Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 17	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 51	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 59	0.20 76	0.23 3	0.20 30	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 3	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 135	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 158	0.21 90	0.25 8	0.21 61	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 84	0.20 154	0.16 13	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 87	0.10 14	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 59	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 53	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.29 14	0.18 75	0.17 17	0.29 247	0.27 21	0.17 10	0.18 13	0.29 128	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 61	0.12 61	0.09 27	0.14 171	0.11 155	0.12 104	0.10 63

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 150	0.25 160	0.30 29	0.15 5	0.21 33	0.28 114	0.21 51	0.18 42	0.24 4	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 143	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.25 11	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 143	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 46	0.29 14	0.14 7	0.25 85	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 42	0.30 52	0.21 61	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 84	0.23 274	0.16 13	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 74	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 112	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 225	0.14 287	0.10 8	0.10 63

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.30 27	0.19 108	0.20 30	0.18 15	0.30 29	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 80	0.30 27	0.20 154	0.20 30	0.19 31	0.27 21	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.34 136	0.15 10	0.27 114	0.17 5	0.28 24	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DF_test	0.19 18	0.13 5	0.26 46	0.33 105	0.24 310	0.10 1	0.23 127	0.26 18	0.30 112	0.22 51	0.27 100	0.16 6	0.18 42	0.22 1	0.20 30	0.15 266	0.11 234	0.13 114	0.12 196	0.13 157	0.10 63

derf	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.21 37	0.18 15	0.30 29	0.24 48	0.17 11	0.20 21	0.28 135	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

qqai	0.19 18	0.14 28	0.27 61	0.32 84	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.30 29	0.25 64	0.18 13	0.20 21	0.29 143	0.17 24	0.33 92	0.21 61	0.13 121	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

MGA	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.30 27	0.20 154	0.29 150	0.18 15	0.35 66	0.27 77	0.19 20	0.21 32	0.19 30	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 139

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 85	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.19 20	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 139

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 132	0.29 14	0.23 274	0.17 17	0.20 50	0.27 21	0.18 14	0.24 74	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 12	0.18 4	0.15 266	0.12 306	0.17 315	0.17 418	0.13 157	0.10 63

GeoVLM	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 114	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 143	0.20 76	0.29 32	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 18	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 21	0.21 77	0.32 46	0.28 91	0.20 23	0.35 174	0.18 23	0.17 24	0.31 63	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 114	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 143	0.19 61	0.29 32	0.21 61	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.19 26	0.17 5	0.42 132	0.24 48	0.23 59	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 208	0.19 12	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 139

S2M2_XL	0.19 18	0.18 195	0.27 61	0.27 3	0.20 154	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 9	0.17 24	0.24 4	0.21 61	0.17 384	0.16 488	0.15 225	0.13 244	0.15 278	0.12 202
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 18	0.14 28	0.29 91	0.34 136	0.16 29	0.26 96	0.17 5	0.32 46	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 75	0.20 76	0.32 75	0.20 30	0.15 266	0.10 97	0.13 114	0.09 15	0.12 104	0.11 139

dual_stereo	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.31 57	0.16 29	0.16 13	0.20 50	0.29 26	0.20 27	0.23 59	0.20 21	0.22 59	0.14 2	0.52 277	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

anonymous	0.20 31	0.16 102	0.29 91	0.32 84	0.21 186	0.14 3	0.21 77	0.24 9	0.28 91	0.25 86	0.36 183	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 30	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.12 196	0.12 104	0.10 63

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 31	0.18 195	0.22 3	0.25 1	0.20 154	0.23 53	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 114	0.12 1	0.22 104	0.24 4	0.26 211	0.12 61	0.14 422	0.18 369	0.27 611	0.17 377	0.19 469

LGCAT	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 108	0.14 3	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 100	0.20 21	0.20 39	0.19 61	0.32 75	0.21 61	0.23 544	0.18 533	0.11 5	0.14 287	0.10 8	0.19 469

MCSU-Stereo	0.20 31	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 85	0.31 296	0.33 57	0.32 137	0.28 135	0.25 79	0.23 75	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 85	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.23 59	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 139

monster-pro	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 31	0.15 73	0.25 32	0.32 84	0.18 75	0.29 150	0.23 127	0.25 11	0.27 77	0.15 2	0.24 68	0.28 135	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 31	0.14 28	0.31 132	0.31 57	0.23 274	0.24 67	0.21 77	0.31 37	0.30 112	0.21 33	0.19 18	0.24 93	0.19 61	0.31 63	0.20 30	0.13 121	0.11 234	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 139

LACA3	0.20 31	0.17 153	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 210	0.25 160	0.29 26	0.22 31	0.23 59	0.21 32	0.21 51	0.22 104	0.44 203	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.30 27	0.15 10	0.29 150	0.29 247	0.30 29	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 135	0.20 76	0.34 102	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.09 15	0.12 104	0.09 6

Test_v1	0.20 31	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 75	0.24 67	0.21 77	0.39 100	0.31 123	0.21 33	0.22 45	0.17 9	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 251	0.17 5	0.40 112	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.24 131	0.33 92	0.25 181	0.13 121	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 31	0.13 5	0.26 46	0.30 27	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.36 74	0.26 72	0.20 23	0.23 52	0.27 128	0.16 18	0.30 52	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 31	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 150	0.20 50	0.39 100	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 118	0.20 76	0.30 52	0.20 30	0.13 121	0.12 306	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.41 123	0.34 153	0.22 51	0.21 32	0.19 30	0.18 42	0.28 20	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 63

MonStereo	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.18 75	0.17 17	0.21 77	0.32 46	0.23 41	0.25 86	0.34 166	0.22 59	0.24 131	0.27 17	0.21 61	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 141	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 31	0.12 2	0.23 7	0.31 57	0.20 154	0.23 53	0.19 31	0.40 112	0.29 104	0.22 51	0.34 166	0.20 39	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.10 63

MLG-Stereo_test3	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.38 292	0.18 15	0.30 29	0.19 20	0.24 74	0.15 5	0.26 118	0.17 24	0.32 75	0.21 61	0.13 121	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

MonSter	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 134	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

VeloStereo	0.21 52	0.14 28	0.29 91	0.30 27	0.23 274	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 135	0.20 76	0.31 63	0.23 128	0.20 479	0.19 553	0.18 369	0.16 359	0.20 464	0.21 515

flow	0.21 52	0.14 28	0.29 91	0.30 27	0.23 274	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 135	0.20 76	0.30 52	0.23 128	0.20 479	0.19 553	0.18 369	0.16 359	0.20 464	0.21 515

over v1	0.21 52	0.19 243	0.26 46	0.35 183	0.13 1	0.35 251	0.20 50	0.31 37	0.16 9	0.23 59	0.23 52	0.25 108	0.27 181	0.41 163	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 202

over-8	0.21 52	0.19 243	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 222	0.21 77	0.34 62	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 144	0.41 163	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 139

over-9	0.21 52	0.19 243	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 222	0.21 77	0.35 66	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 144	0.41 163	0.20 30	0.13 121	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 139

depth_test_26	0.21 52	0.14 28	0.28 80	0.30 27	0.19 108	0.16 13	0.20 50	0.30 29	0.23 41	0.27 120	0.37 190	0.22 59	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 420	0.14 422	0.15 225	0.15 321	0.15 278	0.14 302

LCMNet	0.21 52	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 154	0.26 96	0.19 31	0.38 92	0.43 239	0.21 33	0.21 32	0.27 128	0.17 24	0.36 116	0.23 128	0.12 61	0.11 234	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 52	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.14 7	0.40 311	0.27 208	0.28 24	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 135	0.29 217	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.10 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 52	0.19 243	0.29 91	0.31 57	0.17 43	0.25 85	0.23 127	0.36 74	0.28 91	0.27 120	0.24 68	0.18 23	0.21 90	0.40 151	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

asd	0.21 52	0.18 195	0.29 91	0.32 84	0.18 75	0.27 114	0.22 97	0.35 66	0.22 31	0.31 162	0.22 45	0.19 30	0.21 90	0.44 203	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 52	0.20 295	0.29 91	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 185	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 114	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 52	0.20 295	0.29 91	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 185	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 114	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.09 6

4w-stereo	0.21 52	0.19 243	0.31 132	0.31 57	0.17 43	0.29 150	0.19 31	0.31 37	0.21 29	0.31 162	0.24 68	0.20 39	0.24 131	0.41 163	0.22 87	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 52	0.18 195	0.31 132	0.32 84	0.18 75	0.31 190	0.25 160	0.31 37	0.23 41	0.28 135	0.35 174	0.18 23	0.17 24	0.39 141	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 52	0.18 195	0.28 80	0.29 14	0.17 43	0.23 53	0.34 357	0.36 74	0.28 91	0.34 188	0.26 92	0.17 9	0.22 104	0.36 116	0.23 128	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 52	0.14 28	0.27 61	0.37 243	0.22 220	0.21 37	0.19 31	0.43 151	0.27 77	0.20 23	0.20 21	0.29 143	0.14 2	0.41 163	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.12 104	0.12 202

LG-G_1	0.21 52	0.13 5	0.30 109	0.34 136	0.16 29	0.52 394	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LG-G	0.21 52	0.13 5	0.30 109	0.34 136	0.16 29	0.52 394	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 126	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 63

StereoAnything_RVC	0.21 52	0.68 663	0.39 283	0.28 8	0.15 10	0.23 53	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 104	0.30 52	0.18 4	0.16 327	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 337	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 52	0.15 73	0.27 61	0.37 243	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.42 132	0.35 166	0.22 51	0.28 114	0.24 93	0.18 42	0.27 17	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.12 104	0.10 63

over-6	0.22 72	0.18 195	0.28 80	0.34 136	0.13 1	0.32 210	0.22 97	0.49 192	0.25 64	0.24 74	0.24 68	0.21 51	0.25 144	0.38 134	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 72	0.15 73	0.35 216	0.33 105	0.17 43	0.23 53	0.25 160	0.42 132	0.24 48	0.26 100	0.26 92	0.21 51	0.30 236	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.10 63

aanet-new-16k	0.22 72	0.17 153	0.35 216	0.37 243	0.17 43	0.26 96	0.18 15	0.41 123	0.37 193	0.28 135	0.23 52	0.25 108	0.26 165	0.29 32	0.21 61	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 210	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 72	0.16 102	0.35 216	0.33 105	0.18 75	0.24 67	0.24 148	0.45 166	0.27 77	0.23 59	0.35 174	0.20 39	0.26 165	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 139

AdaDepth	0.22 72	0.17 153	0.32 155	0.37 243	0.18 75	0.34 240	0.22 97	0.33 57	0.23 41	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.20 76	0.56 313	0.21 61	0.10 14	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.12 202

qwe	0.22 72	0.18 195	0.28 80	0.31 57	0.18 75	0.29 150	0.21 77	0.38 92	0.32 137	0.35 198	0.30 133	0.20 39	0.20 76	0.43 191	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.09 6

2.25w	0.22 72	0.18 195	0.31 132	0.31 57	0.18 75	0.31 190	0.18 15	0.32 46	0.31 123	0.31 162	0.37 190	0.20 39	0.22 104	0.45 208	0.24 148	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

4.25_new	0.22 72	0.21 340	0.32 155	0.32 84	0.18 75	0.31 190	0.27 208	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 100	0.20 39	0.23 119	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 72	0.21 340	0.32 155	0.32 84	0.18 75	0.31 190	0.27 208	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 100	0.20 39	0.23 119	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 72	0.21 340	0.32 155	0.32 84	0.18 75	0.31 190	0.27 208	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 100	0.20 39	0.23 119	0.34 102	0.23 128	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 72	0.17 153	0.30 109	0.31 57	0.19 108	0.43 343	0.24 148	0.35 66	0.24 48	0.31 162	0.27 100	0.17 9	0.22 104	0.37 126	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 72	0.18 195	0.29 91	0.30 27	0.18 75	0.27 114	0.23 127	0.37 82	0.28 91	0.31 162	0.26 92	0.22 59	0.26 165	0.50 262	0.24 148	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 72	0.18 195	0.30 109	0.32 84	0.16 29	0.28 137	0.38 445	0.38 92	0.35 166	0.32 177	0.33 154	0.17 9	0.18 42	0.29 32	0.22 87	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.12 104	0.10 63

monsterstereo	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.18 75	0.21 37	0.20 50	0.37 82	0.35 166	0.33 184	0.40 205	0.19 30	0.18 42	0.45 208	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.08 1

monsters	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.31 57	0.19 108	0.23 53	0.19 31	0.44 159	0.33 145	0.36 203	0.30 133	0.16 6	0.18 42	0.43 191	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 63

SGD-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.27 61	0.31 57	0.15 10	0.29 150	0.20 50	0.37 82	0.29 104	0.24 74	0.29 128	0.21 51	0.27 181	0.36 116	0.25 181	0.16 327	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 157	0.10 63

GREAT-IGEV	0.22 72	0.15 73	0.31 132	0.29 14	0.22 220	0.21 37	0.26 185	0.33 57	0.31 123	0.20 23	0.30 133	0.22 59	0.22 104	0.47 237	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.20 154	0.61 465	0.21 77	0.30 29	0.31 123	0.23 59	0.19 18	0.18 23	0.18 42	0.41 163	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 139

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 90	0.20 295	0.31 132	0.37 243	0.19 108	0.28 137	0.22 97	0.33 57	0.26 72	0.23 59	0.29 128	0.23 75	0.18 42	0.39 141	0.28 255	0.13 121	0.12 306	0.17 315	0.16 359	0.17 377	0.12 202

aanet-new-90k	0.23 90	0.16 102	0.45 369	0.35 183	0.17 43	0.33 222	0.27 208	0.38 92	0.26 72	0.20 23	0.24 68	0.21 51	0.35 296	0.46 227	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 210	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 90	0.16 102	0.41 308	0.35 183	0.17 43	0.38 292	0.25 160	0.36 74	0.25 64	0.23 59	0.31 147	0.24 93	0.35 296	0.43 191	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 90	0.17 153	0.39 283	0.34 136	0.18 75	0.38 292	0.20 50	0.36 74	0.26 72	0.24 74	0.28 114	0.25 108	0.35 296	0.25 8	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 210	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 90	0.17 153	0.30 109	0.35 183	0.16 29	0.35 251	0.25 160	0.40 112	0.30 112	0.25 86	0.24 68	0.25 108	0.36 324	0.41 163	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 90	0.16 102	0.37 248	0.34 136	0.16 29	0.24 67	0.24 148	0.43 151	0.36 176	0.26 100	0.27 100	0.23 75	0.35 296	0.28 20	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 104	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 90	0.16 102	0.30 109	0.36 217	0.17 43	0.26 96	0.26 185	0.33 57	0.30 112	0.27 120	0.30 133	0.23 75	0.34 290	0.42 177	0.18 4	0.13 121	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.15 278	0.10 63

aanet-new-32k	0.23 90	0.15 73	0.32 155	0.36 217	0.18 75	0.38 292	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 188	0.35 296	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.13 157	0.10 63

aanet-new-30k	0.23 90	0.15 73	0.32 155	0.36 217	0.18 75	0.38 292	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 188	0.35 296	0.30 52	0.19 12	0.12 61	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.13 157	0.10 63

aanet-new-28k	0.23 90	0.17 153	0.40 297	0.36 217	0.17 43	0.33 222	0.22 97	0.35 66	0.27 77	0.27 120	0.23 52	0.29 143	0.34 290	0.31 63	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.13 114	0.11 155	0.16 337	0.12 202

aanet-new-24k	0.23 90	0.16 102	0.29 91	0.35 183	0.17 43	0.39 305	0.23 127	0.35 66	0.30 112	0.30 158	0.27 100	0.25 108	0.32 259	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 210	0.10 63

aanet-new-22k	0.23 90	0.16 102	0.30 109	0.35 183	0.18 75	0.31 190	0.19 31	0.46 174	0.42 235	0.25 86	0.23 52	0.25 108	0.30 236	0.32 75	0.22 87	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.35 183	0.18 75	0.26 96	0.26 185	0.42 132	0.38 203	0.25 86	0.43 217	0.23 75	0.28 198	0.25 8	0.22 87	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 90	0.14 28	0.31 132	0.33 105	0.18 75	0.21 37	0.33 339	0.52 217	0.42 235	0.26 100	0.33 154	0.19 30	0.30 236	0.28 20	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 90	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 251	0.27 208	0.45 166	0.28 91	0.28 135	0.34 166	0.40 249	0.30 236	0.33 92	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.29 14	0.17 43	0.19 26	0.20 50	0.59 264	0.45 256	0.28 135	0.26 92	0.24 93	0.17 24	0.46 227	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 63

WQFJA1++	0.23 90	0.15 73	0.27 61	0.30 27	0.21 186	0.31 190	0.18 15	0.36 74	0.17 10	0.25 86	0.30 133	0.29 143	0.28 198	0.40 151	0.22 87	0.15 266	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.42 646	0.11 139

GEAStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 109	0.33 105	0.25 344	0.36 266	0.30 268	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.28 114	0.24 93	0.21 90	0.32 75	0.22 87	0.18 420	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.14 210	0.12 202

GSStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 109	0.33 105	0.25 344	0.36 266	0.30 268	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 114	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 87	0.16 327	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 210	0.12 202

Zero-FE251	0.23 90	0.16 102	0.30 109	0.33 105	0.20 154	0.44 352	0.19 31	0.37 82	0.25 64	0.27 120	0.29 128	0.38 226	0.24 131	0.32 75	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 63

3.25w_new	0.23 90	0.17 153	0.32 155	0.31 57	0.17 43	0.43 343	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 210	0.28 114	0.22 59	0.25 144	0.42 177	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

3.25w	0.23 90	0.17 153	0.32 155	0.31 57	0.17 43	0.43 343	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 210	0.28 114	0.22 59	0.25 144	0.42 177	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 63

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 90	0.16 102	0.32 155	0.39 314	0.21 186	0.18 21	0.21 77	0.34 62	0.26 72	0.28 135	0.51 255	0.28 135	0.29 217	0.26 12	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.14 210	0.12 202

AIO_rvc	0.23 90	0.16 102	0.32 155	0.34 136	0.19 108	0.26 96	0.33 339	0.40 112	0.22 31	0.26 100	0.24 68	0.34 188	0.15 8	0.51 270	0.24 148	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.10 63

AIO_test	0.23 90	0.16 102	0.28 80	0.34 136	0.20 154	0.30 170	0.39 467	0.38 92	0.25 64	0.25 86	0.28 114	0.32 170	0.22 104	0.38 134	0.25 181	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 90	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.12 2	0.17 5	0.29 26	0.29 104	0.21 33	0.15 5	0.22 59	0.22 104	0.40 151	0.22 87	0.14 186	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.15 278	0.86 694

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 116	0.16 102	0.30 109	0.35 183	0.18 75	0.36 266	0.17 5	0.37 82	0.37 193	0.29 149	0.23 52	0.23 75	0.24 131	0.29 32	0.22 87	0.16 327	0.15 455	0.21 491	0.17 418	0.19 444	0.15 336

Anonymus	0.24 116	0.14 28	0.29 91	0.37 243	0.23 274	0.30 170	0.22 97	0.39 100	0.32 137	0.23 59	0.20 21	0.38 226	0.26 165	0.45 208	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.13 244	0.12 104	0.13 254

TS12	0.24 116	0.15 73	0.29 91	0.37 243	0.17 43	0.32 210	0.26 185	0.42 132	0.24 48	0.31 162	0.51 255	0.25 108	0.27 181	0.40 151	0.29 277	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.10 63

aanet-new-60k	0.24 116	0.16 102	0.48 421	0.36 217	0.17 43	0.39 305	0.24 148	0.36 74	0.30 112	0.24 74	0.25 79	0.26 118	0.32 259	0.45 208	0.18 4	0.10 14	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.10 63

aanet-new-78k	0.24 116	0.17 153	0.51 463	0.36 217	0.16 29	0.26 96	0.29 247	0.36 74	0.29 104	0.22 51	0.29 128	0.23 75	0.37 334	0.42 177	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 210	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 116	0.19 243	0.39 283	0.41 396	0.17 43	0.33 222	0.22 97	0.41 123	0.37 193	0.27 120	0.23 52	0.22 59	0.35 296	0.29 32	0.24 148	0.12 61	0.08 2	0.14 171	0.11 155	0.16 337	0.11 139

Foundation-i1b	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 311	0.26 185	0.48 186	0.25 64	0.31 162	0.33 154	0.40 249	0.30 236	0.35 112	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 311	0.29 247	0.49 192	0.25 64	0.33 184	0.35 174	0.40 249	0.30 236	0.34 102	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 63

LiteMatch	0.24 116	0.17 153	0.24 17	0.37 243	0.20 154	0.27 114	0.27 208	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 143	0.40 359	0.29 32	0.43 437	0.16 327	0.10 97	0.15 225	0.13 244	0.14 210	0.14 302

Selective-IGEV-i32	0.24 116	0.18 195	0.35 216	0.35 183	0.19 108	0.27 114	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 188	0.19 61	0.58 348	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.12 104	0.10 63

VIP-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.29 91	0.32 84	0.21 186	0.64 493	0.19 31	0.31 37	0.37 193	0.23 59	0.30 133	0.27 128	0.19 61	0.47 237	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 104	0.09 6

gasm-f	0.24 116	0.16 102	0.27 61	0.33 105	0.25 344	0.25 85	0.36 406	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.35 174	0.24 93	0.30 236	0.36 116	0.23 128	0.18 420	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.15 278	0.12 202

3w_stereo	0.24 116	0.20 295	0.37 248	0.33 105	0.16 29	0.32 210	0.42 506	0.41 123	0.38 203	0.31 162	0.27 100	0.16 6	0.26 165	0.34 102	0.22 87	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 104	0.11 139

1w_stereo	0.24 116	0.15 73	0.29 91	0.34 136	0.18 75	0.31 190	0.41 495	0.40 112	0.43 239	0.31 162	0.38 194	0.17 9	0.24 131	0.45 208	0.23 128	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 116	0.18 195	0.40 297	0.39 314	0.20 154	0.22 42	0.27 208	0.32 46	0.36 176	0.26 100	0.44 219	0.22 59	0.16 18	0.37 126	0.27 232	0.11 36	0.12 306	0.16 266	0.15 321	0.13 157	0.09 6

HUF	0.24 116	0.16 102	0.33 176	0.32 84	0.18 75	0.25 85	0.40 479	0.42 132	0.34 153	0.25 86	0.23 52	0.32 170	0.28 198	0.34 102	0.24 148	0.13 121	0.10 97	0.13 114	0.09 15	0.12 104	0.10 63

GIP-stereo	0.24 116	0.18 195	0.30 109	0.37 243	0.24 310	0.26 96	0.20 50	0.46 174	0.36 176	0.24 74	0.39 199	0.35 203	0.20 76	0.31 63	0.21 61	0.15 266	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.11 139

RAStereo	0.24 116	0.17 153	0.29 91	0.40 358	0.21 186	0.23 53	0.26 185	0.42 132	0.45 256	0.23 59	0.34 166	0.30 158	0.19 61	0.34 102	0.25 181	0.15 266	0.12 306	0.16 266	0.13 244	0.14 210	0.11 139

IGEV++	0.24 116	0.17 153	0.31 132	0.38 282	0.22 220	0.24 67	0.22 97	0.50 204	0.23 41	0.28 135	0.35 174	0.30 158	0.22 104	0.31 63	0.28 255	0.14 186	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.13 157	0.13 254

Selective-IGEV	0.24 116	0.18 195	0.35 216	0.35 183	0.19 108	0.27 114	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 188	0.19 61	0.58 348	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.12 104	0.10 63

PhaseNet	0.25 136	0.16 102	0.31 132	0.35 183	0.22 220	0.33 222	0.22 97	0.45 166	0.33 145	0.21 33	0.28 114	0.38 226	0.23 119	0.42 177	0.28 255	0.13 121	0.10 97	0.15 225	0.15 321	0.13 157	0.12 202

aanet-new-10k	0.25 136	0.18 195	0.44 356	0.38 282	0.18 75	0.45 361	0.21 77	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.31 147	0.25 108	0.30 236	0.28 20	0.21 61	0.13 121	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.16 337	0.10 63

aanet-new-14k	0.25 136	0.19 243	0.38 261	0.38 282	0.17 43	0.18 21	0.25 160	0.52 217	0.49 281	0.28 135	0.30 133	0.21 51	0.33 277	0.33 92	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.17 377	0.11 139

aanet-new-8k	0.25 136	0.19 243	0.32 155	0.37 243	0.20 154	0.40 311	0.29 247	0.49 192	0.39 215	0.24 74	0.25 79	0.22 59	0.34 290	0.49 254	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.10 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 136	0.16 102	0.33 176	0.38 282	0.20 154	0.46 367	0.27 208	0.41 123	0.34 153	0.28 135	0.38 194	0.24 93	0.35 296	0.29 32	0.24 148	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 157	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 136	0.14 28	0.30 109	0.34 136	0.21 186	0.44 352	0.25 160	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.35 174	0.37 217	0.35 296	0.28 20	0.26 211	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 136	0.14 28	0.74 577	0.33 105	0.19 108	0.29 150	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 259	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.12 104	0.30 597

zero-FE	0.25 136	0.15 73	0.30 109	0.35 183	0.29 482	0.19 26	0.20 50	0.35 66	0.31 123	0.26 100	0.27 100	0.29 143	0.29 217	0.33 92	0.24 148	0.17 384	0.10 97	0.14 171	0.10 89	0.64 681	0.12 202

GASTEREO	0.25 136	0.16 102	0.32 155	0.40 358	0.20 154	0.22 42	0.30 268	0.43 151	0.31 123	0.37 210	0.33 154	0.22 59	0.35 296	0.41 163	0.23 128	0.15 266	0.10 97	0.13 114	0.11 155	0.12 104	0.11 139

MSCF	0.25 136	0.16 102	0.33 176	0.39 314	0.20 154	0.20 30	0.31 296	0.43 151	0.31 123	0.36 203	0.33 154	0.23 75	0.35 296	0.36 116	0.23 128	0.15 266	0.10 97	0.13 114	0.11 155	0.13 157	0.11 139

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 136	0.31 542	0.24 17	0.51 590	0.19 108	0.29 150	0.22 97	0.40 112	0.37 193	0.26 100	0.24 68	0.24 93	0.31 253	0.44 203	0.22 87	0.14 186	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 210	0.10 63

IGEV-RUCA	0.25 136	0.16 102	0.34 199	0.39 314	0.27 427	0.33 222	0.20 50	0.38 92	0.36 176	0.26 100	0.31 147	0.25 108	0.21 90	0.48 248	0.24 148	0.20 479	0.11 234	0.13 114	0.10 89	0.17 377	0.15 336

fffft	0.25 136	0.17 153	0.37 248	0.36 217	0.22 220	0.28 137	0.36 406	0.42 132	0.24 48	0.36 203	0.23 52	0.27 128	0.22 104	0.52 277	0.27 232	0.12 61	0.09 27	0.16 266	0.12 196	0.12 104	0.12 202
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 136	0.18 195	0.34 199	0.37 243	0.18 75	0.28 137	0.30 268	0.48 186	0.27 77	0.29 149	0.30 133	0.32 170	0.17 24	0.52 277	0.23 128	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.13 157	0.10 63

RSM++	0.25 136	0.18 195	0.34 199	0.36 217	0.20 154	0.28 137	0.30 268	0.51 207	0.32 137	0.25 86	0.22 45	0.37 217	0.21 90	0.50 262	0.24 148	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.12 196	0.14 210	0.10 63

RSM	0.25 136	0.18 195	0.33 176	0.36 217	0.20 154	0.27 114	0.34 357	0.51 207	0.27 77	0.26 100	0.23 52	0.39 235	0.21 90	0.56 313	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.14 210	0.10 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 136	0.14 28	0.74 577	0.33 105	0.19 108	0.29 150	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 259	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.12 104	0.30 597

MoCha-V2	0.25 136	0.15 73	0.29 91	0.40 358	0.18 75	0.27 114	0.26 185	0.49 192	0.27 77	0.36 203	0.27 100	0.33 184	0.35 296	0.49 254	0.22 87	0.12 61	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.11 139

EGLCR-Stereo	0.25 136	0.16 102	0.33 176	0.34 136	0.20 154	0.35 251	0.20 50	0.52 217	0.36 176	0.28 135	0.27 100	0.41 261	0.18 42	0.45 208	0.26 211	0.14 186	0.10 97	0.16 266	0.14 287	0.13 157	0.11 139

DF	0.26 155	0.15 73	0.38 261	0.35 183	0.19 108	0.26 96	0.26 185	0.42 132	0.27 77	0.29 149	0.49 241	0.50 324	0.22 104	0.48 248	0.20 30	0.14 186	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.12 104	0.11 139

aanet-new	0.26 155	0.19 243	0.34 199	0.38 282	0.25 344	0.51 388	0.24 148	0.40 112	0.30 112	0.27 120	0.27 100	0.23 75	0.36 324	0.43 191	0.22 87	0.14 186	0.09 27	0.14 171	0.10 89	0.15 278	0.12 202

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 155	0.16 102	0.30 109	0.33 105	0.22 220	0.36 266	0.32 327	0.47 178	0.48 277	0.38 222	0.51 255	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.11 139

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 155	0.16 102	0.31 132	0.34 136	0.21 186	0.33 222	0.31 296	0.45 166	0.45 256	0.40 244	0.54 275	0.24 93	0.18 42	0.36 116	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.10 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 155	0.16 102	0.30 109	0.33 105	0.22 220	0.34 240	0.31 296	0.48 186	0.50 287	0.39 235	0.54 275	0.23 75	0.19 61	0.29 32	0.23 128	0.12 61	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.10 63

Foundation-i1	0.26 155	0.14 28	0.25 32	0.33 105	0.21 186	0.39 305	0.26 185	0.60 276	0.38 203	0.35 198	0.38 194	0.44 292	0.29 217	0.32 75	0.26 211	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 63

gcap_with_dpt	0.26 155	0.16 102	0.32 155	0.34 136	0.21 186	0.35 251	0.36 406	0.44 159	0.41 224	0.38 222	0.54 275	0.22 59	0.21 90	0.28 20	0.22 87	0.12 61	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.10 63

NLSM3	0.26 155	0.16 102	0.30 109	0.38 282	0.21 186	0.34 240	0.27 208	0.57 249	0.47 269	0.28 135	0.35 174	0.29 143	0.24 131	0.42 177	0.27 232	0.12 61	0.10 97	0.16 266	0.15 321	0.12 104	0.10 63

DDF-Stereo	0.26 155	0.15 73	0.30 109	0.36 217	0.29 482	0.19 26	0.20 50	0.32 46	0.31 123	0.26 100	0.26 92	0.29 143	0.29 217	0.38 134	0.24 148	0.17 384	0.10 97	0.14 171	0.10 89	0.70 684	0.12 202

Replicate-Monster	0.26 155	0.15 73	1.07 633	0.30 27	0.17 43	0.38 292	0.19 31	0.43 151	0.39 215	0.23 59	0.21 32	0.23 75	0.21 90	0.45 208	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 302

S2M2_L	0.26 155	0.22 381	0.33 176	0.31 57	0.25 344	0.24 67	0.13 1	0.35 66	0.41 224	0.25 86	0.36 183	0.30 158	0.25 144	0.30 52	0.26 211	0.22 526	0.19 553	0.17 315	0.19 479	0.21 490	0.18 434
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 155	0.18 195	0.34 199	0.35 183	0.24 310	0.23 53	0.28 238	0.51 207	0.36 176	0.31 162	0.36 183	0.37 217	0.20 76	0.57 325	0.22 87	0.13 121	0.10 97	0.13 114	0.11 155	0.16 337	0.12 202

SCV	0.26 155	0.19 243	0.33 176	0.35 183	0.21 186	0.27 114	0.34 357	0.56 240	0.28 91	0.24 74	0.28 114	0.37 217	0.23 119	0.49 254	0.22 87	0.18 420	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.15 278	0.11 139

castereo++	0.26 155	0.16 102	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.75 541	0.20 50	0.37 82	0.47 269	0.23 59	0.23 52	0.35 203	0.28 198	0.39 141	0.19 12	0.14 186	0.09 27	0.14 171	0.09 15	0.11 36	0.10 63

SMoEStereo_RVC	0.26 155	0.19 243	0.35 216	0.35 183	0.22 220	0.36 266	0.32 327	0.39 100	0.34 153	0.37 210	0.30 133	0.33 184	0.24 131	0.53 286	0.24 148	0.12 61	0.10 97	0.16 266	0.12 196	0.12 104	0.11 139

mms	0.26 155	0.21 340	0.33 176	0.37 243	0.25 344	0.30 170	0.33 339	0.40 112	0.32 137	0.28 135	0.34 166	0.34 188	0.20 76	0.45 208	0.26 211	0.12 61	0.11 234	0.16 266	0.12 196	0.14 210	0.11 139

ours_stereo	0.26 155	0.21 340	0.33 176	0.38 282	0.23 274	0.30 170	0.33 339	0.42 132	0.38 203	0.26 100	0.34 166	0.35 203	0.23 119	0.47 237	0.27 232	0.13 121	0.11 234	0.16 266	0.12 196	0.14 210	0.10 63

Occ-G	0.26 155	0.14 28	0.28 80	0.34 136	0.20 154	0.27 114	0.34 357	0.41 123	0.31 123	0.29 149	0.43 217	0.49 318	0.25 144	0.47 237	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.14 171	0.11 155	0.12 104	0.12 202

gcap-zeroshot	0.26 155	0.16 102	0.31 132	0.33 105	0.22 220	0.36 266	0.31 296	0.47 178	0.46 262	0.38 222	0.50 245	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.10 63

test_for_model	0.26 155	0.16 102	0.31 132	0.33 105	0.22 220	0.36 266	0.32 327	0.47 178	0.48 277	0.38 222	0.51 255	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.11 139

MaDis-Stereo	0.26 155	0.18 195	0.36 231	0.36 217	0.26 392	0.27 114	0.27 208	0.43 151	0.35 166	0.27 120	0.26 92	0.41 261	0.28 198	0.40 151	0.28 255	0.16 327	0.14 422	0.16 266	0.13 244	0.14 210	0.12 202

testlalala	0.26 155	0.16 102	0.31 132	0.33 105	0.22 220	0.36 266	0.31 296	0.47 178	0.46 262	0.38 222	0.50 245	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.15 225	0.12 196	0.11 36	0.10 63

CroCo-Stereo	0.26 155	0.22 381	0.36 231	0.48 545	0.22 220	0.20 30	0.29 247	0.51 207	0.44 247	0.28 135	0.23 52	0.42 272	0.26 165	0.29 32	0.26 211	0.15 266	0.13 381	0.13 114	0.11 155	0.16 337	0.12 202
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BStereo	0.27 178	0.16 102	0.88 608	0.34 136	0.22 220	0.22 42	0.31 296	0.39 100	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 177	0.28 255	0.10 14	0.12 306	0.12 55	0.16 359	0.12 104	0.14 302

tt45	0.27 178	0.17 153	0.34 199	0.35 183	0.23 274	0.38 292	0.28 238	0.46 174	0.28 91	0.40 244	0.27 100	0.38 226	0.25 144	0.57 325	0.26 211	0.13 121	0.11 234	0.16 266	0.13 244	0.12 104	0.14 302

999	0.27 178	0.16 102	0.35 216	0.36 217	0.24 310	0.31 190	0.27 208	0.49 192	0.38 203	0.26 100	0.30 133	0.39 235	0.23 119	0.63 404	0.25 181	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.12 196	0.12 104	0.14 302

Pointernet	0.27 178	0.14 28	0.33 176	0.35 183	0.23 274	0.35 251	0.21 77	0.72 387	0.38 203	0.39 235	0.36 183	0.34 188	0.25 144	0.36 116	0.25 181	0.15 266	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

trnet	0.27 178	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 279	0.23 127	0.52 217	0.72 392	0.42 257	0.51 255	0.34 188	0.26 165	0.39 141	0.25 181	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 63

UniTT-Stereo	0.27 178	0.17 153	0.37 248	0.40 358	0.27 427	0.30 170	0.28 238	0.39 100	0.31 123	0.29 149	0.46 228	0.27 128	0.25 144	0.47 237	0.34 334	0.17 384	0.13 381	0.13 114	0.12 196	0.14 210	0.12 202

AEACV	0.27 178	0.17 153	0.31 132	0.34 136	0.45 631	0.26 96	0.28 238	0.37 82	0.32 137	0.30 158	0.46 228	0.31 167	0.37 334	0.36 116	0.24 148	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.12 196	0.13 157	0.11 139

LoS_RVC	0.27 178	0.16 102	0.27 61	0.32 84	0.30 501	0.44 352	0.34 357	0.41 123	0.33 145	0.31 162	0.51 255	0.29 143	0.32 259	0.36 116	0.28 255	0.11 36	0.10 97	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 469

FAST (zero-shot)	0.28 186	0.18 195	0.46 386	0.51 590	0.57 667	0.18 21	0.25 160	0.54 232	0.22 31	0.22 51	0.31 147	0.27 128	0.25 144	0.42 177	0.24 148	0.21 498	0.18 533	0.15 225	0.17 418	0.14 210	0.17 413

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 186	0.51 632	1.28 657	0.31 57	0.19 108	0.22 42	0.22 97	0.45 166	0.28 91	0.23 59	0.32 151	0.25 108	0.24 131	0.32 75	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 139

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 186	0.23 403	1.22 652	0.34 136	0.21 186	0.29 150	0.21 77	0.41 123	0.33 145	0.24 74	0.30 133	0.32 170	0.28 198	0.33 92	0.20 30	0.12 61	0.11 234	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 139

VMStereo-Base	0.28 186	0.16 102	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.30 170	0.27 208	0.50 204	0.65 356	0.32 177	0.47 234	0.42 272	0.24 131	0.41 163	0.27 232	0.15 266	0.11 234	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.14 302

water-stereo	0.28 186	0.14 28	0.29 91	0.35 183	0.19 108	0.36 266	0.23 127	0.62 289	0.38 203	0.39 235	0.62 307	0.41 261	0.35 296	0.28 20	0.27 232	0.14 186	0.13 381	0.13 114	0.12 196	0.12 104	0.10 63

castereo	0.28 186	0.16 102	0.32 155	0.35 183	0.21 186	0.40 311	0.42 506	0.50 204	0.66 360	0.26 100	0.41 208	0.37 217	0.36 324	0.33 92	0.24 148	0.13 121	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 63

fffy	0.28 186	0.21 340	0.34 199	0.37 243	0.23 274	0.33 222	0.29 247	0.51 207	0.41 224	0.32 177	0.37 190	0.39 235	0.27 181	0.50 262	0.27 232	0.12 61	0.11 234	0.16 266	0.13 244	0.14 210	0.11 139

WCG-NET	0.28 186	0.15 73	0.33 176	0.33 105	0.19 108	0.33 222	0.27 208	0.39 100	0.80 452	0.46 276	0.49 241	0.39 235	0.25 144	0.40 151	0.25 181	0.12 61	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.12 104	0.10 63

GCAP-BAT	0.28 186	0.15 73	0.42 329	0.33 105	0.21 186	0.25 85	0.25 160	0.45 166	0.54 304	0.34 188	0.42 211	0.43 281	0.27 181	0.48 248	0.24 148	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 202

MGS-Stereo	0.28 186	0.19 243	0.40 297	0.36 217	0.23 274	0.37 279	0.30 268	0.39 100	0.44 247	0.31 162	0.51 255	0.40 249	0.24 131	0.43 191	0.26 211	0.15 266	0.12 306	0.15 225	0.13 244	0.14 210	0.13 254

GCAPDPT-zeroshot	0.28 186	0.15 73	0.42 329	0.33 105	0.21 186	0.25 85	0.25 160	0.45 166	0.54 304	0.34 188	0.42 211	0.43 281	0.27 181	0.48 248	0.24 148	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 202

GCAP-Stereo	0.28 186	0.19 243	0.40 297	0.38 282	0.19 108	0.38 292	0.23 127	0.57 249	0.41 224	0.45 269	0.49 241	0.39 235	0.27 181	0.33 92	0.23 128	0.14 186	0.12 306	0.14 171	0.11 155	0.12 104	0.11 139

CES	0.28 186	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 683	0.37 279	0.27 208	0.48 186	0.46 262	0.34 188	0.48 237	0.27 128	0.22 104	0.39 141	0.23 128	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.13 157	0.17 413

MC-Stereo	0.28 186	0.17 153	0.32 155	0.38 282	0.20 154	0.26 96	0.26 185	0.49 192	0.37 193	0.37 210	0.61 303	0.41 261	0.31 253	0.55 300	0.25 181	0.13 121	0.09 27	0.14 171	0.12 196	0.12 104	0.11 139

CroCo-Stereo Lap2	0.28 186	0.24 441	0.39 283	0.50 574	0.29 482	0.20 30	0.31 296	0.49 192	0.38 203	0.24 74	0.27 100	0.46 302	0.31 253	0.39 141	0.30 285	0.14 186	0.15 455	0.16 266	0.13 244	0.16 337	0.15 336

CREStereo	0.28 186	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 279	0.25 160	0.51 207	0.72 392	0.42 257	0.51 255	0.32 170	0.26 165	0.38 134	0.25 181	0.16 327	0.11 234	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 139
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	0.29 202	0.19 243	0.35 216	0.40 358	0.23 274	0.27 114	0.33 339	0.63 299	0.39 215	0.45 269	0.60 298	0.39 235	0.18 42	0.40 151	0.26 211	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.14 210	0.10 63

DA	0.29 202	0.17 153	0.31 132	0.40 358	0.20 154	0.74 535	0.33 339	0.47 178	0.44 247	0.34 188	0.39 199	0.39 235	0.32 259	0.32 75	0.24 148	0.15 266	0.11 234	0.16 266	0.11 155	0.15 278	0.10 63

GGEV	0.29 202	0.17 153	0.31 132	0.40 358	0.20 154	0.74 535	0.33 339	0.47 178	0.44 247	0.34 188	0.39 199	0.39 235	0.32 259	0.32 75	0.24 148	0.15 266	0.11 234	0.16 266	0.11 155	0.15 278	0.10 63

FlowAnything_test	0.29 202	0.19 243	0.39 283	0.47 537	0.26 392	0.46 367	0.25 160	0.43 151	0.31 123	0.29 149	0.26 92	0.35 203	0.26 165	0.40 151	0.37 390	0.21 498	0.15 455	0.22 507	0.26 604	0.16 337	0.16 387

depthmonostereo	0.29 202	0.14 28	0.31 132	0.35 183	0.17 43	0.46 367	0.27 208	0.69 356	0.57 321	0.35 198	0.42 211	0.31 167	0.35 296	0.35 112	0.27 232	0.14 186	0.12 306	0.13 114	0.12 196	0.11 36	0.10 63

HART	0.29 202	0.16 102	0.32 155	0.40 358	0.21 186	0.32 210	0.26 185	0.62 289	0.31 123	0.33 184	0.65 317	0.41 261	0.22 104	0.55 300	0.25 181	0.12 61	0.10 97	0.15 225	0.11 155	0.15 278	0.11 139

ff7	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.36 217	0.26 392	0.31 190	0.35 383	0.62 289	0.34 153	0.38 222	0.33 154	0.32 170	0.29 217	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.12 196	0.14 210	0.15 336

IGEVStereo-DCA	0.29 202	0.22 381	0.38 261	0.35 183	0.27 427	0.37 279	0.35 383	0.62 289	0.34 153	0.38 222	0.30 133	0.35 203	0.27 181	0.51 270	0.22 87	0.15 266	0.12 306	0.16 266	0.12 196	0.13 157	0.15 336

ffff	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.36 217	0.26 392	0.31 190	0.35 383	0.62 289	0.34 153	0.38 222	0.33 154	0.32 170	0.29 217	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.12 196	0.14 210	0.15 336

rrr	0.29 202	0.22 381	0.41 308	0.35 183	0.27 427	0.37 279	0.32 327	0.52 217	0.42 235	0.38 222	0.30 133	0.35 203	0.27 181	0.51 270	0.22 87	0.15 266	0.12 306	0.16 266	0.13 244	0.13 157	0.14 302

11t	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.36 217	0.26 392	0.31 190	0.35 383	0.62 289	0.34 153	0.38 222	0.33 154	0.32 170	0.29 217	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.12 196	0.14 210	0.15 336

anonymousdsp	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.37 243	0.25 344	0.30 170	0.35 383	0.63 299	0.35 166	0.39 235	0.33 154	0.33 184	0.28 198	0.59 366	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.12 196	0.14 210	0.15 336

LoS	0.29 202	0.15 73	0.30 109	0.29 14	0.18 75	0.33 222	0.29 247	0.51 207	0.72 392	0.34 188	0.52 267	0.41 261	0.28 198	0.47 237	0.28 255	0.15 266	0.11 234	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.11 139
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.35 183	0.24 310	0.32 210	0.43 514	0.57 249	0.37 193	0.33 184	0.30 133	0.32 170	0.28 198	0.57 325	0.26 211	0.13 121	0.11 234	0.16 266	0.13 244	0.13 157	0.13 254

ccc-4	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.36 217	0.26 392	0.31 190	0.35 383	0.62 289	0.34 153	0.38 222	0.33 154	0.32 170	0.29 217	0.58 348	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.12 196	0.14 210	0.15 336

IGEV-Stereo	0.29 202	0.21 340	0.38 261	0.37 243	0.25 344	0.30 170	0.35 383	0.63 299	0.35 166	0.39 235	0.33 154	0.33 184	0.28 198	0.59 366	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.12 196	0.14 210	0.15 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 202	0.19 243	0.27 61	0.44 483	0.19 108	0.31 190	0.26 185	0.47 178	0.43 239	0.37 210	0.47 234	0.41 261	0.23 119	0.50 262	0.34 334	0.14 186	0.18 533	0.19 416	0.16 359	0.16 337	0.13 254

test_xeample3	0.29 202	0.21 340	0.41 308	0.35 183	0.26 392	0.35 251	0.32 327	0.56 240	0.36 176	0.43 261	0.32 151	0.34 188	0.28 198	0.54 293	0.23 128	0.14 186	0.11 234	0.16 266	0.12 196	0.14 210	0.13 254

DN	0.30 220	0.17 153	0.33 176	0.37 243	0.26 392	0.35 251	0.27 208	0.54 232	0.55 311	0.32 177	0.42 211	0.50 324	0.23 119	0.39 141	0.22 87	0.21 498	0.14 422	0.16 266	0.13 244	0.17 377	0.18 434

PSi22	0.30 220	0.18 195	0.30 109	0.36 217	0.19 108	0.30 170	0.19 31	0.42 132	0.73 399	0.27 120	0.32 151	0.57 358	0.43 376	0.77 514	0.25 181	0.12 61	0.10 97	0.11 5	0.09 15	0.14 210	0.11 139

Anonymus123	0.30 220	0.16 102	0.88 608	0.34 136	0.22 220	0.64 493	0.31 296	0.54 232	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 177	0.28 255	0.10 14	0.12 306	0.12 55	0.16 359	0.12 104	0.14 302

DilatedVolume-Stereo	0.30 220	0.15 73	0.34 199	0.33 105	0.20 154	0.53 402	0.25 160	0.56 240	0.43 239	0.56 320	0.50 245	0.35 203	0.29 217	0.49 254	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 63

MM-Stereo_test2	0.30 220	0.18 195	0.39 283	0.40 358	0.24 310	0.42 338	0.42 506	0.63 299	0.41 224	0.37 210	0.35 174	0.32 170	0.26 165	0.53 286	0.25 181	0.12 61	0.10 97	0.15 225	0.12 196	0.15 278	0.10 63

Reg-Stereo(zero)	0.30 220	0.16 102	0.28 80	0.34 136	0.18 75	0.32 210	0.20 50	0.63 299	0.68 371	0.50 292	0.52 267	0.51 330	0.30 236	0.45 208	0.25 181	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.10 89	0.12 104	0.11 139

CASnet	0.30 220	0.20 295	0.33 176	0.41 396	0.16 29	0.26 96	0.24 148	0.52 217	0.53 300	0.52 304	0.54 275	0.39 235	0.24 131	0.40 151	0.26 211	0.14 186	0.10 97	0.22 507	0.18 448	0.18 408	0.11 139
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 220	0.15 73	0.31 132	0.30 27	0.17 43	0.55 416	0.23 127	0.44 159	0.55 311	0.59 328	0.68 333	0.37 217	0.26 165	0.35 112	0.27 232	0.15 266	0.16 488	0.12 55	0.10 89	0.13 157	0.14 302

Weightmod_eth	0.31 228	0.19 243	0.31 132	0.35 183	0.18 75	0.45 361	0.35 383	0.62 289	0.39 215	0.44 264	0.39 199	0.48 310	0.41 367	0.45 208	0.23 128	0.17 384	0.16 488	0.15 225	0.14 287	0.15 278	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 228	0.28 516	0.44 356	0.42 442	0.29 482	0.34 240	0.31 296	0.44 159	0.40 220	0.39 235	0.44 219	0.40 249	0.32 259	0.42 177	0.29 277	0.23 544	0.17 509	0.19 416	0.16 359	0.20 464	0.15 336

rvit_stereo_0080	0.31 228	0.25 467	0.40 297	0.39 314	0.28 452	0.27 114	0.46 530	0.49 192	0.44 247	0.35 198	0.42 211	0.40 249	0.28 198	0.41 163	0.33 318	0.22 526	0.17 509	0.17 315	0.16 359	0.22 514	0.15 336

WCG-NET（raft）	0.31 228	0.15 73	0.36 231	0.32 84	0.19 108	0.35 251	0.27 208	0.51 207	0.78 441	0.45 269	0.55 285	0.48 310	0.27 181	0.54 293	0.26 211	0.13 121	0.10 97	0.12 55	0.11 155	0.12 104	0.11 139

whm_eth	0.31 228	0.25 467	0.40 297	0.39 314	0.28 452	0.27 114	0.46 530	0.49 192	0.44 247	0.35 198	0.42 211	0.40 249	0.28 198	0.41 163	0.33 318	0.22 526	0.17 509	0.17 315	0.16 359	0.22 514	0.15 336

plain	0.31 228	0.20 295	0.50 448	0.39 314	0.29 482	0.27 114	0.30 268	0.44 159	0.35 166	0.31 162	0.66 324	0.30 158	0.31 253	0.65 426	0.31 294	0.17 384	0.13 381	0.20 449	0.15 321	0.17 377	0.12 202

MIF-Stereo (partial)	0.31 228	0.18 195	0.37 248	0.41 396	0.31 523	0.28 137	0.23 127	0.47 178	0.42 235	0.31 162	0.63 308	0.36 213	0.35 296	0.57 325	0.31 294	0.17 384	0.13 381	0.19 416	0.17 418	0.18 408	0.14 302

Weightmod	0.32 235	0.18 195	0.30 109	0.34 136	0.19 108	0.54 409	0.34 357	0.56 240	0.50 287	0.41 251	0.52 267	0.48 310	0.33 277	0.46 227	0.29 277	0.15 266	0.23 595	0.16 266	0.15 321	0.14 210	0.11 139

SE	0.32 235	0.26 484	0.34 199	0.34 136	0.21 186	0.50 383	0.33 339	0.58 257	0.52 296	0.51 297	0.54 275	0.32 170	0.35 296	0.31 63	0.25 181	0.17 384	0.13 381	0.19 416	0.16 359	0.21 490	0.18 434

GGDA	0.32 235	0.18 195	0.32 155	0.31 57	0.21 186	0.31 190	0.26 185	0.59 264	0.66 360	0.50 292	0.68 333	0.40 249	0.36 324	0.55 300	0.35 353	0.15 266	0.11 234	0.13 114	0.12 196	0.15 278	0.15 336

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 235	0.38 587	2.34 696	0.33 105	0.19 108	0.20 30	0.22 97	0.43 151	0.29 104	0.22 51	0.25 79	0.22 59	0.26 165	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 63

RT-Monster	0.32 235	0.17 153	0.30 109	0.34 136	0.26 392	0.38 292	0.20 50	0.56 240	0.76 422	0.61 340	0.64 314	0.49 318	0.28 198	0.41 163	0.30 285	0.14 186	0.11 234	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.13 254

WQFJA1	0.32 235	0.19 243	0.34 199	0.39 314	0.26 392	0.62 473	0.30 268	0.56 240	0.47 269	0.37 210	0.39 199	0.38 226	0.33 277	0.50 262	0.42 429	0.14 186	0.18 533	0.16 266	0.14 287	0.14 210	0.13 254

WQFJX	0.32 235	0.18 195	0.33 176	0.39 314	0.27 427	0.60 462	0.30 268	0.53 229	0.47 269	0.39 235	0.38 194	0.34 188	0.33 277	0.61 381	0.40 415	0.14 186	0.17 509	0.16 266	0.13 244	0.14 210	0.14 302

NLMM	0.32 235	0.19 243	0.34 199	0.39 314	0.26 392	0.62 473	0.30 268	0.56 240	0.47 269	0.37 210	0.39 199	0.38 226	0.33 277	0.49 254	0.42 429	0.14 186	0.18 533	0.16 266	0.14 287	0.14 210	0.13 254

NLSM1	0.32 235	0.18 195	0.34 199	0.39 314	0.25 344	0.66 505	0.27 208	0.57 249	0.50 287	0.37 210	0.53 272	0.29 143	0.28 198	0.54 293	0.32 304	0.16 327	0.17 509	0.18 369	0.15 321	0.14 210	0.12 202

FE-Mocha	0.32 235	0.19 243	0.50 448	0.38 282	0.27 427	0.30 170	0.20 50	0.71 381	0.36 176	0.65 374	0.56 288	0.54 344	0.25 144	0.38 134	0.22 87	0.15 266	0.10 97	0.17 315	0.16 359	0.13 157	0.12 202

rvit_stereo_0081	0.32 235	0.24 441	0.47 400	0.43 463	0.26 392	0.30 170	0.37 423	0.42 132	0.55 311	0.36 203	0.40 205	0.39 235	0.35 296	0.43 191	0.33 318	0.22 526	0.16 488	0.19 416	0.16 359	0.19 444	0.13 254

rvit_stereo_0082	0.32 235	0.24 441	0.47 400	0.43 463	0.26 392	0.30 170	0.37 423	0.42 132	0.55 311	0.36 203	0.40 205	0.39 235	0.35 296	0.43 191	0.33 318	0.22 526	0.16 488	0.19 416	0.16 359	0.19 444	0.13 254

RAFT-Stereo-weight	0.32 235	0.18 195	0.33 176	0.39 314	0.22 220	0.26 96	0.29 247	0.67 337	0.80 452	0.53 307	0.51 255	0.58 367	0.20 76	0.47 237	0.27 232	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.13 157	0.11 139

CAS++	0.32 235	0.24 441	0.36 231	0.37 243	0.26 392	0.28 137	0.23 127	0.87 461	0.50 287	0.47 283	0.45 223	0.26 118	0.21 90	0.49 254	0.24 148	0.23 544	0.19 553	0.22 507	0.17 418	0.21 490	0.16 387
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 235	0.22 381	0.34 199	0.42 442	0.28 452	0.40 311	0.50 557	0.72 387	0.37 193	0.37 210	0.34 166	0.32 170	0.31 253	0.59 366	0.27 232	0.14 186	0.13 381	0.18 369	0.17 418	0.17 377	0.16 387

MSKI-zero shot	0.32 235	0.17 153	0.34 199	0.39 314	0.21 186	0.32 210	0.22 97	0.61 284	0.43 239	0.52 304	0.64 314	0.61 394	0.20 76	0.74 496	0.25 181	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.10 89	0.12 104	0.12 202

iRaftStereo_RVC	0.32 235	0.19 243	0.37 248	0.39 314	0.22 220	0.31 190	0.29 247	0.68 347	0.51 293	0.49 288	0.66 324	0.37 217	0.23 119	0.45 208	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.18 369	0.17 418	0.15 278	0.12 202

CREStereo++_RVC	0.32 235	0.15 73	0.23 7	0.31 57	0.24 310	0.27 114	0.22 97	0.46 174	0.88 501	0.46 276	0.80 395	0.30 158	0.26 165	0.36 116	0.33 318	0.13 121	0.09 27	0.13 114	0.51 689	0.13 157	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 235	0.53 643	0.26 46	0.51 590	0.20 154	0.37 279	0.24 148	0.40 112	0.73 399	0.54 313	0.69 337	0.31 167	0.25 144	0.32 75	0.27 232	0.16 327	0.10 97	0.12 55	0.09 15	0.13 157	0.11 139

PMTNet	0.32 235	0.16 102	0.24 17	0.29 14	0.18 75	0.45 361	0.22 97	0.56 240	0.63 343	0.46 276	0.54 275	0.39 235	0.34 290	0.48 248	0.24 148	0.75 694	0.10 97	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.11 139

ManiGeoR	0.33 255	0.17 153	0.43 344	0.31 57	0.22 220	0.40 311	0.27 208	0.73 398	0.49 281	0.40 244	0.63 308	0.40 249	0.32 259	0.62 391	0.41 421	0.16 327	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.15 278	0.16 387

HLf10	0.33 255	0.17 153	0.43 344	0.31 57	0.22 220	0.40 311	0.27 208	0.73 398	0.49 281	0.40 244	0.63 308	0.40 249	0.32 259	0.62 391	0.41 421	0.16 327	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.15 278	0.16 387

HLf8	0.33 255	0.17 153	0.39 283	0.30 27	0.22 220	0.43 343	0.27 208	0.71 381	0.67 365	0.44 264	0.60 298	0.36 213	0.30 236	0.58 348	0.35 353	0.18 420	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.17 377	0.18 434

TestStereo_HL2	0.33 255	0.18 195	0.33 176	0.31 57	0.22 220	0.32 210	0.25 160	0.58 257	0.61 328	0.54 313	0.68 333	0.41 261	0.36 324	0.57 325	0.36 371	0.16 327	0.11 234	0.13 114	0.11 155	0.15 278	0.16 387

WQFJX1	0.33 255	0.19 243	0.34 199	0.41 396	0.28 452	0.53 402	0.33 339	0.51 207	0.50 287	0.39 235	0.36 183	0.34 188	0.31 253	0.69 463	0.39 407	0.15 266	0.18 533	0.16 266	0.14 287	0.16 337	0.14 302

NLMM1	0.33 255	0.21 340	0.36 231	0.41 396	0.25 344	0.55 416	0.33 339	0.55 236	0.63 343	0.42 257	0.44 219	0.30 158	0.25 144	0.63 404	0.38 399	0.16 327	0.18 533	0.17 315	0.14 287	0.15 278	0.13 254

xyz-stereo-finetune	0.33 255	0.18 195	0.36 231	0.33 105	0.18 75	0.57 437	0.31 296	0.58 257	0.69 378	0.45 269	0.54 275	0.38 226	0.33 277	0.56 313	0.36 371	0.12 61	0.12 306	0.16 266	0.13 244	0.13 157	0.12 202

MM-Stereo_test1	0.33 255	0.19 243	0.36 231	0.41 396	0.23 274	0.36 266	0.45 526	0.58 257	0.54 304	0.60 332	0.50 245	0.38 226	0.37 334	0.60 372	0.26 211	0.15 266	0.13 381	0.17 315	0.14 287	0.15 278	0.12 202

tg	0.33 255	0.18 195	0.37 248	0.39 314	0.22 220	0.38 292	0.26 185	0.70 372	0.56 319	0.47 283	0.65 317	0.42 272	0.24 131	0.55 300	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.18 369	0.17 418	0.14 210	0.11 139

model_zeroshot	0.33 255	0.18 195	0.48 421	0.39 314	0.28 452	0.45 361	0.25 160	0.63 299	0.45 256	0.61 340	0.50 245	0.51 330	0.25 144	0.45 208	0.26 211	0.16 327	0.13 381	0.15 225	0.14 287	0.13 157	0.13 254

rvit_stereo_ft	0.33 255	0.25 467	0.47 400	0.52 604	0.32 540	0.33 222	0.47 538	0.49 192	0.50 287	0.34 188	0.41 208	0.41 261	0.32 259	0.48 248	0.34 334	0.22 526	0.14 422	0.19 416	0.18 448	0.19 444	0.14 302

4D-IteraStereo	0.33 255	0.18 195	0.40 297	0.40 358	0.24 310	0.32 210	0.27 208	0.58 257	0.72 392	0.65 374	0.54 275	0.42 272	0.23 119	0.45 208	0.28 255	0.14 186	0.09 27	0.19 416	0.16 359	0.16 337	0.11 139

HLF11	0.34 267	0.17 153	0.42 329	0.30 27	0.23 274	0.36 266	0.22 97	0.69 356	0.48 277	0.49 288	0.66 324	0.43 281	0.37 334	0.70 470	0.45 464	0.15 266	0.12 306	0.13 114	0.11 155	0.15 278	0.17 413

TestStereo_HLe17	0.34 267	0.17 153	0.46 386	0.32 84	0.21 186	0.42 338	0.31 296	0.70 372	0.66 360	0.46 276	0.68 333	0.36 213	0.30 236	0.61 381	0.36 371	0.16 327	0.10 97	0.14 171	0.13 244	0.15 278	0.15 336

TestStereo-Hl	0.34 267	0.20 295	0.32 155	0.32 84	0.22 220	0.32 210	0.27 208	0.64 314	0.59 324	0.50 292	0.67 330	0.46 302	0.45 392	0.60 372	0.34 334	0.14 186	0.11 234	0.13 114	0.13 244	0.15 278	0.15 336

NLCSM	0.34 267	0.21 340	0.34 199	0.44 483	0.29 482	0.54 409	0.36 406	0.52 217	0.47 269	0.46 276	0.37 190	0.34 188	0.34 290	0.71 476	0.41 421	0.16 327	0.17 509	0.17 315	0.16 359	0.17 377	0.16 387

IGEV-FE	0.34 267	0.18 195	0.67 543	0.39 314	0.28 452	0.30 170	0.25 160	0.74 402	0.31 123	0.62 344	0.57 290	0.54 344	0.25 144	0.53 286	0.27 232	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.14 287	0.14 210	0.12 202

MM-Stereo_test3	0.34 267	0.19 243	0.31 132	0.41 396	0.25 344	0.35 251	0.44 523	0.72 387	0.92 531	0.46 276	0.52 267	0.41 261	0.29 217	0.44 203	0.28 255	0.16 327	0.15 455	0.17 315	0.13 244	0.14 210	0.13 254

rvit_stereo_0083	0.34 267	0.24 441	0.50 448	0.44 483	0.27 427	0.34 240	0.35 383	0.45 166	0.62 332	0.37 210	0.47 234	0.42 272	0.35 296	0.40 151	0.36 371	0.22 526	0.20 567	0.20 449	0.17 418	0.20 464	0.14 302

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 267	0.27 502	0.45 369	0.36 217	0.25 344	0.48 376	0.30 268	0.58 257	0.90 519	0.42 257	0.36 183	0.30 158	0.29 217	0.49 254	0.30 285	0.16 327	0.14 422	0.18 369	0.15 321	0.18 408	0.15 336

AE-Stereo	0.34 267	0.21 340	0.42 329	0.48 545	0.31 523	0.48 376	0.35 383	0.61 284	0.62 332	0.32 177	0.55 285	0.52 336	0.27 181	0.47 237	0.29 277	0.13 121	0.13 381	0.18 369	0.16 359	0.15 278	0.12 202

IGEV_Zeroshot_test	0.34 267	0.18 195	0.67 543	0.39 314	0.28 452	0.30 170	0.25 160	0.74 402	0.31 123	0.62 344	0.57 290	0.54 344	0.25 144	0.53 286	0.27 232	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.14 287	0.14 210	0.12 202

RAFT-Test	0.34 267	0.18 195	0.37 248	0.38 282	0.23 274	0.50 383	0.23 127	0.69 356	0.40 220	0.60 332	0.85 430	0.61 394	0.28 198	0.46 227	0.27 232	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.11 155	0.13 157	0.12 202

CAS	0.34 267	0.13 5	0.25 32	1.28 701	0.30 501	0.46 367	0.38 445	0.48 186	0.47 269	0.34 188	0.52 267	0.24 93	0.19 61	0.29 32	0.27 232	0.69 692	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 104	0.15 336

test-3	0.34 267	0.16 102	0.43 344	0.39 314	0.21 186	0.43 343	0.22 97	0.63 299	0.78 441	0.71 419	0.45 223	0.64 409	0.27 181	0.43 191	0.31 294	0.12 61	0.09 27	0.17 315	0.13 244	0.12 104	0.10 63

test_1	0.34 267	0.16 102	0.43 344	0.39 314	0.21 186	0.43 343	0.23 127	0.63 299	0.78 441	0.68 398	0.45 223	0.64 409	0.27 181	0.43 191	0.31 294	0.12 61	0.09 27	0.17 315	0.13 244	0.12 104	0.10 63

cross-raft	0.34 267	0.20 295	0.37 248	0.44 483	0.23 274	0.32 210	0.35 383	0.74 402	0.40 220	0.60 332	0.77 370	0.57 358	0.27 181	0.43 191	0.28 255	0.12 61	0.10 97	0.15 225	0.13 244	0.15 278	0.11 139

raftrobust	0.34 267	0.19 243	0.36 231	0.41 396	0.27 427	0.30 170	0.25 160	0.71 381	0.63 343	0.58 326	0.55 285	0.45 295	0.46 399	0.51 270	0.29 277	0.16 327	0.12 306	0.14 171	0.12 196	0.12 104	0.13 254

EAI-Stereo	0.34 267	0.19 243	0.44 356	0.39 314	0.21 186	0.31 190	0.30 268	1.15 584	0.30 112	0.49 288	0.75 360	0.36 213	0.28 198	0.62 391	0.27 232	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.13 244	0.13 157	0.12 202

CFNet-RSSM	0.34 267	0.17 153	0.45 369	0.39 314	0.22 220	0.35 251	0.23 127	0.73 398	0.84 475	0.65 374	0.54 275	0.57 358	0.28 198	0.46 227	0.26 211	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.12 196	0.13 157	0.11 139

Gwc-CoAtRS	0.34 267	0.17 153	0.44 356	0.39 314	0.23 274	0.34 240	0.22 97	0.70 372	0.75 413	0.60 332	0.59 296	0.58 367	0.29 217	0.45 208	0.26 211	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.12 104	0.12 202

ACVNet-DCA	0.35 286	0.23 403	0.33 176	0.41 396	0.22 220	0.55 416	0.38 445	0.85 450	0.54 304	0.41 251	0.50 245	0.34 188	0.49 414	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.19 416	0.13 244	0.18 408	0.17 413

EKT-Stereo	0.35 286	0.23 403	0.39 283	0.43 463	0.29 482	0.38 292	0.31 296	0.69 356	0.64 351	0.45 269	0.63 308	0.49 318	0.27 181	0.56 313	0.33 318	0.18 420	0.14 422	0.18 369	0.15 321	0.16 337	0.16 387

Any-RAFT	0.35 286	0.16 102	0.30 109	0.34 136	0.21 186	0.52 394	0.22 97	0.88 466	0.73 399	0.53 307	0.73 349	0.64 409	0.28 198	0.46 227	0.24 148	0.15 266	0.10 97	0.13 114	0.10 89	0.13 157	0.12 202

HH	0.35 286	0.20 295	0.47 400	0.40 358	0.25 344	0.33 222	0.31 296	0.76 416	0.38 203	0.43 261	0.57 290	0.79 494	0.44 387	0.71 476	0.25 181	0.15 266	0.11 234	0.15 225	0.14 287	0.14 210	0.12 202

HanStereo	0.35 286	0.20 295	0.47 400	0.40 358	0.25 344	0.33 222	0.31 296	0.76 416	0.38 203	0.43 261	0.57 290	0.79 494	0.44 387	0.71 476	0.25 181	0.15 266	0.11 234	0.15 225	0.14 287	0.14 210	0.12 202

LL-Strereo2	0.35 286	0.24 441	0.48 421	0.41 396	0.26 392	0.35 251	0.24 148	0.67 337	0.44 247	0.54 313	0.51 255	0.66 427	0.25 144	0.66 435	0.30 285	0.14 186	0.12 306	0.23 528	0.20 506	0.18 408	0.13 254

anonymousdsp2	0.35 286	0.20 295	0.43 344	0.37 243	0.24 310	0.48 376	0.31 296	0.86 454	0.65 356	0.55 317	0.50 245	0.50 324	0.34 290	0.56 313	0.31 294	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.10 89	0.16 337	0.14 302

Selective-RAFT	0.35 286	0.23 403	0.51 463	0.44 483	0.21 186	0.64 493	0.27 208	0.59 264	0.63 343	0.40 244	0.38 194	0.55 349	0.40 359	0.57 325	0.35 353	0.13 121	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.16 337	0.13 254

RCA-Stereo	0.35 286	0.17 153	0.34 199	0.38 282	0.22 220	0.31 190	0.34 357	0.68 347	1.24 636	0.45 269	0.65 317	0.47 305	0.43 376	0.38 134	0.27 232	0.13 121	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.11 139

Patchmatch Stereo++	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.22 97	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.58 367	0.38 340	0.58 348	0.36 371	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.31 296	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.58 367	0.38 340	0.56 313	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

ROB_FTStereo_v2	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.31 296	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.57 358	0.38 340	0.57 325	0.36 371	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

ROB_FTStereo	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.25 85	0.21 77	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.58 367	0.38 340	0.57 325	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

HUI-Stereo	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.22 97	0.60 276	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.58 367	0.38 340	0.50 262	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

iGMRVC	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.30 268	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.58 367	0.38 340	0.58 348	0.36 371	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

iRAFT	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.22 97	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.58 367	0.38 340	0.58 348	0.36 371	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

RAFT-IKP	0.35 286	0.23 403	0.47 400	0.41 396	0.22 220	0.24 67	0.28 238	0.59 264	0.36 176	0.63 353	0.73 349	0.57 358	0.38 340	0.58 348	0.36 371	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.20 464	0.15 336

sCroCo_RVC	0.35 286	0.28 516	0.69 554	0.51 590	0.39 596	0.41 331	0.31 296	0.49 192	0.45 256	0.31 162	0.48 237	0.38 226	0.32 259	0.46 227	0.32 304	0.21 498	0.22 585	0.19 416	0.19 479	0.21 490	0.20 495

SMOE	0.36 304	0.20 295	0.35 216	0.36 217	0.17 43	0.63 485	0.41 495	0.65 316	0.55 311	0.54 313	0.72 344	0.49 318	0.38 340	0.40 151	0.30 285	0.19 454	0.12 306	0.28 599	0.15 321	0.19 444	0.14 302

xyz-stereo-finetune2	0.36 304	0.19 243	0.38 261	0.32 84	0.19 108	0.82 574	0.29 247	0.52 217	0.32 137	0.51 297	0.78 382	0.43 281	0.45 392	0.69 463	0.44 455	0.13 121	0.12 306	0.17 315	0.13 244	0.12 104	0.13 254

1test111	0.36 304	0.23 403	0.33 176	0.41 396	0.22 220	0.55 416	0.38 445	0.85 450	0.54 304	0.41 251	0.50 245	0.34 188	0.49 414	0.55 300	0.45 464	0.16 327	0.10 97	0.19 416	0.13 244	0.18 408	0.17 413

11t1	0.36 304	0.21 340	0.42 329	0.35 183	0.22 220	0.62 473	0.29 247	0.69 356	0.43 239	0.60 332	0.53 272	0.53 340	0.48 410	0.56 313	0.40 415	0.18 420	0.14 422	0.16 266	0.13 244	0.17 377	0.17 413

tt1	0.36 304	0.24 441	0.32 155	0.41 396	0.22 220	0.54 409	0.38 445	0.68 347	1.04 588	0.41 251	0.46 228	0.35 203	0.45 392	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.19 416	0.13 244	0.16 337	0.16 387

knoymous	0.36 304	0.20 295	0.31 132	0.31 57	0.22 220	0.36 266	0.29 247	0.61 284	0.64 351	0.67 392	0.70 341	0.60 388	0.40 359	0.58 348	0.34 334	0.17 384	0.11 234	0.20 449	0.11 155	0.17 377	0.18 434

DCANet-4	0.36 304	0.20 295	0.48 421	0.34 136	0.19 108	0.29 150	0.30 268	0.66 327	0.92 531	0.69 406	0.78 382	0.40 249	0.47 405	0.45 208	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 254

test_4	0.36 304	0.18 195	0.31 132	0.44 483	0.25 344	0.20 30	0.34 357	0.56 240	0.41 224	0.59 328	1.45 637	0.43 281	0.25 144	0.63 404	0.28 255	0.12 61	0.10 97	0.17 315	0.19 479	0.15 278	0.11 139

test_3	0.36 304	0.19 243	0.44 356	0.44 483	0.23 274	0.48 376	0.36 406	0.66 327	0.82 465	0.64 365	0.45 223	0.68 435	0.25 144	0.41 163	0.31 294	0.12 61	0.10 97	0.18 369	0.16 359	0.15 278	0.11 139

NRIStereo	0.36 304	0.20 295	0.45 369	0.41 396	0.23 274	0.34 240	0.26 185	0.65 316	0.55 311	0.64 365	0.63 308	0.56 352	0.37 334	0.65 426	0.37 390	0.15 266	0.11 234	0.18 369	0.15 321	0.17 377	0.14 302

DeepStereo_RVC	0.36 304	0.21 340	0.47 400	0.40 358	0.24 310	0.26 96	0.22 97	0.60 276	0.38 203	0.69 406	0.67 330	0.57 358	0.51 429	0.56 313	0.39 407	0.16 327	0.12 306	0.18 369	0.15 321	0.19 444	0.18 434

CRE-IMP	0.36 304	0.23 403	0.49 434	0.42 442	0.24 310	0.41 331	0.21 77	0.57 249	0.41 224	0.65 374	0.72 344	0.53 340	0.37 334	0.61 381	0.38 399	0.17 384	0.11 234	0.19 416	0.15 321	0.21 490	0.18 434

test-1	0.36 304	0.19 243	0.71 563	0.46 529	0.26 392	0.44 352	0.36 406	0.60 276	0.59 324	0.48 286	0.67 330	0.53 340	0.36 324	0.40 151	0.29 277	0.14 186	0.11 234	0.16 266	0.14 287	0.15 278	0.16 387

s12784h	0.36 304	0.15 73	0.24 17	0.34 136	0.15 10	0.77 548	0.29 247	0.80 433	0.83 470	0.56 320	0.57 290	0.43 281	0.40 359	0.57 325	0.33 318	0.12 61	0.10 97	0.14 171	0.09 15	0.14 210	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 304	0.21 340	0.37 248	0.42 442	0.26 392	0.35 251	0.38 445	0.63 299	0.64 351	0.50 292	0.72 344	0.51 330	0.29 217	0.59 366	0.36 371	0.16 327	0.14 422	0.15 225	0.13 244	0.17 377	0.16 387

DCANet	0.36 304	0.16 102	0.41 308	0.34 136	0.19 108	0.30 170	0.30 268	0.68 347	0.91 526	0.70 412	0.77 370	0.43 281	0.57 465	0.45 208	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.13 157	0.12 202

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 304	0.17 153	0.41 308	0.35 183	0.19 108	0.33 222	0.29 247	0.65 316	0.73 399	0.68 398	1.01 507	0.56 352	0.40 359	0.42 177	0.30 285	0.11 36	0.09 27	0.15 225	0.14 287	0.13 157	0.10 63

S0	0.37 321	0.18 195	0.33 176	0.40 358	0.21 186	0.79 555	0.56 596	0.63 299	0.45 256	0.53 307	0.61 303	0.44 292	0.36 324	0.45 208	0.31 294	0.22 526	0.21 577	0.26 577	0.22 547	0.16 337	0.12 202

TestStereo_HL3	0.37 321	0.19 243	0.49 434	0.34 136	0.24 310	0.51 388	0.39 467	0.60 276	0.43 239	0.61 340	0.83 414	0.56 352	0.46 399	0.55 300	0.28 255	0.15 266	0.11 234	0.14 171	0.13 244	0.14 210	0.17 413

H2IRNET	0.37 321	0.20 295	0.33 176	0.38 282	0.25 344	0.27 114	0.23 127	0.59 264	0.72 392	0.39 235	0.90 457	0.74 475	0.55 456	0.52 277	0.43 437	0.15 266	0.13 381	0.18 369	0.20 506	0.16 337	0.13 254

cc1	0.37 321	0.23 403	0.33 176	0.41 396	0.22 220	0.55 416	0.38 445	0.67 337	1.06 598	0.41 251	0.50 245	0.34 188	0.49 414	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.19 416	0.13 244	0.16 337	0.15 336

DCRE	0.37 321	0.18 195	0.46 386	0.45 508	0.32 540	0.42 338	0.37 423	0.63 299	0.51 293	0.47 283	0.94 468	0.56 352	0.36 324	0.52 277	0.32 304	0.14 186	0.13 381	0.15 225	0.14 287	0.14 210	0.13 254

fff	0.37 321	0.16 102	0.41 308	0.34 136	0.19 108	0.29 150	0.30 268	0.69 356	1.06 598	0.69 406	0.78 382	0.42 272	0.63 505	0.46 227	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 254

ADStereo(finetuned)	0.37 321	0.16 102	0.49 434	0.34 136	0.19 108	0.30 170	0.30 268	0.68 347	0.91 526	0.70 412	0.77 370	0.43 281	0.69 543	0.45 208	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.13 157	0.12 202

MIPNet	0.37 321	0.21 340	0.59 501	0.39 314	0.25 344	0.50 383	0.28 238	0.77 419	0.70 379	0.65 374	0.60 298	0.40 249	0.49 414	0.44 203	0.37 390	0.14 186	0.11 234	0.16 266	0.13 244	0.14 210	0.13 254

GMOStereo	0.37 321	0.19 243	0.38 261	0.43 463	0.24 310	0.37 279	0.38 445	0.52 217	0.62 332	0.87 527	0.84 420	0.64 409	0.35 296	0.37 126	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 449	0.18 448	0.15 278	0.11 139

error version	0.37 321	0.19 243	0.38 261	0.43 463	0.24 310	0.37 279	0.38 445	0.52 217	0.62 332	0.87 527	0.84 420	0.64 409	0.35 296	0.37 126	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 449	0.18 448	0.15 278	0.11 139

test-v	0.37 321	0.19 243	0.38 261	0.43 463	0.24 310	0.37 279	0.38 445	0.52 217	0.62 332	0.87 527	0.84 420	0.64 409	0.35 296	0.37 126	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 449	0.18 448	0.15 278	0.11 139

TRStereo	0.37 321	0.27 502	0.59 501	0.47 537	0.41 608	0.29 150	0.30 268	0.84 447	0.59 324	0.52 304	0.41 208	0.52 336	0.26 165	0.73 489	0.27 232	0.17 384	0.12 306	0.19 416	0.19 479	0.13 157	0.11 139

test-2	0.37 321	0.19 243	0.38 261	0.43 463	0.24 310	0.37 279	0.38 445	0.52 217	0.62 332	0.87 527	0.84 420	0.64 409	0.35 296	0.37 126	0.28 255	0.13 121	0.11 234	0.20 449	0.18 448	0.15 278	0.11 139

rafts_anoy	0.37 321	0.21 340	0.36 231	0.41 396	0.26 392	0.30 170	0.33 339	0.67 337	0.90 519	0.58 326	0.66 324	0.45 295	0.33 277	0.47 237	0.39 407	0.16 327	0.11 234	0.21 491	0.23 564	0.17 377	0.14 302

XX-Stereo	0.37 321	0.17 153	0.45 369	0.55 628	0.36 573	0.38 292	0.20 50	0.60 276	0.30 112	0.46 276	1.30 609	0.73 469	0.26 165	0.56 313	0.26 211	0.16 327	0.11 234	0.17 315	0.16 359	0.14 210	0.10 63

csc	0.37 321	0.16 102	0.41 308	0.34 136	0.19 108	0.29 150	0.30 268	0.69 356	1.06 598	0.69 406	0.78 382	0.42 272	0.63 505	0.46 227	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 254

cscssc	0.37 321	0.16 102	0.41 308	0.34 136	0.19 108	0.29 150	0.30 268	0.69 356	1.06 598	0.69 406	0.78 382	0.42 272	0.63 505	0.46 227	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 254

Lsterematch	0.38 338	0.17 153	0.38 261	0.37 243	0.20 154	0.42 338	0.27 208	0.57 249	0.71 390	0.66 387	1.02 516	0.49 318	0.40 359	0.57 325	0.43 437	0.16 327	0.10 97	0.15 225	0.13 244	0.14 210	0.14 302

AIO-test1	0.38 338	0.18 195	0.38 261	0.50 574	0.24 310	0.46 367	0.30 268	0.70 372	1.19 627	0.40 244	0.71 343	0.45 295	0.29 217	0.53 286	0.27 232	0.15 266	0.13 381	0.19 416	0.21 529	0.13 157	0.17 413

rvit_0105_6	0.38 338	0.28 516	0.64 527	0.50 574	0.30 501	0.39 305	0.38 445	0.51 207	0.67 365	0.40 244	0.45 223	0.50 324	0.41 367	0.54 293	0.36 371	0.27 587	0.26 620	0.24 545	0.21 529	0.22 514	0.16 387

MyStereo06	0.38 338	0.21 340	0.61 509	0.41 396	0.28 452	0.41 331	0.50 557	0.95 494	0.35 166	0.62 344	0.54 275	0.76 484	0.27 181	0.50 262	0.29 277	0.14 186	0.13 381	0.18 369	0.17 418	0.17 377	0.15 336

MIM_Stereo	0.38 338	0.17 153	0.53 476	0.37 243	0.24 310	0.27 114	0.24 148	0.70 372	0.54 304	0.72 430	1.00 504	0.63 403	0.29 217	0.64 419	0.38 399	0.13 121	0.14 422	0.17 315	0.16 359	0.14 210	0.11 139

riskmin	0.38 338	0.20 295	0.39 283	0.32 84	0.23 274	0.53 402	0.30 268	0.63 299	0.80 452	0.49 288	0.56 288	0.73 469	0.58 475	0.55 300	0.36 371	0.17 384	0.11 234	0.19 416	0.13 244	0.19 444	0.20 495

NF-Stereo	0.38 338	0.20 295	0.45 369	0.41 396	0.25 344	0.26 96	0.31 296	0.69 356	0.70 379	0.65 374	0.77 370	0.57 358	0.30 236	0.67 446	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.16 337	0.27 574

OCTAStereo	0.38 338	0.20 295	0.46 386	0.41 396	0.25 344	0.26 96	0.31 296	0.69 356	0.70 379	0.65 374	0.77 370	0.58 367	0.30 236	0.67 446	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.16 337	0.27 574

PSM-softLoss	0.38 338	0.20 295	0.48 421	0.41 396	0.26 392	0.30 170	0.35 383	0.69 356	0.46 262	0.62 344	0.82 408	0.59 382	0.33 277	0.70 470	0.39 407	0.19 454	0.12 306	0.20 449	0.18 448	0.16 337	0.22 535

KMStereo	0.38 338	0.20 295	0.48 421	0.41 396	0.26 392	0.30 170	0.35 383	0.69 356	0.46 262	0.62 344	0.82 408	0.59 382	0.33 277	0.70 470	0.39 407	0.19 454	0.12 306	0.20 449	0.18 448	0.16 337	0.22 535

RE-Stereo	0.38 338	0.20 295	0.46 386	0.41 396	0.25 344	0.26 96	0.31 296	0.69 356	0.70 379	0.65 374	0.77 370	0.58 367	0.30 236	0.67 446	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.16 337	0.27 574

Pruner-Stereo	0.38 338	0.20 295	0.45 369	0.40 358	0.25 344	0.22 42	0.24 148	0.67 337	0.55 311	0.89 541	0.76 366	0.68 435	0.29 217	0.62 391	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.17 418	0.17 377	0.18 434

TVStereo	0.38 338	0.20 295	0.46 386	0.41 396	0.25 344	0.26 96	0.31 296	0.69 356	0.70 379	0.65 374	0.77 370	0.58 367	0.30 236	0.67 446	0.35 353	0.18 420	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.16 337	0.27 574

TestStereo	0.38 338	0.31 542	0.40 297	0.45 508	0.20 154	0.40 311	0.37 423	0.66 327	0.65 356	0.53 307	0.78 382	0.47 305	0.40 359	0.55 300	0.37 390	0.18 420	0.13 381	0.20 449	0.15 321	0.22 514	0.13 254

raft+_RVC	0.38 338	0.19 243	0.35 216	0.37 243	0.25 344	0.45 361	0.37 423	0.78 425	0.89 516	0.51 297	0.78 382	0.50 324	0.29 217	0.53 286	0.40 415	0.15 266	0.12 306	0.17 315	0.15 321	0.14 210	0.12 202

RALAANet	0.38 338	0.23 403	0.48 421	0.42 442	0.29 482	0.35 251	0.25 160	0.86 454	0.64 351	0.67 392	0.65 317	0.60 388	0.29 217	0.60 372	0.34 334	0.15 266	0.12 306	0.17 315	0.15 321	0.21 490	0.13 254

AFF-stereo	0.38 338	0.19 243	0.39 283	0.37 243	0.21 186	0.27 114	0.31 296	0.65 316	0.66 360	0.64 365	1.13 561	0.76 484	0.39 353	0.55 300	0.33 318	0.11 36	0.09 27	0.16 266	0.16 359	0.13 157	0.11 139

AIO-test2	0.39 355	0.21 340	0.41 308	0.47 537	0.25 344	0.45 361	0.35 383	0.77 419	1.27 646	0.36 203	0.87 441	0.37 217	0.30 236	0.47 237	0.27 232	0.15 266	0.13 381	0.21 491	0.23 564	0.15 278	0.13 254

xx1	0.39 355	0.23 403	0.33 176	0.41 396	0.22 220	0.55 416	0.38 445	0.67 337	1.06 598	0.41 251	0.50 245	0.65 422	0.53 438	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.20 449	0.19 479	0.18 408	0.17 413

x	0.39 355	0.24 441	0.41 308	0.34 136	0.23 274	0.52 394	0.32 327	0.86 454	0.52 296	0.57 324	0.70 341	0.59 382	0.50 424	0.49 254	0.46 475	0.17 384	0.15 455	0.17 315	0.15 321	0.17 377	0.16 387

DisPM	0.39 355	0.19 243	0.44 356	0.41 396	0.27 427	0.24 67	0.31 296	0.65 316	0.57 321	0.87 527	0.87 441	0.60 388	0.32 259	0.76 506	0.32 304	0.18 420	0.12 306	0.19 416	0.17 418	0.15 278	0.20 495

RAFT+CT+SA	0.39 355	0.23 403	0.36 231	0.51 590	0.27 427	0.29 150	0.46 530	0.75 409	0.80 452	0.51 297	0.89 453	0.41 261	0.40 359	0.78 519	0.32 304	0.14 186	0.11 234	0.18 369	0.18 448	0.15 278	0.14 302

iRaft-Stereo_20w	0.39 355	0.19 243	0.57 496	0.37 243	0.27 427	0.31 190	0.24 148	1.44 668	0.29 104	0.69 406	0.53 272	0.60 388	0.42 370	0.83 542	0.27 232	0.14 186	0.11 234	0.14 171	0.13 244	0.15 278	0.13 254

IPLG	0.39 355	0.20 295	0.59 501	0.40 358	0.24 310	0.54 409	0.27 208	0.75 409	0.63 343	0.84 508	0.81 402	0.32 170	0.32 259	0.60 372	0.45 464	0.13 121	0.11 234	0.16 266	0.13 244	0.13 157	0.12 202

IPLGR	0.39 355	0.21 340	0.63 522	0.39 314	0.22 220	0.49 381	0.29 247	0.76 416	0.74 408	0.78 460	0.77 370	0.44 292	0.42 370	0.47 237	0.38 399	0.13 121	0.12 306	0.16 266	0.14 287	0.15 278	0.13 254

GMStereo	0.39 355	0.37 577	0.54 481	0.40 358	0.26 392	0.42 338	0.36 406	0.59 264	1.04 588	0.55 317	0.51 255	0.37 217	0.35 296	0.54 293	0.41 421	0.19 454	0.13 381	0.16 266	0.17 418	0.24 544	0.18 434
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 355	0.21 340	0.50 448	0.41 396	0.28 452	0.62 473	0.27 208	0.77 419	0.40 220	0.64 365	0.86 433	0.52 336	0.33 277	0.66 435	0.42 429	0.15 266	0.13 381	0.17 315	0.14 287	0.15 278	0.15 336
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 355	0.18 195	0.42 329	0.42 442	0.26 392	0.40 311	0.32 327	0.72 387	0.34 153	0.89 541	1.28 602	0.57 358	0.35 296	0.42 177	0.32 304	0.15 266	0.12 306	0.14 171	0.12 196	0.14 210	0.13 254

RAFT-Stereo	0.39 355	0.18 195	0.42 329	0.42 442	0.26 392	0.40 311	0.32 327	0.72 387	0.34 153	0.89 541	1.28 602	0.57 358	0.35 296	0.42 177	0.32 304	0.15 266	0.12 306	0.14 171	0.12 196	0.14 210	0.13 254
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 367	0.20 295	0.35 216	0.39 314	0.24 310	0.71 525	0.42 506	0.62 289	0.61 328	0.60 332	0.97 494	0.39 235	0.46 399	0.42 177	0.32 304	0.30 612	0.17 509	0.31 619	0.31 635	0.18 408	0.13 254

SME	0.40 367	0.20 295	0.35 216	0.36 217	0.19 108	0.79 555	0.31 296	0.79 429	0.73 399	0.56 320	0.77 370	0.43 281	0.51 429	0.57 325	0.36 371	0.16 327	0.17 509	0.19 416	0.19 479	0.18 408	0.16 387

MyStereo8	0.40 367	0.20 295	0.54 481	0.41 396	0.29 482	0.53 402	0.29 247	0.65 316	0.49 281	0.71 419	0.98 496	0.58 367	0.43 376	0.50 262	0.51 501	0.15 266	0.12 306	0.16 266	0.14 287	0.19 444	0.19 469

qqq	0.40 367	0.26 484	0.44 356	0.36 217	0.22 220	0.46 367	0.36 406	0.85 450	0.54 304	0.56 320	0.69 337	0.65 422	0.53 438	0.55 300	0.45 464	0.17 384	0.16 488	0.20 449	0.19 479	0.18 408	0.17 413

IPLGR_C	0.40 367	0.21 340	0.64 527	0.45 508	0.33 552	0.52 394	0.34 357	0.66 327	0.62 332	0.82 489	0.92 464	0.45 295	0.32 259	0.52 277	0.46 475	0.17 384	0.12 306	0.15 225	0.14 287	0.13 157	0.14 302

ACRE	0.40 367	0.21 340	0.65 533	0.45 508	0.33 552	0.51 388	0.33 339	0.66 327	0.63 343	0.80 467	0.92 464	0.45 295	0.32 259	0.52 277	0.45 464	0.16 327	0.12 306	0.15 225	0.14 287	0.13 157	0.14 302

PFNet+	0.40 367	0.19 243	0.49 434	0.39 314	0.25 344	0.28 137	0.23 127	0.64 314	0.70 379	0.85 512	0.79 392	0.64 409	0.35 296	0.72 482	0.34 334	0.19 454	0.14 422	0.23 528	0.20 506	0.16 337	0.20 495

SST-Stereo	0.40 367	0.19 243	0.45 369	0.42 442	0.25 344	0.25 85	0.21 77	0.66 327	0.47 269	1.08 625	0.79 392	0.72 458	0.43 376	0.77 514	0.35 353	0.16 327	0.11 234	0.20 449	0.16 359	0.19 444	0.15 336

RAFT_R40	0.40 367	0.19 243	0.44 356	0.43 463	0.25 344	0.23 53	0.26 185	0.67 337	0.67 365	0.98 588	0.78 382	0.72 458	0.43 376	0.76 506	0.35 353	0.16 327	0.11 234	0.20 449	0.16 359	0.18 408	0.14 302

RAFT-345	0.40 367	0.18 195	0.40 297	0.38 282	0.22 220	0.33 222	0.26 185	0.61 284	0.51 293	0.74 441	1.79 661	0.45 295	0.33 277	0.66 435	0.36 371	0.14 186	0.11 234	0.18 369	0.14 287	0.13 157	0.13 254

sAnonymous2	0.40 367	0.39 595	0.85 601	0.48 545	0.37 580	0.40 311	0.46 530	0.57 249	0.52 296	0.38 222	0.46 228	0.35 203	0.42 370	0.43 191	0.30 285	0.19 454	0.14 422	0.18 369	0.17 418	0.57 675	0.44 659

CroCo_RVC	0.40 367	0.39 595	0.85 601	0.48 545	0.37 580	0.40 311	0.46 530	0.57 249	0.52 296	0.38 222	0.46 228	0.35 203	0.42 370	0.43 191	0.30 285	0.19 454	0.14 422	0.18 369	0.17 418	0.57 675	0.44 659

111	0.40 367	0.17 153	0.41 308	0.34 136	0.19 108	0.52 394	0.28 238	0.74 402	1.16 621	0.50 292	0.91 460	0.63 403	0.48 410	0.61 381	0.35 353	0.14 186	0.10 97	0.14 171	0.12 196	0.13 157	0.13 254

Hybrid-DGEV-2	0.41 380	0.21 340	0.42 329	0.47 537	0.29 482	0.59 455	0.23 127	0.82 439	0.99 563	0.64 365	0.63 308	0.60 388	0.65 522	0.58 348	0.33 318	0.14 186	0.12 306	0.18 369	0.16 359	0.14 210	0.12 202

rvit_0105_4	0.41 380	0.29 528	0.71 563	0.50 574	0.29 482	0.41 331	0.41 495	0.55 236	0.73 399	0.45 269	0.48 237	0.55 349	0.44 387	0.57 325	0.36 371	0.28 598	0.26 620	0.25 558	0.22 547	0.23 531	0.18 434

raft_robust	0.41 380	0.23 403	0.36 231	0.42 442	0.21 186	0.40 311	0.33 339	0.79 429	0.98 558	0.79 465	0.87 441	0.39 235	0.33 277	0.84 547	0.29 277	0.13 121	0.12 306	0.16 266	0.17 418	0.15 278	0.12 202

CIPLG	0.41 380	0.21 340	0.63 522	0.45 508	0.33 552	0.52 394	0.33 339	0.65 316	0.60 327	0.82 489	0.96 481	0.46 302	0.32 259	0.55 300	0.44 455	0.16 327	0.12 306	0.15 225	0.14 287	0.13 157	0.14 302

LCNet	0.41 380	0.20 295	0.32 155	0.44 483	0.24 310	0.47 373	0.29 247	0.67 337	0.53 300	0.72 430	1.03 521	0.66 427	0.60 486	0.58 348	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.19 416	0.19 479	0.21 490	0.36 631

HHNet	0.41 380	0.17 153	0.41 308	0.34 136	0.37 580	0.33 222	0.34 357	0.69 356	0.75 413	0.86 519	1.30 609	0.52 336	0.32 259	0.52 277	0.35 353	0.15 266	0.11 234	0.19 416	0.15 321	0.15 278	0.24 551

AnonymousM	0.41 380	0.81 675	0.29 91	0.34 136	0.22 220	0.28 137	0.38 445	0.53 229	0.41 224	0.70 412	0.49 241	0.47 305	0.27 181	0.41 163	0.31 294	0.15 266	0.12 306	1.51 704	0.26 604	0.12 104	0.10 63

HITNet	0.41 380	0.26 484	0.45 369	0.33 105	0.17 43	0.63 485	0.30 268	0.93 482	0.64 351	0.71 419	0.82 408	0.64 409	0.52 433	0.59 366	0.43 437	0.14 186	0.10 97	0.15 225	0.13 244	0.19 444	0.12 202
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 388	0.31 542	0.73 572	0.50 574	0.29 482	0.44 352	0.42 506	0.61 284	0.74 408	0.51 297	0.51 255	0.60 388	0.47 405	0.57 325	0.38 399	0.27 587	0.25 613	0.25 558	0.23 564	0.22 514	0.18 434

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 388	0.20 295	0.74 577	0.38 282	0.43 620	0.39 305	0.26 185	0.94 487	0.49 281	0.53 307	0.77 370	0.93 548	0.45 392	0.63 404	0.24 148	0.16 327	0.10 97	0.17 315	0.18 448	0.20 464	0.20 495

test_sample2	0.42 388	0.22 381	0.43 344	0.33 105	0.21 186	0.58 443	0.39 467	0.95 494	0.67 365	0.63 353	0.77 370	0.69 440	0.57 465	0.61 381	0.38 399	0.19 454	0.14 422	0.18 369	0.16 359	0.19 444	0.18 434

test_sample1	0.42 388	0.22 381	0.46 386	0.34 136	0.23 274	0.58 443	0.35 383	0.99 507	0.49 281	0.62 344	0.75 360	0.69 440	0.61 492	0.58 348	0.44 455	0.18 420	0.14 422	0.17 315	0.15 321	0.17 377	0.17 413

StereoVision	0.42 388	0.28 516	0.45 369	0.49 560	0.28 452	0.38 292	0.38 445	0.72 387	0.62 332	0.44 264	1.14 566	0.54 344	0.39 353	0.56 313	0.34 334	0.21 498	0.24 605	0.25 558	0.24 580	0.26 560	0.16 387

GANet-ADL	0.42 388	0.25 467	0.45 369	0.43 463	0.29 482	0.54 409	0.35 383	0.89 468	0.86 488	0.63 353	0.72 344	0.68 435	0.42 370	0.52 277	0.41 421	0.21 498	0.14 422	0.15 225	0.13 244	0.18 408	0.19 469

OMP-Stereo	0.42 388	0.22 381	0.46 386	0.52 604	0.24 310	0.36 266	0.25 160	0.71 381	0.78 441	0.77 456	0.64 314	0.89 533	0.39 353	0.91 578	0.35 353	0.15 266	0.12 306	0.20 449	0.15 321	0.15 278	0.12 202

PFNet	0.42 388	0.18 195	0.58 500	0.43 463	0.24 310	0.43 343	0.32 327	0.74 402	0.78 441	1.00 595	0.74 358	0.68 435	0.39 353	0.72 482	0.37 390	0.16 327	0.10 97	0.20 449	0.15 321	0.16 337	0.13 254

IRAFT_RVC	0.42 388	0.20 295	0.48 421	0.44 483	0.24 310	0.27 114	0.54 585	0.74 402	0.77 431	0.76 450	0.80 395	0.73 469	0.51 429	0.70 470	0.36 371	0.17 384	0.10 97	0.21 491	0.16 359	0.16 337	0.14 302

FENet	0.42 388	0.22 381	0.38 261	0.39 314	0.24 310	0.55 416	0.32 327	0.79 429	0.70 379	0.71 419	0.72 344	0.63 403	0.57 465	0.62 391	0.44 455	0.19 454	0.13 381	0.19 416	0.17 418	0.18 408	0.19 469

IGEV_i1	0.43 398	0.22 381	0.50 448	0.39 314	0.22 220	0.64 493	0.40 479	0.96 498	0.61 328	0.68 398	0.69 337	0.75 477	0.45 392	0.72 482	0.41 421	0.15 266	0.13 381	0.16 266	0.13 244	0.17 377	0.16 387

FACV-RUCA	0.43 398	0.28 516	0.47 400	0.45 508	0.33 552	0.58 443	0.34 357	0.82 439	0.73 399	0.57 324	0.84 420	0.47 305	0.50 424	0.54 293	0.39 407	0.22 526	0.15 455	0.35 635	0.16 359	0.28 575	0.21 515

TestStereo1	0.43 398	0.23 403	0.41 308	0.51 590	0.24 310	0.34 240	0.40 479	0.77 419	0.90 519	0.68 398	0.96 481	0.48 310	0.46 399	0.91 578	0.32 304	0.16 327	0.13 381	0.18 369	0.15 321	0.14 210	0.13 254

test_5	0.43 398	0.24 441	0.43 344	0.52 604	0.28 452	0.28 137	0.42 506	0.72 387	0.82 465	0.62 344	0.91 460	0.72 458	0.55 456	0.79 526	0.35 353	0.14 186	0.11 234	0.18 369	0.18 448	0.18 408	0.16 387

SA-5K	0.43 398	0.23 403	0.41 308	0.51 590	0.24 310	0.34 240	0.40 479	0.77 419	0.90 519	0.68 398	0.96 481	0.48 310	0.46 399	0.91 578	0.32 304	0.16 327	0.13 381	0.18 369	0.15 321	0.14 210	0.13 254

dd	0.43 398	0.38 587	0.55 486	0.44 483	0.25 344	0.47 373	0.38 445	0.70 372	1.05 592	0.59 328	0.65 317	0.42 272	0.39 353	0.66 435	0.50 491	0.24 557	0.15 455	0.21 491	0.15 321	0.22 514	0.18 434

IIG-Stereo	0.43 398	0.21 340	0.44 356	0.50 574	0.25 344	0.44 352	0.21 77	0.71 381	0.76 422	0.83 501	0.95 477	0.83 508	0.43 376	0.90 571	0.35 353	0.15 266	0.12 306	0.19 416	0.14 287	0.15 278	0.11 139

DN-CSS_ROB	0.43 398	0.26 484	0.62 512	0.40 358	0.29 482	0.44 352	0.27 208	0.77 419	0.75 413	0.72 430	1.09 547	0.48 310	0.43 376	0.69 463	0.37 390	0.15 266	0.12 306	0.21 491	0.19 479	0.18 408	0.16 387

Selective-IGEV-i1	0.44 406	0.20 295	0.53 476	0.41 396	0.22 220	0.62 473	0.50 557	1.01 522	0.88 501	0.63 353	0.81 402	0.79 494	0.38 340	0.54 293	0.38 399	0.16 327	0.13 381	0.15 225	0.13 244	0.15 278	0.15 336

MyStereo05	0.44 406	0.21 340	0.45 369	0.41 396	0.28 452	0.41 331	0.50 557	0.93 482	1.09 609	0.76 450	0.61 303	0.51 330	0.57 465	0.73 489	0.42 429	0.14 186	0.13 381	0.18 369	0.17 418	0.17 377	0.15 336

MyStereo04	0.44 406	0.22 381	0.44 356	0.42 442	0.28 452	0.40 311	0.50 557	1.00 512	1.08 607	0.62 344	0.58 295	0.55 349	0.57 465	0.71 476	0.44 455	0.14 186	0.13 381	0.18 369	0.17 418	0.17 377	0.16 387

mmm	0.44 406	0.27 502	0.46 386	0.38 282	0.24 310	0.61 465	0.35 383	0.94 487	0.53 300	0.72 430	1.05 531	0.63 403	0.50 424	0.57 325	0.45 464	0.18 420	0.15 455	0.23 528	0.20 506	0.20 464	0.18 434

ffm	0.44 406	0.26 484	0.49 434	0.37 243	0.25 344	0.55 416	0.37 423	0.68 347	1.04 588	0.73 436	0.96 481	0.71 449	0.53 438	0.57 325	0.25 181	0.16 327	0.10 97	0.25 558	0.21 529	0.16 337	0.16 387

SA	0.44 406	0.25 467	0.46 386	0.46 529	0.24 310	0.43 343	0.36 406	0.75 409	0.96 551	0.59 328	1.03 521	0.48 310	0.52 433	0.94 594	0.32 304	0.16 327	0.12 306	0.21 491	0.19 479	0.15 278	0.13 254

GwcNet-ADL	0.44 406	0.22 381	0.48 421	0.45 508	0.30 501	0.40 311	0.37 423	0.92 480	0.97 554	0.71 419	0.78 382	0.61 394	0.42 370	0.62 391	0.50 491	0.19 454	0.14 422	0.15 225	0.14 287	0.18 408	0.18 434

TransformOpticalFlow	0.44 406	0.20 295	0.47 400	0.41 396	0.23 274	0.37 279	0.47 538	0.94 487	0.76 422	0.65 374	1.14 566	0.73 469	0.56 463	0.76 506	0.32 304	0.15 266	0.10 97	0.17 315	0.15 321	0.14 210	0.13 254

GMM-Stereo	0.44 406	0.19 243	0.36 231	0.42 442	0.25 344	0.51 388	0.47 538	0.71 381	0.53 300	0.76 450	1.37 618	0.76 484	0.38 340	0.60 372	0.33 318	0.15 266	0.10 97	0.20 449	0.19 479	0.16 337	0.27 574

GES	0.44 406	0.23 403	0.57 496	0.40 358	0.30 501	0.59 455	0.36 406	0.96 498	0.68 371	0.74 441	0.83 414	0.47 305	0.48 410	0.67 446	0.43 437	0.22 526	0.16 488	0.17 315	0.16 359	0.18 408	0.23 542

HCRNet	0.44 406	0.34 559	0.41 308	0.53 614	0.26 392	0.53 402	0.29 247	0.83 444	0.63 343	0.71 419	0.81 402	0.77 490	0.50 424	0.66 435	0.36 371	0.24 557	0.16 488	0.24 545	0.20 506	0.21 490	0.18 434

Hybrid-DGEV-03	0.45 417	0.19 243	0.33 176	0.43 463	0.27 427	0.56 431	0.26 185	0.65 316	0.74 408	0.94 569	1.92 668	0.61 394	0.30 236	0.55 300	0.34 334	0.14 186	0.10 97	0.18 369	0.16 359	0.14 210	0.11 139

DFGA-Net	0.45 417	0.29 528	0.80 597	0.42 442	0.32 540	0.53 402	0.35 383	0.78 425	0.89 516	0.66 387	0.75 360	0.48 310	0.39 353	0.74 496	0.60 533	0.15 266	0.13 381	0.19 416	0.18 448	0.20 464	0.17 413

FLISNet	0.45 417	0.21 340	0.36 231	0.34 136	0.35 568	0.28 137	0.31 296	0.72 387	0.46 262	0.87 527	1.13 561	1.09 596	0.76 577	0.69 463	0.56 523	0.12 61	0.10 97	0.17 315	0.17 418	0.17 377	0.15 336

CoSv	0.45 417	0.21 340	0.36 231	0.34 136	0.35 568	0.28 137	0.31 296	0.72 387	0.46 262	0.87 527	1.13 561	1.09 596	0.76 577	0.69 463	0.56 523	0.12 61	0.10 97	0.17 315	0.17 418	0.17 377	0.15 336

U	0.45 417	0.16 102	0.32 155	0.40 358	0.71 684	3.55 717	0.20 50	0.41 123	0.38 203	0.26 100	0.23 52	0.24 93	0.22 104	0.26 12	0.22 87	0.15 266	0.09 27	0.88 695	0.13 244	0.13 157	0.11 139

CASS	0.45 417	0.27 502	0.42 329	0.48 545	0.22 220	0.61 465	0.34 357	0.97 502	0.62 332	0.71 419	0.85 430	0.61 394	0.55 456	0.57 325	0.41 421	0.29 605	0.16 488	0.22 507	0.18 448	0.22 514	0.28 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 417	0.25 467	0.43 344	0.45 508	0.28 452	0.70 520	0.34 357	0.94 487	0.76 422	0.75 443	0.80 395	0.65 422	0.49 414	0.64 419	0.51 501	0.20 479	0.14 422	0.22 507	0.19 479	0.18 408	0.18 434

RAFT_CTSACE	0.45 417	0.20 295	0.44 356	0.45 508	0.27 427	0.34 240	0.39 467	0.60 276	0.73 399	0.76 450	1.44 634	0.83 508	0.38 340	1.08 617	0.26 211	0.12 61	0.13 381	0.18 369	0.16 359	0.15 278	0.11 139

iRaft-Stereo_5w	0.45 417	0.21 340	0.48 421	0.42 442	0.28 452	0.31 190	0.54 585	0.63 299	0.62 332	0.62 344	0.89 453	1.01 571	0.69 543	0.75 502	0.66 552	0.13 121	0.12 306	0.17 315	0.15 321	0.14 210	0.15 336

RAFT	0.45 417	0.22 381	0.45 369	0.47 537	0.26 392	0.54 409	0.47 538	0.66 327	0.58 323	0.80 467	0.82 408	0.94 550	0.57 465	0.75 502	0.34 334	0.17 384	0.15 455	0.22 507	0.20 506	0.16 337	0.12 202

DMCA	0.45 417	0.26 484	0.50 448	0.38 282	0.28 452	0.51 388	0.34 357	0.93 482	0.68 371	0.75 443	0.83 414	0.79 494	0.53 438	0.51 270	0.54 516	0.21 498	0.16 488	0.21 491	0.16 359	0.19 444	0.21 515

Select-FE	0.46 428	0.24 441	0.88 608	0.42 442	0.35 568	0.33 222	0.19 31	0.90 473	0.37 193	0.60 332	1.01 507	0.97 557	0.80 595	0.72 482	0.28 255	0.16 327	0.12 306	0.17 315	0.20 506	0.15 278	0.24 551

PAM_32	0.46 428	0.19 243	0.67 543	0.39 314	0.24 310	0.75 541	0.27 208	0.95 494	0.34 153	0.68 398	0.44 219	1.91 680	0.65 522	0.62 391	0.26 211	0.15 266	0.10 97	0.16 266	0.15 321	0.14 210	0.13 254

PAM	0.46 428	0.19 243	0.70 558	0.40 358	0.26 392	0.75 541	0.33 339	0.85 450	0.34 153	0.70 412	0.46 228	1.83 675	0.63 505	0.61 381	0.26 211	0.15 266	0.10 97	0.16 266	0.14 287	0.14 210	0.13 254

UGAM-zero	0.46 428	0.19 243	0.62 512	0.37 243	0.23 274	0.34 240	0.21 77	1.15 584	0.39 215	0.66 387	0.61 303	1.70 672	0.91 620	0.75 502	0.25 181	0.14 186	0.11 234	0.15 225	0.12 196	0.13 157	0.13 254

test_sample3	0.46 428	0.25 467	0.50 448	0.35 183	0.23 274	0.69 515	0.37 423	1.15 584	0.81 460	0.75 443	0.79 392	0.66 427	0.49 414	0.63 404	0.46 475	0.21 498	0.15 455	0.20 449	0.19 479	0.21 490	0.19 469

IER	0.46 428	0.23 403	0.50 448	0.38 282	0.28 452	0.69 515	0.35 383	0.80 433	0.66 360	0.83 501	0.94 468	0.75 477	0.77 584	0.60 372	0.42 429	0.17 384	0.14 422	0.17 315	0.17 418	0.17 377	0.15 336

BSDual-CNN	0.46 428	0.25 467	0.43 344	0.45 508	0.28 452	0.77 548	0.40 479	0.94 487	0.76 422	0.75 443	0.80 395	0.76 484	0.54 450	0.64 419	0.43 437	0.20 479	0.14 422	0.22 507	0.19 479	0.18 408	0.18 434

STrans-v2	0.46 428	0.20 295	0.48 421	0.40 358	0.24 310	0.55 416	0.50 557	1.07 546	0.73 399	0.65 374	1.05 531	0.72 458	0.69 543	0.72 482	0.33 318	0.14 186	0.10 97	0.17 315	0.14 287	0.13 157	0.12 202

Prome-Stereo	0.46 428	0.19 243	0.35 216	0.44 483	0.26 392	0.40 311	0.45 526	0.68 347	0.44 247	0.96 578	1.84 664	0.59 382	0.67 533	0.61 381	0.32 304	0.14 186	0.11 234	0.16 266	0.14 287	0.16 337	0.29 588

ICVP	0.46 428	0.25 467	0.38 261	0.48 545	0.28 452	0.58 443	0.43 514	1.00 512	0.70 379	0.67 392	0.95 477	0.75 477	0.55 456	0.53 286	0.54 516	0.23 544	0.17 509	0.19 416	0.17 418	0.19 444	0.20 495
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 428	0.34 559	0.86 606	0.50 574	0.37 580	0.81 566	0.50 557	0.72 387	0.65 356	0.51 297	0.65 317	0.45 295	0.45 392	0.64 419	0.38 399	0.24 557	0.24 605	0.22 507	0.21 529	0.23 531	0.23 542

CFNet_pseudo	0.46 428	0.24 441	0.52 469	0.37 243	0.27 427	0.58 443	0.30 268	0.86 454	0.88 501	0.82 489	1.03 521	0.75 477	0.47 405	0.58 348	0.44 455	0.17 384	0.12 306	0.24 545	0.16 359	0.24 544	0.19 469

ACVNet	0.46 428	0.23 403	0.36 231	0.39 314	0.28 452	0.58 443	0.40 479	0.87 461	0.80 452	0.64 365	0.96 481	0.79 494	0.60 486	0.63 404	0.67 555	0.17 384	0.15 455	0.16 266	0.15 321	0.18 408	0.15 336

BEATNet_4x	0.46 428	0.32 546	0.56 492	0.37 243	0.19 108	0.63 485	0.35 383	1.01 522	0.72 392	0.77 456	0.83 414	0.70 445	0.59 482	0.68 457	0.53 511	0.16 327	0.12 306	0.16 266	0.14 287	0.24 544	0.16 387

ccs_rob	0.46 428	0.24 441	0.52 469	0.37 243	0.27 427	0.58 443	0.31 296	0.86 454	0.88 501	0.82 489	1.02 516	0.75 477	0.47 405	0.58 348	0.44 455	0.17 384	0.12 306	0.24 545	0.16 359	0.24 544	0.19 469

G2L-ROB	0.47 443	0.19 243	0.42 329	0.35 183	0.22 220	0.57 437	0.42 506	1.14 580	0.71 390	0.84 508	0.75 360	1.09 596	0.53 438	0.74 496	0.53 511	0.17 384	0.12 306	0.14 171	0.12 196	0.17 377	0.19 469

rvit_0105_3	0.47 443	0.34 559	0.77 593	0.54 621	0.31 523	0.49 381	0.47 538	0.63 299	0.79 450	0.65 374	0.59 296	0.64 409	0.50 424	0.65 426	0.39 407	0.29 605	0.27 629	0.29 609	0.28 619	0.21 490	0.20 495

rvit_stereo_0075_2	0.47 443	0.37 577	0.70 558	0.53 614	0.46 639	0.43 343	0.36 406	0.81 437	0.67 365	0.55 317	0.74 358	0.59 382	0.43 376	0.63 404	0.43 437	0.32 628	0.23 595	0.35 635	0.25 589	0.30 588	0.25 558

test_sample5	0.47 443	0.26 484	0.49 434	0.36 217	0.22 220	0.64 493	0.39 467	1.13 571	0.81 460	0.77 456	0.94 468	0.64 409	0.54 450	0.65 426	0.43 437	0.21 498	0.16 488	0.22 507	0.20 506	0.22 514	0.20 495

test_sample4	0.47 443	0.26 484	0.50 448	0.35 183	0.22 220	0.69 515	0.38 445	1.15 584	0.81 460	0.78 460	0.82 408	0.62 401	0.53 438	0.63 404	0.44 455	0.21 498	0.15 455	0.21 491	0.19 479	0.21 490	0.19 469

DispNO	0.47 443	0.23 403	0.71 563	0.39 314	0.31 523	0.60 462	0.38 445	0.89 468	0.77 431	0.75 443	0.84 420	0.72 458	0.54 450	0.73 489	0.46 475	0.19 454	0.14 422	0.20 449	0.18 448	0.16 337	0.17 413

CoDeX	0.47 443	0.20 295	0.49 434	0.42 442	0.25 344	0.75 541	0.36 406	1.27 636	0.80 452	0.82 489	0.96 481	0.62 401	0.57 465	0.60 372	0.36 371	0.17 384	0.12 306	0.17 315	0.15 321	0.16 337	0.14 302

ARAFT	0.47 443	0.24 441	0.79 595	0.42 442	0.25 344	0.55 416	0.55 590	0.75 409	0.81 460	0.89 541	0.75 360	0.73 469	0.47 405	0.88 563	0.37 390	0.15 266	0.12 306	0.23 528	0.22 547	0.14 210	0.13 254

SFCPSM	0.47 443	0.21 340	0.55 486	0.40 358	0.27 427	0.87 585	0.37 423	1.33 647	0.77 431	0.80 467	0.84 420	0.54 344	0.49 414	0.57 325	0.37 390	0.18 420	0.13 381	0.18 369	0.20 506	0.16 337	0.15 336

cf-r	0.47 443	0.23 403	0.41 308	0.39 314	0.23 274	0.59 455	0.37 423	0.88 466	0.85 483	0.72 430	1.05 531	0.94 550	0.62 499	0.56 313	0.54 516	0.21 498	0.14 422	0.17 315	0.19 479	0.15 278	0.15 336

GANet-RSSM	0.47 443	0.21 340	0.37 248	0.38 282	0.25 344	0.58 443	0.36 406	1.07 546	0.78 441	0.68 398	1.01 507	0.86 518	0.67 533	0.62 391	0.44 455	0.21 498	0.15 455	0.18 369	0.18 448	0.18 408	0.17 413

CCAANet	0.47 443	0.20 295	0.47 400	0.41 396	0.28 452	0.67 510	0.31 296	0.99 507	0.75 413	0.63 353	1.22 588	0.69 440	0.52 433	0.79 526	0.42 429	0.14 186	0.13 381	0.19 416	0.19 479	0.15 278	0.19 469

MLCV	0.47 443	0.24 441	0.61 509	0.37 243	0.17 43	0.61 465	0.33 339	0.80 433	0.87 497	0.94 569	1.13 561	0.72 458	0.43 376	0.89 569	0.51 501	0.13 121	0.10 97	0.13 114	0.11 155	0.14 210	0.12 202

G2L-Stereo_test	0.48 456	0.20 295	0.40 297	0.34 136	0.23 274	0.57 437	0.58 601	1.10 557	0.77 431	0.86 519	0.94 468	0.95 552	0.54 450	0.68 457	0.60 533	0.16 327	0.12 306	0.14 171	0.12 196	0.15 278	0.15 336

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 456	0.21 340	1.26 656	0.39 314	0.51 652	0.28 137	0.30 268	1.25 632	0.44 247	0.68 398	1.11 550	0.86 518	0.33 277	0.67 446	0.27 232	0.15 266	0.11 234	0.17 315	0.20 506	0.22 514	0.24 551

DualNet	0.48 456	0.26 484	0.49 434	0.36 217	0.22 220	0.64 493	0.39 467	1.13 571	0.81 460	0.80 467	1.03 521	0.64 409	0.54 450	0.65 426	0.43 437	0.21 498	0.16 488	0.22 507	0.20 506	0.22 514	0.20 495

PCWNet_CMD	0.48 456	0.24 441	0.52 469	0.39 314	0.27 427	0.63 485	0.30 268	0.95 494	0.96 551	0.86 519	1.07 541	0.79 494	0.44 387	0.57 325	0.43 437	0.17 384	0.12 306	0.21 491	0.16 359	0.24 544	0.19 469

gwcnet-sp	0.48 456	0.23 403	0.70 558	0.40 358	0.26 392	0.81 566	0.41 495	0.89 468	0.84 475	0.91 554	0.76 366	0.66 427	0.61 492	0.66 435	0.50 491	0.18 420	0.17 509	0.18 369	0.18 448	0.18 408	0.18 434

scenet	0.48 456	0.23 403	0.70 558	0.40 358	0.26 392	0.81 566	0.41 495	0.89 468	0.84 475	0.91 554	0.76 366	0.66 427	0.61 492	0.66 435	0.50 491	0.18 420	0.17 509	0.18 369	0.18 448	0.18 408	0.18 434

ssnet	0.48 456	0.23 403	0.70 558	0.40 358	0.26 392	0.81 566	0.41 495	0.89 468	0.84 475	0.91 554	0.76 366	0.66 427	0.61 492	0.66 435	0.50 491	0.18 420	0.17 509	0.18 369	0.18 448	0.18 408	0.18 434

Sa-1000	0.48 456	0.24 441	0.41 308	0.45 508	0.25 344	0.59 455	0.34 357	0.81 437	0.93 537	0.82 489	1.50 641	0.53 340	0.45 392	0.92 581	0.30 285	0.15 266	0.12 306	0.21 491	0.19 479	0.15 278	0.13 254

UDGNet	0.48 456	0.77 672	0.50 448	0.48 545	0.31 523	0.41 331	0.34 357	0.70 372	0.92 531	0.65 374	0.60 298	0.58 367	0.43 376	0.63 404	0.41 421	0.32 628	0.15 455	0.66 686	0.19 479	0.36 624	0.21 515

PSMNet-ADL	0.48 456	0.27 502	0.40 297	0.48 545	0.30 501	0.68 513	0.37 423	0.90 473	0.80 452	0.61 340	0.80 395	0.92 545	0.62 499	0.72 482	0.63 544	0.23 544	0.18 533	0.18 369	0.20 506	0.22 514	0.20 495

PSM-AAD	0.48 456	0.20 295	0.37 248	0.43 463	0.23 274	0.56 431	0.50 557	0.65 316	0.70 379	1.07 621	1.12 554	0.58 367	0.92 625	0.61 381	0.32 304	0.15 266	0.11 234	0.25 558	0.26 604	0.18 408	0.43 658

KYRaft	0.48 456	0.20 295	0.38 261	0.44 483	0.23 274	0.44 352	0.37 423	0.66 327	0.41 224	0.94 569	1.73 657	0.79 494	0.41 367	0.63 404	0.31 294	0.16 327	0.11 234	0.18 369	0.22 547	0.16 337	0.78 689

ASMatch	0.48 456	0.19 243	0.45 369	0.39 314	0.28 452	0.37 279	0.26 185	0.74 402	0.68 371	0.76 450	2.34 681	0.61 394	0.52 433	0.62 391	0.37 390	0.14 186	0.12 306	0.17 315	0.15 321	0.14 210	0.21 515

DEmStereo	0.48 456	0.17 153	0.50 448	0.38 282	0.25 344	0.59 455	0.34 357	0.63 299	0.74 408	0.89 541	1.66 653	0.58 367	1.06 647	0.60 372	0.42 429	0.14 186	0.11 234	0.16 266	0.16 359	0.14 210	0.15 336

PSMNet-RSSM	0.48 456	0.22 381	0.38 261	0.42 442	0.25 344	0.50 383	0.37 423	1.10 557	0.77 431	0.70 412	1.06 538	0.84 511	0.64 516	0.62 391	0.47 482	0.23 544	0.15 455	0.23 528	0.25 589	0.20 464	0.19 469

CFNet-ft	0.48 456	0.23 403	0.36 231	0.40 358	0.26 392	0.64 493	0.37 423	0.87 461	0.85 483	0.64 365	1.00 504	1.01 571	0.64 516	0.61 381	0.53 511	0.23 544	0.15 455	0.24 545	0.21 529	0.23 531	0.18 434

MSMDNet	0.48 456	0.24 441	0.52 469	0.39 314	0.27 427	0.63 485	0.30 268	0.96 498	0.96 551	0.86 519	1.07 541	0.79 494	0.44 387	0.57 325	0.43 437	0.17 384	0.12 306	0.20 449	0.16 359	0.23 531	0.19 469

CFNet_RVC	0.48 456	0.23 403	0.36 231	0.40 358	0.26 392	0.64 493	0.37 423	0.87 461	0.85 483	0.64 365	1.00 504	1.01 571	0.64 516	0.61 381	0.53 511	0.23 544	0.15 455	0.24 545	0.21 529	0.23 531	0.18 434

G2L-Stereo	0.49 474	0.23 403	0.48 421	0.43 463	0.26 392	0.47 373	0.42 506	0.93 482	0.78 441	0.84 508	0.86 433	0.91 540	0.52 433	0.78 519	0.70 563	0.20 479	0.17 509	0.22 507	0.18 448	0.17 377	0.21 515

DCVSM-stereo	0.49 474	0.27 502	0.53 476	0.39 314	0.29 482	0.51 388	0.26 185	0.75 409	0.75 413	1.11 631	0.75 360	1.05 584	0.72 564	0.60 372	0.47 482	0.20 479	0.19 553	0.24 545	0.20 506	0.25 553	0.30 597

test_sample6	0.49 474	0.26 484	0.50 448	0.37 243	0.22 220	0.63 485	0.40 479	1.12 569	0.83 470	0.80 467	1.03 521	0.66 427	0.55 456	0.67 446	0.46 475	0.22 526	0.16 488	0.22 507	0.22 547	0.23 531	0.21 515

qqq1	0.49 474	0.23 403	0.62 512	0.34 136	0.20 154	0.62 473	0.34 357	1.21 608	1.02 577	0.81 480	1.01 507	0.71 449	0.65 522	0.84 547	0.34 334	0.19 454	0.15 455	0.14 171	0.12 196	0.15 278	0.14 302

fff1	0.49 474	0.23 403	0.62 512	0.34 136	0.20 154	0.62 473	0.34 357	1.21 608	1.02 577	0.81 480	1.01 507	0.71 449	0.65 522	0.84 547	0.34 334	0.19 454	0.15 455	0.14 171	0.12 196	0.15 278	0.14 302

ff1	0.49 474	0.26 484	0.49 434	0.37 243	0.25 344	0.55 416	0.37 423	0.68 347	1.04 588	0.73 436	0.96 481	0.71 449	0.53 438	1.01 601	0.88 605	0.16 327	0.10 97	0.25 558	0.21 529	0.16 337	0.16 387

GMStereo_Zeroshot	0.49 474	0.44 613	0.74 577	0.49 560	0.27 427	0.56 431	0.29 247	0.73 398	0.76 422	0.86 519	0.94 468	0.91 540	0.36 324	0.74 496	0.43 437	0.26 577	0.14 422	0.26 577	0.15 321	0.36 624	0.18 434

ToySt	0.49 474	0.27 502	0.75 583	0.40 358	0.27 427	0.64 493	0.49 552	0.84 447	0.77 431	0.60 332	0.83 414	0.88 529	0.66 530	0.70 470	0.56 523	0.16 327	0.17 509	0.21 491	0.20 506	0.21 490	0.19 469

anonymousa	0.49 474	0.20 295	0.42 329	0.38 282	0.23 274	0.91 589	0.35 383	0.75 409	0.62 332	0.85 512	1.54 646	1.06 586	0.66 530	0.51 270	0.43 437	0.16 327	0.13 381	0.19 416	0.21 529	0.16 337	0.14 302

hknet	0.49 474	0.25 467	0.51 463	0.45 508	0.29 482	0.77 548	0.40 479	0.94 487	0.83 470	0.75 443	0.80 395	0.97 557	0.61 492	0.73 489	0.45 464	0.18 420	0.14 422	0.22 507	0.19 479	0.18 408	0.18 434

psmg	0.49 474	0.25 467	0.43 344	0.41 396	0.28 452	0.85 581	0.43 514	0.99 507	0.76 422	0.91 554	0.94 468	0.76 484	0.54 450	0.64 419	0.43 437	0.20 479	0.15 455	0.20 449	0.20 506	0.18 408	0.18 434

DRaft	0.49 474	0.17 153	0.47 400	0.37 243	0.25 344	0.58 443	0.40 479	0.65 316	0.85 483	1.02 603	1.75 660	0.50 324	0.82 600	0.63 404	0.40 415	0.13 121	0.11 234	0.16 266	0.16 359	0.14 210	0.15 336

GrayStereo	0.49 474	0.19 243	0.42 329	0.46 529	0.28 452	0.53 402	0.67 627	0.69 356	0.63 343	1.02 603	1.47 640	0.78 492	0.76 577	0.56 313	0.33 318	0.14 186	0.12 306	0.17 315	0.17 418	0.15 278	0.29 588

GwcNet-RSSM	0.49 474	0.24 441	0.42 329	0.40 358	0.23 274	0.55 416	0.38 445	0.93 482	0.93 537	0.71 419	1.16 577	0.86 518	0.60 486	0.62 391	0.66 552	0.21 498	0.14 422	0.19 416	0.20 506	0.16 337	0.15 336

UCFNet_RVC	0.49 474	0.26 484	0.35 216	0.39 314	0.26 392	0.64 493	0.36 406	1.15 584	0.84 475	0.67 392	0.88 449	0.88 529	0.59 482	0.58 348	0.45 464	0.24 557	0.17 509	0.27 591	0.27 611	0.25 553	0.23 542

iResNet	0.49 474	0.29 528	0.79 595	0.42 442	0.21 186	0.61 465	0.40 479	0.82 439	0.99 563	0.87 527	1.12 554	0.69 440	0.53 438	0.78 519	0.51 501	0.15 266	0.11 234	0.14 171	0.12 196	0.17 377	0.15 336

PStereo	0.50 490	0.75 668	0.42 329	0.37 243	0.28 452	0.55 416	0.46 530	0.54 232	0.88 501	0.53 307	0.33 154	0.51 330	0.51 429	0.78 519	0.67 555	0.51 680	0.25 613	0.30 618	0.27 611	0.59 678	0.49 675

CFNet_ucs	0.50 490	0.24 441	0.55 486	0.38 282	0.31 523	0.58 443	0.33 339	0.98 505	0.93 537	0.88 537	1.19 585	0.80 503	0.49 414	0.63 404	0.43 437	0.21 498	0.15 455	0.26 577	0.18 448	0.26 560	0.22 535

NINENet	0.50 490	0.29 528	0.51 463	0.45 508	0.32 540	0.70 520	0.34 357	1.10 557	0.88 501	0.80 467	0.94 468	0.65 422	0.49 414	0.73 489	0.51 501	0.22 526	0.20 567	0.25 558	0.18 448	0.22 514	0.21 515

AACVNet	0.50 490	0.23 403	0.49 434	0.46 529	0.29 482	0.52 394	0.38 445	0.90 473	0.55 311	0.81 480	1.03 521	1.00 567	0.70 556	0.83 542	0.54 516	0.21 498	0.18 533	0.24 545	0.18 448	0.23 531	0.20 495

CrosDoStereo	0.50 490	0.18 195	0.45 369	0.38 282	0.24 310	0.40 311	1.18 692	0.67 337	0.86 488	0.94 569	1.37 618	0.63 403	0.77 584	0.65 426	0.45 464	0.15 266	0.12 306	0.17 315	0.18 448	0.14 210	0.14 302

DeepStereo_LL	0.50 490	0.18 195	0.45 369	0.38 282	0.24 310	0.40 311	1.18 692	0.67 337	0.86 488	0.94 569	1.37 618	0.63 403	0.77 584	0.65 426	0.45 464	0.15 266	0.12 306	0.17 315	0.18 448	0.14 210	0.14 302

THIR-Stereo	0.50 490	0.18 195	0.45 369	0.38 282	0.23 274	0.75 541	0.67 627	0.66 327	0.87 497	1.02 603	1.40 624	0.72 458	0.76 577	0.62 391	0.42 429	0.15 266	0.11 234	0.17 315	0.18 448	0.14 210	0.15 336

AdaStereo	0.50 490	0.32 546	0.47 400	0.48 545	0.25 344	0.67 510	0.32 327	1.17 597	0.88 501	0.75 443	0.99 501	0.75 477	0.49 414	0.67 446	0.46 475	0.27 587	0.12 306	0.28 599	0.18 448	0.23 531	0.18 434
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SMFormer	0.51 498	0.23 403	0.62 512	0.34 136	0.20 154	0.62 473	0.34 357	1.21 608	1.02 577	0.81 480	1.01 507	0.71 449	0.65 522	0.84 547	0.55 521	0.19 454	0.15 455	0.18 369	0.16 359	0.18 408	0.18 434

tta	0.51 498	0.23 403	0.62 512	0.34 136	0.20 154	0.62 473	0.34 357	1.21 608	1.02 577	0.81 480	1.01 507	0.71 449	0.65 522	0.84 547	0.55 521	0.19 454	0.15 455	0.18 369	0.16 359	0.15 278	0.14 302

DAS	0.51 498	0.25 467	0.60 507	0.48 545	0.31 523	0.58 443	0.41 495	0.83 444	0.97 554	0.89 541	1.12 554	0.70 445	0.75 574	0.82 534	0.43 437	0.17 384	0.13 381	0.18 369	0.15 321	0.20 464	0.18 434

SepStereo	0.51 498	0.25 467	0.60 507	0.48 545	0.31 523	0.58 443	0.41 495	0.83 444	0.97 554	0.89 541	1.12 554	0.70 445	0.75 574	0.93 587	0.43 437	0.17 384	0.13 381	0.18 369	0.15 321	0.20 464	0.18 434

acv_ft	0.51 498	0.23 403	0.56 492	0.44 483	0.28 452	0.86 584	0.39 467	0.91 478	0.80 452	0.97 583	0.96 481	0.79 494	0.59 482	0.63 404	0.87 602	0.17 384	0.15 455	0.16 266	0.15 321	0.17 377	0.15 336

DMCA-RVC	0.51 498	0.30 537	0.59 501	0.50 574	0.32 540	0.54 409	0.38 445	0.86 454	0.68 371	0.94 569	0.86 433	0.91 540	0.68 539	0.70 470	0.59 531	0.23 544	0.18 533	0.31 619	0.23 564	0.26 560	0.19 469

CFNet	0.51 498	0.29 528	0.46 386	0.41 396	0.27 427	0.70 520	0.32 327	1.13 571	1.00 570	0.72 430	1.07 541	0.85 513	0.60 486	0.76 506	0.52 508	0.19 454	0.14 422	0.23 528	0.23 564	0.21 490	0.16 387

HSM	0.51 498	0.24 441	0.41 308	0.39 314	0.24 310	0.75 541	0.40 479	1.22 616	0.75 413	0.81 480	0.91 460	1.21 618	0.69 543	0.87 560	0.46 475	0.17 384	0.13 381	0.17 315	0.14 287	0.17 377	0.17 413

RT-IGEV	0.52 506	0.19 243	0.59 501	0.40 358	0.25 344	0.79 555	0.62 614	1.15 584	0.74 408	0.89 541	0.99 501	1.18 617	0.61 492	0.65 426	0.31 294	0.19 454	0.13 381	0.17 315	0.13 244	0.15 278	0.20 495

DDVS	0.52 506	0.30 537	0.56 492	0.41 396	0.31 523	0.71 525	0.34 357	0.91 478	0.67 365	0.85 512	0.89 453	1.12 604	0.46 399	0.86 558	0.60 533	0.22 526	0.16 488	0.22 507	0.18 448	0.25 553	0.26 564

UGAM	0.52 506	0.22 381	0.46 386	0.45 508	0.25 344	0.41 331	0.52 576	0.62 289	1.16 621	0.76 450	1.13 561	1.32 636	0.57 465	1.00 600	0.53 511	0.17 384	0.14 422	0.25 558	0.21 529	0.15 278	0.13 254

test_sample7	0.52 506	0.29 528	0.50 448	0.36 217	0.27 427	0.62 473	0.41 495	1.06 542	0.88 501	0.92 562	0.86 433	0.85 513	0.69 543	0.68 457	0.50 491	0.26 577	0.20 567	0.27 591	0.26 604	0.27 571	0.24 551

ac_64	0.52 506	0.22 381	0.50 448	0.45 508	0.28 452	0.80 561	0.45 526	1.02 526	0.61 328	0.91 554	0.83 414	1.07 591	0.68 539	0.74 496	0.70 563	0.21 498	0.18 533	0.20 449	0.19 479	0.18 408	0.15 336

iResNetv2_ROB	0.52 506	0.27 502	0.69 554	0.38 282	0.25 344	0.62 473	0.35 383	1.17 597	1.01 574	0.99 590	1.06 538	0.88 529	0.67 533	0.66 435	0.39 407	0.19 454	0.13 381	0.15 225	0.11 155	0.18 408	0.16 387

iResNet_ROB	0.52 506	0.21 340	0.53 476	0.37 243	0.21 186	0.61 465	0.29 247	1.51 677	1.32 653	0.90 549	1.02 516	0.80 503	0.62 499	0.76 506	0.43 437	0.16 327	0.12 306	0.13 114	0.09 15	0.15 278	0.18 434

coex_refinement	0.53 513	0.21 340	0.39 283	0.44 483	0.30 501	0.76 547	0.39 467	1.09 554	0.90 519	0.85 512	1.12 554	1.00 567	0.56 463	0.63 404	0.81 586	0.21 498	0.13 381	0.16 266	0.16 359	0.20 464	0.21 515

ITSA-stereo	0.53 513	0.28 516	0.52 469	0.40 358	0.23 274	0.56 431	0.34 357	1.24 628	1.24 636	0.80 467	0.81 402	0.72 458	0.58 475	0.82 534	0.65 549	0.21 498	0.17 509	0.23 528	0.21 529	0.22 514	0.26 564

mmx	0.53 513	0.26 484	0.49 434	0.37 243	0.25 344	0.55 416	0.37 423	1.16 592	1.03 582	0.73 436	0.96 481	0.71 449	0.53 438	1.01 601	0.88 605	0.20 479	0.15 455	0.25 558	0.21 529	0.22 514	0.20 495

xxx	0.53 513	0.26 484	0.49 434	0.37 243	0.25 344	0.55 416	0.37 423	1.16 592	1.03 582	0.73 436	0.96 481	0.71 449	0.53 438	1.01 601	0.88 605	0.20 479	0.15 455	0.25 558	0.21 529	0.22 514	0.20 495

AASNet	0.53 513	0.25 467	0.52 469	0.49 560	0.32 540	0.74 535	0.40 479	1.50 674	0.86 488	0.86 519	0.92 464	0.64 409	0.59 482	0.59 366	0.79 581	0.23 544	0.19 553	0.20 449	0.16 359	0.21 490	0.19 469

LMCR-Stereo	0.53 513	0.30 537	0.53 476	0.58 639	0.30 501	0.83 577	0.36 406	1.19 601	0.76 422	0.88 537	1.04 527	0.56 352	0.62 499	0.82 534	0.67 555	0.19 454	0.15 455	0.19 416	0.14 287	0.23 531	0.17 413

RAFT + AFF	0.53 513	0.29 528	0.75 583	0.51 590	0.32 540	0.63 485	0.60 607	1.00 512	0.91 526	0.78 460	0.87 441	0.83 508	0.58 475	0.80 528	0.47 482	0.17 384	0.20 567	0.23 528	0.22 547	0.18 408	0.18 434

UPFNet	0.53 513	0.24 441	0.51 463	0.45 508	0.38 590	0.84 580	0.49 552	0.99 507	0.75 413	0.87 527	0.88 449	0.86 518	0.64 516	0.80 528	0.71 568	0.20 479	0.20 567	0.20 449	0.20 506	0.19 444	0.15 336

RASNet	0.53 513	0.22 381	0.52 469	0.38 282	0.22 220	0.68 513	0.38 445	0.97 502	0.88 501	0.73 436	1.04 527	1.03 578	0.92 625	0.90 571	0.86 596	0.16 327	0.14 422	0.14 171	0.17 418	0.15 278	0.13 254

HSM-Net_RVC	0.53 513	0.22 381	0.35 216	0.37 243	0.21 186	0.85 581	0.37 423	1.23 621	0.93 537	0.90 549	1.15 572	1.26 623	0.63 505	0.72 482	0.48 486	0.17 384	0.13 381	0.16 266	0.15 321	0.17 377	0.15 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 513	0.32 546	0.64 527	0.44 483	0.30 501	0.66 505	0.44 523	1.04 533	0.88 501	0.91 554	0.91 460	0.99 563	0.60 486	0.68 457	0.60 533	0.21 498	0.17 509	0.22 507	0.22 547	0.21 490	0.21 515
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 513	0.34 559	0.59 501	0.41 396	0.30 501	0.50 383	0.43 514	1.19 601	0.70 379	0.85 512	1.05 531	0.86 518	0.55 456	0.84 547	0.51 501	0.29 605	0.23 595	0.22 507	0.22 547	0.26 560	0.25 558

rvit_105_1	0.54 525	0.40 600	0.76 588	0.58 639	0.37 580	0.59 455	0.68 632	0.70 372	0.94 544	0.82 489	0.69 337	0.73 469	0.58 475	0.78 519	0.54 516	0.32 628	0.29 638	0.31 619	0.34 648	0.23 531	0.20 495

UNet	0.54 525	0.26 484	0.66 539	0.44 483	0.40 601	0.99 608	0.41 495	0.98 505	0.75 413	0.83 501	0.89 453	1.04 580	0.72 564	0.73 489	0.62 540	0.19 454	0.14 422	0.20 449	0.17 418	0.20 464	0.17 413

1111x	0.55 527	0.22 381	0.46 386	0.38 282	0.20 154	0.66 505	0.43 514	1.23 621	0.99 563	0.71 419	0.99 501	0.95 552	0.69 543	0.90 571	1.08 643	0.18 420	0.17 509	0.18 369	0.19 479	0.20 464	0.18 434

ADLNet2	0.55 527	0.25 467	0.65 533	0.47 537	0.30 501	0.83 577	0.50 557	1.05 538	0.95 550	0.80 467	0.98 496	0.99 563	0.69 543	0.77 514	0.73 571	0.20 479	0.16 488	0.17 315	0.18 448	0.21 490	0.21 515

GEStereo_RVC	0.55 527	0.29 528	0.63 522	0.49 560	0.31 523	0.70 520	0.54 585	1.22 616	0.92 531	0.82 489	0.85 430	0.85 513	0.63 505	0.90 571	0.65 549	0.24 557	0.16 488	0.19 416	0.16 359	0.21 490	0.22 535

ADLNet	0.55 527	0.27 502	0.51 463	0.44 483	0.35 568	0.78 552	0.46 530	1.08 550	0.86 488	0.99 590	0.98 496	0.92 545	0.63 505	0.69 463	0.81 586	0.22 526	0.16 488	0.22 507	0.22 547	0.21 490	0.21 515

MMNet	0.55 527	0.25 467	0.61 509	0.43 463	0.34 561	1.07 622	0.39 467	0.87 461	0.91 526	0.91 554	0.93 467	0.86 518	0.76 577	0.81 531	0.76 576	0.15 266	0.14 422	0.18 369	0.19 479	0.20 464	0.16 387

delet	0.55 527	0.24 441	0.55 486	0.44 483	0.33 552	1.07 622	0.50 557	1.00 512	0.86 488	0.85 512	0.96 481	0.90 538	0.63 505	0.83 542	0.74 574	0.18 420	0.18 533	0.20 449	0.21 529	0.16 337	0.15 336

psm_up	0.55 527	0.26 484	0.47 400	0.49 560	0.32 540	0.65 503	0.56 596	1.04 533	0.82 465	0.82 489	0.88 449	1.01 571	0.94 631	0.74 496	0.61 537	0.21 498	0.25 613	0.26 577	0.23 564	0.21 490	0.20 495

hitnet-ft	0.55 527	0.27 502	0.39 283	0.41 396	0.28 452	0.78 552	0.40 479	0.92 480	0.90 519	0.82 489	1.01 507	1.13 610	0.70 556	0.78 519	0.67 555	0.28 598	0.20 567	0.28 599	0.22 547	0.29 579	0.26 564

DSFCA	0.55 527	0.25 467	0.62 512	0.40 358	0.36 573	0.74 535	0.52 576	1.04 533	0.82 465	1.06 618	0.84 420	0.89 533	0.63 505	0.99 597	0.58 526	0.25 567	0.21 577	0.21 491	0.21 529	0.21 490	0.19 469

FADNet_RVC	0.55 527	0.37 577	1.17 646	0.44 483	0.31 523	0.56 431	0.34 357	1.06 542	0.88 501	0.67 392	0.90 457	0.61 394	0.65 522	0.93 587	0.70 563	0.21 498	0.18 533	0.26 577	0.23 564	0.31 594	0.28 581

STTStereo	0.55 527	0.37 577	0.76 588	0.44 483	0.31 523	0.60 462	0.44 523	0.96 498	0.86 488	0.99 590	0.90 457	0.96 555	0.58 475	0.71 476	0.61 537	0.25 567	0.23 595	0.26 577	0.32 643	0.24 544	0.23 542

Selective-IGEV-i16pc	0.56 538	0.20 295	1.13 639	0.40 358	0.31 523	2.00 691	0.66 624	0.68 347	1.11 611	0.51 297	0.81 402	0.68 435	0.36 324	0.67 446	0.40 415	0.31 616	0.17 509	0.17 315	0.18 448	0.19 444	0.20 495

ISRNet	0.56 538	0.24 441	0.66 539	0.56 631	0.36 573	0.44 352	0.25 160	0.82 439	0.84 475	1.07 621	1.25 597	0.91 540	0.60 486	0.66 435	0.58 526	0.35 647	0.26 620	0.36 640	0.33 646	0.30 588	0.42 652

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 538	3.08 730	2.43 699	0.31 57	0.18 75	0.29 150	0.20 50	0.37 82	0.32 137	0.28 135	0.24 68	0.18 23	0.18 42	0.31 63	0.22 87	1.09 706	0.08 2	0.17 315	0.16 359	0.14 210	0.97 703

CSP-Net	0.56 538	0.27 502	0.49 434	0.41 396	0.28 452	1.22 648	0.50 557	1.23 621	0.72 392	0.95 577	0.95 477	0.89 533	0.62 499	0.83 542	0.62 540	0.26 577	0.17 509	0.17 315	0.17 418	0.18 408	0.17 413

FTStereo	0.56 538	0.20 295	0.37 248	0.41 396	0.25 344	0.40 311	0.79 660	0.66 327	0.43 239	1.09 627	3.27 703	0.70 445	0.73 567	0.55 300	0.33 318	0.14 186	0.13 381	0.19 416	0.17 418	0.15 278	0.30 597

RAFT-RH_RVC	0.56 538	0.17 153	0.41 308	0.37 243	0.23 274	0.57 437	0.24 148	0.60 276	0.70 379	1.19 641	3.94 715	0.56 352	0.38 340	0.65 426	0.36 371	0.13 121	0.11 234	0.20 449	0.14 287	0.12 104	0.13 254

HGLStereo	0.56 538	0.28 516	0.57 496	0.50 574	0.37 580	0.80 561	0.45 526	1.02 526	0.78 441	0.86 519	1.14 566	0.89 533	0.82 600	0.76 506	0.73 571	0.21 498	0.20 567	0.19 416	0.18 448	0.19 444	0.21 515

FADNet-RVC-Resample	0.56 538	0.33 554	1.16 642	0.49 560	0.34 561	0.71 525	0.43 514	1.01 522	0.93 537	0.82 489	0.87 441	0.74 475	0.67 533	0.73 489	0.45 464	0.18 420	0.18 533	0.26 577	0.27 611	0.26 560	0.27 574

DualNet (step1)	0.57 546	0.36 570	0.72 568	0.38 282	0.30 501	0.71 525	0.43 514	1.06 542	0.88 501	0.92 562	0.86 433	0.85 513	0.69 543	0.68 457	0.50 491	0.41 662	0.20 567	0.40 653	0.41 667	0.36 624	0.33 616

LL-Strereo	0.57 546	0.27 502	0.68 548	0.48 545	0.34 561	0.39 305	0.48 546	0.94 487	0.97 554	0.83 501	0.78 382	1.10 600	1.18 659	1.33 652	0.49 489	0.17 384	0.14 422	0.22 507	0.19 479	0.16 337	0.17 413

CRFU-Net	0.57 546	0.27 502	0.57 496	0.46 529	0.30 501	1.20 646	0.52 576	1.10 557	0.56 319	1.00 595	0.98 496	1.06 586	0.79 591	0.81 531	0.71 568	0.21 498	0.19 553	0.18 369	0.16 359	0.18 408	0.19 469

TDLM	0.57 546	0.33 554	0.49 434	0.51 590	0.30 501	0.66 505	0.73 652	1.03 530	1.01 574	0.82 489	1.10 549	0.84 511	0.70 556	0.86 558	0.58 526	0.28 598	0.17 509	0.25 558	0.22 547	0.26 560	0.19 469

CVANet_RVC	0.57 546	0.33 554	0.44 356	0.47 537	0.32 540	0.67 510	0.61 612	1.05 538	0.93 537	0.85 512	1.04 527	1.01 571	0.73 567	0.83 542	0.52 508	0.29 605	0.19 553	0.27 591	0.25 589	0.31 594	0.21 515

AANet_RVC	0.57 546	0.32 546	0.54 481	0.45 508	0.27 427	0.57 437	0.48 546	1.00 512	1.28 648	0.86 519	1.33 613	0.87 524	0.58 475	1.07 614	0.75 575	0.18 420	0.12 306	0.15 225	0.13 244	0.18 408	0.18 434

NOSS_ROB	0.57 546	0.39 595	0.39 283	0.44 483	0.30 501	0.73 534	0.54 585	1.03 530	1.08 607	0.67 392	0.87 441	0.76 484	0.57 465	0.77 514	0.47 482	0.38 655	0.38 674	0.44 661	0.42 671	0.37 629	0.34 624

ssnet_v2	0.58 553	0.28 516	0.56 492	0.43 463	0.29 482	0.95 598	0.59 604	1.13 571	0.99 563	0.93 566	0.80 395	0.99 563	0.64 516	0.82 534	0.94 621	0.25 567	0.22 585	0.23 528	0.24 580	0.20 464	0.19 469

dad	0.58 553	0.50 628	0.64 527	0.43 463	0.30 501	0.59 455	0.36 406	0.78 425	1.25 642	1.01 600	1.17 579	1.15 614	0.53 438	0.68 457	0.50 491	0.35 647	0.23 595	0.37 645	0.21 529	0.29 579	0.20 495

SACVNet	0.58 553	0.34 559	0.55 486	0.55 628	0.36 573	0.63 485	0.48 546	1.13 571	0.77 431	1.02 603	1.06 538	1.02 576	0.74 570	0.90 571	0.51 501	0.27 587	0.21 577	0.25 558	0.24 580	0.29 579	0.36 631

pcwnet_v2	0.58 553	0.28 516	0.84 600	0.45 508	0.35 568	0.61 465	0.35 383	1.27 636	1.21 631	0.99 590	1.27 600	0.72 458	0.58 475	0.67 446	0.48 486	0.27 587	0.21 577	0.24 545	0.23 564	0.29 579	0.29 588

PS-NSSS	0.58 553	0.44 613	0.62 512	0.42 442	0.33 552	0.66 505	0.58 601	1.02 526	0.86 488	0.77 456	1.28 602	0.72 458	0.64 516	0.82 534	0.59 531	0.31 616	0.26 620	0.40 653	0.27 611	0.33 607	0.26 564

StereoDRNet-Refined	0.58 553	0.32 546	0.54 481	0.46 529	0.30 501	0.96 601	0.40 479	1.00 512	0.94 544	1.12 632	1.08 544	0.96 555	0.67 533	0.90 571	0.89 615	0.17 384	0.13 381	0.22 507	0.21 529	0.20 464	0.19 469
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 553	0.28 516	0.47 400	0.49 560	0.32 540	0.77 548	0.50 557	0.99 507	0.92 531	1.04 612	1.14 566	1.21 618	0.69 543	0.88 563	0.69 560	0.20 479	0.20 567	0.22 507	0.22 547	0.21 490	0.18 434

CBFPSM	0.59 560	0.22 381	1.31 662	0.38 282	0.27 427	1.12 634	0.65 621	0.79 429	0.82 465	0.80 467	0.81 402	1.35 645	0.87 613	0.67 446	0.76 576	0.16 327	0.15 455	0.15 225	0.16 359	0.17 377	0.22 535

HBP-ISP	0.59 560	0.45 617	0.43 344	0.45 508	0.33 552	0.70 520	0.28 238	1.11 563	1.00 570	0.83 501	1.18 581	0.65 422	0.68 539	0.88 563	0.52 508	0.35 647	0.38 674	0.47 666	0.41 667	0.38 633	0.31 607

CBMV_ROB	0.59 560	0.37 577	0.38 261	0.39 314	0.28 452	0.74 535	0.28 238	1.00 512	0.98 558	0.94 569	1.25 597	0.81 506	0.78 589	0.87 560	0.50 491	0.36 651	0.37 672	0.43 659	0.40 662	0.33 607	0.30 597

FADNet-RVC	0.60 563	0.53 643	1.14 641	0.46 529	0.39 596	0.61 465	0.39 467	1.12 569	0.87 497	0.70 412	0.84 420	1.04 580	0.55 456	0.94 594	0.69 560	0.26 577	0.25 613	0.28 599	0.28 619	0.31 594	0.31 607

NVstereo2D	0.60 563	0.30 537	0.75 583	0.48 545	0.43 620	0.89 586	0.48 546	1.05 538	1.15 620	0.66 387	0.86 433	0.88 529	0.70 556	0.99 597	0.65 549	0.32 628	0.15 455	0.28 599	0.20 506	0.40 636	0.36 631

FADNet	0.61 565	0.51 632	1.10 635	0.45 508	0.44 627	0.65 503	0.41 495	1.19 601	1.05 592	0.70 412	0.84 420	0.98 561	0.66 530	0.82 534	0.50 491	0.29 605	0.30 643	0.27 591	0.30 627	0.46 655	0.35 629

ACV-stereo	0.62 566	0.34 559	1.00 624	0.43 463	0.31 523	1.20 646	0.40 479	0.75 409	0.83 470	0.64 365	0.77 370	2.10 684	1.03 644	0.81 531	0.64 547	0.21 498	0.17 509	0.18 369	0.18 448	0.21 490	0.21 515

SGM-Forest	0.62 566	0.32 546	0.39 283	0.43 463	0.30 501	1.02 612	0.55 590	1.09 554	1.05 592	1.06 618	1.18 581	1.10 600	0.67 533	0.88 563	0.62 540	0.31 616	0.33 664	0.33 631	0.30 627	0.30 588	0.28 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 568	0.28 516	0.99 623	0.40 358	0.30 501	1.03 615	0.56 596	1.10 557	0.99 563	0.97 583	1.22 588	1.06 586	0.69 543	1.07 614	0.95 624	0.19 454	0.11 234	0.16 266	0.13 244	0.22 514	0.21 515

fast-acv-ft	0.64 569	0.30 537	0.73 572	0.45 508	0.34 561	1.17 642	0.49 552	0.86 454	0.98 558	1.02 603	1.36 615	1.29 628	0.85 608	0.76 506	0.81 586	0.21 498	0.23 595	0.23 528	0.23 564	0.21 490	0.20 495

StereoDRNet	0.64 569	0.33 554	0.68 548	0.51 590	0.43 620	1.03 615	0.53 581	1.47 670	0.99 563	1.10 629	0.87 441	1.07 591	0.71 560	0.82 534	0.88 605	0.23 544	0.19 553	0.25 558	0.23 564	0.27 571	0.19 469

PSMNet_ROB	0.64 569	0.37 577	0.65 533	0.56 631	0.42 614	0.97 603	0.83 663	1.21 608	0.92 531	0.79 465	1.02 516	1.08 593	0.63 505	0.82 534	0.91 619	0.29 605	0.20 567	0.31 619	0.31 635	0.26 560	0.23 542

CBMV	0.64 569	0.35 565	0.41 308	0.42 442	0.25 344	1.01 610	0.77 656	1.13 571	1.09 609	1.17 637	1.22 588	1.04 580	0.75 574	0.88 563	0.63 544	0.28 598	0.30 643	0.34 633	0.30 627	0.26 560	0.26 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 573	0.36 570	1.30 661	0.39 314	0.26 392	0.57 437	0.63 616	0.80 433	1.03 582	0.80 467	1.43 631	0.91 540	0.76 577	1.08 617	1.87 686	0.16 327	0.12 306	0.17 315	0.14 287	0.20 464	0.16 387

TCMNet	0.66 573	0.39 595	0.98 622	0.59 643	0.61 673	0.96 601	0.55 590	1.05 538	0.90 519	0.84 508	1.14 566	0.89 533	0.65 522	0.85 553	1.01 636	0.26 577	0.26 620	0.31 619	0.28 619	0.32 600	0.29 588

YMNet	0.66 573	0.38 587	0.90 613	0.52 604	0.46 639	1.08 626	0.49 552	1.00 512	0.77 431	1.18 639	1.29 606	1.12 604	0.74 570	0.85 553	0.86 596	0.27 587	0.31 652	0.25 558	0.25 589	0.24 544	0.23 542

YMNet_1	0.66 573	0.38 587	0.90 613	0.52 604	0.46 639	1.08 626	0.49 552	1.00 512	0.77 431	1.18 639	1.29 606	1.12 604	0.74 570	0.85 553	0.86 596	0.27 587	0.31 652	0.25 558	0.25 589	0.24 544	0.23 542

DRN-Test	0.66 573	0.32 546	0.66 539	0.50 574	0.39 596	1.15 638	0.61 612	1.49 673	1.01 574	1.12 632	1.08 544	1.06 586	0.69 543	0.77 514	0.94 621	0.23 544	0.17 509	0.26 577	0.25 589	0.25 553	0.21 515

iinet-f	0.67 578	0.26 484	2.15 693	0.39 314	0.31 523	1.19 645	0.56 596	0.84 447	0.84 475	0.80 467	1.17 579	1.05 584	0.84 607	0.71 476	1.21 654	0.20 479	0.18 533	0.17 315	0.15 321	0.20 464	0.20 495

GASNet	0.67 578	0.72 665	0.96 619	0.70 675	0.48 644	0.62 473	0.47 538	1.08 550	1.03 582	0.94 569	0.82 408	0.93 548	0.83 605	1.33 652	0.80 583	0.31 616	0.22 585	0.29 609	0.28 619	0.44 648	0.24 551

FINET	0.67 578	0.42 606	1.00 624	0.46 529	0.43 620	0.83 577	0.89 671	1.08 550	1.50 669	0.87 527	1.14 566	0.71 449	0.68 539	0.92 581	0.70 563	0.36 651	0.30 643	0.26 577	0.24 580	0.35 618	0.33 616

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 578	0.81 675	0.73 572	0.53 614	0.37 580	1.40 660	0.53 581	1.04 533	0.79 450	0.88 537	0.94 468	0.95 552	0.53 438	0.93 587	0.58 526	0.39 657	0.30 643	0.57 681	0.31 635	0.53 669	0.30 597

PA-Net	0.67 578	0.43 608	0.83 599	0.50 574	0.53 657	0.94 595	0.68 632	1.10 557	1.14 619	0.80 467	0.88 449	0.87 524	0.77 584	1.02 606	0.88 605	0.24 557	0.41 681	0.29 609	0.44 672	0.26 560	0.34 624
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 583	0.36 570	1.10 635	0.51 590	0.42 614	1.08 626	0.50 557	1.21 608	1.16 621	1.00 595	1.37 618	1.06 586	0.79 591	0.92 581	0.94 621	0.25 567	0.24 605	0.24 545	0.22 547	0.23 531	0.26 564

NaN_ROB	0.69 583	0.44 613	0.69 554	0.51 590	0.33 552	0.97 603	1.06 686	1.22 616	1.19 627	1.24 651	0.96 481	1.08 593	0.78 589	1.20 634	0.67 555	0.24 557	0.30 643	0.23 528	0.24 580	0.23 531	0.25 558

GANet	0.70 585	0.37 577	0.55 486	0.51 590	0.34 561	0.94 595	0.96 679	1.08 550	0.94 544	1.04 612	1.98 672	1.13 610	0.88 617	1.12 624	0.66 552	0.25 567	0.26 620	0.27 591	0.22 547	0.31 594	0.22 535

DISCO	0.70 585	0.26 484	0.68 548	0.44 483	0.31 523	1.14 636	0.51 573	1.23 621	1.23 634	0.81 480	1.05 531	1.50 660	0.85 608	1.82 683	1.03 637	0.19 454	0.15 455	0.18 369	0.16 359	0.24 544	0.23 542

XPNet_ROB	0.70 585	0.35 565	0.68 548	0.52 604	0.40 601	0.79 555	0.85 669	1.16 592	0.94 544	1.33 658	1.15 572	1.38 647	0.83 605	1.03 608	0.90 617	0.32 628	0.25 613	0.26 577	0.24 580	0.31 594	0.28 581

ETE_ROB	0.70 585	0.49 624	0.73 572	0.56 631	0.36 573	0.79 555	0.87 670	1.14 580	0.93 537	1.19 641	1.18 581	1.39 648	0.82 600	0.99 597	0.80 583	0.26 577	0.21 577	0.31 619	0.26 604	0.33 607	0.34 624

Wz-Net-LNSev	0.71 589	0.51 632	1.36 671	0.50 574	0.41 608	1.15 638	0.69 637	1.21 608	1.07 604	1.02 603	1.12 554	1.08 593	0.87 613	0.89 569	0.89 615	0.24 557	0.22 585	0.21 491	0.19 479	0.26 560	0.26 564

APVNet	0.71 589	0.37 577	0.89 612	0.56 631	0.45 631	1.18 644	0.68 632	1.41 664	0.85 483	0.81 480	1.15 572	1.04 580	0.81 596	1.10 621	1.17 651	0.26 577	0.28 633	0.32 626	0.31 635	0.29 579	0.30 597

Syn2CoEx	0.71 589	0.51 632	0.95 617	0.64 658	0.45 631	0.91 589	0.53 581	1.48 671	1.13 616	0.93 566	1.35 614	1.02 576	0.99 639	0.92 581	0.80 583	0.30 612	0.27 629	0.28 599	0.24 580	0.23 531	0.24 551

DANet	0.71 589	0.45 617	0.91 615	0.59 643	0.40 601	0.81 566	0.40 479	0.97 502	0.84 475	1.20 646	1.22 588	1.33 639	0.88 617	1.16 628	1.24 655	0.27 587	0.23 595	0.31 619	0.25 589	0.35 618	0.32 611
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 593	0.35 565	0.64 527	0.53 614	0.67 679	1.31 656	0.67 627	1.20 606	1.18 625	1.05 614	0.87 441	1.27 625	0.93 630	0.93 587	1.27 659	0.22 526	0.16 488	0.26 577	0.23 564	0.40 636	0.39 645

NCCL2	0.72 593	0.41 604	0.65 533	0.64 658	0.44 627	0.98 607	1.20 694	1.11 563	1.00 570	0.98 588	0.96 481	1.49 659	0.87 613	0.90 571	0.79 581	0.31 616	0.26 620	0.39 650	0.39 660	0.32 600	0.32 611

FAT-Stereo	0.73 595	0.33 554	0.75 583	0.49 560	0.37 580	0.71 525	0.59 604	1.36 656	1.30 651	1.03 611	1.40 624	1.59 669	1.15 655	0.87 560	0.86 596	0.28 598	0.28 633	0.28 599	0.23 564	0.28 575	0.38 642

DStereoRT	0.74 596	0.19 243	0.50 448	0.51 590	0.33 552	1.10 630	0.34 357	0.82 439	0.76 422	0.78 460	1.05 531	0.51 330	0.73 567	0.76 506	0.48 486	0.16 327	0.13 381	3.96 736	1.37 726	0.19 444	0.14 302

S-Stereo	0.74 596	0.35 565	0.96 619	0.56 631	0.45 631	0.82 574	0.60 607	1.24 628	1.60 681	0.96 578	1.41 626	1.12 604	0.94 631	0.80 528	1.04 640	0.26 577	0.31 652	0.28 599	0.25 589	0.32 600	0.47 669

LALA_ROB	0.74 596	0.43 608	0.69 554	0.54 621	0.40 601	1.01 610	0.95 678	1.21 608	1.07 604	1.22 648	1.12 554	1.56 666	0.79 591	1.04 610	0.86 596	0.33 637	0.22 585	0.35 635	0.30 627	0.35 618	0.31 607

DNS	0.75 599	1.52 709	0.28 80	0.28 8	0.17 43	0.18 21	0.23 127	0.48 186	0.27 77	0.26 100	0.34 166	0.30 158	0.23 119	2.70 708	1.46 669	0.16 327	0.13 381	0.16 266	0.09 15	3.27 730	2.57 728

w-ln-seven-2	0.76 600	0.43 608	2.32 695	0.52 604	0.38 590	0.90 588	0.65 621	1.11 563	1.12 615	1.19 641	1.28 602	1.09 596	0.99 639	1.07 614	0.87 602	0.20 479	0.19 553	0.23 528	0.22 547	0.26 560	0.22 535

PSMNet-RUCA	0.76 600	0.75 668	1.08 634	1.01 692	0.90 689	0.69 515	0.50 557	1.11 563	1.03 582	0.78 460	1.11 550	0.80 503	0.72 564	0.88 563	0.63 544	0.53 686	0.27 629	0.76 689	0.46 673	0.66 682	0.47 669

Wz-Net-MNSev	0.76 600	0.40 600	1.34 666	0.50 574	0.40 601	1.44 666	0.83 663	1.15 584	1.16 621	1.25 653	1.20 586	1.13 610	0.81 596	1.16 628	1.00 635	0.22 526	0.19 553	0.24 545	0.23 564	0.28 575	0.26 564

DGSMNet	0.76 600	0.55 645	1.29 660	0.58 639	0.62 674	0.94 595	0.70 642	1.26 634	1.11 611	0.83 501	1.24 595	1.00 567	0.71 560	1.03 608	0.81 586	0.34 643	0.29 638	0.41 657	0.40 662	0.57 675	0.55 682

RP	0.76 600	0.36 570	0.63 522	0.66 666	0.58 670	0.80 561	0.55 590	1.14 580	1.22 633	0.97 583	1.65 651	1.43 653	1.32 669	1.01 601	0.84 591	0.33 637	0.30 643	0.36 640	0.30 627	0.34 613	0.34 624

edge stereo	0.76 600	0.38 587	0.74 577	0.52 604	0.43 620	0.80 561	0.53 581	1.28 639	1.06 598	1.28 654	1.38 623	1.81 674	1.11 652	1.08 617	0.85 595	0.33 637	0.32 658	0.41 657	0.28 619	0.32 600	0.36 631

NCC-stereo	0.78 606	0.40 600	0.76 588	0.61 651	0.67 679	0.81 566	0.69 637	1.54 682	1.11 611	0.90 549	1.36 615	1.33 639	1.16 656	1.19 632	0.88 605	0.31 616	0.30 643	0.37 645	0.48 682	0.33 607	0.33 616

Nwc_Net	0.78 606	0.38 587	0.73 572	0.60 649	0.55 661	1.05 620	0.55 590	1.67 691	1.05 592	0.88 537	1.86 666	1.40 650	1.09 650	1.10 621	0.87 602	0.30 612	0.25 613	0.36 640	0.38 656	0.29 579	0.29 588

Abc-Net	0.78 606	0.40 600	0.76 588	0.61 651	0.67 679	0.81 566	0.69 637	1.54 682	1.11 611	0.90 549	1.36 615	1.33 639	1.16 656	1.19 632	0.88 605	0.31 616	0.30 643	0.37 645	0.48 682	0.33 607	0.33 616
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 609	0.59 650	0.71 563	0.65 663	0.65 677	0.92 594	0.58 601	1.29 640	1.05 592	1.07 621	1.45 637	1.47 657	1.03 644	1.21 638	0.88 605	0.32 628	0.30 643	0.48 671	0.40 662	0.37 629	0.37 636

stereogan	0.80 610	0.31 542	0.71 563	0.59 643	0.50 648	1.72 683	0.48 546	1.35 653	1.37 656	1.00 595	1.46 639	1.56 666	0.95 634	1.29 647	0.84 591	0.28 598	0.29 638	0.29 609	0.25 589	0.38 633	0.38 642

ADCRef	0.80 610	0.43 608	1.32 664	0.50 574	0.45 631	1.07 622	0.51 573	1.07 546	0.98 558	1.17 637	1.42 628	0.87 524	0.91 620	0.85 553	3.19 707	0.18 420	0.16 488	0.23 528	0.23 564	0.22 514	0.21 515

GANetREF_RVC	0.80 610	0.75 668	0.86 606	0.66 666	0.42 614	1.15 638	0.98 680	1.14 580	1.19 627	1.01 600	1.02 516	1.10 600	0.90 619	1.15 626	0.76 576	0.48 675	0.39 678	0.57 681	0.38 656	0.63 680	0.46 664
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AF-Net	0.81 613	0.39 595	0.68 548	0.64 658	0.54 659	0.91 589	0.51 573	1.61 687	1.31 652	0.96 578	2.02 674	1.46 654	1.26 667	1.11 623	0.99 631	0.32 628	0.24 605	0.39 650	0.27 611	0.30 588	0.25 558

DNSM	0.82 614	1.54 710	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.27 114	0.25 160	0.49 192	0.25 64	0.34 188	0.36 183	0.29 143	0.26 165	2.84 710	1.96 689	0.16 327	0.12 306	0.12 55	0.10 89	3.66 733	2.58 729

SQANet	0.82 614	0.74 667	0.67 543	1.13 696	0.98 697	1.11 631	0.47 538	1.07 546	0.83 470	0.91 554	1.05 531	1.03 578	0.74 570	1.01 601	0.64 547	0.61 689	0.24 605	1.03 699	0.35 651	1.18 700	0.58 683

Anonymous_2	0.82 614	0.44 613	0.63 522	0.40 358	0.43 620	0.80 561	0.52 576	0.72 387	0.77 431	0.71 419	0.60 298	0.87 524	0.76 577	0.75 502	0.58 526	0.52 682	0.54 696	0.54 679	4.82 738	0.56 673	0.40 648

ccnet	0.82 614	0.57 648	0.75 583	0.54 621	0.59 671	1.09 629	0.66 624	1.38 659	0.94 544	1.12 632	1.44 634	1.29 628	0.92 625	0.95 596	1.24 655	0.49 677	0.42 683	0.50 676	0.47 680	0.51 664	0.46 664

psmorigin	0.82 614	0.51 632	2.09 691	0.49 560	0.41 608	0.85 581	0.50 557	1.04 533	0.88 501	1.45 663	1.43 631	1.50 660	1.06 647	1.22 640	0.97 627	0.31 616	0.32 658	0.27 591	0.27 611	0.33 607	0.42 652

CC-Net-ROB	0.82 614	0.96 687	0.85 601	0.58 639	0.45 631	1.27 654	0.70 642	1.17 597	1.02 577	0.83 501	1.23 593	0.90 538	0.77 584	1.06 611	0.69 560	0.46 671	0.34 666	1.71 707	0.38 656	0.59 678	0.36 631

GCST	0.83 620	1.22 698	0.74 577	1.58 704	1.01 699	1.06 621	0.23 127	0.78 425	0.78 441	0.97 583	0.65 317	0.78 492	0.35 296	0.92 581	0.34 334	0.96 700	0.65 702	1.20 701	0.81 705	0.91 689	0.70 686

aanetorigin	0.83 620	0.56 646	1.87 688	0.49 560	0.38 590	0.56 431	0.66 624	0.70 372	1.00 570	2.42 704	2.02 674	1.31 631	1.18 659	0.93 587	1.13 650	0.20 479	0.18 533	0.20 449	0.19 479	0.27 571	0.30 597

CSAN	0.83 620	0.49 624	0.77 593	0.60 649	0.41 608	1.14 636	1.06 686	1.19 601	1.46 667	1.32 656	1.43 631	1.37 646	1.19 661	1.27 646	0.86 596	0.39 657	0.31 652	0.36 640	0.37 653	0.35 618	0.34 624

SDNR	0.86 623	0.37 577	1.47 677	0.40 358	0.38 590	3.38 716	0.33 339	0.90 473	0.98 558	0.99 590	2.09 677	0.59 382	0.71 560	1.29 647	0.70 563	0.51 680	0.56 698	0.36 640	0.26 604	0.43 647	0.46 664

RTSC	0.87 624	0.48 620	1.23 653	0.52 604	0.37 580	1.13 635	0.50 557	1.34 649	1.79 687	1.51 667	1.24 595	1.12 604	0.81 596	1.62 671	2.16 693	0.25 567	0.19 553	0.23 528	0.24 580	0.30 588	0.31 607

PWC_ROB	0.87 624	0.52 640	1.28 657	0.50 574	0.32 540	0.91 589	0.37 423	1.36 656	1.46 667	1.61 674	2.59 692	1.16 615	1.01 643	1.34 654	1.40 667	0.25 567	0.18 533	0.28 599	0.20 506	0.29 579	0.28 581

UDG	0.88 626	0.82 678	0.67 543	1.00 691	0.96 694	1.02 612	0.57 600	1.13 571	0.99 563	0.90 549	0.97 494	1.31 631	0.99 639	0.85 553	0.84 591	0.54 687	0.32 658	1.77 708	0.40 662	0.94 691	0.66 685

FBW_ROB	0.88 626	0.50 628	0.85 601	0.55 628	0.40 601	1.17 642	0.78 658	1.50 674	1.37 656	1.33 658	1.27 600	1.48 658	1.00 642	2.57 707	0.98 630	0.25 567	0.32 658	0.45 662	0.30 627	0.34 613	0.28 581

XQC	0.89 628	0.65 659	1.31 662	0.67 669	0.52 656	1.22 648	0.68 632	1.26 634	1.52 670	1.14 635	1.11 550	1.28 627	1.04 646	1.40 662	1.77 680	0.38 655	0.24 605	0.37 645	0.31 635	0.53 669	0.47 669

DeepPrunerF	0.89 628	0.52 640	3.43 707	0.68 672	0.81 686	0.72 533	0.72 650	1.22 616	1.99 693	0.93 566	1.01 507	0.87 524	0.86 610	1.08 617	0.95 624	0.34 643	0.28 633	0.43 659	0.39 660	0.30 588	0.32 611

PWCDC_ROB	0.89 628	0.49 624	0.80 597	0.74 679	0.40 601	1.03 615	0.39 467	1.33 647	2.35 704	1.02 603	3.77 710	0.81 506	0.92 625	1.20 634	0.90 617	0.34 643	0.22 585	0.24 545	0.20 506	0.34 613	0.29 588

PASM	0.90 631	0.64 658	1.69 682	0.69 674	0.69 682	0.78 552	0.84 666	1.03 530	1.26 645	1.19 641	1.15 572	1.31 631	0.98 638	1.24 642	1.03 637	0.52 682	0.56 698	0.59 684	0.66 697	0.56 673	0.54 681

Wz-Net-SNSev	0.91 632	0.73 666	2.13 692	0.56 631	0.45 631	0.95 598	1.13 691	1.34 649	1.24 636	1.02 603	1.30 609	1.46 654	0.86 610	1.81 682	1.50 670	0.25 567	0.23 595	0.25 558	0.26 604	0.32 600	0.29 588

MDST_ROB	0.91 632	0.27 502	0.85 601	0.63 657	0.41 608	2.53 699	0.71 648	1.60 685	1.13 616	2.83 711	1.73 657	0.97 557	0.69 543	1.61 670	0.73 571	0.25 567	0.22 585	0.32 626	0.28 619	0.25 553	0.24 551

PDISCO_ROB	0.91 632	0.48 620	1.06 630	0.99 689	0.97 695	1.67 681	0.63 616	1.64 689	1.59 678	1.06 618	1.18 581	1.31 631	0.79 591	1.55 665	0.97 627	0.49 677	0.22 585	0.45 662	0.40 662	0.45 652	0.37 636

SHD	0.93 635	0.50 628	1.18 647	0.59 643	0.46 639	0.97 603	0.48 546	1.70 693	2.15 695	1.58 671	1.37 618	1.42 651	1.19 661	1.31 650	1.60 673	0.31 616	0.26 620	0.32 626	0.33 646	0.40 636	0.42 652

G-Net	0.95 636	0.46 619	1.04 628	0.64 658	0.48 644	2.12 695	0.64 619	1.01 522	0.87 497	1.75 683	2.82 699	1.30 630	1.64 690	1.06 611	0.96 626	0.36 651	0.29 638	0.35 635	0.25 589	0.45 652	0.42 652

DStereoO	0.96 637	0.70 664	0.72 568	0.62 655	0.45 631	0.74 535	0.92 676	1.09 554	1.29 650	1.19 641	1.23 593	0.99 563	1.71 692	1.29 647	0.99 631	2.01 723	0.35 668	0.77 690	0.30 627	1.42 702	0.38 642

w-ln-seven	0.96 637	0.48 620	2.41 698	0.54 621	0.50 648	1.41 662	0.70 642	1.67 691	1.81 688	1.49 664	1.50 641	1.26 623	0.87 613	1.15 626	1.80 684	0.23 544	0.21 577	0.25 558	0.25 589	0.31 594	0.26 564

anonymity	0.97 639	0.89 682	1.05 629	0.92 687	1.03 700	0.97 603	0.81 662	1.29 640	0.91 526	1.07 621	0.98 496	1.00 567	0.95 634	1.02 606	0.92 620	0.96 700	0.95 722	0.90 696	0.91 712	0.92 690	0.94 697

SGM_RVC	0.97 639	0.28 516	0.41 308	0.39 314	0.22 220	1.55 672	0.73 652	1.51 677	1.25 642	2.25 700	1.92 668	2.58 696	1.56 684	2.02 692	1.19 653	0.27 587	0.27 629	0.27 591	0.25 589	0.25 553	0.25 558
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 641	0.42 606	1.88 689	0.53 614	0.41 608	1.59 675	1.26 700	2.21 704	1.43 662	1.10 629	1.11 550	1.46 654	1.95 701	1.34 654	1.26 657	0.34 643	0.25 613	0.25 558	0.21 529	0.46 655	0.37 636

z-mn7	1.00 642	0.50 628	1.70 684	0.53 614	0.36 573	1.75 684	0.71 648	1.22 616	2.28 699	0.96 578	2.54 688	1.42 651	0.95 634	2.19 699	1.54 671	0.22 526	0.19 553	0.21 491	0.20 506	0.27 571	0.25 558

Consistency-Raft	1.01 643	0.81 675	1.24 654	0.84 684	0.97 695	0.81 566	0.84 666	1.30 643	1.59 678	1.05 614	1.68 656	1.12 604	0.91 620	0.92 581	1.11 645	0.65 690	0.74 706	0.79 692	0.90 709	1.06 698	0.79 691

xxxx	1.01 643	0.22 381	0.43 344	0.36 217	0.21 186	0.82 574	0.36 406	1.32 645	0.88 501	0.71 419	0.94 468	0.97 557	0.63 505	0.64 419	10.58 730	0.20 479	0.16 488	0.18 369	0.17 418	0.19 444	0.19 469

test_xeample	1.01 643	0.21 340	0.42 329	0.35 183	0.21 186	0.71 525	0.39 467	1.23 621	0.86 488	0.81 480	1.04 527	0.69 440	0.61 492	0.69 463	10.93 731	0.19 454	0.15 455	0.18 369	0.17 418	0.18 408	0.17 413

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 646	0.57 648	1.51 679	0.67 669	0.50 648	2.57 700	1.66 716	1.20 606	1.43 662	1.38 660	1.57 648	1.33 639	0.92 625	1.64 674	0.88 605	0.37 654	0.39 678	0.46 665	0.60 694	0.41 642	0.40 648

ADCPNet	1.03 647	0.48 620	2.70 700	0.54 621	0.42 614	1.40 660	0.75 654	1.13 571	1.07 604	1.22 648	1.42 628	1.68 671	1.09 650	1.36 659	3.45 711	0.30 612	0.28 633	0.29 609	0.32 643	0.37 629	0.35 629

MSAF-DinoV2	1.04 648	0.38 587	1.32 664	0.54 621	0.29 482	0.89 586	0.72 650	1.52 680	1.24 636	1.05 614	1.41 626	2.98 699	1.49 679	2.74 709	2.83 705	0.22 526	0.14 422	0.20 449	0.22 547	0.32 600	0.32 611

otaku	1.04 648	0.93 684	0.88 608	1.33 702	1.05 702	1.66 679	0.70 642	1.40 663	1.18 625	1.08 625	1.32 612	1.33 639	0.91 620	1.23 641	0.76 576	0.72 693	0.46 693	1.24 702	0.50 687	1.40 701	0.75 687

SuperB	1.04 648	0.37 577	4.81 715	0.43 463	0.31 523	0.99 608	0.46 530	1.02 526	2.09 694	1.09 627	1.09 547	0.75 477	0.81 596	1.06 611	1.76 679	0.19 454	0.15 455	0.17 315	0.15 321	2.82 727	0.26 564

ADCL	1.04 648	0.38 587	1.35 667	0.50 574	0.39 596	1.61 676	0.89 671	1.29 640	1.39 659	1.29 655	1.50 641	1.24 621	1.24 664	1.37 660	4.87 719	0.21 498	0.19 553	0.25 558	0.25 589	0.29 579	0.27 574

test_sample9	1.05 652	0.36 570	0.72 568	0.38 282	0.30 501	0.71 525	0.43 514	1.06 542	0.88 501	0.92 562	0.86 433	0.85 513	0.69 543	1.20 634	1.36 663	0.41 662	8.41 738	0.40 653	0.41 667	0.36 624	0.33 616

DDUNet	1.06 653	2.56 727	0.68 548	1.21 698	1.26 705	1.03 615	0.69 637	1.11 563	0.94 544	0.96 578	1.22 588	1.27 625	0.82 600	0.93 587	0.72 570	0.84 697	0.38 674	1.99 711	0.60 694	1.10 699	0.85 693

ADCP+	1.06 653	0.35 565	1.51 679	0.49 560	0.51 652	1.45 667	0.55 590	1.25 632	1.03 582	1.16 636	1.15 572	1.10 600	1.07 649	1.56 667	6.75 726	0.19 454	0.16 488	0.23 528	0.21 529	0.28 575	0.21 515

Selective-IGEV-i16pb	1.07 655	0.24 441	9.45 722	0.41 396	0.32 540	1.76 685	0.59 604	1.00 512	1.54 673	0.66 387	1.20 586	0.98 561	0.57 465	0.78 519	0.62 540	0.27 587	0.17 509	0.18 369	0.20 506	0.21 490	0.23 542

SAMSARA	1.07 655	0.65 659	1.19 648	1.06 695	0.90 689	1.76 685	1.76 720	1.46 669	1.44 665	1.51 667	1.16 577	2.00 683	1.14 654	1.48 663	1.31 661	0.39 657	0.44 690	0.35 635	0.38 656	0.49 661	0.49 675

SANet	1.07 655	0.41 604	1.06 630	0.48 545	0.30 501	1.41 662	0.94 677	1.42 665	3.36 716	1.58 671	2.43 685	2.33 691	1.70 691	1.34 654	1.07 642	0.28 598	0.24 605	0.26 577	0.23 564	0.34 613	0.30 597

zh-mn7	1.08 658	0.65 659	4.00 711	0.52 604	0.38 590	1.16 641	0.62 614	1.15 584	1.77 686	1.74 682	2.31 678	1.17 616	0.91 620	2.10 694	1.77 680	0.24 557	0.21 577	0.22 507	0.22 547	0.25 553	0.28 581

zh-sn7	1.09 659	0.75 668	3.23 705	0.57 637	0.42 614	1.11 631	0.89 671	1.19 601	1.27 646	1.41 662	1.98 672	1.25 622	1.47 678	1.99 691	2.62 702	0.26 577	0.26 620	0.26 577	0.27 611	0.35 618	0.30 597

Ntro	1.09 659	0.97 690	0.91 615	1.44 703	1.19 704	1.69 682	0.80 661	1.35 653	1.25 642	1.00 595	1.29 606	1.31 631	0.97 637	1.26 644	0.84 591	0.84 697	0.43 688	1.36 703	0.50 687	1.56 703	0.78 689

MFN_U_SF_RVC	1.09 659	0.59 650	1.97 690	0.67 669	0.44 627	1.93 689	0.60 607	1.85 697	1.36 654	1.61 674	1.54 646	1.95 682	1.37 672	1.64 674	1.73 676	0.40 661	0.37 672	0.45 662	0.48 682	0.44 648	0.44 659

AANet	1.13 662	1.01 692	2.99 703	0.44 483	0.37 580	0.91 589	0.54 585	1.27 636	2.31 702	2.35 702	2.37 684	2.22 686	1.53 680	1.18 631	1.43 668	0.32 628	0.23 595	0.28 599	0.25 589	0.35 618	0.33 616

Wz-Net-TNSev	1.14 663	1.06 695	4.32 714	0.49 560	0.42 614	1.51 670	1.11 690	1.48 671	1.40 661	1.22 648	1.26 599	1.58 668	1.43 676	1.76 680	1.70 675	0.32 628	0.31 652	0.26 577	0.30 627	0.41 642	0.41 651

ADCMid	1.14 663	0.52 640	2.23 694	0.53 614	0.43 620	1.07 622	0.75 654	1.23 621	1.05 592	2.15 696	1.44 634	1.50 660	1.43 676	1.56 667	5.01 720	0.26 577	0.24 605	0.29 609	0.31 635	0.37 629	0.33 616

MFMNet_re	1.14 663	0.97 690	1.19 648	0.99 689	0.95 693	1.25 652	1.22 697	1.39 660	1.55 674	1.69 681	1.67 655	1.21 618	1.53 680	1.12 624	0.99 631	0.87 699	0.75 710	0.79 692	0.75 701	0.90 688	0.94 697

WCMA_ROB	1.14 663	0.36 570	0.76 588	0.49 560	0.44 627	1.23 650	0.67 627	1.11 563	1.23 634	2.84 712	3.95 716	3.28 706	1.83 697	1.25 643	0.99 631	0.44 667	0.34 666	0.34 633	0.37 653	0.41 642	0.40 648

AnyNet_C32	1.16 667	0.62 656	2.40 697	0.57 637	0.55 661	1.41 662	1.34 706	1.18 600	1.24 636	1.49 664	1.42 628	1.39 648	1.20 663	1.55 665	4.82 718	0.29 605	0.28 633	0.29 609	0.34 648	0.38 633	0.42 652

222	1.18 668	0.22 381	0.44 356	0.37 243	0.22 220	0.79 555	0.37 423	1.31 644	0.89 516	0.92 562	1.08 544	0.72 458	0.71 560	0.66 435	13.89 734	0.20 479	0.15 455	0.17 315	0.16 359	0.18 408	0.19 469

WZ-Net	1.19 669	0.59 650	4.07 712	0.62 655	0.51 652	1.34 657	1.31 705	1.32 645	1.74 685	1.53 670	1.65 651	1.74 673	1.28 668	2.25 701	2.01 690	0.27 587	0.21 577	0.23 528	0.25 589	0.40 636	0.39 645

MSMD_ROB	1.21 670	0.49 624	0.62 512	0.59 643	0.50 648	1.62 678	0.67 627	1.23 621	1.24 636	2.45 705	3.77 710	3.09 703	2.98 717	1.32 651	0.81 586	0.45 669	0.41 681	0.49 674	0.51 689	0.47 658	0.44 659

pmcnn	1.23 671	0.29 528	0.96 619	0.40 358	0.23 274	0.95 598	0.69 637	1.16 592	1.28 648	1.67 680	2.33 680	11.15 734	0.86 610	0.93 587	0.88 605	0.15 266	0.12 306	0.12 55	0.10 89	0.15 278	0.15 336

NVStereoNet_ROB	1.24 672	0.90 683	1.13 639	0.86 685	0.88 688	1.11 631	0.99 682	1.42 665	1.53 671	1.59 673	2.48 686	2.24 688	1.53 680	1.96 690	1.30 660	0.76 695	0.70 703	0.78 691	1.00 715	0.71 685	0.88 695
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 673	0.36 570	0.72 568	0.38 282	0.30 501	0.71 525	0.43 514	1.13 571	0.75 413	1.50 666	0.95 477	3.29 707	1.59 686	1.20 634	1.36 663	0.41 662	8.41 738	0.40 653	0.41 667	0.36 624	0.33 616

SPS-STEREO	1.25 673	0.93 684	1.06 630	1.04 693	1.03 700	1.41 662	0.91 675	1.51 677	1.19 627	2.09 694	1.83 663	1.94 681	1.39 673	1.62 671	1.39 666	0.97 702	0.94 721	0.90 696	0.89 708	0.96 693	0.96 700
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 675	0.67 662	1.28 657	0.74 679	0.62 674	1.50 669	0.84 666	1.99 700	2.96 711	2.18 697	2.36 683	1.85 678	1.95 701	1.92 687	1.94 687	0.39 657	0.36 671	0.49 674	0.37 653	0.51 664	0.64 684

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 676	0.87 681	1.76 686	0.86 685	0.56 664	4.29 721	1.79 721	1.50 674	1.98 692	1.61 674	1.85 665	1.84 676	1.41 674	1.89 685	1.36 663	0.48 675	0.40 680	0.56 680	0.57 692	0.69 683	0.48 672

MeshStereo	1.34 676	0.43 608	0.54 481	0.44 483	0.34 561	1.66 679	0.60 607	1.94 698	1.37 656	4.47 725	3.25 701	4.71 716	1.94 700	1.92 687	1.17 651	0.35 647	0.35 668	0.37 645	0.31 635	0.32 600	0.32 611
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RainbowNet	1.35 678	1.49 706	1.19 648	1.88 712	1.45 706	1.48 668	1.07 688	1.61 687	1.55 674	1.20 646	1.59 649	1.54 664	1.13 653	1.34 654	0.97 627	1.36 715	0.70 703	1.82 709	0.79 704	1.71 706	1.07 706

ACVNet-4b	1.35 678	1.31 701	1.10 635	1.90 713	1.59 708	1.92 688	0.77 656	1.52 680	1.62 682	1.05 614	1.60 650	2.11 685	0.94 631	1.64 674	0.77 580	1.30 712	0.35 668	2.03 715	0.67 698	1.88 714	0.84 692

SGM+DAISY	1.35 678	0.94 686	1.25 655	0.96 688	1.00 698	1.52 671	1.02 685	1.34 649	1.21 631	2.64 707	2.65 694	2.44 693	1.56 684	1.64 674	1.26 657	0.97 702	0.95 722	0.90 696	0.90 709	0.94 691	0.96 700

FCDSN-DC	1.39 681	0.56 646	0.65 533	0.74 679	0.59 671	1.38 659	0.63 616	1.35 653	1.39 659	3.26 719	4.50 722	4.61 714	2.63 712	1.58 669	1.03 637	0.46 671	0.42 683	0.48 671	0.47 680	0.50 663	0.50 677
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 682	0.20 295	0.48 421	0.44 483	0.25 344	0.29 150	0.31 296	0.65 316	0.68 371	0.97 583	0.86 433	0.67 434	0.62 499	0.64 419	20.63 739	0.16 327	0.11 234	0.19 416	0.15 321	0.19 444	0.12 202

ACVNet_1	1.46 683	1.33 702	1.12 638	1.91 714	1.62 709	1.83 687	0.98 680	2.00 701	1.85 690	1.39 661	1.53 645	2.32 690	1.53 680	1.34 654	1.11 645	1.30 712	0.50 695	2.06 717	0.58 693	1.93 716	0.95 699

EDNetEfficient	1.46 683	0.80 674	6.12 717	0.47 537	0.39 596	0.69 515	0.83 663	0.90 473	2.77 710	3.50 721	1.96 671	1.66 670	2.03 703	1.26 644	4.18 716	0.21 498	0.18 533	0.21 491	0.20 506	0.41 642	0.39 645

ADCS	1.51 685	0.61 653	3.42 706	0.59 643	0.51 652	1.27 654	1.08 689	1.59 684	1.81 688	1.91 690	1.66 653	1.51 663	1.42 675	1.94 689	8.60 728	0.33 637	0.32 658	0.33 631	0.36 652	0.44 648	0.42 652

AnyNet_C01	1.56 686	1.05 693	7.45 719	0.64 658	0.54 659	1.99 690	1.38 708	1.43 667	1.36 654	1.63 677	1.92 668	1.84 676	1.33 671	2.40 703	4.03 713	0.33 637	0.32 658	0.32 626	0.34 648	0.44 648	0.45 663

FC-DCNN	1.59 687	0.51 632	0.66 539	0.61 651	0.49 646	1.56 673	0.70 642	1.66 690	1.53 671	4.64 726	4.62 723	5.85 723	3.34 721	1.84 684	1.11 645	0.46 671	0.42 683	0.47 666	0.46 673	0.48 659	0.46 664

DispFullNet	1.60 688	2.63 728	2.75 701	2.56 723	1.79 716	1.24 651	0.47 538	1.37 658	1.45 666	1.87 686	1.50 641	1.55 665	2.46 707	2.04 693	1.04 640	0.59 688	0.18 533	2.32 720	0.68 699	2.29 720	1.14 708

ELAS_RVC	1.60 688	0.61 653	1.01 626	0.70 675	0.56 664	2.00 691	1.89 723	1.96 699	2.65 707	3.33 720	3.26 702	3.03 700	3.41 722	2.49 705	2.09 692	0.52 682	0.45 691	0.50 676	0.48 682	0.54 671	0.52 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 690	0.61 653	0.95 617	0.68 672	0.55 661	3.01 714	1.55 714	2.39 706	2.33 703	3.64 722	3.89 714	2.75 697	2.90 716	2.15 697	2.27 699	0.52 682	0.45 691	0.50 676	0.48 682	0.54 671	0.52 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 691	0.51 632	0.65 533	0.61 651	0.49 646	1.61 676	0.70 642	1.75 696	1.56 677	4.74 729	4.91 725	6.46 727	3.31 719	1.91 686	1.11 645	0.46 671	0.42 683	0.47 666	0.46 673	0.48 659	0.46 664

ACVNet_2	1.65 691	1.27 700	1.41 674	1.75 708	1.62 709	2.22 696	1.20 694	2.30 705	2.62 706	1.78 684	2.56 689	3.03 700	1.61 687	1.54 664	1.12 649	1.06 705	0.58 700	1.82 709	0.70 700	1.82 710	0.96 700

DStereoSA	1.73 693	0.63 657	1.57 681	0.80 683	0.79 685	1.26 653	1.30 701	1.34 649	1.43 662	1.24 651	7.52 732	0.92 545	7.68 729	1.65 678	2.29 700	0.41 662	0.29 638	0.63 685	0.60 694	1.04 696	1.18 713

IMH-64-1	1.86 694	1.62 713	1.16 642	2.20 717	1.89 718	2.33 697	1.30 701	2.89 710	2.29 700	1.66 678	2.80 697	2.49 694	1.61 687	2.10 694	1.78 682	1.60 716	0.74 706	2.43 721	1.02 716	2.12 717	1.17 711

IMH-64	1.86 694	1.62 713	1.16 642	2.20 717	1.89 718	2.33 697	1.30 701	2.89 710	2.29 700	1.66 678	2.80 697	2.49 694	1.61 687	2.10 694	1.78 682	1.60 716	0.74 706	2.43 721	1.02 716	2.12 717	1.17 711

DStereoFS	1.87 696	0.85 680	1.03 627	0.75 682	0.62 674	2.04 693	0.65 621	1.74 695	1.55 674	1.52 669	1.90 667	2.36 692	12.92 734	3.85 720	1.74 677	0.44 667	0.31 652	0.82 694	0.46 673	0.84 687	1.10 707

WAO-7	1.90 697	1.20 697	1.35 667	1.27 700	1.06 703	2.84 707	1.56 715	3.23 715	3.06 714	2.23 699	3.33 706	3.17 704	2.28 706	3.12 711	2.21 694	1.02 704	0.91 717	1.06 700	1.03 718	1.04 696	0.97 703

PWCK	1.92 698	1.66 716	3.12 704	1.65 705	0.91 691	2.84 707	2.26 727	2.10 702	2.41 705	2.36 703	2.31 678	2.22 686	1.82 695	3.43 714	2.03 691	1.61 718	0.71 705	1.51 704	0.82 706	1.69 705	0.91 696

MonStereo1	1.98 699	1.48 705	1.43 676	1.81 711	1.69 714	2.88 710	0.78 658	2.47 707	3.47 717	2.20 698	4.36 721	3.39 709	2.50 709	2.18 698	1.58 672	1.19 707	0.54 696	1.65 706	0.87 707	1.78 708	1.29 717

Dean	1.98 699	1.36 703	1.36 671	2.12 716	1.81 717	2.74 702	1.36 707	3.37 719	3.80 721	2.08 693	3.32 705	3.21 705	1.82 695	1.71 679	1.67 674	1.27 709	0.77 712	1.99 711	0.90 709	1.86 711	1.03 705

RTS	1.98 699	0.96 687	11.36 726	0.65 663	0.57 667	2.77 705	1.40 709	1.39 660	2.26 697	1.89 687	2.56 689	1.32 636	1.25 665	5.20 724	4.05 714	0.31 616	0.22 585	0.29 609	0.29 625	0.40 636	0.37 636

RTSA	1.98 699	0.96 687	11.36 726	0.65 663	0.57 667	2.77 705	1.40 709	1.39 660	2.26 697	1.89 687	2.56 689	1.32 636	1.25 665	5.20 724	4.05 714	0.31 616	0.22 585	0.29 609	0.29 625	0.40 636	0.37 636

WAO-6	2.04 703	1.50 707	1.16 642	1.70 706	1.67 713	2.69 701	1.44 712	3.06 712	3.63 720	1.98 691	3.27 703	3.54 712	2.07 704	2.36 702	2.22 696	1.31 714	0.91 717	2.04 716	1.22 725	1.73 707	1.27 716

IMH	2.04 703	1.62 713	1.20 651	2.20 717	1.89 718	2.91 713	1.30 701	3.11 713	3.03 712	1.81 685	3.35 707	3.03 700	1.90 698	2.48 704	1.80 684	1.66 719	0.77 712	2.45 723	1.04 719	2.15 719	1.19 715

LVE	2.12 705	1.44 704	1.36 671	1.99 715	1.78 715	2.75 703	1.79 721	2.82 709	3.95 722	1.90 689	4.33 720	3.52 711	1.81 694	2.24 700	1.74 677	1.74 720	0.87 715	2.06 717	1.13 721	1.91 715	1.35 718

MADNet+	2.23 706	2.43 724	10.85 725	1.22 699	0.91 691	2.76 704	1.40 709	2.12 703	1.67 684	1.32 656	1.74 659	1.86 679	1.74 693	6.25 726	4.41 717	0.65 690	0.64 701	0.58 683	0.54 691	0.80 686	0.76 688

KSHMR	2.57 707	1.93 719	1.69 682	2.63 725	2.42 725	2.86 709	2.07 724	3.27 717	6.50 726	2.49 706	3.36 708	3.41 710	1.92 699	2.49 705	1.94 687	2.13 726	1.40 729	2.79 731	1.50 729	2.73 725	1.77 721

notaker	2.76 708	2.29 723	1.80 687	2.96 727	2.58 729	2.90 712	1.75 719	3.24 716	3.05 713	2.78 710	4.24 719	6.15 726	2.51 710	3.34 713	2.75 704	2.31 728	1.18 725	3.00 732	1.65 730	2.84 728	1.97 723

JetBlue	2.78 709	1.26 699	7.04 718	1.16 697	1.48 707	8.00 729	6.02 734	2.60 708	1.92 691	2.12 695	2.64 693	3.34 708	3.05 718	6.49 727	3.39 709	0.78 696	0.76 711	0.75 688	0.76 702	0.97 695	1.18 713

WAO-8	2.92 710	1.55 711	1.35 667	1.79 709	1.63 711	5.23 723	1.22 697	4.58 726	12.56 733	2.84 712	4.07 718	4.83 717	2.72 714	3.49 715	2.25 697	1.27 709	0.91 717	1.99 711	1.15 723	1.86 711	1.15 709

Venus	2.92 710	1.55 711	1.35 667	1.79 709	1.63 711	5.23 723	1.22 697	4.58 726	12.56 733	2.84 712	4.06 717	4.83 717	2.72 714	3.49 715	2.25 697	1.27 709	0.91 717	1.99 711	1.15 723	1.86 711	1.15 709

ktn	2.98 712	2.25 722	1.73 685	2.84 726	2.53 728	3.76 720	2.15 725	3.70 721	5.47 725	2.75 709	5.17 729	5.94 724	2.48 708	3.23 712	2.46 701	2.34 730	1.44 730	2.78 730	2.03 732	2.45 723	2.01 725

TorneroNet-64	3.44 713	1.86 717	1.42 675	2.58 724	2.28 723	6.87 726	1.68 717	4.70 728	12.03 730	2.31 701	5.59 730	8.25 730	2.55 711	3.97 721	2.73 703	1.81 721	0.74 706	2.57 725	1.07 720	2.35 721	1.44 719

UNDER WATER	3.46 714	2.07 721	3.64 709	3.09 728	2.48 726	3.75 719	2.42 729	3.31 718	13.77 735	2.90 716	2.95 700	5.84 722	3.69 723	3.69 717	3.48 712	2.07 725	1.11 724	2.70 729	1.40 727	2.84 728	1.98 724

light-stereo	3.53 715	1.05 693	10.69 724	9.45 736	6.82 733	2.10 694	0.64 619	3.71 722	2.70 709	4.77 730	4.98 726	6.83 728	1.32 669	6.71 728	1.35 662	1.20 708	1.29 728	0.66 686	0.77 703	1.79 709	1.85 722

UNDER WATER-64	3.53 715	2.01 720	3.94 710	3.22 730	2.49 727	5.41 725	2.60 730	3.43 720	12.41 732	3.03 717	2.68 695	6.07 725	4.04 724	3.79 719	3.33 708	2.02 724	1.24 727	2.63 726	1.46 728	2.78 726	2.08 726

MultiAttention	3.58 717	0.24 441	0.62 512	0.54 621	0.34 561	22.90 739	2.72 731	1.60 685	1.13 616	0.80 467	1.81 662	1.14 613	0.43 376	35.29 751	0.61 537	0.17 384	0.12 306	0.23 528	0.23 564	0.34 613	0.29 588

DPSimNet_ROB	3.58 717	2.45 725	8.57 720	2.53 721	2.37 724	2.88 710	3.77 733	3.14 714	3.23 715	4.71 728	3.86 713	4.68 715	4.87 727	4.07 722	5.62 721	2.33 729	2.33 732	2.47 724	2.52 733	2.51 724	2.64 730

MADNet++	4.03 719	2.70 729	3.44 708	3.72 732	3.44 732	4.44 722	3.52 732	3.95 724	3.61 719	4.46 724	4.98 726	4.10 713	4.58 726	7.00 730	5.89 722	3.74 732	3.67 736	3.27 734	2.71 735	3.70 734	3.66 733

SGM-ForestM	4.04 720	0.32 546	0.46 386	0.43 463	0.27 427	7.50 728	1.45 713	3.84 723	4.24 723	8.19 734	6.76 731	19.00 744	9.08 730	10.74 735	6.62 725	0.31 616	0.33 664	0.32 626	0.32 643	0.29 579	0.29 588

MANE	4.13 721	0.51 632	0.64 527	0.66 666	0.56 664	6.89 727	0.99 682	7.55 731	12.04 731	6.68 733	8.57 734	10.69 733	9.45 731	7.59 732	6.39 724	0.49 677	0.43 688	0.48 671	0.98 713	0.49 661	0.48 672

xyz-stereo	4.23 722	0.17 153	61.76 760	0.34 136	0.16 29	12.16 733	0.37 423	0.58 257	0.68 371	1.01 600	3.36 708	0.77 490	0.82 600	1.21 638	0.40 415	0.12 61	0.10 97	0.16 266	0.11 155	0.13 157	0.10 63

LE_ROB	4.42 723	0.24 441	2.75 701	0.42 442	0.23 274	1.57 674	0.90 674	1.71 694	17.88 744	16.56 746	4.88 724	5.17 721	18.85 746	1.63 673	14.62 735	0.17 384	0.14 422	0.16 266	0.16 359	0.19 444	0.17 413

TorneroNet	4.53 724	1.89 718	1.48 678	2.55 722	2.27 722	13.78 736	1.69 718	4.84 730	23.73 750	2.89 715	7.70 733	7.06 729	2.69 713	4.26 723	3.42 710	1.84 722	0.77 712	2.68 727	1.13 721	2.42 722	1.47 720

LSM	4.74 725	0.77 672	10.16 723	0.70 675	56.56 755	1.02 612	1.00 684	1.24 628	1.62 682	2.04 692	2.34 681	1.33 639	1.17 658	1.38 661	1.09 644	0.33 637	0.49 694	0.39 650	0.46 673	0.51 664	10.09 737

JetRed	5.27 726	5.84 731	12.81 729	2.36 720	2.83 730	12.23 734	10.50 737	4.46 725	3.60 718	3.86 723	3.83 712	4.85 719	4.18 725	6.78 729	11.96 732	2.17 727	2.96 735	2.18 719	1.97 731	3.38 732	2.68 731

tt	6.20 727	0.20 295	5.89 716	3.55 731	2.07 721	11.26 732	19.21 739	11.74 735	5.46 724	2.69 708	2.04 676	4.87 720	6.25 728	3.70 718	7.09 727	8.32 739	11.17 747	4.93 737	5.41 740	5.74 735	2.37 727

coex-ft	6.43 728	1.51 708	87.33 761	0.49 560	0.38 590	1.34 657	1.21 696	1.16 592	8.09 728	12.12 736	2.79 696	2.77 698	3.31 719	1.16 628	3.15 706	0.24 557	0.23 595	0.27 591	0.24 580	0.45 652	0.37 636

HanzoNet	6.76 729	2.45 725	4.22 713	3.19 729	2.94 731	3.62 718	2.28 728	4.79 729	7.20 727	14.00 742	13.19 741	17.49 740	22.30 747	13.25 736	6.19 723	4.20 733	1.93 731	3.10 733	2.56 734	3.35 731	2.88 732

TCMNet-wrong-test	8.97 730	10.42 735	8.74 721	19.56 738	17.61 738	12.53 735	9.01 736	13.59 737	2.18 696	4.64 726	5.11 728	14.63 736	11.09 733	7.19 731	9.73 729	5.56 738	0.89 716	3.77 735	3.11 736	10.34 739	9.80 736

EDNetEfficientorigin	9.93 731	1.15 696	175.16 762	0.48 545	0.36 573	1.04 619	0.68 632	1.24 628	2.69 708	3.17 718	2.50 687	2.30 689	2.07 704	1.76 680	2.21 694	0.20 479	0.18 533	0.24 545	0.19 479	0.51 664	0.50 677

DGTPSM_ROB	12.07 732	8.00 732	20.99 733	8.93 734	16.78 736	10.67 730	30.87 743	9.01 733	15.16 737	6.50 731	15.41 745	9.04 731	14.85 736	9.25 733	21.67 741	4.57 734	8.57 740	5.08 738	9.28 741	5.90 736	10.95 738

DPSMNet_ROB	12.08 733	8.00 732	21.00 734	8.97 735	16.79 737	10.67 730	30.89 744	9.02 734	15.17 738	6.51 732	15.41 745	9.04 731	14.85 736	9.27 734	21.67 741	4.58 735	8.57 740	5.09 740	9.29 744	5.90 736	10.95 738

USTest	12.99 734	14.18 736	20.00 732	16.24 737	14.97 735	20.80 738	31.95 745	16.20 740	10.91 729	8.79 735	9.48 735	13.94 735	10.50 732	16.11 737	21.44 740	3.17 731	4.82 737	5.08 738	5.36 739	8.81 738	7.13 735

BEATNet-Init1	15.13 735	0.82 678	50.86 759	0.72 678	0.53 657	38.10 751	7.03 735	11.83 736	14.25 736	29.78 757	30.17 757	48.21 760	22.64 748	26.78 748	18.11 738	0.42 666	0.38 674	0.47 666	0.46 673	0.51 664	0.48 672

Selective-IGEV-i1pa	15.35 736	22.27 745	18.31 731	1.71 707	0.87 687	28.61 750	12.26 738	25.48 751	20.48 748	19.78 747	22.75 747	28.20 749	22.64 748	29.07 749	17.31 737	12.88 745	2.88 733	6.84 741	0.99 714	1.67 704	12.03 745

iinet-test	16.76 737	17.57 737	22.97 736	19.69 739	18.39 739	24.48 740	34.18 746	20.02 741	15.35 739	12.55 737	12.85 736	18.13 742	15.39 739	19.59 738	24.25 743	8.86 741	8.72 742	8.95 743	9.28 741	12.74 740	11.26 741

IINet	16.76 737	17.57 737	22.97 736	19.69 739	18.39 739	24.48 740	34.18 746	20.02 741	15.35 739	12.55 737	12.85 736	18.13 742	15.39 739	19.59 738	24.25 743	8.86 741	8.72 742	8.95 743	9.28 741	12.74 740	11.26 741

DPSM_ROB	17.78 739	18.63 740	24.31 742	20.90 742	19.47 741	25.97 743	36.21 749	21.23 748	16.24 742	13.38 740	14.06 743	19.18 745	16.30 741	20.78 741	25.67 746	9.38 743	9.23 745	9.49 745	9.82 745	13.51 743	11.91 743

DPSM	17.78 739	18.63 740	24.31 742	20.90 742	19.47 741	25.97 743	36.21 749	21.23 748	16.24 742	13.38 740	14.06 743	19.18 745	16.30 741	20.78 741	25.67 746	9.38 743	9.23 745	9.49 745	9.82 745	13.51 743	11.91 743

DLNR-FE	20.05 741	36.38 749	38.08 746	170.06 762	60.08 756	0.23 53	0.20 50	14.13 739	0.36 176	0.44 264	0.66 324	0.43 281	0.21 90	0.63 404	0.28 255	5.38 736	0.10 97	0.15 225	0.11 155	73.09 761	0.11 139

DLNR_Zeroshot_test	20.09 742	36.28 748	38.04 745	169.85 761	61.80 757	0.23 53	0.20 50	13.88 738	0.37 193	0.44 264	0.66 324	0.43 281	0.21 90	0.62 391	0.28 255	5.46 737	0.10 97	0.15 225	0.11 155	72.60 760	0.11 139

LRCNet_RVC	21.24 743	31.15 747	21.41 735	28.98 745	23.82 744	3.13 715	0.60 607	20.96 747	1.59 678	25.58 748	28.15 753	21.99 747	14.79 735	21.94 747	16.41 736	28.89 758	14.87 748	33.53 755	31.28 755	29.51 756	26.16 753

HaxPig	31.96 744	37.24 750	34.27 744	24.37 744	24.88 745	18.26 737	19.86 740	20.64 746	28.52 751	35.97 758	38.75 758	25.57 748	28.72 751	33.88 750	34.39 751	35.94 759	38.87 760	37.80 756	40.48 758	39.68 757	41.15 758

Anonymous_1	33.25 745	18.26 739	23.92 738	20.54 741	21.28 743	25.59 742	35.94 748	22.01 750	15.57 741	13.33 739	13.49 742	18.08 741	15.29 738	20.36 740	24.60 745	16.28 749	8.84 744	66.59 759	118.00 761	155.73 764	11.23 740

fast-reg	35.48 746	37.51 756	48.70 754	42.44 754	40.46 754	52.73 759	73.11 757	42.56 754	32.38 752	26.19 749	27.27 748	36.81 752	30.62 752	41.02 754	51.32 754	18.30 750	18.53 753	19.10 747	19.67 748	27.14 745	23.66 746

RAFT-FEzeroshot	35.73 747	37.45 752	48.67 752	42.23 750	39.22 750	52.25 753	73.13 759	42.62 757	32.59 754	26.71 751	27.70 749	38.57 754	32.57 753	41.68 758	51.67 759	18.75 752	18.58 756	19.15 749	19.78 750	27.21 749	23.98 749

RAFT-FE	35.73 747	37.45 752	48.67 752	42.23 750	39.22 750	52.25 753	73.13 759	42.62 757	32.59 754	26.71 751	27.70 749	38.57 754	32.57 753	41.68 758	51.67 759	18.75 752	18.58 756	19.15 749	19.78 750	27.21 749	23.98 749

CasAABBNet	35.74 749	37.43 751	48.72 755	42.22 749	39.20 748	52.24 752	73.12 758	42.61 756	32.62 757	26.78 754	27.95 751	38.58 756	32.60 755	41.67 756	51.65 758	18.74 751	18.57 755	19.15 749	19.77 749	27.20 747	23.98 749

Hybrid-DGEV	35.78 750	37.50 755	48.96 758	42.25 752	39.20 748	52.33 757	73.10 756	42.63 759	32.52 753	26.62 750	28.31 756	38.50 753	32.87 756	41.67 756	51.55 755	18.77 755	18.56 754	19.18 753	19.83 753	27.20 747	23.97 748

FlowAnything	35.81 751	37.53 757	48.80 756	42.20 748	39.22 750	52.25 753	73.16 761	42.56 754	32.89 759	26.76 753	28.30 754	38.69 758	33.09 758	41.63 755	51.62 757	18.76 754	18.59 759	19.21 754	19.92 754	27.16 746	23.91 747

Selective-RAFT-Error	35.84 752	37.49 754	48.83 757	42.26 753	39.24 753	52.30 756	73.09 755	42.66 760	32.61 756	26.80 755	28.30 754	38.84 759	33.51 759	41.68 758	51.59 756	18.82 756	18.58 756	19.17 752	19.80 752	27.28 751	24.05 752

xxxxx1	36.64 753	19.51 742	24.21 739	61.66 756	64.63 758	27.28 746	40.10 751	20.25 743	18.63 745	14.07 743	12.97 738	17.26 737	17.36 743	21.70 744	27.93 748	13.18 746	18.50 750	111.26 762	133.37 762	29.24 753	39.73 755

tt_ll	36.64 753	19.51 742	24.21 739	61.66 756	64.63 758	27.28 746	40.10 751	20.25 743	18.63 745	14.07 743	12.97 738	17.26 737	17.36 743	21.70 744	27.93 748	13.18 746	18.50 750	111.26 762	133.37 762	29.24 753	39.73 755

ff	36.64 753	19.51 742	24.21 739	61.66 756	64.63 758	27.28 746	40.10 751	20.25 743	18.63 745	14.07 743	12.97 738	17.26 737	17.36 743	21.70 744	27.93 748	13.18 746	18.50 750	111.26 762	133.37 762	29.24 753	39.73 755

MEDIAN_ROB	37.38 756	40.85 760	40.60 748	32.31 746	31.85 746	27.20 745	24.55 741	29.10 752	33.19 760	42.09 762	41.76 760	33.35 750	34.39 760	39.78 753	37.07 752	43.64 761	44.10 762	44.12 758	43.40 760	41.51 759	42.76 760

AVERAGE_ROB	37.58 757	40.13 759	40.15 747	34.81 747	33.82 747	28.55 749	25.10 742	32.02 753	34.06 761	41.28 761	40.66 759	34.46 751	34.81 761	39.18 752	37.57 753	42.78 760	43.44 761	43.82 757	43.03 759	40.47 758	41.51 759

LSM0	38.95 758	37.60 758	48.58 751	43.57 755	91.06 761	52.57 758	72.57 754	43.17 761	32.63 758	26.97 756	27.97 752	38.65 757	32.94 757	41.86 761	51.78 761	18.89 757	18.41 749	19.13 748	19.63 747	27.29 752	33.77 754

PML	40.80 759	29.24 746	11.87 728	7.20 733	14.47 734	92.13 762	213.69 765	7.63 732	23.35 749	74.72 764	190.14 765	50.17 761	26.15 750	21.39 743	12.70 733	8.76 740	2.92 734	8.45 742	3.25 737	13.26 742	4.42 734

RSGM-EC	74.81 760	63.03 761	41.60 749	97.74 759	92.11 762	74.93 760	114.81 762	53.77 762	38.96 762	39.88 759	48.98 761	90.73 762	64.81 762	139.63 762	128.53 763	93.27 762	53.96 763	95.12 760	38.31 756	81.45 762	44.63 761

acva	74.81 760	63.03 761	41.60 749	97.74 759	92.11 762	74.93 760	114.81 762	53.77 762	38.96 762	39.88 759	48.98 761	90.73 762	64.81 762	139.63 762	128.53 763	93.27 762	53.96 763	95.12 760	38.31 756	81.45 762	44.63 761

Selective-IGEV-i16pa	78.59 762	120.99 763	16.46 730	1.04 693	0.66 678	181.07 764	2.17 726	153.90 765	139.75 765	56.45 763	153.05 763	107.32 764	157.92 765	200.46 765	96.57 762	94.09 764	1.23 726	2.69 728	0.31 635	0.96 693	84.68 763

test_example2	176.61 763	205.14 764	198.86 763	188.60 763	190.98 764	152.67 763	170.61 764	94.86 764	123.55 764	178.88 765	179.48 764	158.94 765	141.34 764	192.61 764	198.96 765	203.76 765	236.37 765	164.13 765	173.55 765	218.58 765	160.41 764

GS-Stereo							0.30 268	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 114	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 87	0.16 327	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 210	0.12 202

FSD					0.46 639	0.48 376	0.52 576	0.53 229	0.48 277	0.48 286	0.48 237	0.49 318	0.48 410	0.51 270	0.49 489	0.45 669	0.42 683	0.47 666	0.46 673	0.46 655

ccccc		429.19 765		507.10 764	501.20 765	356.95 765		380.82 766		334.51 766		372.86 766		499.17 766		561.44 766	431.22 766	334.28 766	290.86 766	540.88 766

ASD4		8.86 734

Low-res two-view benchmark