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

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 38	0.15 7	0.06 1	0.12 29	0.11 29	0.18 50	0.10 7	0.10 57	0.06 1	0.09 38	0.08 19	0.14 44	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

NBS	0.09 1	0.08 49	0.16 68	0.19 190	0.09 78	0.08 2	0.14 144	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 52	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 147	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.07 224	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 329	0.15 38	0.16 27	0.07 7	0.14 60	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 23	0.08 16	0.09 38	0.08 19	0.15 96	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 224	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 38	0.16 27	0.09 78	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.13 46	0.08 2	0.09 20	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 68	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.13 189	0.09 46	0.12 9	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 68	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.13 189	0.09 46	0.12 9	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 68	0.15 7	0.07 7	0.09 4	0.11 29	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 4	0.11 117	0.08 19	0.11 2	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 68	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 49	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.11 2	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 27	0.07 7	0.15 84	0.12 49	0.15 18	0.11 17	0.09 23	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 66	0.09 78	0.09 4	0.14 144	0.10 2	0.14 70	0.07 1	0.09 20	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 68	0.16 27	0.08 42	0.12 29	0.13 101	0.11 3	0.12 30	0.09 23	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GFORCE	0.10 12	0.09 107	0.13 8	0.21 340	0.08 42	0.15 84	0.10 12	0.19 66	0.10 7	0.10 57	0.10 52	0.10 76	0.13 249	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.04 1

100	0.10 12	0.08 49	0.17 94	0.17 66	0.10 159	0.11 21	0.13 101	0.17 36	0.15 91	0.10 57	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.16 132	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.05 46

300	0.10 12	0.07 4	0.17 94	0.16 27	0.09 78	0.13 37	0.13 101	0.20 93	0.15 91	0.10 57	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.13 19	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4.7	0.10 12	0.10 177	0.12 1	0.21 340	0.08 42	0.15 84	0.15 204	0.19 66	0.14 70	0.08 2	0.10 52	0.08 6	0.10 102	0.15 96	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.06 130	0.04 1

F4.4	0.10 12	0.09 107	0.12 1	0.19 190	0.06 1	0.13 37	0.12 49	0.23 163	0.11 17	0.09 23	0.10 52	0.09 38	0.11 156	0.15 96	0.09 11	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 12	0.09 107	0.13 8	0.18 124	0.06 1	0.16 138	0.14 144	0.22 138	0.13 46	0.08 2	0.10 52	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 159	0.04 2	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F5.5	0.10 12	0.10 177	0.13 8	0.20 275	0.07 7	0.15 84	0.12 49	0.21 113	0.12 30	0.08 2	0.10 52	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.04 1

F8.5	0.10 12	0.09 107	0.12 1	0.20 275	0.07 7	0.13 37	0.11 29	0.21 113	0.12 30	0.09 23	0.10 52	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 12	0.09 107	0.12 1	0.19 190	0.07 7	0.13 37	0.12 49	0.21 113	0.12 30	0.09 23	0.10 52	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 12	0.10 177	0.12 1	0.20 275	0.07 7	0.13 37	0.12 49	0.21 113	0.13 46	0.09 23	0.10 52	0.11 117	0.10 102	0.14 44	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 12	0.09 107	0.12 1	0.19 190	0.07 7	0.13 37	0.12 49	0.22 138	0.13 46	0.09 23	0.09 20	0.10 76	0.10 102	0.15 96	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 12	0.09 107	0.13 8	0.19 190	0.06 1	0.13 37	0.13 101	0.23 163	0.12 30	0.08 2	0.10 52	0.08 6	0.11 156	0.15 96	0.09 11	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 12	0.07 4	0.17 94	0.16 27	0.09 78	0.14 60	0.12 49	0.19 66	0.13 46	0.10 57	0.08 16	0.12 157	0.10 102	0.14 44	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 12	0.08 49	0.14 21	0.19 190	0.07 7	0.16 138	0.14 144	0.20 93	0.11 17	0.09 23	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.17 152	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 12	0.09 107	0.13 8	0.20 275	0.07 7	0.13 37	0.12 49	0.21 113	0.10 7	0.08 2	0.10 52	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 60	0.06 183	0.06 130	0.05 46

FORCE_6	0.10 12	0.11 263	0.12 1	0.19 190	0.07 7	0.15 84	0.12 49	0.21 113	0.12 30	0.09 23	0.10 52	0.09 38	0.09 46	0.15 96	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 12	0.11 263	0.15 38	0.18 124	0.11 227	0.15 84	0.11 29	0.15 18	0.12 30	0.10 57	0.08 16	0.08 6	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test1013	0.10 12	0.10 177	0.16 68	0.18 124	0.11 227	0.16 138	0.11 29	0.15 18	0.13 46	0.11 97	0.09 20	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.05 46

416test	0.10 12	0.10 177	0.15 38	0.18 124	0.11 227	0.15 84	0.11 29	0.15 18	0.12 30	0.10 57	0.09 20	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 12	0.09 107	0.17 94	0.18 124	0.10 159	0.16 138	0.09 4	0.18 50	0.13 46	0.09 23	0.09 20	0.09 38	0.08 19	0.14 44	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 12	0.09 107	0.18 119	0.18 124	0.10 159	0.16 138	0.09 4	0.18 50	0.14 70	0.10 57	0.09 20	0.09 38	0.08 19	0.14 44	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

DF_test	0.10 12	0.08 49	0.17 94	0.17 66	0.11 227	0.06 1	0.13 101	0.13 10	0.15 91	0.10 57	0.11 84	0.08 6	0.09 46	0.11 2	0.10 20	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.06 183	0.07 224	0.05 46

small-0shot	0.10 12	0.09 107	0.18 119	0.16 27	0.09 78	0.09 4	0.16 261	0.14 12	0.12 30	0.08 2	0.15 186	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 12	0.09 107	0.17 94	0.13 1	0.09 78	0.11 21	0.16 261	0.12 6	0.11 17	0.09 23	0.13 130	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 256	0.06 53	0.06 289	0.08 305	0.09 480	0.07 224	0.07 286

testmc14	0.10 12	0.07 4	0.14 21	0.18 124	0.07 7	0.16 138	0.14 144	0.15 18	0.12 30	0.10 57	0.13 130	0.10 76	0.08 19	0.12 9	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MCSU-Stereo	0.10 12	0.07 4	0.14 21	0.17 66	0.07 7	0.16 138	0.15 204	0.17 36	0.16 110	0.12 132	0.13 130	0.12 157	0.08 19	0.15 96	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 12	0.07 4	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.11 21	0.12 49	0.17 36	0.14 70	0.08 2	0.09 20	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.06 289	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 12	0.07 4	0.15 38	0.16 27	0.09 78	0.09 4	0.12 49	0.17 36	0.13 46	0.08 2	0.09 20	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 12	0.07 4	0.16 68	0.18 124	0.09 78	0.11 21	0.12 49	0.16 27	0.14 70	0.08 2	0.09 20	0.11 117	0.09 46	0.15 96	0.11 67	0.07 159	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MGA	0.10 12	0.07 4	0.16 68	0.16 27	0.10 159	0.15 84	0.10 12	0.18 50	0.13 46	0.09 23	0.09 20	0.09 38	0.07 4	0.15 96	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.06 178

CAR	0.10 12	0.07 4	0.16 68	0.16 27	0.09 78	0.14 60	0.10 12	0.19 66	0.13 46	0.10 57	0.10 52	0.08 6	0.07 4	0.15 96	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 12	0.07 4	0.16 68	0.16 27	0.09 78	0.14 60	0.10 12	0.19 66	0.13 46	0.09 23	0.10 52	0.08 6	0.07 4	0.15 96	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monster-pro	0.10 12	0.08 49	0.13 8	0.17 66	0.08 42	0.13 37	0.12 49	0.24 186	0.19 185	0.09 23	0.11 84	0.08 6	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 12	0.08 49	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.14 144	0.17 36	0.14 70	0.08 2	0.11 84	0.12 157	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LACA3	0.10 12	0.10 177	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.16 138	0.14 144	0.14 12	0.13 46	0.11 97	0.09 20	0.10 76	0.10 102	0.16 132	0.09 11	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 12	0.07 4	0.21 169	0.15 7	0.11 227	0.10 19	0.13 101	0.15 18	0.08 1	0.12 132	0.10 52	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 20	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.06 130	0.05 46

GeoVLM	0.10 12	0.07 4	0.15 38	0.16 27	0.09 78	0.15 84	0.12 49	0.17 36	0.13 46	0.09 23	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.14 44	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 12	0.11 263	0.20 155	0.16 27	0.07 7	0.16 138	0.13 101	0.17 36	0.14 70	0.09 23	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.14 44	0.09 11	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Test_v1	0.10 12	0.07 4	0.16 68	0.15 7	0.09 78	0.13 37	0.13 101	0.22 138	0.16 110	0.09 23	0.10 52	0.08 6	0.08 19	0.14 44	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 12	0.07 4	0.14 21	0.17 66	0.10 159	0.17 184	0.13 101	0.11 3	0.13 46	0.10 57	0.09 20	0.08 6	0.06 1	0.22 291	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.08 368	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth_RVC	0.10 12	0.07 4	0.15 38	0.13 1	0.07 7	0.16 138	0.10 12	0.20 93	0.14 70	0.09 23	0.10 52	0.09 38	0.12 197	0.13 19	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	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 12	0.07 4	0.15 38	0.16 27	0.09 78	0.15 84	0.12 49	0.17 36	0.13 46	0.09 23	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.14 44	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 12	0.07 4	0.15 38	0.15 7	0.09 78	0.14 60	0.12 49	0.19 66	0.15 91	0.10 57	0.09 20	0.11 117	0.09 46	0.15 96	0.13 215	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 12	0.07 4	0.15 38	0.15 7	0.09 78	0.15 84	0.12 49	0.18 50	0.19 185	0.10 57	0.10 52	0.11 117	0.10 102	0.15 96	0.13 215	0.06 53	0.06 289	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CSFM-Stereo	0.10 12	0.07 4	0.14 21	0.16 27	0.08 42	0.16 138	0.13 101	0.21 113	0.11 17	0.11 97	0.11 84	0.10 76	0.10 102	0.14 44	0.11 67	0.07 159	0.06 289	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 12	0.09 107	0.14 21	0.19 190	0.07 7	0.16 138	0.12 49	0.16 27	0.12 30	0.08 2	0.09 20	0.14 223	0.13 249	0.14 44	0.10 20	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	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 12	0.08 49	0.13 8	0.17 66	0.08 42	0.14 60	0.12 49	0.24 186	0.19 185	0.09 23	0.11 84	0.08 6	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 12	0.08 49	0.13 8	0.18 124	0.10 159	0.13 37	0.12 49	0.15 18	0.12 30	0.10 57	0.13 130	0.10 76	0.10 102	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 12	0.08 49	0.13 8	0.17 66	0.08 42	0.13 37	0.12 49	0.24 186	0.19 185	0.09 23	0.11 84	0.08 6	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 12	0.07 4	0.16 68	0.16 27	0.08 42	0.11 21	0.09 4	0.20 93	0.12 30	0.11 97	0.11 84	0.08 6	0.08 19	0.23 301	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

S2M2_XL	0.10 12	0.09 107	0.21 169	0.14 3	0.10 159	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 57	0.11 84	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 67	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 12	0.10 177	0.15 38	0.17 66	0.10 159	0.16 138	0.10 12	0.19 66	0.13 46	0.12 132	0.11 84	0.09 38	0.10 102	0.16 132	0.11 67	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 12	0.10 177	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.10 12	0.19 66	0.13 46	0.12 132	0.12 109	0.08 6	0.11 156	0.16 132	0.12 147	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 12	0.08 49	0.19 137	0.16 27	0.09 78	0.12 29	0.13 101	0.18 50	0.13 46	0.09 23	0.07 4	0.08 6	0.08 19	0.16 132	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 12	0.08 49	0.19 137	0.16 27	0.09 78	0.12 29	0.13 101	0.17 36	0.11 17	0.08 2	0.07 4	0.08 6	0.07 4	0.17 152	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 12	0.08 49	0.16 68	0.17 66	0.08 42	0.16 138	0.12 49	0.17 36	0.12 30	0.10 57	0.07 4	0.10 76	0.08 19	0.14 44	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 12	0.08 49	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.11 29	0.16 27	0.10 7	0.09 23	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 96	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test1	0.10 12	0.08 49	0.15 38	0.18 124	0.09 78	0.15 84	0.11 29	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 152	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 12	0.08 49	0.15 38	0.18 124	0.07 7	0.15 84	0.11 29	0.17 36	0.11 17	0.08 2	0.06 1	0.10 76	0.08 19	0.18 183	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LGtest1	0.10 12	0.08 49	0.17 94	0.17 66	0.08 42	0.13 37	0.09 4	0.16 27	0.12 30	0.09 23	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 96	0.11 67	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.06 178

MonSter	0.10 12	0.08 49	0.13 8	0.17 66	0.08 42	0.14 60	0.12 49	0.24 186	0.19 185	0.09 23	0.11 84	0.08 6	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 12	0.07 4	0.14 21	0.17 66	0.08 42	0.09 4	0.13 101	0.24 186	0.13 46	0.10 57	0.09 20	0.09 38	0.08 19	0.18 183	0.12 147	0.07 159	0.06 289	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

E$^{3}$Stereo	0.11 74	0.08 49	0.18 119	0.16 27	0.10 159	0.15 84	0.13 101	0.19 66	0.15 91	0.10 57	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.18 183	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 74	0.08 49	0.18 119	0.16 27	0.10 159	0.15 84	0.13 101	0.19 66	0.15 91	0.10 57	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.18 183	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 74	0.08 49	0.17 94	0.16 27	0.10 159	0.16 138	0.15 204	0.19 66	0.15 91	0.10 57	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.21 269	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.06 178

Last	0.11 74	0.07 4	0.17 94	0.16 27	0.09 78	0.14 60	0.13 101	0.18 50	0.15 91	0.10 57	0.09 20	0.14 223	0.10 102	0.18 183	0.13 215	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 74	0.07 4	0.17 94	0.16 27	0.09 78	0.13 37	0.14 144	0.20 93	0.14 70	0.10 57	0.09 20	0.15 246	0.11 156	0.13 19	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.06 178

VeloStereo	0.11 74	0.07 4	0.18 119	0.16 27	0.12 308	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 132	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.14 44	0.12 147	0.10 503	0.09 563	0.09 408	0.08 368	0.12 574	0.13 594

flow	0.11 74	0.07 4	0.18 119	0.16 27	0.12 308	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 132	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.17 152	0.12 147	0.10 503	0.09 563	0.09 408	0.08 368	0.12 574	0.13 594

over v1	0.11 74	0.13 403	0.15 38	0.19 190	0.06 1	0.15 84	0.10 12	0.18 50	0.10 7	0.10 57	0.09 20	0.11 117	0.14 288	0.18 183	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 74	0.13 403	0.16 68	0.20 275	0.07 7	0.15 84	0.10 12	0.19 66	0.10 7	0.09 23	0.09 20	0.11 117	0.12 197	0.18 183	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 74	0.13 403	0.16 68	0.19 190	0.07 7	0.15 84	0.10 12	0.20 93	0.11 17	0.09 23	0.09 20	0.11 117	0.12 197	0.18 183	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

anonymous	0.11 74	0.09 107	0.20 155	0.18 124	0.10 159	0.08 2	0.14 144	0.16 27	0.17 142	0.12 132	0.13 130	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

depth_test_26	0.11 74	0.07 4	0.19 137	0.16 27	0.09 78	0.09 4	0.11 29	0.16 27	0.15 91	0.12 132	0.16 207	0.11 117	0.08 19	0.14 44	0.10 20	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.08 374

LGCAT	0.11 74	0.07 4	0.15 38	0.14 3	0.09 78	0.12 29	0.12 49	0.13 10	0.10 7	0.12 132	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.19 218	0.12 147	0.11 551	0.11 624	0.05 1	0.06 183	0.05 7	0.12 574

LiteMatch*	0.11 74	0.07 4	0.22 187	0.16 27	0.10 159	0.13 37	0.13 101	0.18 50	0.14 70	0.09 23	0.09 20	0.09 38	0.10 102	0.14 44	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 74	0.10 177	0.26 238	0.18 124	0.09 78	0.14 60	0.14 144	0.20 93	0.13 46	0.11 97	0.13 130	0.10 76	0.11 156	0.14 44	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 74	0.09 107	0.17 94	0.18 124	0.10 159	0.15 84	0.16 261	0.23 163	0.15 91	0.10 57	0.16 207	0.09 38	0.11 156	0.13 19	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.08 368	0.05 7	0.08 374

MatchStereo	0.11 74	0.08 49	0.23 203	0.16 27	0.07 7	0.09 4	0.12 49	0.20 93	0.17 142	0.10 57	0.15 186	0.08 6	0.08 19	0.14 44	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46
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 74	0.09 107	0.20 155	0.20 275	0.10 159	0.19 249	0.13 101	0.16 27	0.13 46	0.10 57	0.10 52	0.09 38	0.09 46	0.19 218	0.12 147	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.05 46

asda	0.11 74	0.11 263	0.16 68	0.17 66	0.09 78	0.14 60	0.12 49	0.24 186	0.16 110	0.11 97	0.11 84	0.08 6	0.10 102	0.15 96	0.12 147	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 74	0.10 177	0.14 21	0.17 66	0.10 159	0.15 84	0.12 49	0.25 208	0.17 142	0.14 202	0.13 130	0.09 38	0.09 46	0.18 183	0.12 147	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 74	0.09 107	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.10 12	0.19 66	0.18 165	0.14 202	0.17 226	0.09 38	0.10 102	0.18 183	0.13 215	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.25_new	0.11 74	0.11 263	0.16 68	0.17 66	0.10 159	0.17 184	0.12 49	0.21 113	0.14 70	0.12 132	0.13 130	0.09 38	0.10 102	0.15 96	0.12 147	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 74	0.11 263	0.16 68	0.17 66	0.10 159	0.17 184	0.12 49	0.21 113	0.14 70	0.12 132	0.13 130	0.09 38	0.10 102	0.15 96	0.12 147	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 74	0.11 263	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.14 60	0.12 49	0.21 113	0.16 110	0.13 171	0.13 130	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 74	0.11 263	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.14 60	0.12 49	0.21 113	0.16 110	0.13 171	0.13 130	0.08 6	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 74	0.11 263	0.16 68	0.17 66	0.10 159	0.17 184	0.12 49	0.21 113	0.14 70	0.12 132	0.13 130	0.09 38	0.10 102	0.15 96	0.12 147	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 74	0.10 177	0.15 38	0.18 124	0.09 78	0.15 84	0.15 204	0.20 93	0.15 91	0.12 132	0.13 130	0.10 76	0.09 46	0.17 152	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 74	0.09 107	0.14 21	0.16 27	0.09 78	0.15 84	0.12 49	0.25 208	0.16 110	0.14 202	0.13 130	0.08 6	0.10 102	0.16 132	0.13 215	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w_new	0.11 74	0.09 107	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.19 249	0.10 12	0.22 138	0.17 142	0.14 202	0.12 109	0.10 76	0.11 156	0.17 152	0.12 147	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 74	0.09 107	0.15 38	0.17 66	0.09 78	0.19 249	0.10 12	0.22 138	0.17 142	0.14 202	0.12 109	0.10 76	0.11 156	0.17 152	0.12 147	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.75w	0.11 74	0.09 107	0.15 38	0.17 66	0.11 227	0.18 213	0.12 49	0.23 163	0.14 70	0.13 171	0.11 84	0.08 6	0.10 102	0.16 132	0.11 67	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 74	0.10 177	0.14 21	0.17 66	0.09 78	0.17 184	0.09 4	0.22 138	0.16 110	0.13 171	0.13 130	0.09 38	0.11 156	0.19 218	0.13 215	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 74	0.10 177	0.15 38	0.18 124	0.08 42	0.16 138	0.14 144	0.27 246	0.20 218	0.14 202	0.14 170	0.08 6	0.11 156	0.13 19	0.12 147	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 74	0.09 107	0.14 21	0.19 190	0.12 308	0.14 60	0.12 49	0.25 208	0.17 142	0.13 171	0.16 207	0.08 6	0.09 46	0.19 218	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 74	0.09 107	0.13 8	0.17 66	0.12 308	0.15 84	0.11 29	0.23 163	0.15 91	0.14 202	0.12 109	0.08 6	0.09 46	0.21 269	0.10 20	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 74	0.06 1	0.17 94	0.15 7	0.11 227	0.16 138	0.13 101	0.21 113	0.16 110	0.11 97	0.15 186	0.09 38	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

111111	0.11 74	0.07 4	0.17 94	0.19 190	0.11 227	0.13 37	0.11 29	0.22 138	0.15 91	0.11 97	0.12 109	0.12 157	0.08 19	0.18 183	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.08 317	0.06 178

LG-G_1	0.11 74	0.08 49	0.18 119	0.18 124	0.07 7	0.21 326	0.09 4	0.19 66	0.11 17	0.10 57	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.19 218	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 74	0.08 49	0.18 119	0.18 124	0.07 7	0.21 326	0.09 4	0.19 66	0.11 17	0.10 57	0.09 20	0.11 117	0.10 102	0.19 218	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 74	0.08 49	0.17 94	0.17 66	0.07 7	0.17 184	0.13 101	0.18 50	0.16 110	0.11 97	0.13 130	0.11 117	0.12 197	0.18 183	0.11 67	0.08 341	0.04 2	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 74	0.08 49	0.17 94	0.17 66	0.09 78	0.22 359	0.14 144	0.14 12	0.16 110	0.11 97	0.10 52	0.09 38	0.08 19	0.21 269	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

IGEV-Stereo++	0.11 74	0.08 49	0.15 38	0.19 190	0.11 227	0.14 60	0.10 12	0.22 138	0.18 165	0.10 57	0.13 130	0.10 76	0.11 156	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 116	0.11 263	0.26 238	0.20 275	0.08 42	0.14 60	0.12 49	0.21 113	0.19 185	0.12 132	0.12 109	0.12 157	0.11 156	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

low	0.12 116	0.08 49	0.21 169	0.18 124	0.09 78	0.17 184	0.15 204	0.23 163	0.16 110	0.10 57	0.10 52	0.12 157	0.10 102	0.21 269	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SCION-M(vits-remse)	0.12 116	0.08 49	0.40 432	0.27 639	0.08 42	0.13 37	0.12 49	0.24 186	0.19 185	0.09 23	0.11 84	0.08 6	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.10 503	0.08 524	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 116	0.12 329	0.17 94	0.22 416	0.10 159	0.15 84	0.13 101	0.18 50	0.14 70	0.11 97	0.13 130	0.10 76	0.08 19	0.20 242	0.14 256	0.06 53	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.07 286

over-6	0.12 116	0.13 403	0.19 137	0.19 190	0.07 7	0.16 138	0.11 29	0.26 230	0.16 110	0.10 57	0.10 52	0.10 76	0.13 249	0.19 218	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Anonymus	0.12 116	0.08 49	0.17 94	0.19 190	0.10 159	0.16 138	0.15 204	0.20 93	0.16 110	0.11 97	0.09 20	0.14 223	0.12 197	0.17 152	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.07 286

TS12	0.12 116	0.08 49	0.17 94	0.21 340	0.09 78	0.19 249	0.14 144	0.23 163	0.16 110	0.14 202	0.19 259	0.12 157	0.13 249	0.17 152	0.15 292	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

canet-new	0.12 116	0.11 263	0.28 268	0.20 275	0.09 78	0.15 84	0.14 144	0.22 138	0.16 110	0.09 23	0.11 84	0.09 38	0.12 197	0.20 242	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

bcnet-new	0.12 116	0.11 263	0.32 319	0.20 275	0.08 42	0.16 138	0.13 101	0.19 66	0.17 142	0.11 97	0.12 109	0.11 117	0.11 156	0.19 218	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

LWStereo	0.12 116	0.10 177	0.27 251	0.19 190	0.08 42	0.16 138	0.14 144	0.21 113	0.15 91	0.10 57	0.13 130	0.10 76	0.12 197	0.20 242	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.04 1

CR7Stereo	0.12 116	0.11 263	0.27 251	0.19 190	0.11 227	0.16 138	0.14 144	0.19 66	0.14 70	0.11 97	0.14 170	0.10 76	0.11 156	0.12 9	0.10 20	0.06 53	0.04 2	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

ARStereo	0.12 116	0.12 329	0.28 268	0.19 190	0.08 42	0.17 184	0.15 204	0.22 138	0.18 165	0.11 97	0.14 170	0.10 76	0.11 156	0.17 152	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ARStereo-new	0.12 116	0.11 263	0.26 238	0.19 190	0.07 7	0.14 60	0.14 144	0.21 113	0.18 165	0.12 132	0.15 186	0.11 117	0.12 197	0.13 19	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

BARStereo	0.12 116	0.13 403	0.28 268	0.20 275	0.09 78	0.16 138	0.15 204	0.20 93	0.16 110	0.11 97	0.14 170	0.09 38	0.13 249	0.18 183	0.10 20	0.06 53	0.04 2	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.06 178

FCBStereo	0.12 116	0.11 263	0.27 251	0.20 275	0.09 78	0.18 213	0.13 101	0.18 50	0.13 46	0.12 132	0.12 109	0.13 189	0.13 249	0.14 44	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 116	0.11 263	0.27 251	0.20 275	0.09 78	0.18 213	0.13 101	0.18 50	0.13 46	0.12 132	0.12 109	0.13 189	0.13 249	0.14 44	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MUNStereo	0.12 116	0.11 263	0.35 359	0.20 275	0.08 42	0.16 138	0.14 144	0.19 66	0.14 70	0.12 132	0.14 170	0.12 157	0.12 197	0.15 96	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.07 280	0.07 224	0.05 46

CHEStereo	0.12 116	0.11 263	0.22 187	0.19 190	0.11 227	0.16 138	0.14 144	0.19 66	0.15 91	0.13 171	0.16 207	0.11 117	0.12 197	0.14 44	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.06 130	0.05 46

TOTStereo	0.12 116	0.11 263	0.28 268	0.20 275	0.08 42	0.15 84	0.13 101	0.22 138	0.19 185	0.12 132	0.14 170	0.12 157	0.12 197	0.15 96	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 116	0.11 263	0.26 238	0.20 275	0.08 42	0.14 60	0.12 49	0.21 113	0.19 185	0.12 132	0.12 109	0.12 157	0.11 156	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

RMAStereo	0.12 116	0.12 329	0.27 251	0.21 340	0.09 78	0.19 249	0.14 144	0.24 186	0.17 142	0.12 132	0.13 130	0.11 117	0.12 197	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

ATMStereo	0.12 116	0.11 263	0.23 203	0.22 416	0.09 78	0.16 138	0.14 144	0.24 186	0.19 185	0.12 132	0.11 84	0.09 38	0.13 249	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.04 2	0.07 190	0.05 82	0.08 317	0.05 46

ACMStereo	0.12 116	0.11 263	0.25 228	0.21 340	0.08 42	0.13 37	0.14 144	0.25 208	0.21 240	0.12 132	0.15 186	0.09 38	0.14 288	0.15 96	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

KABStereo	0.12 116	0.11 263	0.24 214	0.20 275	0.09 78	0.19 249	0.15 204	0.26 230	0.20 218	0.11 97	0.12 109	0.10 76	0.13 249	0.17 152	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 116	0.10 177	0.21 169	0.21 340	0.11 227	0.20 292	0.16 261	0.21 113	0.17 142	0.12 132	0.17 226	0.11 117	0.12 197	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 116	0.08 49	0.18 119	0.18 124	0.13 393	0.20 292	0.16 261	0.23 163	0.18 165	0.12 132	0.15 186	0.14 223	0.13 249	0.13 19	0.12 147	0.06 53	0.04 2	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 116	0.09 107	0.17 94	0.19 190	0.11 227	0.14 60	0.16 261	0.21 113	0.20 218	0.10 57	0.17 226	0.11 117	0.12 197	0.12 9	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.08 368	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 116	0.08 49	0.29 282	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.14 144	0.19 66	0.17 142	0.11 97	0.14 170	0.11 117	0.12 197	0.13 19	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.19 675

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 116	0.09 107	0.18 119	0.18 124	0.09 78	0.13 37	0.16 261	0.25 208	0.21 240	0.11 97	0.16 207	0.09 38	0.11 156	0.13 19	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.07 280	0.04 1	0.05 46

Foundation-i1c-attn	0.12 116	0.07 4	0.14 21	0.16 27	0.07 7	0.15 84	0.15 204	0.24 186	0.17 142	0.13 171	0.15 186	0.16 270	0.13 249	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 116	0.07 4	0.14 21	0.16 27	0.07 7	0.16 138	0.15 204	0.25 208	0.16 110	0.14 202	0.15 186	0.17 282	0.12 197	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 116	0.07 4	0.14 21	0.15 7	0.07 7	0.18 213	0.16 261	0.25 208	0.16 110	0.16 254	0.16 207	0.18 295	0.13 249	0.17 152	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LiteMatch	0.12 116	0.13 403	0.15 38	0.19 190	0.10 159	0.15 84	0.17 313	0.17 36	0.13 46	0.09 23	0.09 20	0.11 117	0.21 433	0.14 44	0.22 487	0.08 341	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.08 317	0.07 286

Selective-IGEV-i32	0.12 116	0.09 107	0.22 187	0.19 190	0.10 159	0.15 84	0.14 144	0.27 246	0.15 91	0.13 171	0.14 170	0.13 189	0.08 19	0.21 269	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.05 46

gcap_with_dpt	0.12 116	0.09 107	0.21 169	0.18 124	0.13 393	0.18 213	0.16 261	0.24 186	0.20 218	0.16 254	0.21 291	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

DispViT+	0.12 116	0.07 4	0.19 137	0.15 7	0.16 542	0.10 19	0.12 49	0.26 230	0.23 286	0.13 171	0.11 84	0.10 76	0.08 19	0.21 269	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 116	0.12 329	0.21 169	0.18 124	0.11 227	0.24 407	0.12 49	0.19 66	0.18 165	0.10 57	0.13 130	0.11 117	0.09 46	0.19 218	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GEAStereo	0.12 116	0.09 107	0.20 155	0.18 124	0.12 308	0.19 249	0.16 261	0.20 93	0.14 70	0.12 132	0.15 186	0.10 76	0.09 46	0.16 132	0.10 20	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.08 317	0.08 374

GSStereo	0.12 116	0.09 107	0.20 155	0.17 66	0.12 308	0.19 249	0.16 261	0.26 230	0.18 165	0.13 171	0.15 186	0.10 76	0.09 46	0.16 132	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.08 317	0.08 374

gasm-f	0.12 116	0.09 107	0.19 137	0.18 124	0.12 308	0.18 213	0.18 364	0.20 93	0.14 70	0.12 132	0.19 259	0.10 76	0.11 156	0.16 132	0.11 67	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.09 406	0.08 374

Replicate-Monster	0.12 116	0.10 177	0.32 319	0.16 27	0.08 42	0.17 184	0.10 12	0.22 138	0.19 185	0.11 97	0.10 52	0.10 76	0.09 46	0.19 218	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.08 374

3w_stereo	0.12 116	0.11 263	0.18 119	0.18 124	0.08 42	0.16 138	0.15 204	0.27 246	0.19 185	0.12 132	0.12 109	0.07 2	0.12 197	0.15 96	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

1w_stereo	0.12 116	0.08 49	0.14 21	0.18 124	0.09 78	0.16 138	0.15 204	0.25 208	0.21 240	0.13 171	0.16 207	0.08 6	0.12 197	0.16 132	0.13 215	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GREAT-IGEV	0.12 116	0.09 107	0.25 228	0.16 27	0.11 227	0.14 60	0.16 261	0.17 36	0.17 142	0.10 57	0.15 186	0.09 38	0.09 46	0.18 183	0.10 20	0.06 53	0.07 432	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.10 509
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	0.12 116	0.11 263	0.22 187	0.19 190	0.10 159	0.15 84	0.17 313	0.20 93	0.16 110	0.11 97	0.13 130	0.13 189	0.08 19	0.22 291	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.07 286

AIO_test	0.12 116	0.09 107	0.20 155	0.19 190	0.11 227	0.15 84	0.17 313	0.19 66	0.16 110	0.11 97	0.13 130	0.14 223	0.09 46	0.20 242	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 116	0.09 107	0.20 155	0.19 190	0.11 227	0.16 138	0.14 144	0.29 286	0.18 165	0.11 97	0.16 207	0.13 189	0.09 46	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

IGEV-Stereo+	0.12 116	0.08 49	0.17 94	0.18 124	0.13 393	0.09 4	0.11 29	0.16 27	0.15 91	0.10 57	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 269	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.16 633	0.24 716

RSM++	0.12 116	0.09 107	0.19 137	0.20 275	0.09 78	0.17 184	0.15 204	0.21 113	0.19 185	0.12 132	0.12 109	0.14 223	0.09 46	0.20 242	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.07 224	0.05 46

RSM	0.12 116	0.09 107	0.20 155	0.20 275	0.09 78	0.16 138	0.15 204	0.23 163	0.18 165	0.13 171	0.13 130	0.15 246	0.09 46	0.21 269	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 116	0.08 49	0.29 282	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.14 144	0.19 66	0.17 142	0.11 97	0.14 170	0.11 117	0.12 197	0.13 19	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.19 675

Selective-IGEV	0.12 116	0.09 107	0.22 187	0.19 190	0.10 159	0.15 84	0.14 144	0.27 246	0.15 91	0.13 171	0.14 170	0.13 189	0.08 19	0.21 269	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.05 46

GEAR-Net	0.13 168	0.09 107	0.23 203	0.21 340	0.10 159	0.15 84	0.15 204	0.29 286	0.16 110	0.12 132	0.15 186	0.12 157	0.12 197	0.17 152	0.14 256	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.07 286

GELT-Stereo	0.13 168	0.09 107	0.16 68	0.20 275	0.14 445	0.14 60	0.15 204	0.33 347	0.23 286	0.14 202	0.11 84	0.11 117	0.11 156	0.16 132	0.11 67	0.05 9	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.05 7	0.05 46

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 168	0.11 263	0.22 187	0.20 275	0.09 78	0.19 249	0.10 12	0.19 66	0.17 142	0.14 202	0.11 84	0.11 117	0.11 156	0.14 44	0.11 67	0.08 341	0.07 432	0.11 551	0.09 480	0.09 406	0.08 374

PhaseNet	0.13 168	0.09 107	0.19 137	0.18 124	0.11 227	0.16 138	0.14 144	0.24 186	0.17 142	0.11 97	0.12 109	0.16 270	0.12 197	0.19 218	0.16 319	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.07 224	0.07 286

DF	0.13 168	0.09 107	0.21 169	0.18 124	0.10 159	0.17 184	0.15 204	0.25 208	0.17 142	0.13 171	0.22 305	0.19 315	0.11 156	0.20 242	0.14 256	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.06 130	0.06 178

LMStereo	0.13 168	0.11 263	0.44 491	0.21 340	0.08 42	0.14 60	0.14 144	0.21 113	0.16 110	0.10 57	0.13 130	0.10 76	0.13 249	0.18 183	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

KMOStereo	0.13 168	0.11 263	0.30 293	0.20 275	0.13 393	0.20 292	0.14 144	0.23 163	0.16 110	0.12 132	0.13 130	0.09 38	0.15 308	0.19 218	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 168	0.09 107	0.19 137	0.18 124	0.14 445	0.19 249	0.15 204	0.25 208	0.22 260	0.15 225	0.20 276	0.10 76	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 168	0.09 107	0.22 187	0.18 124	0.14 445	0.18 213	0.15 204	0.23 163	0.21 240	0.16 254	0.22 305	0.10 76	0.09 46	0.15 96	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 168	0.09 107	0.20 155	0.18 124	0.14 445	0.18 213	0.15 204	0.25 208	0.22 260	0.16 254	0.21 291	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 168	0.11 263	0.38 408	0.17 66	0.11 227	0.17 184	0.14 144	0.23 163	0.17 142	0.11 97	0.14 170	0.13 189	0.11 156	0.14 44	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1	0.13 168	0.07 4	0.16 68	0.17 66	0.11 227	0.17 184	0.16 261	0.32 331	0.22 260	0.15 225	0.17 226	0.20 331	0.13 249	0.14 44	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

VMStereo-Base	0.13 168	0.08 49	0.22 187	0.15 7	0.09 78	0.18 213	0.13 101	0.24 186	0.25 320	0.14 202	0.22 305	0.17 282	0.12 197	0.19 218	0.13 215	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.07 286

BStereo	0.13 168	0.10 177	0.42 467	0.18 124	0.11 227	0.13 37	0.14 144	0.24 186	0.22 260	0.12 132	0.11 84	0.12 157	0.09 46	0.16 132	0.14 256	0.05 9	0.06 289	0.06 60	0.08 368	0.05 7	0.06 178

NLSM3	0.13 168	0.10 177	0.17 94	0.21 340	0.13 393	0.18 213	0.16 261	0.30 307	0.24 304	0.11 97	0.15 186	0.12 157	0.13 249	0.17 152	0.15 292	0.05 9	0.05 47	0.08 305	0.08 368	0.05 7	0.05 46

DDF-Stereo	0.13 168	0.08 49	0.19 137	0.19 190	0.16 542	0.12 29	0.15 204	0.18 50	0.18 165	0.11 97	0.10 52	0.13 189	0.12 197	0.23 301	0.19 415	0.08 341	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.21 685	0.06 178

GASTEREO	0.13 168	0.12 329	0.21 169	0.23 477	0.10 159	0.18 213	0.15 204	0.26 230	0.18 165	0.17 274	0.16 207	0.11 117	0.13 249	0.19 218	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.07 280	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 168	0.12 329	0.21 169	0.22 416	0.10 159	0.16 138	0.15 204	0.26 230	0.18 165	0.17 274	0.16 207	0.11 117	0.13 249	0.18 183	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.07 280	0.06 130	0.06 178

water-stereo	0.13 168	0.08 49	0.20 155	0.19 190	0.10 159	0.17 184	0.14 144	0.25 208	0.19 185	0.17 274	0.23 316	0.15 246	0.15 308	0.12 9	0.13 215	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.05 46

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 168	0.09 107	0.24 214	0.20 275	0.10 159	0.15 84	0.14 144	0.22 138	0.16 110	0.12 132	0.19 259	0.15 246	0.11 156	0.13 19	0.17 352	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.07 224	0.06 178

LG-Stereo	0.13 168	0.10 177	0.24 214	0.20 275	0.09 78	0.16 138	0.18 364	0.21 113	0.18 165	0.11 97	0.17 226	0.09 38	0.09 46	0.15 96	0.14 256	0.05 9	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.05 46

S2M2_L	0.13 168	0.11 263	0.20 155	0.16 27	0.12 308	0.12 29	0.07 1	0.18 50	0.20 218	0.12 132	0.15 186	0.14 223	0.12 197	0.15 96	0.14 256	0.13 612	0.09 563	0.09 408	0.10 528	0.11 533	0.09 449
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 168	0.14 457	0.19 137	0.26 611	0.09 78	0.15 84	0.13 101	0.22 138	0.18 165	0.12 132	0.11 84	0.10 76	0.13 249	0.21 269	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.05 46

StereoAnything_RVC	0.13 168	0.37 708	0.36 379	0.14 3	0.07 7	0.11 21	0.12 49	0.17 36	0.12 30	0.08 2	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 242	0.10 20	0.09 448	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.24 699	0.05 46

castereo++	0.13 168	0.10 177	0.18 119	0.18 124	0.10 159	0.27 462	0.13 101	0.23 163	0.23 286	0.11 97	0.13 130	0.16 270	0.10 102	0.18 183	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 168	0.09 107	0.24 214	0.19 190	0.10 159	0.17 184	0.19 413	0.22 138	0.16 110	0.14 202	0.11 84	0.13 189	0.10 102	0.24 317	0.18 381	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.07 224	0.06 178
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 168	0.10 177	0.22 187	0.19 190	0.10 159	0.19 249	0.17 313	0.19 66	0.19 185	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.11 156	0.24 317	0.16 319	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.06 178

mms	0.13 168	0.11 263	0.19 137	0.19 190	0.12 308	0.16 138	0.17 313	0.20 93	0.17 142	0.13 171	0.17 226	0.14 223	0.09 46	0.24 317	0.14 256	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.07 224	0.07 286

ours_stereo	0.13 168	0.11 263	0.23 203	0.20 275	0.11 227	0.17 184	0.18 364	0.20 93	0.19 185	0.13 171	0.18 250	0.14 223	0.10 102	0.23 301	0.14 256	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.06 130	0.05 46

RAStereo	0.13 168	0.12 329	0.27 251	0.22 416	0.11 227	0.15 84	0.18 364	0.23 163	0.23 286	0.13 171	0.17 226	0.11 117	0.09 46	0.15 96	0.13 215	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.06 183	0.07 224	0.05 46

Occ-G	0.13 168	0.08 49	0.21 169	0.17 66	0.10 159	0.15 84	0.19 413	0.22 138	0.19 185	0.13 171	0.19 259	0.21 345	0.11 156	0.17 152	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.07 224	0.06 178

Pointernet	0.13 168	0.07 4	0.27 251	0.19 190	0.11 227	0.20 292	0.12 49	0.31 319	0.24 304	0.15 225	0.15 186	0.13 189	0.11 156	0.17 152	0.13 215	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 168	0.10 177	0.22 187	0.20 275	0.09 78	0.16 138	0.15 204	0.27 246	0.16 110	0.13 171	0.15 186	0.13 189	0.08 19	0.18 183	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.06 178

gcap-zeroshot	0.13 168	0.09 107	0.22 187	0.17 66	0.14 445	0.19 249	0.15 204	0.25 208	0.22 260	0.15 225	0.20 276	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 168	0.09 107	0.20 155	0.18 124	0.14 445	0.19 249	0.15 204	0.25 208	0.22 260	0.15 225	0.20 276	0.10 76	0.09 46	0.14 44	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

trnet	0.13 168	0.08 49	0.21 169	0.15 7	0.07 7	0.21 326	0.12 49	0.24 186	0.24 304	0.16 254	0.21 291	0.15 246	0.13 249	0.18 183	0.13 215	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MoCha-V2	0.13 168	0.08 49	0.26 238	0.23 477	0.09 78	0.16 138	0.15 204	0.26 230	0.16 110	0.15 225	0.15 186	0.13 189	0.14 288	0.20 242	0.11 67	0.06 53	0.07 432	0.06 60	0.06 183	0.06 130	0.05 46

IGEV++	0.13 168	0.10 177	0.23 203	0.21 340	0.10 159	0.15 84	0.15 204	0.29 286	0.16 110	0.12 132	0.15 186	0.12 157	0.12 197	0.17 152	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.07 286

testlalala	0.13 168	0.09 107	0.22 187	0.17 66	0.14 445	0.19 249	0.15 204	0.25 208	0.22 260	0.15 225	0.20 276	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 67	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.05 7	0.05 46

AEACV	0.13 168	0.09 107	0.23 203	0.18 124	0.19 616	0.19 249	0.16 261	0.23 163	0.14 70	0.13 171	0.17 226	0.13 189	0.16 333	0.16 132	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.08 368	0.07 224	0.06 178

LoS_RVC	0.13 168	0.10 177	0.19 137	0.18 124	0.16 542	0.20 292	0.18 364	0.20 93	0.17 142	0.13 171	0.19 259	0.12 157	0.15 308	0.17 152	0.13 215	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.05 7	0.12 574

EGLCR-Stereo	0.13 168	0.08 49	0.20 155	0.18 124	0.09 78	0.21 326	0.13 101	0.27 246	0.21 240	0.13 171	0.10 52	0.15 246	0.09 46	0.20 242	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.06 178

CREStereo	0.13 168	0.08 49	0.21 169	0.14 3	0.08 42	0.22 359	0.15 204	0.25 208	0.24 304	0.16 254	0.21 291	0.14 223	0.13 249	0.18 183	0.13 215	0.09 448	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.07 224	0.06 178
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
EE1	0.14 211	0.08 49	0.31 309	0.19 190	0.11 227	0.16 138	0.13 101	0.32 331	0.21 240	0.16 254	0.14 170	0.15 246	0.13 249	0.25 348	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.06 178

FAST (zero-shot)	0.14 211	0.10 177	0.22 187	0.23 477	0.26 695	0.14 60	0.15 204	0.23 163	0.15 91	0.11 97	0.14 170	0.12 157	0.12 197	0.18 183	0.13 215	0.09 448	0.09 563	0.07 190	0.08 368	0.07 224	0.09 449

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 211	0.21 605	0.47 520	0.17 66	0.12 308	0.15 84	0.14 144	0.24 186	0.16 110	0.11 97	0.14 170	0.12 157	0.10 102	0.14 44	0.10 20	0.06 53	0.06 289	0.06 60	0.08 368	0.05 7	0.07 286

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 211	0.19 577	0.70 644	0.17 66	0.12 308	0.13 37	0.14 144	0.24 186	0.17 142	0.10 57	0.12 109	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 20	0.05 9	0.05 47	0.06 60	0.07 280	0.05 7	0.07 286

PSi22	0.14 211	0.13 403	0.29 282	0.19 190	0.09 78	0.17 184	0.12 49	0.28 269	0.23 286	0.13 171	0.14 170	0.22 357	0.13 249	0.29 423	0.14 256	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 224	0.06 178

Anonymus123	0.14 211	0.10 177	0.42 467	0.18 124	0.11 227	0.36 600	0.14 144	0.28 269	0.22 260	0.12 132	0.11 84	0.12 157	0.09 46	0.16 132	0.14 256	0.05 9	0.06 289	0.06 60	0.08 368	0.05 7	0.06 178

252Zero-FE	0.14 211	0.07 4	0.17 94	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.11 29	0.21 113	0.19 185	0.77 728	0.11 84	0.08 6	0.08 19	0.13 19	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Zero-FE251	0.14 211	0.09 107	0.24 214	0.17 66	0.09 78	0.20 292	0.13 101	0.20 93	0.14 70	0.61 708	0.13 130	0.13 189	0.11 156	0.14 44	0.16 319	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DA	0.14 211	0.10 177	0.18 119	0.21 340	0.10 159	0.29 504	0.16 261	0.28 269	0.20 218	0.14 202	0.17 226	0.16 270	0.14 288	0.17 152	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.07 286

GGEV	0.14 211	0.10 177	0.18 119	0.21 340	0.10 159	0.29 504	0.16 261	0.28 269	0.20 218	0.14 202	0.17 226	0.16 270	0.14 288	0.17 152	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.07 286

FlowAnything_test	0.14 211	0.11 263	0.21 169	0.21 340	0.12 308	0.17 184	0.16 261	0.25 208	0.16 110	0.15 225	0.13 130	0.15 246	0.14 288	0.18 183	0.16 319	0.10 503	0.07 432	0.11 551	0.12 608	0.08 317	0.09 449

depthmonostereo	0.14 211	0.09 107	0.19 137	0.19 190	0.08 42	0.20 292	0.15 204	0.27 246	0.23 286	0.16 254	0.18 250	0.14 223	0.17 365	0.19 218	0.13 215	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DVStereo	0.14 211	0.08 49	0.18 119	0.18 124	0.09 78	0.21 326	0.14 144	0.24 186	0.21 240	0.21 324	0.21 291	0.15 246	0.14 288	0.23 301	0.15 292	0.07 159	0.06 289	0.06 60	0.06 183	0.05 7	0.05 46

SCV_C0	0.14 211	0.11 263	0.25 228	0.19 190	0.12 308	0.15 84	0.16 261	0.30 307	0.22 260	0.13 171	0.15 186	0.13 189	0.09 46	0.24 317	0.10 20	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.09 406	0.06 178

SCV	0.14 211	0.14 457	0.24 214	0.21 340	0.11 227	0.15 84	0.16 261	0.31 319	0.18 165	0.11 97	0.15 186	0.13 189	0.10 102	0.23 301	0.11 67	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.06 178

castereo	0.14 211	0.10 177	0.19 137	0.18 124	0.10 159	0.20 292	0.19 413	0.30 307	0.27 343	0.13 171	0.18 250	0.16 270	0.16 333	0.15 96	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.06 130	0.05 46

tt45	0.14 211	0.09 107	0.22 187	0.19 190	0.11 227	0.23 384	0.18 364	0.22 138	0.17 142	0.15 225	0.13 130	0.14 223	0.10 102	0.30 439	0.14 256	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.07 224	0.07 286

999	0.14 211	0.08 49	0.24 214	0.19 190	0.11 227	0.20 292	0.17 313	0.24 186	0.18 165	0.13 171	0.16 207	0.14 223	0.11 156	0.36 487	0.15 292	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.07 286

fffy	0.14 211	0.11 263	0.24 214	0.20 275	0.10 159	0.19 249	0.18 364	0.22 138	0.19 185	0.13 171	0.16 207	0.15 246	0.13 249	0.25 348	0.14 256	0.06 53	0.06 289	0.08 305	0.06 183	0.07 224	0.06 178

WCG-NET	0.14 211	0.09 107	0.23 203	0.18 124	0.08 42	0.18 213	0.17 313	0.21 113	0.28 362	0.18 293	0.21 291	0.15 246	0.12 197	0.18 183	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

WCG-NET（raft）	0.14 211	0.09 107	0.23 203	0.17 66	0.08 42	0.19 249	0.16 261	0.23 163	0.26 332	0.18 293	0.19 259	0.20 331	0.12 197	0.21 269	0.12 147	0.06 53	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.05 46

MGS-Stereo	0.14 211	0.11 263	0.32 319	0.19 190	0.11 227	0.18 213	0.17 313	0.20 93	0.22 260	0.14 202	0.24 330	0.15 246	0.10 102	0.18 183	0.12 147	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.10 482	0.06 178

ff7	0.14 211	0.12 329	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.27 246	0.20 218	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.07 286

IGEVStereo-DCA	0.14 211	0.11 263	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.20 292	0.18 364	0.27 246	0.20 218	0.15 225	0.12 109	0.14 223	0.12 197	0.28 403	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.07 286

ffff	0.14 211	0.12 329	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.27 246	0.20 218	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.07 286

11t	0.14 211	0.12 329	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.27 246	0.20 218	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.07 286

MaDis-Stereo	0.14 211	0.13 403	0.26 238	0.19 190	0.14 445	0.16 138	0.13 101	0.25 208	0.21 240	0.13 171	0.14 170	0.14 223	0.11 156	0.17 152	0.17 352	0.08 341	0.07 432	0.08 305	0.06 183	0.07 224	0.06 178

UniTT-Stereo	0.14 211	0.10 177	0.30 293	0.21 340	0.13 393	0.17 184	0.13 101	0.19 66	0.18 165	0.15 225	0.20 276	0.10 76	0.11 156	0.18 183	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.06 178

CASnet	0.14 211	0.12 329	0.22 187	0.22 416	0.08 42	0.16 138	0.15 204	0.27 246	0.25 320	0.22 334	0.20 276	0.15 246	0.11 156	0.17 152	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.11 551	0.09 480	0.08 317	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 211	0.14 457	0.33 336	0.20 275	0.09 78	0.21 326	0.10 12	0.26 230	0.20 218	0.18 293	0.19 259	0.15 246	0.13 249	0.17 152	0.13 215	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.05 82	0.06 130	0.06 178

anonymousdsp	0.14 211	0.12 329	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.28 269	0.20 218	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.07 286

LoS	0.14 211	0.08 49	0.27 251	0.16 27	0.09 78	0.22 359	0.14 144	0.26 230	0.26 332	0.15 225	0.18 250	0.18 295	0.13 249	0.22 291	0.14 256	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 211	0.08 49	0.19 137	0.17 66	0.22 660	0.18 213	0.16 261	0.23 163	0.19 185	0.14 202	0.17 226	0.14 223	0.10 102	0.18 183	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.08 317	0.18 668

ProNet	0.14 211	0.12 329	0.25 228	0.19 190	0.11 227	0.19 249	0.19 413	0.27 246	0.20 218	0.14 202	0.13 130	0.13 189	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.07 224	0.07 286

MC-Stereo	0.14 211	0.09 107	0.25 228	0.21 340	0.09 78	0.18 213	0.16 261	0.23 163	0.19 185	0.18 293	0.23 316	0.16 270	0.13 249	0.22 291	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.05 46

ccc-4	0.14 211	0.12 329	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.27 246	0.20 218	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.07 286

IGEV-Stereo	0.14 211	0.12 329	0.27 251	0.19 190	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.28 269	0.20 218	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.07 286
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 211	0.13 403	0.24 214	0.25 576	0.11 227	0.11 21	0.18 364	0.32 331	0.23 286	0.12 132	0.12 109	0.18 295	0.12 197	0.14 44	0.13 215	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.05 82	0.07 224	0.06 178
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 249	0.18 560	0.40 432	0.27 639	0.26 695	0.46 660	0.12 49	0.24 186	0.19 185	0.09 23	0.11 84	0.08 6	0.07 4	0.14 44	0.11 67	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 249	0.15 496	0.25 228	0.22 416	0.14 445	0.17 184	0.17 313	0.33 347	0.21 240	0.18 293	0.21 291	0.14 223	0.10 102	0.17 152	0.14 256	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.08 317	0.05 46

DN	0.15 249	0.08 49	0.27 251	0.19 190	0.14 445	0.21 326	0.18 364	0.28 269	0.24 304	0.14 202	0.16 207	0.18 295	0.10 102	0.21 269	0.13 215	0.11 551	0.07 432	0.08 305	0.08 368	0.08 317	0.10 509

RT-Monster	0.15 249	0.08 49	0.21 169	0.17 66	0.14 445	0.20 292	0.11 29	0.29 286	0.32 424	0.24 358	0.22 305	0.17 282	0.13 249	0.18 183	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.07 286

MM-Stereo_test2	0.15 249	0.10 177	0.44 491	0.23 477	0.11 227	0.21 326	0.21 497	0.27 246	0.22 260	0.15 225	0.16 207	0.13 189	0.11 156	0.20 242	0.13 215	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.05 46

HART	0.15 249	0.11 263	0.30 293	0.21 340	0.09 78	0.17 184	0.16 261	0.30 307	0.19 185	0.15 225	0.25 342	0.17 282	0.09 46	0.21 269	0.12 147	0.06 53	0.07 432	0.07 190	0.05 82	0.08 317	0.06 178

HUF	0.15 249	0.11 263	0.38 408	0.17 66	0.11 227	0.16 138	0.17 313	0.22 138	0.20 218	0.11 97	0.13 130	0.14 223	0.11 156	0.18 183	0.12 147	0.07 159	0.20 720	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.14 618

rvit_stereo_0080	0.15 249	0.13 403	0.25 228	0.19 190	0.13 393	0.15 84	0.20 466	0.28 269	0.24 304	0.15 225	0.17 226	0.19 315	0.13 249	0.19 218	0.15 292	0.11 551	0.08 524	0.08 305	0.08 368	0.10 482	0.07 286

RAFT-Stereo-weight	0.15 249	0.09 107	0.26 238	0.20 275	0.10 159	0.19 249	0.17 313	0.36 403	0.29 381	0.24 358	0.20 276	0.19 315	0.10 102	0.18 183	0.15 292	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.06 130	0.05 46

whm_eth	0.15 249	0.13 403	0.25 228	0.19 190	0.13 393	0.15 84	0.20 466	0.28 269	0.24 304	0.15 225	0.17 226	0.19 315	0.13 249	0.19 218	0.15 292	0.11 551	0.08 524	0.08 305	0.08 368	0.10 482	0.07 286

CAS	0.15 249	0.07 4	0.21 169	0.41 724	0.16 542	0.20 292	0.18 364	0.22 138	0.19 185	0.15 225	0.19 259	0.11 117	0.09 46	0.14 44	0.13 215	0.29 737	0.04 2	0.06 60	0.04 1	0.06 130	0.14 618

CroCo-Stereo Lap2	0.15 249	0.15 496	0.28 268	0.25 576	0.18 589	0.11 21	0.19 413	0.28 269	0.21 240	0.13 171	0.16 207	0.15 246	0.12 197	0.17 152	0.14 256	0.07 159	0.07 432	0.08 305	0.06 183	0.08 317	0.07 286

GLC_STEREO	0.15 249	0.10 177	0.24 214	0.21 340	0.09 78	0.17 184	0.15 204	0.23 163	0.27 343	0.17 274	0.20 276	0.17 282	0.11 156	0.23 301	0.16 319	0.07 159	0.09 563	0.09 408	0.08 368	0.07 224	0.06 178

CREStereo++_RVC	0.15 249	0.08 49	0.26 238	0.17 66	0.11 227	0.18 213	0.13 101	0.22 138	0.30 398	0.21 324	0.30 401	0.13 189	0.11 156	0.16 132	0.15 292	0.07 159	0.04 2	0.06 60	0.15 662	0.06 130	0.05 46
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	0.15 249	0.09 107	0.28 268	0.16 27	0.08 42	0.25 427	0.14 144	0.23 163	0.28 362	0.24 358	0.30 401	0.16 270	0.12 197	0.17 152	0.13 215	0.08 341	0.07 432	0.06 60	0.05 82	0.06 130	0.07 286

XX-TBD	0.15 249	0.18 560	0.28 268	0.22 416	0.10 159	0.22 359	0.15 204	0.22 138	0.27 343	0.22 334	0.26 354	0.14 223	0.12 197	0.16 132	0.13 215	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.07 224	0.06 178

PMTNet	0.15 249	0.08 49	0.23 203	0.15 7	0.09 78	0.23 384	0.16 261	0.25 208	0.23 286	0.17 274	0.21 291	0.16 270	0.14 288	0.22 291	0.13 215	0.29 737	0.05 47	0.06 60	0.04 1	0.07 224	0.06 178

AnonStereo	0.16 266	0.12 329	0.30 293	0.20 275	0.12 308	0.18 213	0.14 144	0.36 403	0.24 304	0.19 301	0.17 226	0.19 315	0.12 197	0.24 317	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.10 482	0.06 178

Weightmod_eth	0.16 266	0.11 263	0.20 155	0.21 340	0.13 393	0.20 292	0.18 364	0.25 208	0.19 185	0.17 274	0.25 342	0.19 315	0.17 365	0.25 348	0.14 256	0.16 668	0.08 524	0.08 305	0.08 368	0.09 406	0.05 46

Weightmod	0.16 266	0.12 329	0.19 137	0.20 275	0.10 159	0.24 407	0.17 313	0.25 208	0.21 240	0.18 293	0.29 385	0.19 315	0.15 308	0.27 388	0.16 319	0.09 448	0.10 598	0.08 305	0.08 368	0.09 406	0.08 374

SE	0.16 266	0.14 457	0.19 137	0.21 340	0.11 227	0.23 384	0.16 261	0.28 269	0.20 218	0.20 310	0.27 363	0.15 246	0.17 365	0.15 96	0.14 256	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.11 533	0.08 374

FE-Mocha	0.16 266	0.10 177	0.33 336	0.19 190	0.13 393	0.19 249	0.15 204	0.35 384	0.22 260	0.24 358	0.24 330	0.20 331	0.14 288	0.17 152	0.17 352	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.06 178

zero-FE	0.16 266	0.08 49	0.81 670	0.19 190	0.18 589	0.12 29	0.15 204	0.19 66	0.19 185	0.10 57	0.10 52	0.13 189	0.12 197	0.21 269	0.19 415	0.08 341	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.19 673	0.06 178

xyz-stereo-finetune	0.16 266	0.12 329	0.23 203	0.16 27	0.08 42	0.23 384	0.20 466	0.29 286	0.31 412	0.19 301	0.22 305	0.19 315	0.15 308	0.29 423	0.20 438	0.06 53	0.06 289	0.08 305	0.06 183	0.06 130	0.06 178

Reg-Stereo(zero)	0.16 266	0.07 4	0.36 379	0.19 190	0.10 159	0.19 249	0.14 144	0.28 269	0.24 304	0.22 334	0.20 276	0.24 394	0.18 396	0.21 269	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.06 130	0.06 178

tg	0.16 266	0.11 263	0.25 228	0.21 340	0.11 227	0.23 384	0.15 204	0.34 360	0.24 304	0.20 310	0.25 342	0.19 315	0.12 197	0.24 317	0.15 292	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.09 480	0.08 317	0.07 286

rvit_stereo_0083	0.16 266	0.12 329	0.26 238	0.21 340	0.13 393	0.17 184	0.17 313	0.22 138	0.34 448	0.16 254	0.21 291	0.19 315	0.16 333	0.21 269	0.16 319	0.11 551	0.10 598	0.10 492	0.08 368	0.09 406	0.07 286

rvit_stereo_0081_aga	0.16 266	0.14 457	0.28 268	0.21 340	0.13 393	0.19 249	0.17 313	0.23 163	0.24 304	0.17 274	0.21 291	0.19 315	0.13 249	0.19 218	0.14 256	0.11 551	0.08 524	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.07 286

rvit_stereo_0081	0.16 266	0.11 263	0.24 214	0.21 340	0.12 308	0.16 138	0.17 313	0.22 138	0.33 438	0.16 254	0.18 250	0.18 295	0.14 288	0.20 242	0.16 319	0.11 551	0.08 524	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.07 286

rvit_stereo_0082	0.16 266	0.11 263	0.24 214	0.21 340	0.12 308	0.16 138	0.17 313	0.22 138	0.33 438	0.16 254	0.18 250	0.18 295	0.14 288	0.20 242	0.16 319	0.11 551	0.08 524	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.07 286

CAS++	0.16 266	0.12 329	0.27 251	0.18 124	0.12 308	0.17 184	0.15 204	0.42 478	0.24 304	0.19 301	0.18 250	0.13 189	0.10 102	0.21 269	0.12 147	0.12 591	0.10 598	0.11 551	0.08 368	0.10 482	0.09 449
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 266	0.12 329	0.26 238	0.22 416	0.14 445	0.25 427	0.23 554	0.29 286	0.21 240	0.15 225	0.13 130	0.12 157	0.13 249	0.25 348	0.13 215	0.07 159	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.08 374

MIF-Stereo (partial)	0.16 266	0.10 177	0.34 348	0.21 340	0.15 509	0.15 84	0.13 101	0.28 269	0.25 320	0.17 274	0.26 354	0.15 246	0.16 333	0.25 348	0.17 352	0.09 448	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.09 406	0.08 374

RCA-Stereo	0.16 266	0.09 107	0.25 228	0.20 275	0.10 159	0.19 249	0.17 313	0.36 403	0.35 465	0.20 310	0.25 342	0.17 282	0.17 365	0.18 183	0.14 256	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.05 46

test-3	0.16 266	0.09 107	0.31 309	0.21 340	0.11 227	0.18 213	0.16 261	0.30 307	0.27 343	0.26 381	0.16 207	0.22 357	0.12 197	0.26 368	0.18 381	0.06 53	0.04 2	0.08 305	0.08 368	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 266	0.09 107	0.31 309	0.21 340	0.11 227	0.18 213	0.16 261	0.30 307	0.27 343	0.25 368	0.16 207	0.22 357	0.12 197	0.26 368	0.18 381	0.06 53	0.04 2	0.08 305	0.08 368	0.06 130	0.06 178

iRaftStereo_RVC	0.16 266	0.12 329	0.26 238	0.21 340	0.11 227	0.20 292	0.17 313	0.32 331	0.23 286	0.20 310	0.25 342	0.18 295	0.12 197	0.20 242	0.15 292	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.09 480	0.08 317	0.07 286

raftrobust	0.16 266	0.13 403	0.29 282	0.22 416	0.15 509	0.19 249	0.13 101	0.32 331	0.26 332	0.26 381	0.20 276	0.19 315	0.17 365	0.21 269	0.15 292	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.07 286

test_xeample3	0.16 266	0.11 263	0.56 586	0.19 190	0.12 308	0.20 292	0.18 364	0.35 384	0.20 218	0.16 254	0.12 109	0.13 189	0.12 197	0.24 317	0.15 292	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.08 368	0.07 224	0.07 286

monster_256*512	0.17 288	0.12 329	0.18 119	0.23 477	0.13 393	0.21 326	0.19 413	0.40 449	0.29 381	0.19 301	0.22 305	0.24 394	0.17 365	0.18 183	0.16 319	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.08 368	0.08 317	0.07 286

SMOE	0.17 288	0.11 263	0.21 169	0.20 275	0.09 78	0.26 451	0.21 497	0.30 307	0.23 286	0.21 324	0.27 363	0.21 345	0.17 365	0.18 183	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.12 590	0.07 280	0.11 533	0.07 286

NLSM1	0.17 288	0.10 177	0.17 94	0.21 340	0.18 589	0.25 427	0.17 313	0.47 534	0.40 532	0.16 254	0.21 291	0.13 189	0.15 308	0.21 269	0.18 381	0.08 341	0.09 563	0.09 408	0.08 368	0.07 224	0.06 178

xyz-stereo-finetune2	0.17 288	0.11 263	0.26 238	0.16 27	0.09 78	0.27 462	0.19 413	0.27 246	0.20 218	0.22 334	0.28 371	0.21 345	0.22 451	0.37 490	0.22 487	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.06 130	0.07 286

MM-Stereo_test3	0.17 288	0.12 329	0.29 282	0.23 477	0.14 445	0.19 249	0.22 527	0.39 435	0.36 478	0.16 254	0.24 330	0.17 282	0.12 197	0.19 218	0.14 256	0.07 159	0.07 432	0.08 305	0.06 183	0.09 406	0.06 178

MM-Stereo_test1	0.17 288	0.10 177	0.39 424	0.23 477	0.11 227	0.20 292	0.22 527	0.33 347	0.29 381	0.22 334	0.21 291	0.15 246	0.14 288	0.23 301	0.13 215	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.09 406	0.06 178

model_zeroshot	0.17 288	0.11 263	0.39 424	0.20 275	0.12 308	0.24 407	0.15 204	0.34 360	0.22 260	0.30 465	0.20 276	0.22 357	0.12 197	0.24 317	0.14 256	0.08 341	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.07 224	0.07 286

rvit_stereo_ft	0.17 288	0.14 457	0.30 293	0.25 576	0.14 445	0.17 184	0.21 497	0.28 269	0.26 332	0.16 254	0.19 259	0.20 331	0.16 333	0.22 291	0.17 352	0.11 551	0.07 432	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.07 286

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 288	0.13 403	0.24 214	0.19 190	0.13 393	0.24 407	0.17 313	0.30 307	0.37 489	0.43 648	0.17 226	0.13 189	0.12 197	0.19 218	0.15 292	0.08 341	0.07 432	0.09 408	0.07 280	0.09 406	0.08 374

AE-Stereo	0.17 288	0.11 263	0.31 309	0.24 535	0.14 445	0.23 384	0.18 364	0.34 360	0.29 381	0.15 225	0.25 342	0.21 345	0.13 249	0.20 242	0.14 256	0.07 159	0.08 524	0.09 408	0.10 528	0.07 224	0.06 178

rrr	0.17 288	0.11 263	0.57 589	0.19 190	0.12 308	0.20 292	0.18 364	0.35 384	0.22 260	0.15 225	0.12 109	0.14 223	0.12 197	0.28 403	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.07 286

plain	0.17 288	0.13 403	0.43 481	0.21 340	0.13 393	0.16 138	0.17 313	0.27 246	0.22 260	0.16 254	0.26 354	0.13 189	0.16 333	0.27 388	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.07 280	0.10 482	0.07 286

MSKI-zero shot	0.17 288	0.09 107	0.43 481	0.20 275	0.11 227	0.21 326	0.15 204	0.32 331	0.21 240	0.23 343	0.24 330	0.23 379	0.10 102	0.31 446	0.13 215	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.06 178

Any-RAFT	0.17 288	0.08 49	0.31 309	0.19 190	0.10 159	0.29 504	0.16 261	0.42 478	0.30 398	0.24 358	0.27 363	0.27 439	0.16 333	0.21 269	0.12 147	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.06 178

RAFT-Test	0.17 288	0.10 177	0.38 408	0.19 190	0.12 308	0.25 427	0.17 313	0.33 347	0.23 286	0.23 343	0.29 385	0.27 439	0.14 288	0.20 242	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.06 178

4D-IteraStereo	0.17 288	0.16 525	0.50 548	0.21 340	0.14 445	0.19 249	0.17 313	0.28 269	0.28 362	0.23 343	0.20 276	0.20 331	0.11 156	0.19 218	0.14 256	0.06 53	0.04 2	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.06 178

anonymousdsp2	0.17 288	0.10 177	0.28 268	0.20 275	0.11 227	0.25 427	0.17 313	0.41 464	0.31 412	0.23 343	0.23 316	0.22 357	0.15 308	0.25 348	0.15 292	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.08 317	0.07 286

knoymous	0.17 288	0.09 107	0.32 319	0.17 66	0.11 227	0.21 326	0.17 313	0.32 331	0.23 286	0.23 343	0.28 371	0.27 439	0.16 333	0.23 301	0.16 319	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.06 183	0.09 406	0.09 449

Selective-RAFT	0.17 288	0.12 329	0.30 293	0.24 535	0.10 159	0.29 504	0.15 204	0.32 331	0.31 412	0.17 274	0.17 226	0.21 345	0.18 396	0.28 403	0.17 352	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.07 280	0.08 317	0.06 178

AnonymousM	0.17 288	0.19 577	0.24 214	0.18 124	0.10 159	0.18 213	0.17 313	0.30 307	0.23 286	0.26 381	0.20 276	0.18 295	0.14 288	0.19 218	0.14 256	0.09 448	0.06 289	0.38 744	0.15 662	0.06 130	0.05 46

cross-raft	0.17 288	0.12 329	0.41 457	0.23 477	0.10 159	0.20 292	0.24 576	0.33 347	0.23 286	0.23 343	0.28 371	0.29 466	0.15 308	0.17 152	0.15 292	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.05 46

test-1	0.17 288	0.11 263	0.40 432	0.23 477	0.13 393	0.22 359	0.23 554	0.34 360	0.26 332	0.20 310	0.24 330	0.22 357	0.14 288	0.16 132	0.20 438	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.06 130	0.08 374

s12784h	0.17 288	0.09 107	0.26 238	0.18 124	0.07 7	0.32 553	0.19 413	0.37 415	0.32 424	0.23 343	0.25 342	0.18 295	0.17 365	0.25 348	0.16 319	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 288	0.14 457	0.32 319	0.20 275	0.09 78	0.19 249	0.17 313	0.32 331	0.30 398	0.25 368	0.33 449	0.20 331	0.17 365	0.19 218	0.15 292	0.06 53	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.07 224	0.05 46

CFNet-RSSM	0.17 288	0.10 177	0.40 432	0.20 275	0.11 227	0.20 292	0.15 204	0.36 403	0.30 398	0.23 343	0.21 291	0.26 428	0.15 308	0.20 242	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.05 46

Gwc-CoAtRS	0.17 288	0.10 177	0.37 388	0.20 275	0.12 308	0.19 249	0.15 204	0.32 331	0.28 362	0.23 343	0.23 316	0.27 439	0.15 308	0.20 242	0.13 215	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.06 130	0.06 178

S0	0.18 314	0.13 403	0.21 169	0.23 477	0.11 227	0.33 564	0.26 608	0.27 246	0.21 240	0.21 324	0.26 354	0.20 331	0.16 333	0.19 218	0.17 352	0.12 591	0.11 624	0.14 639	0.14 652	0.10 482	0.07 286

ManiGeoR	0.18 314	0.15 496	0.55 579	0.15 7	0.11 227	0.21 326	0.14 144	0.39 435	0.27 343	0.19 301	0.24 330	0.18 295	0.15 308	0.35 478	0.19 415	0.08 341	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.08 374

HLf10	0.18 314	0.15 496	0.55 579	0.15 7	0.11 227	0.21 326	0.14 144	0.39 435	0.27 343	0.19 301	0.24 330	0.18 295	0.15 308	0.35 478	0.19 415	0.08 341	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.08 374

TestStereo_HL2	0.18 314	0.14 457	0.34 348	0.17 66	0.11 227	0.20 292	0.15 204	0.33 347	0.29 381	0.22 334	0.29 385	0.19 315	0.17 365	0.39 501	0.18 381	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.08 317	0.08 374

GGDA	0.18 314	0.14 457	0.33 336	0.17 66	0.10 159	0.20 292	0.16 261	0.33 347	0.31 412	0.22 334	0.28 371	0.19 315	0.16 333	0.38 496	0.17 352	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.08 317	0.08 374

TestStereo-Hl	0.18 314	0.11 263	0.31 309	0.17 66	0.10 159	0.22 359	0.16 261	0.36 403	0.29 381	0.23 343	0.26 354	0.22 357	0.19 412	0.38 496	0.17 352	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.06 183	0.07 224	0.07 286

Lsterematch	0.18 314	0.13 403	0.33 336	0.19 190	0.10 159	0.23 384	0.17 313	0.25 208	0.32 424	0.28 404	0.37 490	0.24 394	0.21 433	0.23 301	0.22 487	0.08 341	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.08 317	0.07 286

WQFJA1	0.18 314	0.10 177	0.16 68	0.22 416	0.18 589	0.25 427	0.19 413	0.51 586	0.51 644	0.15 225	0.17 226	0.15 246	0.16 333	0.20 242	0.20 438	0.07 159	0.09 563	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.06 178

WQFJX1	0.18 314	0.10 177	0.16 68	0.23 477	0.17 567	0.24 407	0.19 413	0.58 672	0.52 653	0.16 254	0.16 207	0.14 223	0.15 308	0.26 368	0.17 352	0.08 341	0.09 563	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.06 178

WQFJX	0.18 314	0.10 177	0.17 94	0.22 416	0.18 589	0.25 427	0.18 364	0.53 617	0.45 588	0.17 274	0.16 207	0.14 223	0.16 333	0.23 301	0.18 381	0.07 159	0.08 524	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.07 286

NLMM	0.18 314	0.10 177	0.16 68	0.22 416	0.18 589	0.25 427	0.19 413	0.51 586	0.51 644	0.15 225	0.17 226	0.15 246	0.16 333	0.20 242	0.20 438	0.07 159	0.09 563	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.06 178

IGEV-FE	0.18 314	0.10 177	0.65 626	0.20 275	0.12 308	0.19 249	0.15 204	0.34 360	0.19 185	0.28 404	0.22 305	0.27 439	0.13 249	0.23 301	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.06 178

H2IRNET	0.18 314	0.13 403	0.35 359	0.21 340	0.12 308	0.20 292	0.15 204	0.27 246	0.30 398	0.17 274	0.31 416	0.25 406	0.20 423	0.24 317	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.10 528	0.09 406	0.06 178

ACVNet-DCA	0.18 314	0.14 457	0.38 408	0.23 477	0.11 227	0.31 539	0.19 413	0.41 464	0.27 343	0.17 274	0.19 259	0.13 189	0.18 396	0.28 403	0.11 67	0.08 341	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.09 406	0.09 449

cc1	0.18 314	0.14 457	0.38 408	0.23 477	0.11 227	0.31 539	0.19 413	0.35 384	0.47 611	0.17 274	0.19 259	0.13 189	0.18 396	0.28 403	0.11 67	0.08 341	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.08 317	0.08 374

11t1	0.18 314	0.10 177	0.30 293	0.20 275	0.11 227	0.27 462	0.17 313	0.35 384	0.23 286	0.25 368	0.23 316	0.23 379	0.23 465	0.25 348	0.18 381	0.09 448	0.07 432	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.09 449

tt1	0.18 314	0.14 457	0.35 359	0.23 477	0.11 227	0.30 523	0.19 413	0.35 384	0.44 576	0.17 274	0.19 259	0.13 189	0.16 333	0.27 388	0.11 67	0.08 341	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.08 317	0.08 374

IGEV_Zeroshot_test	0.18 314	0.10 177	0.65 626	0.20 275	0.12 308	0.19 249	0.15 204	0.34 360	0.19 185	0.28 404	0.22 305	0.27 439	0.13 249	0.23 301	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.06 178

MIM_Stereo	0.18 314	0.12 329	0.38 408	0.20 275	0.11 227	0.17 184	0.14 144	0.35 384	0.25 320	0.27 391	0.35 471	0.23 379	0.13 249	0.27 388	0.16 319	0.06 53	0.07 432	0.08 305	0.08 368	0.08 317	0.06 178

HH	0.18 314	0.12 329	0.55 579	0.22 416	0.12 308	0.18 213	0.18 364	0.34 360	0.19 185	0.20 310	0.24 330	0.34 522	0.18 396	0.29 423	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.07 224	0.06 178

HanStereo	0.18 314	0.12 329	0.55 579	0.22 416	0.12 308	0.18 213	0.18 364	0.34 360	0.19 185	0.20 310	0.24 330	0.34 522	0.18 396	0.29 423	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.07 280	0.07 224	0.06 178

LL-Strereo2	0.18 314	0.18 560	0.39 424	0.22 416	0.12 308	0.24 407	0.13 101	0.31 319	0.23 286	0.24 358	0.20 276	0.24 394	0.12 197	0.26 368	0.15 292	0.06 53	0.06 289	0.12 590	0.09 480	0.08 317	0.07 286

riskmin	0.18 314	0.09 107	0.34 348	0.18 124	0.12 308	0.24 407	0.16 261	0.34 360	0.28 362	0.21 324	0.23 316	0.33 512	0.24 483	0.23 301	0.17 352	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.06 183	0.10 482	0.10 509

test_4	0.18 314	0.12 329	0.34 348	0.23 477	0.12 308	0.18 213	0.22 527	0.26 230	0.24 304	0.24 358	0.47 611	0.22 357	0.13 249	0.24 317	0.16 319	0.06 53	0.05 47	0.09 408	0.09 480	0.07 224	0.05 46

GMOStereo	0.18 314	0.14 457	0.30 293	0.22 416	0.12 308	0.20 292	0.27 615	0.26 230	0.28 362	0.31 483	0.32 426	0.26 428	0.17 365	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.07 432	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.05 46

error version	0.18 314	0.14 457	0.30 293	0.22 416	0.12 308	0.20 292	0.27 615	0.26 230	0.28 362	0.31 483	0.32 426	0.26 428	0.17 365	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.07 432	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.05 46

test-v	0.18 314	0.14 457	0.30 293	0.22 416	0.12 308	0.20 292	0.27 615	0.26 230	0.28 362	0.31 483	0.32 426	0.26 428	0.17 365	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.07 432	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.05 46

test_3	0.18 314	0.11 263	0.32 319	0.24 535	0.11 227	0.22 359	0.25 594	0.31 319	0.31 412	0.25 368	0.18 250	0.23 379	0.13 249	0.25 348	0.19 415	0.06 53	0.05 47	0.09 408	0.10 528	0.07 224	0.06 178

Patchmatch Stereo++	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.14 144	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.29 385	0.25 406	0.17 365	0.26 368	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374
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	0.18 314	0.11 263	0.35 359	0.23 477	0.11 227	0.24 407	0.20 466	0.29 286	0.26 332	0.26 381	0.25 342	0.25 406	0.18 396	0.34 467	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.07 280	0.09 406	0.08 374

PSM-adaLoss	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.16 261	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.29 385	0.25 406	0.18 396	0.24 317	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

ROB_FTStereo_v2	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.16 261	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.29 385	0.25 406	0.17 365	0.24 317	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

ROB_FTStereo	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.14 144	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.28 371	0.25 406	0.17 365	0.24 317	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

HUI-Stereo	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.14 144	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.28 371	0.25 406	0.17 365	0.22 291	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

DeepStereo_RVC	0.18 314	0.11 263	0.40 432	0.21 340	0.11 227	0.19 249	0.16 261	0.28 269	0.22 260	0.27 391	0.27 363	0.23 379	0.28 552	0.24 317	0.18 381	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.07 280	0.09 406	0.10 509

iGMRVC	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.15 204	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.29 385	0.25 406	0.17 365	0.27 388	0.17 352	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

iRAFT	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.14 144	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.29 385	0.25 406	0.17 365	0.26 368	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

CRE-IMP	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.11 227	0.24 407	0.17 313	0.29 286	0.21 240	0.27 391	0.26 354	0.24 394	0.17 365	0.23 301	0.18 381	0.08 341	0.05 47	0.10 492	0.07 280	0.10 482	0.10 509

test-2	0.18 314	0.14 457	0.30 293	0.22 416	0.12 308	0.20 292	0.27 615	0.26 230	0.28 362	0.31 483	0.32 426	0.26 428	0.17 365	0.15 96	0.12 147	0.07 159	0.07 432	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.05 46

RAFT-IKP	0.18 314	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.10 159	0.18 213	0.15 204	0.29 286	0.22 260	0.28 404	0.29 385	0.25 406	0.18 396	0.25 348	0.16 319	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

rafts_anoy	0.18 314	0.15 496	0.35 359	0.22 416	0.14 445	0.19 249	0.17 313	0.32 331	0.30 398	0.23 343	0.25 342	0.20 331	0.16 333	0.22 291	0.19 415	0.08 341	0.07 432	0.10 492	0.12 608	0.09 406	0.08 374

raft+_RVC	0.18 314	0.14 457	0.32 319	0.21 340	0.15 509	0.21 326	0.16 261	0.38 423	0.34 448	0.21 324	0.28 371	0.20 331	0.15 308	0.24 317	0.19 415	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.08 374

RALCasStereoNet	0.18 314	0.15 496	0.33 336	0.21 340	0.14 445	0.21 326	0.18 364	0.31 319	0.25 320	0.21 324	0.29 385	0.22 357	0.15 308	0.27 388	0.17 352	0.08 341	0.10 598	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.09 449

sCroCo_RVC	0.18 314	0.14 457	0.49 537	0.27 639	0.18 589	0.22 359	0.17 313	0.27 246	0.23 286	0.14 202	0.22 305	0.17 282	0.14 288	0.21 269	0.15 292	0.10 503	0.11 624	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.09 449

DCANet	0.18 314	0.13 403	0.40 432	0.19 190	0.09 78	0.19 249	0.18 364	0.34 360	0.39 514	0.29 433	0.31 416	0.18 295	0.23 465	0.20 242	0.19 415	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.06 130	0.07 286

AFF-stereo	0.18 314	0.15 496	0.32 319	0.21 340	0.10 159	0.18 213	0.18 364	0.33 347	0.27 343	0.25 368	0.37 490	0.25 406	0.17 365	0.24 317	0.15 292	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.05 46

DIP-Stereo	0.18 314	0.12 329	0.33 336	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.12 49	0.42 478	0.25 320	0.27 391	0.32 426	0.21 345	0.17 365	0.25 348	0.20 438	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.06 183	0.07 224	0.08 374
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	0.18 314	0.09 107	0.32 319	0.22 416	0.12 308	0.22 359	0.19 413	0.42 478	0.19 185	0.31 483	0.45 594	0.20 331	0.14 288	0.18 183	0.15 292	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 314	0.09 107	0.32 319	0.22 416	0.12 308	0.22 359	0.19 413	0.42 478	0.19 185	0.31 483	0.45 594	0.20 331	0.14 288	0.18 183	0.15 292	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 363	0.12 329	0.22 187	0.22 416	0.13 393	0.31 539	0.22 527	0.30 307	0.27 343	0.25 368	0.31 416	0.20 331	0.20 423	0.18 183	0.17 352	0.12 591	0.09 563	0.15 655	0.16 674	0.11 533	0.12 574

HLF11	0.19 363	0.14 457	0.54 572	0.15 7	0.12 308	0.21 326	0.12 49	0.37 415	0.24 304	0.20 310	0.29 385	0.18 295	0.18 396	0.37 490	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.08 317	0.09 449

HLf8	0.19 363	0.16 525	0.55 579	0.15 7	0.12 308	0.24 407	0.14 144	0.40 449	0.31 412	0.20 310	0.26 354	0.18 295	0.15 308	0.35 478	0.17 352	0.10 503	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.09 449

TestStereo_HLe17	0.19 363	0.17 545	0.64 624	0.16 27	0.11 227	0.21 326	0.17 313	0.40 449	0.30 398	0.19 301	0.25 342	0.17 282	0.15 308	0.38 496	0.17 352	0.08 341	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.07 286

NLMM1	0.19 363	0.12 329	0.16 68	0.23 477	0.18 589	0.24 407	0.20 466	0.59 678	0.65 698	0.18 293	0.17 226	0.13 189	0.14 288	0.25 348	0.18 381	0.08 341	0.09 563	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.06 178

NLCSM	0.19 363	0.12 329	0.18 119	0.24 535	0.19 616	0.24 407	0.21 497	0.42 478	0.40 532	0.19 301	0.18 250	0.14 223	0.16 333	0.47 532	0.19 415	0.08 341	0.09 563	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.07 286

AIO-test1	0.19 363	0.14 457	0.41 457	0.27 639	0.15 509	0.21 326	0.16 261	0.39 435	0.36 478	0.17 274	0.26 354	0.18 295	0.13 249	0.28 403	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.10 492	0.11 569	0.06 130	0.09 449

rvit_0105_6	0.19 363	0.14 457	0.34 348	0.23 477	0.14 445	0.18 213	0.20 466	0.29 286	0.37 489	0.18 293	0.22 305	0.23 379	0.17 365	0.26 368	0.17 352	0.15 652	0.13 656	0.13 612	0.11 569	0.11 533	0.08 374

1test111	0.19 363	0.14 457	0.38 408	0.23 477	0.11 227	0.31 539	0.19 413	0.41 464	0.27 343	0.17 274	0.19 259	0.13 189	0.18 396	0.34 467	0.22 487	0.08 341	0.05 47	0.08 305	0.06 183	0.09 406	0.09 449

DCANet-4	0.19 363	0.10 177	0.52 565	0.19 190	0.09 78	0.19 249	0.18 364	0.36 403	0.39 514	0.29 433	0.30 401	0.17 282	0.22 451	0.20 242	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.05 7	0.07 286

fff	0.19 363	0.13 403	0.40 432	0.18 124	0.09 78	0.19 249	0.18 364	0.35 384	0.43 560	0.29 433	0.30 401	0.18 295	0.28 552	0.20 242	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.05 7	0.07 286

ADStereo(finetuned)	0.19 363	0.13 403	0.49 537	0.19 190	0.09 78	0.19 249	0.18 364	0.34 360	0.39 514	0.29 433	0.31 416	0.18 295	0.31 599	0.21 269	0.19 415	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.06 130	0.07 286

x	0.19 363	0.11 263	0.29 282	0.20 275	0.11 227	0.26 451	0.18 364	0.41 464	0.29 381	0.25 368	0.29 385	0.28 455	0.24 483	0.26 368	0.23 508	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.09 406	0.08 374

DisPM	0.19 363	0.10 177	0.35 359	0.23 477	0.13 393	0.18 213	0.20 466	0.29 286	0.29 381	0.33 520	0.34 460	0.23 379	0.16 333	0.33 460	0.16 319	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.07 224	0.11 550

iRaft-Stereo_20w	0.19 363	0.10 177	0.46 512	0.19 190	0.13 393	0.25 427	0.19 413	0.52 605	0.19 185	0.29 433	0.21 291	0.22 357	0.20 423	0.28 403	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.08 368	0.08 317	0.08 374

TRStereo	0.19 363	0.17 545	0.47 520	0.23 477	0.19 616	0.19 249	0.16 261	0.52 605	0.28 362	0.20 310	0.19 259	0.21 345	0.13 249	0.24 317	0.13 215	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.11 569	0.06 130	0.06 178

Pruner-Stereo	0.19 363	0.11 263	0.34 348	0.29 665	0.12 308	0.19 249	0.17 313	0.31 319	0.29 381	0.33 520	0.32 426	0.25 406	0.15 308	0.24 317	0.21 465	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.09 449

RALAANet	0.19 363	0.18 560	0.37 388	0.23 477	0.14 445	0.23 384	0.13 101	0.37 415	0.29 381	0.28 404	0.26 354	0.25 406	0.15 308	0.26 368	0.18 381	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.06 178

csc	0.19 363	0.13 403	0.40 432	0.18 124	0.09 78	0.19 249	0.18 364	0.35 384	0.43 560	0.29 433	0.30 401	0.18 295	0.28 552	0.20 242	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.05 7	0.07 286

cscssc	0.19 363	0.13 403	0.40 432	0.18 124	0.09 78	0.19 249	0.18 364	0.35 384	0.43 560	0.29 433	0.30 401	0.18 295	0.28 552	0.20 242	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.05 82	0.05 7	0.07 286

GMStereo	0.19 363	0.25 639	0.40 432	0.21 340	0.12 308	0.22 359	0.19 413	0.29 286	0.40 532	0.25 368	0.23 316	0.16 270	0.15 308	0.25 348	0.19 415	0.09 448	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.10 482	0.08 374
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	0.20 384	0.14 457	0.31 309	0.22 416	0.12 308	0.26 451	0.16 261	0.31 319	0.27 343	0.32 505	0.58 664	0.23 379	0.15 308	0.23 301	0.17 352	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.07 280	0.08 317	0.06 178

FLISNet	0.20 384	0.13 403	0.33 336	0.18 124	0.15 509	0.17 184	0.16 261	0.34 360	0.21 240	0.37 582	0.39 519	0.36 541	0.24 483	0.29 423	0.21 465	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.09 480	0.09 406	0.07 286

CoSv	0.20 384	0.13 403	0.33 336	0.18 124	0.15 509	0.17 184	0.16 261	0.34 360	0.21 240	0.37 582	0.39 519	0.36 541	0.24 483	0.29 423	0.21 465	0.06 53	0.05 47	0.08 305	0.09 480	0.09 406	0.07 286

AIO-test2	0.20 384	0.20 590	0.36 379	0.26 611	0.15 509	0.22 359	0.16 261	0.42 478	0.42 552	0.16 254	0.29 385	0.15 246	0.11 156	0.26 368	0.13 215	0.18 691	0.06 289	0.10 492	0.11 569	0.07 224	0.07 286

rvit_0105_4	0.20 384	0.15 496	0.38 408	0.23 477	0.14 445	0.20 292	0.22 527	0.33 347	0.39 514	0.19 301	0.24 330	0.25 406	0.19 412	0.27 388	0.17 352	0.16 668	0.13 656	0.13 612	0.11 569	0.11 533	0.08 374

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 384	0.72 756	0.70 644	0.17 66	0.08 42	0.15 84	0.15 204	0.18 50	0.16 110	0.13 171	0.12 109	0.09 38	0.08 19	0.16 132	0.13 215	0.35 744	0.04 2	0.08 305	0.07 280	0.11 533	0.23 709

test_sample1	0.20 384	0.10 177	0.28 268	0.19 190	0.12 308	0.28 482	0.19 413	0.41 464	0.25 320	0.26 381	0.31 416	0.29 466	0.26 516	0.44 522	0.21 465	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.09 406	0.09 449

MyStereo06	0.20 384	0.12 329	0.57 589	0.21 340	0.14 445	0.25 427	0.23 554	0.40 449	0.21 240	0.30 465	0.24 330	0.31 493	0.18 396	0.22 291	0.18 381	0.07 159	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.08 374

xx1	0.20 384	0.14 457	0.38 408	0.23 477	0.11 227	0.31 539	0.19 413	0.35 384	0.47 611	0.17 274	0.19 259	0.28 455	0.24 483	0.28 403	0.11 67	0.08 341	0.05 47	0.10 492	0.09 480	0.09 406	0.09 449

GCAPDPT-zeroshot	0.20 384	0.08 49	1.14 726	0.29 665	0.43 735	0.16 138	0.15 204	0.27 246	0.25 320	0.14 202	0.17 226	0.15 246	0.11 156	0.20 242	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.06 178

DCRE	0.20 384	0.13 403	0.40 432	0.21 340	0.15 509	0.20 292	0.19 413	0.30 307	0.27 343	0.22 334	0.80 711	0.23 379	0.16 333	0.23 301	0.15 292	0.07 159	0.07 432	0.07 190	0.08 368	0.07 224	0.06 178

qqq	0.20 384	0.12 329	0.31 309	0.20 275	0.11 227	0.23 384	0.19 413	0.41 464	0.27 343	0.24 358	0.28 371	0.28 455	0.24 483	0.34 467	0.22 487	0.08 341	0.07 432	0.10 492	0.09 480	0.09 406	0.09 449

PFNet+	0.20 384	0.10 177	0.37 388	0.21 340	0.12 308	0.17 184	0.19 413	0.29 286	0.34 448	0.33 520	0.32 426	0.24 394	0.16 333	0.32 453	0.17 352	0.10 503	0.07 432	0.11 551	0.10 528	0.08 317	0.12 574

NF-Stereo	0.20 384	0.10 177	0.35 359	0.24 535	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.38 423	0.32 424	0.28 404	0.30 401	0.22 357	0.16 333	0.51 550	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.13 594

OCTAStereo	0.20 384	0.10 177	0.35 359	0.24 535	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.38 423	0.32 424	0.28 404	0.30 401	0.22 357	0.16 333	0.51 550	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.13 594

RE-Stereo	0.20 384	0.10 177	0.35 359	0.24 535	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.38 423	0.32 424	0.28 404	0.30 401	0.22 357	0.16 333	0.51 550	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.13 594

TVStereo	0.20 384	0.10 177	0.35 359	0.24 535	0.12 308	0.21 326	0.18 364	0.38 423	0.32 424	0.28 404	0.30 401	0.22 357	0.16 333	0.51 550	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.13 594

sAnonymous2	0.20 384	0.21 605	0.58 594	0.24 535	0.17 567	0.22 359	0.19 413	0.34 360	0.28 362	0.17 274	0.19 259	0.17 282	0.16 333	0.17 152	0.14 256	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.23 695	0.17 655

CroCo_RVC	0.20 384	0.21 605	0.58 594	0.24 535	0.17 567	0.22 359	0.19 413	0.34 360	0.28 362	0.17 274	0.19 259	0.17 282	0.16 333	0.17 152	0.14 256	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.23 695	0.17 655

111	0.20 384	0.17 545	0.40 432	0.18 124	0.09 78	0.24 407	0.17 313	0.41 464	0.45 588	0.23 343	0.29 385	0.29 466	0.21 433	0.24 317	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.07 224	0.08 374

HITNet	0.20 384	0.17 545	0.43 481	0.19 190	0.08 42	0.27 462	0.14 144	0.42 478	0.30 398	0.29 433	0.32 426	0.27 439	0.21 433	0.28 403	0.25 531	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.06 178
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	0.21 405	0.20 590	0.29 282	0.23 477	0.11 227	0.36 600	0.17 313	0.37 415	0.29 381	0.24 358	0.28 371	0.19 315	0.21 433	0.53 563	0.21 465	0.10 503	0.08 524	0.10 492	0.10 528	0.11 533	0.08 374

TestStereo_HL3	0.21 405	0.13 403	0.77 656	0.17 66	0.11 227	0.23 384	0.16 261	0.34 360	0.20 218	0.27 391	0.38 505	0.23 379	0.19 412	0.41 512	0.14 256	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.07 224	0.08 374

IGEV_i1	0.21 405	0.11 263	0.43 481	0.22 416	0.11 227	0.31 539	0.19 413	0.43 492	0.30 398	0.29 433	0.30 401	0.31 493	0.20 423	0.33 460	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.08 317	0.08 374

Selective-IGEV-i1	0.21 405	0.10 177	0.31 309	0.23 477	0.13 393	0.31 539	0.22 527	0.46 524	0.42 552	0.27 391	0.32 426	0.33 512	0.17 365	0.25 348	0.19 415	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.08 317	0.09 449

Hybrid-DGEV-2	0.21 405	0.15 496	0.34 348	0.24 535	0.13 393	0.28 482	0.14 144	0.48 547	0.44 576	0.27 391	0.24 330	0.25 406	0.25 505	0.28 403	0.19 415	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.07 224	0.07 286

FACV-RUCA	0.21 405	0.15 496	0.32 319	0.23 477	0.23 673	0.26 451	0.19 413	0.39 435	0.34 448	0.25 368	0.32 426	0.21 345	0.24 483	0.24 317	0.19 415	0.10 503	0.07 432	0.15 655	0.08 368	0.16 633	0.13 594

IGEV-RUCA	0.21 405	0.08 49	0.23 203	0.19 190	0.19 616	0.28 482	0.24 576	0.23 163	0.21 240	0.20 310	0.23 316	0.28 455	0.49 691	0.26 368	0.18 381	0.09 448	0.08 524	0.18 682	0.13 637	0.17 650	0.17 655

rvit_0105_5	0.21 405	0.15 496	0.38 408	0.23 477	0.13 393	0.22 359	0.24 576	0.36 403	0.39 514	0.21 324	0.23 316	0.26 428	0.19 412	0.26 368	0.19 415	0.15 652	0.13 656	0.12 590	0.12 608	0.10 482	0.09 449

GCAP-BAT	0.21 405	0.08 49	1.22 731	0.29 665	0.43 735	0.16 138	0.15 204	0.27 246	0.25 320	0.14 202	0.17 226	0.15 246	0.11 156	0.20 242	0.12 147	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.06 130	0.06 178

test_sample2	0.21 405	0.10 177	0.28 268	0.19 190	0.11 227	0.27 462	0.21 497	0.43 492	0.29 381	0.26 381	0.31 416	0.30 483	0.24 483	0.45 525	0.18 381	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.09 406	0.09 449

mmm	0.21 405	0.12 329	0.31 309	0.22 416	0.12 308	0.28 482	0.21 497	0.41 464	0.27 343	0.29 433	0.38 505	0.29 466	0.24 483	0.29 423	0.22 487	0.09 448	0.07 432	0.11 551	0.09 480	0.10 482	0.09 449

CASS	0.21 405	0.15 496	0.32 319	0.26 611	0.11 227	0.28 482	0.19 413	0.39 435	0.30 398	0.32 505	0.34 460	0.25 406	0.24 483	0.25 348	0.20 438	0.13 612	0.08 524	0.11 551	0.09 480	0.11 533	0.11 550
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 405	0.16 525	0.32 319	0.26 611	0.13 393	0.26 451	0.27 615	0.40 449	0.36 478	0.29 433	0.39 519	0.22 357	0.21 433	0.33 460	0.17 352	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.07 286

RAFT_CTSACE	0.21 405	0.16 525	0.41 457	0.25 576	0.15 509	0.22 359	0.24 576	0.32 331	0.28 362	0.33 520	0.51 629	0.29 466	0.17 365	0.32 453	0.13 215	0.06 53	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.06 178

RAFT+CT+SA	0.21 405	0.18 560	0.33 336	0.25 576	0.18 589	0.23 384	0.29 638	0.40 449	0.36 478	0.24 358	0.38 505	0.18 295	0.16 333	0.32 453	0.16 319	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.12 608	0.09 406	0.09 449

SA-5K	0.21 405	0.16 525	0.32 319	0.26 611	0.13 393	0.26 451	0.27 615	0.40 449	0.36 478	0.29 433	0.39 519	0.22 357	0.21 433	0.33 460	0.17 352	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.07 286

CIPLG	0.21 405	0.21 605	0.55 579	0.23 477	0.15 509	0.25 427	0.20 466	0.35 384	0.29 381	0.31 483	0.33 449	0.22 357	0.15 308	0.26 368	0.20 438	0.08 341	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.08 317	0.08 374

IPLG	0.21 405	0.15 496	0.53 569	0.21 340	0.12 308	0.28 482	0.17 313	0.42 478	0.30 398	0.33 520	0.32 426	0.15 246	0.17 365	0.50 545	0.21 465	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.06 178

IPLGR_C	0.21 405	0.22 620	0.60 602	0.23 477	0.15 509	0.24 407	0.20 466	0.35 384	0.29 381	0.31 483	0.32 426	0.22 357	0.15 308	0.25 348	0.20 438	0.08 341	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.08 317	0.08 374

MIPNet	0.21 405	0.15 496	0.52 565	0.21 340	0.12 308	0.27 462	0.20 466	0.45 513	0.37 489	0.30 465	0.23 316	0.19 315	0.24 483	0.27 388	0.19 415	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.06 178

IPLGR	0.21 405	0.13 403	0.61 605	0.21 340	0.11 227	0.25 427	0.18 364	0.41 464	0.37 489	0.28 404	0.27 363	0.21 345	0.19 412	0.37 490	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.07 224	0.06 178

ACRE	0.21 405	0.20 590	0.62 613	0.23 477	0.15 509	0.24 407	0.20 466	0.35 384	0.28 362	0.31 483	0.32 426	0.22 357	0.15 308	0.25 348	0.20 438	0.08 341	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.08 317	0.08 374

GANet-ADL	0.21 405	0.12 329	0.45 504	0.23 477	0.14 445	0.29 504	0.19 413	0.46 524	0.35 465	0.25 368	0.32 426	0.32 503	0.19 412	0.24 317	0.20 438	0.10 503	0.07 432	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.10 509

LCNet	0.21 405	0.11 263	0.29 282	0.25 576	0.12 308	0.23 384	0.19 413	0.34 360	0.26 332	0.28 404	0.35 471	0.26 428	0.30 582	0.35 478	0.17 352	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.10 528	0.13 592	0.22 702

PSM-softLoss	0.21 405	0.10 177	0.39 424	0.24 535	0.12 308	0.20 292	0.18 364	0.38 423	0.26 332	0.29 433	0.32 426	0.24 394	0.16 333	0.52 556	0.20 438	0.09 448	0.06 289	0.10 492	0.09 480	0.08 317	0.12 574

KMStereo	0.21 405	0.10 177	0.39 424	0.24 535	0.12 308	0.20 292	0.18 364	0.38 423	0.26 332	0.29 433	0.32 426	0.24 394	0.16 333	0.52 556	0.20 438	0.09 448	0.06 289	0.10 492	0.09 480	0.08 317	0.12 574

SST-Stereo	0.21 405	0.10 177	0.37 388	0.24 535	0.13 393	0.19 249	0.17 313	0.31 319	0.24 304	0.34 540	0.33 449	0.29 466	0.25 505	0.56 584	0.17 352	0.08 341	0.05 47	0.10 492	0.08 368	0.09 406	0.07 286

RAFT_R40	0.21 405	0.10 177	0.37 388	0.24 535	0.13 393	0.18 213	0.18 364	0.31 319	0.29 381	0.33 520	0.33 449	0.30 483	0.24 483	0.55 573	0.18 381	0.08 341	0.05 47	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.07 286

RAFT-345	0.21 405	0.10 177	0.46 512	0.22 416	0.11 227	0.20 292	0.16 261	0.26 230	0.25 320	0.27 391	0.66 690	0.21 345	0.16 333	0.55 573	0.21 465	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.06 130	0.06 178

RAFT	0.21 405	0.17 545	0.32 319	0.24 535	0.12 308	0.25 427	0.27 615	0.35 384	0.28 362	0.33 520	0.33 449	0.38 557	0.22 451	0.29 423	0.17 352	0.08 341	0.08 524	0.11 551	0.10 528	0.10 482	0.06 178

GMM-Stereo	0.21 405	0.10 177	0.43 481	0.23 477	0.13 393	0.24 407	0.25 594	0.37 415	0.27 343	0.30 465	0.45 594	0.27 439	0.21 433	0.31 446	0.17 352	0.07 159	0.05 47	0.10 492	0.09 480	0.08 317	0.19 675

Prome-Stereo	0.21 405	0.10 177	0.30 293	0.24 535	0.12 308	0.23 384	0.23 554	0.36 403	0.25 320	0.33 520	0.59 667	0.24 394	0.28 552	0.29 423	0.16 319	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.20 687

TestStereo	0.21 405	0.19 577	0.40 432	0.25 576	0.10 159	0.22 359	0.21 497	0.31 319	0.31 412	0.23 343	0.34 460	0.22 357	0.18 396	0.62 620	0.18 381	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.07 280	0.11 533	0.06 178

XX-Stereo	0.21 405	0.10 177	0.83 677	0.26 611	0.17 567	0.23 384	0.13 101	0.40 449	0.18 165	0.20 310	0.41 539	0.31 493	0.10 102	0.32 453	0.12 147	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.05 46

EAI-Stereo	0.21 405	0.10 177	0.33 336	0.21 340	0.12 308	0.30 523	0.46 719	0.46 524	0.20 218	0.25 368	0.50 623	0.17 282	0.16 333	0.24 317	0.23 508	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.10 528	0.06 130	0.07 286

FENet	0.21 405	0.11 263	0.45 504	0.21 340	0.12 308	0.26 451	0.17 313	0.41 464	0.35 465	0.30 465	0.31 416	0.29 466	0.23 465	0.26 368	0.23 508	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.09 449

SCION-MonSter(vits)	0.22 441	0.08 49	0.13 8	0.17 66	0.08 42	0.13 37	0.12 49	0.44 500	0.53 658	0.09 23	0.44 581	0.30 483	0.25 505	0.34 467	0.42 645	0.10 503	0.08 524	0.18 682	0.17 684	0.14 610	0.12 574

MyStereo8	0.22 441	0.15 496	0.63 616	0.21 340	0.17 567	0.31 539	0.16 261	0.36 403	0.32 424	0.28 404	0.36 481	0.25 406	0.18 396	0.25 348	0.28 557	0.08 341	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.10 482	0.12 574

ffm	0.22 441	0.12 329	0.42 467	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.20 466	0.35 384	0.44 576	0.30 465	0.42 556	0.34 522	0.23 465	0.27 388	0.11 67	0.08 341	0.05 47	0.11 551	0.10 528	0.08 317	0.08 374

StereoVision	0.22 441	0.18 560	0.37 388	0.27 639	0.17 567	0.23 384	0.22 527	0.38 423	0.31 412	0.20 310	0.51 629	0.22 357	0.16 333	0.28 403	0.18 381	0.11 551	0.12 644	0.13 612	0.13 637	0.10 482	0.07 286

raft_robust	0.22 441	0.17 545	0.30 293	0.22 416	0.12 308	0.23 384	0.22 527	0.49 557	0.48 623	0.32 505	0.32 426	0.26 428	0.23 465	0.53 563	0.15 292	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.10 528	0.08 317	0.06 178

Sa-1000	0.22 441	0.15 496	0.35 359	0.23 477	0.13 393	0.28 482	0.23 554	0.47 534	0.39 514	0.30 465	0.50 623	0.26 428	0.19 412	0.33 460	0.16 319	0.07 159	0.06 289	0.10 492	0.11 569	0.08 317	0.06 178

SA	0.22 441	0.16 525	0.36 379	0.23 477	0.13 393	0.24 407	0.23 554	0.45 513	0.40 532	0.27 391	0.44 581	0.23 379	0.23 465	0.33 460	0.17 352	0.07 159	0.06 289	0.10 492	0.11 569	0.08 317	0.06 178

dd	0.22 441	0.26 650	0.40 432	0.22 416	0.12 308	0.25 427	0.21 497	0.32 331	0.44 576	0.29 433	0.28 371	0.25 406	0.16 333	0.30 439	0.25 531	0.12 591	0.07 432	0.10 492	0.08 368	0.11 533	0.09 449

GwcNet-ADL	0.22 441	0.14 457	0.58 594	0.24 535	0.13 393	0.22 359	0.23 554	0.49 557	0.40 532	0.27 391	0.29 385	0.30 483	0.20 423	0.26 368	0.23 508	0.09 448	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.09 406	0.09 449

HHNet	0.22 441	0.12 329	0.52 565	0.18 124	0.18 589	0.20 292	0.20 466	0.34 360	0.31 412	0.32 505	0.59 667	0.20 331	0.21 433	0.24 317	0.31 585	0.08 341	0.05 47	0.09 408	0.07 280	0.08 317	0.11 550

KYRaft	0.22 441	0.10 177	0.30 293	0.23 477	0.12 308	0.23 384	0.23 554	0.35 384	0.24 304	0.35 557	0.54 647	0.34 522	0.26 516	0.29 423	0.15 292	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.10 528	0.08 317	0.31 730

IRAFT_RVC	0.22 441	0.12 329	0.39 424	0.26 611	0.11 227	0.18 213	0.24 576	0.40 449	0.37 489	0.31 483	0.30 401	0.29 466	0.24 483	0.55 573	0.22 487	0.08 341	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.08 317	0.07 286

GES	0.22 441	0.12 329	0.42 467	0.20 275	0.14 445	0.27 462	0.19 413	0.49 557	0.33 438	0.30 465	0.36 481	0.25 406	0.23 465	0.29 423	0.22 487	0.10 503	0.08 524	0.08 305	0.07 280	0.10 482	0.11 550

SFCPSM	0.22 441	0.10 177	0.51 558	0.21 340	0.14 445	0.34 578	0.22 527	0.55 637	0.39 514	0.29 433	0.32 426	0.23 379	0.21 433	0.27 388	0.19 415	0.09 448	0.07 432	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.08 374

DMCA	0.22 441	0.14 457	0.36 379	0.22 416	0.14 445	0.27 462	0.20 466	0.43 492	0.38 504	0.31 483	0.32 426	0.33 512	0.24 483	0.24 317	0.28 557	0.11 551	0.08 524	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.11 550

BEATNet_4x	0.22 441	0.18 560	0.47 520	0.22 416	0.10 159	0.28 482	0.14 144	0.46 524	0.32 424	0.31 483	0.34 460	0.31 493	0.25 505	0.31 446	0.29 569	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.06 183	0.10 482	0.08 374

MLCV	0.22 441	0.16 525	0.44 491	0.21 340	0.08 42	0.29 504	0.19 413	0.38 423	0.37 489	0.38 597	0.44 581	0.31 493	0.21 433	0.41 512	0.24 521	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.07 224	0.06 178

DN-CSS_ROB	0.22 441	0.25 639	0.47 520	0.24 535	0.14 445	0.25 427	0.12 49	0.40 449	0.33 438	0.29 433	0.42 556	0.22 357	0.20 423	0.33 460	0.19 415	0.07 159	0.06 289	0.11 551	0.11 569	0.11 533	0.07 286

Select-FE	0.23 459	0.14 457	0.78 657	0.22 416	0.18 589	0.22 359	0.13 101	0.43 492	0.26 332	0.28 404	0.33 449	0.39 569	0.29 567	0.27 388	0.19 415	0.08 341	0.07 432	0.08 305	0.13 637	0.08 317	0.12 574

G2L-ROB	0.23 459	0.15 496	0.41 457	0.19 190	0.12 308	0.27 462	0.21 497	0.47 534	0.33 438	0.34 540	0.31 416	0.41 591	0.22 451	0.49 541	0.26 545	0.09 448	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.09 406	0.10 509

DFGA-Net	0.23 459	0.24 634	0.49 537	0.22 416	0.15 509	0.25 427	0.17 313	0.39 435	0.39 514	0.29 433	0.31 416	0.21 345	0.17 365	0.59 601	0.28 557	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.09 480	0.10 482	0.08 374

PAM_32	0.23 459	0.10 177	0.63 616	0.21 340	0.14 445	0.33 564	0.19 413	0.36 403	0.23 286	0.29 433	0.28 371	0.56 675	0.28 552	0.27 388	0.18 381	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.09 480	0.07 224	0.09 449

PAM	0.23 459	0.10 177	0.63 616	0.22 416	0.15 509	0.34 578	0.21 497	0.37 415	0.22 260	0.31 483	0.27 363	0.55 671	0.26 516	0.26 368	0.17 352	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.09 480	0.07 224	0.09 449

rvit_0105_3	0.23 459	0.17 545	0.40 432	0.25 576	0.15 509	0.24 407	0.28 631	0.38 423	0.41 544	0.25 368	0.25 342	0.28 455	0.21 433	0.28 403	0.20 438	0.15 652	0.13 656	0.14 639	0.15 662	0.10 482	0.09 449

UGAM-zero	0.23 459	0.10 177	0.54 572	0.19 190	0.13 393	0.21 326	0.14 144	0.44 500	0.22 260	0.28 404	0.28 371	0.51 654	0.33 610	0.65 636	0.14 256	0.07 159	0.06 289	0.07 190	0.08 368	0.06 130	0.07 286

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 459	0.13 403	0.83 677	0.20 275	0.21 643	0.23 384	0.17 313	0.48 547	0.27 343	0.23 343	0.29 385	0.39 569	0.23 465	0.25 348	0.15 292	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.11 569	0.11 533	0.10 509

test_sample3	0.23 459	0.12 329	0.43 481	0.19 190	0.12 308	0.32 553	0.20 466	0.50 568	0.34 448	0.31 483	0.33 449	0.29 466	0.22 451	0.53 563	0.22 487	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.10 482	0.10 509

MyStereo05	0.23 459	0.12 329	0.57 589	0.21 340	0.14 445	0.25 427	0.23 554	0.48 547	0.52 653	0.31 483	0.23 316	0.25 406	0.22 451	0.30 439	0.21 465	0.07 159	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.08 374

MyStereo04	0.23 459	0.12 329	0.55 579	0.22 416	0.14 445	0.25 427	0.23 554	0.49 557	0.52 653	0.28 404	0.23 316	0.27 439	0.23 465	0.30 439	0.22 487	0.07 159	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.08 317	0.08 374

CoDeX	0.23 459	0.12 329	0.46 512	0.21 340	0.14 445	0.29 504	0.21 497	0.53 617	0.41 544	0.29 433	0.35 471	0.29 466	0.22 451	0.48 536	0.19 415	0.09 448	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.07 286

PCWNet_CMD	0.23 459	0.13 403	0.48 531	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.16 261	0.46 524	0.46 606	0.29 433	0.36 481	0.37 549	0.24 483	0.28 403	0.20 438	0.09 448	0.06 289	0.10 492	0.08 368	0.11 533	0.09 449

anonymousa	0.23 459	0.11 263	0.50 548	0.21 340	0.16 542	0.31 539	0.20 466	0.36 403	0.35 465	0.32 505	0.50 623	0.39 569	0.26 516	0.22 291	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.11 569	0.07 224	0.08 374

BUS	0.23 459	0.12 329	0.28 268	0.25 576	0.14 445	0.43 650	0.17 313	0.56 653	0.34 448	0.34 540	0.35 471	0.32 503	0.20 423	0.26 368	0.21 465	0.10 503	0.07 432	0.11 551	0.10 528	0.09 406	0.09 449

IER	0.23 459	0.12 329	0.39 424	0.20 275	0.14 445	0.31 539	0.19 413	0.42 478	0.36 478	0.33 520	0.40 530	0.32 503	0.33 610	0.29 423	0.22 487	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.08 368	0.09 406	0.08 374

test_5	0.23 459	0.19 577	0.38 408	0.26 611	0.18 589	0.25 427	0.29 638	0.40 449	0.37 489	0.29 433	0.40 530	0.25 406	0.22 451	0.34 467	0.18 381	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.09 480	0.10 482	0.10 509

BSDual-CNN	0.23 459	0.12 329	0.28 268	0.25 576	0.14 445	0.35 593	0.21 497	0.56 653	0.34 448	0.34 540	0.35 471	0.38 557	0.24 483	0.26 368	0.21 465	0.10 503	0.07 432	0.11 551	0.10 528	0.09 406	0.09 449

iRaft-Stereo_5w	0.23 459	0.18 560	0.44 491	0.22 416	0.13 393	0.19 249	0.19 413	0.37 415	0.32 424	0.28 404	0.37 490	0.34 522	0.23 465	0.65 636	0.27 551	0.06 53	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.09 406	0.08 374

psmg	0.23 459	0.12 329	0.28 268	0.21 340	0.14 445	0.35 593	0.23 554	0.51 586	0.34 448	0.35 557	0.38 505	0.38 557	0.24 483	0.26 368	0.21 465	0.10 503	0.08 524	0.10 492	0.10 528	0.09 406	0.08 374

UDGNet	0.23 459	0.31 685	0.38 408	0.24 535	0.14 445	0.24 407	0.18 364	0.32 331	0.43 560	0.29 433	0.28 371	0.24 394	0.19 412	0.29 423	0.20 438	0.15 652	0.07 432	0.21 697	0.11 569	0.14 610	0.10 509

OMP-Stereo	0.23 459	0.14 457	0.35 359	0.29 665	0.13 393	0.21 326	0.16 261	0.37 415	0.33 438	0.34 540	0.30 401	0.34 522	0.19 412	0.70 650	0.24 521	0.07 159	0.06 289	0.09 408	0.07 280	0.07 224	0.06 178

IIG-Stereo	0.23 459	0.13 403	0.35 359	0.29 665	0.12 308	0.23 384	0.14 144	0.38 423	0.31 412	0.34 540	0.37 490	0.33 512	0.21 433	0.70 650	0.26 545	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.07 280	0.07 224	0.06 178

ASMatch	0.23 459	0.11 263	0.51 558	0.24 535	0.14 445	0.19 249	0.17 313	0.31 319	0.28 362	0.28 404	0.68 694	0.27 439	0.26 516	0.50 545	0.22 487	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.06 130	0.11 550

PFNet	0.23 459	0.10 177	0.57 589	0.24 535	0.14 445	0.22 359	0.19 413	0.39 435	0.33 438	0.35 557	0.32 426	0.27 439	0.19 412	0.64 629	0.22 487	0.09 448	0.05 47	0.09 408	0.07 280	0.08 317	0.07 286

ICVP	0.23 459	0.13 403	0.44 491	0.26 611	0.14 445	0.29 504	0.25 594	0.45 513	0.33 438	0.29 433	0.43 570	0.35 536	0.25 505	0.26 368	0.23 508	0.12 591	0.09 563	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.10 509
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 459	0.18 560	0.63 616	0.27 639	0.18 589	0.41 634	0.23 554	0.43 492	0.35 465	0.23 343	0.27 363	0.20 331	0.18 396	0.27 388	0.18 381	0.12 591	0.11 624	0.10 492	0.10 528	0.11 533	0.12 574

CFNet_pseudo	0.23 459	0.13 403	0.47 520	0.19 190	0.13 393	0.26 451	0.16 261	0.44 500	0.44 576	0.29 433	0.37 490	0.38 557	0.23 465	0.29 423	0.21 465	0.09 448	0.06 289	0.11 551	0.08 368	0.11 533	0.09 449

ACVNet	0.23 459	0.13 403	0.35 359	0.18 124	0.15 509	0.27 462	0.23 554	0.39 435	0.44 576	0.28 404	0.41 539	0.38 557	0.26 516	0.27 388	0.32 591	0.08 341	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.10 482	0.07 286

MSMDNet	0.23 459	0.13 403	0.48 531	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.16 261	0.46 524	0.46 606	0.29 433	0.36 481	0.37 549	0.24 483	0.28 403	0.20 438	0.09 448	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.11 533	0.09 449

ccs_rob	0.23 459	0.13 403	0.47 520	0.20 275	0.13 393	0.26 451	0.17 313	0.44 500	0.44 576	0.29 433	0.37 490	0.38 557	0.23 465	0.29 423	0.21 465	0.09 448	0.06 289	0.11 551	0.08 368	0.11 533	0.09 449

G2L-Stereo_test	0.24 490	0.16 525	0.38 408	0.19 190	0.13 393	0.27 462	0.24 576	0.49 557	0.38 504	0.37 582	0.37 490	0.40 584	0.24 483	0.52 556	0.28 557	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.06 183	0.09 406	0.08 374

DCVSM-stereo	0.24 490	0.13 403	0.52 565	0.20 275	0.14 445	0.26 451	0.13 101	0.34 360	0.34 448	0.41 632	0.33 449	0.47 630	0.29 567	0.30 439	0.22 487	0.10 503	0.10 598	0.11 551	0.10 528	0.12 574	0.15 631

rvit_stereo_0075_2	0.24 490	0.17 545	0.50 548	0.26 611	0.22 660	0.22 359	0.15 204	0.40 449	0.35 465	0.27 391	0.37 490	0.29 466	0.20 423	0.28 403	0.19 415	0.17 680	0.12 644	0.19 691	0.12 608	0.13 592	0.13 594

test_sample5	0.24 490	0.13 403	0.42 467	0.21 340	0.12 308	0.30 523	0.21 497	0.50 568	0.34 448	0.32 505	0.41 539	0.29 466	0.23 465	0.55 573	0.21 465	0.10 503	0.07 432	0.10 492	0.09 480	0.11 533	0.10 509

test_sample4	0.24 490	0.13 403	0.43 481	0.20 275	0.12 308	0.32 553	0.21 497	0.51 586	0.34 448	0.31 483	0.37 490	0.28 455	0.23 465	0.53 563	0.21 465	0.10 503	0.07 432	0.10 492	0.09 480	0.11 533	0.10 509

tta	0.24 490	0.12 329	0.40 432	0.19 190	0.10 159	0.27 462	0.19 413	0.51 586	0.45 588	0.34 540	0.41 539	0.31 493	0.26 516	0.58 595	0.28 557	0.10 503	0.07 432	0.08 305	0.08 368	0.08 317	0.07 286

qqq1	0.24 490	0.12 329	0.40 432	0.19 190	0.10 159	0.27 462	0.19 413	0.51 586	0.45 588	0.34 540	0.41 539	0.31 493	0.26 516	0.58 595	0.16 319	0.10 503	0.07 432	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.07 286

fff1	0.24 490	0.12 329	0.40 432	0.19 190	0.10 159	0.27 462	0.19 413	0.51 586	0.45 588	0.34 540	0.41 539	0.31 493	0.26 516	0.58 595	0.16 319	0.10 503	0.07 432	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.07 286

DualNet	0.24 490	0.13 403	0.42 467	0.21 340	0.12 308	0.30 523	0.21 497	0.50 568	0.34 448	0.33 520	0.43 570	0.29 466	0.23 465	0.55 573	0.21 465	0.10 503	0.07 432	0.10 492	0.09 480	0.11 533	0.10 509

GMStereo_Zeroshot	0.24 490	0.21 605	0.45 504	0.26 611	0.13 393	0.28 482	0.15 204	0.39 435	0.35 465	0.37 582	0.43 570	0.40 584	0.17 365	0.34 467	0.20 438	0.12 591	0.07 432	0.13 612	0.07 280	0.16 633	0.09 449

CFNet_ucs	0.24 490	0.13 403	0.50 548	0.20 275	0.15 509	0.28 482	0.17 313	0.49 557	0.45 588	0.32 505	0.42 556	0.39 569	0.22 451	0.31 446	0.21 465	0.11 551	0.08 524	0.12 590	0.09 480	0.12 574	0.11 550

gwcnet-sp	0.24 490	0.13 403	0.63 616	0.22 416	0.14 445	0.34 578	0.22 527	0.44 500	0.39 514	0.35 557	0.34 460	0.27 439	0.27 535	0.35 478	0.25 531	0.09 448	0.08 524	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.09 449

scenet	0.24 490	0.13 403	0.63 616	0.22 416	0.14 445	0.34 578	0.22 527	0.44 500	0.39 514	0.35 557	0.34 460	0.27 439	0.27 535	0.35 478	0.25 531	0.09 448	0.08 524	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.09 449

ToySt	0.24 490	0.16 525	0.48 531	0.21 340	0.13 393	0.29 504	0.29 638	0.39 435	0.39 514	0.27 391	0.35 471	0.39 569	0.31 599	0.31 446	0.29 569	0.08 341	0.09 563	0.10 492	0.11 569	0.11 533	0.10 509

ssnet	0.24 490	0.13 403	0.63 616	0.22 416	0.14 445	0.34 578	0.22 527	0.44 500	0.39 514	0.35 557	0.34 460	0.27 439	0.27 535	0.35 478	0.25 531	0.09 448	0.08 524	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.09 449

STrans-v2	0.24 490	0.13 403	0.54 572	0.21 340	0.12 308	0.23 384	0.21 497	0.47 534	0.28 362	0.31 483	0.42 556	0.36 541	0.35 625	0.62 620	0.23 508	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 490	0.13 403	0.56 586	0.23 477	0.11 227	0.21 326	0.19 413	0.40 449	0.32 424	0.30 465	0.43 570	0.36 541	0.31 599	0.61 612	0.20 438	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.06 130	0.07 286

DRaft	0.24 490	0.10 177	0.34 348	0.18 124	0.12 308	0.28 482	0.23 554	0.33 347	0.39 514	0.38 597	0.61 679	0.21 345	0.41 658	0.48 536	0.42 645	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.08 374

HCRNet	0.24 490	0.25 639	0.33 336	0.34 699	0.16 542	0.27 462	0.18 364	0.43 492	0.35 465	0.30 465	0.35 471	0.32 503	0.22 451	0.44 522	0.20 438	0.13 612	0.08 524	0.13 612	0.11 569	0.10 482	0.09 449

ARAFT	0.24 490	0.21 605	0.78 657	0.22 416	0.12 308	0.29 504	0.24 576	0.43 492	0.32 424	0.33 520	0.28 371	0.28 455	0.19 412	0.49 541	0.18 381	0.07 159	0.06 289	0.12 590	0.11 569	0.09 406	0.06 178

cf-r	0.24 490	0.15 496	0.44 491	0.21 340	0.14 445	0.27 462	0.22 527	0.42 478	0.40 532	0.30 465	0.42 556	0.42 600	0.26 516	0.43 518	0.25 531	0.11 551	0.06 289	0.08 305	0.10 528	0.08 317	0.08 374

GANet-RSSM	0.24 490	0.14 457	0.36 379	0.21 340	0.14 445	0.27 462	0.21 497	0.45 513	0.33 438	0.29 433	0.39 519	0.39 569	0.28 552	0.58 595	0.23 508	0.11 551	0.07 432	0.09 408	0.09 480	0.10 482	0.09 449

PSMNet-RSSM	0.24 490	0.15 496	0.36 379	0.21 340	0.14 445	0.25 427	0.20 466	0.48 547	0.37 489	0.30 465	0.44 581	0.38 557	0.26 516	0.52 556	0.22 487	0.12 591	0.07 432	0.11 551	0.13 637	0.10 482	0.09 449

CFNet-ft	0.24 490	0.15 496	0.35 359	0.18 124	0.15 509	0.30 523	0.21 497	0.39 435	0.36 478	0.28 404	0.40 530	0.43 604	0.25 505	0.47 532	0.24 521	0.12 591	0.07 432	0.12 590	0.11 569	0.12 574	0.09 449

CFNet_RVC	0.24 490	0.15 496	0.35 359	0.18 124	0.15 509	0.30 523	0.21 497	0.39 435	0.36 478	0.28 404	0.40 530	0.43 604	0.25 505	0.47 532	0.24 521	0.12 591	0.07 432	0.12 590	0.11 569	0.12 574	0.09 449

UCFNet_RVC	0.24 490	0.16 525	0.34 348	0.18 124	0.15 509	0.33 564	0.16 261	0.46 524	0.35 465	0.29 433	0.35 471	0.39 569	0.25 505	0.34 467	0.22 487	0.13 612	0.08 524	0.13 612	0.14 652	0.13 592	0.12 574

AdaStereo	0.24 490	0.16 525	0.37 388	0.24 535	0.12 308	0.32 553	0.17 313	0.54 627	0.42 552	0.33 520	0.38 505	0.35 536	0.21 433	0.30 439	0.22 487	0.14 637	0.06 289	0.13 612	0.08 368	0.11 533	0.08 374
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	0.24 490	0.18 560	0.61 605	0.25 576	0.11 227	0.29 504	0.21 497	0.42 478	0.43 560	0.33 520	0.43 570	0.27 439	0.22 451	0.34 467	0.26 545	0.07 159	0.05 47	0.07 190	0.06 183	0.08 317	0.07 286

MWSP-net	0.25 518	0.12 329	0.37 388	0.22 416	0.14 445	0.31 539	0.40 706	0.50 568	0.43 560	0.32 505	0.33 449	0.36 541	0.31 599	0.28 403	0.31 585	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.10 509

RT-IGEV	0.25 518	0.10 177	0.48 531	0.22 416	0.14 445	0.31 539	0.28 631	0.53 617	0.39 514	0.36 574	0.41 539	0.44 615	0.30 582	0.28 403	0.27 551	0.09 448	0.07 432	0.08 305	0.09 480	0.09 406	0.10 509

G2L-Stereo	0.25 518	0.16 525	0.47 520	0.22 416	0.14 445	0.25 427	0.18 364	0.46 524	0.35 465	0.33 520	0.37 490	0.40 584	0.22 451	0.60 605	0.30 577	0.10 503	0.09 563	0.10 492	0.08 368	0.09 406	0.09 449

DDVS	0.25 518	0.15 496	0.39 424	0.24 535	0.17 567	0.34 578	0.21 497	0.41 464	0.30 398	0.33 520	0.41 539	0.48 636	0.21 433	0.52 556	0.27 551	0.11 551	0.09 563	0.11 551	0.09 480	0.13 592	0.14 618

ITSA-stereo	0.25 518	0.15 496	0.33 336	0.23 477	0.11 227	0.27 462	0.18 364	0.56 653	0.59 680	0.31 483	0.32 426	0.33 512	0.28 552	0.49 541	0.30 577	0.11 551	0.08 524	0.11 551	0.10 528	0.11 533	0.13 594

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 518	0.14 457	0.95 700	0.21 340	0.27 699	0.20 292	0.19 413	0.48 547	0.25 320	0.26 381	0.55 652	0.34 522	0.18 396	0.25 348	0.17 352	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.12 608	0.12 574	0.12 574

test_sample7	0.25 518	0.15 496	0.35 359	0.20 275	0.14 445	0.28 482	0.21 497	0.51 586	0.38 504	0.37 582	0.34 460	0.37 549	0.30 582	0.39 501	0.23 508	0.14 637	0.09 563	0.13 612	0.12 608	0.13 592	0.12 574

test_sample6	0.25 518	0.13 403	0.41 457	0.21 340	0.11 227	0.30 523	0.22 527	0.51 586	0.35 465	0.33 520	0.43 570	0.30 483	0.24 483	0.57 588	0.22 487	0.10 503	0.07 432	0.10 492	0.10 528	0.11 533	0.10 509

SMFormer	0.25 518	0.12 329	0.40 432	0.19 190	0.10 159	0.27 462	0.19 413	0.51 586	0.45 588	0.34 540	0.41 539	0.31 493	0.26 516	0.58 595	0.28 557	0.10 503	0.07 432	0.08 305	0.08 368	0.09 406	0.09 449

NINENet	0.25 518	0.15 496	0.37 388	0.23 477	0.16 542	0.43 650	0.17 313	0.60 687	0.46 606	0.32 505	0.37 490	0.32 503	0.20 423	0.42 516	0.21 465	0.10 503	0.10 598	0.12 590	0.08 368	0.11 533	0.10 509

hknet	0.25 518	0.14 457	0.40 432	0.25 576	0.15 509	0.35 593	0.21 497	0.56 653	0.37 489	0.34 540	0.35 471	0.43 604	0.27 535	0.37 490	0.21 465	0.09 448	0.07 432	0.11 551	0.10 528	0.09 406	0.09 449

PSMNet-ADL	0.25 518	0.15 496	0.32 319	0.26 611	0.14 445	0.31 539	0.22 527	0.44 500	0.36 478	0.27 391	0.33 449	0.41 591	0.28 552	0.61 612	0.29 569	0.11 551	0.09 563	0.09 408	0.11 569	0.10 482	0.10 509

PSM-AAD	0.25 518	0.10 177	0.30 293	0.24 535	0.12 308	0.26 451	0.38 695	0.34 360	0.28 362	0.35 557	0.39 519	0.28 455	0.79 734	0.30 439	0.16 319	0.07 159	0.06 289	0.12 590	0.11 569	0.08 317	0.21 696

GrayStereo	0.25 518	0.09 107	0.32 319	0.26 611	0.13 393	0.23 384	0.47 724	0.34 360	0.30 398	0.39 613	0.47 611	0.30 483	0.79 734	0.29 423	0.16 319	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.09 480	0.07 224	0.13 594

RAFT-RH_RVC	0.25 518	0.11 263	0.45 504	0.21 340	0.12 308	0.25 427	0.14 144	0.27 246	0.27 343	0.38 597	1.15 739	0.23 379	0.17 365	0.57 588	0.24 521	0.07 159	0.05 47	0.10 492	0.07 280	0.06 130	0.07 286

UPFNet	0.25 518	0.12 329	0.38 408	0.24 535	0.19 616	0.37 607	0.28 631	0.48 547	0.38 504	0.34 540	0.37 490	0.37 549	0.28 552	0.39 501	0.33 598	0.10 503	0.09 563	0.10 492	0.10 528	0.10 482	0.08 374

acv_ft	0.25 518	0.13 403	0.40 432	0.23 477	0.19 616	0.34 578	0.21 497	0.45 513	0.44 576	0.38 597	0.41 539	0.38 557	0.27 535	0.27 388	0.35 607	0.08 341	0.07 432	0.08 305	0.07 280	0.11 533	0.07 286

CCAANet	0.25 518	0.13 403	0.51 558	0.22 416	0.15 509	0.29 504	0.17 313	0.49 557	0.37 489	0.26 381	0.49 619	0.32 503	0.24 483	0.62 620	0.23 508	0.07 159	0.06 289	0.10 492	0.10 528	0.08 317	0.10 509

iResNet_ROB	0.25 518	0.19 577	0.40 432	0.20 275	0.12 308	0.30 523	0.16 261	0.55 637	0.53 658	0.38 597	0.43 570	0.37 549	0.26 516	0.38 496	0.22 487	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.04 1	0.09 406	0.09 449

MEA-ACV	0.26 537	0.11 263	0.42 467	0.21 340	0.14 445	0.35 593	0.24 576	0.53 617	0.47 611	0.35 557	0.42 556	0.36 541	0.34 619	0.47 532	0.27 551	0.09 448	0.09 563	0.10 492	0.12 608	0.09 406	0.10 509

PStereo	0.26 537	0.37 708	0.34 348	0.21 340	0.13 393	0.25 427	0.25 594	0.33 347	0.47 611	0.26 381	0.17 226	0.29 466	0.34 619	0.35 478	0.37 614	0.23 711	0.15 683	0.17 673	0.13 637	0.23 695	0.21 696

DNS	0.26 537	0.30 677	0.18 119	0.17 66	0.10 159	0.13 37	0.14 144	0.24 186	0.16 110	0.12 132	0.17 226	0.13 189	0.10 102	0.70 650	0.37 614	0.08 341	0.14 667	0.08 305	0.05 82	1.01 774	0.80 772

coex_refinement	0.26 537	0.16 525	0.36 379	0.23 477	0.15 509	0.31 539	0.20 466	0.49 557	0.42 552	0.35 557	0.42 556	0.45 620	0.27 535	0.55 573	0.33 598	0.10 503	0.06 289	0.07 190	0.07 280	0.10 482	0.10 509

UGAM	0.26 537	0.14 457	0.45 504	0.25 576	0.12 308	0.23 384	0.25 594	0.32 331	0.41 544	0.31 483	0.42 556	0.41 591	0.22 451	0.92 716	0.22 487	0.08 341	0.06 289	0.14 639	0.12 608	0.10 482	0.07 286

SepStereo	0.26 537	0.12 329	0.42 467	0.24 535	0.18 589	0.29 504	0.24 576	0.45 513	0.45 588	0.41 632	0.44 581	0.34 522	0.29 567	0.64 629	0.21 465	0.09 448	0.07 432	0.09 408	0.07 280	0.09 406	0.09 449

AACVNet	0.26 537	0.16 525	0.37 388	0.22 416	0.14 445	0.29 504	0.19 413	0.41 464	0.31 412	0.38 597	0.42 556	0.43 604	0.28 552	0.73 662	0.25 531	0.11 551	0.08 524	0.11 551	0.09 480	0.13 592	0.11 550

DEmStereo	0.26 537	0.09 107	0.47 520	0.19 190	0.12 308	0.30 523	0.25 594	0.28 269	0.36 478	0.36 574	0.58 664	0.25 406	0.48 690	0.53 563	0.44 652	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.06 130	0.07 286

LMCR-Stereo	0.26 537	0.18 560	0.49 537	0.28 662	0.14 445	0.36 600	0.23 554	0.54 627	0.34 448	0.39 613	0.40 530	0.29 466	0.29 567	0.37 490	0.27 551	0.11 551	0.07 432	0.09 408	0.07 280	0.13 592	0.09 449

GwcNet-RSSM	0.26 537	0.17 545	0.46 512	0.21 340	0.13 393	0.28 482	0.23 554	0.44 500	0.42 552	0.31 483	0.45 594	0.40 584	0.26 516	0.55 573	0.28 557	0.11 551	0.07 432	0.09 408	0.10 528	0.09 406	0.08 374

DeepPruner_ROB	0.26 537	0.19 577	0.44 491	0.21 340	0.16 542	0.30 523	0.21 497	0.52 605	0.32 424	0.35 557	0.38 505	0.39 569	0.26 516	0.42 516	0.24 521	0.15 652	0.11 624	0.11 551	0.11 569	0.14 610	0.13 594

noway7	0.27 548	0.51 737	1.61 755	0.24 535	0.12 308	0.22 359	0.18 364	0.44 500	0.31 412	0.21 324	0.22 305	0.24 394	0.20 423	0.20 242	0.21 465	0.07 159	0.05 47	0.08 305	0.07 280	0.09 406	0.08 374

ISRNet	0.27 548	0.13 403	0.45 504	0.26 611	0.19 616	0.24 407	0.14 144	0.45 513	0.43 560	0.39 613	0.48 617	0.42 600	0.27 535	0.32 453	0.29 569	0.20 700	0.12 644	0.17 673	0.16 674	0.16 633	0.20 687

rvit_105_1	0.27 548	0.19 577	0.46 512	0.27 639	0.19 616	0.30 523	0.35 680	0.44 500	0.51 644	0.31 483	0.31 416	0.31 493	0.26 516	0.35 478	0.25 531	0.15 652	0.14 667	0.15 655	0.17 684	0.11 533	0.10 509

DispNO	0.27 548	0.18 560	0.62 613	0.23 477	0.17 567	0.25 427	0.22 527	0.45 513	0.41 544	0.32 505	0.39 519	0.38 557	0.27 535	0.77 683	0.27 551	0.09 448	0.07 432	0.10 492	0.10 528	0.08 317	0.08 374

CBFPSM	0.27 548	0.16 525	0.67 632	0.20 275	0.14 445	0.38 615	0.25 594	0.40 449	0.36 478	0.33 520	0.36 481	0.56 675	0.38 642	0.32 453	0.38 618	0.08 341	0.08 524	0.07 190	0.08 368	0.09 406	0.11 550

CSP-Net	0.27 548	0.15 496	0.30 293	0.21 340	0.14 445	0.44 652	0.24 576	0.50 568	0.40 532	0.41 632	0.43 570	0.42 600	0.26 516	0.66 640	0.28 557	0.12 591	0.08 524	0.08 305	0.08 368	0.10 482	0.09 449

DAS	0.27 548	0.12 329	0.42 467	0.24 535	0.18 589	0.29 504	0.24 576	0.45 513	0.45 588	0.41 632	0.44 581	0.34 522	0.29 567	0.75 671	0.21 465	0.09 448	0.07 432	0.09 408	0.07 280	0.09 406	0.09 449

AASNet	0.27 548	0.19 577	0.49 537	0.26 611	0.17 567	0.34 578	0.20 466	0.62 699	0.48 623	0.35 557	0.40 530	0.32 503	0.25 505	0.28 403	0.34 603	0.11 551	0.09 563	0.10 492	0.08 368	0.13 592	0.11 550

GEStereo_RVC	0.27 548	0.20 590	0.44 491	0.27 639	0.16 542	0.33 564	0.25 594	0.56 653	0.54 663	0.34 540	0.38 505	0.34 522	0.25 505	0.51 550	0.28 557	0.12 591	0.08 524	0.09 408	0.08 368	0.11 533	0.11 550

RAFT + AFF	0.27 548	0.23 630	0.50 548	0.25 576	0.17 567	0.30 523	0.33 674	0.52 605	0.40 532	0.28 404	0.30 401	0.30 483	0.31 599	0.62 620	0.24 521	0.09 448	0.10 598	0.11 551	0.10 528	0.11 533	0.11 550

MMNet	0.27 548	0.14 457	0.49 537	0.24 535	0.17 567	0.47 667	0.22 527	0.45 513	0.51 644	0.39 613	0.41 539	0.36 541	0.33 610	0.39 501	0.34 603	0.08 341	0.07 432	0.09 408	0.09 480	0.10 482	0.08 374

delet	0.27 548	0.14 457	0.40 432	0.23 477	0.19 616	0.41 634	0.29 638	0.49 557	0.48 623	0.33 520	0.41 539	0.37 549	0.30 582	0.48 536	0.34 603	0.09 448	0.09 563	0.11 551	0.12 608	0.08 317	0.08 374

ac_64	0.27 548	0.13 403	0.41 457	0.24 535	0.17 567	0.36 600	0.22 527	0.46 524	0.33 438	0.35 557	0.36 481	0.52 660	0.30 582	0.62 620	0.32 591	0.11 551	0.09 563	0.10 492	0.10 528	0.09 406	0.08 374

HGLStereo	0.27 548	0.14 457	0.46 512	0.24 535	0.21 643	0.33 564	0.23 554	0.50 568	0.42 552	0.35 557	0.48 617	0.41 591	0.33 610	0.45 525	0.33 598	0.11 551	0.10 598	0.09 408	0.09 480	0.10 482	0.12 574

DSFCA	0.27 548	0.13 403	0.36 379	0.20 275	0.17 567	0.38 615	0.31 654	0.47 534	0.43 560	0.43 648	0.37 490	0.39 569	0.29 567	0.52 556	0.32 591	0.12 591	0.10 598	0.10 492	0.11 569	0.11 533	0.10 509

DMCA-RVC	0.27 548	0.21 605	0.61 605	0.28 662	0.17 567	0.29 504	0.21 497	0.42 478	0.35 465	0.40 623	0.37 490	0.39 569	0.36 629	0.43 518	0.30 577	0.13 612	0.10 598	0.15 655	0.11 569	0.13 592	0.10 509

HSM-Net_RVC	0.27 548	0.11 263	0.42 467	0.19 190	0.11 227	0.34 578	0.20 466	0.62 699	0.43 560	0.40 623	0.43 570	0.50 650	0.26 516	0.76 677	0.22 487	0.08 341	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.08 317	0.08 374
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 548	0.20 590	0.44 491	0.22 416	0.14 445	0.33 564	0.14 144	0.51 586	0.45 588	0.30 465	0.40 530	0.38 557	0.27 535	0.76 677	0.25 531	0.09 448	0.07 432	0.11 551	0.11 569	0.11 533	0.08 374

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 548	0.21 605	0.59 600	0.25 576	0.18 589	0.29 504	0.22 527	0.50 568	0.40 532	0.38 597	0.41 539	0.43 604	0.27 535	0.43 518	0.29 569	0.11 551	0.08 524	0.10 492	0.10 528	0.10 482	0.11 550
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	0.27 548	0.26 650	0.72 649	0.23 477	0.13 393	0.29 504	0.18 364	0.52 605	0.49 632	0.37 582	0.45 594	0.39 569	0.25 505	0.34 467	0.20 438	0.08 341	0.06 289	0.07 190	0.05 82	0.12 574	0.09 449

StereoDRNet-Refined	0.27 548	0.17 545	0.35 359	0.25 576	0.14 445	0.37 607	0.21 497	0.47 534	0.41 544	0.44 655	0.51 629	0.41 591	0.28 552	0.45 525	0.37 614	0.09 448	0.06 289	0.11 551	0.11 569	0.10 482	0.10 509
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 569	0.51 737	1.51 749	0.24 535	0.16 542	0.22 359	0.21 497	0.39 435	0.34 448	0.22 334	0.25 342	0.26 428	0.21 433	0.34 467	0.23 508	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.10 482	0.08 374

DNSM	0.28 569	0.28 662	0.17 94	0.17 66	0.09 78	0.15 84	0.15 204	0.24 186	0.18 165	0.14 202	0.17 226	0.13 189	0.11 156	0.75 671	0.63 696	0.08 341	0.13 656	0.06 60	0.05 82	1.14 777	0.81 773

DualNet (step1)	0.28 569	0.19 577	0.50 548	0.18 124	0.16 542	0.34 578	0.20 466	0.51 586	0.38 504	0.37 582	0.34 460	0.37 549	0.30 582	0.39 501	0.23 508	0.23 711	0.09 563	0.28 723	0.24 716	0.18 664	0.16 642

ssnet_v2	0.28 569	0.16 525	0.44 491	0.22 416	0.15 509	0.40 630	0.30 649	0.57 663	0.46 606	0.38 597	0.36 481	0.47 630	0.29 567	0.38 496	0.39 626	0.13 612	0.11 624	0.11 551	0.11 569	0.11 533	0.11 550

CRFU-Net	0.28 569	0.14 457	0.45 504	0.25 576	0.15 509	0.45 658	0.23 554	0.50 568	0.30 398	0.43 648	0.41 539	0.48 636	0.46 681	0.43 518	0.29 569	0.11 551	0.10 598	0.09 408	0.08 368	0.10 482	0.10 509

dad	0.28 569	0.31 685	0.44 491	0.21 340	0.14 445	0.30 523	0.20 466	0.33 347	0.49 632	0.44 655	0.44 581	0.45 620	0.21 433	0.41 512	0.26 545	0.20 700	0.11 624	0.20 695	0.11 569	0.14 610	0.10 509

FTStereo	0.28 569	0.10 177	0.43 481	0.23 477	0.13 393	0.21 326	0.53 734	0.34 360	0.26 332	0.38 597	0.95 727	0.30 483	0.56 703	0.32 453	0.18 381	0.08 341	0.06 289	0.09 408	0.08 368	0.07 224	0.19 675

ADLNet	0.28 569	0.15 496	0.42 467	0.23 477	0.19 616	0.34 578	0.23 554	0.53 617	0.43 560	0.42 642	0.41 539	0.44 615	0.27 535	0.55 573	0.35 607	0.11 551	0.08 524	0.11 551	0.11 569	0.11 533	0.12 574

UNet	0.28 569	0.14 457	0.69 638	0.23 477	0.20 635	0.44 652	0.22 527	0.50 568	0.40 532	0.34 540	0.39 519	0.43 604	0.33 610	0.40 510	0.31 585	0.09 448	0.07 432	0.10 492	0.08 368	0.10 482	0.08 374

STTStereo	0.28 569	0.20 590	0.61 605	0.25 576	0.17 567	0.29 504	0.24 576	0.47 534	0.39 514	0.39 613	0.41 539	0.44 615	0.28 552	0.40 510	0.28 557	0.13 612	0.12 644	0.13 612	0.16 674	0.12 574	0.11 550

RASNet	0.28 569	0.14 457	0.44 491	0.22 416	0.18 589	0.32 553	0.19 413	0.48 547	0.38 504	0.29 433	0.43 570	0.47 630	0.37 638	0.79 687	0.36 613	0.09 448	0.07 432	0.07 190	0.09 480	0.07 224	0.07 286

HSM	0.28 569	0.16 525	0.35 359	0.20 275	0.15 509	0.33 564	0.19 413	0.53 617	0.37 489	0.36 574	0.38 505	0.67 710	0.31 599	0.89 711	0.23 508	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.08 317	0.08 374

DLCB_ROB	0.28 569	0.16 525	0.34 348	0.27 639	0.16 542	0.38 615	0.25 594	0.48 547	0.43 560	0.46 663	0.46 604	0.51 654	0.33 610	0.53 563	0.33 598	0.10 503	0.10 598	0.11 551	0.11 569	0.10 482	0.09 449

MWDA-net	0.29 582	0.21 605	0.47 520	0.25 576	0.21 643	0.35 593	0.32 662	0.44 500	0.47 611	0.38 597	0.40 530	0.33 512	0.38 642	0.54 570	0.40 633	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.09 480	0.09 406	0.10 509

ACV-stereo	0.29 582	0.18 560	0.79 664	0.23 477	0.16 542	0.47 667	0.19 413	0.36 403	0.34 448	0.29 433	0.33 449	0.67 710	0.42 667	0.54 570	0.30 577	0.10 503	0.09 563	0.09 408	0.09 480	0.10 482	0.11 550

ff1	0.29 582	0.12 329	0.42 467	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.20 466	0.35 384	0.44 576	0.30 465	0.42 556	0.34 522	0.23 465	0.81 695	1.08 737	0.08 341	0.05 47	0.11 551	0.10 528	0.08 317	0.08 374

LL-Strereo	0.29 582	0.25 639	0.58 594	0.25 576	0.21 643	0.23 384	0.24 576	0.55 637	0.42 552	0.34 540	0.32 426	0.41 591	0.40 654	0.94 720	0.23 508	0.08 341	0.07 432	0.11 551	0.09 480	0.09 406	0.09 449

THIR-Stereo	0.29 582	0.12 329	0.41 457	0.19 190	0.11 227	0.28 482	0.72 750	0.32 331	0.35 465	0.37 582	0.65 688	0.34 522	0.50 693	0.57 588	0.45 655	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.09 480	0.07 224	0.07 286

psm_up	0.29 582	0.16 525	0.41 457	0.26 611	0.17 567	0.32 553	0.26 608	0.55 637	0.43 560	0.36 574	0.40 530	0.45 620	0.37 638	0.58 595	0.30 577	0.11 551	0.12 644	0.13 612	0.12 608	0.10 482	0.10 509

hitnet-ft	0.29 582	0.17 545	0.40 432	0.19 190	0.14 445	0.39 624	0.23 554	0.44 500	0.41 544	0.36 574	0.46 604	0.53 665	0.34 619	0.76 677	0.32 591	0.14 637	0.10 598	0.13 612	0.10 528	0.15 625	0.13 594

FADNet-RVC-Resample	0.29 582	0.25 639	0.93 697	0.26 611	0.16 542	0.32 553	0.21 497	0.47 534	0.39 514	0.35 557	0.38 505	0.33 512	0.27 535	0.53 563	0.24 521	0.10 503	0.10 598	0.14 639	0.13 637	0.13 592	0.16 642

iinet-f	0.30 590	0.18 560	1.03 711	0.20 275	0.15 509	0.44 652	0.22 527	0.45 513	0.37 489	0.35 557	0.44 581	0.41 591	0.34 619	0.34 467	0.40 633	0.10 503	0.09 563	0.08 305	0.08 368	0.13 592	0.11 550

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 590	0.20 590	0.70 644	0.21 340	0.17 567	0.46 660	0.27 615	0.50 568	0.49 632	0.42 642	0.55 652	0.43 604	0.30 582	0.46 528	0.38 618	0.09 448	0.06 289	0.07 190	0.06 183	0.11 533	0.10 509

SACVNet	0.30 590	0.20 590	0.41 457	0.25 576	0.18 589	0.34 578	0.25 594	0.52 605	0.40 532	0.41 632	0.44 581	0.46 628	0.32 607	0.71 654	0.25 531	0.13 612	0.10 598	0.12 590	0.12 608	0.16 633	0.17 655

ADLNet2	0.30 590	0.17 545	0.72 649	0.23 477	0.17 567	0.36 600	0.24 576	0.52 605	0.51 644	0.32 505	0.38 505	0.45 620	0.30 582	0.69 647	0.35 607	0.10 503	0.08 524	0.09 408	0.09 480	0.12 574	0.10 509

FADNet_RVC	0.30 590	0.28 662	0.83 677	0.23 477	0.15 509	0.30 523	0.17 313	0.49 557	0.37 489	0.30 465	0.38 505	0.30 483	0.27 535	0.52 556	0.31 585	0.14 637	0.14 667	0.14 639	0.16 674	0.21 685	0.23 709

TDLM	0.30 590	0.21 605	0.38 408	0.28 662	0.15 509	0.33 564	0.32 662	0.52 605	0.47 611	0.38 597	0.43 570	0.39 569	0.29 567	0.91 715	0.28 557	0.14 637	0.08 524	0.13 612	0.11 569	0.12 574	0.10 509

CVANet_RVC	0.30 590	0.19 577	0.41 457	0.26 611	0.16 542	0.33 564	0.26 608	0.52 605	0.47 611	0.40 623	0.46 604	0.43 604	0.31 599	0.89 711	0.26 545	0.14 637	0.09 563	0.14 639	0.13 637	0.14 610	0.10 509

mmx	0.31 597	0.12 329	0.42 467	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.20 466	0.55 637	0.45 588	0.30 465	0.42 556	0.34 522	0.23 465	0.81 695	1.08 737	0.10 503	0.07 432	0.11 551	0.10 528	0.11 533	0.10 509

xxx	0.31 597	0.12 329	0.42 467	0.20 275	0.13 393	0.28 482	0.20 466	0.55 637	0.45 588	0.30 465	0.42 556	0.34 522	0.23 465	0.81 695	1.08 737	0.10 503	0.07 432	0.11 551	0.10 528	0.11 533	0.10 509

fast-acv-ft	0.31 597	0.20 590	0.81 670	0.24 535	0.18 589	0.46 660	0.27 615	0.41 464	0.49 632	0.39 613	0.55 652	0.49 642	0.35 625	0.37 490	0.38 618	0.11 551	0.11 624	0.11 551	0.12 608	0.12 574	0.09 449

CrosDoStereo	0.31 597	0.10 177	0.49 537	0.18 124	0.12 308	0.22 359	1.11 774	0.34 360	0.37 489	0.38 597	0.61 679	0.28 455	0.46 681	0.61 612	0.57 680	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.07 286

DeepStereo_LL	0.31 597	0.10 177	0.49 537	0.18 124	0.12 308	0.22 359	1.11 774	0.34 360	0.37 489	0.38 597	0.61 679	0.28 455	0.46 681	0.61 612	0.57 680	0.07 159	0.06 289	0.08 305	0.08 368	0.07 224	0.07 286

FADNet-RVC	0.31 597	0.35 698	0.78 657	0.25 576	0.20 635	0.33 564	0.20 466	0.49 557	0.40 532	0.34 540	0.39 519	0.41 591	0.29 567	0.63 627	0.31 585	0.13 612	0.14 667	0.14 639	0.15 662	0.19 673	0.19 675

AANet_RVC	0.31 597	0.22 620	0.50 548	0.23 477	0.14 445	0.30 523	0.24 576	0.47 534	0.54 663	0.38 597	0.60 672	0.43 604	0.29 567	0.87 706	0.40 633	0.11 551	0.07 432	0.07 190	0.07 280	0.09 406	0.09 449

NVstereo2D	0.31 597	0.16 525	0.54 572	0.24 535	0.22 660	0.42 641	0.28 631	0.58 672	0.56 672	0.28 404	0.38 505	0.40 584	0.30 582	0.71 654	0.28 557	0.13 612	0.08 524	0.13 612	0.10 528	0.19 673	0.16 642

NOSS_ROB	0.31 597	0.20 590	0.35 359	0.24 535	0.16 542	0.32 553	0.19 413	0.52 605	0.48 623	0.33 520	0.36 481	0.42 600	0.28 552	0.93 718	0.24 521	0.19 697	0.20 720	0.24 707	0.22 711	0.17 650	0.17 655

SCION-MonSter	0.32 606	0.22 620	0.44 491	0.29 665	0.28 706	0.54 693	0.21 497	0.46 524	0.57 675	0.32 505	0.54 647	0.32 503	0.29 567	0.39 501	0.52 675	0.10 503	0.10 598	0.25 712	0.22 711	0.18 664	0.14 618

z-ln-s-r	0.32 606	0.21 605	0.82 674	0.23 477	0.14 445	0.30 523	0.26 608	0.43 492	0.50 640	0.32 505	0.60 672	0.39 569	0.29 567	0.73 662	0.66 702	0.08 341	0.06 289	0.08 305	0.07 280	0.10 482	0.08 374

YMNet	0.32 606	0.22 620	0.58 594	0.27 639	0.23 673	0.48 673	0.27 615	0.51 586	0.45 588	0.48 674	0.56 659	0.51 654	0.30 582	0.39 501	0.40 633	0.13 612	0.16 693	0.13 612	0.12 608	0.13 592	0.12 574

YMNet_1	0.32 606	0.22 620	0.58 594	0.27 639	0.23 673	0.48 673	0.27 615	0.51 586	0.45 588	0.48 674	0.56 659	0.51 654	0.30 582	0.39 501	0.40 633	0.13 612	0.16 693	0.13 612	0.12 608	0.13 592	0.12 574

1111x	0.32 606	0.11 263	0.40 432	0.22 416	0.11 227	0.32 553	0.26 608	0.59 678	0.43 560	0.31 483	0.41 539	0.39 569	0.28 552	0.76 677	1.37 759	0.09 448	0.08 524	0.09 408	0.10 528	0.09 406	0.08 374

pcwnet_v2	0.32 606	0.15 496	1.26 735	0.23 477	0.18 589	0.32 553	0.18 364	0.59 678	0.60 686	0.36 574	0.45 594	0.35 536	0.29 567	0.36 487	0.25 531	0.14 637	0.11 624	0.12 590	0.11 569	0.14 610	0.15 631

FADNet	0.32 606	0.36 701	0.74 654	0.23 477	0.22 660	0.37 607	0.19 413	0.53 617	0.48 623	0.32 505	0.36 481	0.43 604	0.32 607	0.64 629	0.25 531	0.16 668	0.16 693	0.14 639	0.16 674	0.24 699	0.19 675

PS-NSSS	0.32 606	0.30 677	0.46 512	0.23 477	0.17 567	0.33 564	0.24 576	0.57 663	0.41 544	0.37 582	0.52 637	0.35 536	0.30 582	0.80 691	0.30 577	0.17 680	0.14 667	0.21 697	0.15 662	0.15 625	0.13 594

StereoDRNet	0.32 606	0.22 620	0.61 605	0.27 639	0.21 643	0.42 641	0.30 649	0.61 691	0.48 623	0.46 663	0.39 519	0.48 636	0.30 582	0.57 588	0.40 633	0.11 551	0.09 563	0.12 590	0.11 569	0.12 574	0.10 509

DISCO	0.32 606	0.13 403	0.51 558	0.25 576	0.16 542	0.48 673	0.25 594	0.50 568	0.57 675	0.37 582	0.45 594	0.62 694	0.36 629	0.64 629	0.49 666	0.09 448	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.12 574	0.11 550

Selective-IGEV-i16pc	0.33 616	0.10 177	1.71 758	0.21 340	0.14 445	0.74 721	0.31 654	0.42 478	0.41 544	0.21 324	0.32 426	0.26 428	0.14 288	0.71 654	0.19 415	0.14 637	0.10 598	0.08 305	0.09 480	0.11 533	0.11 550

TCMNet	0.33 616	0.23 630	0.72 649	0.29 665	0.30 717	0.40 630	0.28 631	0.50 568	0.47 611	0.37 582	0.45 594	0.40 584	0.29 567	0.60 605	0.39 626	0.14 637	0.13 656	0.15 655	0.14 652	0.17 650	0.15 631

HBP-ISP	0.33 616	0.30 677	0.72 649	0.22 416	0.16 542	0.32 553	0.22 527	0.54 627	0.44 576	0.41 632	0.49 619	0.33 512	0.38 642	0.73 662	0.25 531	0.18 691	0.19 714	0.24 707	0.20 699	0.16 633	0.13 594

AAGNet	0.33 616	0.11 263	0.37 388	0.25 576	0.16 542	0.20 292	0.19 413	0.30 307	0.27 343	0.35 557	0.35 471	0.27 439	0.30 582	0.44 522	2.66 781	0.08 341	0.05 47	0.10 492	0.07 280	0.08 317	0.06 178

DRN-Test	0.33 616	0.17 545	0.61 605	0.27 639	0.19 616	0.46 660	0.29 638	0.65 708	0.51 644	0.47 670	0.46 604	0.44 615	0.34 619	0.62 620	0.41 642	0.12 591	0.08 524	0.13 612	0.12 608	0.12 574	0.10 509

CBMV_ROB	0.33 616	0.18 560	0.53 569	0.21 340	0.14 445	0.33 564	0.20 466	0.51 586	0.45 588	0.51 682	0.55 652	0.45 620	0.42 667	0.71 654	0.32 591	0.18 691	0.19 714	0.23 705	0.21 702	0.14 610	0.15 631

XPNet_ROB	0.33 616	0.20 590	0.43 481	0.27 639	0.18 589	0.37 607	0.31 654	0.55 637	0.50 640	0.51 682	0.53 644	0.58 683	0.37 638	0.63 627	0.45 655	0.17 680	0.12 644	0.13 612	0.12 608	0.15 625	0.14 618

PSMNet_ROB	0.33 616	0.24 634	0.54 572	0.31 683	0.21 643	0.42 641	0.43 712	0.59 678	0.47 611	0.37 582	0.44 581	0.49 642	0.31 599	0.64 629	0.43 647	0.14 637	0.10 598	0.15 655	0.14 652	0.13 592	0.11 550

CBMV	0.33 616	0.21 605	0.54 572	0.23 477	0.13 393	0.42 641	0.33 674	0.53 617	0.48 623	0.52 690	0.49 619	0.50 650	0.41 658	0.56 584	0.31 585	0.15 652	0.16 693	0.18 682	0.16 674	0.13 592	0.13 594
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	0.34 625	0.29 670	0.91 693	0.26 611	0.21 643	0.47 667	0.31 654	0.54 627	0.54 663	0.44 655	0.52 637	0.50 650	0.35 625	0.39 501	0.39 626	0.11 551	0.11 624	0.10 492	0.09 480	0.14 610	0.13 594

xxxx	0.34 625	0.10 177	0.29 282	0.19 190	0.11 227	0.37 607	0.20 466	0.58 672	0.38 504	0.29 433	0.42 556	0.38 557	0.24 483	0.46 528	2.20 777	0.11 551	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.09 449

test_xeample	0.34 625	0.10 177	0.29 282	0.19 190	0.11 227	0.33 564	0.23 554	0.55 637	0.38 504	0.32 505	0.45 594	0.29 466	0.26 516	0.57 588	2.24 779	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.09 406	0.09 449

FINET	0.34 625	0.27 659	0.80 667	0.24 535	0.24 681	0.36 600	0.34 676	0.54 627	0.72 713	0.39 613	0.47 611	0.32 503	0.30 582	0.51 550	0.32 591	0.19 697	0.17 700	0.13 612	0.12 608	0.18 664	0.16 642

ETE_ROB	0.34 625	0.26 650	0.45 504	0.29 665	0.18 589	0.40 630	0.37 689	0.57 663	0.47 611	0.50 677	0.50 623	0.62 694	0.36 629	0.55 573	0.38 618	0.13 612	0.10 598	0.14 639	0.12 608	0.16 633	0.16 642

DStereoRT	0.35 630	0.13 403	0.51 558	0.25 576	0.16 542	0.42 641	0.19 413	0.48 547	0.39 514	0.30 465	0.39 519	0.24 394	0.39 649	0.64 629	0.30 577	0.08 341	0.07 432	1.54 786	0.41 749	0.08 317	0.11 550

GwcNet	0.35 630	0.23 630	0.88 689	0.25 576	0.24 681	0.48 673	0.27 615	0.55 637	0.57 675	0.38 597	0.52 637	0.51 654	0.32 607	0.60 605	0.41 642	0.13 612	0.11 624	0.12 590	0.11 569	0.13 592	0.14 618

RP	0.35 630	0.22 620	0.51 558	0.31 683	0.24 681	0.37 607	0.28 631	0.50 568	0.58 679	0.40 623	0.63 685	0.61 692	0.47 684	0.61 612	0.39 626	0.16 668	0.15 683	0.17 673	0.15 662	0.17 650	0.17 655

DANet	0.35 630	0.23 630	0.60 602	0.36 710	0.22 660	0.39 624	0.25 594	0.48 547	0.43 560	0.52 690	0.50 623	0.59 685	0.41 658	0.76 677	0.49 666	0.13 612	0.11 624	0.14 639	0.12 608	0.17 650	0.15 631
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 630	0.26 650	0.49 537	0.36 710	0.22 660	0.41 634	0.41 707	0.53 617	0.42 552	0.47 670	0.46 604	0.61 692	0.39 649	0.55 573	0.37 614	0.16 668	0.13 656	0.21 697	0.21 702	0.16 633	0.16 642

w-ln-seven-2	0.36 635	0.29 670	1.06 713	0.27 639	0.18 589	0.37 607	0.30 649	0.50 568	0.54 663	0.45 659	0.55 652	0.45 620	0.41 658	0.62 620	0.49 666	0.10 503	0.10 598	0.12 590	0.11 569	0.14 610	0.11 550

GASNet	0.36 635	0.46 726	0.88 689	0.34 699	0.23 673	0.35 593	0.22 527	0.60 687	0.53 658	0.40 623	0.37 490	0.45 620	0.30 582	0.79 687	0.35 607	0.15 652	0.10 598	0.14 639	0.14 652	0.22 692	0.12 574

Wz-Net-MNSev	0.36 635	0.26 650	0.79 664	0.26 611	0.21 643	0.59 702	0.38 695	0.55 637	0.56 672	0.48 674	0.54 647	0.53 665	0.36 629	0.60 605	0.44 652	0.11 551	0.09 563	0.11 551	0.11 569	0.15 625	0.13 594

APVNet	0.36 635	0.20 590	0.70 644	0.26 611	0.22 660	0.52 691	0.35 680	0.61 691	0.44 576	0.38 597	0.52 637	0.48 636	0.38 642	0.84 700	0.46 661	0.13 612	0.14 667	0.15 655	0.16 674	0.16 633	0.15 631

Syn2CoEx	0.36 635	0.31 685	0.78 657	0.34 699	0.21 643	0.41 634	0.28 631	0.61 691	0.49 632	0.42 642	0.56 659	0.45 620	0.44 672	0.69 647	0.38 618	0.17 680	0.14 667	0.15 655	0.12 608	0.13 592	0.12 574

FAT-Stereo	0.36 635	0.18 560	0.73 653	0.26 611	0.18 589	0.33 564	0.29 638	0.60 687	0.59 680	0.46 663	0.60 672	0.60 688	0.50 693	0.61 612	0.34 603	0.13 612	0.14 667	0.13 612	0.12 608	0.14 610	0.18 668

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 635	0.36 701	0.53 569	0.34 699	0.19 616	0.51 682	0.24 576	0.55 637	0.38 504	0.41 632	0.47 611	0.47 630	0.27 535	0.73 662	0.30 577	0.36 745	0.19 714	0.27 715	0.17 684	0.26 710	0.23 709

GANet	0.36 635	0.22 620	0.49 537	0.29 665	0.17 567	0.41 634	0.38 695	0.57 663	0.45 588	0.46 663	0.75 705	0.55 671	0.40 654	0.94 720	0.41 642	0.13 612	0.13 656	0.13 612	0.11 569	0.14 610	0.11 550

LALA_ROB	0.36 635	0.25 639	0.46 512	0.30 677	0.21 643	0.47 667	0.39 700	0.61 691	0.51 644	0.52 690	0.51 629	0.69 716	0.36 629	0.50 545	0.43 647	0.17 680	0.11 624	0.16 667	0.14 652	0.17 650	0.15 631

SGM-Forest	0.36 635	0.17 545	0.47 520	0.23 477	0.16 542	0.45 658	0.41 707	0.55 637	0.48 623	0.52 690	0.60 672	0.52 660	0.41 658	0.85 703	0.50 672	0.17 680	0.17 700	0.17 673	0.15 662	0.15 625	0.15 631
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 645	0.41 719	0.66 631	0.46 737	0.41 732	0.34 578	0.25 594	0.57 663	0.45 588	0.39 613	0.52 637	0.43 604	0.33 610	0.41 512	0.29 569	0.25 724	0.14 667	0.33 738	0.21 702	0.31 728	0.22 702

Anonymous_2	0.37 645	0.21 605	0.47 520	0.20 275	0.21 643	0.42 641	0.26 608	0.38 423	0.29 381	0.33 520	0.30 401	0.44 615	0.38 642	0.36 487	0.29 569	0.26 725	0.29 744	0.44 749	1.41 787	0.34 732	0.21 696

AF-Net	0.37 645	0.26 650	0.56 586	0.32 689	0.23 673	0.41 634	0.29 638	0.61 691	0.64 697	0.42 642	0.68 694	0.65 705	0.49 691	0.57 588	0.44 652	0.15 652	0.11 624	0.19 691	0.14 652	0.15 625	0.13 594

stereogan	0.37 645	0.17 545	0.65 626	0.27 639	0.22 660	0.62 708	0.26 608	0.59 678	0.63 696	0.43 648	0.60 672	0.67 710	0.42 667	0.68 645	0.35 607	0.13 612	0.14 667	0.14 639	0.12 608	0.19 673	0.17 655

Nwc_Net	0.37 645	0.25 639	0.68 637	0.31 683	0.24 681	0.44 652	0.30 649	0.65 708	0.50 640	0.37 582	0.69 698	0.58 683	0.45 675	0.60 605	0.40 633	0.15 652	0.12 644	0.19 691	0.21 702	0.14 610	0.13 594

RYNet	0.37 645	0.18 560	0.59 600	0.25 576	0.28 706	0.61 706	0.32 662	0.59 678	0.59 680	0.41 632	0.38 505	0.57 680	0.39 649	0.87 706	0.53 678	0.11 551	0.08 524	0.12 590	0.11 569	0.18 664	0.18 668

PA-Net	0.37 645	0.28 662	0.83 677	0.31 683	0.28 706	0.39 624	0.42 710	0.51 586	0.55 669	0.34 540	0.42 556	0.41 591	0.36 629	0.79 687	0.49 666	0.12 591	0.23 731	0.16 667	0.23 714	0.12 574	0.18 668
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 652	0.12 329	0.38 408	0.42 725	3.88 789	0.21 326	0.17 313	0.35 384	0.28 362	0.20 310	0.20 276	0.23 379	0.15 308	0.28 403	0.16 319	0.09 448	0.07 432	0.09 408	0.07 280	0.09 406	0.09 449

S-Stereo	0.38 652	0.20 590	1.05 712	0.27 639	0.22 660	0.38 615	0.32 662	0.55 637	0.66 700	0.39 613	0.59 667	0.49 642	0.41 658	0.75 671	0.40 633	0.12 591	0.15 683	0.13 612	0.13 637	0.16 633	0.21 696

ADCRef	0.38 652	0.24 634	0.88 689	0.26 611	0.21 643	0.49 678	0.27 615	0.52 605	0.48 623	0.50 677	0.58 664	0.35 536	0.47 684	0.48 536	1.29 758	0.09 448	0.08 524	0.12 590	0.12 608	0.11 533	0.11 550

PWC_ROB	0.38 652	0.29 670	0.69 638	0.25 576	0.20 635	0.38 615	0.19 413	0.58 672	0.67 703	0.57 703	0.85 717	0.51 654	0.40 654	0.71 654	0.52 675	0.13 612	0.09 563	0.14 639	0.10 528	0.17 650	0.14 618

PWCDC_ROB	0.38 652	0.30 677	0.60 602	0.33 695	0.20 635	0.42 641	0.19 413	0.58 672	0.89 734	0.42 642	1.26 745	0.36 541	0.34 619	0.50 545	0.38 618	0.18 691	0.11 624	0.11 551	0.09 480	0.19 673	0.13 594

Selective-IGEV-i16pb	0.39 657	0.12 329	2.18 762	0.21 340	0.15 509	0.68 715	0.32 662	0.56 653	0.57 675	0.25 368	0.44 581	0.33 512	0.21 433	0.80 691	0.25 531	0.14 637	0.10 598	0.09 408	0.10 528	0.12 574	0.13 594

aanetorigin	0.39 657	0.29 670	1.09 718	0.24 535	0.19 616	0.28 482	0.37 689	0.33 347	0.47 611	0.94 739	0.82 714	0.52 660	0.54 699	0.49 541	0.50 672	0.11 551	0.09 563	0.10 492	0.10 528	0.16 633	0.15 631

RGC	0.39 657	0.32 691	0.64 624	0.34 699	0.27 699	0.40 630	0.29 638	0.57 663	0.53 658	0.45 659	0.64 687	0.62 694	0.45 675	0.72 660	0.39 626	0.15 652	0.15 683	0.21 697	0.20 699	0.18 664	0.19 675

NCC-stereo	0.39 657	0.25 639	0.69 638	0.32 689	0.28 706	0.46 660	0.36 685	0.65 708	0.52 653	0.40 623	0.57 662	0.56 675	0.47 684	0.73 662	0.45 655	0.17 680	0.14 667	0.18 682	0.25 721	0.16 633	0.16 642

edge stereo	0.39 657	0.22 620	0.81 670	0.27 639	0.22 660	0.37 607	0.24 576	0.56 653	0.54 663	0.53 696	0.60 672	0.71 719	0.50 693	0.78 685	0.40 633	0.16 668	0.14 667	0.19 691	0.14 652	0.16 633	0.17 655

Abc-Net	0.39 657	0.25 639	0.69 638	0.32 689	0.28 706	0.46 660	0.36 685	0.65 708	0.52 653	0.40 623	0.57 662	0.56 675	0.47 684	0.73 662	0.45 655	0.17 680	0.14 667	0.18 682	0.25 721	0.16 633	0.16 642
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 657	0.28 662	0.78 657	0.27 639	0.18 589	0.49 678	0.22 527	0.59 678	0.84 732	0.55 700	0.53 644	0.49 642	0.36 629	0.67 644	0.82 716	0.13 612	0.10 598	0.11 551	0.12 608	0.17 650	0.17 655

SQANet	0.40 664	0.48 730	0.67 632	0.48 739	0.39 729	0.48 673	0.22 527	0.51 586	0.43 560	0.40 623	0.47 611	0.47 630	0.33 610	0.54 570	0.32 591	0.36 745	0.15 683	0.40 747	0.21 702	0.45 743	0.31 730

UDG	0.40 664	0.46 726	0.49 537	0.40 723	0.35 725	0.47 667	0.27 615	0.54 627	0.47 611	0.39 613	0.45 594	0.59 685	0.44 672	0.46 528	0.39 626	0.26 725	0.19 714	0.48 751	0.22 711	0.34 732	0.26 720

DDUNet	0.41 666	0.50 735	0.48 531	0.44 732	0.39 729	0.46 660	0.32 662	0.50 568	0.43 560	0.45 659	0.52 637	0.57 680	0.36 629	0.48 536	0.33 598	0.33 742	0.21 722	0.55 755	0.25 721	0.37 738	0.32 733

222	0.41 666	0.10 177	0.29 282	0.19 190	0.11 227	0.36 600	0.20 466	0.57 663	0.39 514	0.35 557	0.44 581	0.30 483	0.27 535	0.55 573	3.56 784	0.11 551	0.07 432	0.08 305	0.08 368	0.09 406	0.09 449

NaN_ROB	0.41 666	0.28 662	0.62 613	0.30 677	0.19 616	0.51 682	0.47 724	0.58 672	0.59 680	0.56 701	0.47 611	0.49 642	0.41 658	1.21 748	0.64 699	0.12 591	0.18 706	0.12 590	0.13 637	0.11 533	0.14 618

w-ln-seven	0.42 669	0.30 677	1.18 728	0.26 611	0.22 660	0.58 699	0.31 654	0.62 699	0.81 724	0.58 704	0.61 679	0.53 665	0.36 629	0.57 588	0.65 701	0.11 551	0.10 598	0.13 612	0.12 608	0.15 625	0.13 594

test_sample9	0.42 669	0.19 577	0.50 548	0.18 124	0.16 542	0.34 578	0.20 466	0.51 586	0.38 504	0.37 582	0.34 460	0.37 549	0.30 582	0.66 640	0.91 725	0.23 711	1.82 793	0.28 723	0.24 716	0.18 664	0.16 642

SDNR	0.42 669	0.21 605	0.82 674	0.21 340	0.18 589	1.27 759	0.17 313	0.50 568	0.49 632	0.42 642	0.81 712	0.38 557	0.27 535	1.19 745	0.38 618	0.23 711	0.24 733	0.17 673	0.13 637	0.17 650	0.20 687

ccnet	0.42 669	0.31 685	0.48 531	0.27 639	0.32 721	0.60 705	0.32 662	0.65 708	0.46 606	0.53 696	0.66 690	0.56 675	0.45 675	0.72 660	0.61 691	0.26 725	0.19 714	0.24 707	0.21 702	0.26 710	0.22 702

SHD	0.42 669	0.27 659	0.81 670	0.31 683	0.25 689	0.42 641	0.22 527	0.66 714	0.94 748	0.63 711	0.60 672	0.59 685	0.47 684	0.59 601	0.58 685	0.15 652	0.13 656	0.16 667	0.16 674	0.20 682	0.22 702

Wz-Net-SNSev	0.43 674	0.41 719	1.27 736	0.30 677	0.21 643	0.44 652	0.41 707	0.61 691	0.65 698	0.46 663	0.65 688	0.62 694	0.39 649	0.74 670	0.59 686	0.12 591	0.11 624	0.12 590	0.13 637	0.16 633	0.14 618

XQC	0.43 674	0.37 708	0.96 702	0.34 699	0.25 689	0.53 692	0.34 676	0.60 687	0.73 716	0.51 682	0.46 604	0.57 680	0.47 684	0.70 650	0.72 707	0.17 680	0.12 644	0.18 682	0.15 662	0.25 701	0.23 709

CC-Net-ROB	0.43 674	0.47 728	0.65 626	0.37 716	0.23 673	0.51 682	0.29 638	0.66 714	0.49 632	0.46 663	0.51 629	0.48 636	0.38 642	0.96 724	0.35 607	0.34 743	0.23 731	0.55 755	0.25 721	0.31 728	0.20 687

GANetREF_RVC	0.43 674	0.47 728	0.69 638	0.38 718	0.20 635	0.51 682	0.48 728	0.66 714	0.66 700	0.46 663	0.46 604	0.50 650	0.44 672	0.90 714	0.39 626	0.27 730	0.21 722	0.32 734	0.18 691	0.27 715	0.22 702
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	0.43 674	0.26 650	0.54 572	0.31 683	0.20 635	0.51 682	0.32 662	0.70 727	0.60 686	0.59 705	0.55 652	0.65 705	0.41 658	1.40 760	0.51 674	0.13 612	0.17 700	0.21 697	0.16 674	0.17 650	0.18 668

PDISCO_ROB	0.43 674	0.30 677	0.67 632	0.43 727	0.36 727	0.67 713	0.32 662	0.72 730	0.76 718	0.43 648	0.53 644	0.63 702	0.40 654	0.66 640	0.47 663	0.21 702	0.12 644	0.21 697	0.19 697	0.25 701	0.20 687

WQFJA1++	0.44 680	0.07 4	0.63 616	0.18 124	0.13 393	0.15 84	0.11 29	0.20 93	0.11 17	2.05 781	0.12 109	0.23 379	0.11 156	0.17 152	0.12 147	0.08 341	0.05 47	0.06 60	0.05 82	4.20 793	0.07 286

z-mn7	0.44 680	0.40 715	1.09 718	0.25 576	0.18 589	0.61 706	0.34 676	0.56 653	0.93 746	0.43 648	0.96 728	0.53 665	0.39 649	0.94 720	0.59 686	0.10 503	0.09 563	0.10 492	0.10 528	0.14 610	0.13 594

DeepPrunerF	0.44 680	0.29 670	1.29 738	0.33 695	0.30 717	0.35 593	0.36 685	0.62 699	1.15 761	0.40 623	0.44 581	0.39 569	0.41 658	0.80 691	0.52 675	0.18 691	0.14 667	0.23 705	0.21 702	0.17 650	0.17 655

ADCP+	0.45 683	0.24 634	1.15 727	0.25 576	0.22 660	0.56 695	0.39 700	0.54 627	0.51 644	0.44 655	0.51 629	0.46 628	0.52 698	0.56 584	1.89 773	0.10 503	0.08 524	0.11 551	0.10 528	0.14 610	0.13 594

PASM	0.45 683	0.35 698	0.90 692	0.35 708	0.33 722	0.39 624	0.38 695	0.50 568	0.61 690	0.52 690	0.51 629	0.62 694	0.45 675	0.93 718	0.48 664	0.26 725	0.29 744	0.29 727	0.33 738	0.29 721	0.26 720

DStereoO	0.46 685	0.32 691	0.51 558	0.36 710	0.29 716	0.38 615	0.45 716	0.55 637	0.60 686	0.47 670	0.49 619	0.48 636	0.73 731	0.59 601	0.69 705	0.81 771	0.18 706	0.38 744	0.19 697	0.46 744	0.20 687

zh-mn7	0.46 685	0.45 725	1.48 746	0.25 576	0.19 616	0.44 652	0.29 638	0.56 653	0.82 725	0.65 715	0.96 728	0.49 642	0.38 642	0.88 709	0.63 696	0.12 591	0.10 598	0.11 551	0.11 569	0.13 592	0.14 618

G-Net	0.46 685	0.25 639	0.86 686	0.34 699	0.28 706	0.90 740	0.35 680	0.47 534	0.45 588	0.68 718	1.22 743	0.64 704	0.60 712	0.61 612	0.57 680	0.16 668	0.14 667	0.17 673	0.13 637	0.22 692	0.19 675

GCST	0.47 688	0.60 746	0.57 589	1.04 773	0.48 742	0.38 615	0.11 29	0.40 449	0.32 424	0.41 632	0.34 460	0.29 466	0.17 365	0.46 528	0.19 415	0.69 763	0.42 758	0.79 768	0.62 769	0.62 752	0.46 747

ADCL	0.47 688	0.22 620	1.00 706	0.27 639	0.19 616	0.74 721	0.64 743	0.54 627	0.69 708	0.56 701	0.71 699	0.55 671	0.60 712	0.60 605	1.43 760	0.11 551	0.09 563	0.13 612	0.13 637	0.14 610	0.14 618

DPSNet	0.47 688	0.24 634	0.93 697	0.27 639	0.20 635	0.75 724	0.57 737	0.84 749	0.79 722	0.47 670	0.51 629	0.60 688	0.69 727	0.87 706	0.71 706	0.16 668	0.13 656	0.12 590	0.10 528	0.25 701	0.21 696

zh-sn7	0.48 691	0.51 737	1.43 744	0.29 665	0.20 635	0.47 667	0.39 700	0.57 663	0.62 692	0.52 690	0.81 712	0.52 660	0.56 703	1.05 733	0.87 722	0.12 591	0.13 656	0.13 612	0.13 637	0.17 650	0.16 642

ADCPNet	0.48 691	0.29 670	1.60 753	0.27 639	0.23 673	0.70 719	0.38 695	0.53 617	0.51 644	0.51 682	0.59 667	0.67 710	0.56 703	0.60 605	1.14 743	0.15 652	0.18 706	0.14 639	0.23 714	0.19 673	0.19 675

MDST_ROB	0.48 691	0.14 457	0.95 700	0.30 677	0.21 643	1.33 762	0.32 662	0.77 735	0.56 672	1.06 751	0.71 699	0.49 642	0.35 625	1.26 751	0.38 618	0.13 612	0.11 624	0.16 667	0.13 637	0.12 574	0.12 574

AANet	0.49 694	0.42 721	1.56 750	0.22 416	0.19 616	0.39 624	0.25 594	0.52 605	0.92 742	0.92 736	0.93 726	0.84 726	0.67 724	0.59 601	0.59 686	0.15 652	0.11 624	0.13 612	0.12 608	0.18 664	0.16 642

test_sample8	0.49 694	0.19 577	0.50 548	0.18 124	0.16 542	0.34 578	0.20 466	0.55 637	0.34 448	0.62 709	0.38 505	1.15 745	0.67 724	0.66 640	0.91 725	0.23 711	1.82 793	0.28 723	0.24 716	0.18 664	0.16 642

SuperB	0.49 694	0.28 662	2.23 763	0.23 477	0.15 509	0.41 634	0.32 662	0.47 534	0.82 725	0.43 648	0.50 623	0.33 512	0.45 675	0.68 645	1.08 737	0.10 503	0.07 432	0.09 408	0.08 368	0.98 773	0.14 618

ADCMid	0.49 694	0.34 696	1.13 725	0.26 611	0.21 643	0.51 682	0.37 689	0.57 663	0.54 663	0.75 726	0.66 690	0.62 694	0.64 723	0.64 629	1.68 765	0.13 612	0.12 644	0.17 673	0.17 684	0.20 682	0.17 655

psmorigin	0.50 698	0.25 639	3.03 774	0.24 535	0.19 616	0.38 615	0.22 527	0.50 568	0.44 576	0.64 713	0.68 694	0.71 719	0.51 696	0.85 703	0.45 655	0.14 637	0.17 700	0.13 612	0.14 652	0.16 633	0.21 696

CSAN	0.50 698	0.35 698	0.78 657	0.36 710	0.23 673	0.56 695	0.59 740	0.61 691	0.70 710	0.64 713	0.78 709	0.65 705	0.60 712	1.38 759	0.62 693	0.21 702	0.17 700	0.20 695	0.20 699	0.18 664	0.18 668

SGM_RVC	0.50 698	0.19 577	0.50 548	0.25 576	0.15 509	0.69 716	0.39 700	0.68 724	0.82 725	0.95 743	0.84 716	1.13 742	0.76 732	1.16 744	0.60 690	0.16 668	0.16 693	0.16 667	0.16 674	0.16 633	0.17 655
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 698	0.20 590	0.78 657	0.24 535	0.26 695	0.39 624	0.30 649	0.51 586	0.50 640	0.54 698	1.23 744	2.52 773	0.37 638	0.77 683	0.95 728	0.08 341	0.06 289	0.06 60	0.05 82	0.10 482	0.08 374

Wz-Net-TNSev	0.51 702	0.58 744	1.61 755	0.25 576	0.21 643	0.65 710	0.45 716	0.63 706	0.69 708	0.51 682	0.54 647	0.71 719	0.60 712	1.00 729	0.77 711	0.15 652	0.15 683	0.13 612	0.15 662	0.21 685	0.20 687

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 702	0.50 735	0.86 686	0.39 720	0.24 681	0.84 733	0.55 735	0.56 653	0.62 692	0.60 706	0.68 694	0.62 694	0.42 667	1.13 743	0.43 647	0.23 711	0.27 740	0.27 715	0.35 740	0.25 701	0.29 726

AnyNet_C32	0.51 702	0.40 715	1.10 722	0.29 665	0.28 706	0.59 702	0.58 738	0.54 627	0.60 686	0.62 709	0.66 690	0.54 669	0.54 699	0.78 685	1.74 770	0.15 652	0.14 667	0.15 655	0.17 684	0.20 682	0.20 687

WCMA_ROB	0.51 702	0.21 605	0.65 626	0.25 576	0.21 643	0.58 699	0.32 662	0.54 627	0.55 669	0.95 743	1.40 750	1.28 750	0.81 737	0.73 662	0.62 693	0.18 691	0.15 683	0.15 655	0.15 662	0.19 673	0.19 675

WZ-Net	0.52 706	0.38 713	1.90 759	0.30 677	0.24 681	0.57 698	0.48 728	0.62 699	0.78 721	0.50 677	0.71 699	0.68 714	0.54 699	0.98 728	0.84 717	0.13 612	0.10 598	0.11 551	0.12 608	0.19 673	0.20 687

SANet	0.53 707	0.28 662	0.96 702	0.26 611	0.15 509	0.69 716	0.44 715	0.67 721	1.34 767	0.67 717	0.98 731	0.94 731	0.71 729	0.89 711	0.76 708	0.14 637	0.12 644	0.12 590	0.11 569	0.17 650	0.16 642

Consistency-Raft	0.55 708	0.48 730	1.02 709	0.45 733	0.49 743	0.49 678	0.47 724	0.72 730	0.72 713	0.45 659	0.82 714	0.47 630	0.60 712	0.50 545	0.63 696	0.39 749	0.39 756	0.44 749	0.51 757	0.52 746	0.37 738

anonymity	0.56 709	0.54 742	0.70 644	0.47 738	0.61 754	0.56 695	0.43 712	0.69 725	0.49 632	0.63 711	0.55 652	0.54 669	0.60 712	0.61 612	0.57 680	0.55 756	0.53 772	0.50 752	0.54 761	0.51 745	0.56 752

MFN_U_SF_RVC	0.56 709	0.51 737	1.19 729	0.38 718	0.22 660	0.69 716	0.27 615	0.80 742	0.67 703	0.73 722	0.74 704	0.87 727	0.61 721	0.81 695	0.76 708	0.29 737	0.27 740	0.32 734	0.37 744	0.32 731	0.31 730

SAMSARA	0.56 709	0.39 714	0.80 667	0.60 753	0.46 740	1.00 744	1.23 778	0.67 721	0.68 706	0.71 721	0.54 647	0.89 730	0.57 706	0.81 695	0.62 693	0.19 697	0.22 726	0.18 682	0.18 691	0.27 715	0.25 718

TARStereo(FT)	0.57 712	0.36 701	1.06 713	0.45 733	0.25 689	0.89 738	1.27 779	0.66 714	0.59 680	0.51 682	0.91 724	1.08 738	0.57 706	0.84 700	0.84 717	0.21 702	0.15 683	0.25 712	0.18 691	0.25 701	0.15 631

2222	0.57 712	0.36 701	1.06 713	0.45 733	0.25 689	0.89 738	1.27 779	0.66 714	0.59 680	0.51 682	0.91 724	1.08 738	0.57 706	0.84 700	0.84 717	0.21 702	0.15 683	0.25 712	0.18 691	0.25 701	0.15 631

otaku	0.57 712	0.62 750	0.87 688	0.63 755	0.44 738	0.73 720	0.37 689	0.65 708	0.66 700	0.51 682	0.75 705	0.66 709	0.45 675	0.69 647	0.46 661	0.53 753	0.34 752	0.55 755	0.35 740	0.60 751	0.45 744

Ntro	0.58 715	0.64 751	0.92 695	0.66 756	0.50 744	0.77 725	0.36 685	0.66 714	0.70 710	0.50 677	0.59 667	0.65 705	0.51 696	0.75 671	0.45 655	0.56 757	0.32 750	0.56 758	0.34 739	0.63 753	0.46 747

PVD	0.58 715	0.34 696	0.84 682	0.39 720	0.31 720	0.59 702	0.47 724	0.80 742	1.25 764	0.92 736	1.09 734	0.79 723	0.82 738	0.85 703	0.76 708	0.21 702	0.18 706	0.22 703	0.18 691	0.27 715	0.35 737

ADCS	0.58 715	0.40 715	1.35 741	0.29 665	0.24 681	0.55 694	0.45 716	0.67 721	0.83 729	0.76 727	0.71 699	0.68 714	0.60 712	0.76 677	2.23 778	0.16 668	0.16 693	0.16 667	0.17 684	0.22 692	0.22 702

MeshStereo	0.58 715	0.27 659	0.67 632	0.22 416	0.17 567	0.66 712	0.37 689	0.78 738	0.61 690	1.47 772	1.30 746	1.65 759	0.79 734	1.12 741	0.59 686	0.17 680	0.17 700	0.17 673	0.14 652	0.17 650	0.14 618
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	0.60 719	0.33 693	0.61 605	0.30 677	0.25 689	0.86 735	0.35 680	0.55 637	0.67 703	1.10 753	1.49 755	1.76 762	0.97 750	0.88 709	0.49 666	0.23 711	0.21 722	0.27 715	0.27 730	0.25 701	0.24 716

DGSMNet	0.61 720	0.29 670	0.91 693	0.51 746	0.70 759	0.62 708	1.38 781	0.59 678	0.55 669	0.37 582	0.61 679	0.52 660	0.33 610	0.65 636	0.43 647	0.53 753	0.60 779	0.67 760	0.61 768	0.63 753	0.61 762

FCDSN-DC	0.63 721	0.31 685	0.61 605	0.36 710	0.30 717	0.65 710	0.37 689	0.66 714	0.68 706	1.14 755	1.54 759	1.71 761	1.26 761	0.92 716	0.64 699	0.24 721	0.22 726	0.27 715	0.26 726	0.27 715	0.27 725
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 721	0.37 708	2.40 767	0.26 611	0.25 689	0.38 615	0.49 730	0.41 464	1.06 754	1.38 761	0.87 721	0.62 694	0.95 747	0.65 636	1.65 764	0.11 551	0.09 563	0.10 492	0.11 569	0.19 673	0.17 655

AnyNet_C01	0.65 723	0.58 744	2.60 770	0.32 689	0.26 695	0.88 736	0.61 741	0.63 706	0.62 692	0.68 718	0.96 728	0.76 722	0.60 712	0.96 724	1.43 760	0.16 668	0.16 693	0.17 673	0.17 684	0.23 695	0.23 709

DispFullNet	0.66 724	0.89 765	1.59 752	0.77 761	1.21 778	0.51 682	0.23 554	0.59 678	0.72 713	0.69 720	0.61 679	0.69 716	0.91 746	0.79 687	0.48 664	0.27 730	0.12 644	0.73 763	0.30 736	0.65 756	0.40 741

NVStereoNet_ROB	0.67 725	0.49 734	0.83 677	0.48 739	0.40 731	0.51 682	0.46 719	0.70 727	0.77 720	0.84 731	1.72 764	1.02 736	0.83 741	1.23 749	0.79 714	0.32 741	0.38 755	0.40 747	0.46 751	0.36 736	0.41 742
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UHP(FT)	0.68 726	0.42 721	1.12 723	0.43 727	0.27 699	1.09 747	0.64 743	0.77 735	1.20 762	0.94 739	1.17 740	1.08 738	0.82 738	1.06 734	1.04 734	0.22 708	0.24 733	0.31 731	0.27 730	0.29 721	0.23 709

mmmmmm	0.68 726	0.42 721	1.12 723	0.43 727	0.27 699	1.09 747	0.64 743	0.77 735	1.20 762	0.94 739	1.17 740	1.08 738	0.82 738	1.06 734	1.04 734	0.22 708	0.24 733	0.31 731	0.27 730	0.29 721	0.23 709

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 726	0.64 751	1.06 713	0.45 733	0.27 699	1.40 766	0.58 738	0.78 738	0.92 742	0.84 731	0.86 718	0.88 729	0.68 726	1.33 756	0.68 704	0.37 747	0.29 744	0.34 739	0.36 743	0.43 741	0.37 738

SPS-STEREO	0.69 729	0.61 749	0.98 704	0.52 749	0.57 750	0.74 721	0.50 731	0.78 738	0.62 692	0.95 743	0.86 718	0.94 731	0.70 728	1.01 730	0.87 722	0.58 759	0.51 769	0.50 752	0.50 756	0.55 748	0.58 755
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 730	0.30 677	0.69 638	0.32 689	0.27 699	0.81 732	0.39 700	0.79 741	0.82 725	1.41 764	1.58 761	1.98 764	1.26 761	1.02 731	0.77 711	0.24 721	0.22 726	0.27 715	0.26 726	0.26 710	0.26 720

FC-DCNN v2	0.71 731	0.30 677	0.67 632	0.32 689	0.27 699	0.84 733	0.39 700	0.84 749	0.85 733	1.44 768	1.64 762	2.09 766	1.28 763	1.06 734	0.80 715	0.24 721	0.22 726	0.27 715	0.26 726	0.26 710	0.25 718

RainbowNet	0.72 732	0.89 765	1.02 709	0.82 763	0.63 756	0.78 728	0.52 732	0.81 744	0.93 746	0.60 706	0.79 710	0.80 724	0.60 712	0.80 691	0.57 680	0.78 769	0.55 775	0.78 766	0.49 754	0.76 763	0.58 755

ACVNet_1	0.72 732	0.81 760	1.37 743	0.72 759	0.53 748	0.77 725	0.42 710	0.85 752	0.90 736	0.74 725	0.75 705	1.32 752	0.72 730	1.02 731	0.55 679	0.54 755	0.31 747	0.71 762	0.35 740	0.64 755	0.45 744

ACVNet-4b	0.72 732	0.81 760	1.33 740	0.72 759	0.50 744	0.80 731	0.31 654	0.71 729	0.80 723	0.50 677	0.72 703	0.95 733	0.43 671	0.96 724	1.20 751	1.13 783	0.21 722	0.76 765	0.45 750	0.65 756	0.46 747

MFMNet_re	0.72 732	0.76 758	0.99 705	0.62 754	0.70 759	0.77 725	0.67 746	0.75 733	0.83 729	0.78 729	0.86 718	0.69 716	0.78 733	0.71 654	0.61 691	0.66 762	0.59 778	0.61 759	0.58 767	0.68 759	0.71 766

nnnnnnn	0.74 736	0.33 693	1.35 741	0.42 725	0.35 725	0.79 730	0.46 719	0.82 746	1.08 756	1.05 750	1.50 756	1.57 757	0.98 751	1.12 741	1.09 742	0.27 730	0.25 737	0.32 734	0.31 737	0.34 732	0.32 733

ELAS_RVC	0.74 736	0.36 701	1.00 706	0.37 716	0.33 722	0.88 736	0.93 765	0.83 747	1.08 756	1.35 760	1.33 749	1.24 748	1.33 765	1.06 734	0.95 728	0.27 730	0.25 737	0.29 727	0.27 730	0.30 727	0.30 727
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 736	0.36 701	0.85 685	0.36 710	0.33 722	1.36 763	0.77 756	0.93 753	0.92 742	1.41 764	1.53 758	1.16 746	1.17 756	0.95 723	1.03 732	0.26 725	0.25 737	0.28 723	0.28 735	0.31 728	0.30 727
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 739	0.44 724	1.98 760	0.49 744	0.16 542	0.58 699	0.31 654	0.81 744	0.83 729	0.41 632	0.52 637	0.98 735	0.58 709	4.97 795	1.03 732	0.11 551	0.07 432	0.10 492	0.24 716	0.27 715	0.26 720

RTS	0.78 740	0.48 730	4.68 781	0.34 699	0.28 706	1.12 750	0.46 719	0.62 699	1.03 751	0.73 722	0.89 722	0.60 688	0.59 710	1.61 763	1.16 747	0.14 637	0.11 624	0.15 655	0.15 662	0.21 685	0.19 675

RTSA	0.78 740	0.48 730	4.68 781	0.34 699	0.28 706	1.12 750	0.46 719	0.62 699	1.03 751	0.73 722	0.89 722	0.60 688	0.59 710	1.61 763	1.16 747	0.14 637	0.11 624	0.15 655	0.15 662	0.21 685	0.19 675

1111	0.79 742	0.31 685	1.57 751	0.39 720	0.28 706	1.14 752	0.99 768	0.83 747	0.96 749	0.97 746	1.11 736	1.23 747	1.18 757	1.73 768	1.70 768	0.21 702	0.18 706	0.22 703	0.21 702	0.29 721	0.26 720

DStereoSA	0.81 743	0.37 708	1.08 717	0.51 746	0.65 757	0.67 713	1.44 782	0.74 732	1.06 754	0.54 698	1.67 763	0.49 642	1.78 771	0.96 724	1.69 767	0.28 734	0.43 759	0.27 715	0.51 757	0.40 740	0.58 755

DStereoFS	0.84 744	0.66 753	0.80 667	0.53 750	0.50 744	1.23 757	0.55 735	0.94 754	1.32 766	0.89 733	1.32 747	1.04 737	2.32 779	1.29 754	1.14 743	0.31 740	0.35 753	0.30 729	0.39 747	0.34 732	0.60 758

SGM+DAISY	0.87 745	0.66 753	1.30 739	0.51 746	0.60 753	1.03 745	0.84 762	0.76 734	0.73 716	1.39 762	1.51 757	1.31 751	1.22 759	1.11 739	1.08 737	0.57 758	0.53 772	0.51 754	0.51 757	0.54 747	0.61 762

ACVNet_2	0.89 746	0.87 764	1.25 734	0.82 763	0.62 755	0.97 743	0.62 742	1.14 759	1.42 769	1.00 747	1.40 750	1.47 755	0.84 742	1.11 739	0.66 702	0.61 760	0.43 759	0.78 766	0.49 754	0.75 762	0.52 750

IMH-64-1	0.91 747	0.86 762	0.84 682	0.97 768	0.75 763	0.92 741	0.71 748	1.27 760	1.10 758	0.89 733	1.45 752	1.14 743	0.96 748	1.19 745	0.84 717	0.74 766	0.51 769	0.97 771	0.55 762	0.84 765	0.60 758

IMH-64	0.91 747	0.86 762	0.84 682	0.97 768	0.75 763	0.92 741	0.71 748	1.27 760	1.10 758	0.89 733	1.45 752	1.14 743	0.96 748	1.19 745	0.84 717	0.74 766	0.51 769	0.97 771	0.55 762	0.84 765	0.60 758

MonStereo1	0.93 749	0.56 743	0.82 674	0.69 757	0.58 751	1.37 764	0.35 680	0.94 754	1.25 764	0.93 738	1.90 767	1.52 756	2.10 776	1.27 752	0.77 711	0.69 763	0.33 751	0.75 764	0.47 753	0.70 760	0.57 754

U	1.00 750	0.09 107	0.21 169	0.21 340	3.68 787	6.12 793	0.14 144	0.21 113	0.21 240	0.11 97	0.11 84	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 67	0.07 159	0.05 47	5.42 802	2.90 800	0.07 224	0.06 178

PWCK	1.00 750	1.17 777	1.70 757	0.91 766	0.41 732	1.19 755	0.92 764	1.10 757	1.14 760	1.16 756	1.14 738	1.25 749	0.88 745	1.75 770	1.04 734	0.87 774	0.50 767	0.87 769	0.53 760	0.96 772	0.52 750

WAO-7	1.01 752	0.89 765	0.93 697	0.83 765	0.66 758	1.18 753	0.81 760	1.40 765	1.57 773	1.11 754	1.76 766	1.45 754	1.19 758	1.50 762	1.14 743	0.61 760	0.62 782	0.70 761	0.68 771	0.66 758	0.60 758

MADNet+	1.01 752	1.16 776	4.72 783	0.70 758	0.47 741	1.24 758	0.96 766	0.97 756	0.89 734	0.65 715	0.77 708	0.87 727	0.85 744	2.09 774	1.68 765	0.38 748	0.39 756	0.31 731	0.27 730	0.43 741	0.39 740

MultiAttention	1.02 754	0.13 403	0.43 481	0.35 708	0.43 735	5.36 784	1.71 783	0.69 725	0.53 658	0.36 574	0.63 685	0.55 671	0.22 451	7.60 799	0.43 647	0.09 448	0.06 289	0.14 639	0.24 716	0.26 710	0.30 727

IMH	1.05 755	0.95 769	1.00 706	1.01 770	0.78 766	1.11 749	0.68 747	1.38 764	1.43 770	1.00 747	1.72 764	1.43 753	1.14 753	1.73 768	0.89 724	1.09 780	0.55 775	0.99 773	0.57 766	0.87 767	0.62 764

WAO-6	1.07 756	0.93 768	0.92 695	0.96 767	0.78 766	1.28 760	0.75 753	1.34 763	2.00 777	1.02 749	1.54 759	1.59 758	1.22 759	1.31 755	1.14 743	0.78 769	0.55 775	1.02 775	0.75 776	0.83 764	0.69 765

LVE	1.13 757	1.02 770	1.28 737	1.01 770	0.80 769	1.29 761	0.81 760	1.47 768	1.96 775	1.07 752	1.90 767	1.90 763	1.01 752	1.48 761	0.91 725	0.93 777	0.61 781	0.94 770	0.69 772	0.87 767	0.75 770

JetBlue	1.14 758	0.76 758	2.36 765	0.59 752	0.75 763	3.04 778	1.78 784	1.11 758	0.90 736	0.94 739	1.10 735	1.66 760	1.28 763	2.09 774	1.72 769	0.43 752	0.36 754	0.38 744	0.38 746	0.58 750	0.56 752

Dean	1.17 759	1.04 772	1.49 748	1.03 772	0.78 766	1.20 756	0.77 756	1.48 769	1.96 775	1.28 758	1.99 770	2.15 767	1.14 753	1.25 750	1.00 731	0.81 771	0.60 779	1.01 774	0.69 772	0.92 771	0.74 769

fsdfsdds	1.26 760	0.33 693	1.44 745	0.43 727	0.59 752	2.19 774	1.14 776	1.28 762	2.36 779	2.10 782	4.10 787	3.15 778	1.94 773	1.09 738	1.28 756	0.22 708	0.19 714	0.34 739	0.25 721	0.36 736	0.34 735

SGM-ForestM	1.36 761	0.28 662	0.79 664	0.26 611	0.16 542	2.26 775	1.00 769	1.42 766	1.46 772	2.38 784	2.05 771	5.95 789	2.66 781	2.95 779	2.46 780	0.17 680	0.18 706	0.18 682	0.18 691	0.15 625	0.18 668

xyz-stereo	1.40 762	0.10 177	17.09 808	0.18 124	0.07 7	4.78 783	0.18 364	0.29 286	0.34 448	0.36 574	2.81 783	0.40 584	0.29 567	0.56 584	0.24 521	0.07 159	0.05 47	0.09 408	0.06 183	0.06 130	0.05 46

MANE	1.41 763	0.36 701	0.74 654	0.43 727	0.41 732	2.16 773	0.80 758	2.39 784	3.38 783	2.22 783	3.06 784	3.54 780	2.73 782	2.15 776	1.94 775	0.28 734	0.27 740	0.30 729	0.46 751	0.28 720	0.34 735

TorneroNet-64	1.43 764	1.03 771	1.20 730	1.10 774	0.86 772	2.26 775	0.73 751	1.84 774	3.84 788	1.25 757	2.25 775	2.69 775	1.42 766	1.76 771	1.43 760	0.76 768	0.50 767	1.09 776	0.66 770	1.23 781	0.76 771

notaker	1.45 765	1.34 780	1.48 746	1.40 781	1.07 776	1.18 753	0.85 763	1.48 769	1.40 768	1.51 773	3.46 785	2.40 772	1.81 772	1.76 771	1.45 763	1.11 781	0.69 787	1.38 783	0.87 781	1.31 783	0.97 777

WAO-8	1.46 766	1.10 774	1.09 718	1.10 774	0.84 770	2.06 770	0.75 753	1.84 774	3.83 786	1.44 768	2.21 773	2.15 767	1.43 767	3.17 780	1.19 749	0.91 775	0.65 784	1.09 776	0.79 777	0.90 769	0.71 766

Venus	1.46 766	1.10 774	1.09 718	1.10 774	0.84 770	2.06 770	0.75 753	1.84 774	3.83 786	1.44 768	2.21 773	2.15 767	1.43 767	3.17 780	1.19 749	0.91 775	0.65 784	1.09 776	0.79 777	0.90 769	0.71 766

UNDER WATER-64	1.55 768	1.19 778	2.52 768	1.31 779	0.95 774	2.12 772	1.21 777	1.45 767	3.19 782	1.43 767	1.32 747	2.64 774	2.04 775	1.63 765	1.83 771	1.11 781	0.67 786	1.28 781	0.92 782	1.19 778	1.02 778

UNDER WATER	1.59 769	1.22 779	2.36 765	1.38 780	1.03 775	1.67 769	1.10 773	1.54 772	3.63 784	1.44 768	1.47 754	2.85 776	2.25 778	1.67 766	1.94 775	1.06 779	0.62 782	1.31 782	0.93 783	1.21 780	1.02 778

LSM	1.64 770	0.40 715	2.56 769	2.02 785	17.61 807	0.51 682	0.52 732	0.61 691	0.76 718	0.82 730	1.11 736	0.63 702	0.54 699	0.75 671	0.49 666	0.16 668	0.24 733	0.18 682	0.21 702	0.25 701	2.42 789

LE_ROB	1.76 771	0.20 590	2.68 771	0.48 739	0.52 747	0.78 728	0.96 766	0.84 749	6.61 795	7.40 798	2.08 772	2.08 765	4.83 791	1.27 752	3.79 785	0.10 503	0.08 524	0.12 590	0.11 569	0.11 533	0.10 509

ktn	1.77 772	1.36 781	1.22 731	1.43 782	1.14 777	1.52 767	1.08 772	1.51 771	3.96 789	2.77 787	4.69 788	3.35 779	1.46 769	1.69 767	1.25 755	1.43 785	0.77 789	1.45 784	0.99 784	1.32 784	0.96 775

KSHMR	1.89 773	1.36 781	1.60 753	1.47 783	1.22 779	1.38 765	1.06 771	1.79 773	5.97 794	1.42 766	5.65 791	2.98 777	1.14 753	2.23 777	1.20 751	1.27 784	1.12 791	1.46 785	1.10 786	1.32 784	1.15 780

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 774	0.26 650	2.90 772	0.33 695	1.30 780	3.07 779	2.37 786	2.20 781	4.84 790	3.25 788	6.38 793	4.33 782	3.05 783	1.33 756	1.21 753	0.23 711	0.18 706	0.24 707	0.81 779	0.29 721	1.26 781

TestStereooo	1.99 774	0.26 650	2.90 772	0.33 695	1.30 780	3.07 779	2.37 786	2.20 781	4.84 790	3.25 788	6.38 793	4.33 782	3.05 783	1.33 756	1.21 753	0.23 711	0.18 706	0.24 707	0.81 779	0.29 721	1.26 781

TorneroNet	2.22 776	1.08 773	1.24 733	1.14 778	0.90 773	5.58 785	0.80 758	2.12 779	8.69 797	2.58 785	5.42 790	3.88 781	1.97 774	1.78 773	1.87 772	0.86 773	0.54 774	1.15 780	0.74 775	1.23 781	0.85 774

MADNet++	2.26 777	1.80 784	2.06 761	2.13 787	1.97 785	2.61 777	1.79 785	2.38 783	2.16 778	2.75 786	2.65 782	2.38 771	2.43 780	3.17 780	3.21 782	2.17 793	1.95 795	1.94 789	1.63 788	2.06 787	2.01 788

JetRed	2.30 778	2.64 786	6.12 789	1.12 777	1.38 783	5.85 792	3.29 790	1.99 777	1.67 774	1.98 780	1.95 769	2.16 770	1.60 770	2.48 778	4.10 788	1.05 778	1.60 792	1.09 776	1.01 785	1.67 786	1.28 783

light-stereo	2.37 779	0.69 755	3.61 775	3.84 789	3.41 786	4.04 781	0.31 654	2.13 780	1.45 771	3.61 790	6.33 792	6.90 797	0.63 722	4.83 794	1.28 756	0.71 765	0.74 788	0.32 734	0.39 747	1.20 779	0.96 775

HanzoNet	2.97 780	1.69 783	2.29 764	1.74 784	1.33 782	1.53 768	1.03 770	1.99 777	2.64 781	5.51 794	5.16 789	5.90 788	6.82 796	4.32 793	3.29 783	3.16 796	2.02 797	1.92 787	2.87 799	2.24 788	1.89 787

coex-ft	3.44 781	0.73 757	48.55 826	0.24 535	0.19 616	0.50 681	0.43 712	0.47 534	2.40 780	7.03 797	1.20 742	0.97 734	2.23 777	0.73 662	1.92 774	0.12 591	0.15 683	0.14 639	0.12 608	0.21 685	0.43 743

noway2	4.26 782	5.26 791	4.63 779	11.29 800	10.43 796	5.62 786	4.46 793	4.09 788	0.90 736	1.87 776	2.47 778	6.20 795	3.67 790	3.62 785	4.54 791	1.97 787	0.46 761	2.02 791	1.74 791	5.72 797	4.32 796

noway3	4.27 783	5.33 792	4.61 778	11.26 799	10.44 797	5.62 786	4.46 793	4.12 789	0.92 742	1.86 775	2.49 781	6.19 794	3.66 789	3.74 789	4.54 791	1.97 787	0.46 761	2.03 794	1.74 791	5.69 795	4.21 794

TCMNet-wrong-test	4.29 784	5.57 793	4.65 780	11.33 801	10.39 795	5.73 791	4.48 797	4.13 790	1.02 750	1.91 779	2.39 776	6.16 792	3.62 787	3.84 790	4.50 790	1.99 789	0.47 763	1.97 790	1.69 789	5.69 795	4.31 795

zzzz4	4.31 785	5.77 794	4.85 787	11.37 802	10.45 798	5.64 788	4.46 793	4.20 792	0.91 741	1.87 776	2.47 778	6.11 790	3.60 785	3.65 786	4.59 793	1.99 789	0.47 763	2.02 791	1.74 791	5.77 798	4.37 797

noway1	4.31 785	5.77 794	4.81 786	11.37 802	10.45 798	5.64 788	4.46 793	4.20 792	0.90 736	1.87 776	2.48 780	6.11 790	3.60 785	3.65 786	4.59 793	1.99 789	0.47 763	2.02 791	1.74 791	5.77 798	4.37 797

noway4	4.32 787	5.81 796	4.75 784	11.39 804	10.47 800	5.70 790	4.50 798	4.14 791	0.90 736	1.83 774	2.44 777	6.16 792	3.63 788	3.66 788	4.60 795	2.00 792	0.47 763	2.03 794	1.73 790	5.80 800	4.40 799

DPSimNet_ROB	4.34 788	4.23 787	6.89 791	3.67 788	3.68 787	4.75 782	5.21 799	2.67 785	3.68 785	5.82 795	3.95 786	5.57 785	6.72 795	3.46 784	4.48 789	4.05 800	2.88 798	4.68 801	3.12 801	3.69 790	3.62 793

UHP(ZeroShot)	4.71 789	0.60 746	7.05 792	0.48 739	0.70 759	9.17 796	2.53 788	5.32 796	14.17 809	8.26 799	14.83 808	9.91 800	8.72 799	4.02 791	3.96 786	0.41 750	0.31 747	0.37 742	0.56 764	1.09 775	1.78 785

UHP	4.71 789	0.60 746	7.05 792	0.48 739	0.70 759	9.17 796	2.53 788	5.32 796	14.17 809	8.26 799	14.83 808	9.91 800	8.72 799	4.02 791	3.96 786	0.41 750	0.31 747	0.37 742	0.56 764	1.09 775	1.78 785

tt	4.71 789	0.10 177	3.94 776	2.06 786	1.53 784	10.14 800	16.88 803	9.27 803	4.98 792	1.39 762	1.02 732	4.68 784	4.90 792	3.35 783	5.86 798	5.76 801	9.15 809	2.24 797	2.53 797	3.10 789	1.32 784

BEATNet-Init1	4.73 792	2.61 785	13.29 807	0.58 751	0.53 748	10.12 799	3.33 791	4.83 794	5.01 793	8.75 801	8.51 796	14.08 810	7.60 798	7.70 800	5.34 796	0.28 734	0.28 743	0.34 739	0.37 744	0.57 749	0.45 744

Selective-IGEV-i1pa	5.57 793	7.99 798	4.76 785	0.80 762	0.45 739	12.99 801	3.60 792	9.25 802	7.43 796	6.97 796	9.87 800	8.94 798	7.26 797	14.66 811	5.65 797	3.55 797	1.08 790	1.93 788	0.72 774	0.73 761	2.79 791

USTest	6.88 794	5.23 790	5.63 788	7.22 793	7.29 790	14.34 803	22.76 804	8.48 800	9.32 798	5.42 793	6.39 795	6.29 796	6.64 794	6.92 798	8.62 801	1.94 786	3.29 799	2.16 796	2.55 798	3.85 791	3.29 792

EDNetEfficientorigin	7.51 795	0.52 741	140.47 828	0.25 576	0.17 567	0.42 641	0.29 638	0.47 534	1.03 751	1.28 758	1.02 732	0.83 725	0.84 742	0.75 671	0.99 730	0.10 503	0.09 563	0.12 590	0.10 528	0.21 685	0.22 702

DGTPSM_ROB	8.34 796	5.10 788	10.37 805	5.31 791	10.18 793	8.33 794	23.60 808	6.06 798	13.41 806	4.90 791	10.87 804	5.65 786	10.44 801	6.17 796	12.59 802	3.74 798	7.55 802	3.69 798	7.26 806	4.14 792	7.46 802

DPSMNet_ROB	8.40 797	5.11 789	10.49 806	5.58 792	10.25 794	8.34 795	23.62 809	6.07 799	13.45 807	4.93 792	10.88 805	5.66 787	10.44 801	6.24 797	12.64 803	3.98 799	7.61 803	3.76 799	7.30 807	4.20 793	7.51 803

DLNR_Zeroshot_test	10.44 798	12.10 807	19.93 810	106.08 827	23.66 819	0.14 60	0.13 101	3.22 786	0.17 142	0.16 254	0.23 316	0.16 270	0.10 102	0.31 446	0.15 292	2.36 794	0.06 289	0.07 190	0.07 280	39.70 827	0.06 178

DLNR-FE	10.45 799	12.13 808	19.94 811	106.10 828	23.12 818	0.14 60	0.13 101	3.28 787	0.17 142	0.16 254	0.23 316	0.16 270	0.10 102	0.31 446	0.15 292	2.41 795	0.06 289	0.07 190	0.07 280	40.22 828	0.06 178

iinet-test	10.78 800	9.29 799	9.70 795	10.48 794	10.68 801	17.98 808	25.98 810	12.57 807	13.39 804	9.64 805	10.10 801	10.06 802	10.61 804	11.22 807	12.70 804	6.40 803	7.74 804	5.68 803	6.69 802	7.47 801	7.30 800

IINet	10.78 800	9.29 799	9.70 795	10.48 794	10.68 801	17.98 808	25.98 810	12.57 807	13.39 804	9.64 805	10.10 801	10.06 802	10.61 804	11.22 807	12.70 804	6.40 803	7.74 804	5.68 803	6.69 802	7.47 801	7.30 800

LRCNet_RVC	10.90 802	14.34 810	9.35 794	15.35 805	8.04 792	1.08 746	0.34 676	8.78 801	0.70 710	12.63 810	16.05 810	9.85 799	6.54 793	8.57 801	6.34 799	20.27 822	5.40 801	23.70 822	21.88 823	14.87 809	13.83 810

DPSM_ROB	11.49 803	9.87 805	10.35 803	11.13 797	11.31 803	19.11 811	27.51 813	13.37 810	14.21 811	10.31 807	11.06 806	10.96 808	11.27 809	11.96 809	13.59 807	6.78 805	8.19 807	6.03 805	7.09 804	7.93 803	7.73 805

DPSM	11.49 803	9.87 805	10.35 803	11.13 797	11.31 803	19.11 811	27.51 813	13.37 810	14.21 811	10.31 807	11.06 806	10.96 808	11.27 809	11.96 809	13.59 807	6.78 805	8.19 807	6.03 805	7.09 804	7.93 803	7.73 805

xxxxx1	15.27 805	9.54 802	10.31 800	20.13 808	18.88 808	17.08 804	23.03 805	10.36 804	10.99 800	9.21 802	9.62 797	10.74 805	10.61 804	10.72 803	13.89 809	7.97 807	9.20 810	31.85 825	44.72 827	12.84 806	13.69 807

tt_ll	15.27 805	9.54 802	10.31 800	20.13 808	18.88 808	17.08 804	23.03 805	10.36 804	10.99 800	9.21 802	9.62 797	10.74 805	10.61 804	10.72 803	13.89 809	7.97 807	9.20 810	31.85 825	44.72 827	12.84 806	13.69 807

ff	15.27 805	9.54 802	10.31 800	20.13 808	18.88 808	17.08 804	23.03 805	10.36 804	10.99 800	9.21 802	9.62 797	10.74 805	10.61 804	10.72 803	13.89 809	7.97 807	9.20 810	31.85 825	44.72 827	12.84 806	13.69 807

PML	16.10 808	12.82 809	6.78 790	5.23 790	7.76 791	33.92 815	66.56 825	5.30 795	10.28 799	26.12 824	68.59 829	20.51 812	13.49 811	10.06 802	6.78 800	5.96 802	2.00 796	6.04 807	2.18 796	8.96 805	2.60 790

Anonymous_1	16.62 809	9.35 801	9.84 797	10.66 796	14.64 805	18.66 810	27.12 812	12.64 809	13.51 808	10.76 809	10.30 803	10.13 804	10.60 803	11.06 806	12.74 806	15.87 818	7.74 804	16.92 816	43.48 826	58.66 829	7.68 804

HaxPig	17.72 810	20.22 820	19.73 809	16.53 806	16.51 806	9.27 798	9.33 800	14.34 812	13.27 803	18.65 812	18.70 811	17.35 811	16.77 812	17.04 812	16.45 812	22.05 825	20.89 821	22.27 821	21.53 818	21.29 820	22.13 824

MEDIAN_ROB	21.21 811	24.62 824	23.47 820	19.58 807	19.65 811	13.22 802	10.96 801	17.88 813	17.00 813	22.14 823	22.02 814	20.86 813	20.36 813	21.06 813	19.71 813	25.63 826	24.13 822	26.21 823	25.20 824	25.17 823	25.38 827

RAFT-FEzeroshot	23.10 812	19.88 815	20.56 812	22.49 812	22.75 814	38.38 816	55.50 821	26.84 817	28.66 818	20.60 818	22.10 815	22.05 816	22.74 816	24.00 816	27.37 820	13.59 810	16.48 815	12.14 808	14.28 810	15.96 812	15.54 814

RAFT-FE	23.10 812	19.88 815	20.56 812	22.49 812	22.75 814	38.38 816	55.50 821	26.84 817	28.66 818	20.60 818	22.10 815	22.05 816	22.74 816	24.00 816	27.37 820	13.59 810	16.48 815	12.14 808	14.28 810	15.96 812	15.54 814

CasAABBNet	23.10 812	19.86 813	20.64 814	22.47 811	22.73 812	38.41 819	55.50 821	26.89 820	28.70 820	20.61 820	22.15 817	22.08 819	22.75 818	23.99 814	27.36 818	13.59 810	16.48 815	12.14 808	14.27 809	15.95 810	15.53 813

FlowAnything	23.14 815	19.87 814	20.79 815	22.50 815	22.74 813	38.39 818	55.46 818	26.89 820	28.72 821	20.77 822	22.29 820	22.07 818	22.72 815	23.99 814	27.41 822	13.60 813	16.55 820	12.15 812	14.36 814	15.97 814	15.52 812

Hybrid-DGEV	23.16 816	19.94 818	20.96 817	22.49 812	22.75 814	38.51 821	55.52 824	27.09 824	28.90 824	20.58 817	22.25 818	22.00 815	22.80 820	24.11 819	27.33 817	13.60 813	16.47 814	12.14 808	14.30 813	15.95 810	15.54 814

Selective-RAFT-Error	23.16 816	19.93 817	20.87 816	22.54 816	22.81 817	38.52 822	55.47 819	27.01 823	28.83 822	20.66 821	22.25 818	22.09 820	22.80 820	24.09 818	27.36 818	13.61 815	16.48 815	12.15 812	14.28 810	15.99 815	15.57 817

fast-reg	23.64 818	20.51 821	23.42 819	23.22 817	24.75 821	38.73 823	55.47 819	26.85 819	28.86 823	20.12 815	21.73 812	21.64 814	22.22 814	24.30 821	27.54 823	13.91 817	16.52 819	14.85 815	15.62 815	16.91 817	15.71 818

LSM0	24.24 819	19.98 819	22.32 818	24.22 818	40.14 826	38.48 820	55.20 817	26.95 822	28.57 817	20.49 816	21.83 813	22.26 821	22.75 818	24.22 820	27.30 816	13.66 816	16.32 813	12.19 814	14.15 808	16.10 816	17.66 819

AVERAGE_ROB	25.43 820	29.06 825	27.24 821	24.63 819	24.20 820	17.73 807	12.61 802	22.29 816	21.39 816	26.79 825	26.16 823	25.20 822	24.64 824	25.07 822	23.53 814	29.96 827	28.40 827	30.60 824	29.58 825	29.72 824	29.84 828

RSGM-EC	29.65 821	17.75 811	10.04 798	35.31 822	33.15 822	26.42 813	46.65 815	19.89 814	17.74 814	18.92 813	23.36 821	30.14 823	23.59 822	41.87 827	45.99 828	59.56 828	34.38 828	33.25 828	20.37 816	34.97 825	19.60 822

acva	29.65 821	17.75 811	10.04 798	35.31 822	33.15 822	26.42 813	46.65 815	19.89 814	17.74 814	18.92 813	23.36 821	30.14 823	23.59 822	41.87 827	45.99 828	59.56 828	34.38 828	33.25 828	20.37 816	34.97 825	19.60 822

Selective-IGEV-i16pa	30.47 823	41.93 828	4.02 777	0.49 744	0.37 728	96.94 829	0.74 752	60.26 830	58.76 829	17.24 811	64.39 828	38.26 829	49.53 829	106.11 830	26.15 815	19.96 821	3.42 800	4.39 800	1.81 795	0.39 739	14.22 811

zzzzzz3	33.80 824	21.93 822	29.35 822	40.69 824	40.71 827	54.58 825	75.81 827	38.06 826	43.73 827	30.21 826	32.81 824	33.59 827	36.40 827	35.16 823	41.64 826	19.24 819	24.62 823	18.35 817	21.58 819	19.15 818	18.48 820

zzz1	33.83 825	21.95 823	29.58 823	40.69 824	40.71 827	54.57 824	75.77 826	38.08 827	43.79 828	30.23 827	32.84 825	33.61 828	36.40 827	35.19 824	41.64 826	19.25 820	24.62 823	18.36 818	21.58 819	19.16 819	18.49 821

zzzz2	34.86 826	30.12 826	31.42 824	34.23 820	34.22 824	58.04 826	83.74 828	40.88 828	43.54 825	31.10 828	33.46 826	32.70 825	33.88 825	35.86 825	41.00 824	20.48 823	24.86 825	18.45 819	21.67 821	24.07 821	23.42 825

noway5	34.86 826	30.12 826	31.42 824	34.23 820	34.22 824	58.04 826	83.74 828	40.88 828	43.54 825	31.10 828	33.46 826	32.70 825	33.88 825	35.86 825	41.00 824	20.48 823	24.86 825	18.45 819	21.67 821	24.07 821	23.42 825

test_example2	101.33 828	108.28 829	68.15 827	98.43 826	106.93 829	89.75 828	102.43 830	36.80 825	97.65 830	129.04 830	130.15 830	65.26 830	66.62 830	92.11 829	80.24 830	144.10 830	199.48 830	81.81 830	103.01 830	125.01 830	101.27 829

GS-Stereo							0.16 261	0.26 230	0.18 165	0.13 171	0.15 186	0.10 76	0.09 46	0.16 132	0.10 20	0.07 159	0.05 47	0.06 60	0.05 82	0.08 317	0.08 374

FSD					0.24 681	0.27 462	0.27 615	0.31 319	0.29 381	0.26 381	0.27 363	0.28 455	0.27 535	0.28 403	0.26 545	0.23 711	0.22 726	0.27 715	0.26 726	0.25 701

ccccc		256.29 830		354.40 829	364.36 830	149.10 830		152.89 831		153.93 831		164.00 831		268.02 831		390.55 831	349.22 831	244.59 831	219.82 831	412.30 831

ASD4		6.65 797

Low-res two-view benchmark