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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 27	0.09 60	0.09 1	0.12 37	0.14 9	0.13 28	0.08 2	0.09 16	0.11 97	0.09 36	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 6	0.07 3	0.09 1	0.12 37	0.15 14	0.11 11	0.08 2	0.07 3	0.13 150	0.09 36	0.12 6	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 6	0.07 3	0.09 1	0.11 23	0.15 14	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 150	0.09 36	0.12 6	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 51	0.15 6	0.07 3	0.09 1	0.11 23	0.14 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 97	0.08 15	0.11 2	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 37	0.14 9	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.11 2	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 145	0.13 1	0.16 27	0.07 3	0.15 60	0.12 37	0.15 14	0.11 11	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.10 81	0.13 14	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 55	0.09 60	0.09 1	0.14 111	0.10 1	0.14 47	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 2	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.16 27	0.08 29	0.12 21	0.13 77	0.11 2	0.12 20	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.09 36	0.11 2	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 108	0.07 3	0.16 103	0.14 111	0.15 14	0.12 20	0.10 37	0.13 92	0.10 60	0.08 15	0.12 6	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 55	0.07 3	0.16 103	0.15 165	0.17 28	0.16 77	0.12 97	0.13 92	0.12 129	0.08 15	0.15 74	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.11 15	0.12 37	0.17 28	0.14 47	0.08 2	0.09 16	0.11 97	0.09 36	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.16 27	0.09 60	0.09 1	0.12 37	0.17 28	0.13 28	0.08 2	0.09 16	0.11 97	0.09 36	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.18 108	0.09 60	0.11 15	0.12 37	0.16 20	0.14 47	0.08 2	0.09 16	0.11 97	0.09 36	0.15 74	0.11 48	0.07 130	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 27	0.10 131	0.15 60	0.10 8	0.18 41	0.13 28	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 74	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 27	0.09 60	0.14 42	0.10 8	0.19 52	0.13 28	0.10 37	0.10 39	0.08 5	0.07 3	0.15 74	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 27	0.09 60	0.14 42	0.10 8	0.19 52	0.13 28	0.09 16	0.10 39	0.08 5	0.07 3	0.15 74	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 55	0.08 29	0.13 31	0.12 37	0.24 149	0.19 147	0.09 16	0.11 52	0.08 5	0.07 3	0.14 34	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 42	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.14 111	0.17 28	0.14 47	0.08 2	0.11 52	0.12 129	0.09 36	0.14 34	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 145	0.14 8	0.15 6	0.07 3	0.16 103	0.14 111	0.14 9	0.13 28	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 81	0.16 104	0.09 1	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 131	0.15 6	0.11 191	0.10 13	0.13 77	0.15 14	0.08 1	0.12 97	0.10 39	0.09 30	0.07 3	0.13 14	0.10 6	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.16 27	0.09 60	0.15 60	0.12 37	0.17 28	0.13 28	0.09 16	0.09 16	0.11 97	0.10 81	0.14 34	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 227	0.20 118	0.16 27	0.07 3	0.16 103	0.13 77	0.17 28	0.14 47	0.09 16	0.09 16	0.11 97	0.10 81	0.14 34	0.09 1	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.15 6	0.09 60	0.13 31	0.13 77	0.22 107	0.16 77	0.09 16	0.10 39	0.08 5	0.08 15	0.14 34	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 55	0.10 131	0.17 142	0.13 77	0.11 2	0.13 28	0.10 37	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 249	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 103	0.10 8	0.20 72	0.14 47	0.09 16	0.10 39	0.09 30	0.12 157	0.13 14	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.16 27	0.09 60	0.15 60	0.12 37	0.17 28	0.13 28	0.09 16	0.09 16	0.11 97	0.10 81	0.14 34	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.15 6	0.09 60	0.14 42	0.12 37	0.19 52	0.15 65	0.10 37	0.09 16	0.11 97	0.09 36	0.15 74	0.13 175	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 25	0.15 6	0.09 60	0.15 60	0.12 37	0.18 41	0.19 147	0.10 37	0.10 39	0.11 97	0.10 81	0.15 74	0.13 175	0.06 49	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 27	0.08 29	0.16 103	0.13 77	0.21 89	0.11 11	0.11 64	0.11 52	0.10 60	0.10 81	0.14 34	0.11 48	0.07 130	0.06 250	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 89	0.14 8	0.19 166	0.07 3	0.16 103	0.12 37	0.16 20	0.12 20	0.08 2	0.09 16	0.14 182	0.13 207	0.14 34	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 55	0.08 29	0.14 42	0.12 37	0.24 149	0.19 147	0.09 16	0.11 52	0.08 5	0.07 3	0.14 34	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.18 108	0.10 131	0.13 31	0.12 37	0.15 14	0.12 20	0.10 37	0.13 92	0.10 60	0.10 81	0.14 34	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 55	0.08 29	0.13 31	0.12 37	0.24 149	0.19 147	0.09 16	0.11 52	0.08 5	0.07 3	0.14 34	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 27	0.08 29	0.11 15	0.09 2	0.20 72	0.12 20	0.11 64	0.11 52	0.08 5	0.08 15	0.23 259	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 147

S2M2_XL	0.10 9	0.09 89	0.21 131	0.14 2	0.10 131	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 37	0.11 52	0.09 30	0.09 36	0.12 6	0.11 48	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.06 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 145	0.15 25	0.17 55	0.10 131	0.16 103	0.10 8	0.19 52	0.13 28	0.12 97	0.11 52	0.09 30	0.10 81	0.16 104	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 145	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.10 8	0.19 52	0.13 28	0.12 97	0.12 72	0.08 5	0.11 122	0.16 104	0.12 119	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 42	0.19 100	0.16 27	0.09 60	0.12 21	0.13 77	0.18 41	0.13 28	0.09 16	0.07 3	0.08 5	0.08 15	0.16 104	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 42	0.19 100	0.16 27	0.09 60	0.12 21	0.13 77	0.17 28	0.11 11	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 122	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 42	0.16 51	0.17 55	0.08 29	0.16 103	0.12 37	0.17 28	0.12 20	0.10 37	0.07 3	0.10 60	0.08 15	0.14 34	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 42	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.11 23	0.16 20	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 74	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 42	0.15 25	0.18 108	0.09 60	0.15 60	0.11 23	0.16 20	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 122	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 42	0.15 25	0.18 108	0.07 3	0.15 60	0.11 23	0.17 28	0.11 11	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 15	0.18 150	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 42	0.17 74	0.17 55	0.08 29	0.13 31	0.09 2	0.16 20	0.12 20	0.09 16	0.07 3	0.09 30	0.09 36	0.15 74	0.11 48	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 55	0.08 29	0.14 42	0.12 37	0.24 149	0.19 147	0.09 16	0.11 52	0.08 5	0.07 3	0.14 34	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 55	0.08 29	0.09 1	0.13 77	0.24 149	0.13 28	0.10 37	0.09 16	0.09 30	0.08 15	0.18 150	0.12 119	0.07 130	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

over v1	0.11 47	0.13 358	0.15 25	0.19 166	0.06 1	0.15 60	0.10 8	0.18 41	0.10 4	0.10 37	0.09 16	0.11 97	0.14 244	0.18 150	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-8	0.11 47	0.13 358	0.16 51	0.20 244	0.07 3	0.15 60	0.10 8	0.19 52	0.10 4	0.09 16	0.09 16	0.11 97	0.12 157	0.18 150	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

over-9	0.11 47	0.13 358	0.16 51	0.19 166	0.07 3	0.15 60	0.10 8	0.20 72	0.11 11	0.09 16	0.09 16	0.11 97	0.12 157	0.18 150	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

WAFT-Stereo (ZS)	0.11 47	0.11 227	0.17 74	0.15 6	0.10 131	0.12 21	0.14 111	0.13 6	0.14 47	0.11 64	0.13 92	0.08 5	0.10 81	0.13 14	0.15 248	0.08 299	0.07 389	0.10 442	0.09 432	0.10 437	0.08 331

WAFT-Stereo (FT)	0.11 47	0.10 145	0.14 8	0.19 166	0.10 131	0.12 21	0.15 165	0.12 5	0.13 28	0.10 37	0.13 92	0.08 5	0.10 81	0.14 34	0.13 175	0.06 49	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.08 275	0.11 502

depth_test_26	0.11 47	0.07 4	0.19 100	0.16 27	0.09 60	0.09 1	0.11 23	0.16 20	0.15 65	0.12 97	0.16 165	0.11 97	0.08 15	0.14 34	0.10 6	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 331

LGCAT	0.11 47	0.07 4	0.15 25	0.14 2	0.09 60	0.12 21	0.12 37	0.13 6	0.10 4	0.12 97	0.09 16	0.11 97	0.10 81	0.19 180	0.12 119	0.11 498	0.11 574	0.05 1	0.06 158	0.05 7	0.12 527

LiteMatch*	0.11 47	0.07 4	0.22 148	0.16 27	0.10 131	0.13 31	0.13 77	0.18 41	0.14 47	0.09 16	0.09 16	0.09 30	0.10 81	0.14 34	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 47	0.10 145	0.26 196	0.18 108	0.09 60	0.14 42	0.14 111	0.20 72	0.13 28	0.11 64	0.13 92	0.10 60	0.11 122	0.14 34	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 47	0.09 89	0.17 74	0.18 108	0.10 131	0.15 60	0.16 216	0.23 130	0.15 65	0.10 37	0.16 165	0.09 30	0.11 122	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.08 331

MatchStereo	0.11 47	0.08 42	0.23 162	0.16 27	0.07 3	0.09 1	0.12 37	0.20 72	0.17 107	0.10 37	0.15 146	0.08 5	0.08 15	0.14 34	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 47	0.09 89	0.20 118	0.20 244	0.10 131	0.19 205	0.13 77	0.16 20	0.13 28	0.10 37	0.10 39	0.09 30	0.09 36	0.19 180	0.12 119	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 47	0.11 227	0.16 51	0.17 55	0.09 60	0.14 42	0.12 37	0.24 149	0.16 77	0.11 64	0.11 52	0.08 5	0.10 81	0.15 74	0.12 119	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 47	0.10 145	0.14 8	0.17 55	0.10 131	0.15 60	0.12 37	0.25 167	0.17 107	0.14 161	0.13 92	0.09 30	0.09 36	0.18 150	0.12 119	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.10 8	0.19 52	0.18 128	0.14 161	0.17 184	0.09 30	0.10 81	0.18 150	0.13 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 47	0.11 227	0.16 51	0.17 55	0.10 131	0.17 142	0.12 37	0.21 89	0.14 47	0.12 97	0.13 92	0.09 30	0.10 81	0.15 74	0.12 119	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 47	0.11 227	0.16 51	0.17 55	0.10 131	0.17 142	0.12 37	0.21 89	0.14 47	0.12 97	0.13 92	0.09 30	0.10 81	0.15 74	0.12 119	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 47	0.11 227	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.14 42	0.12 37	0.21 89	0.16 77	0.13 130	0.13 92	0.08 5	0.09 36	0.13 14	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 47	0.11 227	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.14 42	0.12 37	0.21 89	0.16 77	0.13 130	0.13 92	0.08 5	0.09 36	0.13 14	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 47	0.11 227	0.16 51	0.17 55	0.10 131	0.17 142	0.12 37	0.21 89	0.14 47	0.12 97	0.13 92	0.09 30	0.10 81	0.15 74	0.12 119	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 47	0.10 145	0.15 25	0.18 108	0.09 60	0.15 60	0.15 165	0.20 72	0.15 65	0.12 97	0.13 92	0.10 60	0.09 36	0.17 122	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 47	0.09 89	0.14 8	0.16 27	0.09 60	0.15 60	0.12 37	0.25 167	0.16 77	0.14 161	0.13 92	0.08 5	0.10 81	0.16 104	0.13 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 47	0.09 89	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.19 205	0.10 8	0.22 107	0.17 107	0.14 161	0.12 72	0.10 60	0.11 122	0.17 122	0.12 119	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 25	0.17 55	0.09 60	0.19 205	0.10 8	0.22 107	0.17 107	0.14 161	0.12 72	0.10 60	0.11 122	0.17 122	0.12 119	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 47	0.09 89	0.15 25	0.17 55	0.11 191	0.18 170	0.12 37	0.23 130	0.14 47	0.13 130	0.11 52	0.08 5	0.10 81	0.16 104	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 47	0.10 145	0.14 8	0.17 55	0.09 60	0.17 142	0.09 2	0.22 107	0.16 77	0.13 130	0.13 92	0.09 30	0.11 122	0.19 180	0.13 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 47	0.10 145	0.15 25	0.18 108	0.08 29	0.16 103	0.14 111	0.27 205	0.20 177	0.14 161	0.14 131	0.08 5	0.11 122	0.13 14	0.12 119	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 47	0.09 89	0.14 8	0.19 166	0.12 269	0.14 42	0.12 37	0.25 167	0.17 107	0.13 130	0.16 165	0.08 5	0.09 36	0.19 180	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 47	0.09 89	0.13 1	0.17 55	0.12 269	0.15 60	0.11 23	0.23 130	0.15 65	0.14 161	0.12 72	0.08 5	0.09 36	0.21 229	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 47	0.06 1	0.17 74	0.15 6	0.11 191	0.16 103	0.13 77	0.21 89	0.16 77	0.11 64	0.15 146	0.09 30	0.07 3	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 47	0.07 4	0.17 74	0.19 166	0.11 191	0.13 31	0.11 23	0.22 107	0.15 65	0.11 64	0.12 72	0.12 129	0.08 15	0.18 150	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 275	0.06 147

LG-G_1	0.11 47	0.08 42	0.18 89	0.18 108	0.07 3	0.21 281	0.09 2	0.19 52	0.11 11	0.10 37	0.09 16	0.11 97	0.10 81	0.19 180	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

LG-G	0.11 47	0.08 42	0.18 89	0.18 108	0.07 3	0.21 281	0.09 2	0.19 52	0.11 11	0.10 37	0.09 16	0.11 97	0.10 81	0.19 180	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

SGD-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 74	0.17 55	0.07 3	0.17 142	0.13 77	0.18 41	0.16 77	0.11 64	0.13 92	0.11 97	0.12 157	0.18 150	0.11 48	0.08 299	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 74	0.17 55	0.09 60	0.22 313	0.14 111	0.14 9	0.16 77	0.11 64	0.10 39	0.09 30	0.08 15	0.21 229	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 47	0.08 42	0.15 25	0.19 166	0.11 191	0.14 42	0.10 8	0.22 107	0.18 128	0.10 37	0.13 92	0.10 60	0.11 122	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

over-6	0.12 83	0.13 358	0.19 100	0.19 166	0.07 3	0.16 103	0.11 23	0.26 189	0.16 77	0.10 37	0.10 39	0.10 60	0.13 207	0.19 180	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 104	0.06 147

small-zeroshot	0.12 83	0.10 145	0.18 89	0.15 6	0.11 191	0.12 21	0.18 318	0.13 6	0.15 65	0.10 37	0.14 131	0.07 1	0.11 122	0.10 1	0.15 248	0.16 615	0.07 389	0.09 362	0.09 432	0.08 275	0.09 404

Anonymus	0.12 83	0.08 42	0.17 74	0.19 166	0.10 131	0.16 103	0.15 165	0.20 72	0.16 77	0.11 64	0.09 16	0.14 182	0.12 157	0.17 122	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

TS12	0.12 83	0.08 42	0.17 74	0.21 301	0.09 60	0.19 205	0.14 111	0.23 130	0.16 77	0.14 161	0.19 215	0.12 129	0.13 207	0.17 122	0.15 248	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 83	0.11 227	0.28 226	0.20 244	0.09 60	0.15 60	0.14 111	0.22 107	0.16 77	0.09 16	0.11 52	0.09 30	0.12 157	0.20 204	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 83	0.11 227	0.32 275	0.20 244	0.08 29	0.16 103	0.13 77	0.19 52	0.17 107	0.11 64	0.12 72	0.11 97	0.11 122	0.19 180	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 83	0.10 145	0.27 208	0.19 166	0.08 29	0.16 103	0.14 111	0.21 89	0.15 65	0.10 37	0.13 92	0.10 60	0.12 157	0.20 204	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 83	0.11 227	0.27 208	0.19 166	0.11 191	0.16 103	0.14 111	0.19 52	0.14 47	0.11 64	0.14 131	0.10 60	0.11 122	0.12 6	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 83	0.12 289	0.28 226	0.19 166	0.08 29	0.17 142	0.15 165	0.22 107	0.18 128	0.11 64	0.14 131	0.10 60	0.11 122	0.17 122	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 83	0.11 227	0.26 196	0.19 166	0.07 3	0.14 42	0.14 111	0.21 89	0.18 128	0.12 97	0.15 146	0.11 97	0.12 157	0.13 14	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 83	0.13 358	0.28 226	0.20 244	0.09 60	0.16 103	0.15 165	0.20 72	0.16 77	0.11 64	0.14 131	0.09 30	0.13 207	0.18 150	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

aanet-new-32k	0.12 83	0.11 227	0.27 208	0.20 244	0.09 60	0.18 170	0.13 77	0.18 41	0.13 28	0.12 97	0.12 72	0.13 150	0.13 207	0.14 34	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 83	0.11 227	0.27 208	0.20 244	0.09 60	0.18 170	0.13 77	0.18 41	0.13 28	0.12 97	0.12 72	0.13 150	0.13 207	0.14 34	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 83	0.11 227	0.35 315	0.20 244	0.08 29	0.16 103	0.14 111	0.19 52	0.14 47	0.12 97	0.14 131	0.12 129	0.12 157	0.15 74	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.07 191	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 83	0.11 227	0.22 148	0.19 166	0.11 191	0.16 103	0.14 111	0.19 52	0.15 65	0.13 130	0.16 165	0.11 97	0.12 157	0.14 34	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 83	0.11 227	0.28 226	0.20 244	0.08 29	0.15 60	0.13 77	0.22 107	0.19 147	0.12 97	0.14 131	0.12 129	0.12 157	0.15 74	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 83	0.11 227	0.26 196	0.20 244	0.08 29	0.14 42	0.12 37	0.21 89	0.19 147	0.12 97	0.12 72	0.12 129	0.11 122	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 83	0.12 289	0.27 208	0.21 301	0.09 60	0.19 205	0.14 111	0.24 149	0.17 107	0.12 97	0.13 92	0.11 97	0.12 157	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 83	0.11 227	0.23 162	0.22 373	0.09 60	0.16 103	0.14 111	0.24 149	0.19 147	0.12 97	0.11 52	0.09 30	0.13 207	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 165	0.05 73	0.08 275	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 83	0.11 227	0.25 186	0.21 301	0.08 29	0.13 31	0.14 111	0.25 167	0.21 199	0.12 97	0.15 146	0.09 30	0.14 244	0.15 74	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 83	0.11 227	0.24 172	0.20 244	0.09 60	0.19 205	0.15 165	0.26 189	0.20 177	0.11 64	0.12 72	0.10 60	0.13 207	0.17 122	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 83	0.10 145	0.21 131	0.21 301	0.11 191	0.20 247	0.16 216	0.21 89	0.17 107	0.12 97	0.17 184	0.11 97	0.12 157	0.14 34	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 83	0.08 42	0.18 89	0.18 108	0.13 350	0.20 247	0.16 216	0.23 130	0.18 128	0.12 97	0.15 146	0.14 182	0.13 207	0.13 14	0.12 119	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 83	0.09 89	0.17 74	0.19 166	0.11 191	0.14 42	0.16 216	0.21 89	0.20 177	0.10 37	0.17 184	0.11 97	0.12 157	0.12 6	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 83	0.08 42	0.29 240	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.14 111	0.19 52	0.17 107	0.11 64	0.14 131	0.11 97	0.12 157	0.13 14	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 623

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 83	0.09 89	0.18 89	0.18 108	0.09 60	0.13 31	0.16 216	0.25 167	0.21 199	0.11 64	0.16 165	0.09 30	0.11 122	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 83	0.07 4	0.14 8	0.16 27	0.07 3	0.15 60	0.15 165	0.24 149	0.17 107	0.13 130	0.15 146	0.16 226	0.13 207	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 83	0.07 4	0.14 8	0.16 27	0.07 3	0.16 103	0.15 165	0.25 167	0.16 77	0.14 161	0.15 146	0.17 238	0.12 157	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 83	0.07 4	0.14 8	0.15 6	0.07 3	0.18 170	0.16 216	0.25 167	0.16 77	0.16 210	0.16 165	0.18 252	0.13 207	0.17 122	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 83	0.13 358	0.15 25	0.19 166	0.10 131	0.15 60	0.17 267	0.17 28	0.13 28	0.09 16	0.09 16	0.11 97	0.21 387	0.14 34	0.22 443	0.08 299	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 275	0.07 247

Selective-IGEV-i32	0.12 83	0.09 89	0.22 148	0.19 166	0.10 131	0.15 60	0.14 111	0.27 205	0.15 65	0.13 130	0.14 131	0.13 150	0.08 15	0.21 229	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 83	0.09 89	0.21 131	0.18 108	0.13 350	0.18 170	0.16 216	0.24 149	0.20 177	0.16 210	0.21 247	0.09 30	0.09 36	0.13 14	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 83	0.07 4	0.19 100	0.15 6	0.16 495	0.10 13	0.12 37	0.26 189	0.23 244	0.13 130	0.11 52	0.10 60	0.08 15	0.21 229	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 83	0.12 289	0.21 131	0.18 108	0.11 191	0.24 359	0.12 37	0.19 52	0.18 128	0.10 37	0.13 92	0.11 97	0.09 36	0.19 180	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 83	0.09 89	0.20 118	0.18 108	0.12 269	0.19 205	0.16 216	0.20 72	0.14 47	0.12 97	0.15 146	0.10 60	0.09 36	0.16 104	0.10 6	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 275	0.08 331

GSStereo	0.12 83	0.09 89	0.20 118	0.17 55	0.12 269	0.19 205	0.16 216	0.26 189	0.18 128	0.13 130	0.15 146	0.10 60	0.09 36	0.16 104	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 275	0.08 331

gasm-f	0.12 83	0.09 89	0.19 100	0.18 108	0.12 269	0.18 170	0.18 318	0.20 72	0.14 47	0.12 97	0.19 215	0.10 60	0.11 122	0.16 104	0.11 48	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.09 366	0.08 331

Replicate-Monster	0.12 83	0.10 145	0.32 275	0.16 27	0.08 29	0.17 142	0.10 8	0.22 107	0.19 147	0.11 64	0.10 39	0.10 60	0.09 36	0.19 180	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 331

3w_stereo	0.12 83	0.11 227	0.18 89	0.18 108	0.08 29	0.16 103	0.15 165	0.27 205	0.19 147	0.12 97	0.12 72	0.07 1	0.12 157	0.15 74	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 83	0.08 42	0.14 8	0.18 108	0.09 60	0.16 103	0.15 165	0.25 167	0.21 199	0.13 130	0.16 165	0.08 5	0.12 157	0.16 104	0.13 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 83	0.09 89	0.25 186	0.16 27	0.11 191	0.14 42	0.16 216	0.17 28	0.17 107	0.10 37	0.15 146	0.09 30	0.09 36	0.18 150	0.10 6	0.06 49	0.07 389	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.10 464
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 83	0.11 227	0.22 148	0.19 166	0.10 131	0.15 60	0.17 267	0.20 72	0.16 77	0.11 64	0.13 92	0.13 150	0.08 15	0.22 249	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AIO_test	0.12 83	0.09 89	0.20 118	0.19 166	0.11 191	0.15 60	0.17 267	0.19 52	0.16 77	0.11 64	0.13 92	0.14 182	0.09 36	0.20 204	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

GIP-stereo	0.12 83	0.09 89	0.20 118	0.19 166	0.11 191	0.16 103	0.14 111	0.29 246	0.18 128	0.11 64	0.16 165	0.13 150	0.09 36	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 83	0.08 42	0.17 74	0.18 108	0.13 350	0.09 1	0.11 23	0.16 20	0.15 65	0.10 37	0.08 15	0.10 60	0.10 81	0.21 229	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 584	0.24 662

RSM++	0.12 83	0.09 89	0.19 100	0.20 244	0.09 60	0.17 142	0.15 165	0.21 89	0.19 147	0.12 97	0.12 72	0.14 182	0.09 36	0.20 204	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

RSM	0.12 83	0.09 89	0.20 118	0.20 244	0.09 60	0.16 103	0.15 165	0.23 130	0.18 128	0.13 130	0.13 92	0.15 204	0.09 36	0.21 229	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 83	0.08 42	0.29 240	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.14 111	0.19 52	0.17 107	0.11 64	0.14 131	0.11 97	0.12 157	0.13 14	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.19 623

Selective-IGEV	0.12 83	0.09 89	0.22 148	0.19 166	0.10 131	0.15 60	0.14 111	0.27 205	0.15 65	0.13 130	0.14 131	0.13 150	0.08 15	0.21 229	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

PhaseNet	0.13 132	0.09 89	0.19 100	0.18 108	0.11 191	0.16 103	0.14 111	0.24 149	0.17 107	0.11 64	0.12 72	0.16 226	0.12 157	0.19 180	0.16 277	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

DF	0.13 132	0.09 89	0.21 131	0.18 108	0.10 131	0.17 142	0.15 165	0.25 167	0.17 107	0.13 130	0.22 261	0.19 272	0.11 122	0.20 204	0.14 214	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

aanet-new-78k	0.13 132	0.11 227	0.44 443	0.21 301	0.08 29	0.14 42	0.14 111	0.21 89	0.16 77	0.10 37	0.13 92	0.10 60	0.13 207	0.18 150	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

aanet-new	0.13 132	0.11 227	0.30 251	0.20 244	0.13 350	0.20 247	0.14 111	0.23 130	0.16 77	0.12 97	0.13 92	0.09 30	0.15 264	0.19 180	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 132	0.09 89	0.19 100	0.18 108	0.14 401	0.19 205	0.15 165	0.25 167	0.22 218	0.15 181	0.20 232	0.10 60	0.09 36	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 132	0.09 89	0.22 148	0.18 108	0.14 401	0.18 170	0.15 165	0.23 130	0.21 199	0.16 210	0.22 261	0.10 60	0.09 36	0.15 74	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 132	0.09 89	0.20 118	0.18 108	0.14 401	0.18 170	0.15 165	0.25 167	0.22 218	0.16 210	0.21 247	0.09 30	0.09 36	0.13 14	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 132	0.11 227	0.38 363	0.17 55	0.11 191	0.17 142	0.14 111	0.23 130	0.17 107	0.11 64	0.14 131	0.13 150	0.11 122	0.14 34	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 132	0.07 4	0.16 51	0.17 55	0.11 191	0.17 142	0.16 216	0.32 290	0.22 218	0.15 181	0.17 184	0.20 287	0.13 207	0.14 34	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 132	0.08 42	0.22 148	0.15 6	0.09 60	0.18 170	0.13 77	0.24 149	0.25 276	0.14 161	0.22 261	0.17 238	0.12 157	0.19 180	0.13 175	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

BStereo	0.13 132	0.10 145	0.42 420	0.18 108	0.11 191	0.13 31	0.14 111	0.24 149	0.22 218	0.12 97	0.11 52	0.12 129	0.09 36	0.16 104	0.14 214	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

NLSM3	0.13 132	0.10 145	0.17 74	0.21 301	0.13 350	0.18 170	0.16 216	0.30 266	0.24 261	0.11 64	0.15 146	0.12 129	0.13 207	0.17 122	0.15 248	0.05 9	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 132	0.08 42	0.19 100	0.19 166	0.16 495	0.12 21	0.15 165	0.18 41	0.18 128	0.11 64	0.10 39	0.13 150	0.12 157	0.23 259	0.19 372	0.08 299	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.21 635	0.06 147

GASTEREO	0.13 132	0.12 289	0.21 131	0.23 432	0.10 131	0.18 170	0.15 165	0.26 189	0.18 128	0.17 229	0.16 165	0.11 97	0.13 207	0.19 180	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

MSCF	0.13 132	0.12 289	0.21 131	0.22 373	0.10 131	0.16 103	0.15 165	0.26 189	0.18 128	0.17 229	0.16 165	0.11 97	0.13 207	0.18 150	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.06 104	0.06 147

water-stereo	0.13 132	0.08 42	0.20 118	0.19 166	0.10 131	0.17 142	0.14 111	0.25 167	0.19 147	0.17 229	0.23 270	0.15 204	0.15 264	0.12 6	0.13 175	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 132	0.09 89	0.24 172	0.20 244	0.10 131	0.15 60	0.14 111	0.22 107	0.16 77	0.12 97	0.19 215	0.15 204	0.11 122	0.13 14	0.17 309	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.06 147

LG-Stereo	0.13 132	0.10 145	0.24 172	0.20 244	0.09 60	0.16 103	0.18 318	0.21 89	0.18 128	0.11 64	0.17 184	0.09 30	0.09 36	0.15 74	0.14 214	0.05 9	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

S2M2_L	0.13 132	0.11 227	0.20 118	0.16 27	0.12 269	0.12 21	0.07 1	0.18 41	0.20 177	0.12 97	0.15 146	0.14 182	0.12 157	0.15 74	0.14 214	0.13 559	0.09 518	0.09 362	0.10 478	0.11 487	0.09 404
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 132	0.14 412	0.19 100	0.26 562	0.09 60	0.15 60	0.13 77	0.22 107	0.18 128	0.12 97	0.11 52	0.10 60	0.13 207	0.21 229	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 132	0.37 651	0.36 335	0.14 2	0.07 3	0.11 15	0.12 37	0.17 28	0.12 20	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 81	0.20 204	0.10 6	0.09 403	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 649	0.05 35

castereo++	0.13 132	0.10 145	0.18 89	0.18 108	0.10 131	0.27 414	0.13 77	0.23 130	0.23 244	0.11 64	0.13 92	0.16 226	0.10 81	0.18 150	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 132	0.09 89	0.24 172	0.19 166	0.10 131	0.17 142	0.19 367	0.22 107	0.16 77	0.14 161	0.11 52	0.13 150	0.10 81	0.24 275	0.18 338	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 132	0.10 145	0.22 148	0.19 166	0.10 131	0.19 205	0.17 267	0.19 52	0.19 147	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.11 122	0.24 275	0.16 277	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

mms	0.13 132	0.11 227	0.19 100	0.19 166	0.12 269	0.16 103	0.17 267	0.20 72	0.17 107	0.13 130	0.17 184	0.14 182	0.09 36	0.24 275	0.14 214	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

ours_stereo	0.13 132	0.11 227	0.23 162	0.20 244	0.11 191	0.17 142	0.18 318	0.20 72	0.19 147	0.13 130	0.18 205	0.14 182	0.10 81	0.23 259	0.14 214	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.05 35

RAStereo	0.13 132	0.12 289	0.27 208	0.22 373	0.11 191	0.15 60	0.18 318	0.23 130	0.23 244	0.13 130	0.17 184	0.11 97	0.09 36	0.15 74	0.13 175	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.05 35

Occ-G	0.13 132	0.08 42	0.21 131	0.17 55	0.10 131	0.15 60	0.19 367	0.22 107	0.19 147	0.13 130	0.19 215	0.21 301	0.11 122	0.17 122	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.06 147

Pointernet	0.13 132	0.07 4	0.27 208	0.19 166	0.11 191	0.20 247	0.12 37	0.31 278	0.24 261	0.15 181	0.15 146	0.13 150	0.11 122	0.17 122	0.13 175	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 132	0.10 145	0.22 148	0.20 244	0.09 60	0.16 103	0.15 165	0.27 205	0.16 77	0.13 130	0.15 146	0.13 150	0.08 15	0.18 150	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

gcap-zeroshot	0.13 132	0.09 89	0.22 148	0.17 55	0.14 401	0.19 205	0.15 165	0.25 167	0.22 218	0.15 181	0.20 232	0.10 60	0.09 36	0.13 14	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 132	0.09 89	0.20 118	0.18 108	0.14 401	0.19 205	0.15 165	0.25 167	0.22 218	0.15 181	0.20 232	0.10 60	0.09 36	0.14 34	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 132	0.08 42	0.21 131	0.15 6	0.07 3	0.21 281	0.12 37	0.24 149	0.24 261	0.16 210	0.21 247	0.15 204	0.13 207	0.18 150	0.13 175	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MoCha-V2	0.13 132	0.08 42	0.26 196	0.23 432	0.09 60	0.16 103	0.15 165	0.26 189	0.16 77	0.15 181	0.15 146	0.13 150	0.14 244	0.20 204	0.11 48	0.06 49	0.07 389	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

IGEV++	0.13 132	0.10 145	0.23 162	0.21 301	0.10 131	0.15 60	0.15 165	0.29 246	0.16 77	0.12 97	0.15 146	0.12 129	0.12 157	0.17 122	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

testlalala	0.13 132	0.09 89	0.22 148	0.17 55	0.14 401	0.19 205	0.15 165	0.25 167	0.22 218	0.15 181	0.20 232	0.10 60	0.09 36	0.13 14	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 132	0.09 89	0.23 162	0.18 108	0.19 568	0.19 205	0.16 216	0.23 130	0.14 47	0.13 130	0.17 184	0.13 150	0.16 289	0.16 104	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

LoS_RVC	0.13 132	0.10 145	0.19 100	0.18 108	0.16 495	0.20 247	0.18 318	0.20 72	0.17 107	0.13 130	0.19 215	0.12 129	0.15 264	0.17 122	0.13 175	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 527

EGLCR-Stereo	0.13 132	0.08 42	0.20 118	0.18 108	0.09 60	0.21 281	0.13 77	0.27 205	0.21 199	0.13 130	0.10 39	0.15 204	0.09 36	0.20 204	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

CREStereo	0.13 132	0.08 42	0.21 131	0.14 2	0.08 29	0.22 313	0.15 165	0.25 167	0.24 261	0.16 210	0.21 247	0.14 182	0.13 207	0.18 150	0.13 175	0.09 403	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 172	0.21 559	0.47 471	0.17 55	0.12 269	0.15 60	0.14 111	0.24 149	0.16 77	0.11 64	0.14 131	0.12 129	0.10 81	0.14 34	0.10 6	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.07 247

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 172	0.19 531	0.70 594	0.17 55	0.12 269	0.13 31	0.14 111	0.24 149	0.17 107	0.10 37	0.12 72	0.10 60	0.10 81	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 242	0.05 7	0.07 247

PSi22	0.14 172	0.13 358	0.29 240	0.19 166	0.09 60	0.17 142	0.12 37	0.28 229	0.23 244	0.13 130	0.14 131	0.22 313	0.13 207	0.29 378	0.14 214	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Anonymus123	0.14 172	0.10 145	0.42 420	0.18 108	0.11 191	0.36 550	0.14 111	0.28 229	0.22 218	0.12 97	0.11 52	0.12 129	0.09 36	0.16 104	0.14 214	0.05 9	0.06 250	0.06 53	0.08 327	0.05 7	0.06 147

252Zero-FE	0.14 172	0.07 4	0.17 74	0.17 55	0.09 60	0.15 60	0.11 23	0.21 89	0.19 147	0.77 673	0.11 52	0.08 5	0.08 15	0.13 14	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147

Zero-FE251	0.14 172	0.09 89	0.24 172	0.17 55	0.09 60	0.20 247	0.13 77	0.20 72	0.14 47	0.61 653	0.13 92	0.13 150	0.11 122	0.14 34	0.16 277	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 172	0.10 145	0.18 89	0.21 301	0.10 131	0.29 456	0.16 216	0.28 229	0.20 177	0.14 161	0.17 184	0.16 226	0.14 244	0.17 122	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

GGEV	0.14 172	0.10 145	0.18 89	0.21 301	0.10 131	0.29 456	0.16 216	0.28 229	0.20 177	0.14 161	0.17 184	0.16 226	0.14 244	0.17 122	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.07 247

FlowAnything_test	0.14 172	0.11 227	0.21 131	0.21 301	0.12 269	0.17 142	0.16 216	0.25 167	0.16 77	0.15 181	0.13 92	0.15 204	0.14 244	0.18 150	0.16 277	0.10 457	0.07 389	0.11 501	0.12 559	0.08 275	0.09 404

depthmonostereo	0.14 172	0.09 89	0.19 100	0.19 166	0.08 29	0.20 247	0.15 165	0.27 205	0.23 244	0.16 210	0.18 205	0.14 182	0.17 321	0.19 180	0.13 175	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 172	0.08 42	0.18 89	0.18 108	0.09 60	0.21 281	0.14 111	0.24 149	0.21 199	0.21 277	0.21 247	0.15 204	0.14 244	0.23 259	0.15 248	0.07 130	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 172	0.11 227	0.25 186	0.19 166	0.12 269	0.15 60	0.16 216	0.30 266	0.22 218	0.13 130	0.15 146	0.13 150	0.09 36	0.24 275	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.09 366	0.06 147

SCV	0.14 172	0.14 412	0.24 172	0.21 301	0.11 191	0.15 60	0.16 216	0.31 278	0.18 128	0.11 64	0.15 146	0.13 150	0.10 81	0.23 259	0.11 48	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.06 147

castereo	0.14 172	0.10 145	0.19 100	0.18 108	0.10 131	0.20 247	0.19 367	0.30 266	0.27 299	0.13 130	0.18 205	0.16 226	0.16 289	0.15 74	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.05 35

tt45	0.14 172	0.09 89	0.22 148	0.19 166	0.11 191	0.23 336	0.18 318	0.22 107	0.17 107	0.15 181	0.13 92	0.14 182	0.10 81	0.30 394	0.14 214	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.07 247

999	0.14 172	0.08 42	0.24 172	0.19 166	0.11 191	0.20 247	0.17 267	0.24 149	0.18 128	0.13 130	0.16 165	0.14 182	0.11 122	0.36 440	0.15 248	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

fffy	0.14 172	0.11 227	0.24 172	0.20 244	0.10 131	0.19 205	0.18 318	0.22 107	0.19 147	0.13 130	0.16 165	0.15 204	0.13 207	0.25 305	0.14 214	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

WCG-NET	0.14 172	0.09 89	0.23 162	0.18 108	0.08 29	0.18 170	0.17 267	0.21 89	0.28 318	0.18 248	0.21 247	0.15 204	0.12 157	0.18 150	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 172	0.09 89	0.23 162	0.17 55	0.08 29	0.19 205	0.16 216	0.23 130	0.26 288	0.18 248	0.19 215	0.20 287	0.12 157	0.21 229	0.12 119	0.06 49	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 172	0.11 227	0.32 275	0.19 166	0.11 191	0.18 170	0.17 267	0.20 72	0.22 218	0.14 161	0.24 284	0.15 204	0.10 81	0.18 150	0.12 119	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.10 437	0.06 147

ff7	0.14 172	0.12 289	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.27 205	0.20 177	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEVStereo-DCA	0.14 172	0.11 227	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.20 247	0.18 318	0.27 205	0.20 177	0.15 181	0.12 72	0.14 182	0.12 157	0.28 359	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

ffff	0.14 172	0.12 289	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.27 205	0.20 177	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

11t	0.14 172	0.12 289	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.27 205	0.20 177	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

MaDis-Stereo	0.14 172	0.13 358	0.26 196	0.19 166	0.14 401	0.16 103	0.13 77	0.25 167	0.21 199	0.13 130	0.14 131	0.14 182	0.11 122	0.17 122	0.17 309	0.08 299	0.07 389	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.06 147

UniTT-Stereo	0.14 172	0.10 145	0.30 251	0.21 301	0.13 350	0.17 142	0.13 77	0.19 52	0.18 128	0.15 181	0.20 232	0.10 60	0.11 122	0.18 150	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.06 147

CASnet	0.14 172	0.12 289	0.22 148	0.22 373	0.08 29	0.16 103	0.15 165	0.27 205	0.25 276	0.22 286	0.20 232	0.15 204	0.11 122	0.17 122	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.11 501	0.09 432	0.08 275	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 172	0.14 412	0.33 292	0.20 244	0.09 60	0.21 281	0.10 8	0.26 189	0.20 177	0.18 248	0.19 215	0.15 204	0.13 207	0.17 122	0.13 175	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.06 147

anonymousdsp	0.14 172	0.12 289	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.28 229	0.20 177	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.07 247

LoS	0.14 172	0.08 42	0.27 208	0.16 27	0.09 60	0.22 313	0.14 111	0.26 189	0.26 288	0.15 181	0.18 205	0.18 252	0.13 207	0.22 249	0.14 214	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.06 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 172	0.08 42	0.19 100	0.17 55	0.22 611	0.18 170	0.16 216	0.23 130	0.19 147	0.14 161	0.17 184	0.14 182	0.10 81	0.18 150	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 275	0.18 616

ProNet	0.14 172	0.12 289	0.25 186	0.19 166	0.11 191	0.19 205	0.19 367	0.27 205	0.20 177	0.14 161	0.13 92	0.13 150	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.07 247

MC-Stereo	0.14 172	0.09 89	0.25 186	0.21 301	0.09 60	0.18 170	0.16 216	0.23 130	0.19 147	0.18 248	0.23 270	0.16 226	0.13 207	0.22 249	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

ccc-4	0.14 172	0.12 289	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.27 205	0.20 177	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

IGEV-Stereo	0.14 172	0.12 289	0.27 208	0.19 166	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.28 229	0.20 177	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.12 157	0.24 275	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.07 247
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 172	0.13 358	0.24 172	0.25 528	0.11 191	0.11 15	0.18 318	0.32 290	0.23 244	0.12 97	0.12 72	0.18 252	0.12 157	0.14 34	0.13 175	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.07 191	0.06 147
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
quiztm	0.15 208	0.15 451	0.25 186	0.22 373	0.14 401	0.17 142	0.17 267	0.33 305	0.21 199	0.18 248	0.21 247	0.14 182	0.10 81	0.17 122	0.14 214	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 275	0.05 35

DN	0.15 208	0.08 42	0.27 208	0.19 166	0.14 401	0.21 281	0.18 318	0.28 229	0.24 261	0.14 161	0.16 165	0.18 252	0.10 81	0.21 229	0.13 175	0.11 498	0.07 389	0.08 266	0.08 327	0.08 275	0.10 464

RT-Monster	0.15 208	0.08 42	0.21 131	0.17 55	0.14 401	0.20 247	0.11 23	0.29 246	0.32 378	0.24 309	0.22 261	0.17 238	0.13 207	0.18 150	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test2	0.15 208	0.10 145	0.44 443	0.23 432	0.11 191	0.21 281	0.21 450	0.27 205	0.22 218	0.15 181	0.16 165	0.13 150	0.11 122	0.20 204	0.13 175	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.05 35

HART	0.15 208	0.11 227	0.30 251	0.21 301	0.09 60	0.17 142	0.16 216	0.30 266	0.19 147	0.15 181	0.25 296	0.17 238	0.09 36	0.21 229	0.12 119	0.06 49	0.07 389	0.07 165	0.05 73	0.08 275	0.06 147

HUF	0.15 208	0.11 227	0.38 363	0.17 55	0.11 191	0.16 103	0.17 267	0.22 107	0.20 177	0.11 64	0.13 92	0.14 182	0.11 122	0.18 150	0.12 119	0.07 130	0.20 662	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.14 569

rvit_stereo_0080	0.15 208	0.13 358	0.25 186	0.19 166	0.13 350	0.15 60	0.20 419	0.28 229	0.24 261	0.15 181	0.17 184	0.19 272	0.13 207	0.19 180	0.15 248	0.11 498	0.08 481	0.08 266	0.08 327	0.10 437	0.07 247

RAFT-Stereo-weight	0.15 208	0.09 89	0.26 196	0.20 244	0.10 131	0.19 205	0.17 267	0.36 360	0.29 337	0.24 309	0.20 232	0.19 272	0.10 81	0.18 150	0.15 248	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 208	0.13 358	0.25 186	0.19 166	0.13 350	0.15 60	0.20 419	0.28 229	0.24 261	0.15 181	0.17 184	0.19 272	0.13 207	0.19 180	0.15 248	0.11 498	0.08 481	0.08 266	0.08 327	0.10 437	0.07 247

CAS	0.15 208	0.07 4	0.21 131	0.41 669	0.16 495	0.20 247	0.18 318	0.22 107	0.19 147	0.15 181	0.19 215	0.11 97	0.09 36	0.14 34	0.13 175	0.29 676	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 104	0.14 569

CroCo-Stereo Lap2	0.15 208	0.15 451	0.28 226	0.25 528	0.18 541	0.11 15	0.19 367	0.28 229	0.21 199	0.13 130	0.16 165	0.15 204	0.12 157	0.17 122	0.14 214	0.07 130	0.07 389	0.08 266	0.06 158	0.08 275	0.07 247

GLC_STEREO	0.15 208	0.10 145	0.24 172	0.21 301	0.09 60	0.17 142	0.15 165	0.23 130	0.27 299	0.17 229	0.20 232	0.17 238	0.11 122	0.23 259	0.16 277	0.07 130	0.09 518	0.09 362	0.08 327	0.07 191	0.06 147

CREStereo++_RVC	0.15 208	0.08 42	0.26 196	0.17 55	0.11 191	0.18 170	0.13 77	0.22 107	0.30 353	0.21 277	0.30 354	0.13 150	0.11 122	0.16 104	0.15 248	0.07 130	0.04 2	0.06 53	0.15 612	0.06 104	0.05 35
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
TANstereo	0.15 208	0.09 89	0.28 226	0.16 27	0.08 29	0.25 379	0.14 111	0.23 130	0.28 318	0.24 309	0.30 354	0.16 226	0.12 157	0.17 122	0.13 175	0.08 299	0.07 389	0.06 53	0.05 73	0.06 104	0.07 247

XX-TBD	0.15 208	0.18 515	0.28 226	0.22 373	0.10 131	0.22 313	0.15 165	0.22 107	0.27 299	0.22 286	0.26 307	0.14 182	0.12 157	0.16 104	0.13 175	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

PMTNet	0.15 208	0.08 42	0.23 162	0.15 6	0.09 60	0.23 336	0.16 216	0.25 167	0.23 244	0.17 229	0.21 247	0.16 226	0.14 244	0.22 249	0.13 175	0.29 676	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 191	0.06 147

Weightmod_eth	0.16 224	0.11 227	0.20 118	0.21 301	0.13 350	0.20 247	0.18 318	0.25 167	0.19 147	0.17 229	0.25 296	0.19 272	0.17 321	0.25 305	0.14 214	0.16 615	0.08 481	0.08 266	0.08 327	0.09 366	0.05 35

Weightmod	0.16 224	0.12 289	0.19 100	0.20 244	0.10 131	0.24 359	0.17 267	0.25 167	0.21 199	0.18 248	0.29 338	0.19 272	0.15 264	0.27 344	0.16 277	0.09 403	0.10 549	0.08 266	0.08 327	0.09 366	0.08 331

SE	0.16 224	0.14 412	0.19 100	0.21 301	0.11 191	0.23 336	0.16 216	0.28 229	0.20 177	0.20 263	0.27 316	0.15 204	0.17 321	0.15 74	0.14 214	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.11 487	0.08 331

FE-Mocha	0.16 224	0.10 145	0.33 292	0.19 166	0.13 350	0.19 205	0.15 165	0.35 341	0.22 218	0.24 309	0.24 284	0.20 287	0.14 244	0.17 122	0.17 309	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

zero-FE	0.16 224	0.08 42	0.81 620	0.19 166	0.18 541	0.12 21	0.15 165	0.19 52	0.19 147	0.10 37	0.10 39	0.13 150	0.12 157	0.21 229	0.19 372	0.08 299	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.19 623	0.06 147

xyz-stereo-finetune	0.16 224	0.12 289	0.23 162	0.16 27	0.08 29	0.23 336	0.20 419	0.29 246	0.31 367	0.19 256	0.22 261	0.19 272	0.15 264	0.29 378	0.20 395	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Reg-Stereo(zero)	0.16 224	0.07 4	0.36 335	0.19 166	0.10 131	0.19 205	0.14 111	0.28 229	0.24 261	0.22 286	0.20 232	0.24 350	0.18 351	0.21 229	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.06 104	0.06 147

tg	0.16 224	0.11 227	0.25 186	0.21 301	0.11 191	0.23 336	0.15 165	0.34 317	0.24 261	0.20 263	0.25 296	0.19 272	0.12 157	0.24 275	0.15 248	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.09 432	0.08 275	0.07 247

rvit_stereo_0083	0.16 224	0.12 289	0.26 196	0.21 301	0.13 350	0.17 142	0.17 267	0.22 107	0.34 402	0.16 210	0.21 247	0.19 272	0.16 289	0.21 229	0.16 277	0.11 498	0.10 549	0.10 442	0.08 327	0.09 366	0.07 247

rvit_stereo_0081_aga	0.16 224	0.14 412	0.28 226	0.21 301	0.13 350	0.19 205	0.17 267	0.23 130	0.24 261	0.17 229	0.21 247	0.19 272	0.13 207	0.19 180	0.14 214	0.11 498	0.08 481	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.07 247

rvit_stereo_0081	0.16 224	0.11 227	0.24 172	0.21 301	0.12 269	0.16 103	0.17 267	0.22 107	0.33 392	0.16 210	0.18 205	0.18 252	0.14 244	0.20 204	0.16 277	0.11 498	0.08 481	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.07 247

rvit_stereo_0082	0.16 224	0.11 227	0.24 172	0.21 301	0.12 269	0.16 103	0.17 267	0.22 107	0.33 392	0.16 210	0.18 205	0.18 252	0.14 244	0.20 204	0.16 277	0.11 498	0.08 481	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.07 247

CAS++	0.16 224	0.12 289	0.27 208	0.18 108	0.12 269	0.17 142	0.15 165	0.42 432	0.24 261	0.19 256	0.18 205	0.13 150	0.10 81	0.21 229	0.12 119	0.12 538	0.10 549	0.11 501	0.08 327	0.10 437	0.09 404
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 224	0.12 289	0.26 196	0.22 373	0.14 401	0.25 379	0.23 505	0.29 246	0.21 199	0.15 181	0.13 92	0.12 129	0.13 207	0.25 305	0.13 175	0.07 130	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.08 331

MIF-Stereo (partial)	0.16 224	0.10 145	0.34 304	0.21 301	0.15 462	0.15 60	0.13 77	0.28 229	0.25 276	0.17 229	0.26 307	0.15 204	0.16 289	0.25 305	0.17 309	0.09 403	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.09 366	0.08 331

RCA-Stereo	0.16 224	0.09 89	0.25 186	0.20 244	0.10 131	0.19 205	0.17 267	0.36 360	0.35 418	0.20 263	0.25 296	0.17 238	0.17 321	0.18 150	0.14 214	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.05 35

test-3	0.16 224	0.09 89	0.31 266	0.21 301	0.11 191	0.18 170	0.16 216	0.30 266	0.27 299	0.26 332	0.16 165	0.22 313	0.12 157	0.26 324	0.18 338	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

test_1	0.16 224	0.09 89	0.31 266	0.21 301	0.11 191	0.18 170	0.16 216	0.30 266	0.27 299	0.25 319	0.16 165	0.22 313	0.12 157	0.26 324	0.18 338	0.06 49	0.04 2	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.06 147

iRaftStereo_RVC	0.16 224	0.12 289	0.26 196	0.21 301	0.11 191	0.20 247	0.17 267	0.32 290	0.23 244	0.20 263	0.25 296	0.18 252	0.12 157	0.20 204	0.15 248	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.09 432	0.08 275	0.07 247

raftrobust	0.16 224	0.13 358	0.29 240	0.22 373	0.15 462	0.19 205	0.13 77	0.32 290	0.26 288	0.26 332	0.20 232	0.19 272	0.17 321	0.21 229	0.15 248	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.07 247

test_xeample3	0.16 224	0.11 227	0.56 536	0.19 166	0.12 269	0.20 247	0.18 318	0.35 341	0.20 177	0.16 210	0.12 72	0.13 150	0.12 157	0.24 275	0.15 248	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.07 247

SMOE	0.17 245	0.11 227	0.21 131	0.20 244	0.09 60	0.26 403	0.21 450	0.30 266	0.23 244	0.21 277	0.27 316	0.21 301	0.17 321	0.18 150	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.12 540	0.07 242	0.11 487	0.07 247

NLSM1	0.17 245	0.10 145	0.17 74	0.21 301	0.18 541	0.25 379	0.17 267	0.47 484	0.40 485	0.16 210	0.21 247	0.13 150	0.15 264	0.21 229	0.18 338	0.08 299	0.09 518	0.09 362	0.08 327	0.07 191	0.06 147

xyz-stereo-finetune2	0.17 245	0.11 227	0.26 196	0.16 27	0.09 60	0.27 414	0.19 367	0.27 205	0.20 177	0.22 286	0.28 324	0.21 301	0.22 404	0.37 443	0.22 443	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.06 104	0.07 247

MM-Stereo_test3	0.17 245	0.12 289	0.29 240	0.23 432	0.14 401	0.19 205	0.22 478	0.39 391	0.36 431	0.16 210	0.24 284	0.17 238	0.12 157	0.19 180	0.14 214	0.07 130	0.07 389	0.08 266	0.06 158	0.09 366	0.06 147

MM-Stereo_test1	0.17 245	0.10 145	0.39 379	0.23 432	0.11 191	0.20 247	0.22 478	0.33 305	0.29 337	0.22 286	0.21 247	0.15 204	0.14 244	0.23 259	0.13 175	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 366	0.06 147

model_zeroshot	0.17 245	0.11 227	0.39 379	0.20 244	0.12 269	0.24 359	0.15 165	0.34 317	0.22 218	0.30 416	0.20 232	0.22 313	0.12 157	0.24 275	0.14 214	0.08 299	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.07 247

rvit_stereo_ft	0.17 245	0.14 412	0.30 251	0.25 528	0.14 401	0.17 142	0.21 450	0.28 229	0.26 288	0.16 210	0.19 215	0.20 287	0.16 289	0.22 249	0.17 309	0.11 498	0.07 389	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.07 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 245	0.13 358	0.24 172	0.19 166	0.13 350	0.24 359	0.17 267	0.30 266	0.37 442	0.43 595	0.17 184	0.13 150	0.12 157	0.19 180	0.15 248	0.08 299	0.07 389	0.09 362	0.07 242	0.09 366	0.08 331

AE-Stereo	0.17 245	0.11 227	0.31 266	0.24 488	0.14 401	0.23 336	0.18 318	0.34 317	0.29 337	0.15 181	0.25 296	0.21 301	0.13 207	0.20 204	0.14 214	0.07 130	0.08 481	0.09 362	0.10 478	0.07 191	0.06 147

rrr	0.17 245	0.11 227	0.57 539	0.19 166	0.12 269	0.20 247	0.18 318	0.35 341	0.22 218	0.15 181	0.12 72	0.14 182	0.12 157	0.28 359	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.07 247

plain	0.17 245	0.13 358	0.43 433	0.21 301	0.13 350	0.16 103	0.17 267	0.27 205	0.22 218	0.16 210	0.26 307	0.13 150	0.16 289	0.27 344	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.07 242	0.10 437	0.07 247

MSKI-zero shot	0.17 245	0.09 89	0.43 433	0.20 244	0.11 191	0.21 281	0.15 165	0.32 290	0.21 199	0.23 294	0.24 284	0.23 335	0.10 81	0.31 401	0.13 175	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

Any-RAFT	0.17 245	0.08 42	0.31 266	0.19 166	0.10 131	0.29 456	0.16 216	0.42 432	0.30 353	0.24 309	0.27 316	0.27 392	0.16 289	0.21 229	0.12 119	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

RAFT-Test	0.17 245	0.10 145	0.38 363	0.19 166	0.12 269	0.25 379	0.17 267	0.33 305	0.23 244	0.23 294	0.29 338	0.27 392	0.14 244	0.20 204	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

4D-IteraStereo	0.17 245	0.16 480	0.50 498	0.21 301	0.14 401	0.19 205	0.17 267	0.28 229	0.28 318	0.23 294	0.20 232	0.20 287	0.11 122	0.19 180	0.14 214	0.06 49	0.04 2	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.06 147

anonymousdsp2	0.17 245	0.10 145	0.28 226	0.20 244	0.11 191	0.25 379	0.17 267	0.41 418	0.31 367	0.23 294	0.23 270	0.22 313	0.15 264	0.25 305	0.15 248	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.08 275	0.07 247

knoymous	0.17 245	0.09 89	0.32 275	0.17 55	0.11 191	0.21 281	0.17 267	0.32 290	0.23 244	0.23 294	0.28 324	0.27 392	0.16 289	0.23 259	0.16 277	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.06 158	0.09 366	0.09 404

Selective-RAFT	0.17 245	0.12 289	0.30 251	0.24 488	0.10 131	0.29 456	0.15 165	0.32 290	0.31 367	0.17 229	0.17 184	0.21 301	0.18 351	0.28 359	0.17 309	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.08 275	0.06 147

AnonymousM	0.17 245	0.19 531	0.24 172	0.18 108	0.10 131	0.18 170	0.17 267	0.30 266	0.23 244	0.26 332	0.20 232	0.18 252	0.14 244	0.19 180	0.14 214	0.09 403	0.06 250	0.38 681	0.15 612	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 245	0.12 289	0.41 410	0.23 432	0.10 131	0.20 247	0.24 527	0.33 305	0.23 244	0.23 294	0.28 324	0.29 419	0.15 264	0.17 122	0.15 248	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 245	0.11 227	0.40 387	0.23 432	0.13 350	0.22 313	0.23 505	0.34 317	0.26 288	0.20 263	0.24 284	0.22 313	0.14 244	0.16 104	0.20 395	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.08 331

s12784h	0.17 245	0.09 89	0.26 196	0.18 108	0.07 3	0.32 505	0.19 367	0.37 371	0.32 378	0.23 294	0.25 296	0.18 252	0.17 321	0.25 305	0.16 277	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 245	0.14 412	0.32 275	0.20 244	0.09 60	0.19 205	0.17 267	0.32 290	0.30 353	0.25 319	0.33 402	0.20 287	0.17 321	0.19 180	0.15 248	0.06 49	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 245	0.10 145	0.40 387	0.20 244	0.11 191	0.20 247	0.15 165	0.36 360	0.30 353	0.23 294	0.21 247	0.26 382	0.15 264	0.20 204	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 245	0.10 145	0.37 344	0.20 244	0.12 269	0.19 205	0.15 165	0.32 290	0.28 318	0.23 294	0.23 270	0.27 392	0.15 264	0.20 204	0.13 175	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.06 104	0.06 147

S0	0.18 270	0.13 358	0.21 131	0.23 432	0.11 191	0.33 516	0.26 558	0.27 205	0.21 199	0.21 277	0.26 307	0.20 287	0.16 289	0.19 180	0.17 309	0.12 538	0.11 574	0.14 589	0.14 602	0.10 437	0.07 247

ManiGeoR	0.18 270	0.15 451	0.55 529	0.15 6	0.11 191	0.21 281	0.14 111	0.39 391	0.27 299	0.19 256	0.24 284	0.18 252	0.15 264	0.35 431	0.19 372	0.08 299	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.08 331

HLf10	0.18 270	0.15 451	0.55 529	0.15 6	0.11 191	0.21 281	0.14 111	0.39 391	0.27 299	0.19 256	0.24 284	0.18 252	0.15 264	0.35 431	0.19 372	0.08 299	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.08 331

TestStereo_HL2	0.18 270	0.14 412	0.34 304	0.17 55	0.11 191	0.20 247	0.15 165	0.33 305	0.29 337	0.22 286	0.29 338	0.19 272	0.17 321	0.39 454	0.18 338	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 275	0.08 331

GGDA	0.18 270	0.14 412	0.33 292	0.17 55	0.10 131	0.20 247	0.16 216	0.33 305	0.31 367	0.22 286	0.28 324	0.19 272	0.16 289	0.38 449	0.17 309	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.08 275	0.08 331

TestStereo-Hl	0.18 270	0.11 227	0.31 266	0.17 55	0.10 131	0.22 313	0.16 216	0.36 360	0.29 337	0.23 294	0.26 307	0.22 313	0.19 367	0.38 449	0.17 309	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.06 158	0.07 191	0.07 247

Lsterematch	0.18 270	0.13 358	0.33 292	0.19 166	0.10 131	0.23 336	0.17 267	0.25 167	0.32 378	0.28 355	0.37 442	0.24 350	0.21 387	0.23 259	0.22 443	0.08 299	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 275	0.07 247

WQFJA1	0.18 270	0.10 145	0.16 51	0.22 373	0.18 541	0.25 379	0.19 367	0.51 535	0.51 594	0.15 181	0.17 184	0.15 204	0.16 289	0.20 204	0.20 395	0.07 130	0.09 518	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

WQFJX1	0.18 270	0.10 145	0.16 51	0.23 432	0.17 519	0.24 359	0.19 367	0.58 620	0.52 603	0.16 210	0.16 165	0.14 182	0.15 264	0.26 324	0.17 309	0.08 299	0.09 518	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.06 147

WQFJX	0.18 270	0.10 145	0.17 74	0.22 373	0.18 541	0.25 379	0.18 318	0.53 566	0.45 540	0.17 229	0.16 165	0.14 182	0.16 289	0.23 259	0.18 338	0.07 130	0.08 481	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.07 247

NLMM	0.18 270	0.10 145	0.16 51	0.22 373	0.18 541	0.25 379	0.19 367	0.51 535	0.51 594	0.15 181	0.17 184	0.15 204	0.16 289	0.20 204	0.20 395	0.07 130	0.09 518	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IGEV-FE	0.18 270	0.10 145	0.65 576	0.20 244	0.12 269	0.19 205	0.15 165	0.34 317	0.19 147	0.28 355	0.22 261	0.27 392	0.13 207	0.23 259	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

H2IRNET	0.18 270	0.13 358	0.35 315	0.21 301	0.12 269	0.20 247	0.15 165	0.27 205	0.30 353	0.17 229	0.31 369	0.25 360	0.20 378	0.24 275	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.09 362	0.10 478	0.09 366	0.06 147

ACVNet-DCA	0.18 270	0.14 412	0.38 363	0.23 432	0.11 191	0.31 492	0.19 367	0.41 418	0.27 299	0.17 229	0.19 215	0.13 150	0.18 351	0.28 359	0.11 48	0.08 299	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 366	0.09 404

cc1	0.18 270	0.14 412	0.38 363	0.23 432	0.11 191	0.31 492	0.19 367	0.35 341	0.47 563	0.17 229	0.19 215	0.13 150	0.18 351	0.28 359	0.11 48	0.08 299	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 275	0.08 331

11t1	0.18 270	0.10 145	0.30 251	0.20 244	0.11 191	0.27 414	0.17 267	0.35 341	0.23 244	0.25 319	0.23 270	0.23 335	0.23 418	0.25 305	0.18 338	0.09 403	0.07 389	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.09 404

tt1	0.18 270	0.14 412	0.35 315	0.23 432	0.11 191	0.30 476	0.19 367	0.35 341	0.44 528	0.17 229	0.19 215	0.13 150	0.16 289	0.27 344	0.11 48	0.08 299	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.08 275	0.08 331

IGEV_Zeroshot_test	0.18 270	0.10 145	0.65 576	0.20 244	0.12 269	0.19 205	0.15 165	0.34 317	0.19 147	0.28 355	0.22 261	0.27 392	0.13 207	0.23 259	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.06 147

MIM_Stereo	0.18 270	0.12 289	0.38 363	0.20 244	0.11 191	0.17 142	0.14 111	0.35 341	0.25 276	0.27 342	0.35 423	0.23 335	0.13 207	0.27 344	0.16 277	0.06 49	0.07 389	0.08 266	0.08 327	0.08 275	0.06 147

HH	0.18 270	0.12 289	0.55 529	0.22 373	0.12 269	0.18 170	0.18 318	0.34 317	0.19 147	0.20 263	0.24 284	0.34 472	0.18 351	0.29 378	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

HanStereo	0.18 270	0.12 289	0.55 529	0.22 373	0.12 269	0.18 170	0.18 318	0.34 317	0.19 147	0.20 263	0.24 284	0.34 472	0.18 351	0.29 378	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.07 242	0.07 191	0.06 147

LL-Strereo2	0.18 270	0.18 515	0.39 379	0.22 373	0.12 269	0.24 359	0.13 77	0.31 278	0.23 244	0.24 309	0.20 232	0.24 350	0.12 157	0.26 324	0.15 248	0.06 49	0.06 250	0.12 540	0.09 432	0.08 275	0.07 247

riskmin	0.18 270	0.09 89	0.34 304	0.18 108	0.12 269	0.24 359	0.16 216	0.34 317	0.28 318	0.21 277	0.23 270	0.33 463	0.24 436	0.23 259	0.17 309	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.06 158	0.10 437	0.10 464

test_4	0.18 270	0.12 289	0.34 304	0.23 432	0.12 269	0.18 170	0.22 478	0.26 189	0.24 261	0.24 309	0.47 560	0.22 313	0.13 207	0.24 275	0.16 277	0.06 49	0.05 39	0.09 362	0.09 432	0.07 191	0.05 35

GMOStereo	0.18 270	0.14 412	0.30 251	0.22 373	0.12 269	0.20 247	0.27 565	0.26 189	0.28 318	0.31 434	0.32 379	0.26 382	0.17 321	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.07 389	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.05 35

error version	0.18 270	0.14 412	0.30 251	0.22 373	0.12 269	0.20 247	0.27 565	0.26 189	0.28 318	0.31 434	0.32 379	0.26 382	0.17 321	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.07 389	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.05 35

test-v	0.18 270	0.14 412	0.30 251	0.22 373	0.12 269	0.20 247	0.27 565	0.26 189	0.28 318	0.31 434	0.32 379	0.26 382	0.17 321	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.07 389	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.05 35

test_3	0.18 270	0.11 227	0.32 275	0.24 488	0.11 191	0.22 313	0.25 544	0.31 278	0.31 367	0.25 319	0.18 205	0.23 335	0.13 207	0.25 305	0.19 372	0.06 49	0.05 39	0.09 362	0.10 478	0.07 191	0.06 147

Patchmatch Stereo++	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.14 111	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.29 338	0.25 360	0.17 321	0.26 324	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331
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
NRIStereo	0.18 270	0.11 227	0.35 315	0.23 432	0.11 191	0.24 359	0.20 419	0.29 246	0.26 288	0.26 332	0.25 296	0.25 360	0.18 351	0.34 422	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.09 362	0.07 242	0.09 366	0.08 331

PSM-adaLoss	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.16 216	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.29 338	0.25 360	0.18 351	0.24 275	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

ROB_FTStereo_v2	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.16 216	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.29 338	0.25 360	0.17 321	0.24 275	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

ROB_FTStereo	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.14 111	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.28 324	0.25 360	0.17 321	0.24 275	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

HUI-Stereo	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.14 111	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.28 324	0.25 360	0.17 321	0.22 249	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

DeepStereo_RVC	0.18 270	0.11 227	0.40 387	0.21 301	0.11 191	0.19 205	0.16 216	0.28 229	0.22 218	0.27 342	0.27 316	0.23 335	0.28 504	0.24 275	0.18 338	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.07 242	0.09 366	0.10 464

iGMRVC	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.15 165	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.29 338	0.25 360	0.17 321	0.27 344	0.17 309	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

iRAFT	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.14 111	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.29 338	0.25 360	0.17 321	0.26 324	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

CRE-IMP	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.11 191	0.24 359	0.17 267	0.29 246	0.21 199	0.27 342	0.26 307	0.24 350	0.17 321	0.23 259	0.18 338	0.08 299	0.05 39	0.10 442	0.07 242	0.10 437	0.10 464

test-2	0.18 270	0.14 412	0.30 251	0.22 373	0.12 269	0.20 247	0.27 565	0.26 189	0.28 318	0.31 434	0.32 379	0.26 382	0.17 321	0.15 74	0.12 119	0.07 130	0.07 389	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 270	0.12 289	0.37 344	0.22 373	0.10 131	0.18 170	0.15 165	0.29 246	0.22 218	0.28 355	0.29 338	0.25 360	0.18 351	0.25 305	0.16 277	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

rafts_anoy	0.18 270	0.15 451	0.35 315	0.22 373	0.14 401	0.19 205	0.17 267	0.32 290	0.30 353	0.23 294	0.25 296	0.20 287	0.16 289	0.22 249	0.19 372	0.08 299	0.07 389	0.10 442	0.12 559	0.09 366	0.08 331

raft+_RVC	0.18 270	0.14 412	0.32 275	0.21 301	0.15 462	0.21 281	0.16 216	0.38 379	0.34 402	0.21 277	0.28 324	0.20 287	0.15 264	0.24 275	0.19 372	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.08 331

RALCasStereoNet	0.18 270	0.15 451	0.33 292	0.21 301	0.14 401	0.21 281	0.18 318	0.31 278	0.25 276	0.21 277	0.29 338	0.22 313	0.15 264	0.27 344	0.17 309	0.08 299	0.10 549	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.09 404

sCroCo_RVC	0.18 270	0.14 412	0.49 487	0.27 590	0.18 541	0.22 313	0.17 267	0.27 205	0.23 244	0.14 161	0.22 261	0.17 238	0.14 244	0.21 229	0.15 248	0.10 457	0.11 574	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.09 404

DCANet	0.18 270	0.13 358	0.40 387	0.19 166	0.09 60	0.19 205	0.18 318	0.34 317	0.39 467	0.29 384	0.31 369	0.18 252	0.23 418	0.20 204	0.19 372	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

AFF-stereo	0.18 270	0.15 451	0.32 275	0.21 301	0.10 131	0.18 170	0.18 318	0.33 305	0.27 299	0.25 319	0.37 442	0.25 360	0.17 321	0.24 275	0.15 248	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 270	0.12 289	0.33 292	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.12 37	0.42 432	0.25 276	0.27 342	0.32 379	0.21 301	0.17 321	0.25 305	0.20 395	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.07 191	0.08 331
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	0.18 270	0.09 89	0.32 275	0.22 373	0.12 269	0.22 313	0.19 367	0.42 432	0.19 147	0.31 434	0.45 543	0.20 287	0.14 244	0.18 150	0.15 248	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

RAFT-Stereo	0.18 270	0.09 89	0.32 275	0.22 373	0.12 269	0.22 313	0.19 367	0.42 432	0.19 147	0.31 434	0.45 543	0.20 287	0.14 244	0.18 150	0.15 248	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 319	0.12 289	0.22 148	0.22 373	0.13 350	0.31 492	0.22 478	0.30 266	0.27 299	0.25 319	0.31 369	0.20 287	0.20 378	0.18 150	0.17 309	0.12 538	0.09 518	0.15 605	0.16 624	0.11 487	0.12 527

HLF11	0.19 319	0.14 412	0.54 522	0.15 6	0.12 269	0.21 281	0.12 37	0.37 371	0.24 261	0.20 263	0.29 338	0.18 252	0.18 351	0.37 443	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.08 275	0.09 404

HLf8	0.19 319	0.16 480	0.55 529	0.15 6	0.12 269	0.24 359	0.14 111	0.40 404	0.31 367	0.20 263	0.26 307	0.18 252	0.15 264	0.35 431	0.17 309	0.10 457	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.09 404

TestStereo_HLe17	0.19 319	0.17 500	0.64 574	0.16 27	0.11 191	0.21 281	0.17 267	0.40 404	0.30 353	0.19 256	0.25 296	0.17 238	0.15 264	0.38 449	0.17 309	0.08 299	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.07 247

NLMM1	0.19 319	0.12 289	0.16 51	0.23 432	0.18 541	0.24 359	0.20 419	0.59 626	0.65 644	0.18 248	0.17 184	0.13 150	0.14 244	0.25 305	0.18 338	0.08 299	0.09 518	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

NLCSM	0.19 319	0.12 289	0.18 89	0.24 488	0.19 568	0.24 359	0.21 450	0.42 432	0.40 485	0.19 256	0.18 205	0.14 182	0.16 289	0.47 484	0.19 372	0.08 299	0.09 518	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.07 247

AIO-test1	0.19 319	0.14 412	0.41 410	0.27 590	0.15 462	0.21 281	0.16 216	0.39 391	0.36 431	0.17 229	0.26 307	0.18 252	0.13 207	0.28 359	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.10 442	0.11 520	0.06 104	0.09 404

rvit_0105_6	0.19 319	0.14 412	0.34 304	0.23 432	0.14 401	0.18 170	0.20 419	0.29 246	0.37 442	0.18 248	0.22 261	0.23 335	0.17 321	0.26 324	0.17 309	0.15 599	0.13 606	0.13 562	0.11 520	0.11 487	0.08 331

1test111	0.19 319	0.14 412	0.38 363	0.23 432	0.11 191	0.31 492	0.19 367	0.41 418	0.27 299	0.17 229	0.19 215	0.13 150	0.18 351	0.34 422	0.22 443	0.08 299	0.05 39	0.08 266	0.06 158	0.09 366	0.09 404

DCANet-4	0.19 319	0.10 145	0.52 515	0.19 166	0.09 60	0.19 205	0.18 318	0.36 360	0.39 467	0.29 384	0.30 354	0.17 238	0.22 404	0.20 204	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

fff	0.19 319	0.13 358	0.40 387	0.18 108	0.09 60	0.19 205	0.18 318	0.35 341	0.43 513	0.29 384	0.30 354	0.18 252	0.28 504	0.20 204	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

ADStereo(finetuned)	0.19 319	0.13 358	0.49 487	0.19 166	0.09 60	0.19 205	0.18 318	0.34 317	0.39 467	0.29 384	0.31 369	0.18 252	0.31 550	0.21 229	0.19 372	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.06 104	0.07 247

x	0.19 319	0.11 227	0.29 240	0.20 244	0.11 191	0.26 403	0.18 318	0.41 418	0.29 337	0.25 319	0.29 338	0.28 408	0.24 436	0.26 324	0.23 464	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.09 366	0.08 331

DisPM	0.19 319	0.10 145	0.35 315	0.23 432	0.13 350	0.18 170	0.20 419	0.29 246	0.29 337	0.33 469	0.34 412	0.23 335	0.16 289	0.33 415	0.16 277	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.07 191	0.11 502

iRaft-Stereo_20w	0.19 319	0.10 145	0.46 463	0.19 166	0.13 350	0.25 379	0.19 367	0.52 554	0.19 147	0.29 384	0.21 247	0.22 313	0.20 378	0.28 359	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.08 275	0.08 331

TRStereo	0.19 319	0.17 500	0.47 471	0.23 432	0.19 568	0.19 205	0.16 216	0.52 554	0.28 318	0.20 263	0.19 215	0.21 301	0.13 207	0.24 275	0.13 175	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.11 520	0.06 104	0.06 147

Pruner-Stereo	0.19 319	0.11 227	0.34 304	0.29 614	0.12 269	0.19 205	0.17 267	0.31 278	0.29 337	0.33 469	0.32 379	0.25 360	0.15 264	0.24 275	0.21 422	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.09 404

RALAANet	0.19 319	0.18 515	0.37 344	0.23 432	0.14 401	0.23 336	0.13 77	0.37 371	0.29 337	0.28 355	0.26 307	0.25 360	0.15 264	0.26 324	0.18 338	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.06 147

csc	0.19 319	0.13 358	0.40 387	0.18 108	0.09 60	0.19 205	0.18 318	0.35 341	0.43 513	0.29 384	0.30 354	0.18 252	0.28 504	0.20 204	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

cscssc	0.19 319	0.13 358	0.40 387	0.18 108	0.09 60	0.19 205	0.18 318	0.35 341	0.43 513	0.29 384	0.30 354	0.18 252	0.28 504	0.20 204	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.05 73	0.05 7	0.07 247

GMStereo	0.19 319	0.25 591	0.40 387	0.21 301	0.12 269	0.22 313	0.19 367	0.29 246	0.40 485	0.25 319	0.23 270	0.16 226	0.15 264	0.25 305	0.19 372	0.09 403	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.10 437	0.08 331
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 340	0.14 412	0.31 266	0.22 373	0.12 269	0.26 403	0.16 216	0.31 278	0.27 299	0.32 456	0.58 612	0.23 335	0.15 264	0.23 259	0.17 309	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.07 242	0.08 275	0.06 147

fast-iter	0.20 340	0.13 358	0.33 292	0.18 108	0.15 462	0.17 142	0.16 216	0.34 317	0.21 199	0.37 530	0.39 471	0.36 491	0.24 436	0.29 378	0.21 422	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 432	0.09 366	0.07 247

CoSv	0.20 340	0.13 358	0.33 292	0.18 108	0.15 462	0.17 142	0.16 216	0.34 317	0.21 199	0.37 530	0.39 471	0.36 491	0.24 436	0.29 378	0.21 422	0.06 49	0.05 39	0.08 266	0.09 432	0.09 366	0.07 247

AIO-test2	0.20 340	0.20 544	0.36 335	0.26 562	0.15 462	0.22 313	0.16 216	0.42 432	0.42 505	0.16 210	0.29 338	0.15 204	0.11 122	0.26 324	0.13 175	0.18 639	0.06 250	0.10 442	0.11 520	0.07 191	0.07 247

rvit_0105_4	0.20 340	0.15 451	0.38 363	0.23 432	0.14 401	0.20 247	0.22 478	0.33 305	0.39 467	0.19 256	0.24 284	0.25 360	0.19 367	0.27 344	0.17 309	0.16 615	0.13 606	0.13 562	0.11 520	0.11 487	0.08 331

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 340	0.72 693	0.70 594	0.17 55	0.08 29	0.15 60	0.15 165	0.18 41	0.16 77	0.13 130	0.12 72	0.09 30	0.08 15	0.16 104	0.13 175	0.35 683	0.04 2	0.08 266	0.07 242	0.11 487	0.23 657

test_sample1	0.20 340	0.10 145	0.28 226	0.19 166	0.12 269	0.28 434	0.19 367	0.41 418	0.25 276	0.26 332	0.31 369	0.29 419	0.26 468	0.44 474	0.21 422	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.09 366	0.09 404

MyStereo06	0.20 340	0.12 289	0.57 539	0.21 301	0.14 401	0.25 379	0.23 505	0.40 404	0.21 199	0.30 416	0.24 284	0.31 445	0.18 351	0.22 249	0.18 338	0.07 130	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.08 331

xx1	0.20 340	0.14 412	0.38 363	0.23 432	0.11 191	0.31 492	0.19 367	0.35 341	0.47 563	0.17 229	0.19 215	0.28 408	0.24 436	0.28 359	0.11 48	0.08 299	0.05 39	0.10 442	0.09 432	0.09 366	0.09 404

GCAPDPT-zeroshot	0.20 340	0.08 42	1.14 672	0.29 614	0.43 677	0.16 103	0.15 165	0.27 205	0.25 276	0.14 161	0.17 184	0.15 204	0.11 122	0.20 204	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

DCRE	0.20 340	0.13 358	0.40 387	0.21 301	0.15 462	0.20 247	0.19 367	0.30 266	0.27 299	0.22 286	0.80 659	0.23 335	0.16 289	0.23 259	0.15 248	0.07 130	0.07 389	0.07 165	0.08 327	0.07 191	0.06 147

qqq	0.20 340	0.12 289	0.31 266	0.20 244	0.11 191	0.23 336	0.19 367	0.41 418	0.27 299	0.24 309	0.28 324	0.28 408	0.24 436	0.34 422	0.22 443	0.08 299	0.07 389	0.10 442	0.09 432	0.09 366	0.09 404

PFNet+	0.20 340	0.10 145	0.37 344	0.21 301	0.12 269	0.17 142	0.19 367	0.29 246	0.34 402	0.33 469	0.32 379	0.24 350	0.16 289	0.32 408	0.17 309	0.10 457	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.08 275	0.12 527

NF-Stereo	0.20 340	0.10 145	0.35 315	0.24 488	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.38 379	0.32 378	0.28 355	0.30 354	0.22 313	0.16 289	0.51 501	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.13 547

OCTAStereo	0.20 340	0.10 145	0.35 315	0.24 488	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.38 379	0.32 378	0.28 355	0.30 354	0.22 313	0.16 289	0.51 501	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.13 547

RE-Stereo	0.20 340	0.10 145	0.35 315	0.24 488	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.38 379	0.32 378	0.28 355	0.30 354	0.22 313	0.16 289	0.51 501	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.13 547

TVStereo	0.20 340	0.10 145	0.35 315	0.24 488	0.12 269	0.21 281	0.18 318	0.38 379	0.32 378	0.28 355	0.30 354	0.22 313	0.16 289	0.51 501	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.13 547

sAnonymous2	0.20 340	0.21 559	0.58 544	0.24 488	0.17 519	0.22 313	0.19 367	0.34 317	0.28 318	0.17 229	0.19 215	0.17 238	0.16 289	0.17 122	0.14 214	0.10 457	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.23 645	0.17 603

CroCo_RVC	0.20 340	0.21 559	0.58 544	0.24 488	0.17 519	0.22 313	0.19 367	0.34 317	0.28 318	0.17 229	0.19 215	0.17 238	0.16 289	0.17 122	0.14 214	0.10 457	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.23 645	0.17 603

111	0.20 340	0.17 500	0.40 387	0.18 108	0.09 60	0.24 359	0.17 267	0.41 418	0.45 540	0.23 294	0.29 338	0.29 419	0.21 387	0.24 275	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 331

HITNet	0.20 340	0.17 500	0.43 433	0.19 166	0.08 29	0.27 414	0.14 111	0.42 432	0.30 353	0.29 384	0.32 379	0.27 392	0.21 387	0.28 359	0.25 486	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.06 147
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
SME	0.21 361	0.20 544	0.29 240	0.23 432	0.11 191	0.36 550	0.17 267	0.37 371	0.29 337	0.24 309	0.28 324	0.19 272	0.21 387	0.53 514	0.21 422	0.10 457	0.08 481	0.10 442	0.10 478	0.11 487	0.08 331

TestStereo_HL3	0.21 361	0.13 358	0.77 606	0.17 55	0.11 191	0.23 336	0.16 216	0.34 317	0.20 177	0.27 342	0.38 457	0.23 335	0.19 367	0.41 464	0.14 214	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.07 191	0.08 331

DNS	0.21 361	0.09 89	0.27 208	0.24 488	0.11 191	0.29 456	0.16 216	0.27 205	0.16 77	1.35 701	0.18 205	0.17 238	0.12 157	0.14 34	0.14 214	0.09 403	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.08 275	0.12 527

IGEV_i1	0.21 361	0.11 227	0.43 433	0.22 373	0.11 191	0.31 492	0.19 367	0.43 446	0.30 353	0.29 384	0.30 354	0.31 445	0.20 378	0.33 415	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 275	0.08 331

Selective-IGEV-i1	0.21 361	0.10 145	0.31 266	0.23 432	0.13 350	0.31 492	0.22 478	0.46 475	0.42 505	0.27 342	0.32 379	0.33 463	0.17 321	0.25 305	0.19 372	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.08 275	0.09 404

Hybrid-DGEV-2	0.21 361	0.15 451	0.34 304	0.24 488	0.13 350	0.28 434	0.14 111	0.48 497	0.44 528	0.27 342	0.24 284	0.25 360	0.25 458	0.28 359	0.19 372	0.07 130	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FACV-RUCA	0.21 361	0.15 451	0.32 275	0.23 432	0.23 624	0.26 403	0.19 367	0.39 391	0.34 402	0.25 319	0.32 379	0.21 301	0.24 436	0.24 275	0.19 372	0.10 457	0.07 389	0.15 605	0.08 327	0.16 584	0.13 547

IGEV-RUCA	0.21 361	0.08 42	0.23 162	0.19 166	0.19 568	0.28 434	0.24 527	0.23 130	0.21 199	0.20 263	0.23 270	0.28 408	0.49 639	0.26 324	0.18 338	0.09 403	0.08 481	0.18 632	0.13 587	0.17 601	0.17 603

rvit_0105_5	0.21 361	0.15 451	0.38 363	0.23 432	0.13 350	0.22 313	0.24 527	0.36 360	0.39 467	0.21 277	0.23 270	0.26 382	0.19 367	0.26 324	0.19 372	0.15 599	0.13 606	0.12 540	0.12 559	0.10 437	0.09 404

GCAP-BAT	0.21 361	0.08 42	1.22 677	0.29 614	0.43 677	0.16 103	0.15 165	0.27 205	0.25 276	0.14 161	0.17 184	0.15 204	0.11 122	0.20 204	0.12 119	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.06 104	0.06 147

test_sample2	0.21 361	0.10 145	0.28 226	0.19 166	0.11 191	0.27 414	0.21 450	0.43 446	0.29 337	0.26 332	0.31 369	0.30 436	0.24 436	0.45 477	0.18 338	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.09 366	0.09 404

mmm	0.21 361	0.12 289	0.31 266	0.22 373	0.12 269	0.28 434	0.21 450	0.41 418	0.27 299	0.29 384	0.38 457	0.29 419	0.24 436	0.29 378	0.22 443	0.09 403	0.07 389	0.11 501	0.09 432	0.10 437	0.09 404

CASS	0.21 361	0.15 451	0.32 275	0.26 562	0.11 191	0.28 434	0.19 367	0.39 391	0.30 353	0.32 456	0.34 412	0.25 360	0.24 436	0.25 305	0.20 395	0.13 559	0.08 481	0.11 501	0.09 432	0.11 487	0.11 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 361	0.16 480	0.32 275	0.26 562	0.13 350	0.26 403	0.27 565	0.40 404	0.36 431	0.29 384	0.39 471	0.22 313	0.21 387	0.33 415	0.17 309	0.07 130	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.07 247

RAFT_CTSACE	0.21 361	0.16 480	0.41 410	0.25 528	0.15 462	0.22 313	0.24 527	0.32 290	0.28 318	0.33 469	0.51 578	0.29 419	0.17 321	0.32 408	0.13 175	0.06 49	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.06 147

RAFT+CT+SA	0.21 361	0.18 515	0.33 292	0.25 528	0.18 541	0.23 336	0.29 588	0.40 404	0.36 431	0.24 309	0.38 457	0.18 252	0.16 289	0.32 408	0.16 277	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.12 559	0.09 366	0.09 404

SA-5K	0.21 361	0.16 480	0.32 275	0.26 562	0.13 350	0.26 403	0.27 565	0.40 404	0.36 431	0.29 384	0.39 471	0.22 313	0.21 387	0.33 415	0.17 309	0.07 130	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.07 247

CIPLG	0.21 361	0.21 559	0.55 529	0.23 432	0.15 462	0.25 379	0.20 419	0.35 341	0.29 337	0.31 434	0.33 402	0.22 313	0.15 264	0.26 324	0.20 395	0.08 299	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.08 275	0.08 331

IPLG	0.21 361	0.15 451	0.53 519	0.21 301	0.12 269	0.28 434	0.17 267	0.42 432	0.30 353	0.33 469	0.32 379	0.15 204	0.17 321	0.50 496	0.21 422	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR_C	0.21 361	0.22 573	0.60 552	0.23 432	0.15 462	0.24 359	0.20 419	0.35 341	0.29 337	0.31 434	0.32 379	0.22 313	0.15 264	0.25 305	0.20 395	0.08 299	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.08 275	0.08 331

MIPNet	0.21 361	0.15 451	0.52 515	0.21 301	0.12 269	0.27 414	0.20 419	0.45 464	0.37 442	0.30 416	0.23 270	0.19 272	0.24 436	0.27 344	0.19 372	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IPLGR	0.21 361	0.13 358	0.61 555	0.21 301	0.11 191	0.25 379	0.18 318	0.41 418	0.37 442	0.28 355	0.27 316	0.21 301	0.19 367	0.37 443	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ACRE	0.21 361	0.20 544	0.62 563	0.23 432	0.15 462	0.24 359	0.20 419	0.35 341	0.28 318	0.31 434	0.32 379	0.22 313	0.15 264	0.25 305	0.20 395	0.08 299	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.08 275	0.08 331

GANet-ADL	0.21 361	0.12 289	0.45 455	0.23 432	0.14 401	0.29 456	0.19 367	0.46 475	0.35 418	0.25 319	0.32 379	0.32 455	0.19 367	0.24 275	0.20 395	0.10 457	0.07 389	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.10 464

LCNet	0.21 361	0.11 227	0.29 240	0.25 528	0.12 269	0.23 336	0.19 367	0.34 317	0.26 288	0.28 355	0.35 423	0.26 382	0.30 533	0.35 431	0.17 309	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.10 478	0.13 544	0.22 650

PSM-softLoss	0.21 361	0.10 145	0.39 379	0.24 488	0.12 269	0.20 247	0.18 318	0.38 379	0.26 288	0.29 384	0.32 379	0.24 350	0.16 289	0.52 507	0.20 395	0.09 403	0.06 250	0.10 442	0.09 432	0.08 275	0.12 527

KMStereo	0.21 361	0.10 145	0.39 379	0.24 488	0.12 269	0.20 247	0.18 318	0.38 379	0.26 288	0.29 384	0.32 379	0.24 350	0.16 289	0.52 507	0.20 395	0.09 403	0.06 250	0.10 442	0.09 432	0.08 275	0.12 527

SST-Stereo	0.21 361	0.10 145	0.37 344	0.24 488	0.13 350	0.19 205	0.17 267	0.31 278	0.24 261	0.34 489	0.33 402	0.29 419	0.25 458	0.56 534	0.17 309	0.08 299	0.05 39	0.10 442	0.08 327	0.09 366	0.07 247

RAFT_R40	0.21 361	0.10 145	0.37 344	0.24 488	0.13 350	0.18 170	0.18 318	0.31 278	0.29 337	0.33 469	0.33 402	0.30 436	0.24 436	0.55 523	0.18 338	0.08 299	0.05 39	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.07 247

RAFT-345	0.21 361	0.10 145	0.46 463	0.22 373	0.11 191	0.20 247	0.16 216	0.26 189	0.25 276	0.27 342	0.66 638	0.21 301	0.16 289	0.55 523	0.21 422	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

RAFT	0.21 361	0.17 500	0.32 275	0.24 488	0.12 269	0.25 379	0.27 565	0.35 341	0.28 318	0.33 469	0.33 402	0.38 505	0.22 404	0.29 378	0.17 309	0.08 299	0.08 481	0.11 501	0.10 478	0.10 437	0.06 147

GMM-Stereo	0.21 361	0.10 145	0.43 433	0.23 432	0.13 350	0.24 359	0.25 544	0.37 371	0.27 299	0.30 416	0.45 543	0.27 392	0.21 387	0.31 401	0.17 309	0.07 130	0.05 39	0.10 442	0.09 432	0.08 275	0.19 623

Prome-Stereo	0.21 361	0.10 145	0.30 251	0.24 488	0.12 269	0.23 336	0.23 505	0.36 360	0.25 276	0.33 469	0.59 615	0.24 350	0.28 504	0.29 378	0.16 277	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.20 635

TestStereo	0.21 361	0.19 531	0.40 387	0.25 528	0.10 131	0.22 313	0.21 450	0.31 278	0.31 367	0.23 294	0.34 412	0.22 313	0.18 351	0.62 570	0.18 338	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.07 242	0.11 487	0.06 147

XX-Stereo	0.21 361	0.10 145	0.83 627	0.26 562	0.17 519	0.23 336	0.13 77	0.40 404	0.18 128	0.20 263	0.41 490	0.31 445	0.10 81	0.32 408	0.12 119	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 361	0.10 145	0.33 292	0.21 301	0.12 269	0.30 476	0.46 667	0.46 475	0.20 177	0.25 319	0.50 572	0.17 238	0.16 289	0.24 275	0.23 464	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.10 478	0.06 104	0.07 247

FENet	0.21 361	0.11 227	0.45 455	0.21 301	0.12 269	0.26 403	0.17 267	0.41 418	0.35 418	0.30 416	0.31 369	0.29 419	0.23 418	0.26 324	0.23 464	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.09 404

MyStereo8	0.22 398	0.15 451	0.63 566	0.21 301	0.17 519	0.31 492	0.16 216	0.36 360	0.32 378	0.28 355	0.36 433	0.25 360	0.18 351	0.25 305	0.28 511	0.08 299	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.10 437	0.12 527

ffm	0.22 398	0.12 289	0.42 420	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.20 419	0.35 341	0.44 528	0.30 416	0.42 507	0.34 472	0.23 418	0.27 344	0.11 48	0.08 299	0.05 39	0.11 501	0.10 478	0.08 275	0.08 331

StereoVision	0.22 398	0.18 515	0.37 344	0.27 590	0.17 519	0.23 336	0.22 478	0.38 379	0.31 367	0.20 263	0.51 578	0.22 313	0.16 289	0.28 359	0.18 338	0.11 498	0.12 594	0.13 562	0.13 587	0.10 437	0.07 247

raft_robust	0.22 398	0.17 500	0.30 251	0.22 373	0.12 269	0.23 336	0.22 478	0.49 507	0.48 573	0.32 456	0.32 379	0.26 382	0.23 418	0.53 514	0.15 248	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.10 478	0.08 275	0.06 147

Sa-1000	0.22 398	0.15 451	0.35 315	0.23 432	0.13 350	0.28 434	0.23 505	0.47 484	0.39 467	0.30 416	0.50 572	0.26 382	0.19 367	0.33 415	0.16 277	0.07 130	0.06 250	0.10 442	0.11 520	0.08 275	0.06 147

SA	0.22 398	0.16 480	0.36 335	0.23 432	0.13 350	0.24 359	0.23 505	0.45 464	0.40 485	0.27 342	0.44 531	0.23 335	0.23 418	0.33 415	0.17 309	0.07 130	0.06 250	0.10 442	0.11 520	0.08 275	0.06 147

dd	0.22 398	0.26 602	0.40 387	0.22 373	0.12 269	0.25 379	0.21 450	0.32 290	0.44 528	0.29 384	0.28 324	0.25 360	0.16 289	0.30 394	0.25 486	0.12 538	0.07 389	0.10 442	0.08 327	0.11 487	0.09 404

GwcNet-ADL	0.22 398	0.14 412	0.58 544	0.24 488	0.13 350	0.22 313	0.23 505	0.49 507	0.40 485	0.27 342	0.29 338	0.30 436	0.20 378	0.26 324	0.23 464	0.09 403	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.09 366	0.09 404

HHNet	0.22 398	0.12 289	0.52 515	0.18 108	0.18 541	0.20 247	0.20 419	0.34 317	0.31 367	0.32 456	0.59 615	0.20 287	0.21 387	0.24 275	0.31 539	0.08 299	0.05 39	0.09 362	0.07 242	0.08 275	0.11 502

KYRaft	0.22 398	0.10 145	0.30 251	0.23 432	0.12 269	0.23 336	0.23 505	0.35 341	0.24 261	0.35 506	0.54 596	0.34 472	0.26 468	0.29 378	0.15 248	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.10 478	0.08 275	0.31 675

IRAFT_RVC	0.22 398	0.12 289	0.39 379	0.26 562	0.11 191	0.18 170	0.24 527	0.40 404	0.37 442	0.31 434	0.30 354	0.29 419	0.24 436	0.55 523	0.22 443	0.08 299	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.08 275	0.07 247

GES	0.22 398	0.12 289	0.42 420	0.20 244	0.14 401	0.27 414	0.19 367	0.49 507	0.33 392	0.30 416	0.36 433	0.25 360	0.23 418	0.29 378	0.22 443	0.10 457	0.08 481	0.08 266	0.07 242	0.10 437	0.11 502

SFCPSM	0.22 398	0.10 145	0.51 508	0.21 301	0.14 401	0.34 530	0.22 478	0.55 585	0.39 467	0.29 384	0.32 379	0.23 335	0.21 387	0.27 344	0.19 372	0.09 403	0.07 389	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.08 331

DMCA	0.22 398	0.14 412	0.36 335	0.22 373	0.14 401	0.27 414	0.20 419	0.43 446	0.38 457	0.31 434	0.32 379	0.33 463	0.24 436	0.24 275	0.28 511	0.11 498	0.08 481	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.11 502

BEATNet_4x	0.22 398	0.18 515	0.47 471	0.22 373	0.10 131	0.28 434	0.14 111	0.46 475	0.32 378	0.31 434	0.34 412	0.31 445	0.25 458	0.31 401	0.29 523	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.06 158	0.10 437	0.08 331

MLCV	0.22 398	0.16 480	0.44 443	0.21 301	0.08 29	0.29 456	0.19 367	0.38 379	0.37 442	0.38 545	0.44 531	0.31 445	0.21 387	0.41 464	0.24 476	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 191	0.06 147

DN-CSS_ROB	0.22 398	0.25 591	0.47 471	0.24 488	0.14 401	0.25 379	0.12 37	0.40 404	0.33 392	0.29 384	0.42 507	0.22 313	0.20 378	0.33 415	0.19 372	0.07 130	0.06 250	0.11 501	0.11 520	0.11 487	0.07 247

Select-FE	0.23 415	0.14 412	0.78 607	0.22 373	0.18 541	0.22 313	0.13 77	0.43 446	0.26 288	0.28 355	0.33 402	0.39 517	0.29 519	0.27 344	0.19 372	0.08 299	0.07 389	0.08 266	0.13 587	0.08 275	0.12 527

G2L-ROB	0.23 415	0.15 451	0.41 410	0.19 166	0.12 269	0.27 414	0.21 450	0.47 484	0.33 392	0.34 489	0.31 369	0.41 539	0.22 404	0.49 492	0.26 500	0.09 403	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.09 366	0.10 464

DFGA-Net	0.23 415	0.24 586	0.49 487	0.22 373	0.15 462	0.25 379	0.17 267	0.39 391	0.39 467	0.29 384	0.31 369	0.21 301	0.17 321	0.59 551	0.28 511	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.09 432	0.10 437	0.08 331

PAM_32	0.23 415	0.10 145	0.63 566	0.21 301	0.14 401	0.33 516	0.19 367	0.36 360	0.23 244	0.29 384	0.28 324	0.56 623	0.28 504	0.27 344	0.18 338	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.09 432	0.07 191	0.09 404

PAM	0.23 415	0.10 145	0.63 566	0.22 373	0.15 462	0.34 530	0.21 450	0.37 371	0.22 218	0.31 434	0.27 316	0.55 619	0.26 468	0.26 324	0.17 309	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.09 432	0.07 191	0.09 404

rvit_0105_3	0.23 415	0.17 500	0.40 387	0.25 528	0.15 462	0.24 359	0.28 581	0.38 379	0.41 497	0.25 319	0.25 296	0.28 408	0.21 387	0.28 359	0.20 395	0.15 599	0.13 606	0.14 589	0.15 612	0.10 437	0.09 404

UGAM-zero	0.23 415	0.10 145	0.54 522	0.19 166	0.13 350	0.21 281	0.14 111	0.44 454	0.22 218	0.28 355	0.28 324	0.51 602	0.33 560	0.65 586	0.14 214	0.07 130	0.06 250	0.07 165	0.08 327	0.06 104	0.07 247

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 415	0.13 358	0.83 627	0.20 244	0.21 595	0.23 336	0.17 267	0.48 497	0.27 299	0.23 294	0.29 338	0.39 517	0.23 418	0.25 305	0.15 248	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.11 520	0.11 487	0.10 464

test_sample3	0.23 415	0.12 289	0.43 433	0.19 166	0.12 269	0.32 505	0.20 419	0.50 518	0.34 402	0.31 434	0.33 402	0.29 419	0.22 404	0.53 514	0.22 443	0.10 457	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.10 437	0.10 464

MyStereo05	0.23 415	0.12 289	0.57 539	0.21 301	0.14 401	0.25 379	0.23 505	0.48 497	0.52 603	0.31 434	0.23 270	0.25 360	0.22 404	0.30 394	0.21 422	0.07 130	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.08 331

MyStereo04	0.23 415	0.12 289	0.55 529	0.22 373	0.14 401	0.25 379	0.23 505	0.49 507	0.52 603	0.28 355	0.23 270	0.27 392	0.23 418	0.30 394	0.22 443	0.07 130	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.08 275	0.08 331

CoDeX	0.23 415	0.12 289	0.46 463	0.21 301	0.14 401	0.29 456	0.21 450	0.53 566	0.41 497	0.29 384	0.35 423	0.29 419	0.22 404	0.48 487	0.19 372	0.09 403	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.07 247

PCWNet_CMD	0.23 415	0.13 358	0.48 481	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.16 216	0.46 475	0.46 558	0.29 384	0.36 433	0.37 497	0.24 436	0.28 359	0.20 395	0.09 403	0.06 250	0.10 442	0.08 327	0.11 487	0.09 404

anonymousa	0.23 415	0.11 227	0.50 498	0.21 301	0.16 495	0.31 492	0.20 419	0.36 360	0.35 418	0.32 456	0.50 572	0.39 517	0.26 468	0.22 249	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.11 520	0.07 191	0.08 331

BUS	0.23 415	0.12 289	0.28 226	0.25 528	0.14 401	0.43 600	0.17 267	0.56 601	0.34 402	0.34 489	0.35 423	0.32 455	0.20 378	0.26 324	0.21 422	0.10 457	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.09 366	0.09 404

IER	0.23 415	0.12 289	0.39 379	0.20 244	0.14 401	0.31 492	0.19 367	0.42 432	0.36 431	0.33 469	0.40 482	0.32 455	0.33 560	0.29 378	0.22 443	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.08 327	0.09 366	0.08 331

test_5	0.23 415	0.19 531	0.38 363	0.26 562	0.18 541	0.25 379	0.29 588	0.40 404	0.37 442	0.29 384	0.40 482	0.25 360	0.22 404	0.34 422	0.18 338	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.09 432	0.10 437	0.10 464

BSDual-CNN	0.23 415	0.12 289	0.28 226	0.25 528	0.14 401	0.35 545	0.21 450	0.56 601	0.34 402	0.34 489	0.35 423	0.38 505	0.24 436	0.26 324	0.21 422	0.10 457	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.09 366	0.09 404

iRaft-Stereo_5w	0.23 415	0.18 515	0.44 443	0.22 373	0.13 350	0.19 205	0.19 367	0.37 371	0.32 378	0.28 355	0.37 442	0.34 472	0.23 418	0.65 586	0.27 506	0.06 49	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.09 366	0.08 331

psmg	0.23 415	0.12 289	0.28 226	0.21 301	0.14 401	0.35 545	0.23 505	0.51 535	0.34 402	0.35 506	0.38 457	0.38 505	0.24 436	0.26 324	0.21 422	0.10 457	0.08 481	0.10 442	0.10 478	0.09 366	0.08 331

UDGNet	0.23 415	0.31 633	0.38 363	0.24 488	0.14 401	0.24 359	0.18 318	0.32 290	0.43 513	0.29 384	0.28 324	0.24 350	0.19 367	0.29 378	0.20 395	0.15 599	0.07 389	0.21 646	0.11 520	0.14 562	0.10 464

OMP-Stereo	0.23 415	0.14 412	0.35 315	0.29 614	0.13 350	0.21 281	0.16 216	0.37 371	0.33 392	0.34 489	0.30 354	0.34 472	0.19 367	0.70 600	0.24 476	0.07 130	0.06 250	0.09 362	0.07 242	0.07 191	0.06 147

IIG-Stereo	0.23 415	0.13 358	0.35 315	0.29 614	0.12 269	0.23 336	0.14 111	0.38 379	0.31 367	0.34 489	0.37 442	0.33 463	0.21 387	0.70 600	0.26 500	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.07 242	0.07 191	0.06 147

ASMatch	0.23 415	0.11 227	0.51 508	0.24 488	0.14 401	0.19 205	0.17 267	0.31 278	0.28 318	0.28 355	0.68 642	0.27 392	0.26 468	0.50 496	0.22 443	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.11 502

PFNet	0.23 415	0.10 145	0.57 539	0.24 488	0.14 401	0.22 313	0.19 367	0.39 391	0.33 392	0.35 506	0.32 379	0.27 392	0.19 367	0.64 579	0.22 443	0.09 403	0.05 39	0.09 362	0.07 242	0.08 275	0.07 247

ICVP	0.23 415	0.13 358	0.44 443	0.26 562	0.14 401	0.29 456	0.25 544	0.45 464	0.33 392	0.29 384	0.43 520	0.35 486	0.25 458	0.26 324	0.23 464	0.12 538	0.09 518	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.10 464
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 415	0.18 515	0.63 566	0.27 590	0.18 541	0.41 584	0.23 505	0.43 446	0.35 418	0.23 294	0.27 316	0.20 287	0.18 351	0.27 344	0.18 338	0.12 538	0.11 574	0.10 442	0.10 478	0.11 487	0.12 527

CFNet_pseudo	0.23 415	0.13 358	0.47 471	0.19 166	0.13 350	0.26 403	0.16 216	0.44 454	0.44 528	0.29 384	0.37 442	0.38 505	0.23 418	0.29 378	0.21 422	0.09 403	0.06 250	0.11 501	0.08 327	0.11 487	0.09 404

ACVNet	0.23 415	0.13 358	0.35 315	0.18 108	0.15 462	0.27 414	0.23 505	0.39 391	0.44 528	0.28 355	0.41 490	0.38 505	0.26 468	0.27 344	0.32 544	0.08 299	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.10 437	0.07 247

MSMDNet	0.23 415	0.13 358	0.48 481	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.16 216	0.46 475	0.46 558	0.29 384	0.36 433	0.37 497	0.24 436	0.28 359	0.20 395	0.09 403	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.11 487	0.09 404

ccs_rob	0.23 415	0.13 358	0.47 471	0.20 244	0.13 350	0.26 403	0.17 267	0.44 454	0.44 528	0.29 384	0.37 442	0.38 505	0.23 418	0.29 378	0.21 422	0.09 403	0.06 250	0.11 501	0.08 327	0.11 487	0.09 404

G2L-Stereo_test	0.24 446	0.16 480	0.38 363	0.19 166	0.13 350	0.27 414	0.24 527	0.49 507	0.38 457	0.37 530	0.37 442	0.40 532	0.24 436	0.52 507	0.28 511	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.06 158	0.09 366	0.08 331

DCVSM-stereo	0.24 446	0.13 358	0.52 515	0.20 244	0.14 401	0.26 403	0.13 77	0.34 317	0.34 402	0.41 579	0.33 402	0.47 578	0.29 519	0.30 394	0.22 443	0.10 457	0.10 549	0.11 501	0.10 478	0.12 528	0.15 581

rvit_stereo_0075_2	0.24 446	0.17 500	0.50 498	0.26 562	0.22 611	0.22 313	0.15 165	0.40 404	0.35 418	0.27 342	0.37 442	0.29 419	0.20 378	0.28 359	0.19 372	0.17 628	0.12 594	0.19 640	0.12 559	0.13 544	0.13 547

test_sample5	0.24 446	0.13 358	0.42 420	0.21 301	0.12 269	0.30 476	0.21 450	0.50 518	0.34 402	0.32 456	0.41 490	0.29 419	0.23 418	0.55 523	0.21 422	0.10 457	0.07 389	0.10 442	0.09 432	0.11 487	0.10 464

test_sample4	0.24 446	0.13 358	0.43 433	0.20 244	0.12 269	0.32 505	0.21 450	0.51 535	0.34 402	0.31 434	0.37 442	0.28 408	0.23 418	0.53 514	0.21 422	0.10 457	0.07 389	0.10 442	0.09 432	0.11 487	0.10 464

tta	0.24 446	0.12 289	0.40 387	0.19 166	0.10 131	0.27 414	0.19 367	0.51 535	0.45 540	0.34 489	0.41 490	0.31 445	0.26 468	0.58 545	0.28 511	0.10 457	0.07 389	0.08 266	0.08 327	0.08 275	0.07 247

qqq1	0.24 446	0.12 289	0.40 387	0.19 166	0.10 131	0.27 414	0.19 367	0.51 535	0.45 540	0.34 489	0.41 490	0.31 445	0.26 468	0.58 545	0.16 277	0.10 457	0.07 389	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.07 247

fff1	0.24 446	0.12 289	0.40 387	0.19 166	0.10 131	0.27 414	0.19 367	0.51 535	0.45 540	0.34 489	0.41 490	0.31 445	0.26 468	0.58 545	0.16 277	0.10 457	0.07 389	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.07 247

DualNet	0.24 446	0.13 358	0.42 420	0.21 301	0.12 269	0.30 476	0.21 450	0.50 518	0.34 402	0.33 469	0.43 520	0.29 419	0.23 418	0.55 523	0.21 422	0.10 457	0.07 389	0.10 442	0.09 432	0.11 487	0.10 464

GMStereo_Zeroshot	0.24 446	0.21 559	0.45 455	0.26 562	0.13 350	0.28 434	0.15 165	0.39 391	0.35 418	0.37 530	0.43 520	0.40 532	0.17 321	0.34 422	0.20 395	0.12 538	0.07 389	0.13 562	0.07 242	0.16 584	0.09 404

CFNet_ucs	0.24 446	0.13 358	0.50 498	0.20 244	0.15 462	0.28 434	0.17 267	0.49 507	0.45 540	0.32 456	0.42 507	0.39 517	0.22 404	0.31 401	0.21 422	0.11 498	0.08 481	0.12 540	0.09 432	0.12 528	0.11 502

gwcnet-sp	0.24 446	0.13 358	0.63 566	0.22 373	0.14 401	0.34 530	0.22 478	0.44 454	0.39 467	0.35 506	0.34 412	0.27 392	0.27 487	0.35 431	0.25 486	0.09 403	0.08 481	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.09 404

scenet	0.24 446	0.13 358	0.63 566	0.22 373	0.14 401	0.34 530	0.22 478	0.44 454	0.39 467	0.35 506	0.34 412	0.27 392	0.27 487	0.35 431	0.25 486	0.09 403	0.08 481	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.09 404

ToySt	0.24 446	0.16 480	0.48 481	0.21 301	0.13 350	0.29 456	0.29 588	0.39 391	0.39 467	0.27 342	0.35 423	0.39 517	0.31 550	0.31 401	0.29 523	0.08 299	0.09 518	0.10 442	0.11 520	0.11 487	0.10 464

ssnet	0.24 446	0.13 358	0.63 566	0.22 373	0.14 401	0.34 530	0.22 478	0.44 454	0.39 467	0.35 506	0.34 412	0.27 392	0.27 487	0.35 431	0.25 486	0.09 403	0.08 481	0.09 362	0.09 432	0.09 366	0.09 404

STrans-v2	0.24 446	0.13 358	0.54 522	0.21 301	0.12 269	0.23 336	0.21 450	0.47 484	0.28 318	0.31 434	0.42 507	0.36 491	0.35 574	0.62 570	0.23 464	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.06 147

TransformOpticalFlow	0.24 446	0.13 358	0.56 536	0.23 432	0.11 191	0.21 281	0.19 367	0.40 404	0.32 378	0.30 416	0.43 520	0.36 491	0.31 550	0.61 562	0.20 395	0.07 130	0.05 39	0.08 266	0.07 242	0.06 104	0.07 247

DRaft	0.24 446	0.10 145	0.34 304	0.18 108	0.12 269	0.28 434	0.23 505	0.33 305	0.39 467	0.38 545	0.61 627	0.21 301	0.41 606	0.48 487	0.42 596	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.08 331

HCRNet	0.24 446	0.25 591	0.33 292	0.34 645	0.16 495	0.27 414	0.18 318	0.43 446	0.35 418	0.30 416	0.35 423	0.32 455	0.22 404	0.44 474	0.20 395	0.13 559	0.08 481	0.13 562	0.11 520	0.10 437	0.09 404

ARAFT	0.24 446	0.21 559	0.78 607	0.22 373	0.12 269	0.29 456	0.24 527	0.43 446	0.32 378	0.33 469	0.28 324	0.28 408	0.19 367	0.49 492	0.18 338	0.07 130	0.06 250	0.12 540	0.11 520	0.09 366	0.06 147

cf-r	0.24 446	0.15 451	0.44 443	0.21 301	0.14 401	0.27 414	0.22 478	0.42 432	0.40 485	0.30 416	0.42 507	0.42 548	0.26 468	0.43 470	0.25 486	0.11 498	0.06 250	0.08 266	0.10 478	0.08 275	0.08 331

GANet-RSSM	0.24 446	0.14 412	0.36 335	0.21 301	0.14 401	0.27 414	0.21 450	0.45 464	0.33 392	0.29 384	0.39 471	0.39 517	0.28 504	0.58 545	0.23 464	0.11 498	0.07 389	0.09 362	0.09 432	0.10 437	0.09 404

PSMNet-RSSM	0.24 446	0.15 451	0.36 335	0.21 301	0.14 401	0.25 379	0.20 419	0.48 497	0.37 442	0.30 416	0.44 531	0.38 505	0.26 468	0.52 507	0.22 443	0.12 538	0.07 389	0.11 501	0.13 587	0.10 437	0.09 404

CFNet-ft	0.24 446	0.15 451	0.35 315	0.18 108	0.15 462	0.30 476	0.21 450	0.39 391	0.36 431	0.28 355	0.40 482	0.43 552	0.25 458	0.47 484	0.24 476	0.12 538	0.07 389	0.12 540	0.11 520	0.12 528	0.09 404

CFNet_RVC	0.24 446	0.15 451	0.35 315	0.18 108	0.15 462	0.30 476	0.21 450	0.39 391	0.36 431	0.28 355	0.40 482	0.43 552	0.25 458	0.47 484	0.24 476	0.12 538	0.07 389	0.12 540	0.11 520	0.12 528	0.09 404

UCFNet_RVC	0.24 446	0.16 480	0.34 304	0.18 108	0.15 462	0.33 516	0.16 216	0.46 475	0.35 418	0.29 384	0.35 423	0.39 517	0.25 458	0.34 422	0.22 443	0.13 559	0.08 481	0.13 562	0.14 602	0.13 544	0.12 527

AdaStereo	0.24 446	0.16 480	0.37 344	0.24 488	0.12 269	0.32 505	0.17 267	0.54 575	0.42 505	0.33 469	0.38 457	0.35 486	0.21 387	0.30 394	0.22 443	0.14 584	0.06 250	0.13 562	0.08 327	0.11 487	0.08 331
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.
iResNet	0.24 446	0.18 515	0.61 555	0.25 528	0.11 191	0.29 456	0.21 450	0.42 432	0.43 513	0.33 469	0.43 520	0.27 392	0.22 404	0.34 422	0.26 500	0.07 130	0.05 39	0.07 165	0.06 158	0.08 275	0.07 247

RT-IGEV	0.25 474	0.10 145	0.48 481	0.22 373	0.14 401	0.31 492	0.28 581	0.53 566	0.39 467	0.36 522	0.41 490	0.44 563	0.30 533	0.28 359	0.27 506	0.09 403	0.07 389	0.08 266	0.09 432	0.09 366	0.10 464

G2L-Stereo	0.25 474	0.16 480	0.47 471	0.22 373	0.14 401	0.25 379	0.18 318	0.46 475	0.35 418	0.33 469	0.37 442	0.40 532	0.22 404	0.60 555	0.30 531	0.10 457	0.09 518	0.10 442	0.08 327	0.09 366	0.09 404

DDVS	0.25 474	0.15 451	0.39 379	0.24 488	0.17 519	0.34 530	0.21 450	0.41 418	0.30 353	0.33 469	0.41 490	0.48 584	0.21 387	0.52 507	0.27 506	0.11 498	0.09 518	0.11 501	0.09 432	0.13 544	0.14 569

ITSA-stereo	0.25 474	0.15 451	0.33 292	0.23 432	0.11 191	0.27 414	0.18 318	0.56 601	0.59 628	0.31 434	0.32 379	0.33 463	0.28 504	0.49 492	0.30 531	0.11 498	0.08 481	0.11 501	0.10 478	0.11 487	0.13 547

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 474	0.14 412	0.95 650	0.21 301	0.27 646	0.20 247	0.19 367	0.48 497	0.25 276	0.26 332	0.55 600	0.34 472	0.18 351	0.25 305	0.17 309	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.12 559	0.12 528	0.12 527

test_sample7	0.25 474	0.15 451	0.35 315	0.20 244	0.14 401	0.28 434	0.21 450	0.51 535	0.38 457	0.37 530	0.34 412	0.37 497	0.30 533	0.39 454	0.23 464	0.14 584	0.09 518	0.13 562	0.12 559	0.13 544	0.12 527

test_sample6	0.25 474	0.13 358	0.41 410	0.21 301	0.11 191	0.30 476	0.22 478	0.51 535	0.35 418	0.33 469	0.43 520	0.30 436	0.24 436	0.57 538	0.22 443	0.10 457	0.07 389	0.10 442	0.10 478	0.11 487	0.10 464

SMFormer	0.25 474	0.12 289	0.40 387	0.19 166	0.10 131	0.27 414	0.19 367	0.51 535	0.45 540	0.34 489	0.41 490	0.31 445	0.26 468	0.58 545	0.28 511	0.10 457	0.07 389	0.08 266	0.08 327	0.09 366	0.09 404

NINENet	0.25 474	0.15 451	0.37 344	0.23 432	0.16 495	0.43 600	0.17 267	0.60 635	0.46 558	0.32 456	0.37 442	0.32 455	0.20 378	0.42 468	0.21 422	0.10 457	0.10 549	0.12 540	0.08 327	0.11 487	0.10 464

hknet	0.25 474	0.14 412	0.40 387	0.25 528	0.15 462	0.35 545	0.21 450	0.56 601	0.37 442	0.34 489	0.35 423	0.43 552	0.27 487	0.37 443	0.21 422	0.09 403	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.09 366	0.09 404

PSMNet-ADL	0.25 474	0.15 451	0.32 275	0.26 562	0.14 401	0.31 492	0.22 478	0.44 454	0.36 431	0.27 342	0.33 402	0.41 539	0.28 504	0.61 562	0.29 523	0.11 498	0.09 518	0.09 362	0.11 520	0.10 437	0.10 464

PSM-AAD	0.25 474	0.10 145	0.30 251	0.24 488	0.12 269	0.26 403	0.38 644	0.34 317	0.28 318	0.35 506	0.39 471	0.28 408	0.79 680	0.30 394	0.16 277	0.07 130	0.06 250	0.12 540	0.11 520	0.08 275	0.21 644

GrayStereo	0.25 474	0.09 89	0.32 275	0.26 562	0.13 350	0.23 336	0.47 671	0.34 317	0.30 353	0.39 560	0.47 560	0.30 436	0.79 680	0.29 378	0.16 277	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.09 432	0.07 191	0.13 547

RAFT-RH_RVC	0.25 474	0.11 227	0.45 455	0.21 301	0.12 269	0.25 379	0.14 111	0.27 205	0.27 299	0.38 545	1.15 684	0.23 335	0.17 321	0.57 538	0.24 476	0.07 130	0.05 39	0.10 442	0.07 242	0.06 104	0.07 247

UPFNet	0.25 474	0.12 289	0.38 363	0.24 488	0.19 568	0.37 557	0.28 581	0.48 497	0.38 457	0.34 489	0.37 442	0.37 497	0.28 504	0.39 454	0.33 551	0.10 457	0.09 518	0.10 442	0.10 478	0.10 437	0.08 331

acv_ft	0.25 474	0.13 358	0.40 387	0.23 432	0.19 568	0.34 530	0.21 450	0.45 464	0.44 528	0.38 545	0.41 490	0.38 505	0.27 487	0.27 344	0.35 560	0.08 299	0.07 389	0.08 266	0.07 242	0.11 487	0.07 247

CCAANet	0.25 474	0.13 358	0.51 508	0.22 373	0.15 462	0.29 456	0.17 267	0.49 507	0.37 442	0.26 332	0.49 568	0.32 455	0.24 436	0.62 570	0.23 464	0.07 130	0.06 250	0.10 442	0.10 478	0.08 275	0.10 464

iResNet_ROB	0.25 474	0.19 531	0.40 387	0.20 244	0.12 269	0.30 476	0.16 216	0.55 585	0.53 608	0.38 545	0.43 520	0.37 497	0.26 468	0.38 449	0.22 443	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.04 1	0.09 366	0.09 404

PStereo	0.26 492	0.37 651	0.34 304	0.21 301	0.13 350	0.25 379	0.25 544	0.33 305	0.47 563	0.26 332	0.17 184	0.29 419	0.34 569	0.35 431	0.37 567	0.23 653	0.15 631	0.17 623	0.13 587	0.23 645	0.21 644

coex_refinement	0.26 492	0.16 480	0.36 335	0.23 432	0.15 462	0.31 492	0.20 419	0.49 507	0.42 505	0.35 506	0.42 507	0.45 568	0.27 487	0.55 523	0.33 551	0.10 457	0.06 250	0.07 165	0.07 242	0.10 437	0.10 464

UGAM	0.26 492	0.14 412	0.45 455	0.25 528	0.12 269	0.23 336	0.25 544	0.32 290	0.41 497	0.31 434	0.42 507	0.41 539	0.22 404	0.92 662	0.22 443	0.08 299	0.06 250	0.14 589	0.12 559	0.10 437	0.07 247

SepStereo	0.26 492	0.12 289	0.42 420	0.24 488	0.18 541	0.29 456	0.24 527	0.45 464	0.45 540	0.41 579	0.44 531	0.34 472	0.29 519	0.64 579	0.21 422	0.09 403	0.07 389	0.09 362	0.07 242	0.09 366	0.09 404

AACVNet	0.26 492	0.16 480	0.37 344	0.22 373	0.14 401	0.29 456	0.19 367	0.41 418	0.31 367	0.38 545	0.42 507	0.43 552	0.28 504	0.73 611	0.25 486	0.11 498	0.08 481	0.11 501	0.09 432	0.13 544	0.11 502

DEmStereo	0.26 492	0.09 89	0.47 471	0.19 166	0.12 269	0.30 476	0.25 544	0.28 229	0.36 431	0.36 522	0.58 612	0.25 360	0.48 638	0.53 514	0.44 602	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.06 104	0.07 247

LMCR-Stereo	0.26 492	0.18 515	0.49 487	0.28 611	0.14 401	0.36 550	0.23 505	0.54 575	0.34 402	0.39 560	0.40 482	0.29 419	0.29 519	0.37 443	0.27 506	0.11 498	0.07 389	0.09 362	0.07 242	0.13 544	0.09 404

GwcNet-RSSM	0.26 492	0.17 500	0.46 463	0.21 301	0.13 350	0.28 434	0.23 505	0.44 454	0.42 505	0.31 434	0.45 543	0.40 532	0.26 468	0.55 523	0.28 511	0.11 498	0.07 389	0.09 362	0.10 478	0.09 366	0.08 331

DeepPruner_ROB	0.26 492	0.19 531	0.44 443	0.21 301	0.16 495	0.30 476	0.21 450	0.52 554	0.32 378	0.35 506	0.38 457	0.39 517	0.26 468	0.42 468	0.24 476	0.15 599	0.11 574	0.11 501	0.11 520	0.14 562	0.13 547

ISRNet	0.27 501	0.13 358	0.45 455	0.26 562	0.19 568	0.24 359	0.14 111	0.45 464	0.43 513	0.39 560	0.48 566	0.42 548	0.27 487	0.32 408	0.29 523	0.20 648	0.12 594	0.17 623	0.16 624	0.16 584	0.20 635

rvit_105_1	0.27 501	0.19 531	0.46 463	0.27 590	0.19 568	0.30 476	0.35 629	0.44 454	0.51 594	0.31 434	0.31 369	0.31 445	0.26 468	0.35 431	0.25 486	0.15 599	0.14 616	0.15 605	0.17 634	0.11 487	0.10 464

DispNO	0.27 501	0.18 515	0.62 563	0.23 432	0.17 519	0.25 379	0.22 478	0.45 464	0.41 497	0.32 456	0.39 471	0.38 505	0.27 487	0.77 631	0.27 506	0.09 403	0.07 389	0.10 442	0.10 478	0.08 275	0.08 331

CBFPSM	0.27 501	0.16 480	0.67 582	0.20 244	0.14 401	0.38 565	0.25 544	0.40 404	0.36 431	0.33 469	0.36 433	0.56 623	0.38 591	0.32 408	0.38 570	0.08 299	0.08 481	0.07 165	0.08 327	0.09 366	0.11 502

CSP-Net	0.27 501	0.15 451	0.30 251	0.21 301	0.14 401	0.44 602	0.24 527	0.50 518	0.40 485	0.41 579	0.43 520	0.42 548	0.26 468	0.66 590	0.28 511	0.12 538	0.08 481	0.08 266	0.08 327	0.10 437	0.09 404

DAS	0.27 501	0.12 289	0.42 420	0.24 488	0.18 541	0.29 456	0.24 527	0.45 464	0.45 540	0.41 579	0.44 531	0.34 472	0.29 519	0.75 620	0.21 422	0.09 403	0.07 389	0.09 362	0.07 242	0.09 366	0.09 404

AASNet	0.27 501	0.19 531	0.49 487	0.26 562	0.17 519	0.34 530	0.20 419	0.62 647	0.48 573	0.35 506	0.40 482	0.32 455	0.25 458	0.28 359	0.34 556	0.11 498	0.09 518	0.10 442	0.08 327	0.13 544	0.11 502

GEStereo_RVC	0.27 501	0.20 544	0.44 443	0.27 590	0.16 495	0.33 516	0.25 544	0.56 601	0.54 612	0.34 489	0.38 457	0.34 472	0.25 458	0.51 501	0.28 511	0.12 538	0.08 481	0.09 362	0.08 327	0.11 487	0.11 502

RAFT + AFF	0.27 501	0.23 582	0.50 498	0.25 528	0.17 519	0.30 476	0.33 623	0.52 554	0.40 485	0.28 355	0.30 354	0.30 436	0.31 550	0.62 570	0.24 476	0.09 403	0.10 549	0.11 501	0.10 478	0.11 487	0.11 502

MMNet	0.27 501	0.14 412	0.49 487	0.24 488	0.17 519	0.47 616	0.22 478	0.45 464	0.51 594	0.39 560	0.41 490	0.36 491	0.33 560	0.39 454	0.34 556	0.08 299	0.07 389	0.09 362	0.09 432	0.10 437	0.08 331

delet	0.27 501	0.14 412	0.40 387	0.23 432	0.19 568	0.41 584	0.29 588	0.49 507	0.48 573	0.33 469	0.41 490	0.37 497	0.30 533	0.48 487	0.34 556	0.09 403	0.09 518	0.11 501	0.12 559	0.08 275	0.08 331

ac_64	0.27 501	0.13 358	0.41 410	0.24 488	0.17 519	0.36 550	0.22 478	0.46 475	0.33 392	0.35 506	0.36 433	0.52 608	0.30 533	0.62 570	0.32 544	0.11 498	0.09 518	0.10 442	0.10 478	0.09 366	0.08 331

HGLStereo	0.27 501	0.14 412	0.46 463	0.24 488	0.21 595	0.33 516	0.23 505	0.50 518	0.42 505	0.35 506	0.48 566	0.41 539	0.33 560	0.45 477	0.33 551	0.11 498	0.10 549	0.09 362	0.09 432	0.10 437	0.12 527

DSFCA	0.27 501	0.13 358	0.36 335	0.20 244	0.17 519	0.38 565	0.31 604	0.47 484	0.43 513	0.43 595	0.37 442	0.39 517	0.29 519	0.52 507	0.32 544	0.12 538	0.10 549	0.10 442	0.11 520	0.11 487	0.10 464

DMCA-RVC	0.27 501	0.21 559	0.61 555	0.28 611	0.17 519	0.29 456	0.21 450	0.42 432	0.35 418	0.40 570	0.37 442	0.39 517	0.36 578	0.43 470	0.30 531	0.13 559	0.10 549	0.15 605	0.11 520	0.13 544	0.10 464

HSM-Net_RVC	0.27 501	0.11 227	0.42 420	0.19 166	0.11 191	0.34 530	0.20 419	0.62 647	0.43 513	0.40 570	0.43 520	0.50 598	0.26 468	0.76 625	0.22 443	0.08 299	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.08 275	0.08 331
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 501	0.20 544	0.44 443	0.22 373	0.14 401	0.33 516	0.14 111	0.51 535	0.45 540	0.30 416	0.40 482	0.38 505	0.27 487	0.76 625	0.25 486	0.09 403	0.07 389	0.11 501	0.11 520	0.11 487	0.08 331

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 501	0.21 559	0.59 550	0.25 528	0.18 541	0.29 456	0.22 478	0.50 518	0.40 485	0.38 545	0.41 490	0.43 552	0.27 487	0.43 470	0.29 523	0.11 498	0.08 481	0.10 442	0.10 478	0.10 437	0.11 502
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 501	0.26 602	0.72 599	0.23 432	0.13 350	0.29 456	0.18 318	0.52 554	0.49 582	0.37 530	0.45 543	0.39 517	0.25 458	0.34 422	0.20 395	0.08 299	0.06 250	0.07 165	0.05 73	0.12 528	0.09 404

StereoDRNet-Refined	0.27 501	0.17 500	0.35 315	0.25 528	0.14 401	0.37 557	0.21 450	0.47 484	0.41 497	0.44 602	0.51 578	0.41 539	0.28 504	0.45 477	0.37 567	0.09 403	0.06 250	0.11 501	0.11 520	0.10 437	0.10 464
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 521	0.19 531	0.50 498	0.18 108	0.16 495	0.34 530	0.20 419	0.51 535	0.38 457	0.37 530	0.34 412	0.37 497	0.30 533	0.39 454	0.23 464	0.23 653	0.09 518	0.28 666	0.24 661	0.18 615	0.16 590

ssnet_v2	0.28 521	0.16 480	0.44 443	0.22 373	0.15 462	0.40 580	0.30 599	0.57 611	0.46 558	0.38 545	0.36 433	0.47 578	0.29 519	0.38 449	0.39 578	0.13 559	0.11 574	0.11 501	0.11 520	0.11 487	0.11 502

CRFU-Net	0.28 521	0.14 412	0.45 455	0.25 528	0.15 462	0.45 608	0.23 505	0.50 518	0.30 353	0.43 595	0.41 490	0.48 584	0.46 629	0.43 470	0.29 523	0.11 498	0.10 549	0.09 362	0.08 327	0.10 437	0.10 464

dad	0.28 521	0.31 633	0.44 443	0.21 301	0.14 401	0.30 476	0.20 419	0.33 305	0.49 582	0.44 602	0.44 531	0.45 568	0.21 387	0.41 464	0.26 500	0.20 648	0.11 574	0.20 644	0.11 520	0.14 562	0.10 464

FTStereo	0.28 521	0.10 145	0.43 433	0.23 432	0.13 350	0.21 281	0.53 681	0.34 317	0.26 288	0.38 545	0.95 673	0.30 436	0.56 651	0.32 408	0.18 338	0.08 299	0.06 250	0.09 362	0.08 327	0.07 191	0.19 623

ADLNet	0.28 521	0.15 451	0.42 420	0.23 432	0.19 568	0.34 530	0.23 505	0.53 566	0.43 513	0.42 589	0.41 490	0.44 563	0.27 487	0.55 523	0.35 560	0.11 498	0.08 481	0.11 501	0.11 520	0.11 487	0.12 527

UNet	0.28 521	0.14 412	0.69 588	0.23 432	0.20 587	0.44 602	0.22 478	0.50 518	0.40 485	0.34 489	0.39 471	0.43 552	0.33 560	0.40 462	0.31 539	0.09 403	0.07 389	0.10 442	0.08 327	0.10 437	0.08 331

STTStereo	0.28 521	0.20 544	0.61 555	0.25 528	0.17 519	0.29 456	0.24 527	0.47 484	0.39 467	0.39 560	0.41 490	0.44 563	0.28 504	0.40 462	0.28 511	0.13 559	0.12 594	0.13 562	0.16 624	0.12 528	0.11 502

RASNet	0.28 521	0.14 412	0.44 443	0.22 373	0.18 541	0.32 505	0.19 367	0.48 497	0.38 457	0.29 384	0.43 520	0.47 578	0.37 587	0.79 635	0.36 566	0.09 403	0.07 389	0.07 165	0.09 432	0.07 191	0.07 247

HSM	0.28 521	0.16 480	0.35 315	0.20 244	0.15 462	0.33 516	0.19 367	0.53 566	0.37 442	0.36 522	0.38 457	0.67 658	0.31 550	0.89 657	0.23 464	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.08 275	0.08 331

DLCB_ROB	0.28 521	0.16 480	0.34 304	0.27 590	0.16 495	0.38 565	0.25 544	0.48 497	0.43 513	0.46 610	0.46 553	0.51 602	0.33 560	0.53 514	0.33 551	0.10 457	0.10 549	0.11 501	0.11 520	0.10 437	0.09 404

ACV-stereo	0.29 532	0.18 515	0.79 614	0.23 432	0.16 495	0.47 616	0.19 367	0.36 360	0.34 402	0.29 384	0.33 402	0.67 658	0.42 615	0.54 521	0.30 531	0.10 457	0.09 518	0.09 362	0.09 432	0.10 437	0.11 502

ff1	0.29 532	0.12 289	0.42 420	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.20 419	0.35 341	0.44 528	0.30 416	0.42 507	0.34 472	0.23 418	0.81 643	1.08 681	0.08 299	0.05 39	0.11 501	0.10 478	0.08 275	0.08 331

LL-Strereo	0.29 532	0.25 591	0.58 544	0.25 528	0.21 595	0.23 336	0.24 527	0.55 585	0.42 505	0.34 489	0.32 379	0.41 539	0.40 602	0.94 666	0.23 464	0.08 299	0.07 389	0.11 501	0.09 432	0.09 366	0.09 404

THIR-Stereo	0.29 532	0.12 289	0.41 410	0.19 166	0.11 191	0.28 434	0.72 695	0.32 290	0.35 418	0.37 530	0.65 636	0.34 472	0.50 641	0.57 538	0.45 605	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.09 432	0.07 191	0.07 247

psm_up	0.29 532	0.16 480	0.41 410	0.26 562	0.17 519	0.32 505	0.26 558	0.55 585	0.43 513	0.36 522	0.40 482	0.45 568	0.37 587	0.58 545	0.30 531	0.11 498	0.12 594	0.13 562	0.12 559	0.10 437	0.10 464

hitnet-ft	0.29 532	0.17 500	0.40 387	0.19 166	0.14 401	0.39 574	0.23 505	0.44 454	0.41 497	0.36 522	0.46 553	0.53 613	0.34 569	0.76 625	0.32 544	0.14 584	0.10 549	0.13 562	0.10 478	0.15 576	0.13 547

FADNet-RVC-Resample	0.29 532	0.25 591	0.93 647	0.26 562	0.16 495	0.32 505	0.21 450	0.47 484	0.39 467	0.35 506	0.38 457	0.33 463	0.27 487	0.53 514	0.24 476	0.10 457	0.10 549	0.14 589	0.13 587	0.13 544	0.16 590

iinet-f	0.30 539	0.18 515	1.03 661	0.20 244	0.15 462	0.44 602	0.22 478	0.45 464	0.37 442	0.35 506	0.44 531	0.41 539	0.34 569	0.34 422	0.40 585	0.10 457	0.09 518	0.08 266	0.08 327	0.13 544	0.11 502

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 539	0.20 544	0.70 594	0.21 301	0.17 519	0.46 610	0.27 565	0.50 518	0.49 582	0.42 589	0.55 600	0.43 552	0.30 533	0.46 480	0.38 570	0.09 403	0.06 250	0.07 165	0.06 158	0.11 487	0.10 464

SACVNet	0.30 539	0.20 544	0.41 410	0.25 528	0.18 541	0.34 530	0.25 544	0.52 554	0.40 485	0.41 579	0.44 531	0.46 576	0.32 557	0.71 603	0.25 486	0.13 559	0.10 549	0.12 540	0.12 559	0.16 584	0.17 603

ADLNet2	0.30 539	0.17 500	0.72 599	0.23 432	0.17 519	0.36 550	0.24 527	0.52 554	0.51 594	0.32 456	0.38 457	0.45 568	0.30 533	0.69 597	0.35 560	0.10 457	0.08 481	0.09 362	0.09 432	0.12 528	0.10 464

FADNet_RVC	0.30 539	0.28 612	0.83 627	0.23 432	0.15 462	0.30 476	0.17 267	0.49 507	0.37 442	0.30 416	0.38 457	0.30 436	0.27 487	0.52 507	0.31 539	0.14 584	0.14 616	0.14 589	0.16 624	0.21 635	0.23 657

TDLM	0.30 539	0.21 559	0.38 363	0.28 611	0.15 462	0.33 516	0.32 612	0.52 554	0.47 563	0.38 545	0.43 520	0.39 517	0.29 519	0.91 661	0.28 511	0.14 584	0.08 481	0.13 562	0.11 520	0.12 528	0.10 464

CVANet_RVC	0.30 539	0.19 531	0.41 410	0.26 562	0.16 495	0.33 516	0.26 558	0.52 554	0.47 563	0.40 570	0.46 553	0.43 552	0.31 550	0.89 657	0.26 500	0.14 584	0.09 518	0.14 589	0.13 587	0.14 562	0.10 464

mmx	0.31 546	0.12 289	0.42 420	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.20 419	0.55 585	0.45 540	0.30 416	0.42 507	0.34 472	0.23 418	0.81 643	1.08 681	0.10 457	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.11 487	0.10 464

xxx	0.31 546	0.12 289	0.42 420	0.20 244	0.13 350	0.28 434	0.20 419	0.55 585	0.45 540	0.30 416	0.42 507	0.34 472	0.23 418	0.81 643	1.08 681	0.10 457	0.07 389	0.11 501	0.10 478	0.11 487	0.10 464

fast-acv-ft	0.31 546	0.20 544	0.81 620	0.24 488	0.18 541	0.46 610	0.27 565	0.41 418	0.49 582	0.39 560	0.55 600	0.49 590	0.35 574	0.37 443	0.38 570	0.11 498	0.11 574	0.11 501	0.12 559	0.12 528	0.09 404

CrosDoStereo	0.31 546	0.10 145	0.49 487	0.18 108	0.12 269	0.22 313	1.11 718	0.34 317	0.37 442	0.38 545	0.61 627	0.28 408	0.46 629	0.61 562	0.57 629	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

DeepStereo_LL	0.31 546	0.10 145	0.49 487	0.18 108	0.12 269	0.22 313	1.11 718	0.34 317	0.37 442	0.38 545	0.61 627	0.28 408	0.46 629	0.61 562	0.57 629	0.07 130	0.06 250	0.08 266	0.08 327	0.07 191	0.07 247

FADNet-RVC	0.31 546	0.35 643	0.78 607	0.25 528	0.20 587	0.33 516	0.20 419	0.49 507	0.40 485	0.34 489	0.39 471	0.41 539	0.29 519	0.63 577	0.31 539	0.13 559	0.14 616	0.14 589	0.15 612	0.19 623	0.19 623

AANet_RVC	0.31 546	0.22 573	0.50 498	0.23 432	0.14 401	0.30 476	0.24 527	0.47 484	0.54 612	0.38 545	0.60 620	0.43 552	0.29 519	0.87 652	0.40 585	0.11 498	0.07 389	0.07 165	0.07 242	0.09 366	0.09 404

NVstereo2D	0.31 546	0.16 480	0.54 522	0.24 488	0.22 611	0.42 591	0.28 581	0.58 620	0.56 621	0.28 355	0.38 457	0.40 532	0.30 533	0.71 603	0.28 511	0.13 559	0.08 481	0.13 562	0.10 478	0.19 623	0.16 590

NOSS_ROB	0.31 546	0.20 544	0.35 315	0.24 488	0.16 495	0.32 505	0.19 367	0.52 554	0.48 573	0.33 469	0.36 433	0.42 548	0.28 504	0.93 664	0.24 476	0.19 645	0.20 662	0.24 655	0.22 657	0.17 601	0.17 603

z-ln-s-r	0.32 555	0.21 559	0.82 624	0.23 432	0.14 401	0.30 476	0.26 558	0.43 446	0.50 590	0.32 456	0.60 620	0.39 517	0.29 519	0.73 611	0.66 650	0.08 299	0.06 250	0.08 266	0.07 242	0.10 437	0.08 331

YMNet	0.32 555	0.22 573	0.58 544	0.27 590	0.23 624	0.48 622	0.27 565	0.51 535	0.45 540	0.48 621	0.56 607	0.51 602	0.30 533	0.39 454	0.40 585	0.13 559	0.16 639	0.13 562	0.12 559	0.13 544	0.12 527

YMNet_1	0.32 555	0.22 573	0.58 544	0.27 590	0.23 624	0.48 622	0.27 565	0.51 535	0.45 540	0.48 621	0.56 607	0.51 602	0.30 533	0.39 454	0.40 585	0.13 559	0.16 639	0.13 562	0.12 559	0.13 544	0.12 527

1111x	0.32 555	0.11 227	0.40 387	0.22 373	0.11 191	0.32 505	0.26 558	0.59 626	0.43 513	0.31 434	0.41 490	0.39 517	0.28 504	0.76 625	1.37 699	0.09 403	0.08 481	0.09 362	0.10 478	0.09 366	0.08 331

pcwnet_v2	0.32 555	0.15 451	1.26 681	0.23 432	0.18 541	0.32 505	0.18 318	0.59 626	0.60 632	0.36 522	0.45 543	0.35 486	0.29 519	0.36 440	0.25 486	0.14 584	0.11 574	0.12 540	0.11 520	0.14 562	0.15 581

FADNet	0.32 555	0.36 646	0.74 604	0.23 432	0.22 611	0.37 557	0.19 367	0.53 566	0.48 573	0.32 456	0.36 433	0.43 552	0.32 557	0.64 579	0.25 486	0.16 615	0.16 639	0.14 589	0.16 624	0.24 649	0.19 623

PS-NSSS	0.32 555	0.30 626	0.46 463	0.23 432	0.17 519	0.33 516	0.24 527	0.57 611	0.41 497	0.37 530	0.52 586	0.35 486	0.30 533	0.80 639	0.30 531	0.17 628	0.14 616	0.21 646	0.15 612	0.15 576	0.13 547

StereoDRNet	0.32 555	0.22 573	0.61 555	0.27 590	0.21 595	0.42 591	0.30 599	0.61 639	0.48 573	0.46 610	0.39 471	0.48 584	0.30 533	0.57 538	0.40 585	0.11 498	0.09 518	0.12 540	0.11 520	0.12 528	0.10 464

DISCO	0.32 555	0.13 358	0.51 508	0.25 528	0.16 495	0.48 622	0.25 544	0.50 518	0.57 624	0.37 530	0.45 543	0.62 642	0.36 578	0.64 579	0.49 616	0.09 403	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.12 528	0.11 502

Selective-IGEV-i16pc	0.33 564	0.10 145	1.71 699	0.21 301	0.14 401	0.74 669	0.31 604	0.42 432	0.41 497	0.21 277	0.32 379	0.26 382	0.14 244	0.71 603	0.19 372	0.14 584	0.10 549	0.08 266	0.09 432	0.11 487	0.11 502

TCMNet	0.33 564	0.23 582	0.72 599	0.29 614	0.30 660	0.40 580	0.28 581	0.50 518	0.47 563	0.37 530	0.45 543	0.40 532	0.29 519	0.60 555	0.39 578	0.14 584	0.13 606	0.15 605	0.14 602	0.17 601	0.15 581

HBP-ISP	0.33 564	0.30 626	0.72 599	0.22 373	0.16 495	0.32 505	0.22 478	0.54 575	0.44 528	0.41 579	0.49 568	0.33 463	0.38 591	0.73 611	0.25 486	0.18 639	0.19 657	0.24 655	0.20 646	0.16 584	0.13 547

AAGNet	0.33 564	0.11 227	0.37 344	0.25 528	0.16 495	0.20 247	0.19 367	0.30 266	0.27 299	0.35 506	0.35 423	0.27 392	0.30 533	0.44 474	2.66 720	0.08 299	0.05 39	0.10 442	0.07 242	0.08 275	0.06 147

DRN-Test	0.33 564	0.17 500	0.61 555	0.27 590	0.19 568	0.46 610	0.29 588	0.65 656	0.51 594	0.47 617	0.46 553	0.44 563	0.34 569	0.62 570	0.41 593	0.12 538	0.08 481	0.13 562	0.12 559	0.12 528	0.10 464

CBMV_ROB	0.33 564	0.18 515	0.53 519	0.21 301	0.14 401	0.33 516	0.20 419	0.51 535	0.45 540	0.51 629	0.55 600	0.45 568	0.42 615	0.71 603	0.32 544	0.18 639	0.19 657	0.23 653	0.21 649	0.14 562	0.15 581

XPNet_ROB	0.33 564	0.20 544	0.43 433	0.27 590	0.18 541	0.37 557	0.31 604	0.55 585	0.50 590	0.51 629	0.53 593	0.58 631	0.37 587	0.63 577	0.45 605	0.17 628	0.12 594	0.13 562	0.12 559	0.15 576	0.14 569

PSMNet_ROB	0.33 564	0.24 586	0.54 522	0.31 631	0.21 595	0.42 591	0.43 660	0.59 626	0.47 563	0.37 530	0.44 531	0.49 590	0.31 550	0.64 579	0.43 597	0.14 584	0.10 549	0.15 605	0.14 602	0.13 544	0.11 502

CBMV	0.33 564	0.21 559	0.54 522	0.23 432	0.13 350	0.42 591	0.33 623	0.53 566	0.48 573	0.52 635	0.49 568	0.50 598	0.41 606	0.56 534	0.31 539	0.15 599	0.16 639	0.18 632	0.16 624	0.13 544	0.13 547
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 573	0.29 619	0.91 643	0.26 562	0.21 595	0.47 616	0.31 604	0.54 575	0.54 612	0.44 602	0.52 586	0.50 598	0.35 574	0.39 454	0.39 578	0.11 498	0.11 574	0.10 442	0.09 432	0.14 562	0.13 547

xxxx	0.34 573	0.10 145	0.29 240	0.19 166	0.11 191	0.37 557	0.20 419	0.58 620	0.38 457	0.29 384	0.42 507	0.38 505	0.24 436	0.46 480	2.20 716	0.11 498	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.09 404

test_xeample	0.34 573	0.10 145	0.29 240	0.19 166	0.11 191	0.33 516	0.23 505	0.55 585	0.38 457	0.32 456	0.45 543	0.29 419	0.26 468	0.57 538	2.24 718	0.10 457	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.09 366	0.09 404

FINET	0.34 573	0.27 609	0.80 617	0.24 488	0.24 632	0.36 550	0.34 625	0.54 575	0.72 659	0.39 560	0.47 560	0.32 455	0.30 533	0.51 501	0.32 544	0.19 645	0.17 646	0.13 562	0.12 559	0.18 615	0.16 590

ETE_ROB	0.34 573	0.26 602	0.45 455	0.29 614	0.18 541	0.40 580	0.37 638	0.57 611	0.47 563	0.50 624	0.50 572	0.62 642	0.36 578	0.55 523	0.38 570	0.13 559	0.10 549	0.14 589	0.12 559	0.16 584	0.16 590

DStereoRT	0.35 578	0.13 358	0.51 508	0.25 528	0.16 495	0.42 591	0.19 367	0.48 497	0.39 467	0.30 416	0.39 471	0.24 350	0.39 597	0.64 579	0.30 531	0.08 299	0.07 389	1.54 723	0.41 690	0.08 275	0.11 502

GwcNet	0.35 578	0.23 582	0.88 639	0.25 528	0.24 632	0.48 622	0.27 565	0.55 585	0.57 624	0.38 545	0.52 586	0.51 602	0.32 557	0.60 555	0.41 593	0.13 559	0.11 574	0.12 540	0.11 520	0.13 544	0.14 569

RP	0.35 578	0.22 573	0.51 508	0.31 631	0.24 632	0.37 557	0.28 581	0.50 518	0.58 627	0.40 570	0.63 633	0.61 640	0.47 632	0.61 562	0.39 578	0.16 615	0.15 631	0.17 623	0.15 612	0.17 601	0.17 603

DANet	0.35 578	0.23 582	0.60 552	0.36 656	0.22 611	0.39 574	0.25 544	0.48 497	0.43 513	0.52 635	0.50 572	0.59 633	0.41 606	0.76 625	0.49 616	0.13 559	0.11 574	0.14 589	0.12 559	0.17 601	0.15 581
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 578	0.26 602	0.49 487	0.36 656	0.22 611	0.41 584	0.41 655	0.53 566	0.42 505	0.47 617	0.46 553	0.61 640	0.39 597	0.55 523	0.37 567	0.16 615	0.13 606	0.21 646	0.21 649	0.16 584	0.16 590

w-ln-seven-2	0.36 583	0.29 619	1.06 663	0.27 590	0.18 541	0.37 557	0.30 599	0.50 518	0.54 612	0.45 606	0.55 600	0.45 568	0.41 606	0.62 570	0.49 616	0.10 457	0.10 549	0.12 540	0.11 520	0.14 562	0.11 502

GASNet	0.36 583	0.46 667	0.88 639	0.34 645	0.23 624	0.35 545	0.22 478	0.60 635	0.53 608	0.40 570	0.37 442	0.45 568	0.30 533	0.79 635	0.35 560	0.15 599	0.10 549	0.14 589	0.14 602	0.22 642	0.12 527

Wz-Net-MNSev	0.36 583	0.26 602	0.79 614	0.26 562	0.21 595	0.59 650	0.38 644	0.55 585	0.56 621	0.48 621	0.54 596	0.53 613	0.36 578	0.60 555	0.44 602	0.11 498	0.09 518	0.11 501	0.11 520	0.15 576	0.13 547

APVNet	0.36 583	0.20 544	0.70 594	0.26 562	0.22 611	0.52 640	0.35 629	0.61 639	0.44 528	0.38 545	0.52 586	0.48 584	0.38 591	0.84 648	0.46 611	0.13 559	0.14 616	0.15 605	0.16 624	0.16 584	0.15 581

Syn2CoEx	0.36 583	0.31 633	0.78 607	0.34 645	0.21 595	0.41 584	0.28 581	0.61 639	0.49 582	0.42 589	0.56 607	0.45 568	0.44 620	0.69 597	0.38 570	0.17 628	0.14 616	0.15 605	0.12 559	0.13 544	0.12 527

FAT-Stereo	0.36 583	0.18 515	0.73 603	0.26 562	0.18 541	0.33 516	0.29 588	0.60 635	0.59 628	0.46 610	0.60 620	0.60 636	0.50 641	0.61 562	0.34 556	0.13 559	0.14 616	0.13 562	0.12 559	0.14 562	0.18 616

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 583	0.36 646	0.53 519	0.34 645	0.19 568	0.51 631	0.24 527	0.55 585	0.38 457	0.41 579	0.47 560	0.47 578	0.27 487	0.73 611	0.30 531	0.36 684	0.19 657	0.27 658	0.17 634	0.26 658	0.23 657

GANet	0.36 583	0.22 573	0.49 487	0.29 614	0.17 519	0.41 584	0.38 644	0.57 611	0.45 540	0.46 610	0.75 653	0.55 619	0.40 602	0.94 666	0.41 593	0.13 559	0.13 606	0.13 562	0.11 520	0.14 562	0.11 502

LALA_ROB	0.36 583	0.25 591	0.46 463	0.30 625	0.21 595	0.47 616	0.39 649	0.61 639	0.51 594	0.52 635	0.51 578	0.69 664	0.36 578	0.50 496	0.43 597	0.17 628	0.11 574	0.16 617	0.14 602	0.17 601	0.15 581

SGM-Forest	0.36 583	0.17 500	0.47 471	0.23 432	0.16 495	0.45 608	0.41 655	0.55 585	0.48 573	0.52 635	0.60 620	0.52 608	0.41 606	0.85 649	0.50 622	0.17 628	0.17 646	0.17 623	0.15 612	0.15 576	0.15 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 593	0.41 662	0.66 581	0.46 676	0.41 674	0.34 530	0.25 544	0.57 611	0.45 540	0.39 560	0.52 586	0.43 552	0.33 560	0.41 464	0.29 523	0.25 664	0.14 616	0.33 678	0.21 649	0.31 671	0.22 650

Anonymous_2	0.37 593	0.21 559	0.47 471	0.20 244	0.21 595	0.42 591	0.26 558	0.38 379	0.29 337	0.33 469	0.30 354	0.44 563	0.38 591	0.36 440	0.29 523	0.26 665	0.29 683	0.44 686	1.41 724	0.34 675	0.21 644

AF-Net	0.37 593	0.26 602	0.56 536	0.32 637	0.23 624	0.41 584	0.29 588	0.61 639	0.64 643	0.42 589	0.68 642	0.65 653	0.49 639	0.57 538	0.44 602	0.15 599	0.11 574	0.19 640	0.14 602	0.15 576	0.13 547

stereogan	0.37 593	0.17 500	0.65 576	0.27 590	0.22 611	0.62 656	0.26 558	0.59 626	0.63 642	0.43 595	0.60 620	0.67 658	0.42 615	0.68 595	0.35 560	0.13 559	0.14 616	0.14 589	0.12 559	0.19 623	0.17 603

Nwc_Net	0.37 593	0.25 591	0.68 587	0.31 631	0.24 632	0.44 602	0.30 599	0.65 656	0.50 590	0.37 530	0.69 646	0.58 631	0.45 623	0.60 555	0.40 585	0.15 599	0.12 594	0.19 640	0.21 649	0.14 562	0.13 547

RYNet	0.37 593	0.18 515	0.59 550	0.25 528	0.28 651	0.61 654	0.32 612	0.59 626	0.59 628	0.41 579	0.38 457	0.57 628	0.39 597	0.87 652	0.53 627	0.11 498	0.08 481	0.12 540	0.11 520	0.18 615	0.18 616

PA-Net	0.37 593	0.28 612	0.83 627	0.31 631	0.28 651	0.39 574	0.42 658	0.51 535	0.55 618	0.34 489	0.42 507	0.41 539	0.36 578	0.79 635	0.49 616	0.12 538	0.23 673	0.16 617	0.23 659	0.12 528	0.18 616
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 600	0.12 289	0.38 363	0.42 670	3.88 726	0.21 281	0.17 267	0.35 341	0.28 318	0.20 263	0.20 232	0.23 335	0.15 264	0.28 359	0.16 277	0.09 403	0.07 389	0.09 362	0.07 242	0.09 366	0.09 404

S-Stereo	0.38 600	0.20 544	1.05 662	0.27 590	0.22 611	0.38 565	0.32 612	0.55 585	0.66 646	0.39 560	0.59 615	0.49 590	0.41 606	0.75 620	0.40 585	0.12 538	0.15 631	0.13 562	0.13 587	0.16 584	0.21 644

ADCRef	0.38 600	0.24 586	0.88 639	0.26 562	0.21 595	0.49 627	0.27 565	0.52 554	0.48 573	0.50 624	0.58 612	0.35 486	0.47 632	0.48 487	1.29 698	0.09 403	0.08 481	0.12 540	0.12 559	0.11 487	0.11 502

PWC_ROB	0.38 600	0.29 619	0.69 588	0.25 528	0.20 587	0.38 565	0.19 367	0.58 620	0.67 649	0.57 648	0.85 665	0.51 602	0.40 602	0.71 603	0.52 625	0.13 559	0.09 518	0.14 589	0.10 478	0.17 601	0.14 569

PWCDC_ROB	0.38 600	0.30 626	0.60 552	0.33 643	0.20 587	0.42 591	0.19 367	0.58 620	0.89 680	0.42 589	1.26 688	0.36 491	0.34 569	0.50 496	0.38 570	0.18 639	0.11 574	0.11 501	0.09 432	0.19 623	0.13 547

Selective-IGEV-i16pb	0.39 605	0.12 289	2.18 703	0.21 301	0.15 462	0.68 663	0.32 612	0.56 601	0.57 624	0.25 319	0.44 531	0.33 463	0.21 387	0.80 639	0.25 486	0.14 584	0.10 549	0.09 362	0.10 478	0.12 528	0.13 547

aanetorigin	0.39 605	0.29 619	1.09 666	0.24 488	0.19 568	0.28 434	0.37 638	0.33 305	0.47 563	0.94 684	0.82 662	0.52 608	0.54 647	0.49 492	0.50 622	0.11 498	0.09 518	0.10 442	0.10 478	0.16 584	0.15 581

RGC	0.39 605	0.32 638	0.64 574	0.34 645	0.27 646	0.40 580	0.29 588	0.57 611	0.53 608	0.45 606	0.64 635	0.62 642	0.45 623	0.72 609	0.39 578	0.15 599	0.15 631	0.21 646	0.20 646	0.18 615	0.19 623

NCC-stereo	0.39 605	0.25 591	0.69 588	0.32 637	0.28 651	0.46 610	0.36 634	0.65 656	0.52 603	0.40 570	0.57 610	0.56 623	0.47 632	0.73 611	0.45 605	0.17 628	0.14 616	0.18 632	0.25 666	0.16 584	0.16 590

edge stereo	0.39 605	0.22 573	0.81 620	0.27 590	0.22 611	0.37 557	0.24 527	0.56 601	0.54 612	0.53 641	0.60 620	0.71 667	0.50 641	0.78 633	0.40 585	0.16 615	0.14 616	0.19 640	0.14 602	0.16 584	0.17 603

Abc-Net	0.39 605	0.25 591	0.69 588	0.32 637	0.28 651	0.46 610	0.36 634	0.65 656	0.52 603	0.40 570	0.57 610	0.56 623	0.47 632	0.73 611	0.45 605	0.17 628	0.14 616	0.18 632	0.25 666	0.16 584	0.16 590
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 605	0.28 612	0.78 607	0.27 590	0.18 541	0.49 627	0.22 478	0.59 626	0.84 678	0.55 645	0.53 593	0.49 590	0.36 578	0.67 594	0.82 664	0.13 559	0.10 549	0.11 501	0.12 559	0.17 601	0.17 603

SQANet	0.40 612	0.48 671	0.67 582	0.48 678	0.39 671	0.48 622	0.22 478	0.51 535	0.43 513	0.40 570	0.47 560	0.47 578	0.33 560	0.54 521	0.32 544	0.36 684	0.15 631	0.40 684	0.21 649	0.45 684	0.31 675

UDG	0.40 612	0.46 667	0.49 487	0.40 668	0.35 668	0.47 616	0.27 565	0.54 575	0.47 563	0.39 560	0.45 543	0.59 633	0.44 620	0.46 480	0.39 578	0.26 665	0.19 657	0.48 688	0.22 657	0.34 675	0.26 666

DDUNet	0.41 614	0.50 676	0.48 481	0.44 673	0.39 671	0.46 610	0.32 612	0.50 518	0.43 513	0.45 606	0.52 586	0.57 628	0.36 578	0.48 487	0.33 551	0.33 681	0.21 664	0.55 692	0.25 666	0.37 679	0.32 678

222	0.41 614	0.10 145	0.29 240	0.19 166	0.11 191	0.36 550	0.20 419	0.57 611	0.39 467	0.35 506	0.44 531	0.30 436	0.27 487	0.55 523	3.56 723	0.11 498	0.07 389	0.08 266	0.08 327	0.09 366	0.09 404

NaN_ROB	0.41 614	0.28 612	0.62 563	0.30 625	0.19 568	0.51 631	0.47 671	0.58 620	0.59 628	0.56 646	0.47 560	0.49 590	0.41 606	1.21 690	0.64 647	0.12 538	0.18 652	0.12 540	0.13 587	0.11 487	0.14 569

w-ln-seven	0.42 617	0.30 626	1.18 674	0.26 562	0.22 611	0.58 647	0.31 604	0.62 647	0.81 670	0.58 649	0.61 627	0.53 613	0.36 578	0.57 538	0.65 649	0.11 498	0.10 549	0.13 562	0.12 559	0.15 576	0.13 547

test_sample9	0.42 617	0.19 531	0.50 498	0.18 108	0.16 495	0.34 530	0.20 419	0.51 535	0.38 457	0.37 530	0.34 412	0.37 497	0.30 533	0.66 590	0.91 671	0.23 653	1.82 725	0.28 666	0.24 661	0.18 615	0.16 590

SDNR	0.42 617	0.21 559	0.82 624	0.21 301	0.18 541	1.27 701	0.17 267	0.50 518	0.49 582	0.42 589	0.81 660	0.38 505	0.27 487	1.19 687	0.38 570	0.23 653	0.24 675	0.17 623	0.13 587	0.17 601	0.20 635

ccnet	0.42 617	0.31 633	0.48 481	0.27 590	0.32 664	0.60 653	0.32 612	0.65 656	0.46 558	0.53 641	0.66 638	0.56 623	0.45 623	0.72 609	0.61 640	0.26 665	0.19 657	0.24 655	0.21 649	0.26 658	0.22 650

SHD	0.42 617	0.27 609	0.81 620	0.31 631	0.25 640	0.42 591	0.22 478	0.66 662	0.94 689	0.63 656	0.60 620	0.59 633	0.47 632	0.59 551	0.58 634	0.15 599	0.13 606	0.16 617	0.16 624	0.20 632	0.22 650

Wz-Net-SNSev	0.43 622	0.41 662	1.27 682	0.30 625	0.21 595	0.44 602	0.41 655	0.61 639	0.65 644	0.46 610	0.65 636	0.62 642	0.39 597	0.74 619	0.59 635	0.12 538	0.11 574	0.12 540	0.13 587	0.16 584	0.14 569

XQC	0.43 622	0.37 651	0.96 652	0.34 645	0.25 640	0.53 641	0.34 625	0.60 635	0.73 662	0.51 629	0.46 553	0.57 628	0.47 632	0.70 600	0.72 655	0.17 628	0.12 594	0.18 632	0.15 612	0.25 651	0.23 657

CC-Net-ROB	0.43 622	0.47 669	0.65 576	0.37 662	0.23 624	0.51 631	0.29 588	0.66 662	0.49 582	0.46 610	0.51 578	0.48 584	0.38 591	0.96 670	0.35 560	0.34 682	0.23 673	0.55 692	0.25 666	0.31 671	0.20 635

GANetREF_RVC	0.43 622	0.47 669	0.69 588	0.38 664	0.20 587	0.51 631	0.48 675	0.66 662	0.66 646	0.46 610	0.46 553	0.50 598	0.44 620	0.90 660	0.39 578	0.27 670	0.21 664	0.32 675	0.18 640	0.27 663	0.22 650
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
FBW_ROB	0.43 622	0.26 602	0.54 522	0.31 631	0.20 587	0.51 631	0.32 612	0.70 673	0.60 632	0.59 650	0.55 600	0.65 653	0.41 606	1.40 700	0.51 624	0.13 559	0.17 646	0.21 646	0.16 624	0.17 601	0.18 616

PDISCO_ROB	0.43 622	0.30 626	0.67 582	0.43 671	0.36 669	0.67 661	0.32 612	0.72 676	0.76 664	0.43 595	0.53 593	0.63 650	0.40 602	0.66 590	0.47 613	0.21 650	0.12 594	0.21 646	0.19 644	0.25 651	0.20 635

WQFJA1++	0.44 628	0.07 4	0.63 566	0.18 108	0.13 350	0.15 60	0.11 23	0.20 72	0.11 11	2.05 718	0.12 72	0.23 335	0.11 122	0.17 122	0.12 119	0.08 299	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 730	0.07 247

z-mn7	0.44 628	0.40 658	1.09 666	0.25 528	0.18 541	0.61 654	0.34 625	0.56 601	0.93 687	0.43 595	0.96 674	0.53 613	0.39 597	0.94 666	0.59 635	0.10 457	0.09 518	0.10 442	0.10 478	0.14 562	0.13 547

DeepPrunerF	0.44 628	0.29 619	1.29 684	0.33 643	0.30 660	0.35 545	0.36 634	0.62 647	1.15 700	0.40 570	0.44 531	0.39 517	0.41 606	0.80 639	0.52 625	0.18 639	0.14 616	0.23 653	0.21 649	0.17 601	0.17 603

ADCP+	0.45 631	0.24 586	1.15 673	0.25 528	0.22 611	0.56 643	0.39 649	0.54 575	0.51 594	0.44 602	0.51 578	0.46 576	0.52 646	0.56 534	1.89 712	0.10 457	0.08 481	0.11 501	0.10 478	0.14 562	0.13 547

PASM	0.45 631	0.35 643	0.90 642	0.35 654	0.33 665	0.39 574	0.38 644	0.50 518	0.61 636	0.52 635	0.51 578	0.62 642	0.45 623	0.93 664	0.48 614	0.26 665	0.29 683	0.29 670	0.33 679	0.29 669	0.26 666

DStereoO	0.46 633	0.32 638	0.51 508	0.36 656	0.29 659	0.38 565	0.45 664	0.55 585	0.60 632	0.47 617	0.49 568	0.48 584	0.73 677	0.59 551	0.69 653	0.81 708	0.18 652	0.38 681	0.19 644	0.46 685	0.20 635

zh-mn7	0.46 633	0.45 666	1.48 690	0.25 528	0.19 568	0.44 602	0.29 588	0.56 601	0.82 671	0.65 660	0.96 674	0.49 590	0.38 591	0.88 655	0.63 645	0.12 538	0.10 549	0.11 501	0.11 520	0.13 544	0.14 569

G-Net	0.46 633	0.25 591	0.86 636	0.34 645	0.28 651	0.90 685	0.35 629	0.47 484	0.45 540	0.68 663	1.22 686	0.64 652	0.60 658	0.61 562	0.57 629	0.16 615	0.14 616	0.17 623	0.13 587	0.22 642	0.19 623

GCST	0.47 636	0.60 685	0.57 539	1.04 710	0.48 684	0.38 565	0.11 23	0.40 404	0.32 378	0.41 579	0.34 412	0.29 419	0.17 321	0.46 480	0.19 372	0.69 700	0.42 695	0.79 705	0.62 708	0.62 693	0.46 690

ADCL	0.47 636	0.22 573	1.00 656	0.27 590	0.19 568	0.74 669	0.64 690	0.54 575	0.69 654	0.56 646	0.71 647	0.55 619	0.60 658	0.60 555	1.43 700	0.11 498	0.09 518	0.13 562	0.13 587	0.14 562	0.14 569

DPSNet	0.47 636	0.24 586	0.93 647	0.27 590	0.20 587	0.75 672	0.57 684	0.84 691	0.79 668	0.47 617	0.51 578	0.60 636	0.69 673	0.87 652	0.71 654	0.16 615	0.13 606	0.12 540	0.10 478	0.25 651	0.21 644

zh-sn7	0.48 639	0.51 678	1.43 689	0.29 614	0.20 587	0.47 616	0.39 649	0.57 611	0.62 638	0.52 635	0.81 660	0.52 608	0.56 651	1.05 679	0.87 668	0.12 538	0.13 606	0.13 562	0.13 587	0.17 601	0.16 590

ADCPNet	0.48 639	0.29 619	1.60 695	0.27 590	0.23 624	0.70 667	0.38 644	0.53 566	0.51 594	0.51 629	0.59 615	0.67 658	0.56 651	0.60 555	1.14 686	0.15 599	0.18 652	0.14 589	0.23 659	0.19 623	0.19 623

MDST_ROB	0.48 639	0.14 412	0.95 650	0.30 625	0.21 595	1.33 704	0.32 612	0.77 681	0.56 621	1.06 692	0.71 647	0.49 590	0.35 574	1.26 693	0.38 570	0.13 559	0.11 574	0.16 617	0.13 587	0.12 528	0.12 527

AANet	0.49 642	0.42 664	1.56 693	0.22 373	0.19 568	0.39 574	0.25 544	0.52 554	0.92 684	0.92 681	0.93 672	0.84 674	0.67 670	0.59 551	0.59 635	0.15 599	0.11 574	0.13 562	0.12 559	0.18 615	0.16 590

test_sample8	0.49 642	0.19 531	0.50 498	0.18 108	0.16 495	0.34 530	0.20 419	0.55 585	0.34 402	0.62 654	0.38 457	1.15 689	0.67 670	0.66 590	0.91 671	0.23 653	1.82 725	0.28 666	0.24 661	0.18 615	0.16 590

SuperB	0.49 642	0.28 612	2.23 704	0.23 432	0.15 462	0.41 584	0.32 612	0.47 484	0.82 671	0.43 595	0.50 572	0.33 463	0.45 623	0.68 595	1.08 681	0.10 457	0.07 389	0.09 362	0.08 327	0.98 714	0.14 569

ADCMid	0.49 642	0.34 641	1.13 671	0.26 562	0.21 595	0.51 631	0.37 638	0.57 611	0.54 612	0.75 671	0.66 638	0.62 642	0.64 669	0.64 579	1.68 705	0.13 559	0.12 594	0.17 623	0.17 634	0.20 632	0.17 603

psmorigin	0.50 646	0.25 591	3.03 713	0.24 488	0.19 568	0.38 565	0.22 478	0.50 518	0.44 528	0.64 658	0.68 642	0.71 667	0.51 644	0.85 649	0.45 605	0.14 584	0.17 646	0.13 562	0.14 602	0.16 584	0.21 644

CSAN	0.50 646	0.35 643	0.78 607	0.36 656	0.23 624	0.56 643	0.59 687	0.61 639	0.70 656	0.64 658	0.78 657	0.65 653	0.60 658	1.38 699	0.62 642	0.21 650	0.17 646	0.20 644	0.20 646	0.18 615	0.18 616

SGM_RVC	0.50 646	0.19 531	0.50 498	0.25 528	0.15 462	0.69 664	0.39 649	0.68 670	0.82 671	0.95 686	0.84 664	1.13 686	0.76 678	1.16 686	0.60 639	0.16 615	0.16 639	0.16 617	0.16 624	0.16 584	0.17 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 646	0.20 544	0.78 607	0.24 488	0.26 644	0.39 574	0.30 599	0.51 535	0.50 590	0.54 643	1.23 687	2.52 715	0.37 587	0.77 631	0.95 674	0.08 299	0.06 250	0.06 53	0.05 73	0.10 437	0.08 331

Wz-Net-TNSev	0.51 650	0.58 683	1.61 697	0.25 528	0.21 595	0.65 658	0.45 664	0.63 654	0.69 654	0.51 629	0.54 596	0.71 667	0.60 658	1.00 675	0.77 659	0.15 599	0.15 631	0.13 562	0.15 612	0.21 635	0.20 635

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 650	0.50 676	0.86 636	0.39 666	0.24 632	0.84 680	0.55 682	0.56 601	0.62 638	0.60 651	0.68 642	0.62 642	0.42 615	1.13 685	0.43 597	0.23 653	0.27 679	0.27 658	0.35 681	0.25 651	0.29 671

AnyNet_C32	0.51 650	0.40 658	1.10 670	0.29 614	0.28 651	0.59 650	0.58 685	0.54 575	0.60 632	0.62 654	0.66 638	0.54 617	0.54 647	0.78 633	1.74 709	0.15 599	0.14 616	0.15 605	0.17 634	0.20 632	0.20 635

WCMA_ROB	0.51 650	0.21 559	0.65 576	0.25 528	0.21 595	0.58 647	0.32 612	0.54 575	0.55 618	0.95 686	1.40 693	1.28 693	0.81 683	0.73 611	0.62 642	0.18 639	0.15 631	0.15 605	0.15 612	0.19 623	0.19 623

WZ-Net	0.52 654	0.38 656	1.90 700	0.30 625	0.24 632	0.57 646	0.48 675	0.62 647	0.78 667	0.50 624	0.71 647	0.68 662	0.54 647	0.98 674	0.84 665	0.13 559	0.10 549	0.11 501	0.12 559	0.19 623	0.20 635

SANet	0.53 655	0.28 612	0.96 652	0.26 562	0.15 462	0.69 664	0.44 663	0.67 667	1.34 704	0.67 662	0.98 677	0.94 679	0.71 675	0.89 657	0.76 656	0.14 584	0.12 594	0.12 540	0.11 520	0.17 601	0.16 590

Consistency-Raft	0.55 656	0.48 671	1.02 659	0.45 674	0.49 685	0.49 627	0.47 671	0.72 676	0.72 659	0.45 606	0.82 662	0.47 578	0.60 658	0.50 496	0.63 645	0.39 688	0.39 693	0.44 686	0.51 698	0.52 687	0.37 681

anonymity	0.56 657	0.54 681	0.70 594	0.47 677	0.61 695	0.56 643	0.43 660	0.69 671	0.49 582	0.63 656	0.55 600	0.54 617	0.60 658	0.61 562	0.57 629	0.55 693	0.53 704	0.50 689	0.54 702	0.51 686	0.56 695

MFN_U_SF_RVC	0.56 657	0.51 678	1.19 675	0.38 664	0.22 611	0.69 664	0.27 565	0.80 686	0.67 649	0.73 667	0.74 652	0.87 675	0.61 667	0.81 643	0.76 656	0.29 676	0.27 679	0.32 675	0.37 685	0.32 674	0.31 675

SAMSARA	0.56 657	0.39 657	0.80 617	0.60 690	0.46 682	1.00 689	1.23 721	0.67 667	0.68 652	0.71 666	0.54 596	0.89 678	0.57 654	0.81 643	0.62 642	0.19 645	0.22 668	0.18 632	0.18 640	0.27 663	0.25 664

otaku	0.57 660	0.62 687	0.87 638	0.63 692	0.44 680	0.73 668	0.37 638	0.65 656	0.66 646	0.51 629	0.75 653	0.66 657	0.45 623	0.69 597	0.46 611	0.53 690	0.34 689	0.55 692	0.35 681	0.60 692	0.45 687

Ntro	0.58 661	0.64 688	0.92 645	0.66 693	0.50 686	0.77 673	0.36 634	0.66 662	0.70 656	0.50 624	0.59 615	0.65 653	0.51 644	0.75 620	0.45 605	0.56 694	0.32 687	0.56 695	0.34 680	0.63 694	0.46 690

PVD	0.58 661	0.34 641	0.84 632	0.39 666	0.31 663	0.59 650	0.47 671	0.80 686	1.25 701	0.92 681	1.09 680	0.79 671	0.82 684	0.85 649	0.76 656	0.21 650	0.18 652	0.22 652	0.18 640	0.27 663	0.35 680

ADCS	0.58 661	0.40 658	1.35 687	0.29 614	0.24 632	0.55 642	0.45 664	0.67 667	0.83 675	0.76 672	0.71 647	0.68 662	0.60 658	0.76 625	2.23 717	0.16 615	0.16 639	0.16 617	0.17 634	0.22 642	0.22 650

MeshStereo	0.58 661	0.27 609	0.67 582	0.22 373	0.17 519	0.66 660	0.37 638	0.78 682	0.61 636	1.47 714	1.30 689	1.65 701	0.79 680	1.12 684	0.59 635	0.17 628	0.17 646	0.17 623	0.14 602	0.17 601	0.14 569
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
MSMD_ROB	0.60 665	0.33 640	0.61 555	0.30 625	0.25 640	0.86 682	0.35 629	0.55 585	0.67 649	1.10 694	1.49 698	1.76 704	0.97 694	0.88 655	0.49 616	0.23 653	0.21 664	0.27 658	0.27 674	0.25 651	0.24 662

DGSMNet	0.61 666	0.29 619	0.91 643	0.51 683	0.70 700	0.62 656	1.38 722	0.59 626	0.55 618	0.37 530	0.61 627	0.52 608	0.33 560	0.65 586	0.43 597	0.53 690	0.60 711	0.67 697	0.61 707	0.63 694	0.61 705

FCDSN-DC	0.63 667	0.31 633	0.61 555	0.36 656	0.30 660	0.65 658	0.37 638	0.66 662	0.68 652	1.14 696	1.54 701	1.71 703	1.26 703	0.92 662	0.64 647	0.24 661	0.22 668	0.27 658	0.26 670	0.27 663	0.27 670
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 667	0.37 651	2.40 708	0.26 562	0.25 640	0.38 565	0.49 677	0.41 418	1.06 694	1.38 703	0.87 669	0.62 642	0.95 691	0.65 586	1.65 704	0.11 498	0.09 518	0.10 442	0.11 520	0.19 623	0.17 603

AnyNet_C01	0.65 669	0.58 683	2.60 711	0.32 637	0.26 644	0.88 683	0.61 688	0.63 654	0.62 638	0.68 663	0.96 674	0.76 670	0.60 658	0.96 670	1.43 700	0.16 615	0.16 639	0.17 623	0.17 634	0.23 645	0.23 657

DispFullNet	0.66 670	0.89 702	1.59 694	0.77 698	1.21 717	0.51 631	0.23 505	0.59 626	0.72 659	0.69 665	0.61 627	0.69 664	0.91 690	0.79 635	0.48 614	0.27 670	0.12 594	0.73 700	0.30 678	0.65 697	0.40 684

NVStereoNet_ROB	0.67 671	0.49 675	0.83 627	0.48 678	0.40 673	0.51 631	0.46 667	0.70 673	0.77 666	0.84 676	1.72 706	1.02 684	0.83 685	1.23 691	0.79 662	0.32 680	0.38 692	0.40 684	0.46 692	0.36 678	0.41 685
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 672	0.64 688	1.06 663	0.45 674	0.27 646	1.40 708	0.58 685	0.78 682	0.92 684	0.84 676	0.86 666	0.88 677	0.68 672	1.33 698	0.68 652	0.37 686	0.29 683	0.34 679	0.36 684	0.43 682	0.37 681

SPS-STEREO	0.69 673	0.61 686	0.98 654	0.52 686	0.57 692	0.74 669	0.50 678	0.78 682	0.62 638	0.95 686	0.86 666	0.94 679	0.70 674	1.01 676	0.87 668	0.58 696	0.51 701	0.50 689	0.50 697	0.55 689	0.58 698
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 674	0.30 626	0.69 588	0.32 637	0.27 646	0.81 679	0.39 649	0.79 685	0.82 671	1.41 706	1.58 703	1.98 706	1.26 703	1.02 677	0.77 659	0.24 661	0.22 668	0.27 658	0.26 670	0.26 658	0.26 666

FC-DCNN v2	0.71 675	0.30 626	0.67 582	0.32 637	0.27 646	0.84 680	0.39 649	0.84 691	0.85 679	1.44 710	1.64 704	2.09 708	1.28 705	1.06 680	0.80 663	0.24 661	0.22 668	0.27 658	0.26 670	0.26 658	0.25 664

RainbowNet	0.72 676	0.89 702	1.02 659	0.82 700	0.63 697	0.78 676	0.52 679	0.81 688	0.93 687	0.60 651	0.79 658	0.80 672	0.60 658	0.80 639	0.57 629	0.78 706	0.55 707	0.78 703	0.49 695	0.76 704	0.58 698

ACVNet_1	0.72 676	0.81 697	1.37 688	0.72 696	0.53 690	0.77 673	0.42 658	0.85 694	0.90 682	0.74 670	0.75 653	1.32 695	0.72 676	1.02 677	0.55 628	0.54 692	0.31 686	0.71 699	0.35 681	0.64 696	0.45 687

ACVNet-4b	0.72 676	0.81 697	1.33 686	0.72 696	0.50 686	0.80 678	0.31 604	0.71 675	0.80 669	0.50 624	0.72 651	0.95 681	0.43 619	0.96 670	1.20 694	1.13 720	0.21 664	0.76 702	0.45 691	0.65 697	0.46 690

MFMNet_re	0.72 676	0.76 695	0.99 655	0.62 691	0.70 700	0.77 673	0.67 691	0.75 679	0.83 675	0.78 674	0.86 666	0.69 664	0.78 679	0.71 603	0.61 640	0.66 699	0.59 710	0.61 696	0.58 706	0.68 700	0.71 709

ELAS_RVC	0.74 680	0.36 646	1.00 656	0.37 662	0.33 665	0.88 683	0.93 710	0.83 690	1.08 696	1.35 701	1.33 692	1.24 691	1.33 707	1.06 680	0.95 674	0.27 670	0.25 677	0.29 670	0.27 674	0.30 670	0.30 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 680	0.36 646	0.85 635	0.36 656	0.33 665	1.36 705	0.77 701	0.93 695	0.92 684	1.41 706	1.53 700	1.16 690	1.17 699	0.95 669	1.03 678	0.26 665	0.25 677	0.28 666	0.28 677	0.31 671	0.30 672
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 682	0.44 665	1.98 701	0.49 681	0.16 495	0.58 647	0.31 604	0.81 688	0.83 675	0.41 579	0.52 586	0.98 683	0.58 655	4.97 727	1.03 678	0.11 498	0.07 389	0.10 442	0.24 661	0.27 663	0.26 666

RTS	0.78 683	0.48 671	4.68 718	0.34 645	0.28 651	1.12 693	0.46 667	0.62 647	1.03 691	0.73 667	0.89 670	0.60 636	0.59 656	1.61 703	1.16 690	0.14 584	0.11 574	0.15 605	0.15 612	0.21 635	0.19 623

RTSA	0.78 683	0.48 671	4.68 718	0.34 645	0.28 651	1.12 693	0.46 667	0.62 647	1.03 691	0.73 667	0.89 670	0.60 636	0.59 656	1.61 703	1.16 690	0.14 584	0.11 574	0.15 605	0.15 612	0.21 635	0.19 623

DStereoSA	0.81 685	0.37 651	1.08 665	0.51 683	0.65 698	0.67 661	1.44 723	0.74 678	1.06 694	0.54 643	1.67 705	0.49 590	1.78 713	0.96 670	1.69 707	0.28 673	0.43 696	0.27 658	0.51 698	0.40 681	0.58 698

DStereoFS	0.84 686	0.66 690	0.80 617	0.53 687	0.50 686	1.23 699	0.55 682	0.94 696	1.32 703	0.89 678	1.32 690	1.04 685	2.32 720	1.29 696	1.14 686	0.31 679	0.35 690	0.30 672	0.39 688	0.34 675	0.60 701

SGM+DAISY	0.87 687	0.66 690	1.30 685	0.51 683	0.60 694	1.03 690	0.84 707	0.76 680	0.73 662	1.39 704	1.51 699	1.31 694	1.22 701	1.11 682	1.08 681	0.57 695	0.53 704	0.51 691	0.51 698	0.54 688	0.61 705

ACVNet_2	0.89 688	0.87 701	1.25 680	0.82 700	0.62 696	0.97 688	0.62 689	1.14 701	1.42 706	1.00 689	1.40 693	1.47 698	0.84 686	1.11 682	0.66 650	0.61 697	0.43 696	0.78 703	0.49 695	0.75 703	0.52 693

IMH-64-1	0.91 689	0.86 699	0.84 632	0.97 705	0.75 702	0.92 686	0.71 693	1.27 702	1.10 697	0.89 678	1.45 695	1.14 687	0.96 692	1.19 687	0.84 665	0.74 703	0.51 701	0.97 708	0.55 703	0.84 706	0.60 701

IMH-64	0.91 689	0.86 699	0.84 632	0.97 705	0.75 702	0.92 686	0.71 693	1.27 702	1.10 697	0.89 678	1.45 695	1.14 687	0.96 692	1.19 687	0.84 665	0.74 703	0.51 701	0.97 708	0.55 703	0.84 706	0.60 701

MonStereo1	0.93 691	0.56 682	0.82 624	0.69 694	0.58 693	1.37 706	0.35 629	0.94 696	1.25 701	0.93 683	1.90 709	1.52 699	2.10 717	1.27 694	0.77 659	0.69 700	0.33 688	0.75 701	0.47 694	0.70 701	0.57 697

U	1.00 692	0.09 89	0.21 131	0.21 301	3.68 724	6.12 727	0.14 111	0.21 89	0.21 199	0.11 64	0.11 52	0.10 60	0.09 36	0.12 6	0.11 48	0.07 130	0.05 39	5.42 734	2.90 732	0.07 191	0.06 147

PWCK	1.00 692	1.17 714	1.70 698	0.91 703	0.41 674	1.19 697	0.92 709	1.10 699	1.14 699	1.16 697	1.14 683	1.25 692	0.88 689	1.75 709	1.04 680	0.87 711	0.50 699	0.87 706	0.53 701	0.96 713	0.52 693

WAO-7	1.01 694	0.89 702	0.93 647	0.83 702	0.66 699	1.18 695	0.81 705	1.40 706	1.57 710	1.11 695	1.76 708	1.45 697	1.19 700	1.50 702	1.14 686	0.61 697	0.62 714	0.70 698	0.68 710	0.66 699	0.60 701

MADNet+	1.01 694	1.16 713	4.72 720	0.70 695	0.47 683	1.24 700	0.96 711	0.97 698	0.89 680	0.65 660	0.77 656	0.87 675	0.85 688	2.09 713	1.68 705	0.38 687	0.39 693	0.31 674	0.27 674	0.43 682	0.39 683

MultiAttention	1.02 696	0.13 358	0.43 433	0.35 654	0.43 677	5.36 723	1.71 724	0.69 671	0.53 608	0.36 522	0.63 633	0.55 619	0.22 404	7.60 731	0.43 597	0.09 403	0.06 250	0.14 589	0.24 661	0.26 658	0.30 672

IMH	1.05 697	0.95 706	1.00 656	1.01 707	0.78 705	1.11 692	0.68 692	1.38 705	1.43 707	1.00 689	1.72 706	1.43 696	1.14 696	1.73 708	0.89 670	1.09 717	0.55 707	0.99 710	0.57 705	0.87 708	0.62 707

WAO-6	1.07 698	0.93 705	0.92 645	0.96 704	0.78 705	1.28 702	0.75 698	1.34 704	2.00 714	1.02 691	1.54 701	1.59 700	1.22 701	1.31 697	1.14 686	0.78 706	0.55 707	1.02 712	0.75 715	0.83 705	0.69 708

LVE	1.13 699	1.02 707	1.28 683	1.01 707	0.80 708	1.29 703	0.81 705	1.47 709	1.96 712	1.07 693	1.90 709	1.90 705	1.01 695	1.48 701	0.91 671	0.93 714	0.61 713	0.94 707	0.69 711	0.87 708	0.75 713

JetBlue	1.14 700	0.76 695	2.36 706	0.59 689	0.75 702	3.04 719	1.78 725	1.11 700	0.90 682	0.94 684	1.10 681	1.66 702	1.28 705	2.09 713	1.72 708	0.43 689	0.36 691	0.38 681	0.38 687	0.58 691	0.56 695

Dean	1.17 701	1.04 709	1.49 692	1.03 709	0.78 705	1.20 698	0.77 701	1.48 710	1.96 712	1.28 699	1.99 712	2.15 709	1.14 696	1.25 692	1.00 677	0.81 708	0.60 711	1.01 711	0.69 711	0.92 712	0.74 712

SGM-ForestM	1.36 702	0.28 612	0.79 614	0.26 562	0.16 495	2.26 716	1.00 713	1.42 707	1.46 709	2.38 720	2.05 713	5.95 728	2.66 722	2.95 718	2.46 719	0.17 628	0.18 652	0.18 632	0.18 640	0.15 576	0.18 616

xyz-stereo	1.40 703	0.10 145	17.09 740	0.18 108	0.07 3	4.78 722	0.18 318	0.29 246	0.34 402	0.36 522	2.81 720	0.40 532	0.29 519	0.56 534	0.24 476	0.07 130	0.05 39	0.09 362	0.06 158	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 704	0.36 646	0.74 604	0.43 671	0.41 674	2.16 715	0.80 703	2.39 723	3.38 719	2.22 719	3.06 721	3.54 721	2.73 723	2.15 715	1.94 714	0.28 673	0.27 679	0.30 672	0.46 692	0.28 668	0.34 679

TorneroNet-64	1.43 705	1.03 708	1.20 676	1.10 711	0.86 711	2.26 716	0.73 696	1.84 715	3.84 724	1.25 698	2.25 717	2.69 717	1.42 708	1.76 710	1.43 700	0.76 705	0.50 699	1.09 713	0.66 709	1.23 718	0.76 714

notaker	1.45 706	1.34 717	1.48 690	1.40 718	1.07 715	1.18 695	0.85 708	1.48 710	1.40 705	1.51 715	3.46 722	2.40 714	1.81 714	1.76 710	1.45 703	1.11 718	0.69 719	1.38 720	0.87 718	1.31 720	0.97 718

WAO-8	1.46 707	1.10 711	1.09 666	1.10 711	0.84 709	2.06 712	0.75 698	1.84 715	3.83 722	1.44 710	2.21 715	2.15 709	1.43 709	3.17 719	1.19 692	0.91 712	0.65 716	1.09 713	0.79 716	0.90 710	0.71 709

Venus	1.46 707	1.10 711	1.09 666	1.10 711	0.84 709	2.06 712	0.75 698	1.84 715	3.83 722	1.44 710	2.21 715	2.15 709	1.43 709	3.17 719	1.19 692	0.91 712	0.65 716	1.09 713	0.79 716	0.90 710	0.71 709

UNDER WATER-64	1.55 709	1.19 715	2.52 709	1.31 716	0.95 713	2.12 714	1.21 720	1.45 708	3.19 718	1.43 709	1.32 690	2.64 716	2.04 716	1.63 705	1.83 710	1.11 718	0.67 718	1.28 718	0.92 719	1.19 715	1.02 719

UNDER WATER	1.59 710	1.22 716	2.36 706	1.38 717	1.03 714	1.67 711	1.10 717	1.54 713	3.63 720	1.44 710	1.47 697	2.85 718	2.25 719	1.67 706	1.94 714	1.06 716	0.62 714	1.31 719	0.93 720	1.21 717	1.02 719

LSM	1.64 711	0.40 658	2.56 710	2.02 722	17.61 739	0.51 631	0.52 679	0.61 639	0.76 664	0.82 675	1.11 682	0.63 650	0.54 647	0.75 620	0.49 616	0.16 615	0.24 675	0.18 632	0.21 649	0.25 651	2.42 726

LE_ROB	1.76 712	0.20 544	2.68 712	0.48 678	0.52 689	0.78 676	0.96 711	0.84 691	6.61 729	7.40 732	2.08 714	2.08 707	4.83 725	1.27 694	3.79 724	0.10 457	0.08 481	0.12 540	0.11 520	0.11 487	0.10 464

ktn	1.77 713	1.36 718	1.22 677	1.43 719	1.14 716	1.52 709	1.08 716	1.51 712	3.96 725	2.77 723	4.69 724	3.35 720	1.46 711	1.69 707	1.25 696	1.43 722	0.77 721	1.45 721	0.99 721	1.32 721	0.96 716

KSHMR	1.89 714	1.36 718	1.60 695	1.47 720	1.22 718	1.38 707	1.06 715	1.79 714	5.97 728	1.42 708	5.65 727	2.98 719	1.14 696	2.23 716	1.20 694	1.27 721	1.12 723	1.46 722	1.10 723	1.32 721	1.15 721

TorneroNet	2.22 715	1.08 710	1.24 679	1.14 715	0.90 712	5.58 724	0.80 703	2.12 720	8.69 731	2.58 721	5.42 726	3.88 722	1.97 715	1.78 712	1.87 711	0.86 710	0.54 706	1.15 717	0.74 714	1.23 718	0.85 715

MADNet++	2.26 716	1.80 721	2.06 702	2.13 724	1.97 722	2.61 718	1.79 726	2.38 722	2.16 715	2.75 722	2.65 719	2.38 713	2.43 721	3.17 719	3.21 721	2.17 725	1.95 727	1.94 726	1.63 725	2.06 724	2.01 725

JetRed	2.30 717	2.64 723	6.12 723	1.12 714	1.38 720	5.85 726	3.29 727	1.99 718	1.67 711	1.98 717	1.95 711	2.16 712	1.60 712	2.48 717	4.10 725	1.05 715	1.60 724	1.09 713	1.01 722	1.67 723	1.28 722

light-stereo	2.37 718	0.69 692	3.61 714	3.84 726	3.41 723	4.04 720	0.31 604	2.13 721	1.45 708	3.61 724	6.33 728	6.90 731	0.63 668	4.83 726	1.28 697	0.71 702	0.74 720	0.32 675	0.39 688	1.20 716	0.96 716

HanzoNet	2.97 719	1.69 720	2.29 705	1.74 721	1.33 719	1.53 710	1.03 714	1.99 718	2.64 717	5.51 728	5.16 725	5.90 727	6.82 730	4.32 725	3.29 722	3.16 728	2.02 729	1.92 724	2.87 731	2.24 725	1.89 724

coex-ft	3.44 720	0.73 694	48.55 754	0.24 488	0.19 568	0.50 630	0.43 660	0.47 484	2.40 716	7.03 731	1.20 685	0.97 682	2.23 718	0.73 611	1.92 713	0.12 538	0.15 631	0.14 589	0.12 559	0.21 635	0.43 686

TCMNet-wrong-test	4.29 721	5.57 728	4.65 717	11.33 736	10.39 732	5.73 725	4.48 730	4.13 727	1.02 690	1.91 716	2.39 718	6.16 729	3.62 724	3.84 724	4.50 727	1.99 724	0.47 698	1.97 727	1.69 726	5.69 732	4.31 731

DPSimNet_ROB	4.34 722	4.23 724	6.89 725	3.67 725	3.68 724	4.75 721	5.21 731	2.67 724	3.68 721	5.82 729	3.95 723	5.57 724	6.72 729	3.46 723	4.48 726	4.05 732	2.88 730	4.68 733	3.12 733	3.69 727	3.62 730

tt	4.71 723	0.10 145	3.94 715	2.06 723	1.53 721	10.14 732	16.88 735	9.27 735	4.98 726	1.39 704	1.02 678	4.68 723	4.90 726	3.35 722	5.86 730	5.76 733	9.15 741	2.24 729	2.53 729	3.10 726	1.32 723

BEATNet-Init1	4.73 724	2.61 722	13.29 739	0.58 688	0.53 690	10.12 731	3.33 728	4.83 728	5.01 727	8.75 733	8.51 730	14.08 742	7.60 732	7.70 732	5.34 728	0.28 673	0.28 682	0.34 679	0.37 685	0.57 690	0.45 687

Selective-IGEV-i1pa	5.57 725	7.99 730	4.76 721	0.80 699	0.45 681	12.99 733	3.60 729	9.25 734	7.43 730	6.97 730	9.87 734	8.94 732	7.26 731	14.66 743	5.65 729	3.55 729	1.08 722	1.93 725	0.72 713	0.73 702	2.79 728

USTest	6.88 726	5.23 727	5.63 722	7.22 730	7.29 727	14.34 735	22.76 736	8.48 732	9.32 732	5.42 727	6.39 729	6.29 730	6.64 728	6.92 730	8.62 733	1.94 723	3.29 731	2.16 728	2.55 730	3.85 728	3.29 729

EDNetEfficientorigin	7.51 727	0.52 680	140.47 756	0.25 528	0.17 519	0.42 591	0.29 588	0.47 484	1.03 691	1.28 699	1.02 678	0.83 673	0.84 686	0.75 620	0.99 676	0.10 457	0.09 518	0.12 540	0.10 478	0.21 635	0.22 650

DGTPSM_ROB	8.34 728	5.10 725	10.37 737	5.31 728	10.18 730	8.33 728	23.60 740	6.06 730	13.41 740	4.90 725	10.87 738	5.65 725	10.44 733	6.17 728	12.59 734	3.74 730	7.55 734	3.69 730	7.26 738	4.14 729	7.46 734

DPSMNet_ROB	8.40 729	5.11 726	10.49 738	5.58 729	10.25 731	8.34 729	23.62 741	6.07 731	13.45 741	4.93 726	10.88 739	5.66 726	10.44 733	6.24 729	12.64 735	3.98 731	7.61 735	3.76 731	7.30 739	4.20 730	7.51 735

DLNR_Zeroshot_test	10.44 730	12.10 739	19.93 742	106.08 755	23.66 751	0.14 42	0.13 77	3.22 725	0.17 107	0.16 210	0.23 270	0.16 226	0.10 81	0.31 401	0.15 248	2.36 726	0.06 250	0.07 165	0.07 242	39.70 755	0.06 147

DLNR-FE	10.45 731	12.13 740	19.94 743	106.10 756	23.12 750	0.14 42	0.13 77	3.28 726	0.17 107	0.16 210	0.23 270	0.16 226	0.10 81	0.31 401	0.15 248	2.41 727	0.06 250	0.07 165	0.07 242	40.22 756	0.06 147

iinet-test	10.78 732	9.29 731	9.70 727	10.48 731	10.68 733	17.98 740	25.98 742	12.57 739	13.39 738	9.64 737	10.10 735	10.06 734	10.61 736	11.22 739	12.70 736	6.40 735	7.74 736	5.68 735	6.69 734	7.47 733	7.30 732

IINet	10.78 732	9.29 731	9.70 727	10.48 731	10.68 733	17.98 740	25.98 742	12.57 739	13.39 738	9.64 737	10.10 735	10.06 734	10.61 736	11.22 739	12.70 736	6.40 735	7.74 736	5.68 735	6.69 734	7.47 733	7.30 732

LRCNet_RVC	10.90 734	14.34 742	9.35 726	15.35 737	8.04 729	1.08 691	0.34 625	8.78 733	0.70 656	12.63 742	16.05 742	9.85 733	6.54 727	8.57 733	6.34 731	20.27 752	5.40 733	23.70 750	21.88 751	14.87 741	13.83 742

DPSM_ROB	11.49 735	9.87 737	10.35 735	11.13 734	11.31 735	19.11 743	27.51 745	13.37 742	14.21 743	10.31 739	11.06 740	10.96 740	11.27 741	11.96 741	13.59 739	6.78 737	8.19 739	6.03 737	7.09 736	7.93 735	7.73 737

DPSM	11.49 735	9.87 737	10.35 735	11.13 734	11.31 735	19.11 743	27.51 745	13.37 742	14.21 743	10.31 739	11.06 740	10.96 740	11.27 741	11.96 741	13.59 739	6.78 737	8.19 739	6.03 737	7.09 736	7.93 735	7.73 737

xxxxx1	15.27 737	9.54 734	10.31 732	20.13 740	18.88 740	17.08 736	23.03 737	10.36 736	10.99 734	9.21 734	9.62 731	10.74 737	10.61 736	10.72 735	13.89 741	7.97 739	9.20 742	31.85 753	44.72 755	12.84 738	13.69 739

tt_ll	15.27 737	9.54 734	10.31 732	20.13 740	18.88 740	17.08 736	23.03 737	10.36 736	10.99 734	9.21 734	9.62 731	10.74 737	10.61 736	10.72 735	13.89 741	7.97 739	9.20 742	31.85 753	44.72 755	12.84 738	13.69 739

ff	15.27 737	9.54 734	10.31 732	20.13 740	18.88 740	17.08 736	23.03 737	10.36 736	10.99 734	9.21 734	9.62 731	10.74 737	10.61 736	10.72 735	13.89 741	7.97 739	9.20 742	31.85 753	44.72 755	12.84 738	13.69 739

PML	16.10 740	12.82 741	6.78 724	5.23 727	7.76 728	33.92 747	66.56 757	5.30 729	10.28 733	26.12 756	68.59 757	20.51 744	13.49 743	10.06 734	6.78 732	5.96 734	2.00 728	6.04 739	2.18 728	8.96 737	2.60 727

Anonymous_1	16.62 741	9.35 733	9.84 729	10.66 733	14.64 737	18.66 742	27.12 744	12.64 741	13.51 742	10.76 741	10.30 737	10.13 736	10.60 735	11.06 738	12.74 738	15.87 750	7.74 736	16.92 748	43.48 754	58.66 757	7.68 736

HaxPig	17.72 742	20.22 752	19.73 741	16.53 738	16.51 738	9.27 730	9.33 732	14.34 744	13.27 737	18.65 744	18.70 743	17.35 743	16.77 744	17.04 744	16.45 744	22.05 753	20.89 753	22.27 749	21.53 750	21.29 750	22.13 754

MEDIAN_ROB	21.21 743	24.62 754	23.47 752	19.58 739	19.65 743	13.22 734	10.96 733	17.88 745	17.00 745	22.14 755	22.02 746	20.86 745	20.36 745	21.06 745	19.71 745	25.63 754	24.13 754	26.21 751	25.20 752	25.17 751	25.38 755

RAFT-FEzeroshot	23.10 744	19.88 747	20.56 744	22.49 744	22.75 746	38.38 748	55.50 753	26.84 749	28.66 750	20.60 750	22.10 747	22.05 748	22.74 748	24.00 748	27.37 752	13.59 742	16.48 747	12.14 740	14.28 742	15.96 744	15.54 746

RAFT-FE	23.10 744	19.88 747	20.56 744	22.49 744	22.75 746	38.38 748	55.50 753	26.84 749	28.66 750	20.60 750	22.10 747	22.05 748	22.74 748	24.00 748	27.37 752	13.59 742	16.48 747	12.14 740	14.28 742	15.96 744	15.54 746

CasAABBNet	23.10 744	19.86 745	20.64 746	22.47 743	22.73 744	38.41 751	55.50 753	26.89 752	28.70 752	20.61 752	22.15 749	22.08 751	22.75 750	23.99 746	27.36 750	13.59 742	16.48 747	12.14 740	14.27 741	15.95 742	15.53 745

FlowAnything	23.14 747	19.87 746	20.79 747	22.50 747	22.74 745	38.39 750	55.46 750	26.89 752	28.72 753	20.77 754	22.29 752	22.07 750	22.72 747	23.99 746	27.41 754	13.60 745	16.55 752	12.15 744	14.36 746	15.97 746	15.52 744

Hybrid-DGEV	23.16 748	19.94 750	20.96 749	22.49 744	22.75 746	38.51 753	55.52 756	27.09 756	28.90 756	20.58 749	22.25 750	22.00 747	22.80 752	24.11 751	27.33 749	13.60 745	16.47 746	12.14 740	14.30 745	15.95 742	15.54 746

Selective-RAFT-Error	23.16 748	19.93 749	20.87 748	22.54 748	22.81 749	38.52 754	55.47 751	27.01 755	28.83 754	20.66 753	22.25 750	22.09 752	22.80 752	24.09 750	27.36 750	13.61 747	16.48 747	12.15 744	14.28 742	15.99 747	15.57 749

fast-reg	23.64 750	20.51 753	23.42 751	23.22 749	24.75 753	38.73 755	55.47 751	26.85 751	28.86 755	20.12 747	21.73 744	21.64 746	22.22 746	24.30 753	27.54 755	13.91 749	16.52 751	14.85 747	15.62 747	16.91 749	15.71 750

LSM0	24.24 751	19.98 751	22.32 750	24.22 750	40.14 756	38.48 752	55.20 749	26.95 754	28.57 749	20.49 748	21.83 745	22.26 753	22.75 750	24.22 752	27.30 748	13.66 748	16.32 745	12.19 746	14.15 740	16.10 748	17.66 751

AVERAGE_ROB	25.43 752	29.06 755	27.24 753	24.63 751	24.20 752	17.73 739	12.61 734	22.29 748	21.39 748	26.79 757	26.16 755	25.20 754	24.64 756	25.07 754	23.53 746	29.96 755	28.40 755	30.60 752	29.58 753	29.72 752	29.84 756

RSGM-EC	29.65 753	17.75 743	10.04 730	35.31 752	33.15 754	26.42 745	46.65 747	19.89 746	17.74 746	18.92 745	23.36 753	30.14 755	23.59 754	41.87 755	45.99 756	59.56 756	34.38 756	33.25 756	20.37 748	34.97 753	19.60 752

acva	29.65 753	17.75 743	10.04 730	35.31 752	33.15 754	26.42 745	46.65 747	19.89 746	17.74 746	18.92 745	23.36 753	30.14 755	23.59 754	41.87 755	45.99 756	59.56 756	34.38 756	33.25 756	20.37 748	34.97 753	19.60 752

Selective-IGEV-i16pa	30.47 755	41.93 756	4.02 716	0.49 681	0.37 670	96.94 757	0.74 697	60.26 758	58.76 757	17.24 743	64.39 756	38.26 757	49.53 757	106.11 758	26.15 747	19.96 751	3.42 732	4.39 732	1.81 727	0.39 680	14.22 743

test_example2	101.33 756	108.28 757	68.15 755	98.43 754	106.93 757	89.75 756	102.43 758	36.80 757	97.65 758	129.04 758	130.15 758	65.26 758	66.62 758	92.11 757	80.24 758	144.10 758	199.48 758	81.81 758	103.01 758	125.01 758	101.27 757

GS-Stereo							0.16 216	0.26 189	0.18 128	0.13 130	0.15 146	0.10 60	0.09 36	0.16 104	0.10 6	0.07 130	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 275	0.08 331

FSD					0.24 632	0.27 414	0.27 565	0.31 278	0.29 337	0.26 332	0.27 316	0.28 408	0.27 487	0.28 359	0.26 500	0.23 653	0.22 668	0.27 658	0.26 670	0.25 651

ccccc		256.29 758		354.40 757	364.36 758	149.10 758		152.89 759		153.93 759		164.00 759		268.02 759		390.55 759	349.22 759	244.59 759	219.82 759	412.30 759

ASD4		6.65 729

Low-res two-view benchmark