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 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 13	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 71	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 123	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 143	0.21 83	0.25 4	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 142	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 81	0.10 14	0.09 27	0.14 165	0.13 235	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 68	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 68	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 77	0.23 118	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 40	0.30 48	0.21 56	0.14 179	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 261	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 65	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 105	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.20 23	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 40	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 142	0.20 23	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 22	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.31 58	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 105	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.32 68	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.21 30	0.18 12	0.30 23	0.24 40	0.17 11	0.20 21	0.28 123	0.16 18	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 77	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.30 23	0.25 56	0.18 13	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.33 85	0.21 56	0.13 117	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 142	0.29 139	0.18 12	0.35 56	0.27 66	0.19 19	0.21 32	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.19 19	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 117	0.29 12	0.23 261	0.17 13	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 65	0.25 72	0.15 1	0.17 22	0.26 8	0.18 4	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.13 150	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.20 71	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 16	0.21 73	0.32 39	0.28 79	0.20 21	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.31 58	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
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 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.19 56	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.19 19	0.17 3	0.42 120	0.24 40	0.23 52	0.21 32	0.17 6	0.16 18	0.45 195	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 57	0.27 2	0.20 142	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 84	0.17 6	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 370	0.16 476	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 81	0.34 127	0.16 24	0.26 87	0.17 3	0.32 39	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 70	0.20 71	0.32 68	0.20 30	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 49	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 52	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 262	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 98	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 87	0.20 21	0.20 35	0.19 56	0.32 68	0.21 56	0.23 527	0.18 520	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 457

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 49	0.14 2	0.34 226	0.24 137	0.30 23	0.18 9	0.26 87	0.35 160	0.22 53	0.17 22	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.23 52	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 68	0.25 30	0.32 77	0.18 68	0.29 139	0.23 118	0.25 7	0.27 66	0.15 2	0.24 62	0.28 123	0.17 22	0.34 95	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 117	0.31 49	0.23 261	0.24 59	0.21 73	0.31 31	0.30 99	0.21 31	0.19 18	0.24 85	0.19 56	0.31 58	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 146	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 198	0.25 150	0.29 20	0.22 24	0.23 52	0.21 32	0.21 47	0.22 97	0.44 190	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 48	0.28 123	0.20 71	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 68	0.24 59	0.21 73	0.39 88	0.31 110	0.21 31	0.22 43	0.17 6	0.17 22	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 238	0.17 3	0.40 100	0.22 24	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.24 122	0.33 85	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	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 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.36 63	0.26 62	0.20 21	0.23 48	0.27 117	0.16 18	0.30 48	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 139	0.20 47	0.39 88	0.22 24	0.22 46	0.21 32	0.26 109	0.20 71	0.30 48	0.20 30	0.13 117	0.12 299	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.41 111	0.34 139	0.22 46	0.21 32	0.19 26	0.18 40	0.28 15	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 68	0.17 13	0.21 73	0.32 39	0.23 33	0.25 76	0.34 152	0.22 53	0.24 122	0.27 13	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 142	0.23 46	0.19 28	0.40 100	0.29 91	0.22 46	0.34 152	0.20 35	0.15 8	0.31 58	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 277	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 65	0.15 5	0.26 109	0.17 22	0.32 68	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.38 127	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

depth_test_26	0.21 47	0.14 25	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.16 9	0.20 47	0.30 23	0.23 33	0.27 107	0.37 175	0.22 53	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.18 405	0.14 412	0.15 217	0.15 311	0.15 268	0.14 291

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 142	0.26 87	0.19 28	0.38 80	0.43 223	0.21 31	0.21 32	0.27 117	0.17 22	0.36 109	0.23 120	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 296	0.27 195	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 123	0.29 202	0.32 68	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 47	0.19 233	0.29 81	0.31 49	0.17 38	0.25 77	0.23 118	0.36 63	0.28 79	0.27 107	0.24 62	0.18 20	0.21 83	0.40 142	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

asd	0.21 47	0.18 189	0.29 81	0.32 77	0.18 68	0.27 105	0.22 90	0.35 56	0.22 24	0.31 147	0.22 43	0.19 26	0.21 83	0.44 190	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 281	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 281	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 233	0.31 117	0.31 49	0.17 38	0.29 139	0.19 28	0.31 31	0.21 22	0.31 147	0.24 62	0.20 35	0.24 122	0.41 154	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 189	0.31 117	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.25 150	0.31 31	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.39 133	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 47	0.18 189	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 46	0.34 342	0.36 63	0.28 79	0.34 173	0.26 84	0.17 6	0.22 97	0.36 109	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 227	0.22 206	0.21 30	0.19 28	0.43 139	0.27 66	0.20 21	0.20 21	0.29 129	0.14 2	0.41 154	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 648	0.39 267	0.28 7	0.15 5	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 97	0.30 48	0.18 4	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 326	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 68	0.27 57	0.37 227	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.42 120	0.35 152	0.22 46	0.28 105	0.24 85	0.18 40	0.27 13	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 62	0.15 68	0.35 199	0.33 97	0.17 38	0.23 46	0.25 150	0.42 120	0.24 40	0.26 87	0.26 84	0.21 47	0.30 221	0.31 58	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 62	0.17 146	0.35 199	0.37 227	0.17 38	0.26 87	0.18 12	0.41 111	0.37 179	0.28 122	0.23 48	0.25 100	0.26 152	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 62	0.16 97	0.35 199	0.33 97	0.18 68	0.24 59	0.24 137	0.45 154	0.27 66	0.23 52	0.35 160	0.20 35	0.26 152	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

AdaDepth	0.22 62	0.17 146	0.32 138	0.37 227	0.18 68	0.34 226	0.22 90	0.33 50	0.23 33	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.20 71	0.56 298	0.21 56	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

qwe	0.22 62	0.18 189	0.28 73	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.21 73	0.38 80	0.32 124	0.35 183	0.30 120	0.20 35	0.20 71	0.43 178	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 62	0.18 189	0.31 117	0.31 49	0.18 68	0.31 178	0.18 12	0.32 39	0.31 110	0.31 147	0.37 175	0.20 35	0.22 97	0.45 195	0.24 137	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 62	0.21 325	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 62	0.21 325	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 62	0.21 325	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 62	0.17 146	0.30 96	0.31 49	0.19 98	0.43 328	0.24 137	0.35 56	0.24 40	0.31 147	0.27 92	0.17 6	0.22 97	0.37 119	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.29 81	0.30 24	0.18 68	0.27 105	0.23 118	0.37 71	0.28 79	0.31 147	0.26 84	0.22 53	0.26 152	0.50 247	0.24 137	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.30 96	0.32 77	0.16 24	0.28 127	0.38 428	0.38 80	0.35 152	0.32 162	0.33 140	0.17 6	0.18 40	0.29 29	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

monsterstereo	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 68	0.21 30	0.20 47	0.37 71	0.35 152	0.33 169	0.40 189	0.19 26	0.18 40	0.45 195	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.08 1

monsters	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.31 49	0.19 98	0.23 46	0.19 28	0.44 147	0.33 131	0.36 188	0.30 120	0.16 4	0.18 40	0.43 178	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.27 57	0.31 49	0.15 5	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.29 91	0.24 65	0.29 117	0.21 47	0.27 167	0.36 109	0.25 169	0.16 316	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 62	0.15 68	0.31 117	0.29 12	0.22 206	0.21 30	0.26 172	0.33 50	0.31 110	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 97	0.47 222	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60
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 62	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.20 142	0.61 448	0.21 73	0.30 23	0.31 110	0.23 52	0.19 18	0.18 20	0.18 40	0.41 154	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 79	0.16 97	0.45 353	0.35 172	0.17 38	0.33 209	0.27 195	0.38 80	0.26 62	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 280	0.46 213	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 79	0.16 97	0.41 292	0.35 172	0.17 38	0.38 277	0.25 150	0.36 63	0.25 56	0.23 52	0.31 134	0.24 85	0.35 280	0.43 178	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 79	0.17 146	0.39 267	0.34 127	0.18 68	0.38 277	0.20 47	0.36 63	0.26 62	0.24 65	0.28 105	0.25 100	0.35 280	0.25 4	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 79	0.17 146	0.30 96	0.35 172	0.16 24	0.35 238	0.25 150	0.40 100	0.30 99	0.25 76	0.24 62	0.25 100	0.36 308	0.41 154	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 79	0.16 97	0.37 232	0.34 127	0.16 24	0.24 59	0.24 137	0.43 139	0.36 162	0.26 87	0.27 92	0.23 70	0.35 280	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.36 201	0.17 38	0.26 87	0.26 172	0.33 50	0.30 99	0.27 107	0.30 120	0.23 70	0.34 274	0.42 165	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 79	0.17 146	0.40 281	0.36 201	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.35 56	0.27 66	0.27 107	0.23 48	0.29 129	0.34 274	0.31 58	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

aanet-new-24k	0.23 79	0.16 97	0.29 81	0.35 172	0.17 38	0.39 290	0.23 118	0.35 56	0.30 99	0.30 143	0.27 92	0.25 100	0.32 244	0.30 48	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.35 172	0.18 68	0.31 178	0.19 28	0.46 162	0.42 219	0.25 76	0.23 48	0.25 100	0.30 221	0.32 68	0.22 81	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.35 172	0.18 68	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.38 188	0.25 76	0.43 201	0.23 70	0.28 183	0.25 4	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 79	0.14 25	0.31 117	0.33 97	0.18 68	0.21 30	0.33 324	0.52 203	0.42 219	0.26 87	0.33 140	0.19 26	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 79	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 238	0.27 195	0.45 154	0.28 79	0.28 122	0.34 152	0.40 233	0.30 221	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 19	0.20 47	0.59 248	0.45 240	0.28 122	0.26 84	0.24 85	0.17 22	0.46 213	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 79	0.15 68	0.27 57	0.30 24	0.21 173	0.31 178	0.18 12	0.36 63	0.17 8	0.25 76	0.30 120	0.29 129	0.28 183	0.40 142	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 631	0.11 133

GEAStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 328	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.28 105	0.24 85	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GSStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 328	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

Zero-FE251	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.20 142	0.44 337	0.19 28	0.37 71	0.25 56	0.27 107	0.29 117	0.38 210	0.24 122	0.32 68	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

3.25w_new	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.39 298	0.21 173	0.18 16	0.21 73	0.34 53	0.26 62	0.28 122	0.51 239	0.28 123	0.29 202	0.26 8	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

AIO_rvc	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.19 98	0.26 87	0.33 324	0.40 100	0.22 24	0.26 87	0.24 62	0.34 172	0.15 8	0.51 255	0.24 137	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 79	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.30 158	0.39 450	0.38 80	0.25 56	0.25 76	0.28 105	0.32 154	0.22 97	0.38 127	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 79	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 91	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 97	0.40 142	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 268	0.86 679

Anonymus	0.24 104	0.14 25	0.29 81	0.37 227	0.23 261	0.30 158	0.22 90	0.39 88	0.32 124	0.23 52	0.20 21	0.38 210	0.26 152	0.45 195	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.12 100	0.13 243

TS12	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.37 227	0.17 38	0.32 198	0.26 172	0.42 120	0.24 40	0.31 147	0.51 239	0.25 100	0.27 167	0.40 142	0.29 263	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 104	0.16 97	0.48 404	0.36 201	0.17 38	0.39 290	0.24 137	0.36 63	0.30 99	0.24 65	0.25 72	0.26 109	0.32 244	0.45 195	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 104	0.17 146	0.51 446	0.36 201	0.16 24	0.26 87	0.29 234	0.36 63	0.29 91	0.22 46	0.29 117	0.23 70	0.37 318	0.42 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 104	0.19 233	0.39 267	0.41 380	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.41 111	0.37 179	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.12 61	0.08 2	0.14 165	0.11 148	0.16 326	0.11 133

Foundation-i1b	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 296	0.26 172	0.48 175	0.25 56	0.31 147	0.33 140	0.40 233	0.30 221	0.35 105	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.25 56	0.33 169	0.35 160	0.40 233	0.30 221	0.34 95	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LiteMatch	0.24 104	0.17 146	0.24 16	0.37 227	0.20 142	0.27 105	0.27 195	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.40 343	0.29 29	0.43 422	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 291

Selective-IGEV-i32	0.24 104	0.18 189	0.35 199	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 333	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.32 77	0.21 173	0.64 476	0.19 28	0.31 31	0.37 179	0.23 52	0.30 120	0.27 117	0.19 56	0.47 222	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

gasm-f	0.24 104	0.16 97	0.27 57	0.33 97	0.25 328	0.25 77	0.36 389	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.35 160	0.24 85	0.30 221	0.36 109	0.23 120	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.12 193

3w_stereo	0.24 104	0.20 281	0.37 232	0.33 97	0.16 24	0.32 198	0.42 489	0.41 111	0.38 188	0.31 147	0.27 92	0.16 4	0.26 152	0.34 95	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

1w_stereo	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.34 127	0.18 68	0.31 178	0.41 478	0.40 100	0.43 223	0.31 147	0.38 179	0.17 6	0.24 122	0.45 195	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 104	0.18 189	0.40 281	0.39 298	0.20 142	0.22 35	0.27 195	0.32 39	0.36 162	0.26 87	0.44 203	0.22 53	0.16 18	0.37 119	0.27 219	0.11 36	0.12 299	0.16 256	0.15 311	0.13 150	0.09 6

HUF	0.24 104	0.16 97	0.33 159	0.32 77	0.18 68	0.25 77	0.40 462	0.42 120	0.34 139	0.25 76	0.23 48	0.32 154	0.28 183	0.34 95	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

GIP-stereo	0.24 104	0.18 189	0.30 96	0.37 227	0.24 295	0.26 87	0.20 47	0.46 162	0.36 162	0.24 65	0.39 184	0.35 187	0.20 71	0.31 58	0.21 56	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

RAStereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.40 342	0.21 173	0.23 46	0.26 172	0.42 120	0.45 240	0.23 52	0.34 152	0.30 143	0.19 56	0.34 95	0.25 169	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

IGEV++	0.24 104	0.17 146	0.31 117	0.38 266	0.22 206	0.24 59	0.22 90	0.50 190	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.30 143	0.22 97	0.31 58	0.28 242	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.13 243

Selective-IGEV	0.24 104	0.18 189	0.35 199	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 333	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

PhaseNet	0.25 123	0.16 97	0.31 117	0.35 172	0.22 206	0.33 209	0.22 90	0.45 154	0.33 131	0.21 31	0.28 105	0.38 210	0.23 111	0.42 165	0.28 242	0.13 117	0.10 95	0.15 217	0.15 311	0.13 150	0.12 193

aanet-new-10k	0.25 123	0.18 189	0.44 340	0.38 266	0.18 68	0.45 346	0.21 73	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.31 134	0.25 100	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 326	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 123	0.19 233	0.38 245	0.38 266	0.17 38	0.18 16	0.25 150	0.52 203	0.49 265	0.28 122	0.30 120	0.21 47	0.33 262	0.33 85	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 367	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 123	0.19 233	0.32 138	0.37 227	0.20 142	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.39 200	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 274	0.49 239	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.38 266	0.20 142	0.46 351	0.27 195	0.41 111	0.34 139	0.28 122	0.38 179	0.24 85	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.14 25	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.44 337	0.25 150	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.35 160	0.37 201	0.35 280	0.28 15	0.26 199	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 582

zero-FE	0.25 123	0.15 68	0.30 96	0.35 172	0.29 466	0.19 19	0.20 47	0.35 56	0.31 110	0.26 87	0.27 92	0.29 129	0.29 202	0.33 85	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.64 666	0.12 193

GASTEREO	0.25 123	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.20 142	0.22 35	0.30 254	0.43 139	0.31 110	0.37 195	0.33 140	0.22 53	0.35 280	0.41 154	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MSCF	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.39 298	0.20 142	0.20 23	0.31 282	0.43 139	0.31 110	0.36 188	0.33 140	0.23 70	0.35 280	0.36 109	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.31 527	0.24 16	0.51 574	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.40 100	0.37 179	0.26 87	0.24 62	0.24 85	0.31 238	0.44 190	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 202	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 123	0.16 97	0.34 182	0.39 298	0.27 411	0.33 209	0.20 47	0.38 80	0.36 162	0.26 87	0.31 134	0.25 100	0.21 83	0.48 233	0.24 137	0.20 465	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.17 367	0.15 325

fffft	0.25 123	0.17 146	0.37 232	0.36 201	0.22 206	0.28 127	0.36 389	0.42 120	0.24 40	0.36 188	0.23 48	0.27 117	0.22 97	0.52 262	0.27 219	0.12 61	0.09 27	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 123	0.18 189	0.34 182	0.37 227	0.18 68	0.28 127	0.30 254	0.48 175	0.27 66	0.29 135	0.30 120	0.32 154	0.17 22	0.52 262	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.10 60

RSM++	0.25 123	0.18 189	0.34 182	0.36 201	0.20 142	0.28 127	0.30 254	0.51 193	0.32 124	0.25 76	0.22 43	0.37 201	0.21 83	0.50 247	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.10 60

RSM	0.25 123	0.18 189	0.33 159	0.36 201	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.51 193	0.27 66	0.26 87	0.23 48	0.39 219	0.21 83	0.56 298	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 582

MoCha-V2	0.25 123	0.15 68	0.29 81	0.40 342	0.18 68	0.27 105	0.26 172	0.49 180	0.27 66	0.36 188	0.27 92	0.33 168	0.35 280	0.49 239	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

EGLCR-Stereo	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.34 127	0.20 142	0.35 238	0.20 47	0.52 203	0.36 162	0.28 122	0.27 92	0.41 245	0.18 40	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.13 150	0.11 133

DNS	0.26 142	0.17 146	0.36 214	0.37 227	0.22 206	0.33 209	0.23 118	0.47 166	0.30 99	0.34 173	0.34 152	0.45 279	0.24 122	0.28 15	0.21 56	0.19 439	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.16 326	0.16 375

DF	0.26 142	0.15 68	0.38 245	0.35 172	0.19 98	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.27 66	0.29 135	0.49 225	0.50 307	0.22 97	0.48 233	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new	0.26 142	0.19 233	0.34 182	0.38 266	0.25 328	0.51 372	0.24 137	0.40 100	0.30 99	0.27 107	0.27 92	0.23 70	0.36 308	0.43 178	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.10 83	0.15 268	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 206	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 261	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.34 127	0.21 173	0.33 209	0.31 282	0.45 154	0.45 240	0.40 229	0.54 258	0.24 85	0.18 40	0.36 109	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 206	0.34 226	0.31 282	0.48 175	0.50 271	0.39 220	0.54 258	0.23 70	0.19 56	0.29 29	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

Foundation-i1	0.26 142	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 173	0.39 290	0.26 172	0.60 260	0.38 188	0.35 183	0.38 179	0.44 276	0.29 202	0.32 68	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 142	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.21 173	0.35 238	0.36 389	0.44 147	0.41 208	0.38 207	0.54 258	0.22 53	0.21 83	0.28 15	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

NLSM3	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.38 266	0.21 173	0.34 226	0.27 195	0.57 233	0.47 253	0.28 122	0.35 160	0.29 129	0.24 122	0.42 165	0.27 219	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.12 100	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 142	0.15 68	0.30 96	0.36 201	0.29 466	0.19 19	0.20 47	0.32 39	0.31 110	0.26 87	0.26 84	0.29 129	0.29 202	0.38 127	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.70 669	0.12 193

Replicate-Monster	0.26 142	0.15 68	1.07 616	0.30 24	0.17 38	0.38 277	0.19 28	0.43 139	0.39 200	0.23 52	0.21 32	0.23 70	0.21 83	0.45 195	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 291

S2M2_L	0.26 142	0.22 366	0.33 159	0.31 49	0.25 328	0.24 59	0.13 1	0.35 56	0.41 208	0.25 76	0.36 170	0.30 143	0.25 135	0.30 48	0.26 199	0.22 509	0.19 539	0.17 303	0.19 463	0.21 475	0.18 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 142	0.18 189	0.34 182	0.35 172	0.24 295	0.23 46	0.28 225	0.51 193	0.36 162	0.31 147	0.36 170	0.37 201	0.20 71	0.57 310	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

SCV	0.26 142	0.19 233	0.33 159	0.35 172	0.21 173	0.27 105	0.34 342	0.56 225	0.28 79	0.24 65	0.28 105	0.37 201	0.23 111	0.49 239	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.15 268	0.11 133

castereo++	0.26 142	0.16 97	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.75 524	0.20 47	0.37 71	0.47 253	0.23 52	0.23 48	0.35 187	0.28 183	0.39 133	0.19 12	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.09 13	0.11 36	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 142	0.19 233	0.35 199	0.35 172	0.22 206	0.36 252	0.32 312	0.39 88	0.34 139	0.37 195	0.30 120	0.33 168	0.24 122	0.53 271	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.11 133

mms	0.26 142	0.21 325	0.33 159	0.37 227	0.25 328	0.30 158	0.33 324	0.40 100	0.32 124	0.28 122	0.34 152	0.34 172	0.20 71	0.45 195	0.26 199	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.11 133

ours_stereo	0.26 142	0.21 325	0.33 159	0.38 266	0.23 261	0.30 158	0.33 324	0.42 120	0.38 188	0.26 87	0.34 152	0.35 187	0.23 111	0.47 222	0.27 219	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.10 60

Occ-G	0.26 142	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.41 111	0.31 110	0.29 135	0.43 201	0.49 301	0.25 135	0.47 222	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.12 193

gcap-zeroshot	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 206	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 246	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 206	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 261	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

MaDis-Stereo	0.26 142	0.18 189	0.36 214	0.36 201	0.26 376	0.27 105	0.27 195	0.43 139	0.35 152	0.27 107	0.26 84	0.41 245	0.28 183	0.40 142	0.28 242	0.16 316	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.12 193

testlalala	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 206	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 246	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 142	0.22 366	0.36 214	0.48 529	0.22 206	0.20 23	0.29 234	0.51 193	0.44 231	0.28 122	0.23 48	0.42 256	0.26 152	0.29 29	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193
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	0.27 166	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 206	0.22 35	0.31 282	0.39 88	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 291

tt45	0.27 166	0.17 146	0.34 182	0.35 172	0.23 261	0.38 277	0.28 225	0.46 162	0.28 79	0.40 229	0.27 92	0.38 210	0.25 135	0.57 310	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.12 100	0.14 291

999	0.27 166	0.16 97	0.35 199	0.36 201	0.24 295	0.31 178	0.27 195	0.49 180	0.38 188	0.26 87	0.30 120	0.39 219	0.23 111	0.63 389	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.14 291

Pointernet	0.27 166	0.14 25	0.33 159	0.35 172	0.23 261	0.35 238	0.21 73	0.72 370	0.38 188	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.25 135	0.36 109	0.25 169	0.15 257	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

trnet	0.27 166	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 264	0.23 118	0.52 203	0.72 375	0.42 241	0.51 239	0.34 172	0.26 152	0.39 133	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 166	0.17 146	0.37 232	0.40 342	0.27 411	0.30 158	0.28 225	0.39 88	0.31 110	0.29 135	0.46 212	0.27 117	0.25 135	0.47 222	0.34 319	0.17 370	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.14 202	0.12 193

AEACV	0.27 166	0.17 146	0.31 117	0.34 127	0.45 615	0.26 87	0.28 225	0.37 71	0.32 124	0.30 143	0.46 212	0.31 151	0.37 318	0.36 109	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.11 133

LoS_RVC	0.27 166	0.16 97	0.27 57	0.32 77	0.30 485	0.44 337	0.34 342	0.41 111	0.33 131	0.31 147	0.51 239	0.29 129	0.32 244	0.36 109	0.28 242	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 457

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 174	0.51 617	1.28 640	0.31 49	0.19 98	0.22 35	0.22 90	0.45 154	0.28 79	0.23 52	0.32 137	0.25 100	0.24 122	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 174	0.23 388	1.22 635	0.34 127	0.21 173	0.29 139	0.21 73	0.41 111	0.33 131	0.24 65	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.33 85	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 174	0.16 97	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 158	0.27 195	0.50 190	0.65 339	0.32 162	0.47 218	0.42 256	0.24 122	0.41 154	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 291

water-stereo	0.28 174	0.14 25	0.29 81	0.35 172	0.19 98	0.36 252	0.23 118	0.62 273	0.38 188	0.39 220	0.62 290	0.41 245	0.35 280	0.28 15	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.12 100	0.10 60

castereo	0.28 174	0.16 97	0.32 138	0.35 172	0.21 173	0.40 296	0.42 489	0.50 190	0.66 343	0.26 87	0.41 192	0.37 201	0.36 308	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

fffy	0.28 174	0.21 325	0.34 182	0.37 227	0.23 261	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.41 208	0.32 162	0.37 175	0.39 219	0.27 167	0.50 247	0.27 219	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

WCG-NET	0.28 174	0.15 68	0.33 159	0.33 97	0.19 98	0.33 209	0.27 195	0.39 88	0.80 435	0.46 259	0.49 225	0.39 219	0.25 135	0.40 142	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 174	0.15 68	0.42 313	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 287	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 233	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

MGS-Stereo	0.28 174	0.19 233	0.40 281	0.36 201	0.23 261	0.37 264	0.30 254	0.39 88	0.44 231	0.31 147	0.51 239	0.40 233	0.24 122	0.43 178	0.26 199	0.15 257	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.13 243

GCAPDPT-zeroshot	0.28 174	0.15 68	0.42 313	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 287	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 233	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

GCAP-Stereo	0.28 174	0.19 233	0.40 281	0.38 266	0.19 98	0.38 277	0.23 118	0.57 233	0.41 208	0.45 252	0.49 225	0.39 219	0.27 167	0.33 85	0.23 120	0.14 179	0.12 299	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.11 133

CES	0.28 174	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 666	0.37 264	0.27 195	0.48 175	0.46 246	0.34 173	0.48 221	0.27 117	0.22 97	0.39 133	0.23 120	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.13 150	0.17 402

MC-Stereo	0.28 174	0.17 146	0.32 138	0.38 266	0.20 142	0.26 87	0.26 172	0.49 180	0.37 179	0.37 195	0.61 286	0.41 245	0.31 238	0.55 285	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 174	0.24 426	0.39 267	0.50 558	0.29 466	0.20 23	0.31 282	0.49 180	0.38 188	0.24 65	0.27 92	0.46 287	0.31 238	0.39 133	0.30 270	0.14 179	0.15 444	0.16 256	0.13 235	0.16 326	0.15 325

CREStereo	0.28 174	0.15 68	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 264	0.25 150	0.51 193	0.72 375	0.42 241	0.51 239	0.32 154	0.26 152	0.38 127	0.25 169	0.16 316	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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	0.29 189	0.19 233	0.35 199	0.40 342	0.23 261	0.27 105	0.33 324	0.63 282	0.39 200	0.45 252	0.60 281	0.39 219	0.18 40	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

DA	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

GGEV	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 189	0.19 233	0.39 267	0.47 521	0.26 376	0.46 351	0.25 150	0.43 139	0.31 110	0.29 135	0.26 84	0.35 187	0.26 152	0.40 142	0.37 375	0.21 482	0.15 444	0.22 490	0.26 588	0.16 326	0.16 375

depthmonostereo	0.29 189	0.14 25	0.31 117	0.35 172	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 339	0.57 304	0.35 183	0.42 195	0.31 151	0.35 280	0.35 105	0.27 219	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 188	0.11 36	0.10 60

HART	0.29 189	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.21 173	0.32 198	0.26 172	0.62 273	0.31 110	0.33 169	0.65 300	0.41 245	0.22 97	0.55 285	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 268	0.11 133

ff7	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.36 201	0.26 376	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 333	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 325

IGEVStereo-DCA	0.29 189	0.22 366	0.38 245	0.35 172	0.27 411	0.37 264	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 255	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.12 188	0.13 150	0.15 325

ffff	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.36 201	0.26 376	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 333	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 325

rrr	0.29 189	0.22 366	0.41 292	0.35 172	0.27 411	0.37 264	0.32 312	0.52 203	0.42 219	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 255	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.14 291

11t	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.36 201	0.26 376	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 333	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 325

anonymousdsp	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.37 227	0.25 328	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 351	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 325

LoS	0.29 189	0.15 68	0.30 96	0.29 12	0.18 68	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.72 375	0.34 173	0.52 251	0.41 245	0.28 183	0.47 222	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.35 172	0.24 295	0.32 198	0.43 497	0.57 233	0.37 179	0.33 169	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.57 310	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.13 243

ccc-4	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.36 201	0.26 376	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 333	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 325

IGEV-Stereo	0.29 189	0.21 325	0.38 245	0.37 227	0.25 328	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 351	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 325
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 189	0.19 233	0.27 57	0.44 467	0.19 98	0.31 178	0.26 172	0.47 166	0.43 223	0.37 195	0.47 218	0.41 245	0.23 111	0.50 247	0.34 319	0.14 179	0.18 520	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.13 243

test_xeample3	0.29 189	0.21 325	0.41 292	0.35 172	0.26 376	0.35 238	0.32 312	0.56 225	0.36 162	0.43 245	0.32 137	0.34 172	0.28 183	0.54 278	0.23 120	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.13 243

DN	0.30 207	0.17 146	0.33 159	0.37 227	0.26 376	0.35 238	0.27 195	0.54 218	0.55 294	0.32 162	0.42 195	0.50 307	0.23 111	0.39 133	0.22 81	0.21 482	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 367	0.18 422

PSi22	0.30 207	0.18 189	0.30 96	0.36 201	0.19 98	0.30 158	0.19 28	0.42 120	0.73 382	0.27 107	0.32 137	0.57 341	0.43 359	0.77 499	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

Anonymus123	0.30 207	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 206	0.64 476	0.31 282	0.54 218	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 291

DilatedVolume-Stereo	0.30 207	0.15 68	0.34 182	0.33 97	0.20 142	0.53 386	0.25 150	0.56 225	0.43 223	0.56 303	0.50 229	0.35 187	0.29 202	0.49 239	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 207	0.18 189	0.39 267	0.40 342	0.24 295	0.42 323	0.42 489	0.63 282	0.41 208	0.37 195	0.35 160	0.32 154	0.26 152	0.53 271	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.15 268	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 207	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.18 68	0.32 198	0.20 47	0.63 282	0.68 354	0.50 275	0.52 251	0.51 313	0.30 221	0.45 195	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

CASnet	0.30 207	0.20 281	0.33 159	0.41 380	0.16 24	0.26 87	0.24 137	0.52 203	0.53 283	0.52 287	0.54 258	0.39 219	0.24 122	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.22 490	0.18 432	0.18 396	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 207	0.15 68	0.31 117	0.30 24	0.17 38	0.55 399	0.23 118	0.44 147	0.55 294	0.59 311	0.68 316	0.37 201	0.26 152	0.35 105	0.27 219	0.15 257	0.16 476	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 291

rvit_stereo_0081_aga	0.31 215	0.28 501	0.44 340	0.42 426	0.29 466	0.34 226	0.31 282	0.44 147	0.40 204	0.39 220	0.44 203	0.40 233	0.32 244	0.42 165	0.29 263	0.23 527	0.17 496	0.19 400	0.16 348	0.20 451	0.15 325

rvit_stereo_0080	0.31 215	0.25 452	0.40 281	0.39 298	0.28 436	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 303	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 499	0.15 325

WCG-NET（raft）	0.31 215	0.15 68	0.36 214	0.32 77	0.19 98	0.35 238	0.27 195	0.51 193	0.78 424	0.45 252	0.55 268	0.48 295	0.27 167	0.54 278	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

whm_eth	0.31 215	0.25 452	0.40 281	0.39 298	0.28 436	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 303	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 499	0.15 325

plain	0.31 215	0.20 281	0.50 431	0.39 298	0.29 466	0.27 105	0.30 254	0.44 147	0.35 152	0.31 147	0.66 307	0.30 143	0.31 238	0.65 411	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.17 367	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 215	0.18 189	0.37 232	0.41 380	0.31 507	0.28 127	0.23 118	0.47 166	0.42 219	0.31 147	0.63 291	0.36 197	0.35 280	0.57 310	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 396	0.14 291

SE	0.32 221	0.26 469	0.34 182	0.34 127	0.21 173	0.50 367	0.33 324	0.58 241	0.52 279	0.51 280	0.54 258	0.32 154	0.35 280	0.31 58	0.25 169	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.16 348	0.21 475	0.18 422

GGDA	0.32 221	0.18 189	0.32 138	0.31 49	0.21 173	0.31 178	0.26 172	0.59 248	0.66 343	0.50 275	0.68 316	0.40 233	0.36 308	0.55 285	0.35 338	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.15 268	0.15 325

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 221	0.38 572	2.34 679	0.33 97	0.19 98	0.20 23	0.22 90	0.43 139	0.29 91	0.22 46	0.25 72	0.22 53	0.26 152	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

RT-Monster	0.32 221	0.17 146	0.30 96	0.34 127	0.26 376	0.38 277	0.20 47	0.56 225	0.76 405	0.61 323	0.64 297	0.49 301	0.28 183	0.41 154	0.30 270	0.14 179	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 243

WQFJA1	0.32 221	0.19 233	0.34 182	0.39 298	0.26 376	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 253	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.50 247	0.42 414	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 243

WQFJX	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.27 411	0.60 445	0.30 254	0.53 215	0.47 253	0.39 220	0.38 179	0.34 172	0.33 262	0.61 366	0.40 400	0.14 179	0.17 496	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.14 291

NLMM	0.32 221	0.19 233	0.34 182	0.39 298	0.26 376	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 253	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.49 239	0.42 414	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 243

NLSM1	0.32 221	0.18 189	0.34 182	0.39 298	0.25 328	0.66 488	0.27 195	0.57 233	0.50 271	0.37 195	0.53 255	0.29 129	0.28 183	0.54 278	0.32 289	0.16 316	0.17 496	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.12 193

FE-Mocha	0.32 221	0.19 233	0.50 431	0.38 266	0.27 411	0.30 158	0.20 47	0.71 364	0.36 162	0.65 357	0.56 271	0.54 327	0.25 135	0.38 127	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.16 348	0.13 150	0.12 193

rvit_stereo_0081	0.32 221	0.24 426	0.47 383	0.43 447	0.26 376	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 294	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 303	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 432	0.13 243

rvit_stereo_0082	0.32 221	0.24 426	0.47 383	0.43 447	0.26 376	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 294	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 303	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 432	0.13 243

RAFT-Stereo-weight	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.22 206	0.26 87	0.29 234	0.67 320	0.80 435	0.53 290	0.51 239	0.58 350	0.20 71	0.47 222	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.11 133

CAS++	0.32 221	0.24 426	0.36 214	0.37 227	0.26 376	0.28 127	0.23 118	0.87 444	0.50 271	0.47 266	0.45 207	0.26 109	0.21 83	0.49 239	0.24 137	0.23 527	0.19 539	0.22 490	0.17 404	0.21 475	0.16 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 221	0.22 366	0.34 182	0.42 426	0.28 436	0.40 296	0.50 540	0.72 370	0.37 179	0.37 195	0.34 152	0.32 154	0.31 238	0.59 351	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 367	0.16 375

MSKI-zero shot	0.32 221	0.17 146	0.34 182	0.39 298	0.21 173	0.32 198	0.22 90	0.61 268	0.43 223	0.52 287	0.64 297	0.61 377	0.20 71	0.74 481	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.12 100	0.12 193

iRaftStereo_RVC	0.32 221	0.19 233	0.37 232	0.39 298	0.22 206	0.31 178	0.29 234	0.68 330	0.51 276	0.49 271	0.66 307	0.37 201	0.23 111	0.45 195	0.33 303	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.15 268	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 221	0.15 68	0.23 6	0.31 49	0.24 295	0.27 105	0.22 90	0.46 162	0.88 484	0.46 259	0.80 378	0.30 143	0.26 152	0.36 109	0.33 303	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 672	0.13 150	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	0.32 221	0.53 628	0.26 44	0.51 574	0.20 142	0.37 264	0.24 137	0.40 100	0.73 382	0.54 296	0.69 320	0.31 151	0.25 135	0.32 68	0.27 219	0.16 316	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

PMTNet	0.32 221	0.16 97	0.24 16	0.29 12	0.18 68	0.45 346	0.22 90	0.56 225	0.63 326	0.46 259	0.54 258	0.39 219	0.34 274	0.48 233	0.24 137	0.75 677	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

ManiGeoR	0.33 240	0.17 146	0.43 328	0.31 49	0.22 206	0.40 296	0.27 195	0.73 381	0.49 265	0.40 229	0.63 291	0.40 233	0.32 244	0.62 376	0.41 406	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 375

HLf10	0.33 240	0.17 146	0.43 328	0.31 49	0.22 206	0.40 296	0.27 195	0.73 381	0.49 265	0.40 229	0.63 291	0.40 233	0.32 244	0.62 376	0.41 406	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 375

HLf8	0.33 240	0.17 146	0.39 267	0.30 24	0.22 206	0.43 328	0.27 195	0.71 364	0.67 348	0.44 248	0.60 281	0.36 197	0.30 221	0.58 333	0.35 338	0.18 405	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 367	0.18 422

TestStereo_HL2	0.33 240	0.18 189	0.33 159	0.31 49	0.22 206	0.32 198	0.25 150	0.58 241	0.61 311	0.54 296	0.68 316	0.41 245	0.36 308	0.57 310	0.36 356	0.16 316	0.11 227	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.16 375

WQFJX1	0.33 240	0.19 233	0.34 182	0.41 380	0.28 436	0.53 386	0.33 324	0.51 193	0.50 271	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.31 238	0.69 448	0.39 392	0.15 257	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.14 291

NLMM1	0.33 240	0.21 325	0.36 214	0.41 380	0.25 328	0.55 399	0.33 324	0.55 221	0.63 326	0.42 241	0.44 203	0.30 143	0.25 135	0.63 389	0.38 384	0.16 316	0.18 520	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.13 243

xyz-stereo-finetune	0.33 240	0.18 189	0.36 214	0.33 97	0.18 68	0.57 420	0.31 282	0.58 241	0.69 361	0.45 252	0.54 258	0.38 210	0.33 262	0.56 298	0.36 356	0.12 61	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

MM-Stereo_test1	0.33 240	0.19 233	0.36 214	0.41 380	0.23 261	0.36 252	0.45 509	0.58 241	0.54 287	0.60 315	0.50 229	0.38 210	0.37 318	0.60 357	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.12 193

tg	0.33 240	0.18 189	0.37 232	0.39 298	0.22 206	0.38 277	0.26 172	0.70 355	0.56 302	0.47 266	0.65 300	0.42 256	0.24 122	0.55 285	0.33 303	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.14 202	0.11 133

model_zeroshot	0.33 240	0.18 189	0.48 404	0.39 298	0.28 436	0.45 346	0.25 150	0.63 282	0.45 240	0.61 323	0.50 229	0.51 313	0.25 135	0.45 195	0.26 199	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 243

rvit_stereo_ft	0.33 240	0.25 452	0.47 383	0.52 587	0.32 524	0.33 209	0.47 521	0.49 180	0.50 271	0.34 173	0.41 192	0.41 245	0.32 244	0.48 233	0.34 319	0.22 509	0.14 412	0.19 400	0.18 432	0.19 432	0.14 291

4D-IteraStereo	0.33 240	0.18 189	0.40 281	0.40 342	0.24 295	0.32 198	0.27 195	0.58 241	0.72 375	0.65 357	0.54 258	0.42 256	0.23 111	0.45 195	0.28 242	0.14 179	0.09 27	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.11 133

HLF11	0.34 252	0.17 146	0.42 313	0.30 24	0.23 261	0.36 252	0.22 90	0.69 339	0.48 261	0.49 271	0.66 307	0.43 265	0.37 318	0.70 455	0.45 449	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.17 402

TestStereo_HLe17	0.34 252	0.17 146	0.46 370	0.32 77	0.21 173	0.42 323	0.31 282	0.70 355	0.66 343	0.46 259	0.68 316	0.36 197	0.30 221	0.61 366	0.36 356	0.16 316	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.15 325

TestStereo-Hl	0.34 252	0.20 281	0.32 138	0.32 77	0.22 206	0.32 198	0.27 195	0.64 297	0.59 307	0.50 275	0.67 313	0.46 287	0.45 375	0.60 357	0.34 319	0.14 179	0.11 227	0.13 108	0.13 235	0.15 268	0.15 325

NLCSM	0.34 252	0.21 325	0.34 182	0.44 467	0.29 466	0.54 393	0.36 389	0.52 203	0.47 253	0.46 259	0.37 175	0.34 172	0.34 274	0.71 461	0.41 406	0.16 316	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.17 367	0.16 375

IGEV-FE	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 436	0.30 158	0.25 150	0.74 385	0.31 110	0.62 327	0.57 273	0.54 327	0.25 135	0.53 271	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 252	0.19 233	0.31 117	0.41 380	0.25 328	0.35 238	0.44 506	0.72 370	0.92 514	0.46 259	0.52 251	0.41 245	0.29 202	0.44 190	0.28 242	0.16 316	0.15 444	0.17 303	0.13 235	0.14 202	0.13 243

rvit_stereo_0083	0.34 252	0.24 426	0.50 431	0.44 467	0.27 411	0.34 226	0.35 367	0.45 154	0.62 315	0.37 195	0.47 218	0.42 256	0.35 280	0.40 142	0.36 356	0.22 509	0.20 551	0.20 433	0.17 404	0.20 451	0.14 291

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 252	0.27 487	0.45 353	0.36 201	0.25 328	0.48 360	0.30 254	0.58 241	0.90 502	0.42 241	0.36 170	0.30 143	0.29 202	0.49 239	0.30 270	0.16 316	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.18 396	0.15 325

AE-Stereo	0.34 252	0.21 325	0.42 313	0.48 529	0.31 507	0.48 360	0.35 367	0.61 268	0.62 315	0.32 162	0.55 268	0.52 319	0.27 167	0.47 222	0.29 263	0.13 117	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 436	0.30 158	0.25 150	0.74 385	0.31 110	0.62 327	0.57 273	0.54 327	0.25 135	0.53 271	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

RAFT-Test	0.34 252	0.18 189	0.37 232	0.38 266	0.23 261	0.50 367	0.23 118	0.69 339	0.40 204	0.60 315	0.85 413	0.61 377	0.28 183	0.46 213	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CAS	0.34 252	0.13 4	0.25 30	1.28 684	0.30 485	0.46 351	0.38 428	0.48 175	0.47 253	0.34 173	0.52 251	0.24 85	0.19 56	0.29 29	0.27 219	0.69 675	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 325

test-3	0.34 252	0.16 97	0.43 328	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.22 90	0.63 282	0.78 424	0.71 402	0.45 207	0.64 392	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 252	0.16 97	0.43 328	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.23 118	0.63 282	0.78 424	0.68 381	0.45 207	0.64 392	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

cross-raft	0.34 252	0.20 281	0.37 232	0.44 467	0.23 261	0.32 198	0.35 367	0.74 385	0.40 204	0.60 315	0.77 353	0.57 341	0.27 167	0.43 178	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.11 133

raftrobust	0.34 252	0.19 233	0.36 214	0.41 380	0.27 411	0.30 158	0.25 150	0.71 364	0.63 326	0.58 309	0.55 268	0.45 279	0.46 382	0.51 255	0.29 263	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.13 243

EAI-Stereo	0.34 252	0.19 233	0.44 340	0.39 298	0.21 173	0.31 178	0.30 254	1.15 567	0.30 99	0.49 271	0.75 343	0.36 197	0.28 183	0.62 376	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.13 150	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 252	0.17 146	0.45 353	0.39 298	0.22 206	0.35 238	0.23 118	0.73 381	0.84 458	0.65 357	0.54 258	0.57 341	0.28 183	0.46 213	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 252	0.17 146	0.44 340	0.39 298	0.23 261	0.34 226	0.22 90	0.70 355	0.75 396	0.60 315	0.59 279	0.58 350	0.29 202	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.12 193

ACVNet-DCA	0.35 271	0.23 388	0.33 159	0.41 380	0.22 206	0.55 399	0.38 428	0.85 433	0.54 287	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 397	0.57 310	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 396	0.17 402

EKT-Stereo	0.35 271	0.23 388	0.39 267	0.43 447	0.29 466	0.38 277	0.31 282	0.69 339	0.64 334	0.45 252	0.63 291	0.49 301	0.27 167	0.56 298	0.33 303	0.18 405	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.16 326	0.16 375

Any-RAFT	0.35 271	0.16 97	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.52 378	0.22 90	0.88 449	0.73 382	0.53 290	0.73 332	0.64 392	0.28 183	0.46 213	0.24 137	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 193

HH	0.35 271	0.20 281	0.47 383	0.40 342	0.25 328	0.33 209	0.31 282	0.76 399	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 477	0.44 370	0.71 461	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HanStereo	0.35 271	0.20 281	0.47 383	0.40 342	0.25 328	0.33 209	0.31 282	0.76 399	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 477	0.44 370	0.71 461	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

LL-Strereo2	0.35 271	0.24 426	0.48 404	0.41 380	0.26 376	0.35 238	0.24 137	0.67 320	0.44 231	0.54 296	0.51 239	0.66 410	0.25 135	0.66 420	0.30 270	0.14 179	0.12 299	0.23 511	0.20 490	0.18 396	0.13 243

anonymousdsp2	0.35 271	0.20 281	0.43 328	0.37 227	0.24 295	0.48 360	0.31 282	0.86 437	0.65 339	0.55 300	0.50 229	0.50 307	0.34 274	0.56 298	0.31 279	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.16 326	0.14 291

Selective-RAFT	0.35 271	0.23 388	0.51 446	0.44 467	0.21 173	0.64 476	0.27 195	0.59 248	0.63 326	0.40 229	0.38 179	0.55 332	0.40 343	0.57 310	0.35 338	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.16 326	0.13 243

RCA-Stereo	0.35 271	0.17 146	0.34 182	0.38 266	0.22 206	0.31 178	0.34 342	0.68 330	1.24 619	0.45 252	0.65 300	0.47 290	0.43 359	0.38 127	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.58 350	0.38 324	0.58 333	0.36 356	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325
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	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.58 350	0.38 324	0.56 298	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

ROB_FTStereo_v2	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.57 341	0.38 324	0.57 310	0.36 356	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

ROB_FTStereo	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.25 77	0.21 73	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.58 350	0.38 324	0.57 310	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

HUI-Stereo	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.22 90	0.60 260	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.58 350	0.38 324	0.50 247	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

iGMRVC	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.30 254	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.58 350	0.38 324	0.58 333	0.36 356	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

iRAFT	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.58 350	0.38 324	0.58 333	0.36 356	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

RAFT-IKP	0.35 271	0.23 388	0.47 383	0.41 380	0.22 206	0.24 59	0.28 225	0.59 248	0.36 162	0.63 336	0.73 332	0.57 341	0.38 324	0.58 333	0.36 356	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 451	0.15 325

sCroCo_RVC	0.35 271	0.28 501	0.69 537	0.51 574	0.39 580	0.41 316	0.31 282	0.49 180	0.45 240	0.31 147	0.48 221	0.38 210	0.32 244	0.46 213	0.32 289	0.21 482	0.22 569	0.19 400	0.19 463	0.21 475	0.20 482

SMOE	0.36 289	0.20 281	0.35 199	0.36 201	0.17 38	0.63 468	0.41 478	0.65 299	0.55 294	0.54 296	0.72 327	0.49 301	0.38 324	0.40 142	0.30 270	0.19 439	0.12 299	0.28 582	0.15 311	0.19 432	0.14 291

xyz-stereo-finetune2	0.36 289	0.19 233	0.38 245	0.32 77	0.19 98	0.82 557	0.29 234	0.52 203	0.32 124	0.51 280	0.78 365	0.43 265	0.45 375	0.69 448	0.44 440	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.13 243

1test111	0.36 289	0.23 388	0.33 159	0.41 380	0.22 206	0.55 399	0.38 428	0.85 433	0.54 287	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 397	0.55 285	0.45 449	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 396	0.17 402

11t1	0.36 289	0.21 325	0.42 313	0.35 172	0.22 206	0.62 456	0.29 234	0.69 339	0.43 223	0.60 315	0.53 255	0.53 323	0.48 393	0.56 298	0.40 400	0.18 405	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 367	0.17 402

tt1	0.36 289	0.24 426	0.32 138	0.41 380	0.22 206	0.54 393	0.38 428	0.68 330	1.04 571	0.41 236	0.46 212	0.35 187	0.45 375	0.57 310	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.16 375

knoymous	0.36 289	0.20 281	0.31 117	0.31 49	0.22 206	0.36 252	0.29 234	0.61 268	0.64 334	0.67 375	0.70 324	0.60 371	0.40 343	0.58 333	0.34 319	0.17 370	0.11 227	0.20 433	0.11 148	0.17 367	0.18 422

DCANet-4	0.36 289	0.20 281	0.48 404	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.66 310	0.92 514	0.69 389	0.78 365	0.40 233	0.47 388	0.45 195	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 243

test_4	0.36 289	0.18 189	0.31 117	0.44 467	0.25 328	0.20 23	0.34 342	0.56 225	0.41 208	0.59 311	1.45 620	0.43 265	0.25 135	0.63 389	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.11 133

test_3	0.36 289	0.19 233	0.44 340	0.44 467	0.23 261	0.48 360	0.36 389	0.66 310	0.82 448	0.64 348	0.45 207	0.68 418	0.25 135	0.41 154	0.31 279	0.12 61	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

NRIStereo	0.36 289	0.20 281	0.45 353	0.41 380	0.23 261	0.34 226	0.26 172	0.65 299	0.55 294	0.64 348	0.63 291	0.56 335	0.37 318	0.65 411	0.37 375	0.15 257	0.11 227	0.18 356	0.15 311	0.17 367	0.14 291

DeepStereo_RVC	0.36 289	0.21 325	0.47 383	0.40 342	0.24 295	0.26 87	0.22 90	0.60 260	0.38 188	0.69 389	0.67 313	0.57 341	0.51 412	0.56 298	0.39 392	0.16 316	0.12 299	0.18 356	0.15 311	0.19 432	0.18 422

CRE-IMP	0.36 289	0.23 388	0.49 417	0.42 426	0.24 295	0.41 316	0.21 73	0.57 233	0.41 208	0.65 357	0.72 327	0.53 323	0.37 318	0.61 366	0.38 384	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.21 475	0.18 422

test-1	0.36 289	0.19 233	0.71 546	0.46 513	0.26 376	0.44 337	0.36 389	0.60 260	0.59 307	0.48 269	0.67 313	0.53 323	0.36 308	0.40 142	0.29 263	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.16 375

s12784h	0.36 289	0.15 68	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 531	0.29 234	0.80 416	0.83 453	0.56 303	0.57 273	0.43 265	0.40 343	0.57 310	0.33 303	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.09 13	0.14 202	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 289	0.21 325	0.37 232	0.42 426	0.26 376	0.35 238	0.38 428	0.63 282	0.64 334	0.50 275	0.72 327	0.51 313	0.29 202	0.59 351	0.36 356	0.16 316	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.17 367	0.16 375

DCANet	0.36 289	0.16 97	0.41 292	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 330	0.91 509	0.70 395	0.77 353	0.43 265	0.57 448	0.45 195	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 289	0.17 146	0.41 292	0.35 172	0.19 98	0.33 209	0.29 234	0.65 299	0.73 382	0.68 381	1.01 490	0.56 335	0.40 343	0.42 165	0.30 270	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

S0	0.37 306	0.18 189	0.33 159	0.40 342	0.21 173	0.79 538	0.56 579	0.63 282	0.45 240	0.53 290	0.61 286	0.44 276	0.36 308	0.45 195	0.31 279	0.22 509	0.21 561	0.26 560	0.22 531	0.16 326	0.12 193

TestStereo_HL3	0.37 306	0.19 233	0.49 417	0.34 127	0.24 295	0.51 372	0.39 450	0.60 260	0.43 223	0.61 323	0.83 397	0.56 335	0.46 382	0.55 285	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.14 202	0.17 402

H2IRNET	0.37 306	0.20 281	0.33 159	0.38 266	0.25 328	0.27 105	0.23 118	0.59 248	0.72 375	0.39 220	0.90 440	0.74 458	0.55 439	0.52 262	0.43 422	0.15 257	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.13 243

cc1	0.37 306	0.23 388	0.33 159	0.41 380	0.22 206	0.55 399	0.38 428	0.67 320	1.06 581	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 397	0.57 310	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.15 325

DCRE	0.37 306	0.18 189	0.46 370	0.45 492	0.32 524	0.42 323	0.37 406	0.63 282	0.51 276	0.47 266	0.94 451	0.56 335	0.36 308	0.52 262	0.32 289	0.14 179	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 243

fff	0.37 306	0.16 97	0.41 292	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 339	1.06 581	0.69 389	0.78 365	0.42 256	0.63 488	0.46 213	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 243

ADStereo(finetuned)	0.37 306	0.16 97	0.49 417	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 330	0.91 509	0.70 395	0.77 353	0.43 265	0.69 526	0.45 195	0.33 303	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

MIPNet	0.37 306	0.21 325	0.59 484	0.39 298	0.25 328	0.50 367	0.28 225	0.77 402	0.70 362	0.65 357	0.60 281	0.40 233	0.49 397	0.44 190	0.37 375	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.13 243

GMOStereo	0.37 306	0.19 233	0.38 245	0.43 447	0.24 295	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 315	0.87 510	0.84 403	0.64 392	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

error version	0.37 306	0.19 233	0.38 245	0.43 447	0.24 295	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 315	0.87 510	0.84 403	0.64 392	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test-v	0.37 306	0.19 233	0.38 245	0.43 447	0.24 295	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 315	0.87 510	0.84 403	0.64 392	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

TRStereo	0.37 306	0.27 487	0.59 484	0.47 521	0.41 592	0.29 139	0.30 254	0.84 430	0.59 307	0.52 287	0.41 192	0.52 319	0.26 152	0.73 474	0.27 219	0.17 370	0.12 299	0.19 400	0.19 463	0.13 150	0.11 133

test-2	0.37 306	0.19 233	0.38 245	0.43 447	0.24 295	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 315	0.87 510	0.84 403	0.64 392	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

rafts_anoy	0.37 306	0.21 325	0.36 214	0.41 380	0.26 376	0.30 158	0.33 324	0.67 320	0.90 502	0.58 309	0.66 307	0.45 279	0.33 262	0.47 222	0.39 392	0.16 316	0.11 227	0.21 475	0.23 548	0.17 367	0.14 291

XX-Stereo	0.37 306	0.17 146	0.45 353	0.55 611	0.36 557	0.38 277	0.20 47	0.60 260	0.30 99	0.46 259	1.30 592	0.73 452	0.26 152	0.56 298	0.26 199	0.16 316	0.11 227	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.10 60

csc	0.37 306	0.16 97	0.41 292	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 339	1.06 581	0.69 389	0.78 365	0.42 256	0.63 488	0.46 213	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 243

cscssc	0.37 306	0.16 97	0.41 292	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 339	1.06 581	0.69 389	0.78 365	0.42 256	0.63 488	0.46 213	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 243

Lsterematch	0.38 323	0.17 146	0.38 245	0.37 227	0.20 142	0.42 323	0.27 195	0.57 233	0.71 373	0.66 370	1.02 499	0.49 301	0.40 343	0.57 310	0.43 422	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 291

AIO-test1	0.38 323	0.18 189	0.38 245	0.50 558	0.24 295	0.46 351	0.30 254	0.70 355	1.19 610	0.40 229	0.71 326	0.45 279	0.29 202	0.53 271	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.13 150	0.17 402

rvit_0105_6	0.38 323	0.28 501	0.64 510	0.50 558	0.30 485	0.39 290	0.38 428	0.51 193	0.67 348	0.40 229	0.45 207	0.50 307	0.41 351	0.54 278	0.36 356	0.27 570	0.26 603	0.24 528	0.21 513	0.22 499	0.16 375

MyStereo06	0.38 323	0.21 325	0.61 492	0.41 380	0.28 436	0.41 316	0.50 540	0.95 477	0.35 152	0.62 327	0.54 258	0.76 467	0.27 167	0.50 247	0.29 263	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 367	0.15 325

MIM_Stereo	0.38 323	0.17 146	0.53 459	0.37 227	0.24 295	0.27 105	0.24 137	0.70 355	0.54 287	0.72 413	1.00 487	0.63 386	0.29 202	0.64 404	0.38 384	0.13 117	0.14 412	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.11 133

riskmin	0.38 323	0.20 281	0.39 267	0.32 77	0.23 261	0.53 386	0.30 254	0.63 282	0.80 435	0.49 271	0.56 271	0.73 452	0.58 458	0.55 285	0.36 356	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.13 235	0.19 432	0.20 482

NF-Stereo	0.38 323	0.20 281	0.45 353	0.41 380	0.25 328	0.26 87	0.31 282	0.69 339	0.70 362	0.65 357	0.77 353	0.57 341	0.30 221	0.67 431	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 559

OCTAStereo	0.38 323	0.20 281	0.46 370	0.41 380	0.25 328	0.26 87	0.31 282	0.69 339	0.70 362	0.65 357	0.77 353	0.58 350	0.30 221	0.67 431	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 559

PSM-softLoss	0.38 323	0.20 281	0.48 404	0.41 380	0.26 376	0.30 158	0.35 367	0.69 339	0.46 246	0.62 327	0.82 391	0.59 365	0.33 262	0.70 455	0.39 392	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 520

KMStereo	0.38 323	0.20 281	0.48 404	0.41 380	0.26 376	0.30 158	0.35 367	0.69 339	0.46 246	0.62 327	0.82 391	0.59 365	0.33 262	0.70 455	0.39 392	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 520

RE-Stereo	0.38 323	0.20 281	0.46 370	0.41 380	0.25 328	0.26 87	0.31 282	0.69 339	0.70 362	0.65 357	0.77 353	0.58 350	0.30 221	0.67 431	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 559

Pruner-Stereo	0.38 323	0.20 281	0.45 353	0.40 342	0.25 328	0.22 35	0.24 137	0.67 320	0.55 294	0.89 524	0.76 349	0.68 418	0.29 202	0.62 376	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.17 404	0.17 367	0.18 422

TVStereo	0.38 323	0.20 281	0.46 370	0.41 380	0.25 328	0.26 87	0.31 282	0.69 339	0.70 362	0.65 357	0.77 353	0.58 350	0.30 221	0.67 431	0.35 338	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 559

TestStereo	0.38 323	0.31 527	0.40 281	0.45 492	0.20 142	0.40 296	0.37 406	0.66 310	0.65 339	0.53 290	0.78 365	0.47 290	0.40 343	0.55 285	0.37 375	0.18 405	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.22 499	0.13 243

raft+_RVC	0.38 323	0.19 233	0.35 199	0.37 227	0.25 328	0.45 346	0.37 406	0.78 408	0.89 499	0.51 280	0.78 365	0.50 307	0.29 202	0.53 271	0.40 400	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.12 193

RALAANet	0.38 323	0.23 388	0.48 404	0.42 426	0.29 466	0.35 238	0.25 150	0.86 437	0.64 334	0.67 375	0.65 300	0.60 371	0.29 202	0.60 357	0.34 319	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.21 475	0.13 243

AFF-stereo	0.38 323	0.19 233	0.39 267	0.37 227	0.21 173	0.27 105	0.31 282	0.65 299	0.66 343	0.64 348	1.13 544	0.76 467	0.39 337	0.55 285	0.33 303	0.11 36	0.09 27	0.16 256	0.16 348	0.13 150	0.11 133

AIO-test2	0.39 340	0.21 325	0.41 292	0.47 521	0.25 328	0.45 346	0.35 367	0.77 402	1.27 629	0.36 188	0.87 424	0.37 201	0.30 221	0.47 222	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.21 475	0.23 548	0.15 268	0.13 243

xx1	0.39 340	0.23 388	0.33 159	0.41 380	0.22 206	0.55 399	0.38 428	0.67 320	1.06 581	0.41 236	0.50 229	0.65 405	0.53 421	0.57 310	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.18 396	0.17 402

x	0.39 340	0.24 426	0.41 292	0.34 127	0.23 261	0.52 378	0.32 312	0.86 437	0.52 279	0.57 307	0.70 324	0.59 365	0.50 407	0.49 239	0.46 460	0.17 370	0.15 444	0.17 303	0.15 311	0.17 367	0.16 375

DisPM	0.39 340	0.19 233	0.44 340	0.41 380	0.27 411	0.24 59	0.31 282	0.65 299	0.57 304	0.87 510	0.87 424	0.60 371	0.32 244	0.76 491	0.32 289	0.18 405	0.12 299	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.20 482

RAFT+CT+SA	0.39 340	0.23 388	0.36 214	0.51 574	0.27 411	0.29 139	0.46 513	0.75 392	0.80 435	0.51 280	0.89 436	0.41 245	0.40 343	0.78 504	0.32 289	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.15 268	0.14 291

iRaft-Stereo_20w	0.39 340	0.19 233	0.57 479	0.37 227	0.27 411	0.31 178	0.24 137	1.44 651	0.29 91	0.69 389	0.53 255	0.60 371	0.42 353	0.83 527	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.13 243

IPLG	0.39 340	0.20 281	0.59 484	0.40 342	0.24 295	0.54 393	0.27 195	0.75 392	0.63 326	0.84 491	0.81 385	0.32 154	0.32 244	0.60 357	0.45 449	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

IPLGR	0.39 340	0.21 325	0.63 505	0.39 298	0.22 206	0.49 365	0.29 234	0.76 399	0.74 391	0.78 443	0.77 353	0.44 276	0.42 353	0.47 222	0.38 384	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.13 243

GMStereo	0.39 340	0.37 562	0.54 464	0.40 342	0.26 376	0.42 323	0.36 389	0.59 248	1.04 571	0.55 300	0.51 239	0.37 201	0.35 280	0.54 278	0.41 406	0.19 439	0.13 372	0.16 256	0.17 404	0.24 529	0.18 422
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 340	0.21 325	0.50 431	0.41 380	0.28 436	0.62 456	0.27 195	0.77 402	0.40 204	0.64 348	0.86 416	0.52 319	0.33 262	0.66 420	0.42 414	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.15 325
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	0.39 340	0.18 189	0.42 313	0.42 426	0.26 376	0.40 296	0.32 312	0.72 370	0.34 139	0.89 524	1.28 585	0.57 341	0.35 280	0.42 165	0.32 289	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 243

RAFT-Stereo	0.39 340	0.18 189	0.42 313	0.42 426	0.26 376	0.40 296	0.32 312	0.72 370	0.34 139	0.89 524	1.28 585	0.57 341	0.35 280	0.42 165	0.32 289	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 352	0.20 281	0.35 199	0.39 298	0.24 295	0.71 508	0.42 489	0.62 273	0.61 311	0.60 315	0.97 477	0.39 219	0.46 382	0.42 165	0.32 289	0.30 595	0.17 496	0.31 602	0.31 618	0.18 396	0.13 243

SME	0.40 352	0.20 281	0.35 199	0.36 201	0.19 98	0.79 538	0.31 282	0.79 412	0.73 382	0.56 303	0.77 353	0.43 265	0.51 412	0.57 310	0.36 356	0.16 316	0.17 496	0.19 400	0.19 463	0.18 396	0.16 375

MyStereo8	0.40 352	0.20 281	0.54 464	0.41 380	0.29 466	0.53 386	0.29 234	0.65 299	0.49 265	0.71 402	0.98 479	0.58 350	0.43 359	0.50 247	0.51 486	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.19 432	0.19 457

qqq	0.40 352	0.26 469	0.44 340	0.36 201	0.22 206	0.46 351	0.36 389	0.85 433	0.54 287	0.56 303	0.69 320	0.65 405	0.53 421	0.55 285	0.45 449	0.17 370	0.16 476	0.20 433	0.19 463	0.18 396	0.17 402

IPLGR_C	0.40 352	0.21 325	0.64 510	0.45 492	0.33 536	0.52 378	0.34 342	0.66 310	0.62 315	0.82 472	0.92 447	0.45 279	0.32 244	0.52 262	0.46 460	0.17 370	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 291

ACRE	0.40 352	0.21 325	0.65 516	0.45 492	0.33 536	0.51 372	0.33 324	0.66 310	0.63 326	0.80 450	0.92 447	0.45 279	0.32 244	0.52 262	0.45 449	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 291

PFNet+	0.40 352	0.19 233	0.49 417	0.39 298	0.25 328	0.28 127	0.23 118	0.64 297	0.70 362	0.85 495	0.79 375	0.64 392	0.35 280	0.72 467	0.34 319	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.20 490	0.16 326	0.20 482

SST-Stereo	0.40 352	0.19 233	0.45 353	0.42 426	0.25 328	0.25 77	0.21 73	0.66 310	0.47 253	1.08 608	0.79 375	0.72 441	0.43 359	0.77 499	0.35 338	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.19 432	0.15 325

RAFT_R40	0.40 352	0.19 233	0.44 340	0.43 447	0.25 328	0.23 46	0.26 172	0.67 320	0.67 348	0.98 571	0.78 365	0.72 441	0.43 359	0.76 491	0.35 338	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.18 396	0.14 291

RAFT-345	0.40 352	0.18 189	0.40 281	0.38 266	0.22 206	0.33 209	0.26 172	0.61 268	0.51 276	0.74 424	1.79 644	0.45 279	0.33 262	0.66 420	0.36 356	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.14 278	0.13 150	0.13 243

sAnonymous2	0.40 352	0.39 580	0.85 584	0.48 529	0.37 564	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 279	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 353	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 660	0.44 644

CroCo_RVC	0.40 352	0.39 580	0.85 584	0.48 529	0.37 564	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 279	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 353	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 660	0.44 644

111	0.40 352	0.17 146	0.41 292	0.34 127	0.19 98	0.52 378	0.28 225	0.74 385	1.16 604	0.50 275	0.91 443	0.63 386	0.48 393	0.61 366	0.35 338	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.13 243

Hybrid-DGEV-2	0.41 365	0.21 325	0.42 313	0.47 521	0.29 466	0.59 438	0.23 118	0.82 422	0.99 546	0.64 348	0.63 291	0.60 371	0.65 505	0.58 333	0.33 303	0.14 179	0.12 299	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.12 193

rvit_0105_4	0.41 365	0.29 513	0.71 546	0.50 558	0.29 466	0.41 316	0.41 478	0.55 221	0.73 382	0.45 252	0.48 221	0.55 332	0.44 370	0.57 310	0.36 356	0.28 581	0.26 603	0.25 541	0.22 531	0.23 516	0.18 422

raft_robust	0.41 365	0.23 388	0.36 214	0.42 426	0.21 173	0.40 296	0.33 324	0.79 412	0.98 541	0.79 448	0.87 424	0.39 219	0.33 262	0.84 532	0.29 263	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.17 404	0.15 268	0.12 193

CIPLG	0.41 365	0.21 325	0.63 505	0.45 492	0.33 536	0.52 378	0.33 324	0.65 299	0.60 310	0.82 472	0.96 464	0.46 287	0.32 244	0.55 285	0.44 440	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 291

LCNet	0.41 365	0.20 281	0.32 138	0.44 467	0.24 295	0.47 357	0.29 234	0.67 320	0.53 283	0.72 413	1.03 504	0.66 410	0.60 469	0.58 333	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.19 400	0.19 463	0.21 475	0.36 616

HHNet	0.41 365	0.17 146	0.41 292	0.34 127	0.37 564	0.33 209	0.34 342	0.69 339	0.75 396	0.86 502	1.30 592	0.52 319	0.32 244	0.52 262	0.35 338	0.15 257	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.15 268	0.24 536

AnonymousM	0.41 365	0.81 660	0.29 81	0.34 127	0.22 206	0.28 127	0.38 428	0.53 215	0.41 208	0.70 395	0.49 225	0.47 290	0.27 167	0.41 154	0.31 279	0.15 257	0.12 299	1.51 687	0.26 588	0.12 100	0.10 60

HITNet	0.41 365	0.26 469	0.45 353	0.33 97	0.17 38	0.63 468	0.30 254	0.93 465	0.64 334	0.71 402	0.82 391	0.64 392	0.52 416	0.59 351	0.43 422	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.19 432	0.12 193
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	0.42 373	0.31 527	0.73 555	0.50 558	0.29 466	0.44 337	0.42 489	0.61 268	0.74 391	0.51 280	0.51 239	0.60 371	0.47 388	0.57 310	0.38 384	0.27 570	0.25 596	0.25 541	0.23 548	0.22 499	0.18 422

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 373	0.20 281	0.74 560	0.38 266	0.43 604	0.39 290	0.26 172	0.94 470	0.49 265	0.53 290	0.77 353	0.93 531	0.45 375	0.63 389	0.24 137	0.16 316	0.10 95	0.17 303	0.18 432	0.20 451	0.20 482

test_sample2	0.42 373	0.22 366	0.43 328	0.33 97	0.21 173	0.58 426	0.39 450	0.95 477	0.67 348	0.63 336	0.77 353	0.69 423	0.57 448	0.61 366	0.38 384	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.16 348	0.19 432	0.18 422

test_sample1	0.42 373	0.22 366	0.46 370	0.34 127	0.23 261	0.58 426	0.35 367	0.99 490	0.49 265	0.62 327	0.75 343	0.69 423	0.61 475	0.58 333	0.44 440	0.18 405	0.14 412	0.17 303	0.15 311	0.17 367	0.17 402

StereoVision	0.42 373	0.28 501	0.45 353	0.49 544	0.28 436	0.38 277	0.38 428	0.72 370	0.62 315	0.44 248	1.14 549	0.54 327	0.39 337	0.56 298	0.34 319	0.21 482	0.24 588	0.25 541	0.24 564	0.26 545	0.16 375

GANet-ADL	0.42 373	0.25 452	0.45 353	0.43 447	0.29 466	0.54 393	0.35 367	0.89 451	0.86 471	0.63 336	0.72 327	0.68 418	0.42 353	0.52 262	0.41 406	0.21 482	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.18 396	0.19 457

OMP-Stereo	0.42 373	0.22 366	0.46 370	0.52 587	0.24 295	0.36 252	0.25 150	0.71 364	0.78 424	0.77 439	0.64 297	0.89 516	0.39 337	0.91 563	0.35 338	0.15 257	0.12 299	0.20 433	0.15 311	0.15 268	0.12 193

PFNet	0.42 373	0.18 189	0.58 483	0.43 447	0.24 295	0.43 328	0.32 312	0.74 385	0.78 424	1.00 578	0.74 341	0.68 418	0.39 337	0.72 467	0.37 375	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.15 311	0.16 326	0.13 243

IRAFT_RVC	0.42 373	0.20 281	0.48 404	0.44 467	0.24 295	0.27 105	0.54 568	0.74 385	0.77 414	0.76 433	0.80 378	0.73 452	0.51 412	0.70 455	0.36 356	0.17 370	0.10 95	0.21 475	0.16 348	0.16 326	0.14 291

FENet	0.42 373	0.22 366	0.38 245	0.39 298	0.24 295	0.55 399	0.32 312	0.79 412	0.70 362	0.71 402	0.72 327	0.63 386	0.57 448	0.62 376	0.44 440	0.19 439	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 396	0.19 457

IGEV_i1	0.43 383	0.22 366	0.50 431	0.39 298	0.22 206	0.64 476	0.40 462	0.96 481	0.61 311	0.68 381	0.69 320	0.75 460	0.45 375	0.72 467	0.41 406	0.15 257	0.13 372	0.16 256	0.13 235	0.17 367	0.16 375

FACV-RUCA	0.43 383	0.28 501	0.47 383	0.45 492	0.33 536	0.58 426	0.34 342	0.82 422	0.73 382	0.57 307	0.84 403	0.47 290	0.50 407	0.54 278	0.39 392	0.22 509	0.15 444	0.35 618	0.16 348	0.28 560	0.21 502

TestStereo1	0.43 383	0.23 388	0.41 292	0.51 574	0.24 295	0.34 226	0.40 462	0.77 402	0.90 502	0.68 381	0.96 464	0.48 295	0.46 382	0.91 563	0.32 289	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 243

test_5	0.43 383	0.24 426	0.43 328	0.52 587	0.28 436	0.28 127	0.42 489	0.72 370	0.82 448	0.62 327	0.91 443	0.72 441	0.55 439	0.79 511	0.35 338	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.18 396	0.16 375

SA-5K	0.43 383	0.23 388	0.41 292	0.51 574	0.24 295	0.34 226	0.40 462	0.77 402	0.90 502	0.68 381	0.96 464	0.48 295	0.46 382	0.91 563	0.32 289	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 243

dd	0.43 383	0.38 572	0.55 469	0.44 467	0.25 328	0.47 357	0.38 428	0.70 355	1.05 575	0.59 311	0.65 300	0.42 256	0.39 337	0.66 420	0.50 476	0.24 540	0.15 444	0.21 475	0.15 311	0.22 499	0.18 422

IIG-Stereo	0.43 383	0.21 325	0.44 340	0.50 558	0.25 328	0.44 337	0.21 73	0.71 364	0.76 405	0.83 484	0.95 460	0.83 491	0.43 359	0.90 556	0.35 338	0.15 257	0.12 299	0.19 400	0.14 278	0.15 268	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.43 383	0.26 469	0.62 495	0.40 342	0.29 466	0.44 337	0.27 195	0.77 402	0.75 396	0.72 413	1.09 530	0.48 295	0.43 359	0.69 448	0.37 375	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.18 396	0.16 375

Selective-IGEV-i1	0.44 391	0.20 281	0.53 459	0.41 380	0.22 206	0.62 456	0.50 540	1.01 505	0.88 484	0.63 336	0.81 385	0.79 477	0.38 324	0.54 278	0.38 384	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.15 325

MyStereo05	0.44 391	0.21 325	0.45 353	0.41 380	0.28 436	0.41 316	0.50 540	0.93 465	1.09 592	0.76 433	0.61 286	0.51 313	0.57 448	0.73 474	0.42 414	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 367	0.15 325

MyStereo04	0.44 391	0.22 366	0.44 340	0.42 426	0.28 436	0.40 296	0.50 540	1.00 495	1.08 590	0.62 327	0.58 278	0.55 332	0.57 448	0.71 461	0.44 440	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 367	0.16 375

mmm	0.44 391	0.27 487	0.46 370	0.38 266	0.24 295	0.61 448	0.35 367	0.94 470	0.53 283	0.72 413	1.05 514	0.63 386	0.50 407	0.57 310	0.45 449	0.18 405	0.15 444	0.23 511	0.20 490	0.20 451	0.18 422

ffm	0.44 391	0.26 469	0.49 417	0.37 227	0.25 328	0.55 399	0.37 406	0.68 330	1.04 571	0.73 419	0.96 464	0.71 432	0.53 421	0.57 310	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 375

SA	0.44 391	0.25 452	0.46 370	0.46 513	0.24 295	0.43 328	0.36 389	0.75 392	0.96 534	0.59 311	1.03 504	0.48 295	0.52 416	0.94 579	0.32 289	0.16 316	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 243

GwcNet-ADL	0.44 391	0.22 366	0.48 404	0.45 492	0.30 485	0.40 296	0.37 406	0.92 463	0.97 537	0.71 402	0.78 365	0.61 377	0.42 353	0.62 376	0.50 476	0.19 439	0.14 412	0.15 217	0.14 278	0.18 396	0.18 422

TransformOpticalFlow	0.44 391	0.20 281	0.47 383	0.41 380	0.23 261	0.37 264	0.47 521	0.94 470	0.76 405	0.65 357	1.14 549	0.73 452	0.56 446	0.76 491	0.32 289	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.13 243

GMM-Stereo	0.44 391	0.19 233	0.36 214	0.42 426	0.25 328	0.51 372	0.47 521	0.71 364	0.53 283	0.76 433	1.37 601	0.76 467	0.38 324	0.60 357	0.33 303	0.15 257	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.16 326	0.27 559

GES	0.44 391	0.23 388	0.57 479	0.40 342	0.30 485	0.59 438	0.36 389	0.96 481	0.68 354	0.74 424	0.83 397	0.47 290	0.48 393	0.67 431	0.43 422	0.22 509	0.16 476	0.17 303	0.16 348	0.18 396	0.23 527

HCRNet	0.44 391	0.34 544	0.41 292	0.53 597	0.26 376	0.53 386	0.29 234	0.83 427	0.63 326	0.71 402	0.81 385	0.77 473	0.50 407	0.66 420	0.36 356	0.24 540	0.16 476	0.24 528	0.20 490	0.21 475	0.18 422

Hybrid-DGEV-03	0.45 402	0.19 233	0.33 159	0.43 447	0.27 411	0.56 414	0.26 172	0.65 299	0.74 391	0.94 552	1.92 651	0.61 377	0.30 221	0.55 285	0.34 319	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.11 133

DFGA-Net	0.45 402	0.29 513	0.80 580	0.42 426	0.32 524	0.53 386	0.35 367	0.78 408	0.89 499	0.66 370	0.75 343	0.48 295	0.39 337	0.74 481	0.60 518	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.18 432	0.20 451	0.17 402

fast-iter	0.45 402	0.21 325	0.36 214	0.34 127	0.35 552	0.28 127	0.31 282	0.72 370	0.46 246	0.87 510	1.13 544	1.09 579	0.76 560	0.69 448	0.56 508	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 367	0.15 325

CoSv	0.45 402	0.21 325	0.36 214	0.34 127	0.35 552	0.28 127	0.31 282	0.72 370	0.46 246	0.87 510	1.13 544	1.09 579	0.76 560	0.69 448	0.56 508	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 367	0.15 325

U	0.45 402	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.71 667	3.55 700	0.20 47	0.41 111	0.38 188	0.26 87	0.23 48	0.24 85	0.22 97	0.26 8	0.22 81	0.15 257	0.09 27	0.88 678	0.13 235	0.13 150	0.11 133

CASS	0.45 402	0.27 487	0.42 313	0.48 529	0.22 206	0.61 448	0.34 342	0.97 485	0.62 315	0.71 402	0.85 413	0.61 377	0.55 439	0.57 310	0.41 406	0.29 588	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.22 499	0.28 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 402	0.25 452	0.43 328	0.45 492	0.28 436	0.70 503	0.34 342	0.94 470	0.76 405	0.75 426	0.80 378	0.65 405	0.49 397	0.64 404	0.51 486	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 396	0.18 422

RAFT_CTSACE	0.45 402	0.20 281	0.44 340	0.45 492	0.27 411	0.34 226	0.39 450	0.60 260	0.73 382	0.76 433	1.44 617	0.83 491	0.38 324	1.08 602	0.26 199	0.12 61	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

iRaft-Stereo_5w	0.45 402	0.21 325	0.48 404	0.42 426	0.28 436	0.31 178	0.54 568	0.63 282	0.62 315	0.62 327	0.89 436	1.01 554	0.69 526	0.75 487	0.66 537	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.15 325

RAFT	0.45 402	0.22 366	0.45 353	0.47 521	0.26 376	0.54 393	0.47 521	0.66 310	0.58 306	0.80 450	0.82 391	0.94 533	0.57 448	0.75 487	0.34 319	0.17 370	0.15 444	0.22 490	0.20 490	0.16 326	0.12 193

DMCA	0.45 402	0.26 469	0.50 431	0.38 266	0.28 436	0.51 372	0.34 342	0.93 465	0.68 354	0.75 426	0.83 397	0.79 477	0.53 421	0.51 255	0.54 501	0.21 482	0.16 476	0.21 475	0.16 348	0.19 432	0.21 502

Select-FE	0.46 413	0.24 426	0.88 591	0.42 426	0.35 552	0.33 209	0.19 28	0.90 456	0.37 179	0.60 315	1.01 490	0.97 540	0.80 578	0.72 467	0.28 242	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.20 490	0.15 268	0.24 536

PAM_32	0.46 413	0.19 233	0.67 526	0.39 298	0.24 295	0.75 524	0.27 195	0.95 477	0.34 139	0.68 381	0.44 203	1.91 663	0.65 505	0.62 376	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.13 243

PAM	0.46 413	0.19 233	0.70 541	0.40 342	0.26 376	0.75 524	0.33 324	0.85 433	0.34 139	0.70 395	0.46 212	1.83 658	0.63 488	0.61 366	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 243

UGAM-zero	0.46 413	0.19 233	0.62 495	0.37 227	0.23 261	0.34 226	0.21 73	1.15 567	0.39 200	0.66 370	0.61 286	1.70 655	0.91 603	0.75 487	0.25 169	0.14 179	0.11 227	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.13 243

test_sample3	0.46 413	0.25 452	0.50 431	0.35 172	0.23 261	0.69 498	0.37 406	1.15 567	0.81 443	0.75 426	0.79 375	0.66 410	0.49 397	0.63 389	0.46 460	0.21 482	0.15 444	0.20 433	0.19 463	0.21 475	0.19 457

IER	0.46 413	0.23 388	0.50 431	0.38 266	0.28 436	0.69 498	0.35 367	0.80 416	0.66 343	0.83 484	0.94 451	0.75 460	0.77 567	0.60 357	0.42 414	0.17 370	0.14 412	0.17 303	0.17 404	0.17 367	0.15 325

BSDual-CNN	0.46 413	0.25 452	0.43 328	0.45 492	0.28 436	0.77 531	0.40 462	0.94 470	0.76 405	0.75 426	0.80 378	0.76 467	0.54 433	0.64 404	0.43 422	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 396	0.18 422

STrans-v2	0.46 413	0.20 281	0.48 404	0.40 342	0.24 295	0.55 399	0.50 540	1.07 529	0.73 382	0.65 357	1.05 514	0.72 441	0.69 526	0.72 467	0.33 303	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.14 278	0.13 150	0.12 193

Prome-Stereo	0.46 413	0.19 233	0.35 199	0.44 467	0.26 376	0.40 296	0.45 509	0.68 330	0.44 231	0.96 561	1.84 647	0.59 365	0.67 516	0.61 366	0.32 289	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.29 573

ICVP	0.46 413	0.25 452	0.38 245	0.48 529	0.28 436	0.58 426	0.43 497	1.00 495	0.70 362	0.67 375	0.95 460	0.75 460	0.55 439	0.53 271	0.54 501	0.23 527	0.17 496	0.19 400	0.17 404	0.19 432	0.20 482
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 413	0.34 544	0.86 589	0.50 558	0.37 564	0.81 549	0.50 540	0.72 370	0.65 339	0.51 280	0.65 300	0.45 279	0.45 375	0.64 404	0.38 384	0.24 540	0.24 588	0.22 490	0.21 513	0.23 516	0.23 527

CFNet_pseudo	0.46 413	0.24 426	0.52 452	0.37 227	0.27 411	0.58 426	0.30 254	0.86 437	0.88 484	0.82 472	1.03 504	0.75 460	0.47 388	0.58 333	0.44 440	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 529	0.19 457

ACVNet	0.46 413	0.23 388	0.36 214	0.39 298	0.28 436	0.58 426	0.40 462	0.87 444	0.80 435	0.64 348	0.96 464	0.79 477	0.60 469	0.63 389	0.67 540	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.18 396	0.15 325

BEATNet_4x	0.46 413	0.32 531	0.56 475	0.37 227	0.19 98	0.63 468	0.35 367	1.01 505	0.72 375	0.77 439	0.83 397	0.70 428	0.59 465	0.68 442	0.53 496	0.16 316	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.24 529	0.16 375

ccs_rob	0.46 413	0.24 426	0.52 452	0.37 227	0.27 411	0.58 426	0.31 282	0.86 437	0.88 484	0.82 472	1.02 499	0.75 460	0.47 388	0.58 333	0.44 440	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 529	0.19 457

G2L-ROB	0.47 428	0.19 233	0.42 313	0.35 172	0.22 206	0.57 420	0.42 489	1.14 563	0.71 373	0.84 491	0.75 343	1.09 579	0.53 421	0.74 481	0.53 496	0.17 370	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.17 367	0.19 457

rvit_0105_3	0.47 428	0.34 544	0.77 576	0.54 604	0.31 507	0.49 365	0.47 521	0.63 282	0.79 433	0.65 357	0.59 279	0.64 392	0.50 407	0.65 411	0.39 392	0.29 588	0.27 612	0.29 592	0.28 602	0.21 475	0.20 482

rvit_stereo_0075_2	0.47 428	0.37 562	0.70 541	0.53 597	0.46 623	0.43 328	0.36 389	0.81 420	0.67 348	0.55 300	0.74 341	0.59 365	0.43 359	0.63 389	0.43 422	0.32 611	0.23 579	0.35 618	0.25 573	0.30 573	0.25 543

test_sample5	0.47 428	0.26 469	0.49 417	0.36 201	0.22 206	0.64 476	0.39 450	1.13 554	0.81 443	0.77 439	0.94 451	0.64 392	0.54 433	0.65 411	0.43 422	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 499	0.20 482

test_sample4	0.47 428	0.26 469	0.50 431	0.35 172	0.22 206	0.69 498	0.38 428	1.15 567	0.81 443	0.78 443	0.82 391	0.62 384	0.53 421	0.63 389	0.44 440	0.21 482	0.15 444	0.21 475	0.19 463	0.21 475	0.19 457

DispNO	0.47 428	0.23 388	0.71 546	0.39 298	0.31 507	0.60 445	0.38 428	0.89 451	0.77 414	0.75 426	0.84 403	0.72 441	0.54 433	0.73 474	0.46 460	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.17 402

CoDeX	0.47 428	0.20 281	0.49 417	0.42 426	0.25 328	0.75 524	0.36 389	1.27 619	0.80 435	0.82 472	0.96 464	0.62 384	0.57 448	0.60 357	0.36 356	0.17 370	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.16 326	0.14 291

ARAFT	0.47 428	0.24 426	0.79 578	0.42 426	0.25 328	0.55 399	0.55 573	0.75 392	0.81 443	0.89 524	0.75 343	0.73 452	0.47 388	0.88 548	0.37 375	0.15 257	0.12 299	0.23 511	0.22 531	0.14 202	0.13 243

SFCPSM	0.47 428	0.21 325	0.55 469	0.40 342	0.27 411	0.87 568	0.37 406	1.33 630	0.77 414	0.80 450	0.84 403	0.54 327	0.49 397	0.57 310	0.37 375	0.18 405	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.15 325

cf-r	0.47 428	0.23 388	0.41 292	0.39 298	0.23 261	0.59 438	0.37 406	0.88 449	0.85 466	0.72 413	1.05 514	0.94 533	0.62 482	0.56 298	0.54 501	0.21 482	0.14 412	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.15 325

GANet-RSSM	0.47 428	0.21 325	0.37 232	0.38 266	0.25 328	0.58 426	0.36 389	1.07 529	0.78 424	0.68 381	1.01 490	0.86 501	0.67 516	0.62 376	0.44 440	0.21 482	0.15 444	0.18 356	0.18 432	0.18 396	0.17 402

CCAANet	0.47 428	0.20 281	0.47 383	0.41 380	0.28 436	0.67 493	0.31 282	0.99 490	0.75 396	0.63 336	1.22 571	0.69 423	0.52 416	0.79 511	0.42 414	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.19 463	0.15 268	0.19 457

MLCV	0.47 428	0.24 426	0.61 492	0.37 227	0.17 38	0.61 448	0.33 324	0.80 416	0.87 480	0.94 552	1.13 544	0.72 441	0.43 359	0.89 554	0.51 486	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 193

G2L-Stereo_test	0.48 441	0.20 281	0.40 281	0.34 127	0.23 261	0.57 420	0.58 584	1.10 540	0.77 414	0.86 502	0.94 451	0.95 535	0.54 433	0.68 442	0.60 518	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.15 325

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 441	0.21 325	1.26 639	0.39 298	0.51 636	0.28 127	0.30 254	1.25 615	0.44 231	0.68 381	1.11 533	0.86 501	0.33 262	0.67 431	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.20 490	0.22 499	0.24 536

DualNet	0.48 441	0.26 469	0.49 417	0.36 201	0.22 206	0.64 476	0.39 450	1.13 554	0.81 443	0.80 450	1.03 504	0.64 392	0.54 433	0.65 411	0.43 422	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 499	0.20 482

PCWNet_CMD	0.48 441	0.24 426	0.52 452	0.39 298	0.27 411	0.63 468	0.30 254	0.95 477	0.96 534	0.86 502	1.07 524	0.79 477	0.44 370	0.57 310	0.43 422	0.17 370	0.12 299	0.21 475	0.16 348	0.24 529	0.19 457

gwcnet-sp	0.48 441	0.23 388	0.70 541	0.40 342	0.26 376	0.81 549	0.41 478	0.89 451	0.84 458	0.91 537	0.76 349	0.66 410	0.61 475	0.66 420	0.50 476	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 396	0.18 422

scenet	0.48 441	0.23 388	0.70 541	0.40 342	0.26 376	0.81 549	0.41 478	0.89 451	0.84 458	0.91 537	0.76 349	0.66 410	0.61 475	0.66 420	0.50 476	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 396	0.18 422

ssnet	0.48 441	0.23 388	0.70 541	0.40 342	0.26 376	0.81 549	0.41 478	0.89 451	0.84 458	0.91 537	0.76 349	0.66 410	0.61 475	0.66 420	0.50 476	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 396	0.18 422

Sa-1000	0.48 441	0.24 426	0.41 292	0.45 492	0.25 328	0.59 438	0.34 342	0.81 420	0.93 520	0.82 472	1.50 624	0.53 323	0.45 375	0.92 566	0.30 270	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 243

UDGNet	0.48 441	0.77 657	0.50 431	0.48 529	0.31 507	0.41 316	0.34 342	0.70 355	0.92 514	0.65 357	0.60 281	0.58 350	0.43 359	0.63 389	0.41 406	0.32 611	0.15 444	0.66 669	0.19 463	0.36 609	0.21 502

PSMNet-ADL	0.48 441	0.27 487	0.40 281	0.48 529	0.30 485	0.68 496	0.37 406	0.90 456	0.80 435	0.61 323	0.80 378	0.92 528	0.62 482	0.72 467	0.63 529	0.23 527	0.18 520	0.18 356	0.20 490	0.22 499	0.20 482

PSM-AAD	0.48 441	0.20 281	0.37 232	0.43 447	0.23 261	0.56 414	0.50 540	0.65 299	0.70 362	1.07 604	1.12 537	0.58 350	0.92 608	0.61 366	0.32 289	0.15 257	0.11 227	0.25 541	0.26 588	0.18 396	0.43 643

KYRaft	0.48 441	0.20 281	0.38 245	0.44 467	0.23 261	0.44 337	0.37 406	0.66 310	0.41 208	0.94 552	1.73 640	0.79 477	0.41 351	0.63 389	0.31 279	0.16 316	0.11 227	0.18 356	0.22 531	0.16 326	0.78 674

ASMatch	0.48 441	0.19 233	0.45 353	0.39 298	0.28 436	0.37 264	0.26 172	0.74 385	0.68 354	0.76 433	2.34 664	0.61 377	0.52 416	0.62 376	0.37 375	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.21 502

DEmStereo	0.48 441	0.17 146	0.50 431	0.38 266	0.25 328	0.59 438	0.34 342	0.63 282	0.74 391	0.89 524	1.66 636	0.58 350	1.06 630	0.60 357	0.42 414	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 325

PSMNet-RSSM	0.48 441	0.22 366	0.38 245	0.42 426	0.25 328	0.50 367	0.37 406	1.10 540	0.77 414	0.70 395	1.06 521	0.84 494	0.64 499	0.62 376	0.47 467	0.23 527	0.15 444	0.23 511	0.25 573	0.20 451	0.19 457

CFNet-ft	0.48 441	0.23 388	0.36 214	0.40 342	0.26 376	0.64 476	0.37 406	0.87 444	0.85 466	0.64 348	1.00 487	1.01 554	0.64 499	0.61 366	0.53 496	0.23 527	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 516	0.18 422

MSMDNet	0.48 441	0.24 426	0.52 452	0.39 298	0.27 411	0.63 468	0.30 254	0.96 481	0.96 534	0.86 502	1.07 524	0.79 477	0.44 370	0.57 310	0.43 422	0.17 370	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.23 516	0.19 457

CFNet_RVC	0.48 441	0.23 388	0.36 214	0.40 342	0.26 376	0.64 476	0.37 406	0.87 444	0.85 466	0.64 348	1.00 487	1.01 554	0.64 499	0.61 366	0.53 496	0.23 527	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 516	0.18 422

G2L-Stereo	0.49 459	0.23 388	0.48 404	0.43 447	0.26 376	0.47 357	0.42 489	0.93 465	0.78 424	0.84 491	0.86 416	0.91 523	0.52 416	0.78 504	0.70 548	0.20 465	0.17 496	0.22 490	0.18 432	0.17 367	0.21 502

DCVSM-stereo	0.49 459	0.27 487	0.53 459	0.39 298	0.29 466	0.51 372	0.26 172	0.75 392	0.75 396	1.11 614	0.75 343	1.05 567	0.72 547	0.60 357	0.47 467	0.20 465	0.19 539	0.24 528	0.20 490	0.25 538	0.30 582

test_sample6	0.49 459	0.26 469	0.50 431	0.37 227	0.22 206	0.63 468	0.40 462	1.12 552	0.83 453	0.80 450	1.03 504	0.66 410	0.55 439	0.67 431	0.46 460	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.23 516	0.21 502

qqq1	0.49 459	0.23 388	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 591	1.02 560	0.81 463	1.01 490	0.71 432	0.65 505	0.84 532	0.34 319	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 291

fff1	0.49 459	0.23 388	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 591	1.02 560	0.81 463	1.01 490	0.71 432	0.65 505	0.84 532	0.34 319	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 291

ff1	0.49 459	0.26 469	0.49 417	0.37 227	0.25 328	0.55 399	0.37 406	0.68 330	1.04 571	0.73 419	0.96 464	0.71 432	0.53 421	1.01 586	0.88 590	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 375

GMStereo_Zeroshot	0.49 459	0.44 598	0.74 560	0.49 544	0.27 411	0.56 414	0.29 234	0.73 381	0.76 405	0.86 502	0.94 451	0.91 523	0.36 308	0.74 481	0.43 422	0.26 560	0.14 412	0.26 560	0.15 311	0.36 609	0.18 422

ToySt	0.49 459	0.27 487	0.75 566	0.40 342	0.27 411	0.64 476	0.49 535	0.84 430	0.77 414	0.60 315	0.83 397	0.88 512	0.66 513	0.70 455	0.56 508	0.16 316	0.17 496	0.21 475	0.20 490	0.21 475	0.19 457

anonymousa	0.49 459	0.20 281	0.42 313	0.38 266	0.23 261	0.91 572	0.35 367	0.75 392	0.62 315	0.85 495	1.54 629	1.06 569	0.66 513	0.51 255	0.43 422	0.16 316	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.16 326	0.14 291

hknet	0.49 459	0.25 452	0.51 446	0.45 492	0.29 466	0.77 531	0.40 462	0.94 470	0.83 453	0.75 426	0.80 378	0.97 540	0.61 475	0.73 474	0.45 449	0.18 405	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 396	0.18 422

psmg	0.49 459	0.25 452	0.43 328	0.41 380	0.28 436	0.85 564	0.43 497	0.99 490	0.76 405	0.91 537	0.94 451	0.76 467	0.54 433	0.64 404	0.43 422	0.20 465	0.15 444	0.20 433	0.20 490	0.18 396	0.18 422

DRaft	0.49 459	0.17 146	0.47 383	0.37 227	0.25 328	0.58 426	0.40 462	0.65 299	0.85 466	1.02 586	1.75 643	0.50 307	0.82 583	0.63 389	0.40 400	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 325

GrayStereo	0.49 459	0.19 233	0.42 313	0.46 513	0.28 436	0.53 386	0.67 610	0.69 339	0.63 326	1.02 586	1.47 623	0.78 475	0.76 560	0.56 298	0.33 303	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.15 268	0.29 573

GwcNet-RSSM	0.49 459	0.24 426	0.42 313	0.40 342	0.23 261	0.55 399	0.38 428	0.93 465	0.93 520	0.71 402	1.16 560	0.86 501	0.60 469	0.62 376	0.66 537	0.21 482	0.14 412	0.19 400	0.20 490	0.16 326	0.15 325

UCFNet_RVC	0.49 459	0.26 469	0.35 199	0.39 298	0.26 376	0.64 476	0.36 389	1.15 567	0.84 458	0.67 375	0.88 432	0.88 512	0.59 465	0.58 333	0.45 449	0.24 540	0.17 496	0.27 574	0.27 595	0.25 538	0.23 527

iResNet	0.49 459	0.29 513	0.79 578	0.42 426	0.21 173	0.61 448	0.40 462	0.82 422	0.99 546	0.87 510	1.12 537	0.69 423	0.53 421	0.78 504	0.51 486	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 367	0.15 325

PStereo	0.50 475	0.75 653	0.42 313	0.37 227	0.28 436	0.55 399	0.46 513	0.54 218	0.88 484	0.53 290	0.33 140	0.51 313	0.51 412	0.78 504	0.67 540	0.51 663	0.25 596	0.30 601	0.27 595	0.59 663	0.49 660

CFNet_ucs	0.50 475	0.24 426	0.55 469	0.38 266	0.31 507	0.58 426	0.33 324	0.98 488	0.93 520	0.88 520	1.19 568	0.80 486	0.49 397	0.63 389	0.43 422	0.21 482	0.15 444	0.26 560	0.18 432	0.26 545	0.22 520

NINENet	0.50 475	0.29 513	0.51 446	0.45 492	0.32 524	0.70 503	0.34 342	1.10 540	0.88 484	0.80 450	0.94 451	0.65 405	0.49 397	0.73 474	0.51 486	0.22 509	0.20 551	0.25 541	0.18 432	0.22 499	0.21 502

AACVNet	0.50 475	0.23 388	0.49 417	0.46 513	0.29 466	0.52 378	0.38 428	0.90 456	0.55 294	0.81 463	1.03 504	1.00 550	0.70 539	0.83 527	0.54 501	0.21 482	0.18 520	0.24 528	0.18 432	0.23 516	0.20 482

CrosDoStereo	0.50 475	0.18 189	0.45 353	0.38 266	0.24 295	0.40 296	1.18 675	0.67 320	0.86 471	0.94 552	1.37 601	0.63 386	0.77 567	0.65 411	0.45 449	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 291

DeepStereo_LL	0.50 475	0.18 189	0.45 353	0.38 266	0.24 295	0.40 296	1.18 675	0.67 320	0.86 471	0.94 552	1.37 601	0.63 386	0.77 567	0.65 411	0.45 449	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 291

THIR-Stereo	0.50 475	0.18 189	0.45 353	0.38 266	0.23 261	0.75 524	0.67 610	0.66 310	0.87 480	1.02 586	1.40 607	0.72 441	0.76 560	0.62 376	0.42 414	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.15 325

AdaStereo	0.50 475	0.32 531	0.47 383	0.48 529	0.25 328	0.67 493	0.32 312	1.17 580	0.88 484	0.75 426	0.99 484	0.75 460	0.49 397	0.67 431	0.46 460	0.27 570	0.12 299	0.28 582	0.18 432	0.23 516	0.18 422
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	0.51 483	0.23 388	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 591	1.02 560	0.81 463	1.01 490	0.71 432	0.65 505	0.84 532	0.55 506	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.18 396	0.18 422

tta	0.51 483	0.23 388	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 591	1.02 560	0.81 463	1.01 490	0.71 432	0.65 505	0.84 532	0.55 506	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.14 291

DAS	0.51 483	0.25 452	0.60 490	0.48 529	0.31 507	0.58 426	0.41 478	0.83 427	0.97 537	0.89 524	1.12 537	0.70 428	0.75 557	0.82 519	0.43 422	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 451	0.18 422

SepStereo	0.51 483	0.25 452	0.60 490	0.48 529	0.31 507	0.58 426	0.41 478	0.83 427	0.97 537	0.89 524	1.12 537	0.70 428	0.75 557	0.93 572	0.43 422	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 451	0.18 422

acv_ft	0.51 483	0.23 388	0.56 475	0.44 467	0.28 436	0.86 567	0.39 450	0.91 461	0.80 435	0.97 566	0.96 464	0.79 477	0.59 465	0.63 389	0.87 587	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.17 367	0.15 325

DMCA-RVC	0.51 483	0.30 522	0.59 484	0.50 558	0.32 524	0.54 393	0.38 428	0.86 437	0.68 354	0.94 552	0.86 416	0.91 523	0.68 522	0.70 455	0.59 516	0.23 527	0.18 520	0.31 602	0.23 548	0.26 545	0.19 457

CFNet	0.51 483	0.29 513	0.46 370	0.41 380	0.27 411	0.70 503	0.32 312	1.13 554	1.00 553	0.72 413	1.07 524	0.85 496	0.60 469	0.76 491	0.52 493	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.23 548	0.21 475	0.16 375

HSM	0.51 483	0.24 426	0.41 292	0.39 298	0.24 295	0.75 524	0.40 462	1.22 599	0.75 396	0.81 463	0.91 443	1.21 601	0.69 526	0.87 545	0.46 460	0.17 370	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.17 367	0.17 402

RT-IGEV	0.52 491	0.19 233	0.59 484	0.40 342	0.25 328	0.79 538	0.62 597	1.15 567	0.74 391	0.89 524	0.99 484	1.18 600	0.61 475	0.65 411	0.31 279	0.19 439	0.13 372	0.17 303	0.13 235	0.15 268	0.20 482

DDVS	0.52 491	0.30 522	0.56 475	0.41 380	0.31 507	0.71 508	0.34 342	0.91 461	0.67 348	0.85 495	0.89 436	1.12 587	0.46 382	0.86 543	0.60 518	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.25 538	0.26 549

UGAM	0.52 491	0.22 366	0.46 370	0.45 492	0.25 328	0.41 316	0.52 559	0.62 273	1.16 604	0.76 433	1.13 544	1.32 619	0.57 448	1.00 585	0.53 496	0.17 370	0.14 412	0.25 541	0.21 513	0.15 268	0.13 243

test_sample7	0.52 491	0.29 513	0.50 431	0.36 201	0.27 411	0.62 456	0.41 478	1.06 525	0.88 484	0.92 545	0.86 416	0.85 496	0.69 526	0.68 442	0.50 476	0.26 560	0.20 551	0.27 574	0.26 588	0.27 556	0.24 536

ac_64	0.52 491	0.22 366	0.50 431	0.45 492	0.28 436	0.80 544	0.45 509	1.02 509	0.61 311	0.91 537	0.83 397	1.07 574	0.68 522	0.74 481	0.70 548	0.21 482	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.18 396	0.15 325

iResNetv2_ROB	0.52 491	0.27 487	0.69 537	0.38 266	0.25 328	0.62 456	0.35 367	1.17 580	1.01 557	0.99 573	1.06 521	0.88 512	0.67 516	0.66 420	0.39 392	0.19 439	0.13 372	0.15 217	0.11 148	0.18 396	0.16 375

iResNet_ROB	0.52 491	0.21 325	0.53 459	0.37 227	0.21 173	0.61 448	0.29 234	1.51 660	1.32 636	0.90 532	1.02 499	0.80 486	0.62 482	0.76 491	0.43 422	0.16 316	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 268	0.18 422

coex_refinement	0.53 498	0.21 325	0.39 267	0.44 467	0.30 485	0.76 530	0.39 450	1.09 537	0.90 502	0.85 495	1.12 537	1.00 550	0.56 446	0.63 389	0.81 571	0.21 482	0.13 372	0.16 256	0.16 348	0.20 451	0.21 502

ITSA-stereo	0.53 498	0.28 501	0.52 452	0.40 342	0.23 261	0.56 414	0.34 342	1.24 611	1.24 619	0.80 450	0.81 385	0.72 441	0.58 458	0.82 519	0.65 534	0.21 482	0.17 496	0.23 511	0.21 513	0.22 499	0.26 549

mmx	0.53 498	0.26 469	0.49 417	0.37 227	0.25 328	0.55 399	0.37 406	1.16 575	1.03 565	0.73 419	0.96 464	0.71 432	0.53 421	1.01 586	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 499	0.20 482

xxx	0.53 498	0.26 469	0.49 417	0.37 227	0.25 328	0.55 399	0.37 406	1.16 575	1.03 565	0.73 419	0.96 464	0.71 432	0.53 421	1.01 586	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 499	0.20 482

AASNet	0.53 498	0.25 452	0.52 452	0.49 544	0.32 524	0.74 518	0.40 462	1.50 657	0.86 471	0.86 502	0.92 447	0.64 392	0.59 465	0.59 351	0.79 566	0.23 527	0.19 539	0.20 433	0.16 348	0.21 475	0.19 457

LMCR-Stereo	0.53 498	0.30 522	0.53 459	0.58 622	0.30 485	0.83 560	0.36 389	1.19 584	0.76 405	0.88 520	1.04 510	0.56 335	0.62 482	0.82 519	0.67 540	0.19 439	0.15 444	0.19 400	0.14 278	0.23 516	0.17 402

RAFT + AFF	0.53 498	0.29 513	0.75 566	0.51 574	0.32 524	0.63 468	0.60 590	1.00 495	0.91 509	0.78 443	0.87 424	0.83 491	0.58 458	0.80 513	0.47 467	0.17 370	0.20 551	0.23 511	0.22 531	0.18 396	0.18 422

UPFNet	0.53 498	0.24 426	0.51 446	0.45 492	0.38 574	0.84 563	0.49 535	0.99 490	0.75 396	0.87 510	0.88 432	0.86 501	0.64 499	0.80 513	0.71 553	0.20 465	0.20 551	0.20 433	0.20 490	0.19 432	0.15 325

RASNet	0.53 498	0.22 366	0.52 452	0.38 266	0.22 206	0.68 496	0.38 428	0.97 485	0.88 484	0.73 419	1.04 510	1.03 561	0.92 608	0.90 556	0.86 581	0.16 316	0.14 412	0.14 165	0.17 404	0.15 268	0.13 243

HSM-Net_RVC	0.53 498	0.22 366	0.35 199	0.37 227	0.21 173	0.85 564	0.37 406	1.23 604	0.93 520	0.90 532	1.15 555	1.26 606	0.63 488	0.72 467	0.48 471	0.17 370	0.13 372	0.16 256	0.15 311	0.17 367	0.15 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 498	0.32 531	0.64 510	0.44 467	0.30 485	0.66 488	0.44 506	1.04 516	0.88 484	0.91 537	0.91 443	0.99 546	0.60 469	0.68 442	0.60 518	0.21 482	0.17 496	0.22 490	0.22 531	0.21 475	0.21 502
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	0.53 498	0.34 544	0.59 484	0.41 380	0.30 485	0.50 367	0.43 497	1.19 584	0.70 362	0.85 495	1.05 514	0.86 501	0.55 439	0.84 532	0.51 486	0.29 588	0.23 579	0.22 490	0.22 531	0.26 545	0.25 543

rvit_105_1	0.54 510	0.40 585	0.76 571	0.58 622	0.37 564	0.59 438	0.68 615	0.70 355	0.94 527	0.82 472	0.69 320	0.73 452	0.58 458	0.78 504	0.54 501	0.32 611	0.29 621	0.31 602	0.34 631	0.23 516	0.20 482

UNet	0.54 510	0.26 469	0.66 522	0.44 467	0.40 585	0.99 591	0.41 478	0.98 488	0.75 396	0.83 484	0.89 436	1.04 563	0.72 547	0.73 474	0.62 525	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.17 404	0.20 451	0.17 402

1111x	0.55 512	0.22 366	0.46 370	0.38 266	0.20 142	0.66 488	0.43 497	1.23 604	0.99 546	0.71 402	0.99 484	0.95 535	0.69 526	0.90 556	1.08 628	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.19 463	0.20 451	0.18 422

ADLNet2	0.55 512	0.25 452	0.65 516	0.47 521	0.30 485	0.83 560	0.50 540	1.05 521	0.95 533	0.80 450	0.98 479	0.99 546	0.69 526	0.77 499	0.73 556	0.20 465	0.16 476	0.17 303	0.18 432	0.21 475	0.21 502

GEStereo_RVC	0.55 512	0.29 513	0.63 505	0.49 544	0.31 507	0.70 503	0.54 568	1.22 599	0.92 514	0.82 472	0.85 413	0.85 496	0.63 488	0.90 556	0.65 534	0.24 540	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.21 475	0.22 520

ADLNet	0.55 512	0.27 487	0.51 446	0.44 467	0.35 552	0.78 535	0.46 513	1.08 533	0.86 471	0.99 573	0.98 479	0.92 528	0.63 488	0.69 448	0.81 571	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.21 475	0.21 502

MMNet	0.55 512	0.25 452	0.61 492	0.43 447	0.34 545	1.07 605	0.39 450	0.87 444	0.91 509	0.91 537	0.93 450	0.86 501	0.76 560	0.81 516	0.76 561	0.15 257	0.14 412	0.18 356	0.19 463	0.20 451	0.16 375

delet	0.55 512	0.24 426	0.55 469	0.44 467	0.33 536	1.07 605	0.50 540	1.00 495	0.86 471	0.85 495	0.96 464	0.90 521	0.63 488	0.83 527	0.74 559	0.18 405	0.18 520	0.20 433	0.21 513	0.16 326	0.15 325

psm_up	0.55 512	0.26 469	0.47 383	0.49 544	0.32 524	0.65 486	0.56 579	1.04 516	0.82 448	0.82 472	0.88 432	1.01 554	0.94 614	0.74 481	0.61 522	0.21 482	0.25 596	0.26 560	0.23 548	0.21 475	0.20 482

hitnet-ft	0.55 512	0.27 487	0.39 267	0.41 380	0.28 436	0.78 535	0.40 462	0.92 463	0.90 502	0.82 472	1.01 490	1.13 593	0.70 539	0.78 504	0.67 540	0.28 581	0.20 551	0.28 582	0.22 531	0.29 564	0.26 549

DSFCA	0.55 512	0.25 452	0.62 495	0.40 342	0.36 557	0.74 518	0.52 559	1.04 516	0.82 448	1.06 601	0.84 403	0.89 516	0.63 488	0.99 582	0.58 511	0.25 550	0.21 561	0.21 475	0.21 513	0.21 475	0.19 457

FADNet_RVC	0.55 512	0.37 562	1.17 629	0.44 467	0.31 507	0.56 414	0.34 342	1.06 525	0.88 484	0.67 375	0.90 440	0.61 377	0.65 505	0.93 572	0.70 548	0.21 482	0.18 520	0.26 560	0.23 548	0.31 579	0.28 566

STTStereo	0.55 512	0.37 562	0.76 571	0.44 467	0.31 507	0.60 445	0.44 506	0.96 481	0.86 471	0.99 573	0.90 440	0.96 538	0.58 458	0.71 461	0.61 522	0.25 550	0.23 579	0.26 560	0.32 626	0.24 529	0.23 527

Selective-IGEV-i16pc	0.56 523	0.20 281	1.13 622	0.40 342	0.31 507	2.00 674	0.66 607	0.68 330	1.11 594	0.51 280	0.81 385	0.68 418	0.36 308	0.67 431	0.40 400	0.31 599	0.17 496	0.17 303	0.18 432	0.19 432	0.20 482

ISRNet	0.56 523	0.24 426	0.66 522	0.56 614	0.36 557	0.44 337	0.25 150	0.82 422	0.84 458	1.07 604	1.25 580	0.91 523	0.60 469	0.66 420	0.58 511	0.35 630	0.26 603	0.36 623	0.33 629	0.30 573	0.42 637

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 523	3.08 713	2.43 682	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.32 124	0.28 122	0.24 62	0.18 20	0.18 40	0.31 58	0.22 81	1.09 689	0.08 2	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.97 688

CSP-Net	0.56 523	0.27 487	0.49 417	0.41 380	0.28 436	1.22 631	0.50 540	1.23 604	0.72 375	0.95 560	0.95 460	0.89 516	0.62 482	0.83 527	0.62 525	0.26 560	0.17 496	0.17 303	0.17 404	0.18 396	0.17 402

FTStereo	0.56 523	0.20 281	0.37 232	0.41 380	0.25 328	0.40 296	0.79 643	0.66 310	0.43 223	1.09 610	3.27 686	0.70 428	0.73 550	0.55 285	0.33 303	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.30 582

RAFT-RH_RVC	0.56 523	0.17 146	0.41 292	0.37 227	0.23 261	0.57 420	0.24 137	0.60 260	0.70 362	1.19 624	3.94 698	0.56 335	0.38 324	0.65 411	0.36 356	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.14 278	0.12 100	0.13 243

HGLStereo	0.56 523	0.28 501	0.57 479	0.50 558	0.37 564	0.80 544	0.45 509	1.02 509	0.78 424	0.86 502	1.14 549	0.89 516	0.82 583	0.76 491	0.73 556	0.21 482	0.20 551	0.19 400	0.18 432	0.19 432	0.21 502

FADNet-RVC-Resample	0.56 523	0.33 539	1.16 625	0.49 544	0.34 545	0.71 508	0.43 497	1.01 505	0.93 520	0.82 472	0.87 424	0.74 458	0.67 516	0.73 474	0.45 449	0.18 405	0.18 520	0.26 560	0.27 595	0.26 545	0.27 559

DualNet (step1)	0.57 531	0.36 555	0.72 551	0.38 266	0.30 485	0.71 508	0.43 497	1.06 525	0.88 484	0.92 545	0.86 416	0.85 496	0.69 526	0.68 442	0.50 476	0.41 645	0.20 551	0.40 636	0.41 650	0.36 609	0.33 601

LL-Strereo	0.57 531	0.27 487	0.68 531	0.48 529	0.34 545	0.39 290	0.48 529	0.94 470	0.97 537	0.83 484	0.78 365	1.10 583	1.18 642	1.33 637	0.49 474	0.17 370	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.16 326	0.17 402

CRFU-Net	0.57 531	0.27 487	0.57 479	0.46 513	0.30 485	1.20 629	0.52 559	1.10 540	0.56 302	1.00 578	0.98 479	1.06 569	0.79 574	0.81 516	0.71 553	0.21 482	0.19 539	0.18 356	0.16 348	0.18 396	0.19 457

TDLM	0.57 531	0.33 539	0.49 417	0.51 574	0.30 485	0.66 488	0.73 635	1.03 513	1.01 557	0.82 472	1.10 532	0.84 494	0.70 539	0.86 543	0.58 511	0.28 581	0.17 496	0.25 541	0.22 531	0.26 545	0.19 457

CVANet_RVC	0.57 531	0.33 539	0.44 340	0.47 521	0.32 524	0.67 493	0.61 595	1.05 521	0.93 520	0.85 495	1.04 510	1.01 554	0.73 550	0.83 527	0.52 493	0.29 588	0.19 539	0.27 574	0.25 573	0.31 579	0.21 502

AANet_RVC	0.57 531	0.32 531	0.54 464	0.45 492	0.27 411	0.57 420	0.48 529	1.00 495	1.28 631	0.86 502	1.33 596	0.87 507	0.58 458	1.07 599	0.75 560	0.18 405	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.18 396	0.18 422

NOSS_ROB	0.57 531	0.39 580	0.39 267	0.44 467	0.30 485	0.73 517	0.54 568	1.03 513	1.08 590	0.67 375	0.87 424	0.76 467	0.57 448	0.77 499	0.47 467	0.38 638	0.38 657	0.44 644	0.42 654	0.37 614	0.34 609

ssnet_v2	0.58 538	0.28 501	0.56 475	0.43 447	0.29 466	0.95 581	0.59 587	1.13 554	0.99 546	0.93 549	0.80 378	0.99 546	0.64 499	0.82 519	0.94 606	0.25 550	0.22 569	0.23 511	0.24 564	0.20 451	0.19 457

dad	0.58 538	0.50 613	0.64 510	0.43 447	0.30 485	0.59 438	0.36 389	0.78 408	1.25 625	1.01 583	1.17 562	1.15 597	0.53 421	0.68 442	0.50 476	0.35 630	0.23 579	0.37 628	0.21 513	0.29 564	0.20 482

SACVNet	0.58 538	0.34 544	0.55 469	0.55 611	0.36 557	0.63 468	0.48 529	1.13 554	0.77 414	1.02 586	1.06 521	1.02 559	0.74 553	0.90 556	0.51 486	0.27 570	0.21 561	0.25 541	0.24 564	0.29 564	0.36 616

pcwnet_v2	0.58 538	0.28 501	0.84 583	0.45 492	0.35 552	0.61 448	0.35 367	1.27 619	1.21 614	0.99 573	1.27 583	0.72 441	0.58 458	0.67 431	0.48 471	0.27 570	0.21 561	0.24 528	0.23 548	0.29 564	0.29 573

PS-NSSS	0.58 538	0.44 598	0.62 495	0.42 426	0.33 536	0.66 488	0.58 584	1.02 509	0.86 471	0.77 439	1.28 585	0.72 441	0.64 499	0.82 519	0.59 516	0.31 599	0.26 603	0.40 636	0.27 595	0.33 592	0.26 549

StereoDRNet-Refined	0.58 538	0.32 531	0.54 464	0.46 513	0.30 485	0.96 584	0.40 462	1.00 495	0.94 527	1.12 615	1.08 527	0.96 538	0.67 516	0.90 556	0.89 600	0.17 370	0.13 372	0.22 490	0.21 513	0.20 451	0.19 457
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 538	0.28 501	0.47 383	0.49 544	0.32 524	0.77 531	0.50 540	0.99 490	0.92 514	1.04 595	1.14 549	1.21 601	0.69 526	0.88 548	0.69 545	0.20 465	0.20 551	0.22 490	0.22 531	0.21 475	0.18 422

CBFPSM	0.59 545	0.22 366	1.31 645	0.38 266	0.27 411	1.12 617	0.65 604	0.79 412	0.82 448	0.80 450	0.81 385	1.35 628	0.87 596	0.67 431	0.76 561	0.16 316	0.15 444	0.15 217	0.16 348	0.17 367	0.22 520

HBP-ISP	0.59 545	0.45 602	0.43 328	0.45 492	0.33 536	0.70 503	0.28 225	1.11 546	1.00 553	0.83 484	1.18 564	0.65 405	0.68 522	0.88 548	0.52 493	0.35 630	0.38 657	0.47 649	0.41 650	0.38 618	0.31 592

CBMV_ROB	0.59 545	0.37 562	0.38 245	0.39 298	0.28 436	0.74 518	0.28 225	1.00 495	0.98 541	0.94 552	1.25 580	0.81 489	0.78 572	0.87 545	0.50 476	0.36 634	0.37 655	0.43 642	0.40 645	0.33 592	0.30 582

FADNet-RVC	0.60 548	0.53 628	1.14 624	0.46 513	0.39 580	0.61 448	0.39 450	1.12 552	0.87 480	0.70 395	0.84 403	1.04 563	0.55 439	0.94 579	0.69 545	0.26 560	0.25 596	0.28 582	0.28 602	0.31 579	0.31 592

NVstereo2D	0.60 548	0.30 522	0.75 566	0.48 529	0.43 604	0.89 569	0.48 529	1.05 521	1.15 603	0.66 370	0.86 416	0.88 512	0.70 539	0.99 582	0.65 534	0.32 611	0.15 444	0.28 582	0.20 490	0.40 621	0.36 616

FADNet	0.61 550	0.51 617	1.10 618	0.45 492	0.44 611	0.65 486	0.41 478	1.19 584	1.05 575	0.70 395	0.84 403	0.98 544	0.66 513	0.82 519	0.50 476	0.29 588	0.30 626	0.27 574	0.30 610	0.46 640	0.35 614

ACV-stereo	0.62 551	0.34 544	1.00 607	0.43 447	0.31 507	1.20 629	0.40 462	0.75 392	0.83 453	0.64 348	0.77 353	2.10 667	1.03 627	0.81 516	0.64 532	0.21 482	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.21 475	0.21 502

SGM-Forest	0.62 551	0.32 531	0.39 267	0.43 447	0.30 485	1.02 595	0.55 573	1.09 537	1.05 575	1.06 601	1.18 564	1.10 583	0.67 516	0.88 548	0.62 525	0.31 599	0.33 647	0.33 614	0.30 610	0.30 573	0.28 566
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	0.63 553	0.28 501	0.99 606	0.40 342	0.30 485	1.03 598	0.56 579	1.10 540	0.99 546	0.97 566	1.22 571	1.06 569	0.69 526	1.07 599	0.95 609	0.19 439	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.22 499	0.21 502

fast-acv-ft	0.64 554	0.30 522	0.73 555	0.45 492	0.34 545	1.17 625	0.49 535	0.86 437	0.98 541	1.02 586	1.36 598	1.29 611	0.85 591	0.76 491	0.81 571	0.21 482	0.23 579	0.23 511	0.23 548	0.21 475	0.20 482

StereoDRNet	0.64 554	0.33 539	0.68 531	0.51 574	0.43 604	1.03 598	0.53 564	1.47 653	0.99 546	1.10 612	0.87 424	1.07 574	0.71 543	0.82 519	0.88 590	0.23 527	0.19 539	0.25 541	0.23 548	0.27 556	0.19 457

PSMNet_ROB	0.64 554	0.37 562	0.65 516	0.56 614	0.42 598	0.97 586	0.83 646	1.21 591	0.92 514	0.79 448	1.02 499	1.08 576	0.63 488	0.82 519	0.91 604	0.29 588	0.20 551	0.31 602	0.31 618	0.26 545	0.23 527

CBMV	0.64 554	0.35 550	0.41 292	0.42 426	0.25 328	1.01 593	0.77 639	1.13 554	1.09 592	1.17 620	1.22 571	1.04 563	0.75 557	0.88 548	0.63 529	0.28 581	0.30 626	0.34 616	0.30 610	0.26 545	0.26 549
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	0.66 558	0.36 555	1.30 644	0.39 298	0.26 376	0.57 420	0.63 599	0.80 416	1.03 565	0.80 450	1.43 614	0.91 523	0.76 560	1.08 602	1.87 670	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.14 278	0.20 451	0.16 375

TCMNet	0.66 558	0.39 580	0.98 605	0.59 626	0.61 656	0.96 584	0.55 573	1.05 521	0.90 502	0.84 491	1.14 549	0.89 516	0.65 505	0.85 538	1.01 621	0.26 560	0.26 603	0.31 602	0.28 602	0.32 585	0.29 573

YMNet	0.66 558	0.38 572	0.90 596	0.52 587	0.46 623	1.08 609	0.49 535	1.00 495	0.77 414	1.18 622	1.29 589	1.12 587	0.74 553	0.85 538	0.86 581	0.27 570	0.31 635	0.25 541	0.25 573	0.24 529	0.23 527

YMNet_1	0.66 558	0.38 572	0.90 596	0.52 587	0.46 623	1.08 609	0.49 535	1.00 495	0.77 414	1.18 622	1.29 589	1.12 587	0.74 553	0.85 538	0.86 581	0.27 570	0.31 635	0.25 541	0.25 573	0.24 529	0.23 527

DRN-Test	0.66 558	0.32 531	0.66 522	0.50 558	0.39 580	1.15 621	0.61 595	1.49 656	1.01 557	1.12 615	1.08 527	1.06 569	0.69 526	0.77 499	0.94 606	0.23 527	0.17 496	0.26 560	0.25 573	0.25 538	0.21 502

iinet-f	0.67 563	0.26 469	2.15 676	0.39 298	0.31 507	1.19 628	0.56 579	0.84 430	0.84 458	0.80 450	1.17 562	1.05 567	0.84 590	0.71 461	1.21 639	0.20 465	0.18 520	0.17 303	0.15 311	0.20 451	0.20 482

GASNet	0.67 563	0.72 650	0.96 602	0.70 658	0.48 628	0.62 456	0.47 521	1.08 533	1.03 565	0.94 552	0.82 391	0.93 531	0.83 588	1.33 637	0.80 568	0.31 599	0.22 569	0.29 592	0.28 602	0.44 633	0.24 536

FINET	0.67 563	0.42 591	1.00 607	0.46 513	0.43 604	0.83 560	0.89 654	1.08 533	1.50 652	0.87 510	1.14 549	0.71 432	0.68 522	0.92 566	0.70 548	0.36 634	0.30 626	0.26 560	0.24 564	0.35 603	0.33 601

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 563	0.81 660	0.73 555	0.53 597	0.37 564	1.40 643	0.53 564	1.04 516	0.79 433	0.88 520	0.94 451	0.95 535	0.53 421	0.93 572	0.58 511	0.39 640	0.30 626	0.57 664	0.31 618	0.53 654	0.30 582

PA-Net	0.67 563	0.43 593	0.83 582	0.50 558	0.53 641	0.94 578	0.68 615	1.10 540	1.14 602	0.80 450	0.88 432	0.87 507	0.77 567	1.02 591	0.88 590	0.24 540	0.41 664	0.29 592	0.44 655	0.26 545	0.34 609
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 568	0.36 555	1.10 618	0.51 574	0.42 598	1.08 609	0.50 540	1.21 591	1.16 604	1.00 578	1.37 601	1.06 569	0.79 574	0.92 566	0.94 606	0.25 550	0.24 588	0.24 528	0.22 531	0.23 516	0.26 549

NaN_ROB	0.69 568	0.44 598	0.69 537	0.51 574	0.33 536	0.97 586	1.06 669	1.22 599	1.19 610	1.24 634	0.96 464	1.08 576	0.78 572	1.20 619	0.67 540	0.24 540	0.30 626	0.23 511	0.24 564	0.23 516	0.25 543

GANet	0.70 570	0.37 562	0.55 469	0.51 574	0.34 545	0.94 578	0.96 662	1.08 533	0.94 527	1.04 595	1.98 655	1.13 593	0.88 600	1.12 609	0.66 537	0.25 550	0.26 603	0.27 574	0.22 531	0.31 579	0.22 520

DISCO	0.70 570	0.26 469	0.68 531	0.44 467	0.31 507	1.14 619	0.51 556	1.23 604	1.23 617	0.81 463	1.05 514	1.50 643	0.85 591	1.82 668	1.03 622	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.24 529	0.23 527

XPNet_ROB	0.70 570	0.35 550	0.68 531	0.52 587	0.40 585	0.79 538	0.85 652	1.16 575	0.94 527	1.33 641	1.15 555	1.38 630	0.83 588	1.03 593	0.90 602	0.32 611	0.25 596	0.26 560	0.24 564	0.31 579	0.28 566

ETE_ROB	0.70 570	0.49 609	0.73 555	0.56 614	0.36 557	0.79 538	0.87 653	1.14 563	0.93 520	1.19 624	1.18 564	1.39 631	0.82 583	0.99 582	0.80 568	0.26 560	0.21 561	0.31 602	0.26 588	0.33 592	0.34 609

Wz-Net-LNSev	0.71 574	0.51 617	1.36 654	0.50 558	0.41 592	1.15 621	0.69 620	1.21 591	1.07 587	1.02 586	1.12 537	1.08 576	0.87 596	0.89 554	0.89 600	0.24 540	0.22 569	0.21 475	0.19 463	0.26 545	0.26 549

APVNet	0.71 574	0.37 562	0.89 595	0.56 614	0.45 615	1.18 627	0.68 615	1.41 647	0.85 466	0.81 463	1.15 555	1.04 563	0.81 579	1.10 606	1.17 636	0.26 560	0.28 616	0.32 609	0.31 618	0.29 564	0.30 582

Syn2CoEx	0.71 574	0.51 617	0.95 600	0.64 641	0.45 615	0.91 572	0.53 564	1.48 654	1.13 599	0.93 549	1.35 597	1.02 559	0.99 622	0.92 566	0.80 568	0.30 595	0.27 612	0.28 582	0.24 564	0.23 516	0.24 536

DANet	0.71 574	0.45 602	0.91 598	0.59 626	0.40 585	0.81 549	0.40 462	0.97 485	0.84 458	1.20 629	1.22 571	1.33 622	0.88 600	1.16 613	1.24 640	0.27 570	0.23 579	0.31 602	0.25 573	0.35 603	0.32 596
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 578	0.35 550	0.64 510	0.53 597	0.67 662	1.31 639	0.67 610	1.20 589	1.18 608	1.05 597	0.87 424	1.27 608	0.93 613	0.93 572	1.27 644	0.22 509	0.16 476	0.26 560	0.23 548	0.40 621	0.39 630

NCCL2	0.72 578	0.41 589	0.65 516	0.64 641	0.44 611	0.98 590	1.20 677	1.11 546	1.00 553	0.98 571	0.96 464	1.49 642	0.87 596	0.90 556	0.79 566	0.31 599	0.26 603	0.39 633	0.39 643	0.32 585	0.32 596

FAT-Stereo	0.73 580	0.33 539	0.75 566	0.49 544	0.37 564	0.71 508	0.59 587	1.36 639	1.30 634	1.03 594	1.40 607	1.59 652	1.15 638	0.87 545	0.86 581	0.28 581	0.28 616	0.28 582	0.23 548	0.28 560	0.38 627

DStereoRT	0.74 581	0.19 233	0.50 431	0.51 574	0.33 536	1.10 613	0.34 342	0.82 422	0.76 405	0.78 443	1.05 514	0.51 313	0.73 550	0.76 491	0.48 471	0.16 316	0.13 372	3.96 719	1.37 709	0.19 432	0.14 291

S-Stereo	0.74 581	0.35 550	0.96 602	0.56 614	0.45 615	0.82 557	0.60 590	1.24 611	1.60 664	0.96 561	1.41 609	1.12 587	0.94 614	0.80 513	1.04 625	0.26 560	0.31 635	0.28 582	0.25 573	0.32 585	0.47 654

LALA_ROB	0.74 581	0.43 593	0.69 537	0.54 604	0.40 585	1.01 593	0.95 661	1.21 591	1.07 587	1.22 631	1.12 537	1.56 649	0.79 574	1.04 595	0.86 581	0.33 620	0.22 569	0.35 618	0.30 610	0.35 603	0.31 592

w-ln-seven-2	0.76 584	0.43 593	2.32 678	0.52 587	0.38 574	0.90 571	0.65 604	1.11 546	1.12 598	1.19 624	1.28 585	1.09 579	0.99 622	1.07 599	0.87 587	0.20 465	0.19 539	0.23 511	0.22 531	0.26 545	0.22 520

PSMNet-RUCA	0.76 584	0.75 653	1.08 617	1.01 675	0.90 672	0.69 498	0.50 540	1.11 546	1.03 565	0.78 443	1.11 533	0.80 486	0.72 547	0.88 548	0.63 529	0.53 669	0.27 612	0.76 672	0.46 656	0.66 667	0.47 654

Wz-Net-MNSev	0.76 584	0.40 585	1.34 649	0.50 558	0.40 585	1.44 649	0.83 646	1.15 567	1.16 604	1.25 636	1.20 569	1.13 593	0.81 579	1.16 613	1.00 620	0.22 509	0.19 539	0.24 528	0.23 548	0.28 560	0.26 549

DGSMNet	0.76 584	0.55 630	1.29 643	0.58 622	0.62 657	0.94 578	0.70 625	1.26 617	1.11 594	0.83 484	1.24 578	1.00 550	0.71 543	1.03 593	0.81 571	0.34 626	0.29 621	0.41 640	0.40 645	0.57 660	0.55 667

RP	0.76 584	0.36 555	0.63 505	0.66 649	0.58 653	0.80 544	0.55 573	1.14 563	1.22 616	0.97 566	1.65 634	1.43 636	1.32 652	1.01 586	0.84 576	0.33 620	0.30 626	0.36 623	0.30 610	0.34 598	0.34 609

edge stereo	0.76 584	0.38 572	0.74 560	0.52 587	0.43 604	0.80 544	0.53 564	1.28 622	1.06 581	1.28 637	1.38 606	1.81 657	1.11 635	1.08 602	0.85 580	0.33 620	0.32 641	0.41 640	0.28 602	0.32 585	0.36 616

NCC-stereo	0.78 590	0.40 585	0.76 571	0.61 634	0.67 662	0.81 549	0.69 620	1.54 665	1.11 594	0.90 532	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 617	0.88 590	0.31 599	0.30 626	0.37 628	0.48 665	0.33 592	0.33 601

Nwc_Net	0.78 590	0.38 572	0.73 555	0.60 632	0.55 645	1.05 603	0.55 573	1.67 674	1.05 575	0.88 520	1.86 649	1.40 633	1.09 633	1.10 606	0.87 587	0.30 595	0.25 596	0.36 623	0.38 639	0.29 564	0.29 573

Abc-Net	0.78 590	0.40 585	0.76 571	0.61 634	0.67 662	0.81 549	0.69 620	1.54 665	1.11 594	0.90 532	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 617	0.88 590	0.31 599	0.30 626	0.37 628	0.48 665	0.33 592	0.33 601
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 593	0.59 635	0.71 546	0.65 646	0.65 660	0.92 577	0.58 584	1.29 623	1.05 575	1.07 604	1.45 620	1.47 640	1.03 627	1.21 623	0.88 590	0.32 611	0.30 626	0.48 654	0.40 645	0.37 614	0.37 621

stereogan	0.80 594	0.31 527	0.71 546	0.59 626	0.50 632	1.72 666	0.48 529	1.35 636	1.37 639	1.00 578	1.46 622	1.56 649	0.95 617	1.29 632	0.84 576	0.28 581	0.29 621	0.29 592	0.25 573	0.38 618	0.38 627

ADCRef	0.80 594	0.43 593	1.32 647	0.50 558	0.45 615	1.07 605	0.51 556	1.07 529	0.98 541	1.17 620	1.42 611	0.87 507	0.91 603	0.85 538	3.19 690	0.18 405	0.16 476	0.23 511	0.23 548	0.22 499	0.21 502

GANetREF_RVC	0.80 594	0.75 653	0.86 589	0.66 649	0.42 598	1.15 621	0.98 663	1.14 563	1.19 610	1.01 583	1.02 499	1.10 583	0.90 602	1.15 611	0.76 561	0.48 658	0.39 661	0.57 664	0.38 639	0.63 665	0.46 649
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	0.81 597	0.39 580	0.68 531	0.64 641	0.54 643	0.91 572	0.51 556	1.61 670	1.31 635	0.96 561	2.02 657	1.46 637	1.26 650	1.11 608	0.99 616	0.32 611	0.24 588	0.39 633	0.27 595	0.30 573	0.25 543

SQANet	0.82 598	0.74 652	0.67 526	1.13 679	0.98 680	1.11 614	0.47 521	1.07 529	0.83 453	0.91 537	1.05 514	1.03 561	0.74 553	1.01 586	0.64 532	0.61 672	0.24 588	1.03 682	0.35 634	1.18 685	0.58 668

Anonymous_2	0.82 598	0.44 598	0.63 505	0.40 342	0.43 604	0.80 544	0.52 559	0.72 370	0.77 414	0.71 402	0.60 281	0.87 507	0.76 560	0.75 487	0.58 511	0.52 665	0.54 679	0.54 662	4.82 721	0.56 658	0.40 633

ccnet	0.82 598	0.57 633	0.75 566	0.54 604	0.59 654	1.09 612	0.66 607	1.38 642	0.94 527	1.12 615	1.44 617	1.29 611	0.92 608	0.95 581	1.24 640	0.49 660	0.42 666	0.50 659	0.47 663	0.51 649	0.46 649

psmorigin	0.82 598	0.51 617	2.09 674	0.49 544	0.41 592	0.85 564	0.50 540	1.04 516	0.88 484	1.45 646	1.43 614	1.50 643	1.06 630	1.22 625	0.97 612	0.31 599	0.32 641	0.27 574	0.27 595	0.33 592	0.42 637

CC-Net-ROB	0.82 598	0.96 672	0.85 584	0.58 622	0.45 615	1.27 637	0.70 625	1.17 580	1.02 560	0.83 484	1.23 576	0.90 521	0.77 567	1.06 596	0.69 545	0.46 654	0.34 649	1.71 690	0.38 639	0.59 663	0.36 616

GCST	0.83 603	1.22 683	0.74 560	1.58 687	1.01 682	1.06 604	0.23 118	0.78 408	0.78 424	0.97 566	0.65 300	0.78 475	0.35 280	0.92 566	0.34 319	0.96 683	0.65 685	1.20 684	0.81 688	0.91 674	0.70 671

aanetorigin	0.83 603	0.56 631	1.87 671	0.49 544	0.38 574	0.56 414	0.66 607	0.70 355	1.00 553	2.42 687	2.02 657	1.31 614	1.18 642	0.93 572	1.13 635	0.20 465	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.27 556	0.30 582

CSAN	0.83 603	0.49 609	0.77 576	0.60 632	0.41 592	1.14 619	1.06 669	1.19 584	1.46 650	1.32 639	1.43 614	1.37 629	1.19 644	1.27 631	0.86 581	0.39 640	0.31 635	0.36 623	0.37 636	0.35 603	0.34 609

SDNR	0.86 606	0.37 562	1.47 660	0.40 342	0.38 574	3.38 699	0.33 324	0.90 456	0.98 541	0.99 573	2.09 660	0.59 365	0.71 543	1.29 632	0.70 548	0.51 663	0.56 681	0.36 623	0.26 588	0.43 632	0.46 649

RTSC	0.87 607	0.48 605	1.23 636	0.52 587	0.37 564	1.13 618	0.50 540	1.34 632	1.79 670	1.51 650	1.24 578	1.12 587	0.81 579	1.62 656	2.16 676	0.25 550	0.19 539	0.23 511	0.24 564	0.30 573	0.31 592

PWC_ROB	0.87 607	0.52 625	1.28 640	0.50 558	0.32 524	0.91 572	0.37 406	1.36 639	1.46 650	1.61 657	2.59 675	1.16 598	1.01 626	1.34 639	1.40 652	0.25 550	0.18 520	0.28 582	0.20 490	0.29 564	0.28 566

UDG	0.88 609	0.82 663	0.67 526	1.00 674	0.96 677	1.02 595	0.57 583	1.13 554	0.99 546	0.90 532	0.97 477	1.31 614	0.99 622	0.85 538	0.84 576	0.54 670	0.32 641	1.77 691	0.40 645	0.94 676	0.66 670

FBW_ROB	0.88 609	0.50 613	0.85 584	0.55 611	0.40 585	1.17 625	0.78 641	1.50 657	1.37 639	1.33 641	1.27 583	1.48 641	1.00 625	2.57 692	0.98 615	0.25 550	0.32 641	0.45 645	0.30 610	0.34 598	0.28 566

XQC	0.89 611	0.65 644	1.31 645	0.67 652	0.52 640	1.22 631	0.68 615	1.26 617	1.52 653	1.14 618	1.11 533	1.28 610	1.04 629	1.40 647	1.77 664	0.38 638	0.24 588	0.37 628	0.31 618	0.53 654	0.47 654

DeepPrunerF	0.89 611	0.52 625	3.43 690	0.68 655	0.81 669	0.72 516	0.72 633	1.22 599	1.99 676	0.93 549	1.01 490	0.87 507	0.86 593	1.08 602	0.95 609	0.34 626	0.28 616	0.43 642	0.39 643	0.30 573	0.32 596

PWCDC_ROB	0.89 611	0.49 609	0.80 580	0.74 662	0.40 585	1.03 598	0.39 450	1.33 630	2.35 687	1.02 586	3.77 693	0.81 489	0.92 608	1.20 619	0.90 602	0.34 626	0.22 569	0.24 528	0.20 490	0.34 598	0.29 573

PASM	0.90 614	0.64 643	1.69 665	0.69 657	0.69 665	0.78 535	0.84 649	1.03 513	1.26 628	1.19 624	1.15 555	1.31 614	0.98 621	1.24 627	1.03 622	0.52 665	0.56 681	0.59 667	0.66 680	0.56 658	0.54 666

Wz-Net-SNSev	0.91 615	0.73 651	2.13 675	0.56 614	0.45 615	0.95 581	1.13 674	1.34 632	1.24 619	1.02 586	1.30 592	1.46 637	0.86 593	1.81 667	1.50 654	0.25 550	0.23 579	0.25 541	0.26 588	0.32 585	0.29 573

MDST_ROB	0.91 615	0.27 487	0.85 584	0.63 640	0.41 592	2.53 682	0.71 631	1.60 668	1.13 599	2.83 694	1.73 640	0.97 540	0.69 526	1.61 655	0.73 556	0.25 550	0.22 569	0.32 609	0.28 602	0.25 538	0.24 536

PDISCO_ROB	0.91 615	0.48 605	1.06 613	0.99 672	0.97 678	1.67 664	0.63 599	1.64 672	1.59 661	1.06 601	1.18 564	1.31 614	0.79 574	1.55 650	0.97 612	0.49 660	0.22 569	0.45 645	0.40 645	0.45 637	0.37 621

SHD	0.93 618	0.50 613	1.18 630	0.59 626	0.46 623	0.97 586	0.48 529	1.70 676	2.15 678	1.58 654	1.37 601	1.42 634	1.19 644	1.31 635	1.60 657	0.31 599	0.26 603	0.32 609	0.33 629	0.40 621	0.42 637

G-Net	0.95 619	0.46 604	1.04 611	0.64 641	0.48 628	2.12 678	0.64 602	1.01 505	0.87 480	1.75 666	2.82 682	1.30 613	1.64 673	1.06 596	0.96 611	0.36 634	0.29 621	0.35 618	0.25 573	0.45 637	0.42 637

DStereoO	0.96 620	0.70 649	0.72 551	0.62 638	0.45 615	0.74 518	0.92 659	1.09 537	1.29 633	1.19 624	1.23 576	0.99 546	1.71 675	1.29 632	0.99 616	2.01 706	0.35 651	0.77 673	0.30 610	1.42 687	0.38 627

w-ln-seven	0.96 620	0.48 605	2.41 681	0.54 604	0.50 632	1.41 645	0.70 625	1.67 674	1.81 671	1.49 647	1.50 624	1.26 606	0.87 596	1.15 611	1.80 668	0.23 527	0.21 561	0.25 541	0.25 573	0.31 579	0.26 549

anonymity	0.97 622	0.89 667	1.05 612	0.92 670	1.03 683	0.97 586	0.81 645	1.29 623	0.91 509	1.07 604	0.98 479	1.00 550	0.95 617	1.02 591	0.92 605	0.96 683	0.95 705	0.90 679	0.91 695	0.92 675	0.94 682

SGM_RVC	0.97 622	0.28 501	0.41 292	0.39 298	0.22 206	1.55 655	0.73 635	1.51 660	1.25 625	2.25 683	1.92 651	2.58 679	1.56 667	2.02 677	1.19 638	0.27 570	0.27 612	0.27 574	0.25 573	0.25 538	0.25 543
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 624	0.42 591	1.88 672	0.53 597	0.41 592	1.59 658	1.26 683	2.21 687	1.43 645	1.10 612	1.11 533	1.46 637	1.95 684	1.34 639	1.26 642	0.34 626	0.25 596	0.25 541	0.21 513	0.46 640	0.37 621

z-mn7	1.00 625	0.50 613	1.70 667	0.53 597	0.36 557	1.75 667	0.71 631	1.22 599	2.28 682	0.96 561	2.54 671	1.42 634	0.95 617	2.19 684	1.54 655	0.22 509	0.19 539	0.21 475	0.20 490	0.27 556	0.25 543

Consistency-Raft	1.01 626	0.81 660	1.24 637	0.84 667	0.97 678	0.81 549	0.84 649	1.30 626	1.59 661	1.05 597	1.68 639	1.12 587	0.91 603	0.92 566	1.11 630	0.65 673	0.74 689	0.79 675	0.90 692	1.06 683	0.79 676

xxxx	1.01 626	0.22 366	0.43 328	0.36 201	0.21 173	0.82 557	0.36 389	1.32 628	0.88 484	0.71 402	0.94 451	0.97 540	0.63 488	0.64 404	10.58 713	0.20 465	0.16 476	0.18 356	0.17 404	0.19 432	0.19 457

test_xeample	1.01 626	0.21 325	0.42 313	0.35 172	0.21 173	0.71 508	0.39 450	1.23 604	0.86 471	0.81 463	1.04 510	0.69 423	0.61 475	0.69 448	10.93 714	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.17 404	0.18 396	0.17 402

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 629	0.57 633	1.51 662	0.67 652	0.50 632	2.57 683	1.66 699	1.20 589	1.43 645	1.38 643	1.57 631	1.33 622	0.92 608	1.64 659	0.88 590	0.37 637	0.39 661	0.46 648	0.60 677	0.41 627	0.40 633

ADCPNet	1.03 630	0.48 605	2.70 683	0.54 604	0.42 598	1.40 643	0.75 637	1.13 554	1.07 587	1.22 631	1.42 611	1.68 654	1.09 633	1.36 644	3.45 694	0.30 595	0.28 616	0.29 592	0.32 626	0.37 614	0.35 614

MSAF-DinoV2	1.04 631	0.38 572	1.32 647	0.54 604	0.29 466	0.89 569	0.72 633	1.52 663	1.24 619	1.05 597	1.41 609	2.98 682	1.49 662	2.74 693	2.83 688	0.22 509	0.14 412	0.20 433	0.22 531	0.32 585	0.32 596

otaku	1.04 631	0.93 669	0.88 591	1.33 685	1.05 685	1.66 662	0.70 625	1.40 646	1.18 608	1.08 608	1.32 595	1.33 622	0.91 603	1.23 626	0.76 561	0.72 676	0.46 676	1.24 685	0.50 670	1.40 686	0.75 672

SuperB	1.04 631	0.37 562	4.81 698	0.43 447	0.31 507	0.99 591	0.46 513	1.02 509	2.09 677	1.09 610	1.09 530	0.75 460	0.81 579	1.06 596	1.76 663	0.19 439	0.15 444	0.17 303	0.15 311	2.82 712	0.26 549

ADCL	1.04 631	0.38 572	1.35 650	0.50 558	0.39 580	1.61 659	0.89 654	1.29 623	1.39 642	1.29 638	1.50 624	1.24 604	1.24 647	1.37 645	4.87 702	0.21 482	0.19 539	0.25 541	0.25 573	0.29 564	0.27 559

test_sample9	1.05 635	0.36 555	0.72 551	0.38 266	0.30 485	0.71 508	0.43 497	1.06 525	0.88 484	0.92 545	0.86 416	0.85 496	0.69 526	1.20 619	1.36 648	0.41 645	8.41 721	0.40 636	0.41 650	0.36 609	0.33 601

DDUNet	1.06 636	2.56 710	0.68 531	1.21 681	1.26 688	1.03 598	0.69 620	1.11 546	0.94 527	0.96 561	1.22 571	1.27 608	0.82 583	0.93 572	0.72 555	0.84 680	0.38 657	1.99 694	0.60 677	1.10 684	0.85 678

ADCP+	1.06 636	0.35 550	1.51 662	0.49 544	0.51 636	1.45 650	0.55 573	1.25 615	1.03 565	1.16 619	1.15 555	1.10 583	1.07 632	1.56 652	6.75 709	0.19 439	0.16 476	0.23 511	0.21 513	0.28 560	0.21 502

Selective-IGEV-i16pb	1.07 638	0.24 426	9.45 705	0.41 380	0.32 524	1.76 668	0.59 587	1.00 495	1.54 656	0.66 370	1.20 569	0.98 544	0.57 448	0.78 504	0.62 525	0.27 570	0.17 496	0.18 356	0.20 490	0.21 475	0.23 527

SAMSARA	1.07 638	0.65 644	1.19 631	1.06 678	0.90 672	1.76 668	1.76 703	1.46 652	1.44 648	1.51 650	1.16 560	2.00 666	1.14 637	1.48 648	1.31 646	0.39 640	0.44 673	0.35 618	0.38 639	0.49 646	0.49 660

SANet	1.07 638	0.41 589	1.06 613	0.48 529	0.30 485	1.41 645	0.94 660	1.42 648	3.36 699	1.58 654	2.43 668	2.33 674	1.70 674	1.34 639	1.07 627	0.28 581	0.24 588	0.26 560	0.23 548	0.34 598	0.30 582

zh-mn7	1.08 641	0.65 644	4.00 694	0.52 587	0.38 574	1.16 624	0.62 597	1.15 567	1.77 669	1.74 665	2.31 661	1.17 599	0.91 603	2.10 679	1.77 664	0.24 540	0.21 561	0.22 490	0.22 531	0.25 538	0.28 566

zh-sn7	1.09 642	0.75 653	3.23 688	0.57 620	0.42 598	1.11 614	0.89 654	1.19 584	1.27 629	1.41 645	1.98 655	1.25 605	1.47 661	1.99 676	2.62 685	0.26 560	0.26 603	0.26 560	0.27 595	0.35 603	0.30 582

Ntro	1.09 642	0.97 675	0.91 598	1.44 686	1.19 687	1.69 665	0.80 644	1.35 636	1.25 625	1.00 578	1.29 589	1.31 614	0.97 620	1.26 629	0.84 576	0.84 680	0.43 671	1.36 686	0.50 670	1.56 688	0.78 674

MFN_U_SF_RVC	1.09 642	0.59 635	1.97 673	0.67 652	0.44 611	1.93 672	0.60 590	1.85 680	1.36 637	1.61 657	1.54 629	1.95 665	1.37 655	1.64 659	1.73 660	0.40 644	0.37 655	0.45 645	0.48 665	0.44 633	0.44 644

AANet	1.13 645	1.01 677	2.99 686	0.44 467	0.37 564	0.91 572	0.54 568	1.27 619	2.31 685	2.35 685	2.37 667	2.22 669	1.53 663	1.18 616	1.43 653	0.32 611	0.23 579	0.28 582	0.25 573	0.35 603	0.33 601

Wz-Net-TNSev	1.14 646	1.06 680	4.32 697	0.49 544	0.42 598	1.51 653	1.11 673	1.48 654	1.40 644	1.22 631	1.26 582	1.58 651	1.43 659	1.76 665	1.70 659	0.32 611	0.31 635	0.26 560	0.30 610	0.41 627	0.41 636

ADCMid	1.14 646	0.52 625	2.23 677	0.53 597	0.43 604	1.07 605	0.75 637	1.23 604	1.05 575	2.15 679	1.44 617	1.50 643	1.43 659	1.56 652	5.01 703	0.26 560	0.24 588	0.29 592	0.31 618	0.37 614	0.33 601

MFMNet_re	1.14 646	0.97 675	1.19 631	0.99 672	0.95 676	1.25 635	1.22 680	1.39 643	1.55 657	1.69 664	1.67 638	1.21 601	1.53 663	1.12 609	0.99 616	0.87 682	0.75 693	0.79 675	0.75 684	0.90 673	0.94 682

WCMA_ROB	1.14 646	0.36 555	0.76 571	0.49 544	0.44 611	1.23 633	0.67 610	1.11 546	1.23 617	2.84 695	3.95 699	3.28 689	1.83 680	1.25 628	0.99 616	0.44 650	0.34 649	0.34 616	0.37 636	0.41 627	0.40 633

AnyNet_C32	1.16 650	0.62 641	2.40 680	0.57 620	0.55 645	1.41 645	1.34 689	1.18 583	1.24 619	1.49 647	1.42 611	1.39 631	1.20 646	1.55 650	4.82 701	0.29 588	0.28 616	0.29 592	0.34 631	0.38 618	0.42 637

222	1.18 651	0.22 366	0.44 340	0.37 227	0.22 206	0.79 538	0.37 406	1.31 627	0.89 499	0.92 545	1.08 527	0.72 441	0.71 543	0.66 420	13.89 717	0.20 465	0.15 444	0.17 303	0.16 348	0.18 396	0.19 457

WZ-Net	1.19 652	0.59 635	4.07 695	0.62 638	0.51 636	1.34 640	1.31 688	1.32 628	1.74 668	1.53 653	1.65 634	1.74 656	1.28 651	2.25 686	2.01 673	0.27 570	0.21 561	0.23 511	0.25 573	0.40 621	0.39 630

MSMD_ROB	1.21 653	0.49 609	0.62 495	0.59 626	0.50 632	1.62 661	0.67 610	1.23 604	1.24 619	2.45 688	3.77 693	3.09 686	2.98 700	1.32 636	0.81 571	0.45 652	0.41 664	0.49 657	0.51 672	0.47 643	0.44 644

pmcnn	1.23 654	0.29 513	0.96 602	0.40 342	0.23 261	0.95 581	0.69 620	1.16 575	1.28 631	1.67 663	2.33 663	11.15 717	0.86 593	0.93 572	0.88 590	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 268	0.15 325

NVStereoNet_ROB	1.24 655	0.90 668	1.13 622	0.86 668	0.88 671	1.11 614	0.99 665	1.42 648	1.53 654	1.59 656	2.48 669	2.24 671	1.53 663	1.96 675	1.30 645	0.76 678	0.70 686	0.78 674	1.00 698	0.71 670	0.88 680
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	1.25 656	0.36 555	0.72 551	0.38 266	0.30 485	0.71 508	0.43 497	1.13 554	0.75 396	1.50 649	0.95 460	3.29 690	1.59 669	1.20 619	1.36 648	0.41 645	8.41 721	0.40 636	0.41 650	0.36 609	0.33 601

SPS-STEREO	1.25 656	0.93 669	1.06 613	1.04 676	1.03 683	1.41 645	0.91 658	1.51 660	1.19 610	2.09 677	1.83 646	1.94 664	1.39 656	1.62 656	1.39 651	0.97 685	0.94 704	0.90 679	0.89 691	0.96 678	0.96 685
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 658	0.67 647	1.28 640	0.74 662	0.62 657	1.50 652	0.84 649	1.99 683	2.96 694	2.18 680	2.36 666	1.85 661	1.95 684	1.92 672	1.94 671	0.39 640	0.36 654	0.49 657	0.37 636	0.51 649	0.64 669

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 659	0.87 666	1.76 669	0.86 668	0.56 648	4.29 704	1.79 704	1.50 657	1.98 675	1.61 657	1.85 648	1.84 659	1.41 657	1.89 670	1.36 648	0.48 658	0.40 663	0.56 663	0.57 675	0.69 668	0.48 657

MeshStereo	1.34 659	0.43 593	0.54 464	0.44 467	0.34 545	1.66 662	0.60 590	1.94 681	1.37 639	4.47 708	3.25 684	4.71 699	1.94 683	1.92 672	1.17 636	0.35 630	0.35 651	0.37 628	0.31 618	0.32 585	0.32 596
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	1.35 661	1.49 691	1.19 631	1.88 695	1.45 689	1.48 651	1.07 671	1.61 670	1.55 657	1.20 629	1.59 632	1.54 647	1.13 636	1.34 639	0.97 612	1.36 698	0.70 686	1.82 692	0.79 687	1.71 691	1.07 691

ACVNet-4b	1.35 661	1.31 686	1.10 618	1.90 696	1.59 691	1.92 671	0.77 639	1.52 663	1.62 665	1.05 597	1.60 633	2.11 668	0.94 614	1.64 659	0.77 565	1.30 695	0.35 651	2.03 698	0.67 681	1.88 699	0.84 677

SGM+DAISY	1.35 661	0.94 671	1.25 638	0.96 671	1.00 681	1.52 654	1.02 668	1.34 632	1.21 614	2.64 690	2.65 677	2.44 676	1.56 667	1.64 659	1.26 642	0.97 685	0.95 705	0.90 679	0.90 692	0.94 676	0.96 685

FCDSN-DC	1.39 664	0.56 631	0.65 516	0.74 662	0.59 654	1.38 642	0.63 599	1.35 636	1.39 642	3.26 702	4.50 705	4.61 697	2.63 695	1.58 654	1.03 622	0.46 654	0.42 666	0.48 654	0.47 663	0.50 648	0.50 662
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 665	0.20 281	0.48 404	0.44 467	0.25 328	0.29 139	0.31 282	0.65 299	0.68 354	0.97 566	0.86 416	0.67 417	0.62 482	0.64 404	20.63 722	0.16 316	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.19 432	0.12 193

ACVNet_1	1.46 666	1.33 687	1.12 621	1.91 697	1.62 692	1.83 670	0.98 663	2.00 684	1.85 673	1.39 644	1.53 628	2.32 673	1.53 663	1.34 639	1.11 630	1.30 695	0.50 678	2.06 700	0.58 676	1.93 701	0.95 684

EDNetEfficient	1.46 666	0.80 659	6.12 700	0.47 521	0.39 580	0.69 498	0.83 646	0.90 456	2.77 693	3.50 704	1.96 654	1.66 653	2.03 686	1.26 629	4.18 699	0.21 482	0.18 520	0.21 475	0.20 490	0.41 627	0.39 630

ADCS	1.51 668	0.61 638	3.42 689	0.59 626	0.51 636	1.27 637	1.08 672	1.59 667	1.81 671	1.91 673	1.66 636	1.51 646	1.42 658	1.94 674	8.60 711	0.33 620	0.32 641	0.33 614	0.36 635	0.44 633	0.42 637

AnyNet_C01	1.56 669	1.05 678	7.45 702	0.64 641	0.54 643	1.99 673	1.38 691	1.43 650	1.36 637	1.63 660	1.92 651	1.84 659	1.33 654	2.40 688	4.03 696	0.33 620	0.32 641	0.32 609	0.34 631	0.44 633	0.45 648

FC-DCNN	1.59 670	0.51 617	0.66 522	0.61 634	0.49 630	1.56 656	0.70 625	1.66 673	1.53 654	4.64 709	4.62 706	5.85 706	3.34 704	1.84 669	1.11 630	0.46 654	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 644	0.46 649

DispFullNet	1.60 671	2.63 711	2.75 684	2.56 706	1.79 699	1.24 634	0.47 521	1.37 641	1.45 649	1.87 669	1.50 624	1.55 648	2.46 690	2.04 678	1.04 625	0.59 671	0.18 520	2.32 703	0.68 682	2.29 705	1.14 693

ELAS_RVC	1.60 671	0.61 638	1.01 609	0.70 658	0.56 648	2.00 674	1.89 706	1.96 682	2.65 690	3.33 703	3.26 685	3.03 683	3.41 705	2.49 690	2.09 675	0.52 665	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 656	0.52 664
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 673	0.61 638	0.95 600	0.68 655	0.55 645	3.01 697	1.55 697	2.39 689	2.33 686	3.64 705	3.89 697	2.75 680	2.90 699	2.15 682	2.27 682	0.52 665	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 656	0.52 664
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 674	0.51 617	0.65 516	0.61 634	0.49 630	1.61 659	0.70 625	1.75 679	1.56 660	4.74 712	4.91 708	6.46 710	3.31 702	1.91 671	1.11 630	0.46 654	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 644	0.46 649

ACVNet_2	1.65 674	1.27 685	1.41 657	1.75 691	1.62 692	2.22 679	1.20 677	2.30 688	2.62 689	1.78 667	2.56 672	3.03 683	1.61 670	1.54 649	1.12 634	1.06 688	0.58 683	1.82 692	0.70 683	1.82 695	0.96 685

DStereoSA	1.73 676	0.63 642	1.57 664	0.80 666	0.79 668	1.26 636	1.30 684	1.34 632	1.43 645	1.24 634	7.52 715	0.92 528	7.68 712	1.65 663	2.29 683	0.41 645	0.29 621	0.63 668	0.60 677	1.04 681	1.18 698

IMH-64-1	1.86 677	1.62 696	1.16 625	2.20 700	1.89 701	2.33 680	1.30 684	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 680	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 702	1.17 696

IMH-64	1.86 677	1.62 696	1.16 625	2.20 700	1.89 701	2.33 680	1.30 684	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 680	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 702	1.17 696

DStereoFS	1.87 679	0.85 665	1.03 610	0.75 665	0.62 657	2.04 676	0.65 604	1.74 678	1.55 657	1.52 652	1.90 650	2.36 675	12.92 717	3.85 703	1.74 661	0.44 650	0.31 635	0.82 677	0.46 656	0.84 672	1.10 692

WAO-7	1.90 680	1.20 682	1.35 650	1.27 683	1.06 686	2.84 690	1.56 698	3.23 698	3.06 697	2.23 682	3.33 689	3.17 687	2.28 689	3.12 694	2.21 677	1.02 687	0.91 700	1.06 683	1.03 701	1.04 681	0.97 688

PWCK	1.92 681	1.66 699	3.12 687	1.65 688	0.91 674	2.84 690	2.26 710	2.10 685	2.41 688	2.36 686	2.31 661	2.22 669	1.82 678	3.43 697	2.03 674	1.61 701	0.71 688	1.51 687	0.82 689	1.69 690	0.91 681

MonStereo1	1.98 682	1.48 690	1.43 659	1.81 694	1.69 697	2.88 693	0.78 641	2.47 690	3.47 700	2.20 681	4.36 704	3.39 692	2.50 692	2.18 683	1.58 656	1.19 690	0.54 679	1.65 689	0.87 690	1.78 693	1.29 702

Dean	1.98 682	1.36 688	1.36 654	2.12 699	1.81 700	2.74 685	1.36 690	3.37 702	3.80 704	2.08 676	3.32 688	3.21 688	1.82 678	1.71 664	1.67 658	1.27 692	0.77 695	1.99 694	0.90 692	1.86 696	1.03 690

RTS	1.98 682	0.96 672	11.36 709	0.65 646	0.57 651	2.77 688	1.40 692	1.39 643	2.26 680	1.89 670	2.56 672	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 697	0.31 599	0.22 569	0.29 592	0.29 608	0.40 621	0.37 621

RTSA	1.98 682	0.96 672	11.36 709	0.65 646	0.57 651	2.77 688	1.40 692	1.39 643	2.26 680	1.89 670	2.56 672	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 697	0.31 599	0.22 569	0.29 592	0.29 608	0.40 621	0.37 621

WAO-6	2.04 686	1.50 692	1.16 625	1.70 689	1.67 696	2.69 684	1.44 695	3.06 695	3.63 703	1.98 674	3.27 686	3.54 695	2.07 687	2.36 687	2.22 679	1.31 697	0.91 700	2.04 699	1.22 708	1.73 692	1.27 701

IMH	2.04 686	1.62 696	1.20 634	2.20 700	1.89 701	2.91 696	1.30 684	3.11 696	3.03 695	1.81 668	3.35 690	3.03 683	1.90 681	2.48 689	1.80 668	1.66 702	0.77 695	2.45 706	1.04 702	2.15 704	1.19 700

LVE	2.12 688	1.44 689	1.36 654	1.99 698	1.78 698	2.75 686	1.79 704	2.82 692	3.95 705	1.90 672	4.33 703	3.52 694	1.81 677	2.24 685	1.74 661	1.74 703	0.87 698	2.06 700	1.13 704	1.91 700	1.35 703

MADNet+	2.23 689	2.43 707	10.85 708	1.22 682	0.91 674	2.76 687	1.40 692	2.12 686	1.67 667	1.32 639	1.74 642	1.86 662	1.74 676	6.25 709	4.41 700	0.65 673	0.64 684	0.58 666	0.54 674	0.80 671	0.76 673

KSHMR	2.57 690	1.93 702	1.69 665	2.63 708	2.42 708	2.86 692	2.07 707	3.27 700	6.50 709	2.49 689	3.36 691	3.41 693	1.92 682	2.49 690	1.94 671	2.13 709	1.40 712	2.79 714	1.50 712	2.73 710	1.77 706

notaker	2.76 691	2.29 706	1.80 670	2.96 710	2.58 712	2.90 695	1.75 702	3.24 699	3.05 696	2.78 693	4.24 702	6.15 709	2.51 693	3.34 696	2.75 687	2.31 711	1.18 708	3.00 715	1.65 713	2.84 713	1.97 708

JetBlue	2.78 692	1.26 684	7.04 701	1.16 680	1.48 690	8.00 712	6.02 717	2.60 691	1.92 674	2.12 678	2.64 676	3.34 691	3.05 701	6.49 710	3.39 692	0.78 679	0.76 694	0.75 671	0.76 685	0.97 680	1.18 698

WAO-8	2.92 693	1.55 694	1.35 650	1.79 692	1.63 694	5.23 706	1.22 680	4.58 709	12.56 716	2.84 695	4.07 701	4.83 700	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 696	1.15 694

Venus	2.92 693	1.55 694	1.35 650	1.79 692	1.63 694	5.23 706	1.22 680	4.58 709	12.56 716	2.84 695	4.06 700	4.83 700	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 696	1.15 694

ktn	2.98 695	2.25 705	1.73 668	2.84 709	2.53 711	3.76 703	2.15 708	3.70 704	5.47 708	2.75 692	5.17 712	5.94 707	2.48 691	3.23 695	2.46 684	2.34 713	1.44 713	2.78 713	2.03 715	2.45 708	2.01 710

TorneroNet-64	3.44 696	1.86 700	1.42 658	2.58 707	2.28 706	6.87 709	1.68 700	4.70 711	12.03 713	2.31 684	5.59 713	8.25 713	2.55 694	3.97 704	2.73 686	1.81 704	0.74 689	2.57 708	1.07 703	2.35 706	1.44 704

UNDER WATER	3.46 697	2.07 704	3.64 692	3.09 711	2.48 709	3.75 702	2.42 712	3.31 701	13.77 718	2.90 699	2.95 683	5.84 705	3.69 706	3.69 700	3.48 695	2.07 708	1.11 707	2.70 712	1.40 710	2.84 713	1.98 709

light-stereo	3.53 698	1.05 678	10.69 707	9.45 719	6.82 716	2.10 677	0.64 602	3.71 705	2.70 692	4.77 713	4.98 709	6.83 711	1.32 652	6.71 711	1.35 647	1.20 691	1.29 711	0.66 669	0.77 686	1.79 694	1.85 707

UNDER WATER-64	3.53 698	2.01 703	3.94 693	3.22 713	2.49 710	5.41 708	2.60 713	3.43 703	12.41 715	3.03 700	2.68 678	6.07 708	4.04 707	3.79 702	3.33 691	2.02 707	1.24 710	2.63 709	1.46 711	2.78 711	2.08 711

MultiAttention	3.58 700	0.24 426	0.62 495	0.54 604	0.34 545	22.90 722	2.72 714	1.60 668	1.13 599	0.80 450	1.81 645	1.14 596	0.43 359	35.29 734	0.61 522	0.17 370	0.12 299	0.23 511	0.23 548	0.34 598	0.29 573

DPSimNet_ROB	3.58 700	2.45 708	8.57 703	2.53 704	2.37 707	2.88 693	3.77 716	3.14 697	3.23 698	4.71 711	3.86 696	4.68 698	4.87 710	4.07 705	5.62 704	2.33 712	2.33 715	2.47 707	2.52 716	2.51 709	2.64 713

MADNet++	4.03 702	2.70 712	3.44 691	3.72 715	3.44 715	4.44 705	3.52 715	3.95 707	3.61 702	4.46 707	4.98 709	4.10 696	4.58 709	7.00 713	5.89 705	3.74 715	3.67 719	3.27 717	2.71 718	3.70 717	3.66 716

SGM-ForestM	4.04 703	0.32 531	0.46 370	0.43 447	0.27 411	7.50 711	1.45 696	3.84 706	4.24 706	8.19 717	6.76 714	19.00 727	9.08 713	10.74 718	6.62 708	0.31 599	0.33 647	0.32 609	0.32 626	0.29 564	0.29 573

MANE	4.13 704	0.51 617	0.64 510	0.66 649	0.56 648	6.89 710	0.99 665	7.55 714	12.04 714	6.68 716	8.57 717	10.69 716	9.45 714	7.59 715	6.39 707	0.49 660	0.43 671	0.48 654	0.98 696	0.49 646	0.48 657

xyz-stereo	4.23 705	0.17 146	61.76 743	0.34 127	0.16 24	12.16 716	0.37 406	0.58 241	0.68 354	1.01 583	3.36 691	0.77 473	0.82 583	1.21 623	0.40 400	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.11 148	0.13 150	0.10 60

LE_ROB	4.42 706	0.24 426	2.75 684	0.42 426	0.23 261	1.57 657	0.90 657	1.71 677	17.88 727	16.56 729	4.88 707	5.17 704	18.85 729	1.63 658	14.62 718	0.17 370	0.14 412	0.16 256	0.16 348	0.19 432	0.17 402

TorneroNet	4.53 707	1.89 701	1.48 661	2.55 705	2.27 705	13.78 719	1.69 701	4.84 713	23.73 733	2.89 698	7.70 716	7.06 712	2.69 696	4.26 706	3.42 693	1.84 705	0.77 695	2.68 710	1.13 704	2.42 707	1.47 705

LSM	4.74 708	0.77 657	10.16 706	0.70 658	56.56 738	1.02 595	1.00 667	1.24 611	1.62 665	2.04 675	2.34 664	1.33 622	1.17 641	1.38 646	1.09 629	0.33 620	0.49 677	0.39 633	0.46 656	0.51 649	10.09 720

JetRed	5.27 709	5.84 714	12.81 712	2.36 703	2.83 713	12.23 717	10.50 720	4.46 708	3.60 701	3.86 706	3.83 695	4.85 702	4.18 708	6.78 712	11.96 715	2.17 710	2.96 718	2.18 702	1.97 714	3.38 716	2.68 714

tt	6.20 710	0.20 281	5.89 699	3.55 714	2.07 704	11.26 715	19.21 722	11.74 718	5.46 707	2.69 691	2.04 659	4.87 703	6.25 711	3.70 701	7.09 710	8.32 722	11.17 730	4.93 720	5.41 723	5.74 718	2.37 712

coex-ft	6.43 711	1.51 693	87.33 744	0.49 544	0.38 574	1.34 640	1.21 679	1.16 575	8.09 711	12.12 719	2.79 679	2.77 681	3.31 702	1.16 613	3.15 689	0.24 540	0.23 579	0.27 574	0.24 564	0.45 637	0.37 621

HanzoNet	6.76 712	2.45 708	4.22 696	3.19 712	2.94 714	3.62 701	2.28 711	4.79 712	7.20 710	14.00 725	13.19 724	17.49 723	22.30 730	13.25 719	6.19 706	4.20 716	1.93 714	3.10 716	2.56 717	3.35 715	2.88 715

TCMNet-wrong-test	8.97 713	10.42 718	8.74 704	19.56 721	17.61 721	12.53 718	9.01 719	13.59 720	2.18 679	4.64 709	5.11 711	14.63 719	11.09 716	7.19 714	9.73 712	5.56 721	0.89 699	3.77 718	3.11 719	10.34 722	9.80 719

EDNetEfficientorigin	9.93 714	1.15 681	175.16 745	0.48 529	0.36 557	1.04 602	0.68 615	1.24 611	2.69 691	3.17 701	2.50 670	2.30 672	2.07 687	1.76 665	2.21 677	0.20 465	0.18 520	0.24 528	0.19 463	0.51 649	0.50 662

DGTPSM_ROB	12.07 715	8.00 715	20.99 716	8.93 717	16.78 719	10.67 713	30.87 726	9.01 716	15.16 720	6.50 714	15.41 728	9.04 714	14.85 719	9.25 716	21.67 724	4.57 717	8.57 723	5.08 721	9.28 724	5.90 719	10.95 721

DPSMNet_ROB	12.08 716	8.00 715	21.00 717	8.97 718	16.79 720	10.67 713	30.89 727	9.02 717	15.17 721	6.51 715	15.41 728	9.04 714	14.85 719	9.27 717	21.67 724	4.58 718	8.57 723	5.09 723	9.29 727	5.90 719	10.95 721

USTest	12.99 717	14.18 719	20.00 715	16.24 720	14.97 718	20.80 721	31.95 728	16.20 723	10.91 712	8.79 718	9.48 718	13.94 718	10.50 715	16.11 720	21.44 723	3.17 714	4.82 720	5.08 721	5.36 722	8.81 721	7.13 718

BEATNet-Init1	15.13 718	0.82 663	50.86 742	0.72 661	0.53 641	38.10 734	7.03 718	11.83 719	14.25 719	29.78 740	30.17 740	48.21 743	22.64 731	26.78 731	18.11 721	0.42 649	0.38 657	0.47 649	0.46 656	0.51 649	0.48 657

Selective-IGEV-i1pa	15.35 719	22.27 728	18.31 714	1.71 690	0.87 670	28.61 733	12.26 721	25.48 734	20.48 731	19.78 730	22.75 730	28.20 732	22.64 731	29.07 732	17.31 720	12.88 728	2.88 716	6.84 724	0.99 697	1.67 689	12.03 728

iinet-test	16.76 720	17.57 720	22.97 719	19.69 722	18.39 722	24.48 723	34.18 729	20.02 724	15.35 722	12.55 720	12.85 719	18.13 725	15.39 722	19.59 721	24.25 726	8.86 724	8.72 725	8.95 726	9.28 724	12.74 723	11.26 724

IINet	16.76 720	17.57 720	22.97 719	19.69 722	18.39 722	24.48 723	34.18 729	20.02 724	15.35 722	12.55 720	12.85 719	18.13 725	15.39 722	19.59 721	24.25 726	8.86 724	8.72 725	8.95 726	9.28 724	12.74 723	11.26 724

DPSM_ROB	17.78 722	18.63 723	24.31 725	20.90 725	19.47 724	25.97 726	36.21 732	21.23 731	16.24 725	13.38 723	14.06 726	19.18 728	16.30 724	20.78 724	25.67 729	9.38 726	9.23 728	9.49 728	9.82 728	13.51 726	11.91 726

DPSM	17.78 722	18.63 723	24.31 725	20.90 725	19.47 724	25.97 726	36.21 732	21.23 731	16.24 725	13.38 723	14.06 726	19.18 728	16.30 724	20.78 724	25.67 729	9.38 726	9.23 728	9.49 728	9.82 728	13.51 726	11.91 726

DLNR-FE	20.05 724	36.38 732	38.08 729	170.06 745	60.08 739	0.23 46	0.20 47	14.13 722	0.36 162	0.44 248	0.66 307	0.43 265	0.21 83	0.63 389	0.28 242	5.38 719	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 744	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 725	36.28 731	38.04 728	169.85 744	61.80 740	0.23 46	0.20 47	13.88 721	0.37 179	0.44 248	0.66 307	0.43 265	0.21 83	0.62 376	0.28 242	5.46 720	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 743	0.11 133

LRCNet_RVC	21.24 726	31.15 730	21.41 718	28.98 728	23.82 727	3.13 698	0.60 590	20.96 730	1.59 661	25.58 731	28.15 736	21.99 730	14.79 718	21.94 730	16.41 719	28.89 741	14.87 731	33.53 738	31.28 738	29.51 739	26.16 736

HaxPig	31.96 727	37.24 733	34.27 727	24.37 727	24.88 728	18.26 720	19.86 723	20.64 729	28.52 734	35.97 741	38.75 741	25.57 731	28.72 734	33.88 733	34.39 734	35.94 742	38.87 743	37.80 739	40.48 741	39.68 740	41.15 741

Anonymous_1	33.25 728	18.26 722	23.92 721	20.54 724	21.28 726	25.59 725	35.94 731	22.01 733	15.57 724	13.33 722	13.49 725	18.08 724	15.29 721	20.36 723	24.60 728	16.28 732	8.84 727	66.59 742	118.00 744	155.73 747	11.23 723

fast-reg	35.48 729	37.51 739	48.70 737	42.44 737	40.46 737	52.73 742	73.11 740	42.56 737	32.38 735	26.19 732	27.27 731	36.81 735	30.62 735	41.02 737	51.32 737	18.30 733	18.53 736	19.10 730	19.67 731	27.14 728	23.66 729

RAFT-FEzeroshot	35.73 730	37.45 735	48.67 735	42.23 733	39.22 733	52.25 736	73.13 742	42.62 740	32.59 737	26.71 734	27.70 732	38.57 737	32.57 736	41.68 741	51.67 742	18.75 735	18.58 739	19.15 732	19.78 733	27.21 732	23.98 732

RAFT-FE	35.73 730	37.45 735	48.67 735	42.23 733	39.22 733	52.25 736	73.13 742	42.62 740	32.59 737	26.71 734	27.70 732	38.57 737	32.57 736	41.68 741	51.67 742	18.75 735	18.58 739	19.15 732	19.78 733	27.21 732	23.98 732

CasAABBNet	35.74 732	37.43 734	48.72 738	42.22 732	39.20 731	52.24 735	73.12 741	42.61 739	32.62 740	26.78 737	27.95 734	38.58 739	32.60 738	41.67 739	51.65 741	18.74 734	18.57 738	19.15 732	19.77 732	27.20 730	23.98 732

Hybrid-DGEV	35.78 733	37.50 738	48.96 741	42.25 735	39.20 731	52.33 740	73.10 739	42.63 742	32.52 736	26.62 733	28.31 739	38.50 736	32.87 739	41.67 739	51.55 738	18.77 738	18.56 737	19.18 736	19.83 736	27.20 730	23.97 731

FlowAnything	35.81 734	37.53 740	48.80 739	42.20 731	39.22 733	52.25 736	73.16 744	42.56 737	32.89 742	26.76 736	28.30 737	38.69 741	33.09 741	41.63 738	51.62 740	18.76 737	18.59 742	19.21 737	19.92 737	27.16 729	23.91 730

Selective-RAFT-Error	35.84 735	37.49 737	48.83 740	42.26 736	39.24 736	52.30 739	73.09 738	42.66 743	32.61 739	26.80 738	28.30 737	38.84 742	33.51 742	41.68 741	51.59 739	18.82 739	18.58 739	19.17 735	19.80 735	27.28 734	24.05 735

xxxxx1	36.64 736	19.51 725	24.21 722	61.66 739	64.63 741	27.28 729	40.10 734	20.25 726	18.63 728	14.07 726	12.97 721	17.26 720	17.36 726	21.70 727	27.93 731	13.18 729	18.50 733	111.26 745	133.37 745	29.24 736	39.73 738

tt_ll	36.64 736	19.51 725	24.21 722	61.66 739	64.63 741	27.28 729	40.10 734	20.25 726	18.63 728	14.07 726	12.97 721	17.26 720	17.36 726	21.70 727	27.93 731	13.18 729	18.50 733	111.26 745	133.37 745	29.24 736	39.73 738

ff	36.64 736	19.51 725	24.21 722	61.66 739	64.63 741	27.28 729	40.10 734	20.25 726	18.63 728	14.07 726	12.97 721	17.26 720	17.36 726	21.70 727	27.93 731	13.18 729	18.50 733	111.26 745	133.37 745	29.24 736	39.73 738

MEDIAN_ROB	37.38 739	40.85 743	40.60 731	32.31 729	31.85 729	27.20 728	24.55 724	29.10 735	33.19 743	42.09 745	41.76 743	33.35 733	34.39 743	39.78 736	37.07 735	43.64 744	44.10 745	44.12 741	43.40 743	41.51 742	42.76 743

AVERAGE_ROB	37.58 740	40.13 742	40.15 730	34.81 730	33.82 730	28.55 732	25.10 725	32.02 736	34.06 744	41.28 744	40.66 742	34.46 734	34.81 744	39.18 735	37.57 736	42.78 743	43.44 744	43.82 740	43.03 742	40.47 741	41.51 742

LSM0	38.95 741	37.60 741	48.58 734	43.57 738	91.06 744	52.57 741	72.57 737	43.17 744	32.63 741	26.97 739	27.97 735	38.65 740	32.94 740	41.86 744	51.78 744	18.89 740	18.41 732	19.13 731	19.63 730	27.29 735	33.77 737

PML	40.80 742	29.24 729	11.87 711	7.20 716	14.47 717	92.13 745	213.69 748	7.63 715	23.35 732	74.72 747	190.14 748	50.17 744	26.15 733	21.39 726	12.70 716	8.76 723	2.92 717	8.45 725	3.25 720	13.26 725	4.42 717

RSGM-EC	74.81 743	63.03 744	41.60 732	97.74 742	92.11 745	74.93 743	114.81 745	53.77 745	38.96 745	39.88 742	48.98 744	90.73 745	64.81 745	139.63 745	128.53 746	93.27 745	53.96 746	95.12 743	38.31 739	81.45 745	44.63 744

acva	74.81 743	63.03 744	41.60 732	97.74 742	92.11 745	74.93 743	114.81 745	53.77 745	38.96 745	39.88 742	48.98 744	90.73 745	64.81 745	139.63 745	128.53 746	93.27 745	53.96 746	95.12 743	38.31 739	81.45 745	44.63 744

Selective-IGEV-i16pa	78.59 745	120.99 746	16.46 713	1.04 676	0.66 661	181.07 747	2.17 709	153.90 748	139.75 748	56.45 746	153.05 746	107.32 747	157.92 748	200.46 748	96.57 745	94.09 747	1.23 709	2.69 711	0.31 618	0.96 678	84.68 746

test_example2	176.61 746	205.14 747	198.86 746	188.60 746	190.98 747	152.67 746	170.61 747	94.86 747	123.55 747	178.88 748	179.48 747	158.94 748	141.34 747	192.61 747	198.96 748	203.76 748	236.37 748	164.13 748	173.55 748	218.58 748	160.41 747

GS-Stereo							0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

FSD					0.46 623	0.48 360	0.52 559	0.53 215	0.48 261	0.48 269	0.48 221	0.49 301	0.48 393	0.51 255	0.49 474	0.45 652	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.46 640

ccccc		429.19 748		507.10 747	501.20 748	356.95 748		380.82 749		334.51 749		372.86 749		499.17 749		561.44 749	431.22 749	334.28 749	290.86 749	540.88 749

ASD4		8.86 717

Low-res two-view benchmark