0.19 20	0.21 32	0.19 30	0.15 8	0.29 33	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 139

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 28	0.25 32	0.30 26	0.19 106	0.25 83	0.18 15	0.42 132	0.27 75	0.19 20	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 33	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 139

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 130	0.29 13	0.23 273	0.17 17	0.20 50	0.27 21	0.18 14	0.24 73	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 12	0.18 4	0.15 266	0.12 307	0.17 313	0.17 417	0.13 157	0.10 63

GeoVLM	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 112	0.19 31	0.31 37	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 142	0.20 76	0.29 33	0.22 88	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 18	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 21	0.21 77	0.32 46	0.28 88	0.20 23	0.35 173	0.18 23	0.17 24	0.31 64	0.24 149	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 26	0.19 106	0.27 112	0.19 31	0.31 37	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 142	0.19 61	0.29 33	0.21 61	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 55	0.16 29	0.19 24	0.17 5	0.42 132	0.24 47	0.23 58	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 208	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 139

S2M2_XL	0.19 18	0.18 196	0.27 61	0.27 3	0.20 152	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 9	0.17 24	0.24 4	0.21 61	0.17 382	0.16 487	0.15 225	0.13 243	0.15 277	0.12 202
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 18	0.14 28	0.29 89	0.34 134	0.16 29	0.26 94	0.17 5	0.32 46	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 75	0.20 76	0.32 76	0.20 30	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.11 139

dual_stereo	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.31 55	0.16 29	0.16 13	0.20 50	0.29 26	0.20 27	0.23 58	0.20 21	0.22 59	0.14 2	0.52 277	0.24 149	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

anonymous	0.20 31	0.16 102	0.29 89	0.32 82	0.21 184	0.14 3	0.21 77	0.24 9	0.28 88	0.25 85	0.36 182	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.12 194	0.12 104	0.10 63

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 31	0.18 196	0.22 3	0.25 1	0.20 152	0.23 51	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 114	0.12 1	0.22 104	0.24 4	0.26 211	0.12 61	0.14 421	0.18 367	0.27 609	0.17 377	0.19 469

LGCAT	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.29 13	0.19 106	0.14 3	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 99	0.20 21	0.20 39	0.19 61	0.32 76	0.21 61	0.23 542	0.18 532	0.11 5	0.14 286	0.10 8	0.19 469

MCSU-Stereo	0.20 31	0.12 2	0.24 17	0.30 26	0.13 1	0.25 83	0.31 294	0.33 57	0.32 135	0.28 133	0.25 79	0.23 75	0.17 24	0.31 64	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.30 26	0.19 106	0.25 83	0.18 15	0.42 132	0.27 75	0.23 58	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 33	0.22 88	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 139

monster-pro	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 40	0.22 97	0.39 100	0.33 143	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 142	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 31	0.15 73	0.25 32	0.32 82	0.18 73	0.29 147	0.23 127	0.25 11	0.27 75	0.15 2	0.24 68	0.28 134	0.17 24	0.34 103	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 31	0.14 28	0.31 130	0.31 55	0.23 273	0.24 65	0.21 77	0.31 37	0.30 109	0.21 33	0.19 18	0.24 93	0.19 61	0.31 64	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 139

LACA3	0.20 31	0.17 153	0.25 32	0.29 13	0.15 10	0.32 207	0.25 160	0.29 26	0.22 31	0.23 58	0.21 32	0.21 51	0.22 104	0.44 203	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.30 26	0.15 10	0.29 147	0.29 245	0.30 29	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 134	0.20 76	0.34 103	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.09 15	0.12 104	0.09 6

Test_v1	0.20 31	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 73	0.24 65	0.21 77	0.39 100	0.31 121	0.21 33	0.22 45	0.17 9	0.17 24	0.34 103	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 249	0.17 5	0.40 112	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.24 130	0.33 93	0.25 181	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	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 31	0.13 5	0.26 46	0.30 26	0.19 106	0.23 51	0.18 15	0.36 74	0.26 70	0.20 23	0.23 52	0.27 128	0.16 18	0.30 53	0.23 129	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 31	0.14 28	0.23 7	0.30 26	0.17 43	0.29 147	0.20 50	0.39 100	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 118	0.20 76	0.30 53	0.20 30	0.13 121	0.12 307	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.33 103	0.19 106	0.23 51	0.18 15	0.41 123	0.34 151	0.22 51	0.21 32	0.19 30	0.18 42	0.28 20	0.22 88	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 63

MonStereo	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 40	0.22 97	0.39 100	0.33 143	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 142	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 103	0.18 73	0.17 17	0.21 77	0.32 46	0.23 40	0.25 85	0.34 165	0.22 59	0.24 130	0.27 17	0.21 61	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 40	0.22 97	0.39 100	0.33 143	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 142	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 31	0.12 2	0.23 7	0.31 55	0.20 152	0.23 51	0.19 31	0.40 112	0.29 101	0.22 51	0.34 165	0.20 39	0.15 8	0.31 64	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test3	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 103	0.17 43	0.38 290	0.18 15	0.30 29	0.19 20	0.24 73	0.15 5	0.26 118	0.17 24	0.32 76	0.21 61	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MonSter	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 55	0.15 10	0.22 40	0.22 97	0.39 100	0.33 143	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

VeloStereo	0.21 52	0.14 28	0.29 89	0.30 26	0.23 273	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 85	0.21 32	0.28 134	0.20 76	0.31 64	0.23 129	0.20 478	0.19 551	0.18 367	0.16 358	0.20 464	0.21 515

flow	0.21 52	0.14 28	0.29 89	0.30 26	0.23 273	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 85	0.21 32	0.28 134	0.20 76	0.30 53	0.23 129	0.20 478	0.19 551	0.18 367	0.16 358	0.20 464	0.21 515

over v1	0.21 52	0.19 243	0.26 46	0.35 181	0.13 1	0.35 249	0.20 50	0.31 37	0.16 9	0.23 58	0.23 52	0.25 108	0.27 179	0.41 164	0.22 88	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 202

over-8	0.21 52	0.19 243	0.27 61	0.35 181	0.13 1	0.33 219	0.21 77	0.34 62	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 144	0.41 164	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 139

over-9	0.21 52	0.19 243	0.27 61	0.35 181	0.13 1	0.33 219	0.21 77	0.35 66	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 144	0.41 164	0.20 30	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 139

depth_test_26	0.21 52	0.14 28	0.28 79	0.30 26	0.19 106	0.16 13	0.20 50	0.30 29	0.23 40	0.27 118	0.37 188	0.22 59	0.15 8	0.29 33	0.20 30	0.18 418	0.14 421	0.15 225	0.15 320	0.15 277	0.14 302

LCMNet	0.21 52	0.14 28	0.25 32	0.30 26	0.20 152	0.26 94	0.19 31	0.38 92	0.43 237	0.21 33	0.21 32	0.27 128	0.17 24	0.36 117	0.23 129	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 52	0.14 28	0.26 46	0.34 134	0.14 7	0.40 309	0.27 206	0.28 24	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 134	0.29 215	0.32 76	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 52	0.19 243	0.29 89	0.31 55	0.17 43	0.25 83	0.23 127	0.36 74	0.28 88	0.27 118	0.24 68	0.18 23	0.21 90	0.40 152	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

asd	0.21 52	0.18 196	0.29 89	0.32 82	0.18 73	0.27 112	0.22 97	0.35 66	0.22 31	0.31 160	0.22 45	0.19 30	0.21 90	0.44 203	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 52	0.20 295	0.29 89	0.30 26	0.17 43	0.24 65	0.26 183	0.32 46	0.28 88	0.32 175	0.28 114	0.19 30	0.17 24	0.29 33	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 52	0.20 295	0.29 89	0.30 26	0.17 43	0.24 65	0.26 183	0.32 46	0.28 88	0.32 175	0.28 114	0.19 30	0.17 24	0.29 33	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

4w-stereo	0.21 52	0.19 243	0.31 130	0.31 55	0.17 43	0.29 147	0.19 31	0.31 37	0.21 29	0.31 160	0.24 68	0.20 39	0.24 130	0.41 164	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 52	0.18 196	0.31 130	0.32 82	0.18 73	0.31 187	0.25 160	0.31 37	0.23 40	0.28 133	0.35 173	0.18 23	0.17 24	0.39 142	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 52	0.18 196	0.28 79	0.29 13	0.17 43	0.23 51	0.34 355	0.36 74	0.28 88	0.34 186	0.26 92	0.17 9	0.22 104	0.36 117	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 52	0.14 28	0.27 61	0.37 241	0.22 218	0.21 35	0.19 31	0.43 151	0.27 75	0.20 23	0.20 21	0.29 142	0.14 2	0.41 164	0.22 88	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.12 104	0.12 202

LG-G_1	0.21 52	0.13 5	0.30 107	0.34 134	0.16 29	0.52 392	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 52	0.13 5	0.30 107	0.34 134	0.16 29	0.52 392	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.10 63

StereoAnything_RVC	0.21 52	0.68 663	0.39 282	0.28 8	0.15 10	0.23 51	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 104	0.30 53	0.18 4	0.16 327	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 336	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 52	0.15 73	0.27 61	0.37 241	0.19 106	0.22 40	0.18 15	0.42 132	0.35 164	0.22 51	0.28 114	0.24 93	0.18 42	0.27 17	0.22 88	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

over-6	0.22 72	0.18 196	0.28 79	0.34 134	0.13 1	0.32 207	0.22 97	0.49 192	0.25 63	0.24 73	0.24 68	0.21 51	0.25 144	0.38 135	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 72	0.15 73	0.35 214	0.33 103	0.17 43	0.23 51	0.25 160	0.42 132	0.24 47	0.26 99	0.26 92	0.21 51	0.30 234	0.31 64	0.20 30	0.10 14	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

aanet-new-16k	0.22 72	0.17 153	0.35 214	0.37 241	0.17 43	0.26 94	0.18 15	0.41 123	0.37 191	0.28 133	0.23 52	0.25 108	0.26 164	0.29 33	0.21 61	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 210	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 72	0.16 102	0.35 214	0.33 103	0.18 73	0.24 65	0.24 148	0.45 166	0.27 75	0.23 58	0.35 173	0.20 39	0.26 164	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 139

AdaDepth	0.22 72	0.17 153	0.32 153	0.37 241	0.18 73	0.34 238	0.22 97	0.33 57	0.23 40	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.20 76	0.56 313	0.21 61	0.10 14	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.12 202

qwe	0.22 72	0.18 196	0.28 79	0.31 55	0.18 73	0.29 147	0.21 77	0.38 92	0.32 135	0.35 196	0.30 133	0.20 39	0.20 76	0.43 191	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6

2.25w	0.22 72	0.18 196	0.31 130	0.31 55	0.18 73	0.31 187	0.18 15	0.32 46	0.31 121	0.31 160	0.37 188	0.20 39	0.22 104	0.45 208	0.24 149	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

4.25_new	0.22 72	0.21 340	0.32 153	0.32 82	0.18 73	0.31 187	0.27 206	0.32 46	0.24 47	0.29 147	0.27 100	0.20 39	0.23 119	0.34 103	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 72	0.21 340	0.32 153	0.32 82	0.18 73	0.31 187	0.27 206	0.32 46	0.24 47	0.29 147	0.27 100	0.20 39	0.23 119	0.34 103	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 72	0.21 340	0.32 153	0.32 82	0.18 73	0.31 187	0.27 206	0.32 46	0.24 47	0.29 147	0.27 100	0.20 39	0.23 119	0.34 103	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 72	0.17 153	0.30 107	0.31 55	0.19 106	0.43 341	0.24 148	0.35 66	0.24 47	0.31 160	0.27 100	0.17 9	0.22 104	0.37 127	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.29 89	0.30 26	0.18 73	0.27 112	0.23 127	0.37 82	0.28 88	0.31 160	0.26 92	0.22 59	0.26 164	0.50 262	0.24 149	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.30 107	0.32 82	0.16 29	0.28 134	0.38 443	0.38 92	0.35 164	0.32 175	0.33 153	0.17 9	0.18 42	0.29 33	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 88	0.12 104	0.10 63

monsterstereo	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.34 134	0.18 73	0.21 35	0.20 50	0.37 82	0.35 164	0.33 182	0.40 203	0.19 30	0.18 42	0.45 208	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.08 1

monsters	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.31 55	0.19 106	0.23 51	0.19 31	0.44 159	0.33 143	0.36 201	0.30 133	0.16 6	0.18 42	0.43 191	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

SGD-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.27 61	0.31 55	0.15 10	0.29 147	0.20 50	0.37 82	0.29 101	0.24 73	0.29 128	0.21 51	0.27 179	0.36 117	0.25 181	0.16 327	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

GREAT-IGEV	0.22 72	0.15 73	0.31 130	0.29 13	0.22 218	0.21 35	0.26 183	0.33 57	0.31 121	0.20 23	0.30 133	0.22 59	0.22 104	0.47 237	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.26 46	0.33 103	0.20 152	0.61 463	0.21 77	0.30 29	0.31 121	0.23 58	0.19 18	0.18 23	0.18 42	0.41 164	0.22 88	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 90	0.20 295	0.31 130	0.37 241	0.19 106	0.28 134	0.22 97	0.33 57	0.26 70	0.23 58	0.29 128	0.23 75	0.18 42	0.39 142	0.28 255	0.13 121	0.12 307	0.17 313	0.16 358	0.17 377	0.12 202

aanet-new-90k	0.23 90	0.16 102	0.45 368	0.35 181	0.17 43	0.33 219	0.27 206	0.38 92	0.26 70	0.20 23	0.24 68	0.21 51	0.35 294	0.46 227	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 210	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 90	0.16 102	0.41 307	0.35 181	0.17 43	0.38 290	0.25 160	0.36 74	0.25 63	0.23 58	0.31 147	0.24 93	0.35 294	0.43 191	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 90	0.17 153	0.39 282	0.34 134	0.18 73	0.38 290	0.20 50	0.36 74	0.26 70	0.24 73	0.28 114	0.25 108	0.35 294	0.25 8	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 210	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 90	0.17 153	0.30 107	0.35 181	0.16 29	0.35 249	0.25 160	0.40 112	0.30 109	0.25 85	0.24 68	0.25 108	0.36 322	0.41 164	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 90	0.16 102	0.37 247	0.34 134	0.16 29	0.24 65	0.24 148	0.43 151	0.36 174	0.26 99	0.27 100	0.23 75	0.35 294	0.28 20	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 90	0.16 102	0.30 107	0.36 215	0.17 43	0.26 94	0.26 183	0.33 57	0.30 109	0.27 118	0.30 133	0.23 75	0.34 288	0.42 178	0.18 4	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.15 277	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 90	0.15 73	0.32 153	0.36 215	0.18 73	0.38 290	0.21 77	0.40 112	0.24 47	0.27 118	0.23 52	0.34 185	0.35 294	0.30 53	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 90	0.15 73	0.32 153	0.36 215	0.18 73	0.38 290	0.21 77	0.40 112	0.24 47	0.27 118	0.23 52	0.34 185	0.35 294	0.30 53	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 90	0.17 153	0.40 296	0.36 215	0.17 43	0.33 219	0.22 97	0.35 66	0.27 75	0.27 118	0.23 52	0.29 142	0.34 288	0.31 64	0.22 88	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.16 336	0.12 202

aanet-new-24k	0.23 90	0.16 102	0.29 89	0.35 181	0.17 43	0.39 303	0.23 127	0.35 66	0.30 109	0.30 156	0.27 100	0.25 108	0.32 257	0.30 53	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.14 210	0.10 63

aanet-new-22k	0.23 90	0.16 102	0.30 107	0.35 181	0.18 73	0.31 187	0.19 31	0.46 174	0.42 233	0.25 85	0.23 52	0.25 108	0.30 234	0.32 76	0.22 88	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.35 181	0.18 73	0.26 94	0.26 183	0.42 132	0.38 201	0.25 85	0.43 215	0.23 75	0.28 196	0.25 8	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 90	0.14 28	0.31 130	0.33 103	0.18 73	0.21 35	0.33 337	0.52 216	0.42 233	0.26 99	0.33 153	0.19 30	0.30 234	0.28 20	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 90	0.13 5	0.23 7	0.29 13	0.15 10	0.35 249	0.27 206	0.45 166	0.28 88	0.28 133	0.34 165	0.40 246	0.30 234	0.33 93	0.24 149	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.29 13	0.17 43	0.19 24	0.20 50	0.59 262	0.45 254	0.28 133	0.26 92	0.24 93	0.17 24	0.46 227	0.24 149	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

WQFJA1++	0.23 90	0.15 73	0.27 61	0.30 26	0.21 184	0.31 187	0.18 15	0.36 74	0.17 10	0.25 85	0.30 133	0.29 142	0.28 196	0.40 152	0.22 88	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.42 646	0.11 139

GEAStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 107	0.33 103	0.25 343	0.36 264	0.30 266	0.42 132	0.28 88	0.26 99	0.28 114	0.24 93	0.21 90	0.32 76	0.22 88	0.18 418	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.14 210	0.12 202

GSStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 107	0.33 103	0.25 343	0.36 264	0.30 266	0.42 132	0.27 75	0.30 156	0.28 114	0.23 75	0.21 90	0.32 76	0.22 88	0.16 327	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 210	0.12 202

Zero-FE251	0.23 90	0.16 102	0.30 107	0.33 103	0.20 152	0.44 350	0.19 31	0.37 82	0.25 63	0.27 118	0.29 128	0.38 223	0.24 130	0.32 76	0.22 88	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

3.25w_new	0.23 90	0.17 153	0.32 153	0.31 55	0.17 43	0.43 341	0.20 50	0.37 82	0.30 109	0.37 208	0.28 114	0.22 59	0.25 144	0.42 178	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 90	0.17 153	0.32 153	0.31 55	0.17 43	0.43 341	0.20 50	0.37 82	0.30 109	0.37 208	0.28 114	0.22 59	0.25 144	0.42 178	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 90	0.16 102	0.32 153	0.39 313	0.21 184	0.18 21	0.21 77	0.34 62	0.26 70	0.28 133	0.51 253	0.28 134	0.29 215	0.26 12	0.24 149	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.14 210	0.12 202

AIO_rvc	0.23 90	0.16 102	0.32 153	0.34 134	0.19 106	0.26 94	0.33 337	0.40 112	0.22 31	0.26 99	0.24 68	0.34 185	0.15 8	0.51 270	0.24 149	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

AIO_test	0.23 90	0.16 102	0.28 79	0.34 134	0.20 152	0.30 167	0.39 465	0.38 92	0.25 63	0.25 85	0.28 114	0.32 167	0.22 104	0.38 135	0.25 181	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 90	0.14 28	0.26 46	0.32 82	0.19 106	0.12 2	0.17 5	0.29 26	0.29 101	0.21 33	0.15 5	0.22 59	0.22 104	0.40 152	0.22 88	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.15 277	0.86 694

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 116	0.16 102	0.30 107	0.35 181	0.18 73	0.36 264	0.17 5	0.37 82	0.37 191	0.29 147	0.23 52	0.23 75	0.24 130	0.29 33	0.22 88	0.16 327	0.15 454	0.21 489	0.17 417	0.19 444	0.15 336

Anonymus	0.24 116	0.14 28	0.29 89	0.37 241	0.23 273	0.30 167	0.22 97	0.39 100	0.32 135	0.23 58	0.20 21	0.38 223	0.26 164	0.45 208	0.24 149	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.13 243	0.12 104	0.13 254

TS12	0.24 116	0.15 73	0.29 89	0.37 241	0.17 43	0.32 207	0.26 183	0.42 132	0.24 47	0.31 160	0.51 253	0.25 108	0.27 179	0.40 152	0.29 277	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63

aanet-new-60k	0.24 116	0.16 102	0.48 419	0.36 215	0.17 43	0.39 303	0.24 148	0.36 74	0.30 109	0.24 73	0.25 79	0.26 118	0.32 257	0.45 208	0.18 4	0.10 14	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.10 63

aanet-new-78k	0.24 116	0.17 153	0.51 461	0.36 215	0.16 29	0.26 94	0.29 245	0.36 74	0.29 101	0.22 51	0.29 128	0.23 75	0.37 332	0.42 178	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 210	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 116	0.19 243	0.39 282	0.41 395	0.17 43	0.33 219	0.22 97	0.41 123	0.37 191	0.27 118	0.23 52	0.22 59	0.35 294	0.29 33	0.24 149	0.12 61	0.08 2	0.14 171	0.11 153	0.16 336	0.11 139

Foundation-i1b	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.29 13	0.15 10	0.40 309	0.26 183	0.48 187	0.25 63	0.31 160	0.33 153	0.40 246	0.30 234	0.35 113	0.24 149	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 309	0.29 245	0.49 192	0.25 63	0.33 182	0.35 173	0.40 246	0.30 234	0.34 103	0.23 129	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LiteMatch	0.24 116	0.17 153	0.24 17	0.37 241	0.20 152	0.27 112	0.27 206	0.31 37	0.24 47	0.21 33	0.20 21	0.29 142	0.40 357	0.29 33	0.43 437	0.16 327	0.10 97	0.15 225	0.13 243	0.14 210	0.14 302

Selective-IGEV-i32	0.24 116	0.18 196	0.35 214	0.35 181	0.19 106	0.27 112	0.25 160	0.55 234	0.23 40	0.27 118	0.25 79	0.34 185	0.19 61	0.58 348	0.22 88	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.12 104	0.10 63

VIP-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.29 89	0.32 82	0.21 184	0.64 491	0.19 31	0.31 37	0.37 191	0.23 58	0.30 133	0.27 128	0.19 61	0.47 237	0.22 88	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.09 6

gasm-f	0.24 116	0.16 102	0.27 61	0.33 103	0.25 343	0.25 83	0.36 404	0.42 132	0.28 88	0.26 99	0.35 173	0.24 93	0.30 234	0.36 117	0.23 129	0.18 418	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.15 277	0.12 202

3w_stereo	0.24 116	0.20 295	0.37 247	0.33 103	0.16 29	0.32 207	0.42 504	0.41 123	0.38 201	0.31 160	0.27 100	0.16 6	0.26 164	0.34 103	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.11 139

1w_stereo	0.24 116	0.15 73	0.29 89	0.34 134	0.18 73	0.31 187	0.41 493	0.40 112	0.43 237	0.31 160	0.38 192	0.17 9	0.24 130	0.45 208	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 116	0.18 196	0.40 296	0.39 313	0.20 152	0.22 40	0.27 206	0.32 46	0.36 174	0.26 99	0.44 217	0.22 59	0.16 18	0.37 127	0.27 232	0.11 36	0.12 307	0.16 265	0.15 320	0.13 157	0.09 6

HUF	0.24 116	0.16 102	0.33 174	0.32 82	0.18 73	0.25 83	0.40 477	0.42 132	0.34 151	0.25 85	0.23 52	0.32 167	0.28 196	0.34 103	0.24 149	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GIP-stereo	0.24 116	0.18 196	0.30 107	0.37 241	0.24 309	0.26 94	0.20 50	0.46 174	0.36 174	0.24 73	0.39 197	0.35 200	0.20 76	0.31 64	0.21 61	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 139

RAStereo	0.24 116	0.17 153	0.29 89	0.40 357	0.21 184	0.23 51	0.26 183	0.42 132	0.45 254	0.23 58	0.34 165	0.30 156	0.19 61	0.34 103	0.25 181	0.15 266	0.12 307	0.16 265	0.13 243	0.14 210	0.11 139

IGEV++	0.24 116	0.17 153	0.31 130	0.38 281	0.22 218	0.24 65	0.22 97	0.50 203	0.23 40	0.28 133	0.35 173	0.30 156	0.22 104	0.31 64	0.28 255	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.13 254

Selective-IGEV	0.24 116	0.18 196	0.35 214	0.35 181	0.19 106	0.27 112	0.25 160	0.55 234	0.23 40	0.27 118	0.25 79	0.34 185	0.19 61	0.58 348	0.22 88	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.12 104	0.10 63

PhaseNet	0.25 136	0.16 102	0.31 130	0.35 181	0.22 218	0.33 219	0.22 97	0.45 166	0.33 143	0.21 33	0.28 114	0.38 223	0.23 119	0.42 178	0.28 255	0.13 121	0.10 97	0.15 225	0.15 320	0.13 157	0.12 202

aanet-new-10k	0.25 136	0.18 196	0.44 355	0.38 281	0.18 73	0.45 359	0.21 77	0.44 159	0.35 164	0.27 118	0.31 147	0.25 108	0.30 234	0.28 20	0.21 61	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.16 336	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 136	0.19 243	0.38 260	0.38 281	0.17 43	0.18 21	0.25 160	0.52 216	0.49 279	0.28 133	0.30 133	0.21 51	0.33 275	0.33 93	0.23 129	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.17 377	0.11 139

aanet-new-8k	0.25 136	0.19 243	0.32 153	0.37 241	0.20 152	0.40 309	0.29 245	0.49 192	0.39 213	0.24 73	0.25 79	0.22 59	0.34 288	0.49 254	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 136	0.16 102	0.33 174	0.38 281	0.20 152	0.46 365	0.27 206	0.41 123	0.34 151	0.28 133	0.38 192	0.24 93	0.35 294	0.29 33	0.24 149	0.11 36	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 136	0.14 28	0.30 107	0.34 134	0.21 184	0.44 350	0.25 160	0.44 159	0.35 164	0.27 118	0.35 173	0.37 214	0.35 294	0.28 20	0.26 211	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 136	0.14 28	0.74 575	0.33 103	0.19 106	0.29 147	0.22 97	0.38 92	0.29 101	0.25 85	0.22 45	0.23 75	0.32 257	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 597

zero-FE	0.25 136	0.15 73	0.30 107	0.35 181	0.29 481	0.19 24	0.20 50	0.35 66	0.31 121	0.26 99	0.27 100	0.29 142	0.29 215	0.33 93	0.24 149	0.17 382	0.10 97	0.14 171	0.10 88	0.64 681	0.12 202

GASTEREO	0.25 136	0.16 102	0.32 153	0.40 357	0.20 152	0.22 40	0.30 266	0.43 151	0.31 121	0.37 208	0.33 153	0.22 59	0.35 294	0.41 164	0.23 129	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.11 139

MSCF	0.25 136	0.16 102	0.33 174	0.39 313	0.20 152	0.20 28	0.31 294	0.43 151	0.31 121	0.36 201	0.33 153	0.23 75	0.35 294	0.36 117	0.23 129	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.13 157	0.11 139

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 136	0.31 542	0.24 17	0.51 589	0.19 106	0.29 147	0.22 97	0.40 112	0.37 191	0.26 99	0.24 68	0.24 93	0.31 251	0.44 203	0.22 88	0.14 186	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 210	0.10 63

IGEV-RUCA	0.25 136	0.16 102	0.34 197	0.39 313	0.27 426	0.33 219	0.20 50	0.38 92	0.36 174	0.26 99	0.31 147	0.25 108	0.21 90	0.48 248	0.24 149	0.20 478	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.17 377	0.15 336

fffft	0.25 136	0.17 153	0.37 247	0.36 215	0.22 218	0.28 134	0.36 404	0.42 132	0.24 47	0.36 201	0.23 52	0.27 128	0.22 104	0.52 277	0.27 232	0.12 61	0.09 27	0.16 265	0.12 194	0.12 104	0.12 202
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 136	0.18 196	0.34 197	0.37 241	0.18 73	0.28 134	0.30 266	0.48 187	0.27 75	0.29 147	0.30 133	0.32 167	0.17 24	0.52 277	0.23 129	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.13 157	0.10 63

RSM++	0.25 136	0.18 196	0.34 197	0.36 215	0.20 152	0.28 134	0.30 266	0.51 206	0.32 135	0.25 85	0.22 45	0.37 214	0.21 90	0.50 262	0.24 149	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.12 194	0.14 210	0.10 63

RSM	0.25 136	0.18 196	0.33 174	0.36 215	0.20 152	0.27 112	0.34 355	0.51 206	0.27 75	0.26 99	0.23 52	0.39 232	0.21 90	0.56 313	0.22 88	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.14 210	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 136	0.14 28	0.74 575	0.33 103	0.19 106	0.29 147	0.22 97	0.38 92	0.29 101	0.25 85	0.22 45	0.23 75	0.32 257	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.30 597

MoCha-V2	0.25 136	0.15 73	0.29 89	0.40 357	0.18 73	0.27 112	0.26 183	0.49 192	0.27 75	0.36 201	0.27 100	0.33 181	0.35 294	0.49 254	0.22 88	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.11 139

EGLCR-Stereo	0.25 136	0.16 102	0.33 174	0.34 134	0.20 152	0.35 249	0.20 50	0.52 216	0.36 174	0.28 133	0.27 100	0.41 258	0.18 42	0.45 208	0.26 211	0.14 186	0.10 97	0.16 265	0.14 286	0.13 157	0.11 139

DNS	0.26 155	0.17 153	0.36 229	0.37 241	0.22 218	0.33 219	0.23 127	0.47 178	0.30 109	0.34 186	0.34 165	0.45 292	0.24 130	0.28 20	0.21 61	0.19 452	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.16 336	0.16 387

DF	0.26 155	0.15 73	0.38 260	0.35 181	0.19 106	0.26 94	0.26 183	0.42 132	0.27 75	0.29 147	0.49 239	0.50 322	0.22 104	0.48 248	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.12 104	0.11 139

aanet-new	0.26 155	0.19 243	0.34 197	0.38 281	0.25 343	0.51 386	0.24 148	0.40 112	0.30 109	0.27 118	0.27 100	0.23 75	0.36 322	0.43 191	0.22 88	0.14 186	0.09 27	0.14 171	0.10 88	0.15 277	0.12 202

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 155	0.16 102	0.30 107	0.33 103	0.22 218	0.36 264	0.32 325	0.47 178	0.48 275	0.38 220	0.51 253	0.24 93	0.18 42	0.29 33	0.24 149	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.11 139

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 155	0.16 102	0.31 130	0.34 134	0.21 184	0.33 219	0.31 294	0.45 166	0.45 254	0.40 242	0.54 273	0.24 93	0.18 42	0.36 117	0.22 88	0.12 61	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 155	0.16 102	0.30 107	0.33 103	0.22 218	0.34 238	0.31 294	0.48 187	0.50 285	0.39 233	0.54 273	0.23 75	0.19 61	0.29 33	0.23 129	0.12 61	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.10 63

Foundation-i1	0.26 155	0.14 28	0.25 32	0.33 103	0.21 184	0.39 303	0.26 183	0.60 274	0.38 201	0.35 196	0.38 192	0.44 289	0.29 215	0.32 76	0.26 211	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

gcap_with_dpt	0.26 155	0.16 102	0.32 153	0.34 134	0.21 184	0.35 249	0.36 404	0.44 159	0.41 222	0.38 220	0.54 273	0.22 59	0.21 90	0.28 20	0.22 88	0.12 61	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.10 63

NLSM3	0.26 155	0.16 102	0.30 107	0.38 281	0.21 184	0.34 238	0.27 206	0.57 247	0.47 267	0.28 133	0.35 173	0.29 142	0.24 130	0.42 178	0.27 232	0.12 61	0.10 97	0.16 265	0.15 320	0.12 104	0.10 63

DDF-Stereo	0.26 155	0.15 73	0.30 107	0.36 215	0.29 481	0.19 24	0.20 50	0.32 46	0.31 121	0.26 99	0.26 92	0.29 142	0.29 215	0.38 135	0.24 149	0.17 382	0.10 97	0.14 171	0.10 88	0.70 684	0.12 202

Replicate-Monster	0.26 155	0.15 73	1.07 631	0.30 26	0.17 43	0.38 290	0.19 31	0.43 151	0.39 213	0.23 58	0.21 32	0.23 75	0.21 90	0.45 208	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 302

S2M2_L	0.26 155	0.22 381	0.33 174	0.31 55	0.25 343	0.24 65	0.13 1	0.35 66	0.41 222	0.25 85	0.36 182	0.30 156	0.25 144	0.30 53	0.26 211	0.22 524	0.19 551	0.17 313	0.19 477	0.21 490	0.18 434
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 155	0.18 196	0.34 197	0.35 181	0.24 309	0.23 51	0.28 236	0.51 206	0.36 174	0.31 160	0.36 182	0.37 214	0.20 76	0.57 325	0.22 88	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.16 336	0.12 202

SCV	0.26 155	0.19 243	0.33 174	0.35 181	0.21 184	0.27 112	0.34 355	0.56 238	0.28 88	0.24 73	0.28 114	0.37 214	0.23 119	0.49 254	0.22 88	0.18 418	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.15 277	0.11 139

castereo++	0.26 155	0.16 102	0.26 46	0.33 103	0.19 106	0.75 539	0.20 50	0.37 82	0.47 267	0.23 58	0.23 52	0.35 200	0.28 196	0.39 142	0.19 12	0.14 186	0.09 27	0.14 171	0.09 15	0.11 36	0.10 63

SMoEStereo_RVC	0.26 155	0.19 243	0.35 214	0.35 181	0.22 218	0.36 264	0.32 325	0.39 100	0.34 151	0.37 208	0.30 133	0.33 181	0.24 130	0.53 286	0.24 149	0.12 61	0.10 97	0.16 265	0.12 194	0.12 104	0.11 139

mms	0.26 155	0.21 340	0.33 174	0.37 241	0.25 343	0.30 167	0.33 337	0.40 112	0.32 135	0.28 133	0.34 165	0.34 185	0.20 76	0.45 208	0.26 211	0.12 61	0.11 234	0.16 265	0.12 194	0.14 210	0.11 139

ours_stereo	0.26 155	0.21 340	0.33 174	0.38 281	0.23 273	0.30 167	0.33 337	0.42 132	0.38 201	0.26 99	0.34 165	0.35 200	0.23 119	0.47 237	0.27 232	0.13 121	0.11 234	0.16 265	0.12 194	0.14 210	0.10 63

Occ-G	0.26 155	0.14 28	0.28 79	0.34 134	0.20 152	0.27 112	0.34 355	0.41 123	0.31 121	0.29 147	0.43 215	0.49 316	0.25 144	0.47 237	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.14 171	0.11 153	0.12 104	0.12 202

gcap-zeroshot	0.26 155	0.16 102	0.31 130	0.33 103	0.22 218	0.36 264	0.31 294	0.47 178	0.46 260	0.38 220	0.50 243	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 155	0.16 102	0.31 130	0.33 103	0.22 218	0.36 264	0.32 325	0.47 178	0.48 275	0.38 220	0.51 253	0.24 93	0.18 42	0.29 33	0.24 149	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.11 139

MaDis-Stereo	0.26 155	0.18 196	0.36 229	0.36 215	0.26 391	0.27 112	0.27 206	0.43 151	0.35 164	0.27 118	0.26 92	0.41 258	0.28 196	0.40 152	0.28 255	0.16 327	0.14 421	0.16 265	0.13 243	0.14 210	0.12 202

testlalala	0.26 155	0.16 102	0.31 130	0.33 103	0.22 218	0.36 264	0.31 294	0.47 178	0.46 260	0.38 220	0.50 243	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 194	0.11 36	0.10 63

CroCo-Stereo	0.26 155	0.22 381	0.36 229	0.48 544	0.22 218	0.20 28	0.29 245	0.51 206	0.44 245	0.28 133	0.23 52	0.42 269	0.26 164	0.29 33	0.26 211	0.15 266	0.13 381	0.13 113	0.11 153	0.16 336	0.12 202
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	0.27 179	0.16 102	0.88 606	0.34 134	0.22 218	0.22 40	0.31 294	0.39 100	0.41 222	0.26 99	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 178	0.28 255	0.10 14	0.12 307	0.12 55	0.16 358	0.12 104	0.14 302

tt45	0.27 179	0.17 153	0.34 197	0.35 181	0.23 273	0.38 290	0.28 236	0.46 174	0.28 88	0.40 242	0.27 100	0.38 223	0.25 144	0.57 325	0.26 211	0.13 121	0.11 234	0.16 265	0.13 243	0.12 104	0.14 302

999	0.27 179	0.16 102	0.35 214	0.36 215	0.24 309	0.31 187	0.27 206	0.49 192	0.38 201	0.26 99	0.30 133	0.39 232	0.23 119	0.63 404	0.25 181	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.12 194	0.12 104	0.14 302

Pointernet	0.27 179	0.14 28	0.33 174	0.35 181	0.23 273	0.35 249	0.21 77	0.72 385	0.38 201	0.39 233	0.36 182	0.34 185	0.25 144	0.36 117	0.25 181	0.15 266	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

trnet	0.27 179	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 277	0.23 127	0.52 216	0.72 390	0.42 255	0.51 253	0.34 185	0.26 164	0.39 142	0.25 181	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

UniTT-Stereo	0.27 179	0.17 153	0.37 247	0.40 357	0.27 426	0.30 167	0.28 236	0.39 100	0.31 121	0.29 147	0.46 226	0.27 128	0.25 144	0.47 237	0.34 334	0.17 382	0.13 381	0.13 113	0.12 194	0.14 210	0.12 202

AEACV	0.27 179	0.17 153	0.31 130	0.34 134	0.45 630	0.26 94	0.28 236	0.37 82	0.32 135	0.30 156	0.46 226	0.31 164	0.37 332	0.36 117	0.24 149	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.12 194	0.13 157	0.11 139

LoS_RVC	0.27 179	0.16 102	0.27 61	0.32 82	0.30 500	0.44 350	0.34 355	0.41 123	0.33 143	0.31 160	0.51 253	0.29 142	0.32 257	0.36 117	0.28 255	0.11 36	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 469

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 187	0.51 632	1.28 655	0.31 55	0.19 106	0.22 40	0.22 97	0.45 166	0.28 88	0.23 58	0.32 150	0.25 108	0.24 130	0.32 76	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.11 139

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 187	0.23 403	1.22 650	0.34 134	0.21 184	0.29 147	0.21 77	0.41 123	0.33 143	0.24 73	0.30 133	0.32 167	0.28 196	0.33 93	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.13 113	0.10 88	0.10 8	0.11 139

VMStereo-Base	0.28 187	0.16 102	0.27 61	0.30 26	0.17 43	0.30 167	0.27 206	0.50 203	0.65 354	0.32 175	0.47 232	0.42 269	0.24 130	0.41 164	0.27 232	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.14 302

water-stereo	0.28 187	0.14 28	0.29 89	0.35 181	0.19 106	0.36 264	0.23 127	0.62 287	0.38 201	0.39 233	0.62 305	0.41 258	0.35 294	0.28 20	0.27 232	0.14 186	0.13 381	0.13 113	0.12 194	0.12 104	0.10 63

castereo	0.28 187	0.16 102	0.32 153	0.35 181	0.21 184	0.40 309	0.42 504	0.50 203	0.66 358	0.26 99	0.41 206	0.37 214	0.36 322	0.33 93	0.24 149	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.10 88	0.11 36	0.10 63

fffy	0.28 187	0.21 340	0.34 197	0.37 241	0.23 273	0.33 219	0.29 245	0.51 206	0.41 222	0.32 175	0.37 188	0.39 232	0.27 179	0.50 262	0.27 232	0.12 61	0.11 234	0.16 265	0.13 243	0.14 210	0.11 139

WCG-NET	0.28 187	0.15 73	0.33 174	0.33 103	0.19 106	0.33 219	0.27 206	0.39 100	0.80 450	0.46 274	0.49 239	0.39 232	0.25 144	0.40 152	0.25 181	0.12 61	0.09 27	0.13 113	0.11 153	0.12 104	0.10 63

GCAP-BAT	0.28 187	0.15 73	0.42 328	0.33 103	0.21 184	0.25 83	0.25 160	0.45 166	0.54 302	0.34 186	0.42 209	0.43 278	0.27 179	0.48 248	0.24 149	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.11 36	0.12 202

MGS-Stereo	0.28 187	0.19 243	0.40 296	0.36 215	0.23 273	0.37 277	0.30 266	0.39 100	0.44 245	0.31 160	0.51 253	0.40 246	0.24 130	0.43 191	0.26 211	0.15 266	0.12 307	0.15 225	0.13 243	0.14 210	0.13 254

GCAPDPT-zeroshot	0.28 187	0.15 73	0.42 328	0.33 103	0.21 184	0.25 83	0.25 160	0.45 166	0.54 302	0.34 186	0.42 209	0.43 278	0.27 179	0.48 248	0.24 149	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.11 36	0.12 202

GCAP-Stereo	0.28 187	0.19 243	0.40 296	0.38 281	0.19 106	0.38 290	0.23 127	0.57 247	0.41 222	0.45 267	0.49 239	0.39 232	0.27 179	0.33 93	0.23 129	0.14 186	0.12 307	0.14 171	0.11 153	0.12 104	0.11 139

CES	0.28 187	0.14 28	0.23 7	0.30 26	0.70 681	0.37 277	0.27 206	0.48 187	0.46 260	0.34 186	0.48 235	0.27 128	0.22 104	0.39 142	0.23 129	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.13 157	0.17 414

MC-Stereo	0.28 187	0.17 153	0.32 153	0.38 281	0.20 152	0.26 94	0.26 183	0.49 192	0.37 191	0.37 208	0.61 301	0.41 258	0.31 251	0.55 300	0.25 181	0.13 121	0.09 27	0.14 171	0.12 194	0.12 104	0.11 139

CroCo-Stereo Lap2	0.28 187	0.24 441	0.39 282	0.50 573	0.29 481	0.20 28	0.31 294	0.49 192	0.38 201	0.24 73	0.27 100	0.46 300	0.31 251	0.39 142	0.30 285	0.14 186	0.15 454	0.16 265	0.13 243	0.16 336	0.15 336

CREStereo	0.28 187	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 277	0.25 160	0.51 206	0.72 390	0.42 255	0.51 253	0.32 167	0.26 164	0.38 135	0.25 181	0.16 327	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 139
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	0.29 202	0.19 243	0.35 214	0.40 357	0.23 273	0.27 112	0.33 337	0.63 297	0.39 213	0.45 267	0.60 296	0.39 232	0.18 42	0.40 152	0.26 211	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.14 210	0.10 63

DA	0.29 202	0.17 153	0.31 130	0.40 357	0.20 152	0.74 533	0.33 337	0.47 178	0.44 245	0.34 186	0.39 197	0.39 232	0.32 257	0.32 76	0.24 149	0.15 266	0.11 234	0.16 265	0.11 153	0.15 277	0.10 63

GGEV	0.29 202	0.17 153	0.31 130	0.40 357	0.20 152	0.74 533	0.33 337	0.47 178	0.44 245	0.34 186	0.39 197	0.39 232	0.32 257	0.32 76	0.24 149	0.15 266	0.11 234	0.16 265	0.11 153	0.15 277	0.10 63

FlowAnything_test	0.29 202	0.19 243	0.39 282	0.47 536	0.26 391	0.46 365	0.25 160	0.43 151	0.31 121	0.29 147	0.26 92	0.35 200	0.26 164	0.40 152	0.37 390	0.21 497	0.15 454	0.22 505	0.26 602	0.16 336	0.16 387

depthmonostereo	0.29 202	0.14 28	0.31 130	0.35 181	0.17 43	0.46 365	0.27 206	0.69 354	0.57 319	0.35 196	0.42 209	0.31 164	0.35 294	0.35 113	0.27 232	0.14 186	0.12 307	0.13 113	0.12 194	0.11 36	0.10 63

HART	0.29 202	0.16 102	0.32 153	0.40 357	0.21 184	0.32 207	0.26 183	0.62 287	0.31 121	0.33 182	0.65 315	0.41 258	0.22 104	0.55 300	0.25 181	0.12 61	0.10 97	0.15 225	0.11 153	0.15 277	0.11 139

ff7	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.36 215	0.26 391	0.31 187	0.35 381	0.62 287	0.34 151	0.38 220	0.33 153	0.32 167	0.29 215	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.12 194	0.14 210	0.15 336

IGEVStereo-DCA	0.29 202	0.22 381	0.38 260	0.35 181	0.27 426	0.37 277	0.35 381	0.62 287	0.34 151	0.38 220	0.30 133	0.35 200	0.27 179	0.51 270	0.22 88	0.15 266	0.12 307	0.16 265	0.12 194	0.13 157	0.15 336

ffff	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.36 215	0.26 391	0.31 187	0.35 381	0.62 287	0.34 151	0.38 220	0.33 153	0.32 167	0.29 215	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.12 194	0.14 210	0.15 336

rrr	0.29 202	0.22 381	0.41 307	0.35 181	0.27 426	0.37 277	0.32 325	0.52 216	0.42 233	0.38 220	0.30 133	0.35 200	0.27 179	0.51 270	0.22 88	0.15 266	0.12 307	0.16 265	0.13 243	0.13 157	0.14 302

11t	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.36 215	0.26 391	0.31 187	0.35 381	0.62 287	0.34 151	0.38 220	0.33 153	0.32 167	0.29 215	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.12 194	0.14 210	0.15 336

anonymousdsp	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.37 241	0.25 343	0.30 167	0.35 381	0.63 297	0.35 164	0.39 233	0.33 153	0.33 181	0.28 196	0.59 366	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.12 194	0.14 210	0.15 336

LoS	0.29 202	0.15 73	0.30 107	0.29 13	0.18 73	0.33 219	0.29 245	0.51 206	0.72 390	0.34 186	0.52 265	0.41 258	0.28 196	0.47 237	0.28 255	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.09 15	0.11 36	0.11 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.35 181	0.24 309	0.32 207	0.43 512	0.57 247	0.37 191	0.33 182	0.30 133	0.32 167	0.28 196	0.57 325	0.26 211	0.13 121	0.11 234	0.16 265	0.13 243	0.13 157	0.13 254

ccc-4	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.36 215	0.26 391	0.31 187	0.35 381	0.62 287	0.34 151	0.38 220	0.33 153	0.32 167	0.29 215	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.12 194	0.14 210	0.15 336

IGEV-Stereo	0.29 202	0.21 340	0.38 260	0.37 241	0.25 343	0.30 167	0.35 381	0.63 297	0.35 164	0.39 233	0.33 153	0.33 181	0.28 196	0.59 366	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.12 194	0.14 210	0.15 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 202	0.19 243	0.27 61	0.44 482	0.19 106	0.31 187	0.26 183	0.47 178	0.43 237	0.37 208	0.47 232	0.41 258	0.23 119	0.50 262	0.34 334	0.14 186	0.18 532	0.19 414	0.16 358	0.16 336	0.13 254

test_xeample3	0.29 202	0.21 340	0.41 307	0.35 181	0.26 391	0.35 249	0.32 325	0.56 238	0.36 174	0.43 259	0.32 150	0.34 185	0.28 196	0.54 293	0.23 129	0.14 186	0.11 234	0.16 265	0.12 194	0.14 210	0.13 254

DN	0.30 220	0.17 153	0.33 174	0.37 241	0.26 391	0.35 249	0.27 206	0.54 231	0.55 309	0.32 175	0.42 209	0.50 322	0.23 119	0.39 142	0.22 88	0.21 497	0.14 421	0.16 265	0.13 243	0.17 377	0.18 434

PSi22	0.30 220	0.18 196	0.30 107	0.36 215	0.19 106	0.30 167	0.19 31	0.42 132	0.73 397	0.27 118	0.32 150	0.57 356	0.43 374	0.77 514	0.25 181	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.14 210	0.11 139

Anonymus123	0.30 220	0.16 102	0.88 606	0.34 134	0.22 218	0.64 491	0.31 294	0.54 231	0.41 222	0.26 99	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 178	0.28 255	0.10 14	0.12 307	0.12 55	0.16 358	0.12 104	0.14 302

DilatedVolume-Stereo	0.30 220	0.15 73	0.34 197	0.33 103	0.20 152	0.53 400	0.25 160	0.56 238	0.43 237	0.56 318	0.50 243	0.35 200	0.29 215	0.49 254	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.11 153	0.11 36	0.10 63

MM-Stereo_test2	0.30 220	0.18 196	0.39 282	0.40 357	0.24 309	0.42 336	0.42 504	0.63 297	0.41 222	0.37 208	0.35 173	0.32 167	0.26 164	0.53 286	0.25 181	0.12 61	0.10 97	0.15 225	0.12 194	0.15 277	0.10 63

Reg-Stereo(zero)	0.30 220	0.16 102	0.28 79	0.34 134	0.18 73	0.32 207	0.20 50	0.63 297	0.68 369	0.50 290	0.52 265	0.51 328	0.30 234	0.45 208	0.25 181	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 88	0.12 104	0.11 139

CASnet	0.30 220	0.20 295	0.33 174	0.41 395	0.16 29	0.26 94	0.24 148	0.52 216	0.53 298	0.52 302	0.54 273	0.39 232	0.24 130	0.40 152	0.26 211	0.14 186	0.10 97	0.22 505	0.18 446	0.18 408	0.11 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 220	0.15 73	0.31 130	0.30 26	0.17 43	0.55 414	0.23 127	0.44 159	0.55 309	0.59 326	0.68 331	0.37 214	0.26 164	0.35 113	0.27 232	0.15 266	0.16 487	0.12 55	0.10 88	0.13 157	0.14 302

Weightmod_eth	0.31 228	0.19 243	0.31 130	0.35 181	0.18 73	0.45 359	0.35 381	0.62 287	0.39 213	0.44 262	0.39 197	0.48 308	0.41 365	0.45 208	0.23 129	0.17 382	0.16 487	0.15 225	0.14 286	0.15 277	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 228	0.28 516	0.44 355	0.42 441	0.29 481	0.34 238	0.31 294	0.44 159	0.40 218	0.39 233	0.44 217	0.40 246	0.32 257	0.42 178	0.29 277	0.23 542	0.17 508	0.19 414	0.16 358	0.20 464	0.15 336

rvit_stereo_0080	0.31 228	0.25 467	0.40 296	0.39 313	0.28 451	0.27 112	0.46 528	0.49 192	0.44 245	0.35 196	0.42 209	0.40 246	0.28 196	0.41 164	0.33 318	0.22 524	0.17 508	0.17 313	0.16 358	0.22 514	0.15 336

WCG-NET（raft）	0.31 228	0.15 73	0.36 229	0.32 82	0.19 106	0.35 249	0.27 206	0.51 206	0.78 439	0.45 267	0.55 283	0.48 308	0.27 179	0.54 293	0.26 211	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 153	0.12 104	0.11 139

whm_eth	0.31 228	0.25 467	0.40 296	0.39 313	0.28 451	0.27 112	0.46 528	0.49 192	0.44 245	0.35 196	0.42 209	0.40 246	0.28 196	0.41 164	0.33 318	0.22 524	0.17 508	0.17 313	0.16 358	0.22 514	0.15 336

plain	0.31 228	0.20 295	0.50 446	0.39 313	0.29 481	0.27 112	0.30 266	0.44 159	0.35 164	0.31 160	0.66 322	0.30 156	0.31 251	0.65 426	0.31 294	0.17 382	0.13 381	0.20 447	0.15 320	0.17 377	0.12 202

MIF-Stereo (partial)	0.31 228	0.18 196	0.37 247	0.41 395	0.31 522	0.28 134	0.23 127	0.47 178	0.42 233	0.31 160	0.63 306	0.36 210	0.35 294	0.57 325	0.31 294	0.17 382	0.13 381	0.19 414	0.17 417	0.18 408	0.14 302

Weightmod	0.32 235	0.18 196	0.30 107	0.34 134	0.19 106	0.54 407	0.34 355	0.56 238	0.50 285	0.41 249	0.52 265	0.48 308	0.33 275	0.46 227	0.29 277	0.15 266	0.23 593	0.16 265	0.15 320	0.14 210	0.11 139

SE	0.32 235	0.26 484	0.34 197	0.34 134	0.21 184	0.50 381	0.33 337	0.58 255	0.52 294	0.51 295	0.54 273	0.32 167	0.35 294	0.31 64	0.25 181	0.17 382	0.13 381	0.19 414	0.16 358	0.21 490	0.18 434

GGDA	0.32 235	0.18 196	0.32 153	0.31 55	0.21 184	0.31 187	0.26 183	0.59 262	0.66 358	0.50 290	0.68 331	0.40 246	0.36 322	0.55 300	0.35 353	0.15 266	0.11 234	0.13 113	0.12 194	0.15 277	0.15 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 235	0.38 587	2.34 694	0.33 103	0.19 106	0.20 28	0.22 97	0.43 151	0.29 101	0.22 51	0.25 79	0.22 59	0.26 164	0.29 33	0.20 30	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

RT-Monster	0.32 235	0.17 153	0.30 107	0.34 134	0.26 391	0.38 290	0.20 50	0.56 238	0.76 420	0.61 338	0.64 312	0.49 316	0.28 196	0.41 164	0.30 285	0.14 186	0.11 234	0.12 55	0.10 88	0.11 36	0.13 254

WQFJA1	0.32 235	0.19 243	0.34 197	0.39 313	0.26 391	0.62 471	0.30 266	0.56 238	0.47 267	0.37 208	0.39 197	0.38 223	0.33 275	0.50 262	0.42 429	0.14 186	0.18 532	0.16 265	0.14 286	0.14 210	0.13 254

WQFJX	0.32 235	0.18 196	0.33 174	0.39 313	0.27 426	0.60 460	0.30 266	0.53 228	0.47 267	0.39 233	0.38 192	0.34 185	0.33 275	0.61 381	0.40 415	0.14 186	0.17 508	0.16 265	0.13 243	0.14 210	0.14 302

NLMM	0.32 235	0.19 243	0.34 197	0.39 313	0.26 391	0.62 471	0.30 266	0.56 238	0.47 267	0.37 208	0.39 197	0.38 223	0.33 275	0.49 254	0.42 429	0.14 186	0.18 532	0.16 265	0.14 286	0.14 210	0.13 254

NLSM1	0.32 235	0.18 196	0.34 197	0.39 313	0.25 343	0.66 503	0.27 206	0.57 247	0.50 285	0.37 208	0.53 270	0.29 142	0.28 196	0.54 293	0.32 304	0.16 327	0.17 508	0.18 367	0.15 320	0.14 210	0.12 202

FE-Mocha	0.32 235	0.19 243	0.50 446	0.38 281	0.27 426	0.30 167	0.20 50	0.71 379	0.36 174	0.65 372	0.56 286	0.54 342	0.25 144	0.38 135	0.22 88	0.15 266	0.10 97	0.17 313	0.16 358	0.13 157	0.12 202

rvit_stereo_0081	0.32 235	0.24 441	0.47 398	0.43 462	0.26 391	0.30 167	0.37 421	0.42 132	0.55 309	0.36 201	0.40 203	0.39 232	0.35 294	0.43 191	0.33 318	0.22 524	0.16 487	0.19 414	0.16 358	0.19 444	0.13 254

rvit_stereo_0082	0.32 235	0.24 441	0.47 398	0.43 462	0.26 391	0.30 167	0.37 421	0.42 132	0.55 309	0.36 201	0.40 203	0.39 232	0.35 294	0.43 191	0.33 318	0.22 524	0.16 487	0.19 414	0.16 358	0.19 444	0.13 254

RAFT-Stereo-weight	0.32 235	0.18 196	0.33 174	0.39 313	0.22 218	0.26 94	0.29 245	0.67 335	0.80 450	0.53 305	0.51 253	0.58 365	0.20 76	0.47 237	0.27 232	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.13 157	0.11 139

CAS++	0.32 235	0.24 441	0.36 229	0.37 241	0.26 391	0.28 134	0.23 127	0.87 459	0.50 285	0.47 281	0.45 221	0.26 118	0.21 90	0.49 254	0.24 149	0.23 542	0.19 551	0.22 505	0.17 417	0.21 490	0.16 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 235	0.22 381	0.34 197	0.42 441	0.28 451	0.40 309	0.50 555	0.72 385	0.37 191	0.37 208	0.34 165	0.32 167	0.31 251	0.59 366	0.27 232	0.14 186	0.13 381	0.18 367	0.17 417	0.17 377	0.16 387

MSKI-zero shot	0.32 235	0.17 153	0.34 197	0.39 313	0.21 184	0.32 207	0.22 97	0.61 282	0.43 237	0.52 302	0.64 312	0.61 392	0.20 76	0.74 496	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.10 88	0.12 104	0.12 202

iRaftStereo_RVC	0.32 235	0.19 243	0.37 247	0.39 313	0.22 218	0.31 187	0.29 245	0.68 345	0.51 291	0.49 286	0.66 322	0.37 214	0.23 119	0.45 208	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.18 367	0.17 417	0.15 277	0.12 202

CREStereo++_RVC	0.32 235	0.15 73	0.23 7	0.31 55	0.24 309	0.27 112	0.22 97	0.46 174	0.88 499	0.46 274	0.80 393	0.30 156	0.26 164	0.36 117	0.33 318	0.13 121	0.09 27	0.13 113	0.51 687	0.13 157	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	0.32 235	0.53 643	0.26 46	0.51 589	0.20 152	0.37 277	0.24 148	0.40 112	0.73 397	0.54 311	0.69 335	0.31 164	0.25 144	0.32 76	0.27 232	0.16 327	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.11 139

PMTNet	0.32 235	0.16 102	0.24 17	0.29 13	0.18 73	0.45 359	0.22 97	0.56 238	0.63 341	0.46 274	0.54 273	0.39 232	0.34 288	0.48 248	0.24 149	0.75 692	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 139

ManiGeoR	0.33 255	0.17 153	0.43 343	0.31 55	0.22 218	0.40 309	0.27 206	0.73 396	0.49 279	0.40 242	0.63 306	0.40 246	0.32 257	0.62 391	0.41 421	0.16 327	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.15 277	0.16 387

HLf10	0.33 255	0.17 153	0.43 343	0.31 55	0.22 218	0.40 309	0.27 206	0.73 396	0.49 279	0.40 242	0.63 306	0.40 246	0.32 257	0.62 391	0.41 421	0.16 327	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.15 277	0.16 387

HLf8	0.33 255	0.17 153	0.39 282	0.30 26	0.22 218	0.43 341	0.27 206	0.71 379	0.67 363	0.44 262	0.60 296	0.36 210	0.30 234	0.58 348	0.35 353	0.18 418	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.17 377	0.18 434

TestStereo_HL2	0.33 255	0.18 196	0.33 174	0.31 55	0.22 218	0.32 207	0.25 160	0.58 255	0.61 326	0.54 311	0.68 331	0.41 258	0.36 322	0.57 325	0.36 371	0.16 327	0.11 234	0.13 113	0.11 153	0.15 277	0.16 387

WQFJX1	0.33 255	0.19 243	0.34 197	0.41 395	0.28 451	0.53 400	0.33 337	0.51 206	0.50 285	0.39 233	0.36 182	0.34 185	0.31 251	0.69 463	0.39 407	0.15 266	0.18 532	0.16 265	0.14 286	0.16 336	0.14 302

NLMM1	0.33 255	0.21 340	0.36 229	0.41 395	0.25 343	0.55 414	0.33 337	0.55 234	0.63 341	0.42 255	0.44 217	0.30 156	0.25 144	0.63 404	0.38 399	0.16 327	0.18 532	0.17 313	0.14 286	0.15 277	0.13 254

xyz-stereo-finetune	0.33 255	0.18 196	0.36 229	0.33 103	0.18 73	0.57 435	0.31 294	0.58 255	0.69 376	0.45 267	0.54 273	0.38 223	0.33 275	0.56 313	0.36 371	0.12 61	0.12 307	0.16 265	0.13 243	0.13 157	0.12 202

MM-Stereo_test1	0.33 255	0.19 243	0.36 229	0.41 395	0.23 273	0.36 264	0.45 524	0.58 255	0.54 302	0.60 330	0.50 243	0.38 223	0.37 332	0.60 372	0.26 211	0.15 266	0.13 381	0.17 313	0.14 286	0.15 277	0.12 202

tg	0.33 255	0.18 196	0.37 247	0.39 313	0.22 218	0.38 290	0.26 183	0.70 370	0.56 317	0.47 281	0.65 315	0.42 269	0.24 130	0.55 300	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.18 367	0.17 417	0.14 210	0.11 139

model_zeroshot	0.33 255	0.18 196	0.48 419	0.39 313	0.28 451	0.45 359	0.25 160	0.63 297	0.45 254	0.61 338	0.50 243	0.51 328	0.25 144	0.45 208	0.26 211	0.16 327	0.13 381	0.15 225	0.14 286	0.13 157	0.13 254

rvit_stereo_ft	0.33 255	0.25 467	0.47 398	0.52 602	0.32 539	0.33 219	0.47 536	0.49 192	0.50 285	0.34 186	0.41 206	0.41 258	0.32 257	0.48 248	0.34 334	0.22 524	0.14 421	0.19 414	0.18 446	0.19 444	0.14 302

4D-IteraStereo	0.33 255	0.18 196	0.40 296	0.40 357	0.24 309	0.32 207	0.27 206	0.58 255	0.72 390	0.65 372	0.54 273	0.42 269	0.23 119	0.45 208	0.28 255	0.14 186	0.09 27	0.19 414	0.16 358	0.16 336	0.11 139

HLF11	0.34 267	0.17 153	0.42 328	0.30 26	0.23 273	0.36 264	0.22 97	0.69 354	0.48 275	0.49 286	0.66 322	0.43 278	0.37 332	0.70 470	0.45 464	0.15 266	0.12 307	0.13 113	0.11 153	0.15 277	0.17 414

TestStereo_HLe17	0.34 267	0.17 153	0.46 385	0.32 82	0.21 184	0.42 336	0.31 294	0.70 370	0.66 358	0.46 274	0.68 331	0.36 210	0.30 234	0.61 381	0.36 371	0.16 327	0.10 97	0.14 171	0.13 243	0.15 277	0.15 336

TestStereo-Hl	0.34 267	0.20 295	0.32 153	0.32 82	0.22 218	0.32 207	0.27 206	0.64 312	0.59 322	0.50 290	0.67 328	0.46 300	0.45 390	0.60 372	0.34 334	0.14 186	0.11 234	0.13 113	0.13 243	0.15 277	0.15 336

NLCSM	0.34 267	0.21 340	0.34 197	0.44 482	0.29 481	0.54 407	0.36 404	0.52 216	0.47 267	0.46 274	0.37 188	0.34 185	0.34 288	0.71 476	0.41 421	0.16 327	0.17 508	0.17 313	0.16 358	0.17 377	0.16 387

IGEV-FE	0.34 267	0.18 196	0.67 541	0.39 313	0.28 451	0.30 167	0.25 160	0.74 400	0.31 121	0.62 342	0.57 288	0.54 342	0.25 144	0.53 286	0.27 232	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.14 286	0.14 210	0.12 202

MM-Stereo_test3	0.34 267	0.19 243	0.31 130	0.41 395	0.25 343	0.35 249	0.44 521	0.72 385	0.92 529	0.46 274	0.52 265	0.41 258	0.29 215	0.44 203	0.28 255	0.16 327	0.15 454	0.17 313	0.13 243	0.14 210	0.13 254

rvit_stereo_0083	0.34 267	0.24 441	0.50 446	0.44 482	0.27 426	0.34 238	0.35 381	0.45 166	0.62 330	0.37 208	0.47 232	0.42 269	0.35 294	0.40 152	0.36 371	0.22 524	0.20 565	0.20 447	0.17 417	0.20 464	0.14 302

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 267	0.27 502	0.45 368	0.36 215	0.25 343	0.48 374	0.30 266	0.58 255	0.90 517	0.42 255	0.36 182	0.30 156	0.29 215	0.49 254	0.30 285	0.16 327	0.14 421	0.18 367	0.15 320	0.18 408	0.15 336

AE-Stereo	0.34 267	0.21 340	0.42 328	0.48 544	0.31 522	0.48 374	0.35 381	0.61 282	0.62 330	0.32 175	0.55 283	0.52 334	0.27 179	0.47 237	0.29 277	0.13 121	0.13 381	0.18 367	0.16 358	0.15 277	0.12 202

IGEV_Zeroshot_test	0.34 267	0.18 196	0.67 541	0.39 313	0.28 451	0.30 167	0.25 160	0.74 400	0.31 121	0.62 342	0.57 288	0.54 342	0.25 144	0.53 286	0.27 232	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.14 286	0.14 210	0.12 202

RAFT-Test	0.34 267	0.18 196	0.37 247	0.38 281	0.23 273	0.50 381	0.23 127	0.69 354	0.40 218	0.60 330	0.85 428	0.61 392	0.28 196	0.46 227	0.27 232	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.11 153	0.13 157	0.12 202

CAS	0.34 267	0.13 5	0.25 32	1.28 699	0.30 500	0.46 365	0.38 443	0.48 187	0.47 267	0.34 186	0.52 265	0.24 93	0.19 61	0.29 33	0.27 232	0.69 690	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.15 336

test-3	0.34 267	0.16 102	0.43 343	0.39 313	0.21 184	0.43 341	0.22 97	0.63 297	0.78 439	0.71 417	0.45 221	0.64 407	0.27 179	0.43 191	0.31 294	0.12 61	0.09 27	0.17 313	0.13 243	0.12 104	0.10 63

test_1	0.34 267	0.16 102	0.43 343	0.39 313	0.21 184	0.43 341	0.23 127	0.63 297	0.78 439	0.68 396	0.45 221	0.64 407	0.27 179	0.43 191	0.31 294	0.12 61	0.09 27	0.17 313	0.13 243	0.12 104	0.10 63

cross-raft	0.34 267	0.20 295	0.37 247	0.44 482	0.23 273	0.32 207	0.35 381	0.74 400	0.40 218	0.60 330	0.77 368	0.57 356	0.27 179	0.43 191	0.28 255	0.12 61	0.10 97	0.15 225	0.13 243	0.15 277	0.11 139

raftrobust	0.34 267	0.19 243	0.36 229	0.41 395	0.27 426	0.30 167	0.25 160	0.71 379	0.63 341	0.58 324	0.55 283	0.45 292	0.46 397	0.51 270	0.29 277	0.16 327	0.12 307	0.14 171	0.12 194	0.12 104	0.13 254

EAI-Stereo	0.34 267	0.19 243	0.44 355	0.39 313	0.21 184	0.31 187	0.30 266	1.15 582	0.30 109	0.49 286	0.75 358	0.36 210	0.28 196	0.62 391	0.27 232	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.13 243	0.13 157	0.12 202

CFNet-RSSM	0.34 267	0.17 153	0.45 368	0.39 313	0.22 218	0.35 249	0.23 127	0.73 396	0.84 473	0.65 372	0.54 273	0.57 356	0.28 196	0.46 227	0.26 211	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.12 194	0.13 157	0.11 139

Gwc-CoAtRS	0.34 267	0.17 153	0.44 355	0.39 313	0.23 273	0.34 238	0.22 97	0.70 370	0.75 411	0.60 330	0.59 294	0.58 365	0.29 215	0.45 208	0.26 211	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.12 104	0.12 202

ACVNet-DCA	0.35 286	0.23 403	0.33 174	0.41 395	0.22 218	0.55 414	0.38 443	0.85 448	0.54 302	0.41 249	0.50 243	0.34 185	0.49 412	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.19 414	0.13 243	0.18 408	0.17 414

EKT-Stereo	0.35 286	0.23 403	0.39 282	0.43 462	0.29 481	0.38 290	0.31 294	0.69 354	0.64 349	0.45 267	0.63 306	0.49 316	0.27 179	0.56 313	0.33 318	0.18 418	0.14 421	0.18 367	0.15 320	0.16 336	0.16 387

Any-RAFT	0.35 286	0.16 102	0.30 107	0.34 134	0.21 184	0.52 392	0.22 97	0.88 464	0.73 397	0.53 305	0.73 347	0.64 407	0.28 196	0.46 227	0.24 149	0.15 266	0.10 97	0.13 113	0.10 88	0.13 157	0.12 202

HH	0.35 286	0.20 295	0.47 398	0.40 357	0.25 343	0.33 219	0.31 294	0.76 414	0.38 201	0.43 259	0.57 288	0.79 492	0.44 385	0.71 476	0.25 181	0.15 266	0.11 234	0.15 225	0.14 286	0.14 210	0.12 202

HanStereo	0.35 286	0.20 295	0.47 398	0.40 357	0.25 343	0.33 219	0.31 294	0.76 414	0.38 201	0.43 259	0.57 288	0.79 492	0.44 385	0.71 476	0.25 181	0.15 266	0.11 234	0.15 225	0.14 286	0.14 210	0.12 202

LL-Strereo2	0.35 286	0.24 441	0.48 419	0.41 395	0.26 391	0.35 249	0.24 148	0.67 335	0.44 245	0.54 311	0.51 253	0.66 425	0.25 144	0.66 435	0.30 285	0.14 186	0.12 307	0.23 526	0.20 504	0.18 408	0.13 254

anonymousdsp2	0.35 286	0.20 295	0.43 343	0.37 241	0.24 309	0.48 374	0.31 294	0.86 452	0.65 354	0.55 315	0.50 243	0.50 322	0.34 288	0.56 313	0.31 294	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.10 88	0.16 336	0.14 302

Selective-RAFT	0.35 286	0.23 403	0.51 461	0.44 482	0.21 184	0.64 491	0.27 206	0.59 262	0.63 341	0.40 242	0.38 192	0.55 347	0.40 357	0.57 325	0.35 353	0.13 121	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.16 336	0.13 254

RCA-Stereo	0.35 286	0.17 153	0.34 197	0.38 281	0.22 218	0.31 187	0.34 355	0.68 345	1.24 634	0.45 267	0.65 315	0.47 303	0.43 374	0.38 135	0.27 232	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.11 36	0.11 139

Patchmatch Stereo++	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.22 97	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.58 365	0.38 338	0.58 348	0.36 371	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336
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	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.31 294	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.58 365	0.38 338	0.56 313	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

ROB_FTStereo_v2	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.31 294	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.57 356	0.38 338	0.57 325	0.36 371	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

ROB_FTStereo	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.25 83	0.21 77	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.58 365	0.38 338	0.57 325	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

HUI-Stereo	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.22 97	0.60 274	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.58 365	0.38 338	0.50 262	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

iGMRVC	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.30 266	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.58 365	0.38 338	0.58 348	0.36 371	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

iRAFT	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.22 97	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.58 365	0.38 338	0.58 348	0.36 371	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

RAFT-IKP	0.35 286	0.23 403	0.47 398	0.41 395	0.22 218	0.24 65	0.28 236	0.59 262	0.36 174	0.63 351	0.73 347	0.57 356	0.38 338	0.58 348	0.36 371	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.20 464	0.15 336

sCroCo_RVC	0.35 286	0.28 516	0.69 552	0.51 589	0.39 595	0.41 329	0.31 294	0.49 192	0.45 254	0.31 160	0.48 235	0.38 223	0.32 257	0.46 227	0.32 304	0.21 497	0.22 583	0.19 414	0.19 477	0.21 490	0.20 495

SMOE	0.36 304	0.20 295	0.35 214	0.36 215	0.17 43	0.63 483	0.41 493	0.65 314	0.55 309	0.54 311	0.72 342	0.49 316	0.38 338	0.40 152	0.30 285	0.19 452	0.12 307	0.28 597	0.15 320	0.19 444	0.14 302

xyz-stereo-finetune2	0.36 304	0.19 243	0.38 260	0.32 82	0.19 106	0.82 572	0.29 245	0.52 216	0.32 135	0.51 295	0.78 380	0.43 278	0.45 390	0.69 463	0.44 455	0.13 121	0.12 307	0.17 313	0.13 243	0.12 104	0.13 254

1test111	0.36 304	0.23 403	0.33 174	0.41 395	0.22 218	0.55 414	0.38 443	0.85 448	0.54 302	0.41 249	0.50 243	0.34 185	0.49 412	0.55 300	0.45 464	0.16 327	0.10 97	0.19 414	0.13 243	0.18 408	0.17 414

11t1	0.36 304	0.21 340	0.42 328	0.35 181	0.22 218	0.62 471	0.29 245	0.69 354	0.43 237	0.60 330	0.53 270	0.53 338	0.48 408	0.56 313	0.40 415	0.18 418	0.14 421	0.16 265	0.13 243	0.17 377	0.17 414

tt1	0.36 304	0.24 441	0.32 153	0.41 395	0.22 218	0.54 407	0.38 443	0.68 345	1.04 586	0.41 249	0.46 226	0.35 200	0.45 390	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.19 414	0.13 243	0.16 336	0.16 387

knoymous	0.36 304	0.20 295	0.31 130	0.31 55	0.22 218	0.36 264	0.29 245	0.61 282	0.64 349	0.67 390	0.70 339	0.60 386	0.40 357	0.58 348	0.34 334	0.17 382	0.11 234	0.20 447	0.11 153	0.17 377	0.18 434

DCANet-4	0.36 304	0.20 295	0.48 419	0.34 134	0.19 106	0.29 147	0.30 266	0.66 325	0.92 529	0.69 404	0.78 380	0.40 246	0.47 403	0.45 208	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.11 36	0.13 254

test_4	0.36 304	0.18 196	0.31 130	0.44 482	0.25 343	0.20 28	0.34 355	0.56 238	0.41 222	0.59 326	1.45 635	0.43 278	0.25 144	0.63 404	0.28 255	0.12 61	0.10 97	0.17 313	0.19 477	0.15 277	0.11 139

test_3	0.36 304	0.19 243	0.44 355	0.44 482	0.23 273	0.48 374	0.36 404	0.66 325	0.82 463	0.64 363	0.45 221	0.68 433	0.25 144	0.41 164	0.31 294	0.12 61	0.10 97	0.18 367	0.16 358	0.15 277	0.11 139

NRIStereo	0.36 304	0.20 295	0.45 368	0.41 395	0.23 273	0.34 238	0.26 183	0.65 314	0.55 309	0.64 363	0.63 306	0.56 350	0.37 332	0.65 426	0.37 390	0.15 266	0.11 234	0.18 367	0.15 320	0.17 377	0.14 302

DeepStereo_RVC	0.36 304	0.21 340	0.47 398	0.40 357	0.24 309	0.26 94	0.22 97	0.60 274	0.38 201	0.69 404	0.67 328	0.57 356	0.51 427	0.56 313	0.39 407	0.16 327	0.12 307	0.18 367	0.15 320	0.19 444	0.18 434

CRE-IMP	0.36 304	0.23 403	0.49 432	0.42 441	0.24 309	0.41 329	0.21 77	0.57 247	0.41 222	0.65 372	0.72 342	0.53 338	0.37 332	0.61 381	0.38 399	0.17 382	0.11 234	0.19 414	0.15 320	0.21 490	0.18 434

test-1	0.36 304	0.19 243	0.71 561	0.46 528	0.26 391	0.44 350	0.36 404	0.60 274	0.59 322	0.48 284	0.67 328	0.53 338	0.36 322	0.40 152	0.29 277	0.14 186	0.11 234	0.16 265	0.14 286	0.15 277	0.16 387

s12784h	0.36 304	0.15 73	0.24 17	0.34 134	0.15 10	0.77 546	0.29 245	0.80 431	0.83 468	0.56 318	0.57 288	0.43 278	0.40 357	0.57 325	0.33 318	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.09 15	0.14 210	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 304	0.21 340	0.37 247	0.42 441	0.26 391	0.35 249	0.38 443	0.63 297	0.64 349	0.50 290	0.72 342	0.51 328	0.29 215	0.59 366	0.36 371	0.16 327	0.14 421	0.15 225	0.13 243	0.17 377	0.16 387

DCANet	0.36 304	0.16 102	0.41 307	0.34 134	0.19 106	0.30 167	0.30 266	0.68 345	0.91 524	0.70 410	0.77 368	0.43 278	0.57 463	0.45 208	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.13 157	0.12 202

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 304	0.17 153	0.41 307	0.35 181	0.19 106	0.33 219	0.29 245	0.65 314	0.73 397	0.68 396	1.01 505	0.56 350	0.40 357	0.42 178	0.30 285	0.11 36	0.09 27	0.15 225	0.14 286	0.13 157	0.10 63

S0	0.37 321	0.18 196	0.33 174	0.40 357	0.21 184	0.79 553	0.56 594	0.63 297	0.45 254	0.53 305	0.61 301	0.44 289	0.36 322	0.45 208	0.31 294	0.22 524	0.21 575	0.26 575	0.22 545	0.16 336	0.12 202

TestStereo_HL3	0.37 321	0.19 243	0.49 432	0.34 134	0.24 309	0.51 386	0.39 465	0.60 274	0.43 237	0.61 338	0.83 412	0.56 350	0.46 397	0.55 300	0.28 255	0.15 266	0.11 234	0.14 171	0.13 243	0.14 210	0.17 414

H2IRNET	0.37 321	0.20 295	0.33 174	0.38 281	0.25 343	0.27 112	0.23 127	0.59 262	0.72 390	0.39 233	0.90 455	0.74 473	0.55 454	0.52 277	0.43 437	0.15 266	0.13 381	0.18 367	0.20 504	0.16 336	0.13 254

cc1	0.37 321	0.23 403	0.33 174	0.41 395	0.22 218	0.55 414	0.38 443	0.67 335	1.06 596	0.41 249	0.50 243	0.34 185	0.49 412	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.19 414	0.13 243	0.16 336	0.15 336

DCRE	0.37 321	0.18 196	0.46 385	0.45 507	0.32 539	0.42 336	0.37 421	0.63 297	0.51 291	0.47 281	0.94 466	0.56 350	0.36 322	0.52 277	0.32 304	0.14 186	0.13 381	0.15 225	0.14 286	0.14 210	0.13 254

fff	0.37 321	0.16 102	0.41 307	0.34 134	0.19 106	0.29 147	0.30 266	0.69 354	1.06 596	0.69 404	0.78 380	0.42 269	0.63 503	0.46 227	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.11 36	0.13 254

ADStereo(finetuned)	0.37 321	0.16 102	0.49 432	0.34 134	0.19 106	0.30 167	0.30 266	0.68 345	0.91 524	0.70 410	0.77 368	0.43 278	0.69 541	0.45 208	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.13 157	0.12 202

MIPNet	0.37 321	0.21 340	0.59 499	0.39 313	0.25 343	0.50 381	0.28 236	0.77 417	0.70 377	0.65 372	0.60 296	0.40 246	0.49 412	0.44 203	0.37 390	0.14 186	0.11 234	0.16 265	0.13 243	0.14 210	0.13 254

GMOStereo	0.37 321	0.19 243	0.38 260	0.43 462	0.24 309	0.37 277	0.38 443	0.52 216	0.62 330	0.87 525	0.84 418	0.64 407	0.35 294	0.37 127	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 447	0.18 446	0.15 277	0.11 139

error version	0.37 321	0.19 243	0.38 260	0.43 462	0.24 309	0.37 277	0.38 443	0.52 216	0.62 330	0.87 525	0.84 418	0.64 407	0.35 294	0.37 127	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 447	0.18 446	0.15 277	0.11 139

test-v	0.37 321	0.19 243	0.38 260	0.43 462	0.24 309	0.37 277	0.38 443	0.52 216	0.62 330	0.87 525	0.84 418	0.64 407	0.35 294	0.37 127	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 447	0.18 446	0.15 277	0.11 139

TRStereo	0.37 321	0.27 502	0.59 499	0.47 536	0.41 607	0.29 147	0.30 266	0.84 445	0.59 322	0.52 302	0.41 206	0.52 334	0.26 164	0.73 489	0.27 232	0.17 382	0.12 307	0.19 414	0.19 477	0.13 157	0.11 139

test-2	0.37 321	0.19 243	0.38 260	0.43 462	0.24 309	0.37 277	0.38 443	0.52 216	0.62 330	0.87 525	0.84 418	0.64 407	0.35 294	0.37 127	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 447	0.18 446	0.15 277	0.11 139

rafts_anoy	0.37 321	0.21 340	0.36 229	0.41 395	0.26 391	0.30 167	0.33 337	0.67 335	0.90 517	0.58 324	0.66 322	0.45 292	0.33 275	0.47 237	0.39 407	0.16 327	0.11 234	0.21 489	0.23 562	0.17 377	0.14 302

XX-Stereo	0.37 321	0.17 153	0.45 368	0.55 626	0.36 572	0.38 290	0.20 50	0.60 274	0.30 109	0.46 274	1.30 607	0.73 467	0.26 164	0.56 313	0.26 211	0.16 327	0.11 234	0.17 313	0.16 358	0.14 210	0.10 63

csc	0.37 321	0.16 102	0.41 307	0.34 134	0.19 106	0.29 147	0.30 266	0.69 354	1.06 596	0.69 404	0.78 380	0.42 269	0.63 503	0.46 227	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.11 36	0.13 254

cscssc	0.37 321	0.16 102	0.41 307	0.34 134	0.19 106	0.29 147	0.30 266	0.69 354	1.06 596	0.69 404	0.78 380	0.42 269	0.63 503	0.46 227	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 153	0.11 36	0.13 254

Lsterematch	0.38 338	0.17 153	0.38 260	0.37 241	0.20 152	0.42 336	0.27 206	0.57 247	0.71 388	0.66 385	1.02 514	0.49 316	0.40 357	0.57 325	0.43 437	0.16 327	0.10 97	0.15 225	0.13 243	0.14 210	0.14 302

AIO-test1	0.38 338	0.18 196	0.38 260	0.50 573	0.24 309	0.46 365	0.30 266	0.70 370	1.19 625	0.40 242	0.71 341	0.45 292	0.29 215	0.53 286	0.27 232	0.15 266	0.13 381	0.19 414	0.21 527	0.13 157	0.17 414

rvit_0105_6	0.38 338	0.28 516	0.64 525	0.50 573	0.30 500	0.39 303	0.38 443	0.51 206	0.67 363	0.40 242	0.45 221	0.50 322	0.41 365	0.54 293	0.36 371	0.27 585	0.26 618	0.24 543	0.21 527	0.22 514	0.16 387

MyStereo06	0.38 338	0.21 340	0.61 507	0.41 395	0.28 451	0.41 329	0.50 555	0.95 492	0.35 164	0.62 342	0.54 273	0.76 482	0.27 179	0.50 262	0.29 277	0.14 186	0.13 381	0.18 367	0.17 417	0.17 377	0.15 336

MIM_Stereo	0.38 338	0.17 153	0.53 474	0.37 241	0.24 309	0.27 112	0.24 148	0.70 370	0.54 302	0.72 428	1.00 502	0.63 401	0.29 215	0.64 419	0.38 399	0.13 121	0.14 421	0.17 313	0.16 358	0.14 210	0.11 139

riskmin	0.38 338	0.20 295	0.39 282	0.32 82	0.23 273	0.53 400	0.30 266	0.63 297	0.80 450	0.49 286	0.56 286	0.73 467	0.58 473	0.55 300	0.36 371	0.17 382	0.11 234	0.19 414	0.13 243	0.19 444	0.20 495

NF-Stereo	0.38 338	0.20 295	0.45 368	0.41 395	0.25 343	0.26 94	0.31 294	0.69 354	0.70 377	0.65 372	0.77 368	0.57 356	0.30 234	0.67 446	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.16 336	0.27 574

OCTAStereo	0.38 338	0.20 295	0.46 385	0.41 395	0.25 343	0.26 94	0.31 294	0.69 354	0.70 377	0.65 372	0.77 368	0.58 365	0.30 234	0.67 446	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.16 336	0.27 574

PSM-softLoss	0.38 338	0.20 295	0.48 419	0.41 395	0.26 391	0.30 167	0.35 381	0.69 354	0.46 260	0.62 342	0.82 406	0.59 380	0.33 275	0.70 470	0.39 407	0.19 452	0.12 307	0.20 447	0.18 446	0.16 336	0.22 535

KMStereo	0.38 338	0.20 295	0.48 419	0.41 395	0.26 391	0.30 167	0.35 381	0.69 354	0.46 260	0.62 342	0.82 406	0.59 380	0.33 275	0.70 470	0.39 407	0.19 452	0.12 307	0.20 447	0.18 446	0.16 336	0.22 535

RE-Stereo	0.38 338	0.20 295	0.46 385	0.41 395	0.25 343	0.26 94	0.31 294	0.69 354	0.70 377	0.65 372	0.77 368	0.58 365	0.30 234	0.67 446	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.16 336	0.27 574

Pruner-Stereo	0.38 338	0.20 295	0.45 368	0.40 357	0.25 343	0.22 40	0.24 148	0.67 335	0.55 309	0.89 539	0.76 364	0.68 433	0.29 215	0.62 391	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.17 417	0.17 377	0.18 434

TVStereo	0.38 338	0.20 295	0.46 385	0.41 395	0.25 343	0.26 94	0.31 294	0.69 354	0.70 377	0.65 372	0.77 368	0.58 365	0.30 234	0.67 446	0.35 353	0.18 418	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.16 336	0.27 574

TestStereo	0.38 338	0.31 542	0.40 296	0.45 507	0.20 152	0.40 309	0.37 421	0.66 325	0.65 354	0.53 305	0.78 380	0.47 303	0.40 357	0.55 300	0.37 390	0.18 418	0.13 381	0.20 447	0.15 320	0.22 514	0.13 254

raft+_RVC	0.38 338	0.19 243	0.35 214	0.37 241	0.25 343	0.45 359	0.37 421	0.78 423	0.89 514	0.51 295	0.78 380	0.50 322	0.29 215	0.53 286	0.40 415	0.15 266	0.12 307	0.17 313	0.15 320	0.14 210	0.12 202

RALAANet	0.38 338	0.23 403	0.48 419	0.42 441	0.29 481	0.35 249	0.25 160	0.86 452	0.64 349	0.67 390	0.65 315	0.60 386	0.29 215	0.60 372	0.34 334	0.15 266	0.12 307	0.17 313	0.15 320	0.21 490	0.13 254

AFF-stereo	0.38 338	0.19 243	0.39 282	0.37 241	0.21 184	0.27 112	0.31 294	0.65 314	0.66 358	0.64 363	1.13 559	0.76 482	0.39 351	0.55 300	0.33 318	0.11 36	0.09 27	0.16 265	0.16 358	0.13 157	0.11 139

AIO-test2	0.39 355	0.21 340	0.41 307	0.47 536	0.25 343	0.45 359	0.35 381	0.77 417	1.27 644	0.36 201	0.87 439	0.37 214	0.30 234	0.47 237	0.27 232	0.15 266	0.13 381	0.21 489	0.23 562	0.15 277	0.13 254

xx1	0.39 355	0.23 403	0.33 174	0.41 395	0.22 218	0.55 414	0.38 443	0.67 335	1.06 596	0.41 249	0.50 243	0.65 420	0.53 436	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.20 447	0.19 477	0.18 408	0.17 414

x	0.39 355	0.24 441	0.41 307	0.34 134	0.23 273	0.52 392	0.32 325	0.86 452	0.52 294	0.57 322	0.70 339	0.59 380	0.50 422	0.49 254	0.46 475	0.17 382	0.15 454	0.17 313	0.15 320	0.17 377	0.16 387

DisPM	0.39 355	0.19 243	0.44 355	0.41 395	0.27 426	0.24 65	0.31 294	0.65 314	0.57 319	0.87 525	0.87 439	0.60 386	0.32 257	0.76 506	0.32 304	0.18 418	0.12 307	0.19 414	0.17 417	0.15 277	0.20 495

RAFT+CT+SA	0.39 355	0.23 403	0.36 229	0.51 589	0.27 426	0.29 147	0.46 528	0.75 407	0.80 450	0.51 295	0.89 451	0.41 258	0.40 357	0.78 519	0.32 304	0.14 186	0.11 234	0.18 367	0.18 446	0.15 277	0.14 302

iRaft-Stereo_20w	0.39 355	0.19 243	0.57 494	0.37 241	0.27 426	0.31 187	0.24 148	1.44 666	0.29 101	0.69 404	0.53 270	0.60 386	0.42 368	0.83 542	0.27 232	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.13 243	0.15 277	0.13 254

IPLG	0.39 355	0.20 295	0.59 499	0.40 357	0.24 309	0.54 407	0.27 206	0.75 407	0.63 341	0.84 506	0.81 400	0.32 167	0.32 257	0.60 372	0.45 464	0.13 121	0.11 234	0.16 265	0.13 243	0.13 157	0.12 202

IPLGR	0.39 355	0.21 340	0.63 520	0.39 313	0.22 218	0.49 379	0.29 245	0.76 414	0.74 406	0.78 458	0.77 368	0.44 289	0.42 368	0.47 237	0.38 399	0.13 121	0.12 307	0.16 265	0.14 286	0.15 277	0.13 254

GMStereo	0.39 355	0.37 577	0.54 479	0.40 357	0.26 391	0.42 336	0.36 404	0.59 262	1.04 586	0.55 315	0.51 253	0.37 214	0.35 294	0.54 293	0.41 421	0.19 452	0.13 381	0.16 265	0.17 417	0.24 544	0.18 434
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 355	0.21 340	0.50 446	0.41 395	0.28 451	0.62 471	0.27 206	0.77 417	0.40 218	0.64 363	0.86 431	0.52 334	0.33 275	0.66 435	0.42 429	0.15 266	0.13 381	0.17 313	0.14 286	0.15 277	0.15 336
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	0.39 355	0.18 196	0.42 328	0.42 441	0.26 391	0.40 309	0.32 325	0.72 385	0.34 151	0.89 539	1.28 600	0.57 356	0.35 294	0.42 178	0.32 304	0.15 266	0.12 307	0.14 171	0.12 194	0.14 210	0.13 254

RAFT-Stereo	0.39 355	0.18 196	0.42 328	0.42 441	0.26 391	0.40 309	0.32 325	0.72 385	0.34 151	0.89 539	1.28 600	0.57 356	0.35 294	0.42 178	0.32 304	0.15 266	0.12 307	0.14 171	0.12 194	0.14 210	0.13 254
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 367	0.20 295	0.35 214	0.39 313	0.24 309	0.71 523	0.42 504	0.62 287	0.61 326	0.60 330	0.97 492	0.39 232	0.46 397	0.42 178	0.32 304	0.30 610	0.17 508	0.31 617	0.31 633	0.18 408	0.13 254

SME	0.40 367	0.20 295	0.35 214	0.36 215	0.19 106	0.79 553	0.31 294	0.79 427	0.73 397	0.56 318	0.77 368	0.43 278	0.51 427	0.57 325	0.36 371	0.16 327	0.17 508	0.19 414	0.19 477	0.18 408	0.16 387

MyStereo8	0.40 367	0.20 295	0.54 479	0.41 395	0.29 481	0.53 400	0.29 245	0.65 314	0.49 279	0.71 417	0.98 494	0.58 365	0.43 374	0.50 262	0.51 501	0.15 266	0.12 307	0.16 265	0.14 286	0.19 444	0.19 469

qqq	0.40 367	0.26 484	0.44 355	0.36 215	0.22 218	0.46 365	0.36 404	0.85 448	0.54 302	0.56 318	0.69 335	0.65 420	0.53 436	0.55 300	0.45 464	0.17 382	0.16 487	0.20 447	0.19 477	0.18 408	0.17 414

IPLGR_C	0.40 367	0.21 340	0.64 525	0.45 507	0.33 551	0.52 392	0.34 355	0.66 325	0.62 330	0.82 487	0.92 462	0.45 292	0.32 257	0.52 277	0.46 475	0.17 382	0.12 307	0.15 225	0.14 286	0.13 157	0.14 302

ACRE	0.40 367	0.21 340	0.65 531	0.45 507	0.33 551	0.51 386	0.33 337	0.66 325	0.63 341	0.80 465	0.92 462	0.45 292	0.32 257	0.52 277	0.45 464	0.16 327	0.12 307	0.15 225	0.14 286	0.13 157	0.14 302

PFNet+	0.40 367	0.19 243	0.49 432	0.39 313	0.25 343	0.28 134	0.23 127	0.64 312	0.70 377	0.85 510	0.79 390	0.64 407	0.35 294	0.72 482	0.34 334	0.19 452	0.14 421	0.23 526	0.20 504	0.16 336	0.20 495

SST-Stereo	0.40 367	0.19 243	0.45 368	0.42 441	0.25 343	0.25 83	0.21 77	0.66 325	0.47 267	1.08 623	0.79 390	0.72 456	0.43 374	0.77 514	0.35 353	0.16 327	0.11 234	0.20 447	0.16 358	0.19 444	0.15 336

RAFT_R40	0.40 367	0.19 243	0.44 355	0.43 462	0.25 343	0.23 51	0.26 183	0.67 335	0.67 363	0.98 586	0.78 380	0.72 456	0.43 374	0.76 506	0.35 353	0.16 327	0.11 234	0.20 447	0.16 358	0.18 408	0.14 302

RAFT-345	0.40 367	0.18 196	0.40 296	0.38 281	0.22 218	0.33 219	0.26 183	0.61 282	0.51 291	0.74 439	1.79 659	0.45 292	0.33 275	0.66 435	0.36 371	0.14 186	0.11 234	0.18 367	0.14 286	0.13 157	0.13 254

sAnonymous2	0.40 367	0.39 595	0.85 599	0.48 544	0.37 579	0.40 309	0.46 528	0.57 247	0.52 294	0.38 220	0.46 226	0.35 200	0.42 368	0.43 191	0.30 285	0.19 452	0.14 421	0.18 367	0.17 417	0.57 675	0.44 659

CroCo_RVC	0.40 367	0.39 595	0.85 599	0.48 544	0.37 579	0.40 309	0.46 528	0.57 247	0.52 294	0.38 220	0.46 226	0.35 200	0.42 368	0.43 191	0.30 285	0.19 452	0.14 421	0.18 367	0.17 417	0.57 675	0.44 659

111	0.40 367	0.17 153	0.41 307	0.34 134	0.19 106	0.52 392	0.28 236	0.74 400	1.16 619	0.50 290	0.91 458	0.63 401	0.48 408	0.61 381	0.35 353	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.12 194	0.13 157	0.13 254

Hybrid-DGEV-2	0.41 380	0.21 340	0.42 328	0.47 536	0.29 481	0.59 453	0.23 127	0.82 437	0.99 561	0.64 363	0.63 306	0.60 386	0.65 520	0.58 348	0.33 318	0.14 186	0.12 307	0.18 367	0.16 358	0.14 210	0.12 202

rvit_0105_4	0.41 380	0.29 528	0.71 561	0.50 573	0.29 481	0.41 329	0.41 493	0.55 234	0.73 397	0.45 267	0.48 235	0.55 347	0.44 385	0.57 325	0.36 371	0.28 596	0.26 618	0.25 556	0.22 545	0.23 531	0.18 434

raft_robust	0.41 380	0.23 403	0.36 229	0.42 441	0.21 184	0.40 309	0.33 337	0.79 427	0.98 556	0.79 463	0.87 439	0.39 232	0.33 275	0.84 547	0.29 277	0.13 121	0.12 307	0.16 265	0.17 417	0.15 277	0.12 202

CIPLG	0.41 380	0.21 340	0.63 520	0.45 507	0.33 551	0.52 392	0.33 337	0.65 314	0.60 325	0.82 487	0.96 479	0.46 300	0.32 257	0.55 300	0.44 455	0.16 327	0.12 307	0.15 225	0.14 286	0.13 157	0.14 302

LCNet	0.41 380	0.20 295	0.32 153	0.44 482	0.24 309	0.47 371	0.29 245	0.67 335	0.53 298	0.72 428	1.03 519	0.66 425	0.60 484	0.58 348	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.19 414	0.19 477	0.21 490	0.36 631

HHNet	0.41 380	0.17 153	0.41 307	0.34 134	0.37 579	0.33 219	0.34 355	0.69 354	0.75 411	0.86 517	1.30 607	0.52 334	0.32 257	0.52 277	0.35 353	0.15 266	0.11 234	0.19 414	0.15 320	0.15 277	0.24 551

AnonymousM	0.41 380	0.81 675	0.29 89	0.34 134	0.22 218	0.28 134	0.38 443	0.53 228	0.41 222	0.70 410	0.49 239	0.47 303	0.27 179	0.41 164	0.31 294	0.15 266	0.12 307	1.51 702	0.26 602	0.12 104	0.10 63

HITNet	0.41 380	0.26 484	0.45 368	0.33 103	0.17 43	0.63 483	0.30 266	0.93 480	0.64 349	0.71 417	0.82 406	0.64 407	0.52 431	0.59 366	0.43 437	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.13 243	0.19 444	0.12 202
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	0.42 388	0.31 542	0.73 570	0.50 573	0.29 481	0.44 350	0.42 504	0.61 282	0.74 406	0.51 295	0.51 253	0.60 386	0.47 403	0.57 325	0.38 399	0.27 585	0.25 611	0.25 556	0.23 562	0.22 514	0.18 434

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 388	0.20 295	0.74 575	0.38 281	0.43 619	0.39 303	0.26 183	0.94 485	0.49 279	0.53 305	0.77 368	0.93 546	0.45 390	0.63 404	0.24 149	0.16 327	0.10 97	0.17 313	0.18 446	0.20 464	0.20 495

test_sample2	0.42 388	0.22 381	0.43 343	0.33 103	0.21 184	0.58 441	0.39 465	0.95 492	0.67 363	0.63 351	0.77 368	0.69 438	0.57 463	0.61 381	0.38 399	0.19 452	0.14 421	0.18 367	0.16 358	0.19 444	0.18 434

test_sample1	0.42 388	0.22 381	0.46 385	0.34 134	0.23 273	0.58 441	0.35 381	0.99 505	0.49 279	0.62 342	0.75 358	0.69 438	0.61 490	0.58 348	0.44 455	0.18 418	0.14 421	0.17 313	0.15 320	0.17 377	0.17 414

StereoVision	0.42 388	0.28 516	0.45 368	0.49 559	0.28 451	0.38 290	0.38 443	0.72 385	0.62 330	0.44 262	1.14 564	0.54 342	0.39 351	0.56 313	0.34 334	0.21 497	0.24 603	0.25 556	0.24 578	0.26 560	0.16 387

GANet-ADL	0.42 388	0.25 467	0.45 368	0.43 462	0.29 481	0.54 407	0.35 381	0.89 466	0.86 486	0.63 351	0.72 342	0.68 433	0.42 368	0.52 277	0.41 421	0.21 497	0.14 421	0.15 225	0.13 243	0.18 408	0.19 469

OMP-Stereo	0.42 388	0.22 381	0.46 385	0.52 602	0.24 309	0.36 264	0.25 160	0.71 379	0.78 439	0.77 454	0.64 312	0.89 531	0.39 351	0.91 578	0.35 353	0.15 266	0.12 307	0.20 447	0.15 320	0.15 277	0.12 202

PFNet	0.42 388	0.18 196	0.58 498	0.43 462	0.24 309	0.43 341	0.32 325	0.74 400	0.78 439	1.00 593	0.74 356	0.68 433	0.39 351	0.72 482	0.37 390	0.16 327	0.10 97	0.20 447	0.15 320	0.16 336	0.13 254

IRAFT_RVC	0.42 388	0.20 295	0.48 419	0.44 482	0.24 309	0.27 112	0.54 583	0.74 400	0.77 429	0.76 448	0.80 393	0.73 467	0.51 427	0.70 470	0.36 371	0.17 382	0.10 97	0.21 489	0.16 358	0.16 336	0.14 302

FENet	0.42 388	0.22 381	0.38 260	0.39 313	0.24 309	0.55 414	0.32 325	0.79 427	0.70 377	0.71 417	0.72 342	0.63 401	0.57 463	0.62 391	0.44 455	0.19 452	0.13 381	0.19 414	0.17 417	0.18 408	0.19 469

IGEV_i1	0.43 398	0.22 381	0.50 446	0.39 313	0.22 218	0.64 491	0.40 477	0.96 496	0.61 326	0.68 396	0.69 335	0.75 475	0.45 390	0.72 482	0.41 421	0.15 266	0.13 381	0.16 265	0.13 243	0.17 377	0.16 387

FACV-RUCA	0.43 398	0.28 516	0.47 398	0.45 507	0.33 551	0.58 441	0.34 355	0.82 437	0.73 397	0.57 322	0.84 418	0.47 303	0.50 422	0.54 293	0.39 407	0.22 524	0.15 454	0.35 633	0.16 358	0.28 575	0.21 515

TestStereo1	0.43 398	0.23 403	0.41 307	0.51 589	0.24 309	0.34 238	0.40 477	0.77 417	0.90 517	0.68 396	0.96 479	0.48 308	0.46 397	0.91 578	0.32 304	0.16 327	0.13 381	0.18 367	0.15 320	0.14 210	0.13 254

test_5	0.43 398	0.24 441	0.43 343	0.52 602	0.28 451	0.28 134	0.42 504	0.72 385	0.82 463	0.62 342	0.91 458	0.72 456	0.55 454	0.79 526	0.35 353	0.14 186	0.11 234	0.18 367	0.18 446	0.18 408	0.16 387

SA-5K	0.43 398	0.23 403	0.41 307	0.51 589	0.24 309	0.34 238	0.40 477	0.77 417	0.90 517	0.68 396	0.96 479	0.48 308	0.46 397	0.91 578	0.32 304	0.16 327	0.13 381	0.18 367	0.15 320	0.14 210	0.13 254

dd	0.43 398	0.38 587	0.55 484	0.44 482	0.25 343	0.47 371	0.38 443	0.70 370	1.05 590	0.59 326	0.65 315	0.42 269	0.39 351	0.66 435	0.50 491	0.24 555	0.15 454	0.21 489	0.15 320	0.22 514	0.18 434

IIG-Stereo	0.43 398	0.21 340	0.44 355	0.50 573	0.25 343	0.44 350	0.21 77	0.71 379	0.76 420	0.83 499	0.95 475	0.83 506	0.43 374	0.90 571	0.35 353	0.15 266	0.12 307	0.19 414	0.14 286	0.15 277	0.11 139

DN-CSS_ROB	0.43 398	0.26 484	0.62 510	0.40 357	0.29 481	0.44 350	0.27 206	0.77 417	0.75 411	0.72 428	1.09 545	0.48 308	0.43 374	0.69 463	0.37 390	0.15 266	0.12 307	0.21 489	0.19 477	0.18 408	0.16 387

Selective-IGEV-i1	0.44 406	0.20 295	0.53 474	0.41 395	0.22 218	0.62 471	0.50 555	1.01 520	0.88 499	0.63 351	0.81 400	0.79 492	0.38 338	0.54 293	0.38 399	0.16 327	0.13 381	0.15 225	0.13 243	0.15 277	0.15 336

MyStereo05	0.44 406	0.21 340	0.45 368	0.41 395	0.28 451	0.41 329	0.50 555	0.93 480	1.09 607	0.76 448	0.61 301	0.51 328	0.57 463	0.73 489	0.42 429	0.14 186	0.13 381	0.18 367	0.17 417	0.17 377	0.15 336

MyStereo04	0.44 406	0.22 381	0.44 355	0.42 441	0.28 451	0.40 309	0.50 555	1.00 510	1.08 605	0.62 342	0.58 293	0.55 347	0.57 463	0.71 476	0.44 455	0.14 186	0.13 381	0.18 367	0.17 417	0.17 377	0.16 387

mmm	0.44 406	0.27 502	0.46 385	0.38 281	0.24 309	0.61 463	0.35 381	0.94 485	0.53 298	0.72 428	1.05 529	0.63 401	0.50 422	0.57 325	0.45 464	0.18 418	0.15 454	0.23 526	0.20 504	0.20 464	0.18 434

ffm	0.44 406	0.26 484	0.49 432	0.37 241	0.25 343	0.55 414	0.37 421	0.68 345	1.04 586	0.73 434	0.96 479	0.71 447	0.53 436	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.25 556	0.21 527	0.16 336	0.16 387

SA	0.44 406	0.25 467	0.46 385	0.46 528	0.24 309	0.43 341	0.36 404	0.75 407	0.96 549	0.59 326	1.03 519	0.48 308	0.52 431	0.94 594	0.32 304	0.16 327	0.12 307	0.21 489	0.19 477	0.15 277	0.13 254

GwcNet-ADL	0.44 406	0.22 381	0.48 419	0.45 507	0.30 500	0.40 309	0.37 421	0.92 478	0.97 552	0.71 417	0.78 380	0.61 392	0.42 368	0.62 391	0.50 491	0.19 452	0.14 421	0.15 225	0.14 286	0.18 408	0.18 434

TransformOpticalFlow	0.44 406	0.20 295	0.47 398	0.41 395	0.23 273	0.37 277	0.47 536	0.94 485	0.76 420	0.65 372	1.14 564	0.73 467	0.56 461	0.76 506	0.32 304	0.15 266	0.10 97	0.17 313	0.15 320	0.14 210	0.13 254

GMM-Stereo	0.44 406	0.19 243	0.36 229	0.42 441	0.25 343	0.51 386	0.47 536	0.71 379	0.53 298	0.76 448	1.37 616	0.76 482	0.38 338	0.60 372	0.33 318	0.15 266	0.10 97	0.20 447	0.19 477	0.16 336	0.27 574

GES	0.44 406	0.23 403	0.57 494	0.40 357	0.30 500	0.59 453	0.36 404	0.96 496	0.68 369	0.74 439	0.83 412	0.47 303	0.48 408	0.67 446	0.43 437	0.22 524	0.16 487	0.17 313	0.16 358	0.18 408	0.23 542

HCRNet	0.44 406	0.34 559	0.41 307	0.53 612	0.26 391	0.53 400	0.29 245	0.83 442	0.63 341	0.71 417	0.81 400	0.77 488	0.50 422	0.66 435	0.36 371	0.24 555	0.16 487	0.24 543	0.20 504	0.21 490	0.18 434

Hybrid-DGEV-03	0.45 417	0.19 243	0.33 174	0.43 462	0.27 426	0.56 429	0.26 183	0.65 314	0.74 406	0.94 567	1.92 666	0.61 392	0.30 234	0.55 300	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.18 367	0.16 358	0.14 210	0.11 139

DFGA-Net	0.45 417	0.29 528	0.80 595	0.42 441	0.32 539	0.53 400	0.35 381	0.78 423	0.89 514	0.66 385	0.75 358	0.48 308	0.39 351	0.74 496	0.60 533	0.15 266	0.13 381	0.19 414	0.18 446	0.20 464	0.17 414

FLISNet	0.45 417	0.21 340	0.36 229	0.34 134	0.35 567	0.28 134	0.31 294	0.72 385	0.46 260	0.87 525	1.13 559	1.09 594	0.76 575	0.69 463	0.56 523	0.12 61	0.10 97	0.17 313	0.17 417	0.17 377	0.15 336

CoSv	0.45 417	0.21 340	0.36 229	0.34 134	0.35 567	0.28 134	0.31 294	0.72 385	0.46 260	0.87 525	1.13 559	1.09 594	0.76 575	0.69 463	0.56 523	0.12 61	0.10 97	0.17 313	0.17 417	0.17 377	0.15 336

U	0.45 417	0.16 102	0.32 153	0.40 357	0.71 682	3.55 715	0.20 50	0.41 123	0.38 201	0.26 99	0.23 52	0.24 93	0.22 104	0.26 12	0.22 88	0.15 266	0.09 27	0.88 693	0.13 243	0.13 157	0.11 139

CASS	0.45 417	0.27 502	0.42 328	0.48 544	0.22 218	0.61 463	0.34 355	0.97 500	0.62 330	0.71 417	0.85 428	0.61 392	0.55 454	0.57 325	0.41 421	0.29 603	0.16 487	0.22 505	0.18 446	0.22 514	0.28 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 417	0.25 467	0.43 343	0.45 507	0.28 451	0.70 518	0.34 355	0.94 485	0.76 420	0.75 441	0.80 393	0.65 420	0.49 412	0.64 419	0.51 501	0.20 478	0.14 421	0.22 505	0.19 477	0.18 408	0.18 434

RAFT_CTSACE	0.45 417	0.20 295	0.44 355	0.45 507	0.27 426	0.34 238	0.39 465	0.60 274	0.73 397	0.76 448	1.44 632	0.83 506	0.38 338	1.08 617	0.26 211	0.12 61	0.13 381	0.18 367	0.16 358	0.15 277	0.11 139

iRaft-Stereo_5w	0.45 417	0.21 340	0.48 419	0.42 441	0.28 451	0.31 187	0.54 583	0.63 297	0.62 330	0.62 342	0.89 451	1.01 569	0.69 541	0.75 502	0.66 552	0.13 121	0.12 307	0.17 313	0.15 320	0.14 210	0.15 336

RAFT	0.45 417	0.22 381	0.45 368	0.47 536	0.26 391	0.54 407	0.47 536	0.66 325	0.58 321	0.80 465	0.82 406	0.94 548	0.57 463	0.75 502	0.34 334	0.17 382	0.15 454	0.22 505	0.20 504	0.16 336	0.12 202

DMCA	0.45 417	0.26 484	0.50 446	0.38 281	0.28 451	0.51 386	0.34 355	0.93 480	0.68 369	0.75 441	0.83 412	0.79 492	0.53 436	0.51 270	0.54 516	0.21 497	0.16 487	0.21 489	0.16 358	0.19 444	0.21 515

Select-FE	0.46 428	0.24 441	0.88 606	0.42 441	0.35 567	0.33 219	0.19 31	0.90 471	0.37 191	0.60 330	1.01 505	0.97 555	0.80 593	0.72 482	0.28 255	0.16 327	0.12 307	0.17 313	0.20 504	0.15 277	0.24 551

PAM_32	0.46 428	0.19 243	0.67 541	0.39 313	0.24 309	0.75 539	0.27 206	0.95 492	0.34 151	0.68 396	0.44 217	1.91 678	0.65 520	0.62 391	0.26 211	0.15 266	0.10 97	0.16 265	0.15 320	0.14 210	0.13 254

PAM	0.46 428	0.19 243	0.70 556	0.40 357	0.26 391	0.75 539	0.33 337	0.85 448	0.34 151	0.70 410	0.46 226	1.83 673	0.63 503	0.61 381	0.26 211	0.15 266	0.10 97	0.16 265	0.14 286	0.14 210	0.13 254

UGAM-zero	0.46 428	0.19 243	0.62 510	0.37 241	0.23 273	0.34 238	0.21 77	1.15 582	0.39 213	0.66 385	0.61 301	1.70 670	0.91 618	0.75 502	0.25 181	0.14 186	0.11 234	0.15 225	0.12 194	0.13 157	0.13 254

test_sample3	0.46 428	0.25 467	0.50 446	0.35 181	0.23 273	0.69 513	0.37 421	1.15 582	0.81 458	0.75 441	0.79 390	0.66 425	0.49 412	0.63 404	0.46 475	0.21 497	0.15 454	0.20 447	0.19 477	0.21 490	0.19 469

IER	0.46 428	0.23 403	0.50 446	0.38 281	0.28 451	0.69 513	0.35 381	0.80 431	0.66 358	0.83 499	0.94 466	0.75 475	0.77 582	0.60 372	0.42 429	0.17 382	0.14 421	0.17 313	0.17 417	0.17 377	0.15 336

BSDual-CNN	0.46 428	0.25 467	0.43 343	0.45 507	0.28 451	0.77 546	0.40 477	0.94 485	0.76 420	0.75 441	0.80 393	0.76 482	0.54 448	0.64 419	0.43 437	0.20 478	0.14 421	0.22 505	0.19 477	0.18 408	0.18 434

STrans-v2	0.46 428	0.20 295	0.48 419	0.40 357	0.24 309	0.55 414	0.50 555	1.07 544	0.73 397	0.65 372	1.05 529	0.72 456	0.69 541	0.72 482	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.17 313	0.14 286	0.13 157	0.12 202

Prome-Stereo	0.46 428	0.19 243	0.35 214	0.44 482	0.26 391	0.40 309	0.45 524	0.68 345	0.44 245	0.96 576	1.84 662	0.59 380	0.67 531	0.61 381	0.32 304	0.14 186	0.11 234	0.16 265	0.14 286	0.16 336	0.29 588

ICVP	0.46 428	0.25 467	0.38 260	0.48 544	0.28 451	0.58 441	0.43 512	1.00 510	0.70 377	0.67 390	0.95 475	0.75 475	0.55 454	0.53 286	0.54 516	0.23 542	0.17 508	0.19 414	0.17 417	0.19 444	0.20 495
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 428	0.34 559	0.86 604	0.50 573	0.37 579	0.81 564	0.50 555	0.72 385	0.65 354	0.51 295	0.65 315	0.45 292	0.45 390	0.64 419	0.38 399	0.24 555	0.24 603	0.22 505	0.21 527	0.23 531	0.23 542

CFNet_pseudo	0.46 428	0.24 441	0.52 467	0.37 241	0.27 426	0.58 441	0.30 266	0.86 452	0.88 499	0.82 487	1.03 519	0.75 475	0.47 403	0.58 348	0.44 455	0.17 382	0.12 307	0.24 543	0.16 358	0.24 544	0.19 469

ACVNet	0.46 428	0.23 403	0.36 229	0.39 313	0.28 451	0.58 441	0.40 477	0.87 459	0.80 450	0.64 363	0.96 479	0.79 492	0.60 484	0.63 404	0.67 555	0.17 382	0.15 454	0.16 265	0.15 320	0.18 408	0.15 336

BEATNet_4x	0.46 428	0.32 546	0.56 490	0.37 241	0.19 106	0.63 483	0.35 381	1.01 520	0.72 390	0.77 454	0.83 412	0.70 443	0.59 480	0.68 457	0.53 511	0.16 327	0.12 307	0.16 265	0.14 286	0.24 544	0.16 387

ccs_rob	0.46 428	0.24 441	0.52 467	0.37 241	0.27 426	0.58 441	0.31 294	0.86 452	0.88 499	0.82 487	1.02 514	0.75 475	0.47 403	0.58 348	0.44 455	0.17 382	0.12 307	0.24 543	0.16 358	0.24 544	0.19 469

G2L-ROB	0.47 443	0.19 243	0.42 328	0.35 181	0.22 218	0.57 435	0.42 504	1.14 578	0.71 388	0.84 506	0.75 358	1.09 594	0.53 436	0.74 496	0.53 511	0.17 382	0.12 307	0.14 171	0.12 194	0.17 377	0.19 469

rvit_0105_3	0.47 443	0.34 559	0.77 591	0.54 619	0.31 522	0.49 379	0.47 536	0.63 297	0.79 448	0.65 372	0.59 294	0.64 407	0.50 422	0.65 426	0.39 407	0.29 603	0.27 627	0.29 607	0.28 617	0.21 490	0.20 495

rvit_stereo_0075_2	0.47 443	0.37 577	0.70 556	0.53 612	0.46 638	0.43 341	0.36 404	0.81 435	0.67 363	0.55 315	0.74 356	0.59 380	0.43 374	0.63 404	0.43 437	0.32 626	0.23 593	0.35 633	0.25 587	0.30 588	0.25 558

test_sample5	0.47 443	0.26 484	0.49 432	0.36 215	0.22 218	0.64 491	0.39 465	1.13 569	0.81 458	0.77 454	0.94 466	0.64 407	0.54 448	0.65 426	0.43 437	0.21 497	0.16 487	0.22 505	0.20 504	0.22 514	0.20 495

test_sample4	0.47 443	0.26 484	0.50 446	0.35 181	0.22 218	0.69 513	0.38 443	1.15 582	0.81 458	0.78 458	0.82 406	0.62 399	0.53 436	0.63 404	0.44 455	0.21 497	0.15 454	0.21 489	0.19 477	0.21 490	0.19 469

DispNO	0.47 443	0.23 403	0.71 561	0.39 313	0.31 522	0.60 460	0.38 443	0.89 466	0.77 429	0.75 441	0.84 418	0.72 456	0.54 448	0.73 489	0.46 475	0.19 452	0.14 421	0.20 447	0.18 446	0.16 336	0.17 414

CoDeX	0.47 443	0.20 295	0.49 432	0.42 441	0.25 343	0.75 539	0.36 404	1.27 634	0.80 450	0.82 487	0.96 479	0.62 399	0.57 463	0.60 372	0.36 371	0.17 382	0.12 307	0.17 313	0.15 320	0.16 336	0.14 302

ARAFT	0.47 443	0.24 441	0.79 593	0.42 441	0.25 343	0.55 414	0.55 588	0.75 407	0.81 458	0.89 539	0.75 358	0.73 467	0.47 403	0.88 563	0.37 390	0.15 266	0.12 307	0.23 526	0.22 545	0.14 210	0.13 254

SFCPSM	0.47 443	0.21 340	0.55 484	0.40 357	0.27 426	0.87 583	0.37 421	1.33 645	0.77 429	0.80 465	0.84 418	0.54 342	0.49 412	0.57 325	0.37 390	0.18 418	0.13 381	0.18 367	0.20 504	0.16 336	0.15 336

cf-r	0.47 443	0.23 403	0.41 307	0.39 313	0.23 273	0.59 453	0.37 421	0.88 464	0.85 481	0.72 428	1.05 529	0.94 548	0.62 497	0.56 313	0.54 516	0.21 497	0.14 421	0.17 313	0.19 477	0.15 277	0.15 336

GANet-RSSM	0.47 443	0.21 340	0.37 247	0.38 281	0.25 343	0.58 441	0.36 404	1.07 544	0.78 439	0.68 396	1.01 505	0.86 516	0.67 531	0.62 391	0.44 455	0.21 497	0.15 454	0.18 367	0.18 446	0.18 408	0.17 414

CCAANet	0.47 443	0.20 295	0.47 398	0.41 395	0.28 451	0.67 508	0.31 294	0.99 505	0.75 411	0.63 351	1.22 586	0.69 438	0.52 431	0.79 526	0.42 429	0.14 186	0.13 381	0.19 414	0.19 477	0.15 277	0.19 469

MLCV	0.47 443	0.24 441	0.61 507	0.37 241	0.17 43	0.61 463	0.33 337	0.80 431	0.87 495	0.94 567	1.13 559	0.72 456	0.43 374	0.89 569	0.51 501	0.13 121	0.10 97	0.13 113	0.11 153	0.14 210	0.12 202

G2L-Stereo_test	0.48 456	0.20 295	0.40 296	0.34 134	0.23 273	0.57 435	0.58 599	1.10 555	0.77 429	0.86 517	0.94 466	0.95 550	0.54 448	0.68 457	0.60 533	0.16 327	0.12 307	0.14 171	0.12 194	0.15 277	0.15 336

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 456	0.21 340	1.26 654	0.39 313	0.51 651	0.28 134	0.30 266	1.25 630	0.44 245	0.68 396	1.11 548	0.86 516	0.33 275	0.67 446	0.27 232	0.15 266	0.11 234	0.17 313	0.20 504	0.22 514	0.24 551

DualNet	0.48 456	0.26 484	0.49 432	0.36 215	0.22 218	0.64 491	0.39 465	1.13 569	0.81 458	0.80 465	1.03 519	0.64 407	0.54 448	0.65 426	0.43 437	0.21 497	0.16 487	0.22 505	0.20 504	0.22 514	0.20 495

PCWNet_CMD	0.48 456	0.24 441	0.52 467	0.39 313	0.27 426	0.63 483	0.30 266	0.95 492	0.96 549	0.86 517	1.07 539	0.79 492	0.44 385	0.57 325	0.43 437	0.17 382	0.12 307	0.21 489	0.16 358	0.24 544	0.19 469

gwcnet-sp	0.48 456	0.23 403	0.70 556	0.40 357	0.26 391	0.81 564	0.41 493	0.89 466	0.84 473	0.91 552	0.76 364	0.66 425	0.61 490	0.66 435	0.50 491	0.18 418	0.17 508	0.18 367	0.18 446	0.18 408	0.18 434

scenet	0.48 456	0.23 403	0.70 556	0.40 357	0.26 391	0.81 564	0.41 493	0.89 466	0.84 473	0.91 552	0.76 364	0.66 425	0.61 490	0.66 435	0.50 491	0.18 418	0.17 508	0.18 367	0.18 446	0.18 408	0.18 434

ssnet	0.48 456	0.23 403	0.70 556	0.40 357	0.26 391	0.81 564	0.41 493	0.89 466	0.84 473	0.91 552	0.76 364	0.66 425	0.61 490	0.66 435	0.50 491	0.18 418	0.17 508	0.18 367	0.18 446	0.18 408	0.18 434

Sa-1000	0.48 456	0.24 441	0.41 307	0.45 507	0.25 343	0.59 453	0.34 355	0.81 435	0.93 535	0.82 487	1.50 639	0.53 338	0.45 390	0.92 581	0.30 285	0.15 266	0.12 307	0.21 489	0.19 477	0.15 277	0.13 254

UDGNet	0.48 456	0.77 672	0.50 446	0.48 544	0.31 522	0.41 329	0.34 355	0.70 370	0.92 529	0.65 372	0.60 296	0.58 365	0.43 374	0.63 404	0.41 421	0.32 626	0.15 454	0.66 684	0.19 477	0.36 624	0.21 515

PSMNet-ADL	0.48 456	0.27 502	0.40 296	0.48 544	0.30 500	0.68 511	0.37 421	0.90 471	0.80 450	0.61 338	0.80 393	0.92 543	0.62 497	0.72 482	0.63 544	0.23 542	0.18 532	0.18 367	0.20 504	0.22 514	0.20 495

PSM-AAD	0.48 456	0.20 295	0.37 247	0.43 462	0.23 273	0.56 429	0.50 555	0.65 314	0.70 377	1.07 619	1.12 552	0.58 365	0.92 623	0.61 381	0.32 304	0.15 266	0.11 234	0.25 556	0.26 602	0.18 408	0.43 658

KYRaft	0.48 456	0.20 295	0.38 260	0.44 482	0.23 273	0.44 350	0.37 421	0.66 325	0.41 222	0.94 567	1.73 655	0.79 492	0.41 365	0.63 404	0.31 294	0.16 327	0.11 234	0.18 367	0.22 545	0.16 336	0.78 689

ASMatch	0.48 456	0.19 243	0.45 368	0.39 313	0.28 451	0.37 277	0.26 183	0.74 400	0.68 369	0.76 448	2.34 679	0.61 392	0.52 431	0.62 391	0.37 390	0.14 186	0.12 307	0.17 313	0.15 320	0.14 210	0.21 515

DEmStereo	0.48 456	0.17 153	0.50 446	0.38 281	0.25 343	0.59 453	0.34 355	0.63 297	0.74 406	0.89 539	1.66 651	0.58 365	1.06 645	0.60 372	0.42 429	0.14 186	0.11 234	0.16 265	0.16 358	0.14 210	0.15 336

PSMNet-RSSM	0.48 456	0.22 381	0.38 260	0.42 441	0.25 343	0.50 381	0.37 421	1.10 555	0.77 429	0.70 410	1.06 536	0.84 509	0.64 514	0.62 391	0.47 482	0.23 542	0.15 454	0.23 526	0.25 587	0.20 464	0.19 469

CFNet-ft	0.48 456	0.23 403	0.36 229	0.40 357	0.26 391	0.64 491	0.37 421	0.87 459	0.85 481	0.64 363	1.00 502	1.01 569	0.64 514	0.61 381	0.53 511	0.23 542	0.15 454	0.24 543	0.21 527	0.23 531	0.18 434

MSMDNet	0.48 456	0.24 441	0.52 467	0.39 313	0.27 426	0.63 483	0.30 266	0.96 496	0.96 549	0.86 517	1.07 539	0.79 492	0.44 385	0.57 325	0.43 437	0.17 382	0.12 307	0.20 447	0.16 358	0.23 531	0.19 469

CFNet_RVC	0.48 456	0.23 403	0.36 229	0.40 357	0.26 391	0.64 491	0.37 421	0.87 459	0.85 481	0.64 363	1.00 502	1.01 569	0.64 514	0.61 381	0.53 511	0.23 542	0.15 454	0.24 543	0.21 527	0.23 531	0.18 434

G2L-Stereo	0.49 474	0.23 403	0.48 419	0.43 462	0.26 391	0.47 371	0.42 504	0.93 480	0.78 439	0.84 506	0.86 431	0.91 538	0.52 431	0.78 519	0.70 563	0.20 478	0.17 508	0.22 505	0.18 446	0.17 377	0.21 515

DCVSM-stereo	0.49 474	0.27 502	0.53 474	0.39 313	0.29 481	0.51 386	0.26 183	0.75 407	0.75 411	1.11 629	0.75 358	1.05 582	0.72 562	0.60 372	0.47 482	0.20 478	0.19 551	0.24 543	0.20 504	0.25 553	0.30 597

test_sample6	0.49 474	0.26 484	0.50 446	0.37 241	0.22 218	0.63 483	0.40 477	1.12 567	0.83 468	0.80 465	1.03 519	0.66 425	0.55 454	0.67 446	0.46 475	0.22 524	0.16 487	0.22 505	0.22 545	0.23 531	0.21 515

qqq1	0.49 474	0.23 403	0.62 510	0.34 134	0.20 152	0.62 471	0.34 355	1.21 606	1.02 575	0.81 478	1.01 505	0.71 447	0.65 520	0.84 547	0.34 334	0.19 452	0.15 454	0.14 171	0.12 194	0.15 277	0.14 302

fff1	0.49 474	0.23 403	0.62 510	0.34 134	0.20 152	0.62 471	0.34 355	1.21 606	1.02 575	0.81 478	1.01 505	0.71 447	0.65 520	0.84 547	0.34 334	0.19 452	0.15 454	0.14 171	0.12 194	0.15 277	0.14 302

ff1	0.49 474	0.26 484	0.49 432	0.37 241	0.25 343	0.55 414	0.37 421	0.68 345	1.04 586	0.73 434	0.96 479	0.71 447	0.53 436	1.01 601	0.88 605	0.16 327	0.10 97	0.25 556	0.21 527	0.16 336	0.16 387

GMStereo_Zeroshot	0.49 474	0.44 613	0.74 575	0.49 559	0.27 426	0.56 429	0.29 245	0.73 396	0.76 420	0.86 517	0.94 466	0.91 538	0.36 322	0.74 496	0.43 437	0.26 575	0.14 421	0.26 575	0.15 320	0.36 624	0.18 434

ToySt	0.49 474	0.27 502	0.75 581	0.40 357	0.27 426	0.64 491	0.49 550	0.84 445	0.77 429	0.60 330	0.83 412	0.88 527	0.66 528	0.70 470	0.56 523	0.16 327	0.17 508	0.21 489	0.20 504	0.21 490	0.19 469

anonymousa	0.49 474	0.20 295	0.42 328	0.38 281	0.23 273	0.91 587	0.35 381	0.75 407	0.62 330	0.85 510	1.54 644	1.06 584	0.66 528	0.51 270	0.43 437	0.16 327	0.13 381	0.19 414	0.21 527	0.16 336	0.14 302

hknet	0.49 474	0.25 467	0.51 461	0.45 507	0.29 481	0.77 546	0.40 477	0.94 485	0.83 468	0.75 441	0.80 393	0.97 555	0.61 490	0.73 489	0.45 464	0.18 418	0.14 421	0.22 505	0.19 477	0.18 408	0.18 434

psmg	0.49 474	0.25 467	0.43 343	0.41 395	0.28 451	0.85 579	0.43 512	0.99 505	0.76 420	0.91 552	0.94 466	0.76 482	0.54 448	0.64 419	0.43 437	0.20 478	0.15 454	0.20 447	0.20 504	0.18 408	0.18 434

DRaft	0.49 474	0.17 153	0.47 398	0.37 241	0.25 343	0.58 441	0.40 477	0.65 314	0.85 481	1.02 601	1.75 658	0.50 322	0.82 598	0.63 404	0.40 415	0.13 121	0.11 234	0.16 265	0.16 358	0.14 210	0.15 336

GrayStereo	0.49 474	0.19 243	0.42 328	0.46 528	0.28 451	0.53 400	0.67 625	0.69 354	0.63 341	1.02 601	1.47 638	0.78 490	0.76 575	0.56 313	0.33 318	0.14 186	0.12 307	0.17 313	0.17 417	0.15 277	0.29 588

GwcNet-RSSM	0.49 474	0.24 441	0.42 328	0.40 357	0.23 273	0.55 414	0.38 443	0.93 480	0.93 535	0.71 417	1.16 575	0.86 516	0.60 484	0.62 391	0.66 552	0.21 497	0.14 421	0.19 414	0.20 504	0.16 336	0.15 336

UCFNet_RVC	0.49 474	0.26 484	0.35 214	0.39 313	0.26 391	0.64 491	0.36 404	1.15 582	0.84 473	0.67 390	0.88 447	0.88 527	0.59 480	0.58 348	0.45 464	0.24 555	0.17 508	0.27 589	0.27 609	0.25 553	0.23 542

iResNet	0.49 474	0.29 528	0.79 593	0.42 441	0.21 184	0.61 463	0.40 477	0.82 437	0.99 561	0.87 525	1.12 552	0.69 438	0.53 436	0.78 519	0.51 501	0.15 266	0.11 234	0.14 171	0.12 194	0.17 377	0.15 336

PStereo	0.50 490	0.75 668	0.42 328	0.37 241	0.28 451	0.55 414	0.46 528	0.54 231	0.88 499	0.53 305	0.33 153	0.51 328	0.51 427	0.78 519	0.67 555	0.51 678	0.25 611	0.30 616	0.27 609	0.59 678	0.49 675

CFNet_ucs	0.50 490	0.24 441	0.55 484	0.38 281	0.31 522	0.58 441	0.33 337	0.98 503	0.93 535	0.88 535	1.19 583	0.80 501	0.49 412	0.63 404	0.43 437	0.21 497	0.15 454	0.26 575	0.18 446	0.26 560	0.22 535

NINENet	0.50 490	0.29 528	0.51 461	0.45 507	0.32 539	0.70 518	0.34 355	1.10 555	0.88 499	0.80 465	0.94 466	0.65 420	0.49 412	0.73 489	0.51 501	0.22 524	0.20 565	0.25 556	0.18 446	0.22 514	0.21 515

AACVNet	0.50 490	0.23 403	0.49 432	0.46 528	0.29 481	0.52 392	0.38 443	0.90 471	0.55 309	0.81 478	1.03 519	1.00 565	0.70 554	0.83 542	0.54 516	0.21 497	0.18 532	0.24 543	0.18 446	0.23 531	0.20 495

CrosDoStereo	0.50 490	0.18 196	0.45 368	0.38 281	0.24 309	0.40 309	1.18 690	0.67 335	0.86 486	0.94 567	1.37 616	0.63 401	0.77 582	0.65 426	0.45 464	0.15 266	0.12 307	0.17 313	0.18 446	0.14 210	0.14 302

DeepStereo_LL	0.50 490	0.18 196	0.45 368	0.38 281	0.24 309	0.40 309	1.18 690	0.67 335	0.86 486	0.94 567	1.37 616	0.63 401	0.77 582	0.65 426	0.45 464	0.15 266	0.12 307	0.17 313	0.18 446	0.14 210	0.14 302

THIR-Stereo	0.50 490	0.18 196	0.45 368	0.38 281	0.23 273	0.75 539	0.67 625	0.66 325	0.87 495	1.02 601	1.40 622	0.72 456	0.76 575	0.62 391	0.42 429	0.15 266	0.11 234	0.17 313	0.18 446	0.14 210	0.15 336

AdaStereo	0.50 490	0.32 546	0.47 398	0.48 544	0.25 343	0.67 508	0.32 325	1.17 595	0.88 499	0.75 441	0.99 499	0.75 475	0.49 412	0.67 446	0.46 475	0.27 585	0.12 307	0.28 597	0.18 446	0.23 531	0.18 434
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	0.51 498	0.23 403	0.62 510	0.34 134	0.20 152	0.62 471	0.34 355	1.21 606	1.02 575	0.81 478	1.01 505	0.71 447	0.65 520	0.84 547	0.55 521	0.19 452	0.15 454	0.18 367	0.16 358	0.18 408	0.18 434

tta	0.51 498	0.23 403	0.62 510	0.34 134	0.20 152	0.62 471	0.34 355	1.21 606	1.02 575	0.81 478	1.01 505	0.71 447	0.65 520	0.84 547	0.55 521	0.19 452	0.15 454	0.18 367	0.16 358	0.15 277	0.14 302

DAS	0.51 498	0.25 467	0.60 505	0.48 544	0.31 522	0.58 441	0.41 493	0.83 442	0.97 552	0.89 539	1.12 552	0.70 443	0.75 572	0.82 534	0.43 437	0.17 382	0.13 381	0.18 367	0.15 320	0.20 464	0.18 434

SepStereo	0.51 498	0.25 467	0.60 505	0.48 544	0.31 522	0.58 441	0.41 493	0.83 442	0.97 552	0.89 539	1.12 552	0.70 443	0.75 572	0.93 587	0.43 437	0.17 382	0.13 381	0.18 367	0.15 320	0.20 464	0.18 434

acv_ft	0.51 498	0.23 403	0.56 490	0.44 482	0.28 451	0.86 582	0.39 465	0.91 476	0.80 450	0.97 581	0.96 479	0.79 492	0.59 480	0.63 404	0.87 602	0.17 382	0.15 454	0.16 265	0.15 320	0.17 377	0.15 336

DMCA-RVC	0.51 498	0.30 537	0.59 499	0.50 573	0.32 539	0.54 407	0.38 443	0.86 452	0.68 369	0.94 567	0.86 431	0.91 538	0.68 537	0.70 470	0.59 531	0.23 542	0.18 532	0.31 617	0.23 562	0.26 560	0.19 469

CFNet	0.51 498	0.29 528	0.46 385	0.41 395	0.27 426	0.70 518	0.32 325	1.13 569	1.00 568	0.72 428	1.07 539	0.85 511	0.60 484	0.76 506	0.52 508	0.19 452	0.14 421	0.23 526	0.23 562	0.21 490	0.16 387

HSM	0.51 498	0.24 441	0.41 307	0.39 313	0.24 309	0.75 539	0.40 477	1.22 614	0.75 411	0.81 478	0.91 458	1.21 616	0.69 541	0.87 560	0.46 475	0.17 382	0.13 381	0.17 313	0.14 286	0.17 377	0.17 414

RT-IGEV	0.52 506	0.19 243	0.59 499	0.40 357	0.25 343	0.79 553	0.62 612	1.15 582	0.74 406	0.89 539	0.99 499	1.18 615	0.61 490	0.65 426	0.31 294	0.19 452	0.13 381	0.17 313	0.13 243	0.15 277	0.20 495

DDVS	0.52 506	0.30 537	0.56 490	0.41 395	0.31 522	0.71 523	0.34 355	0.91 476	0.67 363	0.85 510	0.89 451	1.12 602	0.46 397	0.86 558	0.60 533	0.22 524	0.16 487	0.22 505	0.18 446	0.25 553	0.26 564

UGAM	0.52 506	0.22 381	0.46 385	0.45 507	0.25 343	0.41 329	0.52 574	0.62 287	1.16 619	0.76 448	1.13 559	1.32 634	0.57 463	1.00 600	0.53 511	0.17 382	0.14 421	0.25 556	0.21 527	0.15 277	0.13 254

test_sample7	0.52 506	0.29 528	0.50 446	0.36 215	0.27 426	0.62 471	0.41 493	1.06 540	0.88 499	0.92 560	0.86 431	0.85 511	0.69 541	0.68 457	0.50 491	0.26 575	0.20 565	0.27 589	0.26 602	0.27 571	0.24 551

ac_64	0.52 506	0.22 381	0.50 446	0.45 507	0.28 451	0.80 559	0.45 524	1.02 524	0.61 326	0.91 552	0.83 412	1.07 589	0.68 537	0.74 496	0.70 563	0.21 497	0.18 532	0.20 447	0.19 477	0.18 408	0.15 336

iResNetv2_ROB	0.52 506	0.27 502	0.69 552	0.38 281	0.25 343	0.62 471	0.35 381	1.17 595	1.01 572	0.99 588	1.06 536	0.88 527	0.67 531	0.66 435	0.39 407	0.19 452	0.13 381	0.15 225	0.11 153	0.18 408	0.16 387

iResNet_ROB	0.52 506	0.21 340	0.53 474	0.37 241	0.21 184	0.61 463	0.29 245	1.51 675	1.32 651	0.90 547	1.02 514	0.80 501	0.62 497	0.76 506	0.43 437	0.16 327	0.12 307	0.13 113	0.09 15	0.15 277	0.18 434

coex_refinement	0.53 513	0.21 340	0.39 282	0.44 482	0.30 500	0.76 545	0.39 465	1.09 552	0.90 517	0.85 510	1.12 552	1.00 565	0.56 461	0.63 404	0.81 586	0.21 497	0.13 381	0.16 265	0.16 358	0.20 464	0.21 515

ITSA-stereo	0.53 513	0.28 516	0.52 467	0.40 357	0.23 273	0.56 429	0.34 355	1.24 626	1.24 634	0.80 465	0.81 400	0.72 456	0.58 473	0.82 534	0.65 549	0.21 497	0.17 508	0.23 526	0.21 527	0.22 514	0.26 564

mmx	0.53 513	0.26 484	0.49 432	0.37 241	0.25 343	0.55 414	0.37 421	1.16 590	1.03 580	0.73 434	0.96 479	0.71 447	0.53 436	1.01 601	0.88 605	0.20 478	0.15 454	0.25 556	0.21 527	0.22 514	0.20 495

xxx	0.53 513	0.26 484	0.49 432	0.37 241	0.25 343	0.55 414	0.37 421	1.16 590	1.03 580	0.73 434	0.96 479	0.71 447	0.53 436	1.01 601	0.88 605	0.20 478	0.15 454	0.25 556	0.21 527	0.22 514	0.20 495

AASNet	0.53 513	0.25 467	0.52 467	0.49 559	0.32 539	0.74 533	0.40 477	1.50 672	0.86 486	0.86 517	0.92 462	0.64 407	0.59 480	0.59 366	0.79 581	0.23 542	0.19 551	0.20 447	0.16 358	0.21 490	0.19 469

LMCR-Stereo	0.53 513	0.30 537	0.53 474	0.58 637	0.30 500	0.83 575	0.36 404	1.19 599	0.76 420	0.88 535	1.04 525	0.56 350	0.62 497	0.82 534	0.67 555	0.19 452	0.15 454	0.19 414	0.14 286	0.23 531	0.17 414

RAFT + AFF	0.53 513	0.29 528	0.75 581	0.51 589	0.32 539	0.63 483	0.60 605	1.00 510	0.91 524	0.78 458	0.87 439	0.83 506	0.58 473	0.80 528	0.47 482	0.17 382	0.20 565	0.23 526	0.22 545	0.18 408	0.18 434

UPFNet	0.53 513	0.24 441	0.51 461	0.45 507	0.38 589	0.84 578	0.49 550	0.99 505	0.75 411	0.87 525	0.88 447	0.86 516	0.64 514	0.80 528	0.71 568	0.20 478	0.20 565	0.20 447	0.20 504	0.19 444	0.15 336

RASNet	0.53 513	0.22 381	0.52 467	0.38 281	0.22 218	0.68 511	0.38 443	0.97 500	0.88 499	0.73 434	1.04 525	1.03 576	0.92 623	0.90 571	0.86 596	0.16 327	0.14 421	0.14 171	0.17 417	0.15 277	0.13 254

HSM-Net_RVC	0.53 513	0.22 381	0.35 214	0.37 241	0.21 184	0.85 579	0.37 421	1.23 619	0.93 535	0.90 547	1.15 570	1.26 621	0.63 503	0.72 482	0.48 486	0.17 382	0.13 381	0.16 265	0.15 320	0.17 377	0.15 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 513	0.32 546	0.64 525	0.44 482	0.30 500	0.66 503	0.44 521	1.04 531	0.88 499	0.91 552	0.91 458	0.99 561	0.60 484	0.68 457	0.60 533	0.21 497	0.17 508	0.22 505	0.22 545	0.21 490	0.21 515
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	0.53 513	0.34 559	0.59 499	0.41 395	0.30 500	0.50 381	0.43 512	1.19 599	0.70 377	0.85 510	1.05 529	0.86 516	0.55 454	0.84 547	0.51 501	0.29 603	0.23 593	0.22 505	0.22 545	0.26 560	0.25 558

rvit_105_1	0.54 525	0.40 600	0.76 586	0.58 637	0.37 579	0.59 453	0.68 630	0.70 370	0.94 542	0.82 487	0.69 335	0.73 467	0.58 473	0.78 519	0.54 516	0.32 626	0.29 636	0.31 617	0.34 646	0.23 531	0.20 495

UNet	0.54 525	0.26 484	0.66 537	0.44 482	0.40 600	0.99 606	0.41 493	0.98 503	0.75 411	0.83 499	0.89 451	1.04 578	0.72 562	0.73 489	0.62 540	0.19 452	0.14 421	0.20 447	0.17 417	0.20 464	0.17 414

1111x	0.55 527	0.22 381	0.46 385	0.38 281	0.20 152	0.66 503	0.43 512	1.23 619	0.99 561	0.71 417	0.99 499	0.95 550	0.69 541	0.90 571	1.08 643	0.18 418	0.17 508	0.18 367	0.19 477	0.20 464	0.18 434

ADLNet2	0.55 527	0.25 467	0.65 531	0.47 536	0.30 500	0.83 575	0.50 555	1.05 536	0.95 548	0.80 465	0.98 494	0.99 561	0.69 541	0.77 514	0.73 571	0.20 478	0.16 487	0.17 313	0.18 446	0.21 490	0.21 515

GEStereo_RVC	0.55 527	0.29 528	0.63 520	0.49 559	0.31 522	0.70 518	0.54 583	1.22 614	0.92 529	0.82 487	0.85 428	0.85 511	0.63 503	0.90 571	0.65 549	0.24 555	0.16 487	0.19 414	0.16 358	0.21 490	0.22 535

ADLNet	0.55 527	0.27 502	0.51 461	0.44 482	0.35 567	0.78 550	0.46 528	1.08 548	0.86 486	0.99 588	0.98 494	0.92 543	0.63 503	0.69 463	0.81 586	0.22 524	0.16 487	0.22 505	0.22 545	0.21 490	0.21 515

MMNet	0.55 527	0.25 467	0.61 507	0.43 462	0.34 560	1.07 620	0.39 465	0.87 459	0.91 524	0.91 552	0.93 465	0.86 516	0.76 575	0.81 531	0.76 576	0.15 266	0.14 421	0.18 367	0.19 477	0.20 464	0.16 387

delet	0.55 527	0.24 441	0.55 484	0.44 482	0.33 551	1.07 620	0.50 555	1.00 510	0.86 486	0.85 510	0.96 479	0.90 536	0.63 503	0.83 542	0.74 574	0.18 418	0.18 532	0.20 447	0.21 527	0.16 336	0.15 336

psm_up	0.55 527	0.26 484	0.47 398	0.49 559	0.32 539	0.65 501	0.56 594	1.04 531	0.82 463	0.82 487	0.88 447	1.01 569	0.94 629	0.74 496	0.61 537	0.21 497	0.25 611	0.26 575	0.23 562	0.21 490	0.20 495

hitnet-ft	0.55 527	0.27 502	0.39 282	0.41 395	0.28 451	0.78 550	0.40 477	0.92 478	0.90 517	0.82 487	1.01 505	1.13 608	0.70 554	0.78 519	0.67 555	0.28 596	0.20 565	0.28 597	0.22 545	0.29 579	0.26 564

DSFCA	0.55 527	0.25 467	0.62 510	0.40 357	0.36 572	0.74 533	0.52 574	1.04 531	0.82 463	1.06 616	0.84 418	0.89 531	0.63 503	0.99 597	0.58 526	0.25 565	0.21 575	0.21 489	0.21 527	0.21 490	0.19 469

FADNet_RVC	0.55 527	0.37 577	1.17 644	0.44 482	0.31 522	0.56 429	0.34 355	1.06 540	0.88 499	0.67 390	0.90 455	0.61 392	0.65 520	0.93 587	0.70 563	0.21 497	0.18 532	0.26 575	0.23 562	0.31 594	0.28 581

STTStereo	0.55 527	0.37 577	0.76 586	0.44 482	0.31 522	0.60 460	0.44 521	0.96 496	0.86 486	0.99 588	0.90 455	0.96 553	0.58 473	0.71 476	0.61 537	0.25 565	0.23 593	0.26 575	0.32 641	0.24 544	0.23 542

Selective-IGEV-i16pc	0.56 538	0.20 295	1.13 637	0.40 357	0.31 522	2.00 689	0.66 622	0.68 345	1.11 609	0.51 295	0.81 400	0.68 433	0.36 322	0.67 446	0.40 415	0.31 614	0.17 508	0.17 313	0.18 446	0.19 444	0.20 495

ISRNet	0.56 538	0.24 441	0.66 537	0.56 629	0.36 572	0.44 350	0.25 160	0.82 437	0.84 473	1.07 619	1.25 595	0.91 538	0.60 484	0.66 435	0.58 526	0.35 645	0.26 618	0.36 638	0.33 644	0.30 588	0.42 652

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 538	3.08 728	2.43 697	0.31 55	0.18 73	0.29 147	0.20 50	0.37 82	0.32 135	0.28 133	0.24 68	0.18 23	0.18 42	0.31 64	0.22 88	1.09 704	0.08 2	0.17 313	0.16 358	0.14 210	0.97 703

CSP-Net	0.56 538	0.27 502	0.49 432	0.41 395	0.28 451	1.22 646	0.50 555	1.23 619	0.72 390	0.95 575	0.95 475	0.89 531	0.62 497	0.83 542	0.62 540	0.26 575	0.17 508	0.17 313	0.17 417	0.18 408	0.17 414

FTStereo	0.56 538	0.20 295	0.37 247	0.41 395	0.25 343	0.40 309	0.79 658	0.66 325	0.43 237	1.09 625	3.27 701	0.70 443	0.73 565	0.55 300	0.33 318	0.14 186	0.13 381	0.19 414	0.17 417	0.15 277	0.30 597

RAFT-RH_RVC	0.56 538	0.17 153	0.41 307	0.37 241	0.23 273	0.57 435	0.24 148	0.60 274	0.70 377	1.19 639	3.94 713	0.56 350	0.38 338	0.65 426	0.36 371	0.13 121	0.11 234	0.20 447	0.14 286	0.12 104	0.13 254

HGLStereo	0.56 538	0.28 516	0.57 494	0.50 573	0.37 579	0.80 559	0.45 524	1.02 524	0.78 439	0.86 517	1.14 564	0.89 531	0.82 598	0.76 506	0.73 571	0.21 497	0.20 565	0.19 414	0.18 446	0.19 444	0.21 515

FADNet-RVC-Resample	0.56 538	0.33 554	1.16 640	0.49 559	0.34 560	0.71 523	0.43 512	1.01 520	0.93 535	0.82 487	0.87 439	0.74 473	0.67 531	0.73 489	0.45 464	0.18 418	0.18 532	0.26 575	0.27 609	0.26 560	0.27 574

DualNet (step1)	0.57 546	0.36 570	0.72 566	0.38 281	0.30 500	0.71 523	0.43 512	1.06 540	0.88 499	0.92 560	0.86 431	0.85 511	0.69 541	0.68 457	0.50 491	0.41 660	0.20 565	0.40 651	0.41 665	0.36 624	0.33 616

LL-Strereo	0.57 546	0.27 502	0.68 546	0.48 544	0.34 560	0.39 303	0.48 544	0.94 485	0.97 552	0.83 499	0.78 380	1.10 598	1.18 657	1.33 652	0.49 489	0.17 382	0.14 421	0.22 505	0.19 477	0.16 336	0.17 414

CRFU-Net	0.57 546	0.27 502	0.57 494	0.46 528	0.30 500	1.20 644	0.52 574	1.10 555	0.56 317	1.00 593	0.98 494	1.06 584	0.79 589	0.81 531	0.71 568	0.21 497	0.19 551	0.18 367	0.16 358	0.18 408	0.19 469

TDLM	0.57 546	0.33 554	0.49 432	0.51 589	0.30 500	0.66 503	0.73 650	1.03 528	1.01 572	0.82 487	1.10 547	0.84 509	0.70 554	0.86 558	0.58 526	0.28 596	0.17 508	0.25 556	0.22 545	0.26 560	0.19 469

CVANet_RVC	0.57 546	0.33 554	0.44 355	0.47 536	0.32 539	0.67 508	0.61 610	1.05 536	0.93 535	0.85 510	1.04 525	1.01 569	0.73 565	0.83 542	0.52 508	0.29 603	0.19 551	0.27 589	0.25 587	0.31 594	0.21 515

AANet_RVC	0.57 546	0.32 546	0.54 479	0.45 507	0.27 426	0.57 435	0.48 544	1.00 510	1.28 646	0.86 517	1.33 611	0.87 522	0.58 473	1.07 614	0.75 575	0.18 418	0.12 307	0.15 225	0.13 243	0.18 408	0.18 434

NOSS_ROB	0.57 546	0.39 595	0.39 282	0.44 482	0.30 500	0.73 532	0.54 583	1.03 528	1.08 605	0.67 390	0.87 439	0.76 482	0.57 463	0.77 514	0.47 482	0.38 653	0.38 672	0.44 659	0.42 669	0.37 629	0.34 624

ssnet_v2	0.58 553	0.28 516	0.56 490	0.43 462	0.29 481	0.95 596	0.59 602	1.13 569	0.99 561	0.93 564	0.80 393	0.99 561	0.64 514	0.82 534	0.94 621	0.25 565	0.22 583	0.23 526	0.24 578	0.20 464	0.19 469

dad	0.58 553	0.50 628	0.64 525	0.43 462	0.30 500	0.59 453	0.36 404	0.78 423	1.25 640	1.01 598	1.17 577	1.15 612	0.53 436	0.68 457	0.50 491	0.35 645	0.23 593	0.37 643	0.21 527	0.29 579	0.20 495

SACVNet	0.58 553	0.34 559	0.55 484	0.55 626	0.36 572	0.63 483	0.48 544	1.13 569	0.77 429	1.02 601	1.06 536	1.02 574	0.74 568	0.90 571	0.51 501	0.27 585	0.21 575	0.25 556	0.24 578	0.29 579	0.36 631

pcwnet_v2	0.58 553	0.28 516	0.84 598	0.45 507	0.35 567	0.61 463	0.35 381	1.27 634	1.21 629	0.99 588	1.27 598	0.72 456	0.58 473	0.67 446	0.48 486	0.27 585	0.21 575	0.24 543	0.23 562	0.29 579	0.29 588

PS-NSSS	0.58 553	0.44 613	0.62 510	0.42 441	0.33 551	0.66 503	0.58 599	1.02 524	0.86 486	0.77 454	1.28 600	0.72 456	0.64 514	0.82 534	0.59 531	0.31 614	0.26 618	0.40 651	0.27 609	0.33 607	0.26 564

StereoDRNet-Refined	0.58 553	0.32 546	0.54 479	0.46 528	0.30 500	0.96 599	0.40 477	1.00 510	0.94 542	1.12 630	1.08 542	0.96 553	0.67 531	0.90 571	0.89 615	0.17 382	0.13 381	0.22 505	0.21 527	0.20 464	0.19 469
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 553	0.28 516	0.47 398	0.49 559	0.32 539	0.77 546	0.50 555	0.99 505	0.92 529	1.04 610	1.14 564	1.21 616	0.69 541	0.88 563	0.69 560	0.20 478	0.20 565	0.22 505	0.22 545	0.21 490	0.18 434

CBFPSM	0.59 560	0.22 381	1.31 660	0.38 281	0.27 426	1.12 632	0.65 619	0.79 427	0.82 463	0.80 465	0.81 400	1.35 643	0.87 611	0.67 446	0.76 576	0.16 327	0.15 454	0.15 225	0.16 358	0.17 377	0.22 535

HBP-ISP	0.59 560	0.45 617	0.43 343	0.45 507	0.33 551	0.70 518	0.28 236	1.11 561	1.00 568	0.83 499	1.18 579	0.65 420	0.68 537	0.88 563	0.52 508	0.35 645	0.38 672	0.47 664	0.41 665	0.38 633	0.31 607

CBMV_ROB	0.59 560	0.37 577	0.38 260	0.39 313	0.28 451	0.74 533	0.28 236	1.00 510	0.98 556	0.94 567	1.25 595	0.81 504	0.78 587	0.87 560	0.50 491	0.36 649	0.37 670	0.43 657	0.40 660	0.33 607	0.30 597

FADNet-RVC	0.60 563	0.53 643	1.14 639	0.46 528	0.39 595	0.61 463	0.39 465	1.12 567	0.87 495	0.70 410	0.84 418	1.04 578	0.55 454	0.94 594	0.69 560	0.26 575	0.25 611	0.28 597	0.28 617	0.31 594	0.31 607

NVstereo2D	0.60 563	0.30 537	0.75 581	0.48 544	0.43 619	0.89 584	0.48 544	1.05 536	1.15 618	0.66 385	0.86 431	0.88 527	0.70 554	0.99 597	0.65 549	0.32 626	0.15 454	0.28 597	0.20 504	0.40 636	0.36 631

FADNet	0.61 565	0.51 632	1.10 633	0.45 507	0.44 626	0.65 501	0.41 493	1.19 599	1.05 590	0.70 410	0.84 418	0.98 559	0.66 528	0.82 534	0.50 491	0.29 603	0.30 641	0.27 589	0.30 625	0.46 655	0.35 629

ACV-stereo	0.62 566	0.34 559	1.00 622	0.43 462	0.31 522	1.20 644	0.40 477	0.75 407	0.83 468	0.64 363	0.77 368	2.10 682	1.03 642	0.81 531	0.64 547	0.21 497	0.17 508	0.18 367	0.18 446	0.21 490	0.21 515

SGM-Forest	0.62 566	0.32 546	0.39 282	0.43 462	0.30 500	1.02 610	0.55 588	1.09 552	1.05 590	1.06 616	1.18 579	1.10 598	0.67 531	0.88 563	0.62 540	0.31 614	0.33 662	0.33 629	0.30 625	0.30 588	0.28 581
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	0.63 568	0.28 516	0.99 621	0.40 357	0.30 500	1.03 613	0.56 594	1.10 555	0.99 561	0.97 581	1.22 586	1.06 584	0.69 541	1.07 614	0.95 624	0.19 452	0.11 234	0.16 265	0.13 243	0.22 514	0.21 515

fast-acv-ft	0.64 569	0.30 537	0.73 570	0.45 507	0.34 560	1.17 640	0.49 550	0.86 452	0.98 556	1.02 601	1.36 613	1.29 626	0.85 606	0.76 506	0.81 586	0.21 497	0.23 593	0.23 526	0.23 562	0.21 490	0.20 495

StereoDRNet	0.64 569	0.33 554	0.68 546	0.51 589	0.43 619	1.03 613	0.53 579	1.47 668	0.99 561	1.10 627	0.87 439	1.07 589	0.71 558	0.82 534	0.88 605	0.23 542	0.19 551	0.25 556	0.23 562	0.27 571	0.19 469

PSMNet_ROB	0.64 569	0.37 577	0.65 531	0.56 629	0.42 613	0.97 601	0.83 661	1.21 606	0.92 529	0.79 463	1.02 514	1.08 591	0.63 503	0.82 534	0.91 619	0.29 603	0.20 565	0.31 617	0.31 633	0.26 560	0.23 542

CBMV	0.64 569	0.35 565	0.41 307	0.42 441	0.25 343	1.01 608	0.77 654	1.13 569	1.09 607	1.17 635	1.22 586	1.04 578	0.75 572	0.88 563	0.63 544	0.28 596	0.30 641	0.34 631	0.30 625	0.26 560	0.26 564
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	0.66 573	0.36 570	1.30 659	0.39 313	0.26 391	0.57 435	0.63 614	0.80 431	1.03 580	0.80 465	1.43 629	0.91 538	0.76 575	1.08 617	1.87 685	0.16 327	0.12 307	0.17 313	0.14 286	0.20 464	0.16 387

TCMNet	0.66 573	0.39 595	0.98 620	0.59 641	0.61 671	0.96 599	0.55 588	1.05 536	0.90 517	0.84 506	1.14 564	0.89 531	0.65 520	0.85 553	1.01 636	0.26 575	0.26 618	0.31 617	0.28 617	0.32 600	0.29 588

YMNet	0.66 573	0.38 587	0.90 611	0.52 602	0.46 638	1.08 624	0.49 550	1.00 510	0.77 429	1.18 637	1.29 604	1.12 602	0.74 568	0.85 553	0.86 596	0.27 585	0.31 650	0.25 556	0.25 587	0.24 544	0.23 542

YMNet_1	0.66 573	0.38 587	0.90 611	0.52 602	0.46 638	1.08 624	0.49 550	1.00 510	0.77 429	1.18 637	1.29 604	1.12 602	0.74 568	0.85 553	0.86 596	0.27 585	0.31 650	0.25 556	0.25 587	0.24 544	0.23 542

DRN-Test	0.66 573	0.32 546	0.66 537	0.50 573	0.39 595	1.15 636	0.61 610	1.49 671	1.01 572	1.12 630	1.08 542	1.06 584	0.69 541	0.77 514	0.94 621	0.23 542	0.17 508	0.26 575	0.25 587	0.25 553	0.21 515

iinet-f	0.67 578	0.26 484	2.15 691	0.39 313	0.31 522	1.19 643	0.56 594	0.84 445	0.84 473	0.80 465	1.17 577	1.05 582	0.84 605	0.71 476	1.21 654	0.20 478	0.18 532	0.17 313	0.15 320	0.20 464	0.20 495

GASNet	0.67 578	0.72 665	0.96 617	0.70 673	0.48 643	0.62 471	0.47 536	1.08 548	1.03 580	0.94 567	0.82 406	0.93 546	0.83 603	1.33 652	0.80 583	0.31 614	0.22 583	0.29 607	0.28 617	0.44 648	0.24 551

FINET	0.67 578	0.42 606	1.00 622	0.46 528	0.43 619	0.83 575	0.89 669	1.08 548	1.50 667	0.87 525	1.14 564	0.71 447	0.68 537	0.92 581	0.70 563	0.36 649	0.30 641	0.26 575	0.24 578	0.35 618	0.33 616

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 578	0.81 675	0.73 570	0.53 612	0.37 579	1.40 658	0.53 579	1.04 531	0.79 448	0.88 535	0.94 466	0.95 550	0.53 436	0.93 587	0.58 526	0.39 655	0.30 641	0.57 679	0.31 633	0.53 669	0.30 597

PA-Net	0.67 578	0.43 608	0.83 597	0.50 573	0.53 656	0.94 593	0.68 630	1.10 555	1.14 617	0.80 465	0.88 447	0.87 522	0.77 582	1.02 606	0.88 605	0.24 555	0.41 679	0.29 607	0.44 670	0.26 560	0.34 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 583	0.36 570	1.10 633	0.51 589	0.42 613	1.08 624	0.50 555	1.21 606	1.16 619	1.00 593	1.37 616	1.06 584	0.79 589	0.92 581	0.94 621	0.25 565	0.24 603	0.24 543	0.22 545	0.23 531	0.26 564

NaN_ROB	0.69 583	0.44 613	0.69 552	0.51 589	0.33 551	0.97 601	1.06 684	1.22 614	1.19 625	1.24 649	0.96 479	1.08 591	0.78 587	1.20 634	0.67 555	0.24 555	0.30 641	0.23 526	0.24 578	0.23 531	0.25 558

GANet	0.70 585	0.37 577	0.55 484	0.51 589	0.34 560	0.94 593	0.96 677	1.08 548	0.94 542	1.04 610	1.98 670	1.13 608	0.88 615	1.12 624	0.66 552	0.25 565	0.26 618	0.27 589	0.22 545	0.31 594	0.22 535

DISCO	0.70 585	0.26 484	0.68 546	0.44 482	0.31 522	1.14 634	0.51 571	1.23 619	1.23 632	0.81 478	1.05 529	1.50 658	0.85 606	1.82 683	1.03 637	0.19 452	0.15 454	0.18 367	0.16 358	0.24 544	0.23 542

XPNet_ROB	0.70 585	0.35 565	0.68 546	0.52 602	0.40 600	0.79 553	0.85 667	1.16 590	0.94 542	1.33 656	1.15 570	1.38 645	0.83 603	1.03 608	0.90 617	0.32 626	0.25 611	0.26 575	0.24 578	0.31 594	0.28 581

ETE_ROB	0.70 585	0.49 624	0.73 570	0.56 629	0.36 572	0.79 553	0.87 668	1.14 578	0.93 535	1.19 639	1.18 579	1.39 646	0.82 598	0.99 597	0.80 583	0.26 575	0.21 575	0.31 617	0.26 602	0.33 607	0.34 624

Wz-Net-LNSev	0.71 589	0.51 632	1.36 669	0.50 573	0.41 607	1.15 636	0.69 635	1.21 606	1.07 602	1.02 601	1.12 552	1.08 591	0.87 611	0.89 569	0.89 615	0.24 555	0.22 583	0.21 489	0.19 477	0.26 560	0.26 564

APVNet	0.71 589	0.37 577	0.89 610	0.56 629	0.45 630	1.18 642	0.68 630	1.41 662	0.85 481	0.81 478	1.15 570	1.04 578	0.81 594	1.10 621	1.17 651	0.26 575	0.28 631	0.32 624	0.31 633	0.29 579	0.30 597

Syn2CoEx	0.71 589	0.51 632	0.95 615	0.64 656	0.45 630	0.91 587	0.53 579	1.48 669	1.13 614	0.93 564	1.35 612	1.02 574	0.99 637	0.92 581	0.80 583	0.30 610	0.27 627	0.28 597	0.24 578	0.23 531	0.24 551

DANet	0.71 589	0.45 617	0.91 613	0.59 641	0.40 600	0.81 564	0.40 477	0.97 500	0.84 473	1.20 644	1.22 586	1.33 637	0.88 615	1.16 628	1.24 655	0.27 585	0.23 593	0.31 617	0.25 587	0.35 618	0.32 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 593	0.35 565	0.64 525	0.53 612	0.67 677	1.31 654	0.67 625	1.20 604	1.18 623	1.05 612	0.87 439	1.27 623	0.93 628	0.93 587	1.27 659	0.22 524	0.16 487	0.26 575	0.23 562	0.40 636	0.39 645

NCCL2	0.72 593	0.41 604	0.65 531	0.64 656	0.44 626	0.98 605	1.20 692	1.11 561	1.00 568	0.98 586	0.96 479	1.49 657	0.87 611	0.90 571	0.79 581	0.31 614	0.26 618	0.39 648	0.39 658	0.32 600	0.32 611

FAT-Stereo	0.73 595	0.33 554	0.75 581	0.49 559	0.37 579	0.71 523	0.59 602	1.36 654	1.30 649	1.03 609	1.40 622	1.59 667	1.15 653	0.87 560	0.86 596	0.28 596	0.28 631	0.28 597	0.23 562	0.28 575	0.38 642

DStereoRT	0.74 596	0.19 243	0.50 446	0.51 589	0.33 551	1.10 628	0.34 355	0.82 437	0.76 420	0.78 458	1.05 529	0.51 328	0.73 565	0.76 506	0.48 486	0.16 327	0.13 381	3.96 734	1.37 724	0.19 444	0.14 302

S-Stereo	0.74 596	0.35 565	0.96 617	0.56 629	0.45 630	0.82 572	0.60 605	1.24 626	1.60 679	0.96 576	1.41 624	1.12 602	0.94 629	0.80 528	1.04 640	0.26 575	0.31 650	0.28 597	0.25 587	0.32 600	0.47 669

LALA_ROB	0.74 596	0.43 608	0.69 552	0.54 619	0.40 600	1.01 608	0.95 676	1.21 606	1.07 602	1.22 646	1.12 552	1.56 664	0.79 589	1.04 610	0.86 596	0.33 635	0.22 583	0.35 633	0.30 625	0.35 618	0.31 607

w-ln-seven-2	0.76 599	0.43 608	2.32 693	0.52 602	0.38 589	0.90 586	0.65 619	1.11 561	1.12 613	1.19 639	1.28 600	1.09 594	0.99 637	1.07 614	0.87 602	0.20 478	0.19 551	0.23 526	0.22 545	0.26 560	0.22 535

PSMNet-RUCA	0.76 599	0.75 668	1.08 632	1.01 690	0.90 687	0.69 513	0.50 555	1.11 561	1.03 580	0.78 458	1.11 548	0.80 501	0.72 562	0.88 563	0.63 544	0.53 684	0.27 627	0.76 687	0.46 671	0.66 682	0.47 669

Wz-Net-MNSev	0.76 599	0.40 600	1.34 664	0.50 573	0.40 600	1.44 664	0.83 661	1.15 582	1.16 619	1.25 651	1.20 584	1.13 608	0.81 594	1.16 628	1.00 635	0.22 524	0.19 551	0.24 543	0.23 562	0.28 575	0.26 564

DGSMNet	0.76 599	0.55 645	1.29 658	0.58 637	0.62 672	0.94 593	0.70 640	1.26 632	1.11 609	0.83 499	1.24 593	1.00 565	0.71 558	1.03 608	0.81 586	0.34 641	0.29 636	0.41 655	0.40 660	0.57 675	0.55 682

RP	0.76 599	0.36 570	0.63 520	0.66 664	0.58 668	0.80 559	0.55 588	1.14 578	1.22 631	0.97 581	1.65 649	1.43 651	1.32 667	1.01 601	0.84 591	0.33 635	0.30 641	0.36 638	0.30 625	0.34 613	0.34 624

edge stereo	0.76 599	0.38 587	0.74 575	0.52 602	0.43 619	0.80 559	0.53 579	1.28 637	1.06 596	1.28 652	1.38 621	1.81 672	1.11 650	1.08 617	0.85 595	0.33 635	0.32 656	0.41 655	0.28 617	0.32 600	0.36 631

NCC-stereo	0.78 605	0.40 600	0.76 586	0.61 649	0.67 677	0.81 564	0.69 635	1.54 680	1.11 609	0.90 547	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 632	0.88 605	0.31 614	0.30 641	0.37 643	0.48 680	0.33 607	0.33 616

Nwc_Net	0.78 605	0.38 587	0.73 570	0.60 647	0.55 660	1.05 618	0.55 588	1.67 689	1.05 590	0.88 535	1.86 664	1.40 648	1.09 648	1.10 621	0.87 602	0.30 610	0.25 611	0.36 638	0.38 654	0.29 579	0.29 588

Abc-Net	0.78 605	0.40 600	0.76 586	0.61 649	0.67 677	0.81 564	0.69 635	1.54 680	1.11 609	0.90 547	1.36 613	1.33 637	1.16 654	1.19 632	0.88 605	0.31 614	0.30 641	0.37 643	0.48 680	0.33 607	0.33 616
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 608	0.59 650	0.71 561	0.65 661	0.65 675	0.92 592	0.58 599	1.29 638	1.05 590	1.07 619	1.45 635	1.47 655	1.03 642	1.21 638	0.88 605	0.32 626	0.30 641	0.48 669	0.40 660	0.37 629	0.37 636

stereogan	0.80 609	0.31 542	0.71 561	0.59 641	0.50 647	1.72 681	0.48 544	1.35 651	1.37 654	1.00 593	1.46 637	1.56 664	0.95 632	1.29 647	0.84 591	0.28 596	0.29 636	0.29 607	0.25 587	0.38 633	0.38 642

ADCRef	0.80 609	0.43 608	1.32 662	0.50 573	0.45 630	1.07 620	0.51 571	1.07 544	0.98 556	1.17 635	1.42 626	0.87 522	0.91 618	0.85 553	3.19 705	0.18 418	0.16 487	0.23 526	0.23 562	0.22 514	0.21 515

GANetREF_RVC	0.80 609	0.75 668	0.86 604	0.66 664	0.42 613	1.15 636	0.98 678	1.14 578	1.19 625	1.01 598	1.02 514	1.10 598	0.90 617	1.15 626	0.76 576	0.48 673	0.39 676	0.57 679	0.38 654	0.63 680	0.46 664
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	0.81 612	0.39 595	0.68 546	0.64 656	0.54 658	0.91 587	0.51 571	1.61 685	1.31 650	0.96 576	2.02 672	1.46 652	1.26 665	1.11 623	0.99 631	0.32 626	0.24 603	0.39 648	0.27 609	0.30 588	0.25 558

SQANet	0.82 613	0.74 667	0.67 541	1.13 694	0.98 695	1.11 629	0.47 536	1.07 544	0.83 468	0.91 552	1.05 529	1.03 576	0.74 568	1.01 601	0.64 547	0.61 687	0.24 603	1.03 697	0.35 649	1.18 700	0.58 683

Anonymous_2	0.82 613	0.44 613	0.63 520	0.40 357	0.43 619	0.80 559	0.52 574	0.72 385	0.77 429	0.71 417	0.60 296	0.87 522	0.76 575	0.75 502	0.58 526	0.52 680	0.54 694	0.54 677	4.82 736	0.56 673	0.40 648

ccnet	0.82 613	0.57 648	0.75 581	0.54 619	0.59 669	1.09 627	0.66 622	1.38 657	0.94 542	1.12 630	1.44 632	1.29 626	0.92 623	0.95 596	1.24 655	0.49 675	0.42 681	0.50 674	0.47 678	0.51 664	0.46 664

psmorigin	0.82 613	0.51 632	2.09 689	0.49 559	0.41 607	0.85 579	0.50 555	1.04 531	0.88 499	1.45 661	1.43 629	1.50 658	1.06 645	1.22 640	0.97 627	0.31 614	0.32 656	0.27 589	0.27 609	0.33 607	0.42 652

CC-Net-ROB	0.82 613	0.96 687	0.85 599	0.58 637	0.45 630	1.27 652	0.70 640	1.17 595	1.02 575	0.83 499	1.23 591	0.90 536	0.77 582	1.06 611	0.69 560	0.46 669	0.34 664	1.71 705	0.38 654	0.59 678	0.36 631

GCST	0.83 618	1.22 698	0.74 575	1.58 702	1.01 697	1.06 619	0.23 127	0.78 423	0.78 439	0.97 581	0.65 315	0.78 490	0.35 294	0.92 581	0.34 334	0.96 698	0.65 700	1.20 699	0.81 703	0.91 689	0.70 686

aanetorigin	0.83 618	0.56 646	1.87 686	0.49 559	0.38 589	0.56 429	0.66 622	0.70 370	1.00 568	2.42 702	2.02 672	1.31 629	1.18 657	0.93 587	1.13 650	0.20 478	0.18 532	0.20 447	0.19 477	0.27 571	0.30 597

CSAN	0.83 618	0.49 624	0.77 591	0.60 647	0.41 607	1.14 634	1.06 684	1.19 599	1.46 665	1.32 654	1.43 629	1.37 644	1.19 659	1.27 646	0.86 596	0.39 655	0.31 650	0.36 638	0.37 651	0.35 618	0.34 624

SDNR	0.86 621	0.37 577	1.47 675	0.40 357	0.38 589	3.38 714	0.33 337	0.90 471	0.98 556	0.99 588	2.09 675	0.59 380	0.71 558	1.29 647	0.70 563	0.51 678	0.56 696	0.36 638	0.26 602	0.43 647	0.46 664

RTSC	0.87 622	0.48 620	1.23 651	0.52 602	0.37 579	1.13 633	0.50 555	1.34 647	1.79 685	1.51 665	1.24 593	1.12 602	0.81 594	1.62 671	2.16 691	0.25 565	0.19 551	0.23 526	0.24 578	0.30 588	0.31 607

PWC_ROB	0.87 622	0.52 640	1.28 655	0.50 573	0.32 539	0.91 587	0.37 421	1.36 654	1.46 665	1.61 672	2.59 690	1.16 613	1.01 641	1.34 654	1.40 667	0.25 565	0.18 532	0.28 597	0.20 504	0.29 579	0.28 581

UDG	0.88 624	0.82 678	0.67 541	1.00 689	0.96 692	1.02 610	0.57 598	1.13 569	0.99 561	0.90 547	0.97 492	1.31 629	0.99 637	0.85 553	0.84 591	0.54 685	0.32 656	1.77 706	0.40 660	0.94 691	0.66 685

FBW_ROB	0.88 624	0.50 628	0.85 599	0.55 626	0.40 600	1.17 640	0.78 656	1.50 672	1.37 654	1.33 656	1.27 598	1.48 656	1.00 640	2.57 707	0.98 630	0.25 565	0.32 656	0.45 660	0.30 625	0.34 613	0.28 581

XQC	0.89 626	0.65 659	1.31 660	0.67 667	0.52 655	1.22 646	0.68 630	1.26 632	1.52 668	1.14 633	1.11 548	1.28 625	1.04 644	1.40 662	1.77 679	0.38 653	0.24 603	0.37 643	0.31 633	0.53 669	0.47 669

DeepPrunerF	0.89 626	0.52 640	3.43 705	0.68 670	0.81 684	0.72 531	0.72 648	1.22 614	1.99 691	0.93 564	1.01 505	0.87 522	0.86 608	1.08 617	0.95 624	0.34 641	0.28 631	0.43 657	0.39 658	0.30 588	0.32 611

PWCDC_ROB	0.89 626	0.49 624	0.80 595	0.74 677	0.40 600	1.03 613	0.39 465	1.33 645	2.35 702	1.02 601	3.77 708	0.81 504	0.92 623	1.20 634	0.90 617	0.34 641	0.22 583	0.24 543	0.20 504	0.34 613	0.29 588

PASM	0.90 629	0.64 658	1.69 680	0.69 672	0.69 680	0.78 550	0.84 664	1.03 528	1.26 643	1.19 639	1.15 570	1.31 629	0.98 636	1.24 642	1.03 637	0.52 680	0.56 696	0.59 682	0.66 695	0.56 673	0.54 681

Wz-Net-SNSev	0.91 630	0.73 666	2.13 690	0.56 629	0.45 630	0.95 596	1.13 689	1.34 647	1.24 634	1.02 601	1.30 607	1.46 652	0.86 608	1.81 682	1.50 669	0.25 565	0.23 593	0.25 556	0.26 602	0.32 600	0.29 588

MDST_ROB	0.91 630	0.27 502	0.85 599	0.63 655	0.41 607	2.53 697	0.71 646	1.60 683	1.13 614	2.83 709	1.73 655	0.97 555	0.69 541	1.61 670	0.73 571	0.25 565	0.22 583	0.32 624	0.28 617	0.25 553	0.24 551

PDISCO_ROB	0.91 630	0.48 620	1.06 628	0.99 687	0.97 693	1.67 679	0.63 614	1.64 687	1.59 676	1.06 616	1.18 579	1.31 629	0.79 589	1.55 665	0.97 627	0.49 675	0.22 583	0.45 660	0.40 660	0.45 652	0.37 636

SHD	0.93 633	0.50 628	1.18 645	0.59 641	0.46 638	0.97 601	0.48 544	1.70 691	2.15 693	1.58 669	1.37 616	1.42 649	1.19 659	1.31 650	1.60 672	0.31 614	0.26 618	0.32 624	0.33 644	0.40 636	0.42 652

G-Net	0.95 634	0.46 619	1.04 626	0.64 656	0.48 643	2.12 693	0.64 617	1.01 520	0.87 495	1.75 681	2.82 697	1.30 628	1.64 688	1.06 611	0.96 626	0.36 649	0.29 636	0.35 633	0.25 587	0.45 652	0.42 652

DStereoO	0.96 635	0.70 664	0.72 566	0.62 653	0.45 630	0.74 533	0.92 674	1.09 552	1.29 648	1.19 639	1.23 591	0.99 561	1.71 690	1.29 647	0.99 631	2.01 721	0.35 666	0.77 688	0.30 625	1.42 702	0.38 642

w-ln-seven	0.96 635	0.48 620	2.41 696	0.54 619	0.50 647	1.41 660	0.70 640	1.67 689	1.81 686	1.49 662	1.50 639	1.26 621	0.87 611	1.15 626	1.80 683	0.23 542	0.21 575	0.25 556	0.25 587	0.31 594	0.26 564

anonymity	0.97 637	0.89 682	1.05 627	0.92 685	1.03 698	0.97 601	0.81 660	1.29 638	0.91 524	1.07 619	0.98 494	1.00 565	0.95 632	1.02 606	0.92 620	0.96 698	0.95 720	0.90 694	0.91 710	0.92 690	0.94 697

SGM_RVC	0.97 637	0.28 516	0.41 307	0.39 313	0.22 218	1.55 670	0.73 650	1.51 675	1.25 640	2.25 698	1.92 666	2.58 694	1.56 682	2.02 692	1.19 653	0.27 585	0.27 627	0.27 589	0.25 587	0.25 553	0.25 558
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 639	0.42 606	1.88 687	0.53 612	0.41 607	1.59 673	1.26 698	2.21 702	1.43 660	1.10 627	1.11 548	1.46 652	1.95 699	1.34 654	1.26 657	0.34 641	0.25 611	0.25 556	0.21 527	0.46 655	0.37 636

z-mn7	1.00 640	0.50 628	1.70 682	0.53 612	0.36 572	1.75 682	0.71 646	1.22 614	2.28 697	0.96 576	2.54 686	1.42 649	0.95 632	2.19 699	1.54 670	0.22 524	0.19 551	0.21 489	0.20 504	0.27 571	0.25 558

Consistency-Raft	1.01 641	0.81 675	1.24 652	0.84 682	0.97 693	0.81 564	0.84 664	1.30 641	1.59 676	1.05 612	1.68 654	1.12 602	0.91 618	0.92 581	1.11 645	0.65 688	0.74 704	0.79 690	0.90 707	1.06 698	0.79 691

xxxx	1.01 641	0.22 381	0.43 343	0.36 215	0.21 184	0.82 572	0.36 404	1.32 643	0.88 499	0.71 417	0.94 466	0.97 555	0.63 503	0.64 419	10.58 728	0.20 478	0.16 487	0.18 367	0.17 417	0.19 444	0.19 469

test_xeample	1.01 641	0.21 340	0.42 328	0.35 181	0.21 184	0.71 523	0.39 465	1.23 619	0.86 486	0.81 478	1.04 525	0.69 438	0.61 490	0.69 463	10.93 729	0.19 452	0.15 454	0.18 367	0.17 417	0.18 408	0.17 414

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 644	0.57 648	1.51 677	0.67 667	0.50 647	2.57 698	1.66 714	1.20 604	1.43 660	1.38 658	1.57 646	1.33 637	0.92 623	1.64 674	0.88 605	0.37 652	0.39 676	0.46 663	0.60 692	0.41 642	0.40 648

ADCPNet	1.03 645	0.48 620	2.70 698	0.54 619	0.42 613	1.40 658	0.75 652	1.13 569	1.07 602	1.22 646	1.42 626	1.68 669	1.09 648	1.36 659	3.45 709	0.30 610	0.28 631	0.29 607	0.32 641	0.37 629	0.35 629

MSAF-DinoV2	1.04 646	0.38 587	1.32 662	0.54 619	0.29 481	0.89 584	0.72 648	1.52 678	1.24 634	1.05 612	1.41 624	2.98 697	1.49 677	2.74 708	2.83 703	0.22 524	0.14 421	0.20 447	0.22 545	0.32 600	0.32 611

otaku	1.04 646	0.93 684	0.88 606	1.33 700	1.05 700	1.66 677	0.70 640	1.40 661	1.18 623	1.08 623	1.32 610	1.33 637	0.91 618	1.23 641	0.76 576	0.72 691	0.46 691	1.24 700	0.50 685	1.40 701	0.75 687

SuperB	1.04 646	0.37 577	4.81 713	0.43 462	0.31 522	0.99 606	0.46 528	1.02 524	2.09 692	1.09 625	1.09 545	0.75 475	0.81 594	1.06 611	1.76 678	0.19 452	0.15 454	0.17 313	0.15 320	2.82 727	0.26 564

ADCL	1.04 646	0.38 587	1.35 665	0.50 573	0.39 595	1.61 674	0.89 669	1.29 638	1.39 657	1.29 653	1.50 639	1.24 619	1.24 662	1.37 660	4.87 717	0.21 497	0.19 551	0.25 556	0.25 587	0.29 579	0.27 574

test_sample9	1.05 650	0.36 570	0.72 566	0.38 281	0.30 500	0.71 523	0.43 512	1.06 540	0.88 499	0.92 560	0.86 431	0.85 511	0.69 541	1.20 634	1.36 663	0.41 660	8.41 736	0.40 651	0.41 665	0.36 624	0.33 616

DDUNet	1.06 651	2.56 725	0.68 546	1.21 696	1.26 703	1.03 613	0.69 635	1.11 561	0.94 542	0.96 576	1.22 586	1.27 623	0.82 598	0.93 587	0.72 570	0.84 695	0.38 672	1.99 709	0.60 692	1.10 699	0.85 693

ADCP+	1.06 651	0.35 565	1.51 677	0.49 559	0.51 651	1.45 665	0.55 588	1.25 630	1.03 580	1.16 634	1.15 570	1.10 598	1.07 647	1.56 667	6.75 724	0.19 452	0.16 487	0.23 526	0.21 527	0.28 575	0.21 515

Selective-IGEV-i16pb	1.07 653	0.24 441	9.45 720	0.41 395	0.32 539	1.76 683	0.59 602	1.00 510	1.54 671	0.66 385	1.20 584	0.98 559	0.57 463	0.78 519	0.62 540	0.27 585	0.17 508	0.18 367	0.20 504	0.21 490	0.23 542

SAMSARA	1.07 653	0.65 659	1.19 646	1.06 693	0.90 687	1.76 683	1.76 718	1.46 667	1.44 663	1.51 665	1.16 575	2.00 681	1.14 652	1.48 663	1.31 661	0.39 655	0.44 688	0.35 633	0.38 654	0.49 661	0.49 675

SANet	1.07 653	0.41 604	1.06 628	0.48 544	0.30 500	1.41 660	0.94 675	1.42 663	3.36 714	1.58 669	2.43 683	2.33 689	1.70 689	1.34 654	1.07 642	0.28 596	0.24 603	0.26 575	0.23 562	0.34 613	0.30 597

zh-mn7	1.08 656	0.65 659	4.00 709	0.52 602	0.38 589	1.16 639	0.62 612	1.15 582	1.77 684	1.74 680	2.31 676	1.17 614	0.91 618	2.10 694	1.77 679	0.24 555	0.21 575	0.22 505	0.22 545	0.25 553	0.28 581

zh-sn7	1.09 657	0.75 668	3.23 703	0.57 635	0.42 613	1.11 629	0.89 669	1.19 599	1.27 644	1.41 660	1.98 670	1.25 620	1.47 676	1.99 691	2.62 700	0.26 575	0.26 618	0.26 575	0.27 609	0.35 618	0.30 597

Ntro	1.09 657	0.97 690	0.91 613	1.44 701	1.19 702	1.69 680	0.80 659	1.35 651	1.25 640	1.00 593	1.29 604	1.31 629	0.97 635	1.26 644	0.84 591	0.84 695	0.43 686	1.36 701	0.50 685	1.56 703	0.78 689

MFN_U_SF_RVC	1.09 657	0.59 650	1.97 688	0.67 667	0.44 626	1.93 687	0.60 605	1.85 695	1.36 652	1.61 672	1.54 644	1.95 680	1.37 670	1.64 674	1.73 675	0.40 659	0.37 670	0.45 660	0.48 680	0.44 648	0.44 659

AANet	1.13 660	1.01 692	2.99 701	0.44 482	0.37 579	0.91 587	0.54 583	1.27 634	2.31 700	2.35 700	2.37 682	2.22 684	1.53 678	1.18 631	1.43 668	0.32 626	0.23 593	0.28 597	0.25 587	0.35 618	0.33 616

Wz-Net-TNSev	1.14 661	1.06 695	4.32 712	0.49 559	0.42 613	1.51 668	1.11 688	1.48 669	1.40 659	1.22 646	1.26 597	1.58 666	1.43 674	1.76 680	1.70 674	0.32 626	0.31 650	0.26 575	0.30 625	0.41 642	0.41 651

ADCMid	1.14 661	0.52 640	2.23 692	0.53 612	0.43 619	1.07 620	0.75 652	1.23 619	1.05 590	2.15 694	1.44 632	1.50 658	1.43 674	1.56 667	5.01 718	0.26 575	0.24 603	0.29 607	0.31 633	0.37 629	0.33 616

MFMNet_re	1.14 661	0.97 690	1.19 646	0.99 687	0.95 691	1.25 650	1.22 695	1.39 658	1.55 672	1.69 679	1.67 653	1.21 616	1.53 678	1.12 624	0.99 631	0.87 697	0.75 708	0.79 690	0.75 699	0.90 688	0.94 697

WCMA_ROB	1.14 661	0.36 570	0.76 586	0.49 559	0.44 626	1.23 648	0.67 625	1.11 561	1.23 632	2.84 710	3.95 714	3.28 704	1.83 695	1.25 643	0.99 631	0.44 665	0.34 664	0.34 631	0.37 651	0.41 642	0.40 648

AnyNet_C32	1.16 665	0.62 656	2.40 695	0.57 635	0.55 660	1.41 660	1.34 704	1.18 598	1.24 634	1.49 662	1.42 626	1.39 646	1.20 661	1.55 665	4.82 716	0.29 603	0.28 631	0.29 607	0.34 646	0.38 633	0.42 652

222	1.18 666	0.22 381	0.44 355	0.37 241	0.22 218	0.79 553	0.37 421	1.31 642	0.89 514	0.92 560	1.08 542	0.72 456	0.71 558	0.66 435	13.89 732	0.20 478	0.15 454	0.17 313	0.16 358	0.18 408	0.19 469

WZ-Net	1.19 667	0.59 650	4.07 710	0.62 653	0.51 651	1.34 655	1.31 703	1.32 643	1.74 683	1.53 668	1.65 649	1.74 671	1.28 666	2.25 701	2.01 688	0.27 585	0.21 575	0.23 526	0.25 587	0.40 636	0.39 645

MSMD_ROB	1.21 668	0.49 624	0.62 510	0.59 641	0.50 647	1.62 676	0.67 625	1.23 619	1.24 634	2.45 703	3.77 708	3.09 701	2.98 715	1.32 651	0.81 586	0.45 667	0.41 679	0.49 672	0.51 687	0.47 658	0.44 659

pmcnn	1.23 669	0.29 528	0.96 617	0.40 357	0.23 273	0.95 596	0.69 635	1.16 590	1.28 646	1.67 678	2.33 678	11.15 732	0.86 608	0.93 587	0.88 605	0.15 266	0.12 307	0.12 55	0.10 88	0.15 277	0.15 336

NVStereoNet_ROB	1.24 670	0.90 683	1.13 637	0.86 683	0.88 686	1.11 629	0.99 680	1.42 663	1.53 669	1.59 671	2.48 684	2.24 686	1.53 678	1.96 690	1.30 660	0.76 693	0.70 701	0.78 689	1.00 713	0.71 685	0.88 695
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	1.25 671	0.36 570	0.72 566	0.38 281	0.30 500	0.71 523	0.43 512	1.13 569	0.75 411	1.50 664	0.95 475	3.29 705	1.59 684	1.20 634	1.36 663	0.41 660	8.41 736	0.40 651	0.41 665	0.36 624	0.33 616

SPS-STEREO	1.25 671	0.93 684	1.06 628	1.04 691	1.03 698	1.41 660	0.91 673	1.51 675	1.19 625	2.09 692	1.83 661	1.94 679	1.39 671	1.62 671	1.39 666	0.97 700	0.94 719	0.90 694	0.89 706	0.96 693	0.96 700
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 673	0.67 662	1.28 655	0.74 677	0.62 672	1.50 667	0.84 664	1.99 698	2.96 709	2.18 695	2.36 681	1.85 676	1.95 699	1.92 687	1.94 686	0.39 655	0.36 669	0.49 672	0.37 651	0.51 664	0.64 684

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 674	0.87 681	1.76 684	0.86 683	0.56 663	4.29 719	1.79 719	1.50 672	1.98 690	1.61 672	1.85 663	1.84 674	1.41 672	1.89 685	1.36 663	0.48 673	0.40 678	0.56 678	0.57 690	0.69 683	0.48 672

MeshStereo	1.34 674	0.43 608	0.54 479	0.44 482	0.34 560	1.66 677	0.60 605	1.94 696	1.37 654	4.47 723	3.25 699	4.71 714	1.94 698	1.92 687	1.17 651	0.35 645	0.35 666	0.37 643	0.31 633	0.32 600	0.32 611
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	1.35 676	1.49 706	1.19 646	1.88 710	1.45 704	1.48 666	1.07 686	1.61 685	1.55 672	1.20 644	1.59 647	1.54 662	1.13 651	1.34 654	0.97 627	1.36 713	0.70 701	1.82 707	0.79 702	1.71 706	1.07 706

ACVNet-4b	1.35 676	1.31 701	1.10 633	1.90 711	1.59 706	1.92 686	0.77 654	1.52 678	1.62 680	1.05 612	1.60 648	2.11 683	0.94 629	1.64 674	0.77 580	1.30 710	0.35 666	2.03 713	0.67 696	1.88 714	0.84 692

SGM+DAISY	1.35 676	0.94 686	1.25 653	0.96 686	1.00 696	1.52 669	1.02 683	1.34 647	1.21 629	2.64 705	2.65 692	2.44 691	1.56 682	1.64 674	1.26 657	0.97 700	0.95 720	0.90 694	0.90 707	0.94 691	0.96 700

FCDSN-DC	1.39 679	0.56 646	0.65 531	0.74 677	0.59 669	1.38 657	0.63 614	1.35 651	1.39 657	3.26 717	4.50 720	4.61 712	2.63 710	1.58 669	1.03 637	0.46 669	0.42 681	0.48 669	0.47 678	0.50 663	0.50 677
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 680	0.20 295	0.48 419	0.44 482	0.25 343	0.29 147	0.31 294	0.65 314	0.68 369	0.97 581	0.86 431	0.67 432	0.62 497	0.64 419	20.63 737	0.16 327	0.11 234	0.19 414	0.15 320	0.19 444	0.12 202

ACVNet_1	1.46 681	1.33 702	1.12 636	1.91 712	1.62 707	1.83 685	0.98 678	2.00 699	1.85 688	1.39 659	1.53 643	2.32 688	1.53 678	1.34 654	1.11 645	1.30 710	0.50 693	2.06 715	0.58 691	1.93 716	0.95 699

EDNetEfficient	1.46 681	0.80 674	6.12 715	0.47 536	0.39 595	0.69 513	0.83 661	0.90 471	2.77 708	3.50 719	1.96 669	1.66 668	2.03 701	1.26 644	4.18 714	0.21 497	0.18 532	0.21 489	0.20 504	0.41 642	0.39 645

ADCS	1.51 683	0.61 653	3.42 704	0.59 641	0.51 651	1.27 652	1.08 687	1.59 682	1.81 686	1.91 688	1.66 651	1.51 661	1.42 673	1.94 689	8.60 726	0.33 635	0.32 656	0.33 629	0.36 650	0.44 648	0.42 652

AnyNet_C01	1.56 684	1.05 693	7.45 717	0.64 656	0.54 658	1.99 688	1.38 706	1.43 665	1.36 652	1.63 675	1.92 666	1.84 674	1.33 669	2.40 703	4.03 711	0.33 635	0.32 656	0.32 624	0.34 646	0.44 648	0.45 663

FC-DCNN	1.59 685	0.51 632	0.66 537	0.61 649	0.49 645	1.56 671	0.70 640	1.66 688	1.53 669	4.64 724	4.62 721	5.85 721	3.34 719	1.84 684	1.11 645	0.46 669	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.48 659	0.46 664

DispFullNet	1.60 686	2.63 726	2.75 699	2.56 721	1.79 714	1.24 649	0.47 536	1.37 656	1.45 664	1.87 684	1.50 639	1.55 663	2.46 705	2.04 693	1.04 640	0.59 686	0.18 532	2.32 718	0.68 697	2.29 720	1.14 708

ELAS_RVC	1.60 686	0.61 653	1.01 624	0.70 673	0.56 663	2.00 689	1.89 721	1.96 697	2.65 705	3.33 718	3.26 700	3.03 698	3.41 720	2.49 705	2.09 690	0.52 680	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 671	0.52 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 688	0.61 653	0.95 615	0.68 670	0.55 660	3.01 712	1.55 712	2.39 704	2.33 701	3.64 720	3.89 712	2.75 695	2.90 714	2.15 697	2.27 697	0.52 680	0.45 689	0.50 674	0.48 680	0.54 671	0.52 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 689	0.51 632	0.65 531	0.61 649	0.49 645	1.61 674	0.70 640	1.75 694	1.56 675	4.74 727	4.91 723	6.46 725	3.31 717	1.91 686	1.11 645	0.46 669	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.48 659	0.46 664

ACVNet_2	1.65 689	1.27 700	1.41 672	1.75 706	1.62 707	2.22 694	1.20 692	2.30 703	2.62 704	1.78 682	2.56 687	3.03 698	1.61 685	1.54 664	1.12 649	1.06 703	0.58 698	1.82 707	0.70 698	1.82 710	0.96 700

DStereoSA	1.73 691	0.63 657	1.57 679	0.80 681	0.79 683	1.26 651	1.30 699	1.34 647	1.43 660	1.24 649	7.52 730	0.92 543	7.68 727	1.65 678	2.29 698	0.41 660	0.29 636	0.63 683	0.60 692	1.04 696	1.18 713

IMH-64-1	1.86 692	1.62 711	1.16 640	2.20 715	1.89 716	2.33 695	1.30 699	2.89 708	2.29 698	1.66 676	2.80 695	2.49 692	1.61 685	2.10 694	1.78 681	1.60 714	0.74 704	2.43 719	1.02 714	2.12 717	1.17 711

IMH-64	1.86 692	1.62 711	1.16 640	2.20 715	1.89 716	2.33 695	1.30 699	2.89 708	2.29 698	1.66 676	2.80 695	2.49 692	1.61 685	2.10 694	1.78 681	1.60 714	0.74 704	2.43 719	1.02 714	2.12 717	1.17 711

DStereoFS	1.87 694	0.85 680	1.03 625	0.75 680	0.62 672	2.04 691	0.65 619	1.74 693	1.55 672	1.52 667	1.90 665	2.36 690	12.92 732	3.85 718	1.74 676	0.44 665	0.31 650	0.82 692	0.46 671	0.84 687	1.10 707

WAO-7	1.90 695	1.20 697	1.35 665	1.27 698	1.06 701	2.84 705	1.56 713	3.23 713	3.06 712	2.23 697	3.33 704	3.17 702	2.28 704	3.12 709	2.21 692	1.02 702	0.91 715	1.06 698	1.03 716	1.04 696	0.97 703

PWCK	1.92 696	1.66 714	3.12 702	1.65 703	0.91 689	2.84 705	2.26 725	2.10 700	2.41 703	2.36 701	2.31 676	2.22 684	1.82 693	3.43 712	2.03 689	1.61 716	0.71 703	1.51 702	0.82 704	1.69 705	0.91 696

MonStereo1	1.98 697	1.48 705	1.43 674	1.81 709	1.69 712	2.88 708	0.78 656	2.47 705	3.47 715	2.20 696	4.36 719	3.39 707	2.50 707	2.18 698	1.58 671	1.19 705	0.54 694	1.65 704	0.87 705	1.78 708	1.29 717

Dean	1.98 697	1.36 703	1.36 669	2.12 714	1.81 715	2.74 700	1.36 705	3.37 717	3.80 719	2.08 691	3.32 703	3.21 703	1.82 693	1.71 679	1.67 673	1.27 707	0.77 710	1.99 709	0.90 707	1.86 711	1.03 705

RTS	1.98 697	0.96 687	11.36 724	0.65 661	0.57 666	2.77 703	1.40 707	1.39 658	2.26 695	1.89 685	2.56 687	1.32 634	1.25 663	5.20 722	4.05 712	0.31 614	0.22 583	0.29 607	0.29 623	0.40 636	0.37 636

RTSA	1.98 697	0.96 687	11.36 724	0.65 661	0.57 666	2.77 703	1.40 707	1.39 658	2.26 695	1.89 685	2.56 687	1.32 634	1.25 663	5.20 722	4.05 712	0.31 614	0.22 583	0.29 607	0.29 623	0.40 636	0.37 636

WAO-6	2.04 701	1.50 707	1.16 640	1.70 704	1.67 711	2.69 699	1.44 710	3.06 710	3.63 718	1.98 689	3.27 701	3.54 710	2.07 702	2.36 702	2.22 694	1.31 712	0.91 715	2.04 714	1.22 723	1.73 707	1.27 716

IMH	2.04 701	1.62 711	1.20 649	2.20 715	1.89 716	2.91 711	1.30 699	3.11 711	3.03 710	1.81 683	3.35 705	3.03 698	1.90 696	2.48 704	1.80 683	1.66 717	0.77 710	2.45 721	1.04 717	2.15 719	1.19 715

LVE	2.12 703	1.44 704	1.36 669	1.99 713	1.78 713	2.75 701	1.79 719	2.82 707	3.95 720	1.90 687	4.33 718	3.52 709	1.81 692	2.24 700	1.74 676	1.74 718	0.87 713	2.06 715	1.13 719	1.91 715	1.35 718

MADNet+	2.23 704	2.43 722	10.85 723	1.22 697	0.91 689	2.76 702	1.40 707	2.12 701	1.67 682	1.32 654	1.74 657	1.86 677	1.74 691	6.25 724	4.41 715	0.65 688	0.64 699	0.58 681	0.54 689	0.80 686	0.76 688

KSHMR	2.57 705	1.93 717	1.69 680	2.63 723	2.42 723	2.86 707	2.07 722	3.27 715	6.50 724	2.49 704	3.36 706	3.41 708	1.92 697	2.49 705	1.94 686	2.13 724	1.40 727	2.79 729	1.50 727	2.73 725	1.77 721

notaker	2.76 706	2.29 721	1.80 685	2.96 725	2.58 727	2.90 710	1.75 717	3.24 714	3.05 711	2.78 708	4.24 717	6.15 724	2.51 708	3.34 711	2.75 702	2.31 726	1.18 723	3.00 730	1.65 728	2.84 728	1.97 723

JetBlue	2.78 707	1.26 699	7.04 716	1.16 695	1.48 705	8.00 727	6.02 732	2.60 706	1.92 689	2.12 693	2.64 691	3.34 706	3.05 716	6.49 725	3.39 707	0.78 694	0.76 709	0.75 686	0.76 700	0.97 695	1.18 713

WAO-8	2.92 708	1.55 709	1.35 665	1.79 707	1.63 709	5.23 721	1.22 695	4.58 724	12.56 731	2.84 710	4.07 716	4.83 715	2.72 712	3.49 713	2.25 695	1.27 707	0.91 715	1.99 709	1.15 721	1.86 711	1.15 709

Venus	2.92 708	1.55 709	1.35 665	1.79 707	1.63 709	5.23 721	1.22 695	4.58 724	12.56 731	2.84 710	4.06 715	4.83 715	2.72 712	3.49 713	2.25 695	1.27 707	0.91 715	1.99 709	1.15 721	1.86 711	1.15 709

ktn	2.98 710	2.25 720	1.73 683	2.84 724	2.53 726	3.76 718	2.15 723	3.70 719	5.47 723	2.75 707	5.17 727	5.94 722	2.48 706	3.23 710	2.46 699	2.34 728	1.44 728	2.78 728	2.03 730	2.45 723	2.01 725

TorneroNet-64	3.44 711	1.86 715	1.42 673	2.58 722	2.28 721	6.87 724	1.68 715	4.70 726	12.03 728	2.31 699	5.59 728	8.25 728	2.55 709	3.97 719	2.73 701	1.81 719	0.74 704	2.57 723	1.07 718	2.35 721	1.44 719

UNDER WATER	3.46 712	2.07 719	3.64 707	3.09 726	2.48 724	3.75 717	2.42 727	3.31 716	13.77 733	2.90 714	2.95 698	5.84 720	3.69 721	3.69 715	3.48 710	2.07 723	1.11 722	2.70 727	1.40 725	2.84 728	1.98 724

light-stereo	3.53 713	1.05 693	10.69 722	9.45 734	6.82 731	2.10 692	0.64 617	3.71 720	2.70 707	4.77 728	4.98 724	6.83 726	1.32 667	6.71 726	1.35 662	1.20 706	1.29 726	0.66 684	0.77 701	1.79 709	1.85 722

UNDER WATER-64	3.53 713	2.01 718	3.94 708	3.22 728	2.49 725	5.41 723	2.60 728	3.43 718	12.41 730	3.03 715	2.68 693	6.07 723	4.04 722	3.79 717	3.33 706	2.02 722	1.24 725	2.63 724	1.46 726	2.78 726	2.08 726

MultiAttention	3.58 715	0.24 441	0.62 510	0.54 619	0.34 560	22.90 737	2.72 729	1.60 683	1.13 614	0.80 465	1.81 660	1.14 611	0.43 374	35.29 749	0.61 537	0.17 382	0.12 307	0.23 526	0.23 562	0.34 613	0.29 588

DPSimNet_ROB	3.58 715	2.45 723	8.57 718	2.53 719	2.37 722	2.88 708	3.77 731	3.14 712	3.23 713	4.71 726	3.86 711	4.68 713	4.87 725	4.07 720	5.62 719	2.33 727	2.33 730	2.47 722	2.52 731	2.51 724	2.64 728

MADNet++	4.03 717	2.70 727	3.44 706	3.72 730	3.44 730	4.44 720	3.52 730	3.95 722	3.61 717	4.46 722	4.98 724	4.10 711	4.58 724	7.00 728	5.89 720	3.74 730	3.67 734	3.27 732	2.71 733	3.70 732	3.66 731

SGM-ForestM	4.04 718	0.32 546	0.46 385	0.43 462	0.27 426	7.50 726	1.45 711	3.84 721	4.24 721	8.19 732	6.76 729	19.00 742	9.08 728	10.74 733	6.62 723	0.31 614	0.33 662	0.32 624	0.32 641	0.29 579	0.29 588

MANE	4.13 719	0.51 632	0.64 525	0.66 664	0.56 663	6.89 725	0.99 680	7.55 729	12.04 729	6.68 731	8.57 732	10.69 731	9.45 729	7.59 730	6.39 722	0.49 675	0.43 686	0.48 669	0.98 711	0.49 661	0.48 672

xyz-stereo	4.23 720	0.17 153	61.76 758	0.34 134	0.16 29	12.16 731	0.37 421	0.58 255	0.68 369	1.01 598	3.36 706	0.77 488	0.82 598	1.21 638	0.40 415	0.12 61	0.10 97	0.16 265	0.11 153	0.13 157	0.10 63

LE_ROB	4.42 721	0.24 441	2.75 699	0.42 441	0.23 273	1.57 672	0.90 672	1.71 692	17.88 742	16.56 744	4.88 722	5.17 719	18.85 744	1.63 673	14.62 733	0.17 382	0.14 421	0.16 265	0.16 358	0.19 444	0.17 414

TorneroNet	4.53 722	1.89 716	1.48 676	2.55 720	2.27 720	13.78 734	1.69 716	4.84 728	23.73 748	2.89 713	7.70 731	7.06 727	2.69 711	4.26 721	3.42 708	1.84 720	0.77 710	2.68 725	1.13 719	2.42 722	1.47 720

LSM	4.74 723	0.77 672	10.16 721	0.70 673	56.56 753	1.02 610	1.00 682	1.24 626	1.62 680	2.04 690	2.34 679	1.33 637	1.17 656	1.38 661	1.09 644	0.33 635	0.49 692	0.39 648	0.46 671	0.51 664	10.09 735

JetRed	5.27 724	5.84 729	12.81 727	2.36 718	2.83 728	12.23 732	10.50 735	4.46 723	3.60 716	3.86 721	3.83 710	4.85 717	4.18 723	6.78 727	11.96 730	2.17 725	2.96 733	2.18 717	1.97 729	3.38 731	2.68 729

tt	6.20 725	0.20 295	5.89 714	3.55 729	2.07 719	11.26 730	19.21 737	11.74 733	5.46 722	2.69 706	2.04 674	4.87 718	6.25 726	3.70 716	7.09 725	8.32 737	11.17 745	4.93 735	5.41 738	5.74 733	2.37 727

coex-ft	6.43 726	1.51 708	87.33 759	0.49 559	0.38 589	1.34 655	1.21 694	1.16 590	8.09 726	12.12 734	2.79 694	2.77 696	3.31 717	1.16 628	3.15 704	0.24 555	0.23 593	0.27 589	0.24 578	0.45 652	0.37 636

HanzoNet	6.76 727	2.45 723	4.22 711	3.19 727	2.94 729	3.62 716	2.28 726	4.79 727	7.20 725	14.00 740	13.19 739	17.49 738	22.30 745	13.25 734	6.19 721	4.20 731	1.93 729	3.10 731	2.56 732	3.35 730	2.88 730

TCMNet-wrong-test	8.97 728	10.42 733	8.74 719	19.56 736	17.61 736	12.53 733	9.01 734	13.59 735	2.18 694	4.64 724	5.11 726	14.63 734	11.09 731	7.19 729	9.73 727	5.56 736	0.89 714	3.77 733	3.11 734	10.34 737	9.80 734

EDNetEfficientorigin	9.93 729	1.15 696	175.16 760	0.48 544	0.36 572	1.04 617	0.68 630	1.24 626	2.69 706	3.17 716	2.50 685	2.30 687	2.07 702	1.76 680	2.21 692	0.20 478	0.18 532	0.24 543	0.19 477	0.51 664	0.50 677

DGTPSM_ROB	12.07 730	8.00 730	20.99 731	8.93 732	16.78 734	10.67 728	30.87 741	9.01 731	15.16 735	6.50 729	15.41 743	9.04 729	14.85 734	9.25 731	21.67 739	4.57 732	8.57 738	5.08 736	9.28 739	5.90 734	10.95 736

DPSMNet_ROB	12.08 731	8.00 730	21.00 732	8.97 733	16.79 735	10.67 728	30.89 742	9.02 732	15.17 736	6.51 730	15.41 743	9.04 729	14.85 734	9.27 732	21.67 739	4.58 733	8.57 738	5.09 738	9.29 742	5.90 734	10.95 736

USTest	12.99 732	14.18 734	20.00 730	16.24 735	14.97 733	20.80 736	31.95 743	16.20 738	10.91 727	8.79 733	9.48 733	13.94 733	10.50 730	16.11 735	21.44 738	3.17 729	4.82 735	5.08 736	5.36 737	8.81 736	7.13 733

BEATNet-Init1	15.13 733	0.82 678	50.86 757	0.72 676	0.53 656	38.10 749	7.03 733	11.83 734	14.25 734	29.78 755	30.17 755	48.21 758	22.64 746	26.78 746	18.11 736	0.42 664	0.38 672	0.47 664	0.46 671	0.51 664	0.48 672

Selective-IGEV-i1pa	15.35 734	22.27 743	18.31 729	1.71 705	0.87 685	28.61 748	12.26 736	25.48 749	20.48 746	19.78 745	22.75 745	28.20 747	22.64 746	29.07 747	17.31 735	12.88 743	2.88 731	6.84 739	0.99 712	1.67 704	12.03 743

iinet-test	16.76 735	17.57 735	22.97 734	19.69 737	18.39 737	24.48 738	34.18 744	20.02 739	15.35 737	12.55 735	12.85 734	18.13 740	15.39 737	19.59 736	24.25 741	8.86 739	8.72 740	8.95 741	9.28 739	12.74 738	11.26 739

IINet	16.76 735	17.57 735	22.97 734	19.69 737	18.39 737	24.48 738	34.18 744	20.02 739	15.35 737	12.55 735	12.85 734	18.13 740	15.39 737	19.59 736	24.25 741	8.86 739	8.72 740	8.95 741	9.28 739	12.74 738	11.26 739

DPSM_ROB	17.78 737	18.63 738	24.31 740	20.90 740	19.47 739	25.97 741	36.21 747	21.23 746	16.24 740	13.38 738	14.06 741	19.18 743	16.30 739	20.78 739	25.67 744	9.38 741	9.23 743	9.49 743	9.82 743	13.51 741	11.91 741

DPSM	17.78 737	18.63 738	24.31 740	20.90 740	19.47 739	25.97 741	36.21 747	21.23 746	16.24 740	13.38 738	14.06 741	19.18 743	16.30 739	20.78 739	25.67 744	9.38 741	9.23 743	9.49 743	9.82 743	13.51 741	11.91 741

DLNR-FE	20.05 739	36.38 747	38.08 744	170.06 760	60.08 754	0.23 51	0.20 50	14.13 737	0.36 174	0.44 262	0.66 322	0.43 278	0.21 90	0.63 404	0.28 255	5.38 734	0.10 97	0.15 225	0.11 153	73.09 759	0.11 139

DLNR_Zeroshot_test	20.09 740	36.28 746	38.04 743	169.85 759	61.80 755	0.23 51	0.20 50	13.88 736	0.37 191	0.44 262	0.66 322	0.43 278	0.21 90	0.62 391	0.28 255	5.46 735	0.10 97	0.15 225	0.11 153	72.60 758	0.11 139

LRCNet_RVC	21.24 741	31.15 745	21.41 733	28.98 743	23.82 742	3.13 713	0.60 605	20.96 745	1.59 676	25.58 746	28.15 751	21.99 745	14.79 733	21.94 745	16.41 734	28.89 756	14.87 746	33.53 753	31.28 753	29.51 754	26.16 751

HaxPig	31.96 742	37.24 748	34.27 742	24.37 742	24.88 743	18.26 735	19.86 738	20.64 744	28.52 749	35.97 756	38.75 756	25.57 746	28.72 749	33.88 748	34.39 749	35.94 757	38.87 758	37.80 754	40.48 756	39.68 755	41.15 756

Anonymous_1	33.25 743	18.26 737	23.92 736	20.54 739	21.28 741	25.59 740	35.94 746	22.01 748	15.57 739	13.33 737	13.49 740	18.08 739	15.29 736	20.36 738	24.60 743	16.28 747	8.84 742	66.59 757	118.00 759	155.73 762	11.23 738

fast-reg	35.48 744	37.51 754	48.70 752	42.44 752	40.46 752	52.73 757	73.11 755	42.56 752	32.38 750	26.19 747	27.27 746	36.81 750	30.62 750	41.02 752	51.32 752	18.30 748	18.53 751	19.10 745	19.67 746	27.14 743	23.66 744

RAFT-FEzeroshot	35.73 745	37.45 750	48.67 750	42.23 748	39.22 748	52.25 751	73.13 757	42.62 755	32.59 752	26.71 749	27.70 747	38.57 752	32.57 751	41.68 756	51.67 757	18.75 750	18.58 754	19.15 747	19.78 748	27.21 747	23.98 747

RAFT-FE	35.73 745	37.45 750	48.67 750	42.23 748	39.22 748	52.25 751	73.13 757	42.62 755	32.59 752	26.71 749	27.70 747	38.57 752	32.57 751	41.68 756	51.67 757	18.75 750	18.58 754	19.15 747	19.78 748	27.21 747	23.98 747

CasAABBNet	35.74 747	37.43 749	48.72 753	42.22 747	39.20 746	52.24 750	73.12 756	42.61 754	32.62 755	26.78 752	27.95 749	38.58 754	32.60 753	41.67 754	51.65 756	18.74 749	18.57 753	19.15 747	19.77 747	27.20 745	23.98 747

Hybrid-DGEV	35.78 748	37.50 753	48.96 756	42.25 750	39.20 746	52.33 755	73.10 754	42.63 757	32.52 751	26.62 748	28.31 754	38.50 751	32.87 754	41.67 754	51.55 753	18.77 753	18.56 752	19.18 751	19.83 751	27.20 745	23.97 746

FlowAnything	35.81 749	37.53 755	48.80 754	42.20 746	39.22 748	52.25 751	73.16 759	42.56 752	32.89 757	26.76 751	28.30 752	38.69 756	33.09 756	41.63 753	51.62 755	18.76 752	18.59 757	19.21 752	19.92 752	27.16 744	23.91 745

Selective-RAFT-Error	35.84 750	37.49 752	48.83 755	42.26 751	39.24 751	52.30 754	73.09 753	42.66 758	32.61 754	26.80 753	28.30 752	38.84 757	33.51 757	41.68 756	51.59 754	18.82 754	18.58 754	19.17 750	19.80 750	27.28 749	24.05 750

xxxxx1	36.64 751	19.51 740	24.21 737	61.66 754	64.63 756	27.28 744	40.10 749	20.25 741	18.63 743	14.07 741	12.97 736	17.26 735	17.36 741	21.70 742	27.93 746	13.18 744	18.50 748	111.26 760	133.37 760	29.24 751	39.73 753

tt_ll	36.64 751	19.51 740	24.21 737	61.66 754	64.63 756	27.28 744	40.10 749	20.25 741	18.63 743	14.07 741	12.97 736	17.26 735	17.36 741	21.70 742	27.93 746	13.18 744	18.50 748	111.26 760	133.37 760	29.24 751	39.73 753

ff	36.64 751	19.51 740	24.21 737	61.66 754	64.63 756	27.28 744	40.10 749	20.25 741	18.63 743	14.07 741	12.97 736	17.26 735	17.36 741	21.70 742	27.93 746	13.18 744	18.50 748	111.26 760	133.37 760	29.24 751	39.73 753

MEDIAN_ROB	37.38 754	40.85 758	40.60 746	32.31 744	31.85 744	27.20 743	24.55 739	29.10 750	33.19 758	42.09 760	41.76 758	33.35 748	34.39 758	39.78 751	37.07 750	43.64 759	44.10 760	44.12 756	43.40 758	41.51 757	42.76 758

AVERAGE_ROB	37.58 755	40.13 757	40.15 745	34.81 745	33.82 745	28.55 747	25.10 740	32.02 751	34.06 759	41.28 759	40.66 757	34.46 749	34.81 759	39.18 750	37.57 751	42.78 758	43.44 759	43.82 755	43.03 757	40.47 756	41.51 757

LSM0	38.95 756	37.60 756	48.58 749	43.57 753	91.06 759	52.57 756	72.57 752	43.17 759	32.63 756	26.97 754	27.97 750	38.65 755	32.94 755	41.86 759	51.78 759	18.89 755	18.41 747	19.13 746	19.63 745	27.29 750	33.77 752

PML	40.80 757	29.24 744	11.87 726	7.20 731	14.47 732	92.13 760	213.69 763	7.63 730	23.35 747	74.72 762	190.14 763	50.17 759	26.15 748	21.39 741	12.70 731	8.76 738	2.92 732	8.45 740	3.25 735	13.26 740	4.42 732

RSGM-EC	74.81 758	63.03 759	41.60 747	97.74 757	92.11 760	74.93 758	114.81 760	53.77 760	38.96 760	39.88 757	48.98 759	90.73 760	64.81 760	139.63 760	128.53 761	93.27 760	53.96 761	95.12 758	38.31 754	81.45 760	44.63 759

acva	74.81 758	63.03 759	41.60 747	97.74 757	92.11 760	74.93 758	114.81 760	53.77 760	38.96 760	39.88 757	48.98 759	90.73 760	64.81 760	139.63 760	128.53 761	93.27 760	53.96 761	95.12 758	38.31 754	81.45 760	44.63 759

Selective-IGEV-i16pa	78.59 760	120.99 761	16.46 728	1.04 691	0.66 676	181.07 762	2.17 724	153.90 763	139.75 763	56.45 761	153.05 761	107.32 762	157.92 763	200.46 763	96.57 760	94.09 762	1.23 724	2.69 726	0.31 633	0.96 693	84.68 761

test_example2	176.61 761	205.14 762	198.86 761	188.60 761	190.98 762	152.67 761	170.61 762	94.86 762	123.55 762	178.88 763	179.48 762	158.94 763	141.34 762	192.61 762	198.96 763	203.76 763	236.37 763	164.13 763	173.55 763	218.58 763	160.41 762

GS-Stereo							0.30 266	0.42 132	0.27 75	0.30 156	0.28 114	0.23 75	0.21 90	0.32 76	0.22 88	0.16 327	0.09 27	0.12 55	0.10 88	0.14 210	0.12 202

FSD					0.46 638	0.48 374	0.52 574	0.53 228	0.48 275	0.48 284	0.48 235	0.49 316	0.48 408	0.51 270	0.49 489	0.45 667	0.42 681	0.47 664	0.46 671	0.46 655

ccccc		429.19 763		507.10 762	501.20 763	356.95 763		380.82 764		334.51 764		372.86 764		499.17 764		561.44 764	431.22 764	334.28 764	290.86 764	540.88 764

ASD4		8.86 732

Low-res two-view benchmark