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 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 121	0.15 6	0.11 183	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 241	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	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 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	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 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	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 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	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 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 251	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
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	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	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 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 325

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 490	0.11 564	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 517

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 138	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 186	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 325

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 152	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
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 46	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 260	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 260	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 221	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 183	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 221	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 216	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 196	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 77	0.11 224	0.32 265	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 77	0.10 144	0.27 198	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 196	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 198	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 216	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 77	0.11 224	0.26 186	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 77	0.13 352	0.28 216	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 198	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 77	0.11 224	0.27 198	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 77	0.11 224	0.35 305	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 138	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 77	0.11 224	0.28 216	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 186	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 198	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 152	0.22 363	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 176	0.21 292	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 162	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 180	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 121	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 341	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 230	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 613

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 77	0.13 352	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 377	0.14 31	0.22 433	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 138	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.13 341	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 485	0.10 13	0.12 33	0.26 180	0.23 234	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 221	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 121	0.18 105	0.11 183	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.12 260	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 325

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.17 53	0.12 260	0.19 197	0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 325

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 260	0.18 162	0.18 310	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 325

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 265	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 325

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 176	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 455
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 77	0.11 224	0.22 138	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 241	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 196	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.29 236	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 341	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 221	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 574	0.24 652

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 196	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 230	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 613

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 138	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 196	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 433	0.21 292	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 241	0.20 237	0.13 341	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 391	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 208	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 138	0.18 105	0.14 391	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 391	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 208	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 353	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.16 209	0.32 280	0.22 208	0.15 173	0.17 176	0.20 277	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 138	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 266	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 410	0.18 105	0.11 183	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 208	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 341	0.18 162	0.16 209	0.30 256	0.24 251	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 485	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 251	0.19 362	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 625	0.06 145

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.23 422	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.22 363	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 162	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 162	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 310	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 260	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 551	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 477	0.09 396
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 402	0.19 93	0.26 552	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 221	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 641	0.36 325	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 196	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 639	0.05 34

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 404	0.13 73	0.23 123	0.23 234	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 162	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 267	0.18 328	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 138	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 267	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 260	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 267	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 152	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.18 310	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 251	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 198	0.22 363	0.11 183	0.15 57	0.18 310	0.23 123	0.23 234	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 357	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 291	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 198	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.12 33	0.31 268	0.24 251	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 138	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 138	0.17 53	0.14 391	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 208	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 391	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 208	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 251	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 186	0.23 422	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 196	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 152	0.21 292	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 236	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 138	0.17 53	0.14 391	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 208	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 152	0.18 105	0.19 558	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 280	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 485	0.20 239	0.18 310	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 517

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 195	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 196	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 251	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
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	0.14 164	0.21 549	0.47 461	0.17 53	0.12 260	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 521	0.70 584	0.17 53	0.12 260	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

PSi22	0.14 164	0.13 352	0.29 230	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 219	0.23 234	0.13 122	0.14 123	0.22 303	0.13 201	0.29 368	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 410	0.18 105	0.11 183	0.36 540	0.14 108	0.28 219	0.22 208	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 663	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 162	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 643	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 219	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 219	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 121	0.21 292	0.12 260	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.09 396

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.23 234	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 312	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 267	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 251	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 176	0.19 163	0.12 260	0.15 57	0.16 209	0.30 256	0.22 208	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 267	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

SCV	0.14 164	0.14 402	0.24 162	0.21 292	0.11 183	0.15 57	0.16 209	0.31 268	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 251	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 357	0.30 256	0.27 289	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 280	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 138	0.19 163	0.11 183	0.23 327	0.18 310	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 384	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

999	0.14 164	0.08 41	0.24 162	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 430	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 162	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 297	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 152	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 308	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 152	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 278	0.18 239	0.19 207	0.20 277	0.12 153	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 265	0.19 163	0.11 183	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 208	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 428	0.06 145

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.20 239	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 349	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.26 186	0.19 163	0.14 391	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 299	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 241	0.21 292	0.13 341	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 138	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 266	0.22 276	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 402	0.33 282	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 180	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.28 219	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 198	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 278	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 241	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 601	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 606

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 176	0.19 163	0.11 183	0.19 197	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 176	0.21 292	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 241	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 198	0.19 163	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.28 219	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 162	0.25 518	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 280	0.23 234	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
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	0.15 200	0.15 441	0.25 176	0.22 363	0.14 391	0.17 134	0.17 260	0.33 295	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 198	0.19 163	0.14 391	0.21 272	0.18 310	0.28 219	0.24 251	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 221	0.13 170	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 455

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.14 391	0.20 239	0.11 20	0.29 236	0.32 368	0.24 299	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 433	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.21 440	0.27 195	0.22 208	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 196	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 241	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 256	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 353	0.17 53	0.11 183	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 652	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 559

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 352	0.25 176	0.19 163	0.13 341	0.15 57	0.20 409	0.28 219	0.24 251	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 186	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 350	0.29 327	0.24 299	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

whm_eth	0.15 200	0.13 352	0.25 176	0.19 163	0.13 341	0.15 57	0.20 409	0.28 219	0.24 251	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 121	0.41 659	0.16 485	0.20 239	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 666	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 559

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 441	0.28 216	0.25 518	0.18 531	0.11 15	0.19 357	0.28 219	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 162	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 289	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 251	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 186	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 343	0.21 267	0.30 344	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 602	0.06 103	0.05 34
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	0.15 200	0.09 88	0.28 216	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 308	0.24 299	0.30 344	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 200	0.18 505	0.28 216	0.22 363	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 289	0.22 276	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 152	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 234	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 241	0.13 170	0.29 666	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

SE	0.16 216	0.14 402	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 219	0.20 168	0.20 253	0.27 307	0.15 196	0.17 312	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 477	0.08 325

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 282	0.19 163	0.13 341	0.19 197	0.15 160	0.35 331	0.22 208	0.24 299	0.24 276	0.20 277	0.14 237	0.17 118	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 610	0.19 163	0.18 531	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 221	0.19 362	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 613	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 152	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 409	0.29 236	0.31 357	0.19 246	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 368	0.20 385	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 325	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 219	0.24 251	0.22 276	0.20 224	0.24 340	0.18 341	0.21 221	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 176	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.15 160	0.34 307	0.24 251	0.20 253	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 267	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 186	0.21 292	0.13 341	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 392	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 280	0.21 221	0.16 268	0.11 490	0.10 540	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 402	0.28 216	0.21 292	0.13 341	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 251	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 162	0.21 292	0.12 260	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 382	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 196	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 162	0.21 292	0.12 260	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 382	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 196	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 198	0.18 105	0.12 260	0.17 134	0.15 160	0.42 422	0.24 251	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 221	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 396
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 186	0.22 363	0.14 391	0.25 369	0.23 495	0.29 236	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 297	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 325

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 294	0.21 292	0.15 452	0.15 57	0.13 73	0.28 219	0.25 266	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 280	0.25 297	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.08 325

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 176	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 350	0.35 408	0.20 253	0.25 288	0.17 230	0.17 312	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 256	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 256	0.27 289	0.26 322	0.16 156	0.22 303	0.12 153	0.26 315	0.18 328	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 256	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 256	0.27 289	0.25 309	0.16 156	0.22 303	0.12 153	0.26 315	0.18 328	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 186	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.32 280	0.23 234	0.20 253	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 196	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

raftrobust	0.16 216	0.13 352	0.29 230	0.22 363	0.15 452	0.19 197	0.13 73	0.32 280	0.26 278	0.26 322	0.20 224	0.19 264	0.17 312	0.21 221	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 526	0.19 163	0.12 260	0.20 239	0.18 310	0.35 331	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 267	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

SMOE	0.17 235	0.11 224	0.21 121	0.20 237	0.09 55	0.26 393	0.21 440	0.30 256	0.23 234	0.21 267	0.27 307	0.21 291	0.17 312	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 530	0.07 237	0.11 477	0.07 241

NLSM1	0.17 235	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.18 531	0.25 369	0.17 260	0.47 474	0.40 475	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 221	0.18 328	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

xyz-stereo-finetune2	0.17 235	0.11 224	0.26 186	0.16 25	0.09 55	0.27 404	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.22 276	0.28 315	0.21 291	0.22 394	0.37 433	0.22 433	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test3	0.17 235	0.12 284	0.29 230	0.23 422	0.14 391	0.19 197	0.22 468	0.39 381	0.36 421	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 235	0.10 144	0.39 369	0.23 422	0.11 183	0.20 239	0.22 468	0.33 295	0.29 327	0.22 276	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 251	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

model_zeroshot	0.17 235	0.11 224	0.39 369	0.20 237	0.12 260	0.24 350	0.15 160	0.34 307	0.22 208	0.30 406	0.20 224	0.22 303	0.12 153	0.24 267	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 235	0.14 402	0.30 241	0.25 518	0.14 391	0.17 134	0.21 440	0.28 219	0.26 278	0.16 202	0.19 207	0.20 277	0.16 280	0.22 241	0.17 299	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 235	0.13 352	0.24 162	0.19 163	0.13 341	0.24 350	0.17 260	0.30 256	0.37 432	0.43 585	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 325

AE-Stereo	0.17 235	0.11 224	0.31 256	0.24 478	0.14 391	0.23 327	0.18 310	0.34 307	0.29 327	0.15 173	0.25 288	0.21 291	0.13 201	0.20 196	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

rrr	0.17 235	0.11 224	0.57 529	0.19 163	0.12 260	0.20 239	0.18 310	0.35 331	0.22 208	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 349	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

plain	0.17 235	0.13 352	0.43 423	0.21 292	0.13 341	0.16 97	0.17 260	0.27 195	0.22 208	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 280	0.27 335	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.07 241

MSKI-zero shot	0.17 235	0.09 88	0.43 423	0.20 237	0.11 183	0.21 272	0.15 160	0.32 280	0.21 190	0.23 284	0.24 276	0.23 325	0.10 80	0.31 391	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Any-RAFT	0.17 235	0.08 41	0.31 256	0.19 163	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.42 422	0.30 343	0.24 299	0.27 307	0.27 382	0.16 280	0.21 221	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RAFT-Test	0.17 235	0.10 144	0.38 353	0.19 163	0.12 260	0.25 369	0.17 260	0.33 295	0.23 234	0.23 284	0.29 329	0.27 382	0.14 237	0.20 196	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 235	0.16 470	0.50 488	0.21 292	0.14 391	0.19 197	0.17 260	0.28 219	0.28 308	0.23 284	0.20 224	0.20 277	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 235	0.10 144	0.28 216	0.20 237	0.11 183	0.25 369	0.17 260	0.41 408	0.31 357	0.23 284	0.23 262	0.22 303	0.15 256	0.25 297	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

knoymous	0.17 235	0.09 88	0.32 265	0.17 53	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.32 280	0.23 234	0.23 284	0.28 315	0.27 382	0.16 280	0.23 251	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.09 359	0.09 396

Selective-RAFT	0.17 235	0.12 284	0.30 241	0.24 478	0.10 126	0.29 446	0.15 160	0.32 280	0.31 357	0.17 221	0.17 176	0.21 291	0.18 341	0.28 349	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

AnonymousM	0.17 235	0.19 521	0.24 162	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 256	0.23 234	0.26 322	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 671	0.15 602	0.06 103	0.05 34

cross-raft	0.17 235	0.12 284	0.41 400	0.23 422	0.10 126	0.20 239	0.24 517	0.33 295	0.23 234	0.23 284	0.28 315	0.29 409	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

test-1	0.17 235	0.11 224	0.40 377	0.23 422	0.13 341	0.22 304	0.23 495	0.34 307	0.26 278	0.20 253	0.24 276	0.22 303	0.14 237	0.16 100	0.20 385	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 325

s12784h	0.17 235	0.09 88	0.26 186	0.18 105	0.07 2	0.32 495	0.19 357	0.37 361	0.32 368	0.23 284	0.25 288	0.18 244	0.17 312	0.25 297	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 235	0.14 402	0.32 265	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 280	0.30 343	0.25 309	0.33 392	0.20 277	0.17 312	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 235	0.10 144	0.40 377	0.20 237	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.36 350	0.30 343	0.23 284	0.21 239	0.26 372	0.15 256	0.20 196	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 334	0.20 237	0.12 260	0.19 197	0.15 160	0.32 280	0.28 308	0.23 284	0.23 262	0.27 382	0.15 256	0.20 196	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

S0	0.18 260	0.13 352	0.21 121	0.23 422	0.11 183	0.33 506	0.26 548	0.27 195	0.21 190	0.21 267	0.26 298	0.20 277	0.16 280	0.19 173	0.17 299	0.12 530	0.11 564	0.14 579	0.14 592	0.10 428	0.07 241

ManiGeoR	0.18 260	0.15 441	0.55 519	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 381	0.27 289	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 421	0.19 362	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 325

HLf10	0.18 260	0.15 441	0.55 519	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 381	0.27 289	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 421	0.19 362	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 325

TestStereo_HL2	0.18 260	0.14 402	0.34 294	0.17 53	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.33 295	0.29 327	0.22 276	0.29 329	0.19 264	0.17 312	0.39 444	0.18 328	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 325

GGDA	0.18 260	0.14 402	0.33 282	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 295	0.31 357	0.22 276	0.28 315	0.19 264	0.16 280	0.38 439	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 325

TestStereo-Hl	0.18 260	0.11 224	0.31 256	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 350	0.29 327	0.23 284	0.26 298	0.22 303	0.19 357	0.38 439	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 282	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 368	0.28 345	0.37 432	0.24 340	0.21 377	0.23 251	0.22 433	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

WQFJA1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 531	0.25 369	0.19 357	0.51 525	0.51 584	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 196	0.20 385	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.23 422	0.17 509	0.24 350	0.19 357	0.58 610	0.52 593	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 315	0.17 299	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 531	0.25 369	0.18 310	0.53 556	0.45 530	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 251	0.18 328	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

NLMM	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 531	0.25 369	0.19 357	0.51 525	0.51 584	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 196	0.20 385	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IGEV-FE	0.18 260	0.10 144	0.65 566	0.20 237	0.12 260	0.19 197	0.15 160	0.34 307	0.19 139	0.28 345	0.22 253	0.27 382	0.13 201	0.23 251	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

H2IRNET	0.18 260	0.13 352	0.35 305	0.21 292	0.12 260	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.30 343	0.17 221	0.31 359	0.25 350	0.20 368	0.24 267	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 260	0.14 402	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 408	0.27 289	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 341	0.28 349	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 396

cc1	0.18 260	0.14 402	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 331	0.47 553	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 341	0.28 349	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 325

11t1	0.18 260	0.10 144	0.30 241	0.20 237	0.11 183	0.27 404	0.17 260	0.35 331	0.23 234	0.25 309	0.23 262	0.23 325	0.23 408	0.25 297	0.18 328	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 396

tt1	0.18 260	0.14 402	0.35 305	0.23 422	0.11 183	0.30 466	0.19 357	0.35 331	0.44 518	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 280	0.27 335	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 325

IGEV_Zeroshot_test	0.18 260	0.10 144	0.65 566	0.20 237	0.12 260	0.19 197	0.15 160	0.34 307	0.19 139	0.28 345	0.22 253	0.27 382	0.13 201	0.23 251	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 260	0.12 284	0.38 353	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.35 331	0.25 266	0.27 332	0.35 413	0.23 325	0.13 201	0.27 335	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

HH	0.18 260	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.12 260	0.18 162	0.18 310	0.34 307	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 462	0.18 341	0.29 368	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 260	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.12 260	0.18 162	0.18 310	0.34 307	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 462	0.18 341	0.29 368	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 260	0.18 505	0.39 369	0.22 363	0.12 260	0.24 350	0.13 73	0.31 268	0.23 234	0.24 299	0.20 224	0.24 340	0.12 153	0.26 315	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 530	0.09 425	0.08 270	0.07 241

riskmin	0.18 260	0.09 88	0.34 294	0.18 105	0.12 260	0.24 350	0.16 209	0.34 307	0.28 308	0.21 267	0.23 262	0.33 453	0.24 426	0.23 251	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.10 428	0.10 455

test_4	0.18 260	0.12 284	0.34 294	0.23 422	0.12 260	0.18 162	0.22 468	0.26 180	0.24 251	0.24 299	0.47 550	0.22 303	0.13 201	0.24 267	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.07 186	0.05 34

GMOStereo	0.18 260	0.14 402	0.30 241	0.22 363	0.12 260	0.20 239	0.27 555	0.26 180	0.28 308	0.31 424	0.32 369	0.26 372	0.17 312	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 260	0.14 402	0.30 241	0.22 363	0.12 260	0.20 239	0.27 555	0.26 180	0.28 308	0.31 424	0.32 369	0.26 372	0.17 312	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 260	0.14 402	0.30 241	0.22 363	0.12 260	0.20 239	0.27 555	0.26 180	0.28 308	0.31 424	0.32 369	0.26 372	0.17 312	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 265	0.24 478	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 268	0.31 357	0.25 309	0.18 197	0.23 325	0.13 201	0.25 297	0.19 362	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.29 329	0.25 350	0.17 312	0.26 315	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 260	0.11 224	0.35 305	0.23 422	0.11 183	0.24 350	0.20 409	0.29 236	0.26 278	0.26 322	0.25 288	0.25 350	0.18 341	0.34 412	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 325

PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.29 329	0.25 350	0.18 341	0.24 267	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

ROB_FTStereo_v2	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.29 329	0.25 350	0.17 312	0.24 267	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

ROB_FTStereo	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.28 315	0.25 350	0.17 312	0.24 267	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

HUI-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.28 315	0.25 350	0.17 312	0.22 241	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

DeepStereo_RVC	0.18 260	0.11 224	0.40 377	0.21 292	0.11 183	0.19 197	0.16 209	0.28 219	0.22 208	0.27 332	0.27 307	0.23 325	0.28 494	0.24 267	0.18 328	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.10 455

iGMRVC	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.29 329	0.25 350	0.17 312	0.27 335	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

iRAFT	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.29 329	0.25 350	0.17 312	0.26 315	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

CRE-IMP	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.11 183	0.24 350	0.17 260	0.29 236	0.21 190	0.27 332	0.26 298	0.24 340	0.17 312	0.23 251	0.18 328	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.10 455

test-2	0.18 260	0.14 402	0.30 241	0.22 363	0.12 260	0.20 239	0.27 555	0.26 180	0.28 308	0.31 424	0.32 369	0.26 372	0.17 312	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 260	0.12 284	0.37 334	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 236	0.22 208	0.28 345	0.29 329	0.25 350	0.18 341	0.25 297	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

rafts_anoy	0.18 260	0.15 441	0.35 305	0.22 363	0.14 391	0.19 197	0.17 260	0.32 280	0.30 343	0.23 284	0.25 288	0.20 277	0.16 280	0.22 241	0.19 362	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.12 549	0.09 359	0.08 325

raft+_RVC	0.18 260	0.14 402	0.32 265	0.21 292	0.15 452	0.21 272	0.16 209	0.38 369	0.34 392	0.21 267	0.28 315	0.20 277	0.15 256	0.24 267	0.19 362	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 325

RALCasStereoNet	0.18 260	0.15 441	0.33 282	0.21 292	0.14 391	0.21 272	0.18 310	0.31 268	0.25 266	0.21 267	0.29 329	0.22 303	0.15 256	0.27 335	0.17 299	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 396

sCroCo_RVC	0.18 260	0.14 402	0.49 477	0.27 580	0.18 531	0.22 304	0.17 260	0.27 195	0.23 234	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 221	0.15 241	0.10 449	0.11 564	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 396

DCANet	0.18 260	0.13 352	0.40 377	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 307	0.39 457	0.29 374	0.31 359	0.18 244	0.23 408	0.20 196	0.19 362	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AFF-stereo	0.18 260	0.15 441	0.32 265	0.21 292	0.10 126	0.18 162	0.18 310	0.33 295	0.27 289	0.25 309	0.37 432	0.25 350	0.17 312	0.24 267	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 282	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.12 33	0.42 422	0.25 266	0.27 332	0.32 369	0.21 291	0.17 312	0.25 297	0.20 385	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 325
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 260	0.09 88	0.32 265	0.22 363	0.12 260	0.22 304	0.19 357	0.42 422	0.19 139	0.31 424	0.45 533	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 265	0.22 363	0.12 260	0.22 304	0.19 357	0.42 422	0.19 139	0.31 424	0.45 533	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 309	0.12 284	0.22 138	0.22 363	0.13 341	0.31 482	0.22 468	0.30 256	0.27 289	0.25 309	0.31 359	0.20 277	0.20 368	0.18 146	0.17 299	0.12 530	0.09 509	0.15 595	0.16 614	0.11 477	0.12 517

HLF11	0.19 309	0.14 402	0.54 512	0.15 6	0.12 260	0.21 272	0.12 33	0.37 361	0.24 251	0.20 253	0.29 329	0.18 244	0.18 341	0.37 433	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 396

HLf8	0.19 309	0.16 470	0.55 519	0.15 6	0.12 260	0.24 350	0.14 108	0.40 394	0.31 357	0.20 253	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 421	0.17 299	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 396

TestStereo_HLe17	0.19 309	0.17 490	0.64 564	0.16 25	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.40 394	0.30 343	0.19 246	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 439	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

NLMM1	0.19 309	0.12 284	0.16 48	0.23 422	0.18 531	0.24 350	0.20 409	0.59 616	0.65 634	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 297	0.18 328	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 309	0.12 284	0.18 83	0.24 478	0.19 558	0.24 350	0.21 440	0.42 422	0.40 475	0.19 246	0.18 197	0.14 174	0.16 280	0.47 474	0.19 362	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

AIO-test1	0.19 309	0.14 402	0.41 400	0.27 580	0.15 452	0.21 272	0.16 209	0.39 381	0.36 421	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 349	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.06 103	0.09 396

rvit_0105_6	0.19 309	0.14 402	0.34 294	0.23 422	0.14 391	0.18 162	0.20 409	0.29 236	0.37 432	0.18 239	0.22 253	0.23 325	0.17 312	0.26 315	0.17 299	0.15 591	0.13 596	0.13 552	0.11 510	0.11 477	0.08 325

1test111	0.19 309	0.14 402	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 408	0.27 289	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 341	0.34 412	0.22 433	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 396

DCANet-4	0.19 309	0.10 144	0.52 505	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.36 350	0.39 457	0.29 374	0.30 344	0.17 230	0.22 394	0.20 196	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 309	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 331	0.43 503	0.29 374	0.30 344	0.18 244	0.28 494	0.20 196	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 309	0.13 352	0.49 477	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 307	0.39 457	0.29 374	0.31 359	0.18 244	0.31 540	0.21 221	0.19 362	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

x	0.19 309	0.11 224	0.29 230	0.20 237	0.11 183	0.26 393	0.18 310	0.41 408	0.29 327	0.25 309	0.29 329	0.28 398	0.24 426	0.26 315	0.23 454	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 325

DisPM	0.19 309	0.10 144	0.35 305	0.23 422	0.13 341	0.18 162	0.20 409	0.29 236	0.29 327	0.33 459	0.34 402	0.23 325	0.16 280	0.33 405	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.11 493

iRaft-Stereo_20w	0.19 309	0.10 144	0.46 453	0.19 163	0.13 341	0.25 369	0.19 357	0.52 544	0.19 139	0.29 374	0.21 239	0.22 303	0.20 368	0.28 349	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 325

TRStereo	0.19 309	0.17 490	0.47 461	0.23 422	0.19 558	0.19 197	0.16 209	0.52 544	0.28 308	0.20 253	0.19 207	0.21 291	0.13 201	0.24 267	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.06 103	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 309	0.11 224	0.34 294	0.29 604	0.12 260	0.19 197	0.17 260	0.31 268	0.29 327	0.33 459	0.32 369	0.25 350	0.15 256	0.24 267	0.21 412	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.09 396

RALAANet	0.19 309	0.18 505	0.37 334	0.23 422	0.14 391	0.23 327	0.13 73	0.37 361	0.29 327	0.28 345	0.26 298	0.25 350	0.15 256	0.26 315	0.18 328	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.06 145

csc	0.19 309	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 331	0.43 503	0.29 374	0.30 344	0.18 244	0.28 494	0.20 196	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 309	0.13 352	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 331	0.43 503	0.29 374	0.30 344	0.18 244	0.28 494	0.20 196	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

GMStereo	0.19 309	0.25 581	0.40 377	0.21 292	0.12 260	0.22 304	0.19 357	0.29 236	0.40 475	0.25 309	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 297	0.19 362	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 325
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	0.20 330	0.14 402	0.31 256	0.22 363	0.12 260	0.26 393	0.16 209	0.31 268	0.27 289	0.32 446	0.58 602	0.23 325	0.15 256	0.23 251	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

fast-iter	0.20 330	0.13 352	0.33 282	0.18 105	0.15 452	0.17 134	0.16 209	0.34 307	0.21 190	0.37 520	0.39 461	0.36 481	0.24 426	0.29 368	0.21 412	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 330	0.13 352	0.33 282	0.18 105	0.15 452	0.17 134	0.16 209	0.34 307	0.21 190	0.37 520	0.39 461	0.36 481	0.24 426	0.29 368	0.21 412	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

AIO-test2	0.20 330	0.20 534	0.36 325	0.26 552	0.15 452	0.22 304	0.16 209	0.42 422	0.42 495	0.16 202	0.29 329	0.15 196	0.11 119	0.26 315	0.13 170	0.18 629	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.07 186	0.07 241

rvit_0105_4	0.20 330	0.15 441	0.38 353	0.23 422	0.14 391	0.20 239	0.22 468	0.33 295	0.39 457	0.19 246	0.24 276	0.25 350	0.19 357	0.27 335	0.17 299	0.16 607	0.13 596	0.13 552	0.11 510	0.11 477	0.08 325

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 330	0.72 683	0.70 584	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 673	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 477	0.23 647

test_sample1	0.20 330	0.10 144	0.28 216	0.19 163	0.12 260	0.28 424	0.19 357	0.41 408	0.25 266	0.26 322	0.31 359	0.29 409	0.26 458	0.44 464	0.21 412	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 396

MyStereo06	0.20 330	0.12 284	0.57 529	0.21 292	0.14 391	0.25 369	0.23 495	0.40 394	0.21 190	0.30 406	0.24 276	0.31 435	0.18 341	0.22 241	0.18 328	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 325

xx1	0.20 330	0.14 402	0.38 353	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 331	0.47 553	0.17 221	0.19 207	0.28 398	0.24 426	0.28 349	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 396

GCAPDPT-zeroshot	0.20 330	0.08 41	1.14 662	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 266	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 196	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

DCRE	0.20 330	0.13 352	0.40 377	0.21 292	0.15 452	0.20 239	0.19 357	0.30 256	0.27 289	0.22 276	0.80 649	0.23 325	0.16 280	0.23 251	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

qqq	0.20 330	0.12 284	0.31 256	0.20 237	0.11 183	0.23 327	0.19 357	0.41 408	0.27 289	0.24 299	0.28 315	0.28 398	0.24 426	0.34 412	0.22 433	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 396

PFNet+	0.20 330	0.10 144	0.37 334	0.21 292	0.12 260	0.17 134	0.19 357	0.29 236	0.34 392	0.33 459	0.32 369	0.24 340	0.16 280	0.32 398	0.17 299	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.12 517

NF-Stereo	0.20 330	0.10 144	0.35 305	0.24 478	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.38 369	0.32 368	0.28 345	0.30 344	0.22 303	0.16 280	0.51 491	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 537

OCTAStereo	0.20 330	0.10 144	0.35 305	0.24 478	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.38 369	0.32 368	0.28 345	0.30 344	0.22 303	0.16 280	0.51 491	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 537

RE-Stereo	0.20 330	0.10 144	0.35 305	0.24 478	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.38 369	0.32 368	0.28 345	0.30 344	0.22 303	0.16 280	0.51 491	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 537

TVStereo	0.20 330	0.10 144	0.35 305	0.24 478	0.12 260	0.21 272	0.18 310	0.38 369	0.32 368	0.28 345	0.30 344	0.22 303	0.16 280	0.51 491	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 537

sAnonymous2	0.20 330	0.21 549	0.58 534	0.24 478	0.17 509	0.22 304	0.19 357	0.34 307	0.28 308	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 635	0.17 593

CroCo_RVC	0.20 330	0.21 549	0.58 534	0.24 478	0.17 509	0.22 304	0.19 357	0.34 307	0.28 308	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 635	0.17 593

111	0.20 330	0.17 490	0.40 377	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 408	0.45 530	0.23 284	0.29 329	0.29 409	0.21 377	0.24 267	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 325

HITNet	0.20 330	0.17 490	0.43 423	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 422	0.30 343	0.29 374	0.32 369	0.27 382	0.21 377	0.28 349	0.25 476	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145
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	0.21 351	0.20 534	0.29 230	0.23 422	0.11 183	0.36 540	0.17 260	0.37 361	0.29 327	0.24 299	0.28 315	0.19 264	0.21 377	0.53 504	0.21 412	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.11 477	0.08 325

TestStereo_HL3	0.21 351	0.13 352	0.77 596	0.17 53	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.34 307	0.20 168	0.27 332	0.38 447	0.23 325	0.19 357	0.41 454	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 325

DNS	0.21 351	0.09 88	0.27 198	0.24 478	0.11 183	0.29 446	0.16 209	0.27 195	0.16 71	1.35 691	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 517

IGEV_i1	0.21 351	0.11 224	0.43 423	0.22 363	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.43 436	0.30 343	0.29 374	0.30 344	0.31 435	0.20 368	0.33 405	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 325

Selective-IGEV-i1	0.21 351	0.10 144	0.31 256	0.23 422	0.13 341	0.31 482	0.22 468	0.46 465	0.42 495	0.27 332	0.32 369	0.33 453	0.17 312	0.25 297	0.19 362	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 396

Hybrid-DGEV-2	0.21 351	0.15 441	0.34 294	0.24 478	0.13 341	0.28 424	0.14 108	0.48 487	0.44 518	0.27 332	0.24 276	0.25 350	0.25 448	0.28 349	0.19 362	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 351	0.15 441	0.32 265	0.23 422	0.23 614	0.26 393	0.19 357	0.39 381	0.34 392	0.25 309	0.32 369	0.21 291	0.24 426	0.24 267	0.19 362	0.10 449	0.07 384	0.15 595	0.08 322	0.16 574	0.13 537

IGEV-RUCA	0.21 351	0.08 41	0.23 152	0.19 163	0.19 558	0.28 424	0.24 517	0.23 123	0.21 190	0.20 253	0.23 262	0.28 398	0.49 629	0.26 315	0.18 328	0.09 396	0.08 473	0.18 622	0.13 577	0.17 591	0.17 593

rvit_0105_5	0.21 351	0.15 441	0.38 353	0.23 422	0.13 341	0.22 304	0.24 517	0.36 350	0.39 457	0.21 267	0.23 262	0.26 372	0.19 357	0.26 315	0.19 362	0.15 591	0.13 596	0.12 530	0.12 549	0.10 428	0.09 396

GCAP-BAT	0.21 351	0.08 41	1.22 667	0.29 604	0.43 667	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 266	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 196	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

test_sample2	0.21 351	0.10 144	0.28 216	0.19 163	0.11 183	0.27 404	0.21 440	0.43 436	0.29 327	0.26 322	0.31 359	0.30 426	0.24 426	0.45 467	0.18 328	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 396

mmm	0.21 351	0.12 284	0.31 256	0.22 363	0.12 260	0.28 424	0.21 440	0.41 408	0.27 289	0.29 374	0.38 447	0.29 409	0.24 426	0.29 368	0.22 433	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.10 428	0.09 396

CASS	0.21 351	0.15 441	0.32 265	0.26 552	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 381	0.30 343	0.32 446	0.34 402	0.25 350	0.24 426	0.25 297	0.20 385	0.13 551	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 477	0.11 493
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 351	0.16 470	0.32 265	0.26 552	0.13 341	0.26 393	0.27 555	0.40 394	0.36 421	0.29 374	0.39 461	0.22 303	0.21 377	0.33 405	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 351	0.16 470	0.41 400	0.25 518	0.15 452	0.22 304	0.24 517	0.32 280	0.28 308	0.33 459	0.51 568	0.29 409	0.17 312	0.32 398	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 351	0.18 505	0.33 282	0.25 518	0.18 531	0.23 327	0.29 578	0.40 394	0.36 421	0.24 299	0.38 447	0.18 244	0.16 280	0.32 398	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.12 549	0.09 359	0.09 396

SA-5K	0.21 351	0.16 470	0.32 265	0.26 552	0.13 341	0.26 393	0.27 555	0.40 394	0.36 421	0.29 374	0.39 461	0.22 303	0.21 377	0.33 405	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

CIPLG	0.21 351	0.21 549	0.55 519	0.23 422	0.15 452	0.25 369	0.20 409	0.35 331	0.29 327	0.31 424	0.33 392	0.22 303	0.15 256	0.26 315	0.20 385	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325

IPLG	0.21 351	0.15 441	0.53 509	0.21 292	0.12 260	0.28 424	0.17 260	0.42 422	0.30 343	0.33 459	0.32 369	0.15 196	0.17 312	0.50 486	0.21 412	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR_C	0.21 351	0.22 563	0.60 542	0.23 422	0.15 452	0.24 350	0.20 409	0.35 331	0.29 327	0.31 424	0.32 369	0.22 303	0.15 256	0.25 297	0.20 385	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325

MIPNet	0.21 351	0.15 441	0.52 505	0.21 292	0.12 260	0.27 404	0.20 409	0.45 454	0.37 432	0.30 406	0.23 262	0.19 264	0.24 426	0.27 335	0.19 362	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 351	0.13 352	0.61 545	0.21 292	0.11 183	0.25 369	0.18 310	0.41 408	0.37 432	0.28 345	0.27 307	0.21 291	0.19 357	0.37 433	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

ACRE	0.21 351	0.20 534	0.62 553	0.23 422	0.15 452	0.24 350	0.20 409	0.35 331	0.28 308	0.31 424	0.32 369	0.22 303	0.15 256	0.25 297	0.20 385	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325

GANet-ADL	0.21 351	0.12 284	0.45 445	0.23 422	0.14 391	0.29 446	0.19 357	0.46 465	0.35 408	0.25 309	0.32 369	0.32 445	0.19 357	0.24 267	0.20 385	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 455

LCNet	0.21 351	0.11 224	0.29 230	0.25 518	0.12 260	0.23 327	0.19 357	0.34 307	0.26 278	0.28 345	0.35 413	0.26 372	0.30 523	0.35 421	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.13 534	0.22 640

PSM-softLoss	0.21 351	0.10 144	0.39 369	0.24 478	0.12 260	0.20 239	0.18 310	0.38 369	0.26 278	0.29 374	0.32 369	0.24 340	0.16 280	0.52 497	0.20 385	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 517

KMStereo	0.21 351	0.10 144	0.39 369	0.24 478	0.12 260	0.20 239	0.18 310	0.38 369	0.26 278	0.29 374	0.32 369	0.24 340	0.16 280	0.52 497	0.20 385	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 517

SST-Stereo	0.21 351	0.10 144	0.37 334	0.24 478	0.13 341	0.19 197	0.17 260	0.31 268	0.24 251	0.34 479	0.33 392	0.29 409	0.25 448	0.56 524	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

RAFT_R40	0.21 351	0.10 144	0.37 334	0.24 478	0.13 341	0.18 162	0.18 310	0.31 268	0.29 327	0.33 459	0.33 392	0.30 426	0.24 426	0.55 513	0.18 328	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT-345	0.21 351	0.10 144	0.46 453	0.22 363	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.26 180	0.25 266	0.27 332	0.66 628	0.21 291	0.16 280	0.55 513	0.21 412	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

RAFT	0.21 351	0.17 490	0.32 265	0.24 478	0.12 260	0.25 369	0.27 555	0.35 331	0.28 308	0.33 459	0.33 392	0.38 495	0.22 394	0.29 368	0.17 299	0.08 293	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.10 428	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 351	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 341	0.24 350	0.25 534	0.37 361	0.27 289	0.30 406	0.45 533	0.27 382	0.21 377	0.31 391	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.19 613

Prome-Stereo	0.21 351	0.10 144	0.30 241	0.24 478	0.12 260	0.23 327	0.23 495	0.36 350	0.25 266	0.33 459	0.59 605	0.24 340	0.28 494	0.29 368	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 625

TestStereo	0.21 351	0.19 521	0.40 377	0.25 518	0.10 126	0.22 304	0.21 440	0.31 268	0.31 357	0.23 284	0.34 402	0.22 303	0.18 341	0.62 560	0.18 328	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.11 477	0.06 145

XX-Stereo	0.21 351	0.10 144	0.83 617	0.26 552	0.17 509	0.23 327	0.13 73	0.40 394	0.18 120	0.20 253	0.41 480	0.31 435	0.10 80	0.32 398	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 351	0.10 144	0.33 282	0.21 292	0.12 260	0.30 466	0.46 657	0.46 465	0.20 168	0.25 309	0.50 562	0.17 230	0.16 280	0.24 267	0.23 454	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 351	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 260	0.26 393	0.17 260	0.41 408	0.35 408	0.30 406	0.31 359	0.29 409	0.23 408	0.26 315	0.23 454	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 396

MyStereo8	0.22 388	0.15 441	0.63 556	0.21 292	0.17 509	0.31 482	0.16 209	0.36 350	0.32 368	0.28 345	0.36 423	0.25 350	0.18 341	0.25 297	0.28 501	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.12 517

ffm	0.22 388	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.20 409	0.35 331	0.44 518	0.30 406	0.42 497	0.34 462	0.23 408	0.27 335	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 325

StereoVision	0.22 388	0.18 505	0.37 334	0.27 580	0.17 509	0.23 327	0.22 468	0.38 369	0.31 357	0.20 253	0.51 568	0.22 303	0.16 280	0.28 349	0.18 328	0.11 490	0.12 584	0.13 552	0.13 577	0.10 428	0.07 241

raft_robust	0.22 388	0.17 490	0.30 241	0.22 363	0.12 260	0.23 327	0.22 468	0.49 497	0.48 563	0.32 446	0.32 369	0.26 372	0.23 408	0.53 504	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.06 145

Sa-1000	0.22 388	0.15 441	0.35 305	0.23 422	0.13 341	0.28 424	0.23 495	0.47 474	0.39 457	0.30 406	0.50 562	0.26 372	0.19 357	0.33 405	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

SA	0.22 388	0.16 470	0.36 325	0.23 422	0.13 341	0.24 350	0.23 495	0.45 454	0.40 475	0.27 332	0.44 521	0.23 325	0.23 408	0.33 405	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

dd	0.22 388	0.26 592	0.40 377	0.22 363	0.12 260	0.25 369	0.21 440	0.32 280	0.44 518	0.29 374	0.28 315	0.25 350	0.16 280	0.30 384	0.25 476	0.12 530	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.11 477	0.09 396

GwcNet-ADL	0.22 388	0.14 402	0.58 534	0.24 478	0.13 341	0.22 304	0.23 495	0.49 497	0.40 475	0.27 332	0.29 329	0.30 426	0.20 368	0.26 315	0.23 454	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 396

HHNet	0.22 388	0.12 284	0.52 505	0.18 105	0.18 531	0.20 239	0.20 409	0.34 307	0.31 357	0.32 446	0.59 605	0.20 277	0.21 377	0.24 267	0.31 529	0.08 293	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.11 493

KYRaft	0.22 388	0.10 144	0.30 241	0.23 422	0.12 260	0.23 327	0.23 495	0.35 331	0.24 251	0.35 496	0.54 586	0.34 462	0.26 458	0.29 368	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.08 270	0.31 665

IRAFT_RVC	0.22 388	0.12 284	0.39 369	0.26 552	0.11 183	0.18 162	0.24 517	0.40 394	0.37 432	0.31 424	0.30 344	0.29 409	0.24 426	0.55 513	0.22 433	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

GES	0.22 388	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.14 391	0.27 404	0.19 357	0.49 497	0.33 382	0.30 406	0.36 423	0.25 350	0.23 408	0.29 368	0.22 433	0.10 449	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.11 493

SFCPSM	0.22 388	0.10 144	0.51 498	0.21 292	0.14 391	0.34 520	0.22 468	0.55 575	0.39 457	0.29 374	0.32 369	0.23 325	0.21 377	0.27 335	0.19 362	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.08 325

DMCA	0.22 388	0.14 402	0.36 325	0.22 363	0.14 391	0.27 404	0.20 409	0.43 436	0.38 447	0.31 424	0.32 369	0.33 453	0.24 426	0.24 267	0.28 501	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.11 493

BEATNet_4x	0.22 388	0.18 505	0.47 461	0.22 363	0.10 126	0.28 424	0.14 108	0.46 465	0.32 368	0.31 424	0.34 402	0.31 435	0.25 448	0.31 391	0.29 513	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 428	0.08 325

MLCV	0.22 388	0.16 470	0.44 433	0.21 292	0.08 24	0.29 446	0.19 357	0.38 369	0.37 432	0.38 535	0.44 521	0.31 435	0.21 377	0.41 454	0.24 466	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 388	0.25 581	0.47 461	0.24 478	0.14 391	0.25 369	0.12 33	0.40 394	0.33 382	0.29 374	0.42 497	0.22 303	0.20 368	0.33 405	0.19 362	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 477	0.07 241

Select-FE	0.23 405	0.14 402	0.78 597	0.22 363	0.18 531	0.22 304	0.13 73	0.43 436	0.26 278	0.28 345	0.33 392	0.39 507	0.29 509	0.27 335	0.19 362	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 517

G2L-ROB	0.23 405	0.15 441	0.41 400	0.19 163	0.12 260	0.27 404	0.21 440	0.47 474	0.33 382	0.34 479	0.31 359	0.41 529	0.22 394	0.49 482	0.26 490	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 455

DFGA-Net	0.23 405	0.24 576	0.49 477	0.22 363	0.15 452	0.25 369	0.17 260	0.39 381	0.39 457	0.29 374	0.31 359	0.21 291	0.17 312	0.59 541	0.28 501	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 325

PAM_32	0.23 405	0.10 144	0.63 556	0.21 292	0.14 391	0.33 506	0.19 357	0.36 350	0.23 234	0.29 374	0.28 315	0.56 613	0.28 494	0.27 335	0.18 328	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.09 396

PAM	0.23 405	0.10 144	0.63 556	0.22 363	0.15 452	0.34 520	0.21 440	0.37 361	0.22 208	0.31 424	0.27 307	0.55 609	0.26 458	0.26 315	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.09 396

rvit_0105_3	0.23 405	0.17 490	0.40 377	0.25 518	0.15 452	0.24 350	0.28 571	0.38 369	0.41 487	0.25 309	0.25 288	0.28 398	0.21 377	0.28 349	0.20 385	0.15 591	0.13 596	0.14 579	0.15 602	0.10 428	0.09 396

UGAM-zero	0.23 405	0.10 144	0.54 512	0.19 163	0.13 341	0.21 272	0.14 108	0.44 444	0.22 208	0.28 345	0.28 315	0.51 592	0.33 550	0.65 576	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 405	0.13 352	0.83 617	0.20 237	0.21 585	0.23 327	0.17 260	0.48 487	0.27 289	0.23 284	0.29 329	0.39 507	0.23 408	0.25 297	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 510	0.11 477	0.10 455

test_sample3	0.23 405	0.12 284	0.43 423	0.19 163	0.12 260	0.32 495	0.20 409	0.50 508	0.34 392	0.31 424	0.33 392	0.29 409	0.22 394	0.53 504	0.22 433	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 455

MyStereo05	0.23 405	0.12 284	0.57 529	0.21 292	0.14 391	0.25 369	0.23 495	0.48 487	0.52 593	0.31 424	0.23 262	0.25 350	0.22 394	0.30 384	0.21 412	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 325

MyStereo04	0.23 405	0.12 284	0.55 519	0.22 363	0.14 391	0.25 369	0.23 495	0.49 497	0.52 593	0.28 345	0.23 262	0.27 382	0.23 408	0.30 384	0.22 433	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 325

CoDeX	0.23 405	0.12 284	0.46 453	0.21 292	0.14 391	0.29 446	0.21 440	0.53 556	0.41 487	0.29 374	0.35 413	0.29 409	0.22 394	0.48 477	0.19 362	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

PCWNet_CMD	0.23 405	0.13 352	0.48 471	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.16 209	0.46 465	0.46 548	0.29 374	0.36 423	0.37 487	0.24 426	0.28 349	0.20 385	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.11 477	0.09 396

anonymousa	0.23 405	0.11 224	0.50 488	0.21 292	0.16 485	0.31 482	0.20 409	0.36 350	0.35 408	0.32 446	0.50 562	0.39 507	0.26 458	0.22 241	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 325

BUS	0.23 405	0.12 284	0.28 216	0.25 518	0.14 391	0.43 590	0.17 260	0.56 591	0.34 392	0.34 479	0.35 413	0.32 445	0.20 368	0.26 315	0.21 412	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 396

IER	0.23 405	0.12 284	0.39 369	0.20 237	0.14 391	0.31 482	0.19 357	0.42 422	0.36 421	0.33 459	0.40 472	0.32 445	0.33 550	0.29 368	0.22 433	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 325

test_5	0.23 405	0.19 521	0.38 353	0.26 552	0.18 531	0.25 369	0.29 578	0.40 394	0.37 432	0.29 374	0.40 472	0.25 350	0.22 394	0.34 412	0.18 328	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.10 455

BSDual-CNN	0.23 405	0.12 284	0.28 216	0.25 518	0.14 391	0.35 535	0.21 440	0.56 591	0.34 392	0.34 479	0.35 413	0.38 495	0.24 426	0.26 315	0.21 412	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 396

iRaft-Stereo_5w	0.23 405	0.18 505	0.44 433	0.22 363	0.13 341	0.19 197	0.19 357	0.37 361	0.32 368	0.28 345	0.37 432	0.34 462	0.23 408	0.65 576	0.27 496	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 325

psmg	0.23 405	0.12 284	0.28 216	0.21 292	0.14 391	0.35 535	0.23 495	0.51 525	0.34 392	0.35 496	0.38 447	0.38 495	0.24 426	0.26 315	0.21 412	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 325

UDGNet	0.23 405	0.31 623	0.38 353	0.24 478	0.14 391	0.24 350	0.18 310	0.32 280	0.43 503	0.29 374	0.28 315	0.24 340	0.19 357	0.29 368	0.20 385	0.15 591	0.07 384	0.21 636	0.11 510	0.14 552	0.10 455

OMP-Stereo	0.23 405	0.14 402	0.35 305	0.29 604	0.13 341	0.21 272	0.16 209	0.37 361	0.33 382	0.34 479	0.30 344	0.34 462	0.19 357	0.70 590	0.24 466	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 405	0.13 352	0.35 305	0.29 604	0.12 260	0.23 327	0.14 108	0.38 369	0.31 357	0.34 479	0.37 432	0.33 453	0.21 377	0.70 590	0.26 490	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

ASMatch	0.23 405	0.11 224	0.51 498	0.24 478	0.14 391	0.19 197	0.17 260	0.31 268	0.28 308	0.28 345	0.68 632	0.27 382	0.26 458	0.50 486	0.22 433	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 493

PFNet	0.23 405	0.10 144	0.57 529	0.24 478	0.14 391	0.22 304	0.19 357	0.39 381	0.33 382	0.35 496	0.32 369	0.27 382	0.19 357	0.64 569	0.22 433	0.09 396	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.07 241

ICVP	0.23 405	0.13 352	0.44 433	0.26 552	0.14 391	0.29 446	0.25 534	0.45 454	0.33 382	0.29 374	0.43 510	0.35 476	0.25 448	0.26 315	0.23 454	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 455
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 405	0.18 505	0.63 556	0.27 580	0.18 531	0.41 574	0.23 495	0.43 436	0.35 408	0.23 284	0.27 307	0.20 277	0.18 341	0.27 335	0.18 328	0.12 530	0.11 564	0.10 434	0.10 469	0.11 477	0.12 517

CFNet_pseudo	0.23 405	0.13 352	0.47 461	0.19 163	0.13 341	0.26 393	0.16 209	0.44 444	0.44 518	0.29 374	0.37 432	0.38 495	0.23 408	0.29 368	0.21 412	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 477	0.09 396

ACVNet	0.23 405	0.13 352	0.35 305	0.18 105	0.15 452	0.27 404	0.23 495	0.39 381	0.44 518	0.28 345	0.41 480	0.38 495	0.26 458	0.27 335	0.32 534	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.07 241

MSMDNet	0.23 405	0.13 352	0.48 471	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.16 209	0.46 465	0.46 548	0.29 374	0.36 423	0.37 487	0.24 426	0.28 349	0.20 385	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 477	0.09 396

ccs_rob	0.23 405	0.13 352	0.47 461	0.20 237	0.13 341	0.26 393	0.17 260	0.44 444	0.44 518	0.29 374	0.37 432	0.38 495	0.23 408	0.29 368	0.21 412	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 477	0.09 396

G2L-Stereo_test	0.24 436	0.16 470	0.38 353	0.19 163	0.13 341	0.27 404	0.24 517	0.49 497	0.38 447	0.37 520	0.37 432	0.40 522	0.24 426	0.52 497	0.28 501	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 325

DCVSM-stereo	0.24 436	0.13 352	0.52 505	0.20 237	0.14 391	0.26 393	0.13 73	0.34 307	0.34 392	0.41 569	0.33 392	0.47 568	0.29 509	0.30 384	0.22 433	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.12 518	0.15 571

rvit_stereo_0075_2	0.24 436	0.17 490	0.50 488	0.26 552	0.22 601	0.22 304	0.15 160	0.40 394	0.35 408	0.27 332	0.37 432	0.29 409	0.20 368	0.28 349	0.19 362	0.17 618	0.12 584	0.19 630	0.12 549	0.13 534	0.13 537

test_sample5	0.24 436	0.13 352	0.42 410	0.21 292	0.12 260	0.30 466	0.21 440	0.50 508	0.34 392	0.32 446	0.41 480	0.29 409	0.23 408	0.55 513	0.21 412	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 477	0.10 455

test_sample4	0.24 436	0.13 352	0.43 423	0.20 237	0.12 260	0.32 495	0.21 440	0.51 525	0.34 392	0.31 424	0.37 432	0.28 398	0.23 408	0.53 504	0.21 412	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 477	0.10 455

tta	0.24 436	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 525	0.45 530	0.34 479	0.41 480	0.31 435	0.26 458	0.58 535	0.28 501	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 436	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 525	0.45 530	0.34 479	0.41 480	0.31 435	0.26 458	0.58 535	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 436	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 525	0.45 530	0.34 479	0.41 480	0.31 435	0.26 458	0.58 535	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

DualNet	0.24 436	0.13 352	0.42 410	0.21 292	0.12 260	0.30 466	0.21 440	0.50 508	0.34 392	0.33 459	0.43 510	0.29 409	0.23 408	0.55 513	0.21 412	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 477	0.10 455

GMStereo_Zeroshot	0.24 436	0.21 549	0.45 445	0.26 552	0.13 341	0.28 424	0.15 160	0.39 381	0.35 408	0.37 520	0.43 510	0.40 522	0.17 312	0.34 412	0.20 385	0.12 530	0.07 384	0.13 552	0.07 237	0.16 574	0.09 396

CFNet_ucs	0.24 436	0.13 352	0.50 488	0.20 237	0.15 452	0.28 424	0.17 260	0.49 497	0.45 530	0.32 446	0.42 497	0.39 507	0.22 394	0.31 391	0.21 412	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.09 425	0.12 518	0.11 493

gwcnet-sp	0.24 436	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 391	0.34 520	0.22 468	0.44 444	0.39 457	0.35 496	0.34 402	0.27 382	0.27 477	0.35 421	0.25 476	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 396

scenet	0.24 436	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 391	0.34 520	0.22 468	0.44 444	0.39 457	0.35 496	0.34 402	0.27 382	0.27 477	0.35 421	0.25 476	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 396

ToySt	0.24 436	0.16 470	0.48 471	0.21 292	0.13 341	0.29 446	0.29 578	0.39 381	0.39 457	0.27 332	0.35 413	0.39 507	0.31 540	0.31 391	0.29 513	0.08 293	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.11 477	0.10 455

ssnet	0.24 436	0.13 352	0.63 556	0.22 363	0.14 391	0.34 520	0.22 468	0.44 444	0.39 457	0.35 496	0.34 402	0.27 382	0.27 477	0.35 421	0.25 476	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 396

STrans-v2	0.24 436	0.13 352	0.54 512	0.21 292	0.12 260	0.23 327	0.21 440	0.47 474	0.28 308	0.31 424	0.42 497	0.36 481	0.35 564	0.62 560	0.23 454	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 436	0.13 352	0.56 526	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.19 357	0.40 394	0.32 368	0.30 406	0.43 510	0.36 481	0.31 540	0.61 552	0.20 385	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

DRaft	0.24 436	0.10 144	0.34 294	0.18 105	0.12 260	0.28 424	0.23 495	0.33 295	0.39 457	0.38 535	0.61 617	0.21 291	0.41 596	0.48 477	0.42 586	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 325

HCRNet	0.24 436	0.25 581	0.33 282	0.34 635	0.16 485	0.27 404	0.18 310	0.43 436	0.35 408	0.30 406	0.35 413	0.32 445	0.22 394	0.44 464	0.20 385	0.13 551	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.10 428	0.09 396

ARAFT	0.24 436	0.21 549	0.78 597	0.22 363	0.12 260	0.29 446	0.24 517	0.43 436	0.32 368	0.33 459	0.28 315	0.28 398	0.19 357	0.49 482	0.18 328	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.09 359	0.06 145

cf-r	0.24 436	0.15 441	0.44 433	0.21 292	0.14 391	0.27 404	0.22 468	0.42 422	0.40 475	0.30 406	0.42 497	0.42 538	0.26 458	0.43 460	0.25 476	0.11 490	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.08 325

GANet-RSSM	0.24 436	0.14 402	0.36 325	0.21 292	0.14 391	0.27 404	0.21 440	0.45 454	0.33 382	0.29 374	0.39 461	0.39 507	0.28 494	0.58 535	0.23 454	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.09 396

PSMNet-RSSM	0.24 436	0.15 441	0.36 325	0.21 292	0.14 391	0.25 369	0.20 409	0.48 487	0.37 432	0.30 406	0.44 521	0.38 495	0.26 458	0.52 497	0.22 433	0.12 530	0.07 384	0.11 492	0.13 577	0.10 428	0.09 396

CFNet-ft	0.24 436	0.15 441	0.35 305	0.18 105	0.15 452	0.30 466	0.21 440	0.39 381	0.36 421	0.28 345	0.40 472	0.43 542	0.25 448	0.47 474	0.24 466	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 518	0.09 396

CFNet_RVC	0.24 436	0.15 441	0.35 305	0.18 105	0.15 452	0.30 466	0.21 440	0.39 381	0.36 421	0.28 345	0.40 472	0.43 542	0.25 448	0.47 474	0.24 466	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 518	0.09 396

UCFNet_RVC	0.24 436	0.16 470	0.34 294	0.18 105	0.15 452	0.33 506	0.16 209	0.46 465	0.35 408	0.29 374	0.35 413	0.39 507	0.25 448	0.34 412	0.22 433	0.13 551	0.08 473	0.13 552	0.14 592	0.13 534	0.12 517

AdaStereo	0.24 436	0.16 470	0.37 334	0.24 478	0.12 260	0.32 495	0.17 260	0.54 565	0.42 495	0.33 459	0.38 447	0.35 476	0.21 377	0.30 384	0.22 433	0.14 576	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 477	0.08 325
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	0.24 436	0.18 505	0.61 545	0.25 518	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 422	0.43 503	0.33 459	0.43 510	0.27 382	0.22 394	0.34 412	0.26 490	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

RT-IGEV	0.25 464	0.10 144	0.48 471	0.22 363	0.14 391	0.31 482	0.28 571	0.53 556	0.39 457	0.36 512	0.41 480	0.44 553	0.30 523	0.28 349	0.27 496	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.10 455

G2L-Stereo	0.25 464	0.16 470	0.47 461	0.22 363	0.14 391	0.25 369	0.18 310	0.46 465	0.35 408	0.33 459	0.37 432	0.40 522	0.22 394	0.60 545	0.30 521	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.09 396

DDVS	0.25 464	0.15 441	0.39 369	0.24 478	0.17 509	0.34 520	0.21 440	0.41 408	0.30 343	0.33 459	0.41 480	0.48 574	0.21 377	0.52 497	0.27 496	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.09 425	0.13 534	0.14 559

ITSA-stereo	0.25 464	0.15 441	0.33 282	0.23 422	0.11 183	0.27 404	0.18 310	0.56 591	0.59 618	0.31 424	0.32 369	0.33 453	0.28 494	0.49 482	0.30 521	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.11 477	0.13 537

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 464	0.14 402	0.95 640	0.21 292	0.27 636	0.20 239	0.19 357	0.48 487	0.25 266	0.26 322	0.55 590	0.34 462	0.18 341	0.25 297	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 549	0.12 518	0.12 517

test_sample7	0.25 464	0.15 441	0.35 305	0.20 237	0.14 391	0.28 424	0.21 440	0.51 525	0.38 447	0.37 520	0.34 402	0.37 487	0.30 523	0.39 444	0.23 454	0.14 576	0.09 509	0.13 552	0.12 549	0.13 534	0.12 517

test_sample6	0.25 464	0.13 352	0.41 400	0.21 292	0.11 183	0.30 466	0.22 468	0.51 525	0.35 408	0.33 459	0.43 510	0.30 426	0.24 426	0.57 528	0.22 433	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.11 477	0.10 455

SMFormer	0.25 464	0.12 284	0.40 377	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 525	0.45 530	0.34 479	0.41 480	0.31 435	0.26 458	0.58 535	0.28 501	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 396

NINENet	0.25 464	0.15 441	0.37 334	0.23 422	0.16 485	0.43 590	0.17 260	0.60 625	0.46 548	0.32 446	0.37 432	0.32 445	0.20 368	0.42 458	0.21 412	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.08 322	0.11 477	0.10 455

hknet	0.25 464	0.14 402	0.40 377	0.25 518	0.15 452	0.35 535	0.21 440	0.56 591	0.37 432	0.34 479	0.35 413	0.43 542	0.27 477	0.37 433	0.21 412	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 396

PSMNet-ADL	0.25 464	0.15 441	0.32 265	0.26 552	0.14 391	0.31 482	0.22 468	0.44 444	0.36 421	0.27 332	0.33 392	0.41 529	0.28 494	0.61 552	0.29 513	0.11 490	0.09 509	0.09 355	0.11 510	0.10 428	0.10 455

PSM-AAD	0.25 464	0.10 144	0.30 241	0.24 478	0.12 260	0.26 393	0.38 634	0.34 307	0.28 308	0.35 496	0.39 461	0.28 398	0.79 670	0.30 384	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.08 270	0.21 634

GrayStereo	0.25 464	0.09 88	0.32 265	0.26 552	0.13 341	0.23 327	0.47 661	0.34 307	0.30 343	0.39 550	0.47 550	0.30 426	0.79 670	0.29 368	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.13 537

RAFT-RH_RVC	0.25 464	0.11 224	0.45 445	0.21 292	0.12 260	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 289	0.38 535	1.15 674	0.23 325	0.17 312	0.57 528	0.24 466	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

UPFNet	0.25 464	0.12 284	0.38 353	0.24 478	0.19 558	0.37 547	0.28 571	0.48 487	0.38 447	0.34 479	0.37 432	0.37 487	0.28 494	0.39 444	0.33 541	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.08 325

acv_ft	0.25 464	0.13 352	0.40 377	0.23 422	0.19 558	0.34 520	0.21 440	0.45 454	0.44 518	0.38 535	0.41 480	0.38 495	0.27 477	0.27 335	0.35 550	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 477	0.07 241

CCAANet	0.25 464	0.13 352	0.51 498	0.22 363	0.15 452	0.29 446	0.17 260	0.49 497	0.37 432	0.26 322	0.49 558	0.32 445	0.24 426	0.62 560	0.23 454	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.10 455

iResNet_ROB	0.25 464	0.19 521	0.40 377	0.20 237	0.12 260	0.30 466	0.16 209	0.55 575	0.53 598	0.38 535	0.43 510	0.37 487	0.26 458	0.38 439	0.22 433	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 396

PStereo	0.26 482	0.37 641	0.34 294	0.21 292	0.13 341	0.25 369	0.25 534	0.33 295	0.47 553	0.26 322	0.17 176	0.29 409	0.34 559	0.35 421	0.37 557	0.23 643	0.15 621	0.17 613	0.13 577	0.23 635	0.21 634

coex_refinement	0.26 482	0.16 470	0.36 325	0.23 422	0.15 452	0.31 482	0.20 409	0.49 497	0.42 495	0.35 496	0.42 497	0.45 558	0.27 477	0.55 513	0.33 541	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 455

UGAM	0.26 482	0.14 402	0.45 445	0.25 518	0.12 260	0.23 327	0.25 534	0.32 280	0.41 487	0.31 424	0.42 497	0.41 529	0.22 394	0.92 652	0.22 433	0.08 293	0.06 245	0.14 579	0.12 549	0.10 428	0.07 241

SepStereo	0.26 482	0.12 284	0.42 410	0.24 478	0.18 531	0.29 446	0.24 517	0.45 454	0.45 530	0.41 569	0.44 521	0.34 462	0.29 509	0.64 569	0.21 412	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 396

AACVNet	0.26 482	0.16 470	0.37 334	0.22 363	0.14 391	0.29 446	0.19 357	0.41 408	0.31 357	0.38 535	0.42 497	0.43 542	0.28 494	0.73 601	0.25 476	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.13 534	0.11 493

DEmStereo	0.26 482	0.09 88	0.47 461	0.19 163	0.12 260	0.30 466	0.25 534	0.28 219	0.36 421	0.36 512	0.58 602	0.25 350	0.48 628	0.53 504	0.44 592	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 482	0.18 505	0.49 477	0.28 601	0.14 391	0.36 540	0.23 495	0.54 565	0.34 392	0.39 550	0.40 472	0.29 409	0.29 509	0.37 433	0.27 496	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.13 534	0.09 396

GwcNet-RSSM	0.26 482	0.17 490	0.46 453	0.21 292	0.13 341	0.28 424	0.23 495	0.44 444	0.42 495	0.31 424	0.45 533	0.40 522	0.26 458	0.55 513	0.28 501	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 325

DeepPruner_ROB	0.26 482	0.19 521	0.44 433	0.21 292	0.16 485	0.30 466	0.21 440	0.52 544	0.32 368	0.35 496	0.38 447	0.39 507	0.26 458	0.42 458	0.24 466	0.15 591	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.14 552	0.13 537

ISRNet	0.27 491	0.13 352	0.45 445	0.26 552	0.19 558	0.24 350	0.14 108	0.45 454	0.43 503	0.39 550	0.48 556	0.42 538	0.27 477	0.32 398	0.29 513	0.20 638	0.12 584	0.17 613	0.16 614	0.16 574	0.20 625

rvit_105_1	0.27 491	0.19 521	0.46 453	0.27 580	0.19 558	0.30 466	0.35 619	0.44 444	0.51 584	0.31 424	0.31 359	0.31 435	0.26 458	0.35 421	0.25 476	0.15 591	0.14 606	0.15 595	0.17 624	0.11 477	0.10 455

DispNO	0.27 491	0.18 505	0.62 553	0.23 422	0.17 509	0.25 369	0.22 468	0.45 454	0.41 487	0.32 446	0.39 461	0.38 495	0.27 477	0.77 621	0.27 496	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.08 325

CBFPSM	0.27 491	0.16 470	0.67 572	0.20 237	0.14 391	0.38 555	0.25 534	0.40 394	0.36 421	0.33 459	0.36 423	0.56 613	0.38 581	0.32 398	0.38 560	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 493

CSP-Net	0.27 491	0.15 441	0.30 241	0.21 292	0.14 391	0.44 592	0.24 517	0.50 508	0.40 475	0.41 569	0.43 510	0.42 538	0.26 458	0.66 580	0.28 501	0.12 530	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.09 396

DAS	0.27 491	0.12 284	0.42 410	0.24 478	0.18 531	0.29 446	0.24 517	0.45 454	0.45 530	0.41 569	0.44 521	0.34 462	0.29 509	0.75 610	0.21 412	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 396

AASNet	0.27 491	0.19 521	0.49 477	0.26 552	0.17 509	0.34 520	0.20 409	0.62 637	0.48 563	0.35 496	0.40 472	0.32 445	0.25 448	0.28 349	0.34 546	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.13 534	0.11 493

GEStereo_RVC	0.27 491	0.20 534	0.44 433	0.27 580	0.16 485	0.33 506	0.25 534	0.56 591	0.54 602	0.34 479	0.38 447	0.34 462	0.25 448	0.51 491	0.28 501	0.12 530	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.11 477	0.11 493

RAFT + AFF	0.27 491	0.23 572	0.50 488	0.25 518	0.17 509	0.30 466	0.33 613	0.52 544	0.40 475	0.28 345	0.30 344	0.30 426	0.31 540	0.62 560	0.24 466	0.09 396	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.11 477	0.11 493

MMNet	0.27 491	0.14 402	0.49 477	0.24 478	0.17 509	0.47 606	0.22 468	0.45 454	0.51 584	0.39 550	0.41 480	0.36 481	0.33 550	0.39 444	0.34 546	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 325

delet	0.27 491	0.14 402	0.40 377	0.23 422	0.19 558	0.41 574	0.29 578	0.49 497	0.48 563	0.33 459	0.41 480	0.37 487	0.30 523	0.48 477	0.34 546	0.09 396	0.09 509	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.08 325

ac_64	0.27 491	0.13 352	0.41 400	0.24 478	0.17 509	0.36 540	0.22 468	0.46 465	0.33 382	0.35 496	0.36 423	0.52 598	0.30 523	0.62 560	0.32 534	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 325

HGLStereo	0.27 491	0.14 402	0.46 453	0.24 478	0.21 585	0.33 506	0.23 495	0.50 508	0.42 495	0.35 496	0.48 556	0.41 529	0.33 550	0.45 467	0.33 541	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.12 517

DSFCA	0.27 491	0.13 352	0.36 325	0.20 237	0.17 509	0.38 555	0.31 594	0.47 474	0.43 503	0.43 585	0.37 432	0.39 507	0.29 509	0.52 497	0.32 534	0.12 530	0.10 540	0.10 434	0.11 510	0.11 477	0.10 455

DMCA-RVC	0.27 491	0.21 549	0.61 545	0.28 601	0.17 509	0.29 446	0.21 440	0.42 422	0.35 408	0.40 560	0.37 432	0.39 507	0.36 568	0.43 460	0.30 521	0.13 551	0.10 540	0.15 595	0.11 510	0.13 534	0.10 455

HSM-Net_RVC	0.27 491	0.11 224	0.42 410	0.19 163	0.11 183	0.34 520	0.20 409	0.62 637	0.43 503	0.40 560	0.43 510	0.50 588	0.26 458	0.76 615	0.22 433	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 491	0.20 534	0.44 433	0.22 363	0.14 391	0.33 506	0.14 108	0.51 525	0.45 530	0.30 406	0.40 472	0.38 495	0.27 477	0.76 615	0.25 476	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.11 510	0.11 477	0.08 325

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 491	0.21 549	0.59 540	0.25 518	0.18 531	0.29 446	0.22 468	0.50 508	0.40 475	0.38 535	0.41 480	0.43 542	0.27 477	0.43 460	0.29 513	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 493
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	0.27 491	0.26 592	0.72 589	0.23 422	0.13 341	0.29 446	0.18 310	0.52 544	0.49 572	0.37 520	0.45 533	0.39 507	0.25 448	0.34 412	0.20 385	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 518	0.09 396

StereoDRNet-Refined	0.27 491	0.17 490	0.35 305	0.25 518	0.14 391	0.37 547	0.21 440	0.47 474	0.41 487	0.44 592	0.51 568	0.41 529	0.28 494	0.45 467	0.37 557	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 455
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 511	0.19 521	0.50 488	0.18 105	0.16 485	0.34 520	0.20 409	0.51 525	0.38 447	0.37 520	0.34 402	0.37 487	0.30 523	0.39 444	0.23 454	0.23 643	0.09 509	0.28 656	0.24 651	0.18 605	0.16 580

ssnet_v2	0.28 511	0.16 470	0.44 433	0.22 363	0.15 452	0.40 570	0.30 589	0.57 601	0.46 548	0.38 535	0.36 423	0.47 568	0.29 509	0.38 439	0.39 568	0.13 551	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.11 477	0.11 493

CRFU-Net	0.28 511	0.14 402	0.45 445	0.25 518	0.15 452	0.45 598	0.23 495	0.50 508	0.30 343	0.43 585	0.41 480	0.48 574	0.46 619	0.43 460	0.29 513	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 455

dad	0.28 511	0.31 623	0.44 433	0.21 292	0.14 391	0.30 466	0.20 409	0.33 295	0.49 572	0.44 592	0.44 521	0.45 558	0.21 377	0.41 454	0.26 490	0.20 638	0.11 564	0.20 634	0.11 510	0.14 552	0.10 455

FTStereo	0.28 511	0.10 144	0.43 423	0.23 422	0.13 341	0.21 272	0.53 671	0.34 307	0.26 278	0.38 535	0.95 663	0.30 426	0.56 641	0.32 398	0.18 328	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 613

ADLNet	0.28 511	0.15 441	0.42 410	0.23 422	0.19 558	0.34 520	0.23 495	0.53 556	0.43 503	0.42 579	0.41 480	0.44 553	0.27 477	0.55 513	0.35 550	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.11 510	0.11 477	0.12 517

UNet	0.28 511	0.14 402	0.69 578	0.23 422	0.20 577	0.44 592	0.22 468	0.50 508	0.40 475	0.34 479	0.39 461	0.43 542	0.33 550	0.40 452	0.31 529	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 325

STTStereo	0.28 511	0.20 534	0.61 545	0.25 518	0.17 509	0.29 446	0.24 517	0.47 474	0.39 457	0.39 550	0.41 480	0.44 553	0.28 494	0.40 452	0.28 501	0.13 551	0.12 584	0.13 552	0.16 614	0.12 518	0.11 493

RASNet	0.28 511	0.14 402	0.44 433	0.22 363	0.18 531	0.32 495	0.19 357	0.48 487	0.38 447	0.29 374	0.43 510	0.47 568	0.37 577	0.79 625	0.36 556	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

HSM	0.28 511	0.16 470	0.35 305	0.20 237	0.15 452	0.33 506	0.19 357	0.53 556	0.37 432	0.36 512	0.38 447	0.67 648	0.31 540	0.89 647	0.23 454	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 325

DLCB_ROB	0.28 511	0.16 470	0.34 294	0.27 580	0.16 485	0.38 555	0.25 534	0.48 487	0.43 503	0.46 600	0.46 543	0.51 592	0.33 550	0.53 504	0.33 541	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.09 396

ACV-stereo	0.29 522	0.18 505	0.79 604	0.23 422	0.16 485	0.47 606	0.19 357	0.36 350	0.34 392	0.29 374	0.33 392	0.67 648	0.42 605	0.54 511	0.30 521	0.10 449	0.09 509	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.11 493

ff1	0.29 522	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.20 409	0.35 331	0.44 518	0.30 406	0.42 497	0.34 462	0.23 408	0.81 633	1.08 671	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 325

LL-Strereo	0.29 522	0.25 581	0.58 534	0.25 518	0.21 585	0.23 327	0.24 517	0.55 575	0.42 495	0.34 479	0.32 369	0.41 529	0.40 592	0.94 656	0.23 454	0.08 293	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.09 359	0.09 396

THIR-Stereo	0.29 522	0.12 284	0.41 400	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 685	0.32 280	0.35 408	0.37 520	0.65 626	0.34 462	0.50 631	0.57 528	0.45 595	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

psm_up	0.29 522	0.16 470	0.41 400	0.26 552	0.17 509	0.32 495	0.26 548	0.55 575	0.43 503	0.36 512	0.40 472	0.45 558	0.37 577	0.58 535	0.30 521	0.11 490	0.12 584	0.13 552	0.12 549	0.10 428	0.10 455

hitnet-ft	0.29 522	0.17 490	0.40 377	0.19 163	0.14 391	0.39 564	0.23 495	0.44 444	0.41 487	0.36 512	0.46 543	0.53 603	0.34 559	0.76 615	0.32 534	0.14 576	0.10 540	0.13 552	0.10 469	0.15 566	0.13 537

FADNet-RVC-Resample	0.29 522	0.25 581	0.93 637	0.26 552	0.16 485	0.32 495	0.21 440	0.47 474	0.39 457	0.35 496	0.38 447	0.33 453	0.27 477	0.53 504	0.24 466	0.10 449	0.10 540	0.14 579	0.13 577	0.13 534	0.16 580

iinet-f	0.30 529	0.18 505	1.03 651	0.20 237	0.15 452	0.44 592	0.22 468	0.45 454	0.37 432	0.35 496	0.44 521	0.41 529	0.34 559	0.34 412	0.40 575	0.10 449	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 534	0.11 493

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 529	0.20 534	0.70 584	0.21 292	0.17 509	0.46 600	0.27 555	0.50 508	0.49 572	0.42 579	0.55 590	0.43 542	0.30 523	0.46 470	0.38 560	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 477	0.10 455

SACVNet	0.30 529	0.20 534	0.41 400	0.25 518	0.18 531	0.34 520	0.25 534	0.52 544	0.40 475	0.41 569	0.44 521	0.46 566	0.32 547	0.71 593	0.25 476	0.13 551	0.10 540	0.12 530	0.12 549	0.16 574	0.17 593

ADLNet2	0.30 529	0.17 490	0.72 589	0.23 422	0.17 509	0.36 540	0.24 517	0.52 544	0.51 584	0.32 446	0.38 447	0.45 558	0.30 523	0.69 587	0.35 550	0.10 449	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.12 518	0.10 455

FADNet_RVC	0.30 529	0.28 602	0.83 617	0.23 422	0.15 452	0.30 466	0.17 260	0.49 497	0.37 432	0.30 406	0.38 447	0.30 426	0.27 477	0.52 497	0.31 529	0.14 576	0.14 606	0.14 579	0.16 614	0.21 625	0.23 647

TDLM	0.30 529	0.21 549	0.38 353	0.28 601	0.15 452	0.33 506	0.32 602	0.52 544	0.47 553	0.38 535	0.43 510	0.39 507	0.29 509	0.91 651	0.28 501	0.14 576	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 518	0.10 455

CVANet_RVC	0.30 529	0.19 521	0.41 400	0.26 552	0.16 485	0.33 506	0.26 548	0.52 544	0.47 553	0.40 560	0.46 543	0.43 542	0.31 540	0.89 647	0.26 490	0.14 576	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 552	0.10 455

mmx	0.31 536	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.20 409	0.55 575	0.45 530	0.30 406	0.42 497	0.34 462	0.23 408	0.81 633	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 477	0.10 455

xxx	0.31 536	0.12 284	0.42 410	0.20 237	0.13 341	0.28 424	0.20 409	0.55 575	0.45 530	0.30 406	0.42 497	0.34 462	0.23 408	0.81 633	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 477	0.10 455

fast-acv-ft	0.31 536	0.20 534	0.81 610	0.24 478	0.18 531	0.46 600	0.27 555	0.41 408	0.49 572	0.39 550	0.55 590	0.49 580	0.35 564	0.37 433	0.38 560	0.11 490	0.11 564	0.11 492	0.12 549	0.12 518	0.09 396

CrosDoStereo	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 260	0.22 304	1.11 708	0.34 307	0.37 432	0.38 535	0.61 617	0.28 398	0.46 619	0.61 552	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 536	0.10 144	0.49 477	0.18 105	0.12 260	0.22 304	1.11 708	0.34 307	0.37 432	0.38 535	0.61 617	0.28 398	0.46 619	0.61 552	0.57 619	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FADNet-RVC	0.31 536	0.35 633	0.78 597	0.25 518	0.20 577	0.33 506	0.20 409	0.49 497	0.40 475	0.34 479	0.39 461	0.41 529	0.29 509	0.63 567	0.31 529	0.13 551	0.14 606	0.14 579	0.15 602	0.19 613	0.19 613

AANet_RVC	0.31 536	0.22 563	0.50 488	0.23 422	0.14 391	0.30 466	0.24 517	0.47 474	0.54 602	0.38 535	0.60 610	0.43 542	0.29 509	0.87 642	0.40 575	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 396

NVstereo2D	0.31 536	0.16 470	0.54 512	0.24 478	0.22 601	0.42 581	0.28 571	0.58 610	0.56 611	0.28 345	0.38 447	0.40 522	0.30 523	0.71 593	0.28 501	0.13 551	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 613	0.16 580

NOSS_ROB	0.31 536	0.20 534	0.35 305	0.24 478	0.16 485	0.32 495	0.19 357	0.52 544	0.48 563	0.33 459	0.36 423	0.42 538	0.28 494	0.93 654	0.24 466	0.19 635	0.20 652	0.24 645	0.22 647	0.17 591	0.17 593

z-ln-s-r	0.32 545	0.21 549	0.82 614	0.23 422	0.14 391	0.30 466	0.26 548	0.43 436	0.50 580	0.32 446	0.60 610	0.39 507	0.29 509	0.73 601	0.66 640	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.08 325

YMNet	0.32 545	0.22 563	0.58 534	0.27 580	0.23 614	0.48 612	0.27 555	0.51 525	0.45 530	0.48 611	0.56 597	0.51 592	0.30 523	0.39 444	0.40 575	0.13 551	0.16 629	0.13 552	0.12 549	0.13 534	0.12 517

YMNet_1	0.32 545	0.22 563	0.58 534	0.27 580	0.23 614	0.48 612	0.27 555	0.51 525	0.45 530	0.48 611	0.56 597	0.51 592	0.30 523	0.39 444	0.40 575	0.13 551	0.16 629	0.13 552	0.12 549	0.13 534	0.12 517

1111x	0.32 545	0.11 224	0.40 377	0.22 363	0.11 183	0.32 495	0.26 548	0.59 616	0.43 503	0.31 424	0.41 480	0.39 507	0.28 494	0.76 615	1.37 689	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 325

pcwnet_v2	0.32 545	0.15 441	1.26 671	0.23 422	0.18 531	0.32 495	0.18 310	0.59 616	0.60 622	0.36 512	0.45 533	0.35 476	0.29 509	0.36 430	0.25 476	0.14 576	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.14 552	0.15 571

FADNet	0.32 545	0.36 636	0.74 594	0.23 422	0.22 601	0.37 547	0.19 357	0.53 556	0.48 563	0.32 446	0.36 423	0.43 542	0.32 547	0.64 569	0.25 476	0.16 607	0.16 629	0.14 579	0.16 614	0.24 639	0.19 613

PS-NSSS	0.32 545	0.30 616	0.46 453	0.23 422	0.17 509	0.33 506	0.24 517	0.57 601	0.41 487	0.37 520	0.52 576	0.35 476	0.30 523	0.80 629	0.30 521	0.17 618	0.14 606	0.21 636	0.15 602	0.15 566	0.13 537

StereoDRNet	0.32 545	0.22 563	0.61 545	0.27 580	0.21 585	0.42 581	0.30 589	0.61 629	0.48 563	0.46 600	0.39 461	0.48 574	0.30 523	0.57 528	0.40 575	0.11 490	0.09 509	0.12 530	0.11 510	0.12 518	0.10 455

DISCO	0.32 545	0.13 352	0.51 498	0.25 518	0.16 485	0.48 612	0.25 534	0.50 508	0.57 614	0.37 520	0.45 533	0.62 632	0.36 568	0.64 569	0.49 606	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.12 518	0.11 493

Selective-IGEV-i16pc	0.33 554	0.10 144	1.71 689	0.21 292	0.14 391	0.74 659	0.31 594	0.42 422	0.41 487	0.21 267	0.32 369	0.26 372	0.14 237	0.71 593	0.19 362	0.14 576	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 477	0.11 493

TCMNet	0.33 554	0.23 572	0.72 589	0.29 604	0.30 650	0.40 570	0.28 571	0.50 508	0.47 553	0.37 520	0.45 533	0.40 522	0.29 509	0.60 545	0.39 568	0.14 576	0.13 596	0.15 595	0.14 592	0.17 591	0.15 571

HBP-ISP	0.33 554	0.30 616	0.72 589	0.22 363	0.16 485	0.32 495	0.22 468	0.54 565	0.44 518	0.41 569	0.49 558	0.33 453	0.38 581	0.73 601	0.25 476	0.18 629	0.19 647	0.24 645	0.20 636	0.16 574	0.13 537

AAGNet	0.33 554	0.11 224	0.37 334	0.25 518	0.16 485	0.20 239	0.19 357	0.30 256	0.27 289	0.35 496	0.35 413	0.27 382	0.30 523	0.44 464	2.66 710	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

DRN-Test	0.33 554	0.17 490	0.61 545	0.27 580	0.19 558	0.46 600	0.29 578	0.65 646	0.51 584	0.47 607	0.46 543	0.44 553	0.34 559	0.62 560	0.41 583	0.12 530	0.08 473	0.13 552	0.12 549	0.12 518	0.10 455

CBMV_ROB	0.33 554	0.18 505	0.53 509	0.21 292	0.14 391	0.33 506	0.20 409	0.51 525	0.45 530	0.51 619	0.55 590	0.45 558	0.42 605	0.71 593	0.32 534	0.18 629	0.19 647	0.23 643	0.21 639	0.14 552	0.15 571

XPNet_ROB	0.33 554	0.20 534	0.43 423	0.27 580	0.18 531	0.37 547	0.31 594	0.55 575	0.50 580	0.51 619	0.53 583	0.58 621	0.37 577	0.63 567	0.45 595	0.17 618	0.12 584	0.13 552	0.12 549	0.15 566	0.14 559

PSMNet_ROB	0.33 554	0.24 576	0.54 512	0.31 621	0.21 585	0.42 581	0.43 650	0.59 616	0.47 553	0.37 520	0.44 521	0.49 580	0.31 540	0.64 569	0.43 587	0.14 576	0.10 540	0.15 595	0.14 592	0.13 534	0.11 493

CBMV	0.33 554	0.21 549	0.54 512	0.23 422	0.13 341	0.42 581	0.33 613	0.53 556	0.48 563	0.52 625	0.49 558	0.50 588	0.41 596	0.56 524	0.31 529	0.15 591	0.16 629	0.18 622	0.16 614	0.13 534	0.13 537
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	0.34 563	0.29 609	0.91 633	0.26 552	0.21 585	0.47 606	0.31 594	0.54 565	0.54 602	0.44 592	0.52 576	0.50 588	0.35 564	0.39 444	0.39 568	0.11 490	0.11 564	0.10 434	0.09 425	0.14 552	0.13 537

xxxx	0.34 563	0.10 144	0.29 230	0.19 163	0.11 183	0.37 547	0.20 409	0.58 610	0.38 447	0.29 374	0.42 497	0.38 495	0.24 426	0.46 470	2.20 706	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 396

test_xeample	0.34 563	0.10 144	0.29 230	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 575	0.38 447	0.32 446	0.45 533	0.29 409	0.26 458	0.57 528	2.24 708	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 396

FINET	0.34 563	0.27 599	0.80 607	0.24 478	0.24 622	0.36 540	0.34 615	0.54 565	0.72 649	0.39 550	0.47 550	0.32 445	0.30 523	0.51 491	0.32 534	0.19 635	0.17 636	0.13 552	0.12 549	0.18 605	0.16 580

ETE_ROB	0.34 563	0.26 592	0.45 445	0.29 604	0.18 531	0.40 570	0.37 628	0.57 601	0.47 553	0.50 614	0.50 562	0.62 632	0.36 568	0.55 513	0.38 560	0.13 551	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 574	0.16 580

DStereoRT	0.35 568	0.13 352	0.51 498	0.25 518	0.16 485	0.42 581	0.19 357	0.48 487	0.39 457	0.30 406	0.39 461	0.24 340	0.39 587	0.64 569	0.30 521	0.08 293	0.07 384	1.54 713	0.41 680	0.08 270	0.11 493

GwcNet	0.35 568	0.23 572	0.88 629	0.25 518	0.24 622	0.48 612	0.27 555	0.55 575	0.57 614	0.38 535	0.52 576	0.51 592	0.32 547	0.60 545	0.41 583	0.13 551	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.13 534	0.14 559

RP	0.35 568	0.22 563	0.51 498	0.31 621	0.24 622	0.37 547	0.28 571	0.50 508	0.58 617	0.40 560	0.63 623	0.61 630	0.47 622	0.61 552	0.39 568	0.16 607	0.15 621	0.17 613	0.15 602	0.17 591	0.17 593

DANet	0.35 568	0.23 572	0.60 542	0.36 646	0.22 601	0.39 564	0.25 534	0.48 487	0.43 503	0.52 625	0.50 562	0.59 623	0.41 596	0.76 615	0.49 606	0.13 551	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 591	0.15 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 568	0.26 592	0.49 477	0.36 646	0.22 601	0.41 574	0.41 645	0.53 556	0.42 495	0.47 607	0.46 543	0.61 630	0.39 587	0.55 513	0.37 557	0.16 607	0.13 596	0.21 636	0.21 639	0.16 574	0.16 580

w-ln-seven-2	0.36 573	0.29 609	1.06 653	0.27 580	0.18 531	0.37 547	0.30 589	0.50 508	0.54 602	0.45 596	0.55 590	0.45 558	0.41 596	0.62 560	0.49 606	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 552	0.11 493

GASNet	0.36 573	0.46 657	0.88 629	0.34 635	0.23 614	0.35 535	0.22 468	0.60 625	0.53 598	0.40 560	0.37 432	0.45 558	0.30 523	0.79 625	0.35 550	0.15 591	0.10 540	0.14 579	0.14 592	0.22 632	0.12 517

Wz-Net-MNSev	0.36 573	0.26 592	0.79 604	0.26 552	0.21 585	0.59 640	0.38 634	0.55 575	0.56 611	0.48 611	0.54 586	0.53 603	0.36 568	0.60 545	0.44 592	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.11 510	0.15 566	0.13 537

APVNet	0.36 573	0.20 534	0.70 584	0.26 552	0.22 601	0.52 630	0.35 619	0.61 629	0.44 518	0.38 535	0.52 576	0.48 574	0.38 581	0.84 638	0.46 601	0.13 551	0.14 606	0.15 595	0.16 614	0.16 574	0.15 571

Syn2CoEx	0.36 573	0.31 623	0.78 597	0.34 635	0.21 585	0.41 574	0.28 571	0.61 629	0.49 572	0.42 579	0.56 597	0.45 558	0.44 610	0.69 587	0.38 560	0.17 618	0.14 606	0.15 595	0.12 549	0.13 534	0.12 517

FAT-Stereo	0.36 573	0.18 505	0.73 593	0.26 552	0.18 531	0.33 506	0.29 578	0.60 625	0.59 618	0.46 600	0.60 610	0.60 626	0.50 631	0.61 552	0.34 546	0.13 551	0.14 606	0.13 552	0.12 549	0.14 552	0.18 606

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 573	0.36 636	0.53 509	0.34 635	0.19 558	0.51 621	0.24 517	0.55 575	0.38 447	0.41 569	0.47 550	0.47 568	0.27 477	0.73 601	0.30 521	0.36 674	0.19 647	0.27 648	0.17 624	0.26 648	0.23 647

GANet	0.36 573	0.22 563	0.49 477	0.29 604	0.17 509	0.41 574	0.38 634	0.57 601	0.45 530	0.46 600	0.75 643	0.55 609	0.40 592	0.94 656	0.41 583	0.13 551	0.13 596	0.13 552	0.11 510	0.14 552	0.11 493

LALA_ROB	0.36 573	0.25 581	0.46 453	0.30 615	0.21 585	0.47 606	0.39 639	0.61 629	0.51 584	0.52 625	0.51 568	0.69 654	0.36 568	0.50 486	0.43 587	0.17 618	0.11 564	0.16 607	0.14 592	0.17 591	0.15 571

SGM-Forest	0.36 573	0.17 490	0.47 461	0.23 422	0.16 485	0.45 598	0.41 645	0.55 575	0.48 563	0.52 625	0.60 610	0.52 598	0.41 596	0.85 639	0.50 612	0.17 618	0.17 636	0.17 613	0.15 602	0.15 566	0.15 571
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 583	0.41 652	0.66 571	0.46 666	0.41 664	0.34 520	0.25 534	0.57 601	0.45 530	0.39 550	0.52 576	0.43 542	0.33 550	0.41 454	0.29 513	0.25 654	0.14 606	0.33 668	0.21 639	0.31 661	0.22 640

Anonymous_2	0.37 583	0.21 549	0.47 461	0.20 237	0.21 585	0.42 581	0.26 548	0.38 369	0.29 327	0.33 459	0.30 344	0.44 553	0.38 581	0.36 430	0.29 513	0.26 655	0.29 673	0.44 676	1.41 714	0.34 665	0.21 634

AF-Net	0.37 583	0.26 592	0.56 526	0.32 627	0.23 614	0.41 574	0.29 578	0.61 629	0.64 633	0.42 579	0.68 632	0.65 643	0.49 629	0.57 528	0.44 592	0.15 591	0.11 564	0.19 630	0.14 592	0.15 566	0.13 537

stereogan	0.37 583	0.17 490	0.65 566	0.27 580	0.22 601	0.62 646	0.26 548	0.59 616	0.63 632	0.43 585	0.60 610	0.67 648	0.42 605	0.68 585	0.35 550	0.13 551	0.14 606	0.14 579	0.12 549	0.19 613	0.17 593

Nwc_Net	0.37 583	0.25 581	0.68 577	0.31 621	0.24 622	0.44 592	0.30 589	0.65 646	0.50 580	0.37 520	0.69 636	0.58 621	0.45 613	0.60 545	0.40 575	0.15 591	0.12 584	0.19 630	0.21 639	0.14 552	0.13 537

RYNet	0.37 583	0.18 505	0.59 540	0.25 518	0.28 641	0.61 644	0.32 602	0.59 616	0.59 618	0.41 569	0.38 447	0.57 618	0.39 587	0.87 642	0.53 617	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.18 605	0.18 606

PA-Net	0.37 583	0.28 602	0.83 617	0.31 621	0.28 641	0.39 564	0.42 648	0.51 525	0.55 608	0.34 479	0.42 497	0.41 529	0.36 568	0.79 625	0.49 606	0.12 530	0.23 663	0.16 607	0.23 649	0.12 518	0.18 606
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 590	0.12 284	0.38 353	0.42 660	3.88 716	0.21 272	0.17 260	0.35 331	0.28 308	0.20 253	0.20 224	0.23 325	0.15 256	0.28 349	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 396

S-Stereo	0.38 590	0.20 534	1.05 652	0.27 580	0.22 601	0.38 555	0.32 602	0.55 575	0.66 636	0.39 550	0.59 605	0.49 580	0.41 596	0.75 610	0.40 575	0.12 530	0.15 621	0.13 552	0.13 577	0.16 574	0.21 634

ADCRef	0.38 590	0.24 576	0.88 629	0.26 552	0.21 585	0.49 617	0.27 555	0.52 544	0.48 563	0.50 614	0.58 602	0.35 476	0.47 622	0.48 477	1.29 688	0.09 396	0.08 473	0.12 530	0.12 549	0.11 477	0.11 493

PWC_ROB	0.38 590	0.29 609	0.69 578	0.25 518	0.20 577	0.38 555	0.19 357	0.58 610	0.67 639	0.57 638	0.85 655	0.51 592	0.40 592	0.71 593	0.52 615	0.13 551	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 591	0.14 559

PWCDC_ROB	0.38 590	0.30 616	0.60 542	0.33 633	0.20 577	0.42 581	0.19 357	0.58 610	0.89 670	0.42 579	1.26 678	0.36 481	0.34 559	0.50 486	0.38 560	0.18 629	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 613	0.13 537

Selective-IGEV-i16pb	0.39 595	0.12 284	2.18 693	0.21 292	0.15 452	0.68 653	0.32 602	0.56 591	0.57 614	0.25 309	0.44 521	0.33 453	0.21 377	0.80 629	0.25 476	0.14 576	0.10 540	0.09 355	0.10 469	0.12 518	0.13 537

aanetorigin	0.39 595	0.29 609	1.09 656	0.24 478	0.19 558	0.28 424	0.37 628	0.33 295	0.47 553	0.94 674	0.82 652	0.52 598	0.54 637	0.49 482	0.50 612	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 574	0.15 571

RGC	0.39 595	0.32 628	0.64 564	0.34 635	0.27 636	0.40 570	0.29 578	0.57 601	0.53 598	0.45 596	0.64 625	0.62 632	0.45 613	0.72 599	0.39 568	0.15 591	0.15 621	0.21 636	0.20 636	0.18 605	0.19 613

NCC-stereo	0.39 595	0.25 581	0.69 578	0.32 627	0.28 641	0.46 600	0.36 624	0.65 646	0.52 593	0.40 560	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 601	0.45 595	0.17 618	0.14 606	0.18 622	0.25 656	0.16 574	0.16 580

edge stereo	0.39 595	0.22 563	0.81 610	0.27 580	0.22 601	0.37 547	0.24 517	0.56 591	0.54 602	0.53 631	0.60 610	0.71 657	0.50 631	0.78 623	0.40 575	0.16 607	0.14 606	0.19 630	0.14 592	0.16 574	0.17 593

Abc-Net	0.39 595	0.25 581	0.69 578	0.32 627	0.28 641	0.46 600	0.36 624	0.65 646	0.52 593	0.40 560	0.57 600	0.56 613	0.47 622	0.73 601	0.45 595	0.17 618	0.14 606	0.18 622	0.25 656	0.16 574	0.16 580
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 595	0.28 602	0.78 597	0.27 580	0.18 531	0.49 617	0.22 468	0.59 616	0.84 668	0.55 635	0.53 583	0.49 580	0.36 568	0.67 584	0.82 654	0.13 551	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.17 591	0.17 593

SQANet	0.40 602	0.48 661	0.67 572	0.48 668	0.39 661	0.48 612	0.22 468	0.51 525	0.43 503	0.40 560	0.47 550	0.47 568	0.33 550	0.54 511	0.32 534	0.36 674	0.15 621	0.40 674	0.21 639	0.45 674	0.31 665

UDG	0.40 602	0.46 657	0.49 477	0.40 658	0.35 658	0.47 606	0.27 555	0.54 565	0.47 553	0.39 550	0.45 533	0.59 623	0.44 610	0.46 470	0.39 568	0.26 655	0.19 647	0.48 678	0.22 647	0.34 665	0.26 656

DDUNet	0.41 604	0.50 666	0.48 471	0.44 663	0.39 661	0.46 600	0.32 602	0.50 508	0.43 503	0.45 596	0.52 576	0.57 618	0.36 568	0.48 477	0.33 541	0.33 671	0.21 654	0.55 682	0.25 656	0.37 669	0.32 668

222	0.41 604	0.10 144	0.29 230	0.19 163	0.11 183	0.36 540	0.20 409	0.57 601	0.39 457	0.35 496	0.44 521	0.30 426	0.27 477	0.55 513	3.56 713	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 396

NaN_ROB	0.41 604	0.28 602	0.62 553	0.30 615	0.19 558	0.51 621	0.47 661	0.58 610	0.59 618	0.56 636	0.47 550	0.49 580	0.41 596	1.21 680	0.64 637	0.12 530	0.18 642	0.12 530	0.13 577	0.11 477	0.14 559

w-ln-seven	0.42 607	0.30 616	1.18 664	0.26 552	0.22 601	0.58 637	0.31 594	0.62 637	0.81 660	0.58 639	0.61 617	0.53 603	0.36 568	0.57 528	0.65 639	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 566	0.13 537

test_sample9	0.42 607	0.19 521	0.50 488	0.18 105	0.16 485	0.34 520	0.20 409	0.51 525	0.38 447	0.37 520	0.34 402	0.37 487	0.30 523	0.66 580	0.91 661	0.23 643	1.82 715	0.28 656	0.24 651	0.18 605	0.16 580

SDNR	0.42 607	0.21 549	0.82 614	0.21 292	0.18 531	1.27 691	0.17 260	0.50 508	0.49 572	0.42 579	0.81 650	0.38 495	0.27 477	1.19 677	0.38 560	0.23 643	0.24 665	0.17 613	0.13 577	0.17 591	0.20 625

ccnet	0.42 607	0.31 623	0.48 471	0.27 580	0.32 654	0.60 643	0.32 602	0.65 646	0.46 548	0.53 631	0.66 628	0.56 613	0.45 613	0.72 599	0.61 630	0.26 655	0.19 647	0.24 645	0.21 639	0.26 648	0.22 640

SHD	0.42 607	0.27 599	0.81 610	0.31 621	0.25 630	0.42 581	0.22 468	0.66 652	0.94 679	0.63 646	0.60 610	0.59 623	0.47 622	0.59 541	0.58 624	0.15 591	0.13 596	0.16 607	0.16 614	0.20 622	0.22 640

Wz-Net-SNSev	0.43 612	0.41 652	1.27 672	0.30 615	0.21 585	0.44 592	0.41 645	0.61 629	0.65 634	0.46 600	0.65 626	0.62 632	0.39 587	0.74 609	0.59 625	0.12 530	0.11 564	0.12 530	0.13 577	0.16 574	0.14 559

XQC	0.43 612	0.37 641	0.96 642	0.34 635	0.25 630	0.53 631	0.34 615	0.60 625	0.73 652	0.51 619	0.46 543	0.57 618	0.47 622	0.70 590	0.72 645	0.17 618	0.12 584	0.18 622	0.15 602	0.25 641	0.23 647

CC-Net-ROB	0.43 612	0.47 659	0.65 566	0.37 652	0.23 614	0.51 621	0.29 578	0.66 652	0.49 572	0.46 600	0.51 568	0.48 574	0.38 581	0.96 660	0.35 550	0.34 672	0.23 663	0.55 682	0.25 656	0.31 661	0.20 625

GANetREF_RVC	0.43 612	0.47 659	0.69 578	0.38 654	0.20 577	0.51 621	0.48 665	0.66 652	0.66 636	0.46 600	0.46 543	0.50 588	0.44 610	0.90 650	0.39 568	0.27 660	0.21 654	0.32 665	0.18 630	0.27 653	0.22 640
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	0.43 612	0.26 592	0.54 512	0.31 621	0.20 577	0.51 621	0.32 602	0.70 663	0.60 622	0.59 640	0.55 590	0.65 643	0.41 596	1.40 690	0.51 614	0.13 551	0.17 636	0.21 636	0.16 614	0.17 591	0.18 606

PDISCO_ROB	0.43 612	0.30 616	0.67 572	0.43 661	0.36 659	0.67 651	0.32 602	0.72 666	0.76 654	0.43 585	0.53 583	0.63 640	0.40 592	0.66 580	0.47 603	0.21 640	0.12 584	0.21 636	0.19 634	0.25 641	0.20 625

WQFJA1++	0.44 618	0.07 5	0.63 556	0.18 105	0.13 341	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 708	0.12 68	0.23 325	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 720	0.07 241

z-mn7	0.44 618	0.40 648	1.09 656	0.25 518	0.18 531	0.61 644	0.34 615	0.56 591	0.93 677	0.43 585	0.96 664	0.53 603	0.39 587	0.94 656	0.59 625	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 552	0.13 537

DeepPrunerF	0.44 618	0.29 609	1.29 674	0.33 633	0.30 650	0.35 535	0.36 624	0.62 637	1.15 690	0.40 560	0.44 521	0.39 507	0.41 596	0.80 629	0.52 615	0.18 629	0.14 606	0.23 643	0.21 639	0.17 591	0.17 593

ADCP+	0.45 621	0.24 576	1.15 663	0.25 518	0.22 601	0.56 633	0.39 639	0.54 565	0.51 584	0.44 592	0.51 568	0.46 566	0.52 636	0.56 524	1.89 702	0.10 449	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.14 552	0.13 537

PASM	0.45 621	0.35 633	0.90 632	0.35 644	0.33 655	0.39 564	0.38 634	0.50 508	0.61 626	0.52 625	0.51 568	0.62 632	0.45 613	0.93 654	0.48 604	0.26 655	0.29 673	0.29 660	0.33 669	0.29 659	0.26 656

DStereoO	0.46 623	0.32 628	0.51 498	0.36 646	0.29 649	0.38 555	0.45 654	0.55 575	0.60 622	0.47 607	0.49 558	0.48 574	0.73 667	0.59 541	0.69 643	0.81 698	0.18 642	0.38 671	0.19 634	0.46 675	0.20 625

zh-mn7	0.46 623	0.45 656	1.48 680	0.25 518	0.19 558	0.44 592	0.29 578	0.56 591	0.82 661	0.65 650	0.96 664	0.49 580	0.38 581	0.88 645	0.63 635	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 534	0.14 559

G-Net	0.46 623	0.25 581	0.86 626	0.34 635	0.28 641	0.90 675	0.35 619	0.47 474	0.45 530	0.68 653	1.22 676	0.64 642	0.60 648	0.61 552	0.57 619	0.16 607	0.14 606	0.17 613	0.13 577	0.22 632	0.19 613

GCST	0.47 626	0.60 675	0.57 529	1.04 700	0.48 674	0.38 555	0.11 20	0.40 394	0.32 368	0.41 569	0.34 402	0.29 409	0.17 312	0.46 470	0.19 362	0.69 690	0.42 685	0.79 695	0.62 698	0.62 683	0.46 680

ADCL	0.47 626	0.22 563	1.00 646	0.27 580	0.19 558	0.74 659	0.64 680	0.54 565	0.69 644	0.56 636	0.71 637	0.55 609	0.60 648	0.60 545	1.43 690	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 552	0.14 559

DPSNet	0.47 626	0.24 576	0.93 637	0.27 580	0.20 577	0.75 662	0.57 674	0.84 681	0.79 658	0.47 607	0.51 568	0.60 626	0.69 663	0.87 642	0.71 644	0.16 607	0.13 596	0.12 530	0.10 469	0.25 641	0.21 634

zh-sn7	0.48 629	0.51 668	1.43 679	0.29 604	0.20 577	0.47 606	0.39 639	0.57 601	0.62 628	0.52 625	0.81 650	0.52 598	0.56 641	1.05 669	0.87 658	0.12 530	0.13 596	0.13 552	0.13 577	0.17 591	0.16 580

ADCPNet	0.48 629	0.29 609	1.60 685	0.27 580	0.23 614	0.70 657	0.38 634	0.53 556	0.51 584	0.51 619	0.59 605	0.67 648	0.56 641	0.60 545	1.14 676	0.15 591	0.18 642	0.14 579	0.23 649	0.19 613	0.19 613

MDST_ROB	0.48 629	0.14 402	0.95 640	0.30 615	0.21 585	1.33 694	0.32 602	0.77 671	0.56 611	1.06 682	0.71 637	0.49 580	0.35 564	1.26 683	0.38 560	0.13 551	0.11 564	0.16 607	0.13 577	0.12 518	0.12 517

AANet	0.49 632	0.42 654	1.56 683	0.22 363	0.19 558	0.39 564	0.25 534	0.52 544	0.92 674	0.92 671	0.93 662	0.84 664	0.67 660	0.59 541	0.59 625	0.15 591	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 605	0.16 580

test_sample8	0.49 632	0.19 521	0.50 488	0.18 105	0.16 485	0.34 520	0.20 409	0.55 575	0.34 392	0.62 644	0.38 447	1.15 679	0.67 660	0.66 580	0.91 661	0.23 643	1.82 715	0.28 656	0.24 651	0.18 605	0.16 580

SuperB	0.49 632	0.28 602	2.23 694	0.23 422	0.15 452	0.41 574	0.32 602	0.47 474	0.82 661	0.43 585	0.50 562	0.33 453	0.45 613	0.68 585	1.08 671	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.98 704	0.14 559

ADCMid	0.49 632	0.34 631	1.13 661	0.26 552	0.21 585	0.51 621	0.37 628	0.57 601	0.54 602	0.75 661	0.66 628	0.62 632	0.64 659	0.64 569	1.68 695	0.13 551	0.12 584	0.17 613	0.17 624	0.20 622	0.17 593

psmorigin	0.50 636	0.25 581	3.03 703	0.24 478	0.19 558	0.38 555	0.22 468	0.50 508	0.44 518	0.64 648	0.68 632	0.71 657	0.51 634	0.85 639	0.45 595	0.14 576	0.17 636	0.13 552	0.14 592	0.16 574	0.21 634

CSAN	0.50 636	0.35 633	0.78 597	0.36 646	0.23 614	0.56 633	0.59 677	0.61 629	0.70 646	0.64 648	0.78 647	0.65 643	0.60 648	1.38 689	0.62 632	0.21 640	0.17 636	0.20 634	0.20 636	0.18 605	0.18 606

SGM_RVC	0.50 636	0.19 521	0.50 488	0.25 518	0.15 452	0.69 654	0.39 639	0.68 660	0.82 661	0.95 676	0.84 654	1.13 676	0.76 668	1.16 676	0.60 629	0.16 607	0.16 629	0.16 607	0.16 614	0.16 574	0.17 593
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 636	0.20 534	0.78 597	0.24 478	0.26 634	0.39 564	0.30 589	0.51 525	0.50 580	0.54 633	1.23 677	2.52 705	0.37 577	0.77 621	0.95 664	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 325

Wz-Net-TNSev	0.51 640	0.58 673	1.61 687	0.25 518	0.21 585	0.65 648	0.45 654	0.63 644	0.69 644	0.51 619	0.54 586	0.71 657	0.60 648	1.00 665	0.77 649	0.15 591	0.15 621	0.13 552	0.15 602	0.21 625	0.20 625

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 640	0.50 666	0.86 626	0.39 656	0.24 622	0.84 670	0.55 672	0.56 591	0.62 628	0.60 641	0.68 632	0.62 632	0.42 605	1.13 675	0.43 587	0.23 643	0.27 669	0.27 648	0.35 671	0.25 641	0.29 661

AnyNet_C32	0.51 640	0.40 648	1.10 660	0.29 604	0.28 641	0.59 640	0.58 675	0.54 565	0.60 622	0.62 644	0.66 628	0.54 607	0.54 637	0.78 623	1.74 699	0.15 591	0.14 606	0.15 595	0.17 624	0.20 622	0.20 625

WCMA_ROB	0.51 640	0.21 549	0.65 566	0.25 518	0.21 585	0.58 637	0.32 602	0.54 565	0.55 608	0.95 676	1.40 683	1.28 683	0.81 673	0.73 601	0.62 632	0.18 629	0.15 621	0.15 595	0.15 602	0.19 613	0.19 613

WZ-Net	0.52 644	0.38 646	1.90 690	0.30 615	0.24 622	0.57 636	0.48 665	0.62 637	0.78 657	0.50 614	0.71 637	0.68 652	0.54 637	0.98 664	0.84 655	0.13 551	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 613	0.20 625

SANet	0.53 645	0.28 602	0.96 642	0.26 552	0.15 452	0.69 654	0.44 653	0.67 657	1.34 694	0.67 652	0.98 667	0.94 669	0.71 665	0.89 647	0.76 646	0.14 576	0.12 584	0.12 530	0.11 510	0.17 591	0.16 580

Consistency-Raft	0.55 646	0.48 661	1.02 649	0.45 664	0.49 675	0.49 617	0.47 661	0.72 666	0.72 649	0.45 596	0.82 652	0.47 568	0.60 648	0.50 486	0.63 635	0.39 678	0.39 683	0.44 676	0.51 688	0.52 677	0.37 671

anonymity	0.56 647	0.54 671	0.70 584	0.47 667	0.61 685	0.56 633	0.43 650	0.69 661	0.49 572	0.63 646	0.55 590	0.54 607	0.60 648	0.61 552	0.57 619	0.55 683	0.53 694	0.50 679	0.54 692	0.51 676	0.56 685

MFN_U_SF_RVC	0.56 647	0.51 668	1.19 665	0.38 654	0.22 601	0.69 654	0.27 555	0.80 676	0.67 639	0.73 657	0.74 642	0.87 665	0.61 657	0.81 633	0.76 646	0.29 666	0.27 669	0.32 665	0.37 675	0.32 664	0.31 665

SAMSARA	0.56 647	0.39 647	0.80 607	0.60 680	0.46 672	1.00 679	1.23 711	0.67 657	0.68 642	0.71 656	0.54 586	0.89 668	0.57 644	0.81 633	0.62 632	0.19 635	0.22 658	0.18 622	0.18 630	0.27 653	0.25 654

otaku	0.57 650	0.62 677	0.87 628	0.63 682	0.44 670	0.73 658	0.37 628	0.65 646	0.66 636	0.51 619	0.75 643	0.66 647	0.45 613	0.69 587	0.46 601	0.53 680	0.34 679	0.55 682	0.35 671	0.60 682	0.45 677

Ntro	0.58 651	0.64 678	0.92 635	0.66 683	0.50 676	0.77 663	0.36 624	0.66 652	0.70 646	0.50 614	0.59 605	0.65 643	0.51 634	0.75 610	0.45 595	0.56 684	0.32 677	0.56 685	0.34 670	0.63 684	0.46 680

PVD	0.58 651	0.34 631	0.84 622	0.39 656	0.31 653	0.59 640	0.47 661	0.80 676	1.25 691	0.92 671	1.09 670	0.79 661	0.82 674	0.85 639	0.76 646	0.21 640	0.18 642	0.22 642	0.18 630	0.27 653	0.35 670

ADCS	0.58 651	0.40 648	1.35 677	0.29 604	0.24 622	0.55 632	0.45 654	0.67 657	0.83 665	0.76 662	0.71 637	0.68 652	0.60 648	0.76 615	2.23 707	0.16 607	0.16 629	0.16 607	0.17 624	0.22 632	0.22 640

MeshStereo	0.58 651	0.27 599	0.67 572	0.22 363	0.17 509	0.66 650	0.37 628	0.78 672	0.61 626	1.47 704	1.30 679	1.65 691	0.79 670	1.12 674	0.59 625	0.17 618	0.17 636	0.17 613	0.14 592	0.17 591	0.14 559
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	0.60 655	0.33 630	0.61 545	0.30 615	0.25 630	0.86 672	0.35 619	0.55 575	0.67 639	1.10 684	1.49 688	1.76 694	0.97 684	0.88 645	0.49 606	0.23 643	0.21 654	0.27 648	0.27 664	0.25 641	0.24 652

DGSMNet	0.61 656	0.29 609	0.91 633	0.51 673	0.70 690	0.62 646	1.38 712	0.59 616	0.55 608	0.37 520	0.61 617	0.52 598	0.33 550	0.65 576	0.43 587	0.53 680	0.60 701	0.67 687	0.61 697	0.63 684	0.61 695

FCDSN-DC	0.63 657	0.31 623	0.61 545	0.36 646	0.30 650	0.65 648	0.37 628	0.66 652	0.68 642	1.14 686	1.54 691	1.71 693	1.26 693	0.92 652	0.64 637	0.24 651	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.27 653	0.27 660
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 657	0.37 641	2.40 698	0.26 552	0.25 630	0.38 555	0.49 667	0.41 408	1.06 684	1.38 693	0.87 659	0.62 632	0.95 681	0.65 576	1.65 694	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 613	0.17 593

AnyNet_C01	0.65 659	0.58 673	2.60 701	0.32 627	0.26 634	0.88 673	0.61 678	0.63 644	0.62 628	0.68 653	0.96 664	0.76 660	0.60 648	0.96 660	1.43 690	0.16 607	0.16 629	0.17 613	0.17 624	0.23 635	0.23 647

DispFullNet	0.66 660	0.89 692	1.59 684	0.77 688	1.21 707	0.51 621	0.23 495	0.59 616	0.72 649	0.69 655	0.61 617	0.69 654	0.91 680	0.79 625	0.48 604	0.27 660	0.12 584	0.73 690	0.30 668	0.65 687	0.40 674

NVStereoNet_ROB	0.67 661	0.49 665	0.83 617	0.48 668	0.40 663	0.51 621	0.46 657	0.70 663	0.77 656	0.84 666	1.72 696	1.02 674	0.83 675	1.23 681	0.79 652	0.32 670	0.38 682	0.40 674	0.46 682	0.36 668	0.41 675
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	0.68 662	0.64 678	1.06 653	0.45 664	0.27 636	1.40 698	0.58 675	0.78 672	0.92 674	0.84 666	0.86 656	0.88 667	0.68 662	1.33 688	0.68 642	0.37 676	0.29 673	0.34 669	0.36 674	0.43 672	0.37 671

SPS-STEREO	0.69 663	0.61 676	0.98 644	0.52 676	0.57 682	0.74 659	0.50 668	0.78 672	0.62 628	0.95 676	0.86 656	0.94 669	0.70 664	1.01 666	0.87 658	0.58 686	0.51 691	0.50 679	0.50 687	0.55 679	0.58 688
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 664	0.30 616	0.69 578	0.32 627	0.27 636	0.81 669	0.39 639	0.79 675	0.82 661	1.41 696	1.58 693	1.98 696	1.26 693	1.02 667	0.77 649	0.24 651	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.26 656

FC-DCNN v2	0.71 665	0.30 616	0.67 572	0.32 627	0.27 636	0.84 670	0.39 639	0.84 681	0.85 669	1.44 700	1.64 694	2.09 698	1.28 695	1.06 670	0.80 653	0.24 651	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.26 648	0.25 654

RainbowNet	0.72 666	0.89 692	1.02 649	0.82 690	0.63 687	0.78 666	0.52 669	0.81 678	0.93 677	0.60 641	0.79 648	0.80 662	0.60 648	0.80 629	0.57 619	0.78 696	0.55 697	0.78 693	0.49 685	0.76 694	0.58 688

ACVNet_1	0.72 666	0.81 687	1.37 678	0.72 686	0.53 680	0.77 663	0.42 648	0.85 684	0.90 672	0.74 660	0.75 643	1.32 685	0.72 666	1.02 667	0.55 618	0.54 682	0.31 676	0.71 689	0.35 671	0.64 686	0.45 677

ACVNet-4b	0.72 666	0.81 687	1.33 676	0.72 686	0.50 676	0.80 668	0.31 594	0.71 665	0.80 659	0.50 614	0.72 641	0.95 671	0.43 609	0.96 660	1.20 684	1.13 710	0.21 654	0.76 692	0.45 681	0.65 687	0.46 680

MFMNet_re	0.72 666	0.76 685	0.99 645	0.62 681	0.70 690	0.77 663	0.67 681	0.75 669	0.83 665	0.78 664	0.86 656	0.69 654	0.78 669	0.71 593	0.61 630	0.66 689	0.59 700	0.61 686	0.58 696	0.68 690	0.71 699

ELAS_RVC	0.74 670	0.36 636	1.00 646	0.37 652	0.33 655	0.88 673	0.93 700	0.83 680	1.08 686	1.35 691	1.33 682	1.24 681	1.33 697	1.06 670	0.95 664	0.27 660	0.25 667	0.29 660	0.27 664	0.30 660	0.30 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 670	0.36 636	0.85 625	0.36 646	0.33 655	1.36 695	0.77 691	0.93 685	0.92 674	1.41 696	1.53 690	1.16 680	1.17 689	0.95 659	1.03 668	0.26 655	0.25 667	0.28 656	0.28 667	0.31 661	0.30 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 672	0.44 655	1.98 691	0.49 671	0.16 485	0.58 637	0.31 594	0.81 678	0.83 665	0.41 569	0.52 576	0.98 673	0.58 645	4.97 717	1.03 668	0.11 490	0.07 384	0.10 434	0.24 651	0.27 653	0.26 656

RTS	0.78 673	0.48 661	4.68 708	0.34 635	0.28 641	1.12 683	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 660	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 576	0.11 564	0.15 595	0.15 602	0.21 625	0.19 613

RTSA	0.78 673	0.48 661	4.68 708	0.34 635	0.28 641	1.12 683	0.46 657	0.62 637	1.03 681	0.73 657	0.89 660	0.60 626	0.59 646	1.61 693	1.16 680	0.14 576	0.11 564	0.15 595	0.15 602	0.21 625	0.19 613

DStereoSA	0.81 675	0.37 641	1.08 655	0.51 673	0.65 688	0.67 651	1.44 713	0.74 668	1.06 684	0.54 633	1.67 695	0.49 580	1.78 703	0.96 660	1.69 697	0.28 663	0.43 686	0.27 648	0.51 688	0.40 671	0.58 688

DStereoFS	0.84 676	0.66 680	0.80 607	0.53 677	0.50 676	1.23 689	0.55 672	0.94 686	1.32 693	0.89 668	1.32 680	1.04 675	2.32 710	1.29 686	1.14 676	0.31 669	0.35 680	0.30 662	0.39 678	0.34 665	0.60 691

SGM+DAISY	0.87 677	0.66 680	1.30 675	0.51 673	0.60 684	1.03 680	0.84 697	0.76 670	0.73 652	1.39 694	1.51 689	1.31 684	1.22 691	1.11 672	1.08 671	0.57 685	0.53 694	0.51 681	0.51 688	0.54 678	0.61 695

ACVNet_2	0.89 678	0.87 691	1.25 670	0.82 690	0.62 686	0.97 678	0.62 679	1.14 691	1.42 696	1.00 679	1.40 683	1.47 688	0.84 676	1.11 672	0.66 640	0.61 687	0.43 686	0.78 693	0.49 685	0.75 693	0.52 683

IMH-64-1	0.91 679	0.86 689	0.84 622	0.97 695	0.75 692	0.92 676	0.71 683	1.27 692	1.10 687	0.89 668	1.45 685	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 696	0.60 691

IMH-64	0.91 679	0.86 689	0.84 622	0.97 695	0.75 692	0.92 676	0.71 683	1.27 692	1.10 687	0.89 668	1.45 685	1.14 677	0.96 682	1.19 677	0.84 655	0.74 693	0.51 691	0.97 698	0.55 693	0.84 696	0.60 691

MonStereo1	0.93 681	0.56 672	0.82 614	0.69 684	0.58 683	1.37 696	0.35 619	0.94 686	1.25 691	0.93 673	1.90 699	1.52 689	2.10 707	1.27 684	0.77 649	0.69 690	0.33 678	0.75 691	0.47 684	0.70 691	0.57 687

U	1.00 682	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 714	6.12 717	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 724	2.90 722	0.07 186	0.06 145

PWCK	1.00 682	1.17 704	1.70 688	0.91 693	0.41 664	1.19 687	0.92 699	1.10 689	1.14 689	1.16 687	1.14 673	1.25 682	0.88 679	1.75 699	1.04 670	0.87 701	0.50 689	0.87 696	0.53 691	0.96 703	0.52 683

WAO-7	1.01 684	0.89 692	0.93 637	0.83 692	0.66 689	1.18 685	0.81 695	1.40 696	1.57 700	1.11 685	1.76 698	1.45 687	1.19 690	1.50 692	1.14 676	0.61 687	0.62 704	0.70 688	0.68 700	0.66 689	0.60 691

MADNet+	1.01 684	1.16 703	4.72 710	0.70 685	0.47 673	1.24 690	0.96 701	0.97 688	0.89 670	0.65 650	0.77 646	0.87 665	0.85 678	2.09 703	1.68 695	0.38 677	0.39 683	0.31 664	0.27 664	0.43 672	0.39 673

MultiAttention	1.02 686	0.13 352	0.43 423	0.35 644	0.43 667	5.36 713	1.71 714	0.69 661	0.53 598	0.36 512	0.63 623	0.55 609	0.22 394	7.60 721	0.43 587	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 651	0.26 648	0.30 662

IMH	1.05 687	0.95 696	1.00 646	1.01 697	0.78 695	1.11 682	0.68 682	1.38 695	1.43 697	1.00 679	1.72 696	1.43 686	1.14 686	1.73 698	0.89 660	1.09 707	0.55 697	0.99 700	0.57 695	0.87 698	0.62 697

WAO-6	1.07 688	0.93 695	0.92 635	0.96 694	0.78 695	1.28 692	0.75 688	1.34 694	2.00 704	1.02 681	1.54 691	1.59 690	1.22 691	1.31 687	1.14 676	0.78 696	0.55 697	1.02 702	0.75 705	0.83 695	0.69 698

LVE	1.13 689	1.02 697	1.28 673	1.01 697	0.80 698	1.29 693	0.81 695	1.47 699	1.96 702	1.07 683	1.90 699	1.90 695	1.01 685	1.48 691	0.91 661	0.93 704	0.61 703	0.94 697	0.69 701	0.87 698	0.75 703

JetBlue	1.14 690	0.76 685	2.36 696	0.59 679	0.75 692	3.04 709	1.78 715	1.11 690	0.90 672	0.94 674	1.10 671	1.66 692	1.28 695	2.09 703	1.72 698	0.43 679	0.36 681	0.38 671	0.38 677	0.58 681	0.56 685

Dean	1.17 691	1.04 699	1.49 682	1.03 699	0.78 695	1.20 688	0.77 691	1.48 700	1.96 702	1.28 689	1.99 702	2.15 699	1.14 686	1.25 682	1.00 667	0.81 698	0.60 701	1.01 701	0.69 701	0.92 702	0.74 702

SGM-ForestM	1.36 692	0.28 602	0.79 604	0.26 552	0.16 485	2.26 706	1.00 703	1.42 697	1.46 699	2.38 710	2.05 703	5.95 718	2.66 712	2.95 708	2.46 709	0.17 618	0.18 642	0.18 622	0.18 630	0.15 566	0.18 606

xyz-stereo	1.40 693	0.10 144	17.09 730	0.18 105	0.07 2	4.78 712	0.18 310	0.29 236	0.34 392	0.36 512	2.81 710	0.40 522	0.29 509	0.56 524	0.24 466	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

MANE	1.41 694	0.36 636	0.74 594	0.43 661	0.41 664	2.16 705	0.80 693	2.39 713	3.38 709	2.22 709	3.06 711	3.54 711	2.73 713	2.15 705	1.94 704	0.28 663	0.27 669	0.30 662	0.46 682	0.28 658	0.34 669

TorneroNet-64	1.43 695	1.03 698	1.20 666	1.10 701	0.86 701	2.26 706	0.73 686	1.84 705	3.84 714	1.25 688	2.25 707	2.69 707	1.42 698	1.76 700	1.43 690	0.76 695	0.50 689	1.09 703	0.66 699	1.23 708	0.76 704

notaker	1.45 696	1.34 707	1.48 680	1.40 708	1.07 705	1.18 685	0.85 698	1.48 700	1.40 695	1.51 705	3.46 712	2.40 704	1.81 704	1.76 700	1.45 693	1.11 708	0.69 709	1.38 710	0.87 708	1.31 710	0.97 708

WAO-8	1.46 697	1.10 701	1.09 656	1.10 701	0.84 699	2.06 702	0.75 688	1.84 705	3.83 712	1.44 700	2.21 705	2.15 699	1.43 699	3.17 709	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 700	0.71 699

Venus	1.46 697	1.10 701	1.09 656	1.10 701	0.84 699	2.06 702	0.75 688	1.84 705	3.83 712	1.44 700	2.21 705	2.15 699	1.43 699	3.17 709	1.19 682	0.91 702	0.65 706	1.09 703	0.79 706	0.90 700	0.71 699

UNDER WATER-64	1.55 699	1.19 705	2.52 699	1.31 706	0.95 703	2.12 704	1.21 710	1.45 698	3.19 708	1.43 699	1.32 680	2.64 706	2.04 706	1.63 695	1.83 700	1.11 708	0.67 708	1.28 708	0.92 709	1.19 705	1.02 709

UNDER WATER	1.59 700	1.22 706	2.36 696	1.38 707	1.03 704	1.67 701	1.10 707	1.54 703	3.63 710	1.44 700	1.47 687	2.85 708	2.25 709	1.67 696	1.94 704	1.06 706	0.62 704	1.31 709	0.93 710	1.21 707	1.02 709

LSM	1.64 701	0.40 648	2.56 700	2.02 712	17.61 729	0.51 621	0.52 669	0.61 629	0.76 654	0.82 665	1.11 672	0.63 640	0.54 637	0.75 610	0.49 606	0.16 607	0.24 665	0.18 622	0.21 639	0.25 641	2.42 716

LE_ROB	1.76 702	0.20 534	2.68 702	0.48 668	0.52 679	0.78 666	0.96 701	0.84 681	6.61 719	7.40 722	2.08 704	2.08 697	4.83 715	1.27 684	3.79 714	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 477	0.10 455

ktn	1.77 703	1.36 708	1.22 667	1.43 709	1.14 706	1.52 699	1.08 706	1.51 702	3.96 715	2.77 713	4.69 714	3.35 710	1.46 701	1.69 697	1.25 686	1.43 712	0.77 711	1.45 711	0.99 711	1.32 711	0.96 706

KSHMR	1.89 704	1.36 708	1.60 685	1.47 710	1.22 708	1.38 697	1.06 705	1.79 704	5.97 718	1.42 698	5.65 717	2.98 709	1.14 686	2.23 706	1.20 684	1.27 711	1.12 713	1.46 712	1.10 713	1.32 711	1.15 711

TorneroNet	2.22 705	1.08 700	1.24 669	1.14 705	0.90 702	5.58 714	0.80 693	2.12 710	8.69 721	2.58 711	5.42 716	3.88 712	1.97 705	1.78 702	1.87 701	0.86 700	0.54 696	1.15 707	0.74 704	1.23 708	0.85 705

MADNet++	2.26 706	1.80 711	2.06 692	2.13 714	1.97 712	2.61 708	1.79 716	2.38 712	2.16 705	2.75 712	2.65 709	2.38 703	2.43 711	3.17 709	3.21 711	2.17 715	1.95 717	1.94 716	1.63 715	2.06 714	2.01 715

JetRed	2.30 707	2.64 713	6.12 713	1.12 704	1.38 710	5.85 716	3.29 717	1.99 708	1.67 701	1.98 707	1.95 701	2.16 702	1.60 702	2.48 707	4.10 715	1.05 705	1.60 714	1.09 703	1.01 712	1.67 713	1.28 712

light-stereo	2.37 708	0.69 682	3.61 704	3.84 716	3.41 713	4.04 710	0.31 594	2.13 711	1.45 698	3.61 714	6.33 718	6.90 721	0.63 658	4.83 716	1.28 687	0.71 692	0.74 710	0.32 665	0.39 678	1.20 706	0.96 706

HanzoNet	2.97 709	1.69 710	2.29 695	1.74 711	1.33 709	1.53 700	1.03 704	1.99 708	2.64 707	5.51 718	5.16 715	5.90 717	6.82 720	4.32 715	3.29 712	3.16 718	2.02 719	1.92 714	2.87 721	2.24 715	1.89 714

coex-ft	3.44 710	0.73 684	48.55 744	0.24 478	0.19 558	0.50 620	0.43 650	0.47 474	2.40 706	7.03 721	1.20 675	0.97 672	2.23 708	0.73 601	1.92 703	0.12 530	0.15 621	0.14 579	0.12 549	0.21 625	0.43 676

TCMNet-wrong-test	4.29 711	5.57 718	4.65 707	11.33 726	10.39 722	5.73 715	4.48 720	4.13 717	1.02 680	1.91 706	2.39 708	6.16 719	3.62 714	3.84 714	4.50 717	1.99 714	0.47 688	1.97 717	1.69 716	5.69 722	4.31 721

DPSimNet_ROB	4.34 712	4.23 714	6.89 715	3.67 715	3.68 714	4.75 711	5.21 721	2.67 714	3.68 711	5.82 719	3.95 713	5.57 714	6.72 719	3.46 713	4.48 716	4.05 722	2.88 720	4.68 723	3.12 723	3.69 717	3.62 720

tt	4.71 713	0.10 144	3.94 705	2.06 713	1.53 711	10.14 722	16.88 725	9.27 725	4.98 716	1.39 694	1.02 668	4.68 713	4.90 716	3.35 712	5.86 720	5.76 723	9.15 731	2.24 719	2.53 719	3.10 716	1.32 713

BEATNet-Init1	4.73 714	2.61 712	13.29 729	0.58 678	0.53 680	10.12 721	3.33 718	4.83 718	5.01 717	8.75 723	8.51 720	14.08 732	7.60 722	7.70 722	5.34 718	0.28 663	0.28 672	0.34 669	0.37 675	0.57 680	0.45 677

Selective-IGEV-i1pa	5.57 715	7.99 720	4.76 711	0.80 689	0.45 671	12.99 723	3.60 719	9.25 724	7.43 720	6.97 720	9.87 724	8.94 722	7.26 721	14.66 733	5.65 719	3.55 719	1.08 712	1.93 715	0.72 703	0.73 692	2.79 718

USTest	6.88 716	5.23 717	5.63 712	7.22 720	7.29 717	14.34 725	22.76 726	8.48 722	9.32 722	5.42 717	6.39 719	6.29 720	6.64 718	6.92 720	8.62 723	1.94 713	3.29 721	2.16 718	2.55 720	3.85 718	3.29 719

EDNetEfficientorigin	7.51 717	0.52 670	140.47 746	0.25 518	0.17 509	0.42 581	0.29 578	0.47 474	1.03 681	1.28 689	1.02 668	0.83 663	0.84 676	0.75 610	0.99 666	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 625	0.22 640

DGTPSM_ROB	8.34 718	5.10 715	10.37 727	5.31 718	10.18 720	8.33 718	23.60 730	6.06 720	13.41 730	4.90 715	10.87 728	5.65 715	10.44 723	6.17 718	12.59 724	3.74 720	7.55 724	3.69 720	7.26 728	4.14 719	7.46 724

DPSMNet_ROB	8.40 719	5.11 716	10.49 728	5.58 719	10.25 721	8.34 719	23.62 731	6.07 721	13.45 731	4.93 716	10.88 729	5.66 716	10.44 723	6.24 719	12.64 725	3.98 721	7.61 725	3.76 721	7.30 729	4.20 720	7.51 725

DLNR_Zeroshot_test	10.44 720	12.10 729	19.93 732	106.08 745	23.66 741	0.14 39	0.13 73	3.22 715	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 391	0.15 241	2.36 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 745	0.06 145

DLNR-FE	10.45 721	12.13 730	19.94 733	106.10 746	23.12 740	0.14 39	0.13 73	3.28 716	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 391	0.15 241	2.41 717	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 746	0.06 145

iinet-test	10.78 722	9.29 721	9.70 717	10.48 721	10.68 723	17.98 730	25.98 732	12.57 729	13.39 728	9.64 727	10.10 725	10.06 724	10.61 726	11.22 729	12.70 726	6.40 725	7.74 726	5.68 725	6.69 724	7.47 723	7.30 722

IINet	10.78 722	9.29 721	9.70 717	10.48 721	10.68 723	17.98 730	25.98 732	12.57 729	13.39 728	9.64 727	10.10 725	10.06 724	10.61 726	11.22 729	12.70 726	6.40 725	7.74 726	5.68 725	6.69 724	7.47 723	7.30 722

LRCNet_RVC	10.90 724	14.34 732	9.35 716	15.35 727	8.04 719	1.08 681	0.34 615	8.78 723	0.70 646	12.63 732	16.05 732	9.85 723	6.54 717	8.57 723	6.34 721	20.27 742	5.40 723	23.70 740	21.88 741	14.87 731	13.83 732

DPSM_ROB	11.49 725	9.87 727	10.35 725	11.13 724	11.31 725	19.11 733	27.51 735	13.37 732	14.21 733	10.31 729	11.06 730	10.96 730	11.27 731	11.96 731	13.59 729	6.78 727	8.19 729	6.03 727	7.09 726	7.93 725	7.73 727

DPSM	11.49 725	9.87 727	10.35 725	11.13 724	11.31 725	19.11 733	27.51 735	13.37 732	14.21 733	10.31 729	11.06 730	10.96 730	11.27 731	11.96 731	13.59 729	6.78 727	8.19 729	6.03 727	7.09 726	7.93 725	7.73 727

xxxxx1	15.27 727	9.54 724	10.31 722	20.13 730	18.88 730	17.08 726	23.03 727	10.36 726	10.99 724	9.21 724	9.62 721	10.74 727	10.61 726	10.72 725	13.89 731	7.97 729	9.20 732	31.85 743	44.72 745	12.84 728	13.69 729

tt_ll	15.27 727	9.54 724	10.31 722	20.13 730	18.88 730	17.08 726	23.03 727	10.36 726	10.99 724	9.21 724	9.62 721	10.74 727	10.61 726	10.72 725	13.89 731	7.97 729	9.20 732	31.85 743	44.72 745	12.84 728	13.69 729

ff	15.27 727	9.54 724	10.31 722	20.13 730	18.88 730	17.08 726	23.03 727	10.36 726	10.99 724	9.21 724	9.62 721	10.74 727	10.61 726	10.72 725	13.89 731	7.97 729	9.20 732	31.85 743	44.72 745	12.84 728	13.69 729

PML	16.10 730	12.82 731	6.78 714	5.23 717	7.76 718	33.92 737	66.56 747	5.30 719	10.28 723	26.12 746	68.59 747	20.51 734	13.49 733	10.06 724	6.78 722	5.96 724	2.00 718	6.04 729	2.18 718	8.96 727	2.60 717

Anonymous_1	16.62 731	9.35 723	9.84 719	10.66 723	14.64 727	18.66 732	27.12 734	12.64 731	13.51 732	10.76 731	10.30 727	10.13 726	10.60 725	11.06 728	12.74 728	15.87 740	7.74 726	16.92 738	43.48 744	58.66 747	7.68 726

HaxPig	17.72 732	20.22 742	19.73 731	16.53 728	16.51 728	9.27 720	9.33 722	14.34 734	13.27 727	18.65 734	18.70 733	17.35 733	16.77 734	17.04 734	16.45 734	22.05 743	20.89 743	22.27 739	21.53 740	21.29 740	22.13 744

MEDIAN_ROB	21.21 733	24.62 744	23.47 742	19.58 729	19.65 733	13.22 724	10.96 723	17.88 735	17.00 735	22.14 745	22.02 736	20.86 735	20.36 735	21.06 735	19.71 735	25.63 744	24.13 744	26.21 741	25.20 742	25.17 741	25.38 745

RAFT-FEzeroshot	23.10 734	19.88 737	20.56 734	22.49 734	22.75 736	38.38 738	55.50 743	26.84 739	28.66 740	20.60 740	22.10 737	22.05 738	22.74 738	24.00 738	27.37 742	13.59 732	16.48 737	12.14 730	14.28 732	15.96 734	15.54 736

RAFT-FE	23.10 734	19.88 737	20.56 734	22.49 734	22.75 736	38.38 738	55.50 743	26.84 739	28.66 740	20.60 740	22.10 737	22.05 738	22.74 738	24.00 738	27.37 742	13.59 732	16.48 737	12.14 730	14.28 732	15.96 734	15.54 736

CasAABBNet	23.10 734	19.86 735	20.64 736	22.47 733	22.73 734	38.41 741	55.50 743	26.89 742	28.70 742	20.61 742	22.15 739	22.08 741	22.75 740	23.99 736	27.36 740	13.59 732	16.48 737	12.14 730	14.27 731	15.95 732	15.53 735

FlowAnything	23.14 737	19.87 736	20.79 737	22.50 737	22.74 735	38.39 740	55.46 740	26.89 742	28.72 743	20.77 744	22.29 742	22.07 740	22.72 737	23.99 736	27.41 744	13.60 735	16.55 742	12.15 734	14.36 736	15.97 736	15.52 734

Hybrid-DGEV	23.16 738	19.94 740	20.96 739	22.49 734	22.75 736	38.51 743	55.52 746	27.09 746	28.90 746	20.58 739	22.25 740	22.00 737	22.80 742	24.11 741	27.33 739	13.60 735	16.47 736	12.14 730	14.30 735	15.95 732	15.54 736

Selective-RAFT-Error	23.16 738	19.93 739	20.87 738	22.54 738	22.81 739	38.52 744	55.47 741	27.01 745	28.83 744	20.66 743	22.25 740	22.09 742	22.80 742	24.09 740	27.36 740	13.61 737	16.48 737	12.15 734	14.28 732	15.99 737	15.57 739

fast-reg	23.64 740	20.51 743	23.42 741	23.22 739	24.75 743	38.73 745	55.47 741	26.85 741	28.86 745	20.12 737	21.73 734	21.64 736	22.22 736	24.30 743	27.54 745	13.91 739	16.52 741	14.85 737	15.62 737	16.91 739	15.71 740

LSM0	24.24 741	19.98 741	22.32 740	24.22 740	40.14 746	38.48 742	55.20 739	26.95 744	28.57 739	20.49 738	21.83 735	22.26 743	22.75 740	24.22 742	27.30 738	13.66 738	16.32 735	12.19 736	14.15 730	16.10 738	17.66 741

AVERAGE_ROB	25.43 742	29.06 745	27.24 743	24.63 741	24.20 742	17.73 729	12.61 724	22.29 738	21.39 738	26.79 747	26.16 745	25.20 744	24.64 746	25.07 744	23.53 736	29.96 745	28.40 745	30.60 742	29.58 743	29.72 742	29.84 746

RSGM-EC	29.65 743	17.75 733	10.04 720	35.31 742	33.15 744	26.42 735	46.65 737	19.89 736	17.74 736	18.92 735	23.36 743	30.14 745	23.59 744	41.87 745	45.99 746	59.56 746	34.38 746	33.25 746	20.37 738	34.97 743	19.60 742

acva	29.65 743	17.75 733	10.04 720	35.31 742	33.15 744	26.42 735	46.65 737	19.89 736	17.74 736	18.92 735	23.36 743	30.14 745	23.59 744	41.87 745	45.99 746	59.56 746	34.38 746	33.25 746	20.37 738	34.97 743	19.60 742

Selective-IGEV-i16pa	30.47 745	41.93 746	4.02 706	0.49 671	0.37 660	96.94 747	0.74 687	60.26 748	58.76 747	17.24 733	64.39 746	38.26 747	49.53 747	106.11 748	26.15 737	19.96 741	3.42 722	4.39 722	1.81 717	0.39 670	14.22 733

test_example2	101.33 746	108.28 747	68.15 745	98.43 744	106.93 747	89.75 746	102.43 748	36.80 747	97.65 748	129.04 748	130.15 748	65.26 748	66.62 748	92.11 747	80.24 748	144.10 748	199.48 748	81.81 748	103.01 748	125.01 748	101.27 747

GS-Stereo							0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 325

FSD					0.24 622	0.27 404	0.27 555	0.31 268	0.29 327	0.26 322	0.27 307	0.28 398	0.27 477	0.28 349	0.26 490	0.23 643	0.22 658	0.27 648	0.26 660	0.25 641

ccccc		256.29 748		354.40 747	364.36 748	149.10 748		152.89 749		153.93 749		164.00 749		268.02 749		390.55 749	349.22 749	244.59 749	219.82 749	412.30 749

ASD4		6.65 719

Low-res two-view benchmark