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

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 42	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 131	0.09 29	0.12 5	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 42	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 131	0.09 29	0.12 5	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 42	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 88	0.08 11	0.11 1	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 42	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 53	0.08 11	0.11 1	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 130	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 48	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 24	0.10 70	0.13 12	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.05 61	0.05 7	0.05 33

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 41	0.09 53	0.09 1	0.14 96	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 42	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 62	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 53	0.09 29	0.11 1	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 111	0.09 29	0.14 31	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

LACA3	0.10 8	0.10 130	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.16 87	0.14 96	0.14 5	0.13 23	0.11 49	0.09 16	0.10 53	0.10 70	0.16 88	0.09 1	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 107	0.15 5	0.11 168	0.10 10	0.13 62	0.15 9	0.08 1	0.12 79	0.10 29	0.09 24	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.06 94	0.05 33

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.16 20	0.09 53	0.15 48	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 88	0.10 70	0.14 31	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

LACA2	0.10 8	0.11 210	0.20 95	0.16 20	0.07 2	0.16 87	0.13 62	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 88	0.10 70	0.14 31	0.09 1	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 42	0.15 5	0.09 53	0.13 22	0.13 62	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 11	0.14 31	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.17 41	0.10 115	0.17 121	0.13 62	0.11 2	0.13 23	0.10 28	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 222	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.08 297	0.05 7	0.05 33

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.13 1	0.07 2	0.16 87	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 24	0.12 141	0.13 12	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.05 61	0.06 94	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 8	0.07 4	0.15 21	0.16 20	0.09 53	0.15 48	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 88	0.10 70	0.14 31	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.15 5	0.09 53	0.14 32	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 28	0.09 16	0.11 88	0.09 29	0.15 64	0.13 159	0.06 48	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.15 5	0.09 53	0.15 48	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 28	0.10 29	0.11 88	0.10 70	0.15 64	0.13 159	0.06 48	0.06 229	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.16 20	0.08 23	0.16 87	0.13 62	0.21 71	0.11 8	0.11 49	0.11 39	0.10 53	0.10 70	0.14 31	0.11 42	0.07 121	0.06 229	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

BridgeDepth	0.10 8	0.09 76	0.14 7	0.19 142	0.07 2	0.16 87	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 163	0.13 186	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 61	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 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 32	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 87	0.10 115	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 28	0.13 77	0.10 53	0.10 70	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 42	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 49	0.11 39	0.08 4	0.08 11	0.23 232	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 136

S2M2_XL	0.10 8	0.09 76	0.21 107	0.14 2	0.10 115	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 28	0.11 39	0.09 24	0.09 29	0.12 5	0.11 42	0.09 374	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.06 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 130	0.15 21	0.17 41	0.10 115	0.16 87	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 79	0.11 39	0.09 24	0.10 70	0.16 88	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 61	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 130	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 79	0.12 58	0.08 4	0.11 107	0.16 88	0.12 104	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 61	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 82	0.16 20	0.09 53	0.12 16	0.13 62	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 11	0.16 88	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 82	0.16 20	0.09 53	0.12 16	0.13 62	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 106	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 42	0.17 41	0.08 23	0.16 87	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 28	0.07 3	0.10 53	0.08 11	0.14 31	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.06 136

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 53	0.06 1	0.15 64	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.05 33

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 21	0.18 87	0.09 53	0.15 48	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 53	0.07 3	0.17 106	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 21	0.18 87	0.07 2	0.15 48	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 53	0.08 11	0.18 132	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 59	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 24	0.09 29	0.15 64	0.11 42	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.06 136

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 32	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 62	0.24 131	0.13 23	0.10 28	0.09 16	0.09 24	0.08 11	0.18 132	0.12 104	0.07 121	0.06 229	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

LiteMatch*	0.11 37	0.07 4	0.22 122	0.16 20	0.10 115	0.13 22	0.13 62	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 24	0.10 70	0.14 31	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.06 136

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 37	0.10 130	0.26 168	0.18 87	0.09 53	0.14 32	0.14 96	0.20 56	0.13 23	0.11 49	0.13 77	0.10 53	0.11 107	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.05 7	0.05 33

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 37	0.09 76	0.17 59	0.18 87	0.10 115	0.15 48	0.16 191	0.23 112	0.15 51	0.10 28	0.16 145	0.09 24	0.11 107	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.08 297	0.05 7	0.08 309

MatchStereo	0.11 37	0.08 31	0.23 135	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 28	0.15 126	0.08 4	0.08 11	0.14 31	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33
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 37	0.09 76	0.20 95	0.20 215	0.10 115	0.19 183	0.13 62	0.16 14	0.13 23	0.10 28	0.10 29	0.09 24	0.09 29	0.19 157	0.12 104	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.05 7	0.05 33

asda	0.11 37	0.11 210	0.16 42	0.17 41	0.09 53	0.14 32	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 49	0.11 39	0.08 4	0.10 70	0.15 64	0.12 104	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 37	0.10 130	0.14 7	0.17 41	0.10 115	0.15 48	0.12 29	0.25 147	0.17 87	0.14 140	0.13 77	0.09 24	0.09 29	0.18 132	0.12 104	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 37	0.09 76	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 140	0.17 163	0.09 24	0.10 70	0.18 132	0.13 159	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

4.25_new	0.11 37	0.11 210	0.16 42	0.17 41	0.10 115	0.17 121	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 79	0.13 77	0.09 24	0.10 70	0.15 64	0.12 104	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 37	0.11 210	0.16 42	0.17 41	0.10 115	0.17 121	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 79	0.13 77	0.09 24	0.10 70	0.15 64	0.12 104	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 37	0.11 210	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.14 32	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 109	0.13 77	0.08 4	0.09 29	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 61	0.06 94	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 37	0.11 210	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.14 32	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 109	0.13 77	0.08 4	0.09 29	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 61	0.06 94	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 37	0.11 210	0.16 42	0.17 41	0.10 115	0.17 121	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 79	0.13 77	0.09 24	0.10 70	0.15 64	0.12 104	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 37	0.10 130	0.15 21	0.18 87	0.09 53	0.15 48	0.15 144	0.20 56	0.15 51	0.12 79	0.13 77	0.10 53	0.09 29	0.17 106	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 61	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 37	0.09 76	0.14 7	0.16 20	0.09 53	0.15 48	0.12 29	0.25 147	0.16 61	0.14 140	0.13 77	0.08 4	0.10 70	0.16 88	0.13 159	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 33

3.25w_new	0.11 37	0.09 76	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.19 183	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 140	0.12 58	0.10 53	0.11 107	0.17 106	0.12 104	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 33

3.25w	0.11 37	0.09 76	0.15 21	0.17 41	0.09 53	0.19 183	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 140	0.12 58	0.10 53	0.11 107	0.17 106	0.12 104	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 33

3.75w	0.11 37	0.09 76	0.15 21	0.17 41	0.11 168	0.18 148	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 109	0.11 39	0.08 4	0.10 70	0.16 88	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 37	0.10 130	0.14 7	0.17 41	0.09 53	0.17 121	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 109	0.13 77	0.09 24	0.11 107	0.19 157	0.13 159	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 37	0.10 130	0.15 21	0.18 87	0.08 23	0.16 87	0.14 96	0.27 182	0.20 154	0.14 140	0.14 112	0.08 4	0.11 107	0.13 12	0.12 104	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 61	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 37	0.09 76	0.14 7	0.19 142	0.12 235	0.14 32	0.12 29	0.25 147	0.17 87	0.13 109	0.16 145	0.08 4	0.09 29	0.19 157	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 37	0.09 76	0.13 1	0.17 41	0.12 235	0.15 48	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 140	0.12 58	0.08 4	0.09 29	0.21 202	0.10 6	0.06 48	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 37	0.06 1	0.17 59	0.15 5	0.11 168	0.16 87	0.13 62	0.21 71	0.16 61	0.11 49	0.15 126	0.09 24	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

111111	0.11 37	0.07 4	0.17 59	0.19 142	0.11 168	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 49	0.12 58	0.12 111	0.08 11	0.18 132	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.08 255	0.06 136

LG-G_1	0.11 37	0.08 31	0.18 72	0.18 87	0.07 2	0.21 256	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 28	0.09 16	0.11 88	0.10 70	0.19 157	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.06 136

LG-G	0.11 37	0.08 31	0.18 72	0.18 87	0.07 2	0.21 256	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 28	0.09 16	0.11 88	0.10 70	0.19 157	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.06 136

SGD-Stereo	0.11 37	0.08 31	0.17 59	0.17 41	0.07 2	0.17 121	0.13 62	0.18 30	0.16 61	0.11 49	0.13 77	0.11 88	0.12 141	0.18 132	0.11 42	0.08 279	0.04 2	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 37	0.08 31	0.17 59	0.17 41	0.09 53	0.22 284	0.14 96	0.14 5	0.16 61	0.11 49	0.10 29	0.09 24	0.08 11	0.21 202	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

IGEV-Stereo++	0.11 37	0.08 31	0.15 21	0.19 142	0.11 168	0.14 32	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 28	0.13 77	0.10 53	0.11 107	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

TS12	0.12 66	0.08 31	0.17 59	0.21 269	0.09 53	0.19 183	0.14 96	0.23 112	0.16 61	0.14 140	0.19 192	0.12 111	0.13 186	0.17 106	0.15 225	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

aanet-new-90k	0.12 66	0.11 210	0.28 197	0.20 215	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 24	0.12 141	0.20 177	0.09 1	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

aanet-new-60k	0.12 66	0.11 210	0.32 244	0.20 215	0.08 23	0.16 87	0.13 62	0.19 39	0.17 87	0.11 49	0.12 58	0.11 88	0.11 107	0.19 157	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

aanet-new-70k	0.12 66	0.10 130	0.27 180	0.19 142	0.08 23	0.16 87	0.14 96	0.21 71	0.15 51	0.10 28	0.13 77	0.10 53	0.12 141	0.20 177	0.09 1	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 66	0.11 210	0.27 180	0.19 142	0.11 168	0.16 87	0.14 96	0.19 39	0.14 36	0.11 49	0.14 112	0.10 53	0.11 107	0.12 5	0.10 6	0.06 48	0.04 2	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.05 33

aanet-new-36k	0.12 66	0.12 268	0.28 197	0.19 142	0.08 23	0.17 121	0.15 144	0.22 89	0.18 107	0.11 49	0.14 112	0.10 53	0.11 107	0.17 106	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

aanet-new-34k	0.12 66	0.11 210	0.26 168	0.19 142	0.07 2	0.14 32	0.14 96	0.21 71	0.18 107	0.12 79	0.15 126	0.11 88	0.12 141	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

aanet-32k-new	0.12 66	0.13 335	0.28 197	0.20 215	0.09 53	0.16 87	0.15 144	0.20 56	0.16 61	0.11 49	0.14 112	0.09 24	0.13 186	0.18 132	0.10 6	0.06 48	0.04 2	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.06 136

aanet-new-32k	0.12 66	0.11 210	0.27 180	0.20 215	0.09 53	0.18 148	0.13 62	0.18 30	0.13 23	0.12 79	0.12 58	0.13 131	0.13 186	0.14 31	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

aanet-new-30k	0.12 66	0.11 210	0.27 180	0.20 215	0.09 53	0.18 148	0.13 62	0.18 30	0.13 23	0.12 79	0.12 58	0.13 131	0.13 186	0.14 31	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

aanet-new-28k	0.12 66	0.11 210	0.35 281	0.20 215	0.08 23	0.16 87	0.14 96	0.19 39	0.14 36	0.12 79	0.14 112	0.12 111	0.12 141	0.15 64	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.07 215	0.07 175	0.05 33

aanet-new-24k	0.12 66	0.11 210	0.22 122	0.19 142	0.11 168	0.16 87	0.14 96	0.19 39	0.15 51	0.13 109	0.16 145	0.11 88	0.12 141	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.06 94	0.05 33

aanet-new-22k	0.12 66	0.11 210	0.28 197	0.20 215	0.08 23	0.15 48	0.13 62	0.22 89	0.19 126	0.12 79	0.14 112	0.12 111	0.12 141	0.15 64	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

aanet-new-16k	0.12 66	0.11 210	0.26 168	0.20 215	0.08 23	0.14 32	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 79	0.12 58	0.12 111	0.11 107	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.05 33

aanet-new-10k	0.12 66	0.12 268	0.27 180	0.21 269	0.09 53	0.19 183	0.14 96	0.24 131	0.17 87	0.12 79	0.13 77	0.11 88	0.12 141	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.05 33

aanet-new-12k	0.12 66	0.11 210	0.23 135	0.22 338	0.09 53	0.16 87	0.14 96	0.24 131	0.19 126	0.12 79	0.11 39	0.09 24	0.13 186	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.04 2	0.07 145	0.05 61	0.08 255	0.05 33

aanet-new-14k	0.12 66	0.11 210	0.25 159	0.21 269	0.08 23	0.13 22	0.14 96	0.25 147	0.21 174	0.12 79	0.15 126	0.09 24	0.14 222	0.15 64	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.05 33

aanet-new-8k	0.12 66	0.11 210	0.24 145	0.20 215	0.09 53	0.19 183	0.15 144	0.26 167	0.20 154	0.11 49	0.12 58	0.10 53	0.13 186	0.17 106	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 66	0.10 130	0.21 107	0.21 269	0.11 168	0.20 225	0.16 191	0.21 71	0.17 87	0.12 79	0.17 163	0.11 88	0.12 141	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 66	0.08 31	0.18 72	0.18 87	0.13 314	0.20 225	0.16 191	0.23 112	0.18 107	0.12 79	0.15 126	0.14 163	0.13 186	0.13 12	0.12 104	0.06 48	0.04 2	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 66	0.09 76	0.17 59	0.19 142	0.11 168	0.14 32	0.16 191	0.21 71	0.20 154	0.10 28	0.17 163	0.11 88	0.12 141	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.08 297	0.05 7	0.06 136

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 66	0.08 31	0.29 211	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.19 39	0.17 87	0.11 49	0.14 112	0.11 88	0.12 141	0.13 12	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.05 7	0.19 583

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 66	0.09 76	0.18 72	0.18 87	0.09 53	0.13 22	0.16 191	0.25 147	0.21 174	0.11 49	0.16 145	0.09 24	0.11 107	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.07 215	0.04 1	0.05 33

Foundation-i1c-attn	0.12 66	0.07 4	0.14 7	0.16 20	0.07 2	0.15 48	0.15 144	0.24 131	0.17 87	0.13 109	0.15 126	0.16 204	0.13 186	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

Foundation-i1b	0.12 66	0.07 4	0.14 7	0.16 20	0.07 2	0.16 87	0.15 144	0.25 147	0.16 61	0.14 140	0.15 126	0.17 215	0.12 141	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 66	0.07 4	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.18 148	0.16 191	0.25 147	0.16 61	0.16 189	0.16 145	0.18 227	0.13 186	0.17 106	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

LiteMatch	0.12 66	0.13 335	0.15 21	0.19 142	0.10 115	0.15 48	0.17 237	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 88	0.21 349	0.14 31	0.22 404	0.08 279	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.08 255	0.07 231

Selective-IGEV-i32	0.12 66	0.09 76	0.22 122	0.19 142	0.10 115	0.15 48	0.14 96	0.27 182	0.15 51	0.13 109	0.14 112	0.13 131	0.08 11	0.21 202	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.05 33

gcap_with_dpt	0.12 66	0.09 76	0.21 107	0.18 87	0.13 314	0.18 148	0.16 191	0.24 131	0.20 154	0.16 189	0.21 224	0.09 24	0.09 29	0.13 12	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

DispViT+	0.12 66	0.07 4	0.19 82	0.15 5	0.16 454	0.10 10	0.12 29	0.26 167	0.23 216	0.13 109	0.11 39	0.10 53	0.08 11	0.21 202	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 66	0.12 268	0.21 107	0.18 87	0.11 168	0.24 327	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 28	0.13 77	0.11 88	0.09 29	0.19 157	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.05 33

GEAStereo	0.12 66	0.09 76	0.20 95	0.18 87	0.12 235	0.19 183	0.16 191	0.20 56	0.14 36	0.12 79	0.15 126	0.10 53	0.09 29	0.16 88	0.10 6	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.05 61	0.08 255	0.08 309

GSStereo	0.12 66	0.09 76	0.20 95	0.17 41	0.12 235	0.19 183	0.16 191	0.26 167	0.18 107	0.13 109	0.15 126	0.10 53	0.09 29	0.16 88	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.08 255	0.08 309

gasm-f	0.12 66	0.09 76	0.19 82	0.18 87	0.12 235	0.18 148	0.18 283	0.20 56	0.14 36	0.12 79	0.19 192	0.10 53	0.11 107	0.16 88	0.11 42	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.05 61	0.09 335	0.08 309

Replicate-Monster	0.12 66	0.10 130	0.32 244	0.16 20	0.08 23	0.17 121	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 49	0.10 29	0.10 53	0.09 29	0.19 157	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.08 309

3w_stereo	0.12 66	0.11 210	0.18 72	0.18 87	0.08 23	0.16 87	0.15 144	0.27 182	0.19 126	0.12 79	0.12 58	0.07 1	0.12 141	0.15 64	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

1w_stereo	0.12 66	0.08 31	0.14 7	0.18 87	0.09 53	0.16 87	0.15 144	0.25 147	0.21 174	0.13 109	0.16 145	0.08 4	0.12 141	0.16 88	0.13 159	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 33

GREAT-IGEV	0.12 66	0.09 76	0.25 159	0.16 20	0.11 168	0.14 32	0.16 191	0.17 20	0.17 87	0.10 28	0.15 126	0.09 24	0.09 29	0.18 132	0.10 6	0.06 48	0.07 359	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.10 429
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 66	0.11 210	0.22 122	0.19 142	0.10 115	0.15 48	0.17 237	0.20 56	0.16 61	0.11 49	0.13 77	0.13 131	0.08 11	0.22 222	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.07 231

AIO_test	0.12 66	0.09 76	0.20 95	0.19 142	0.11 168	0.15 48	0.17 237	0.19 39	0.16 61	0.11 49	0.13 77	0.14 163	0.09 29	0.20 177	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

GIP-stereo	0.12 66	0.09 76	0.20 95	0.19 142	0.11 168	0.16 87	0.14 96	0.29 220	0.18 107	0.11 49	0.16 145	0.13 131	0.09 29	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

IGEV-Stereo+	0.12 66	0.08 31	0.17 59	0.18 87	0.13 314	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 28	0.08 15	0.10 53	0.10 70	0.21 202	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.16 544	0.24 621

RSM++	0.12 66	0.09 76	0.19 82	0.20 215	0.09 53	0.17 121	0.15 144	0.21 71	0.19 126	0.12 79	0.12 58	0.14 163	0.09 29	0.20 177	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.07 175	0.05 33

RSM	0.12 66	0.09 76	0.20 95	0.20 215	0.09 53	0.16 87	0.15 144	0.23 112	0.18 107	0.13 109	0.13 77	0.15 183	0.09 29	0.21 202	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.05 33

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 66	0.08 31	0.29 211	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.19 39	0.17 87	0.11 49	0.14 112	0.11 88	0.12 141	0.13 12	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.05 7	0.19 583

Selective-IGEV	0.12 66	0.09 76	0.22 122	0.19 142	0.10 115	0.15 48	0.14 96	0.27 182	0.15 51	0.13 109	0.14 112	0.13 131	0.08 11	0.21 202	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.05 33

DF	0.13 112	0.09 76	0.21 107	0.18 87	0.10 115	0.17 121	0.15 144	0.25 147	0.17 87	0.13 109	0.22 237	0.19 243	0.11 107	0.20 177	0.14 196	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.06 94	0.06 136

aanet-new-78k	0.13 112	0.11 210	0.44 409	0.21 269	0.08 23	0.14 32	0.14 96	0.21 71	0.16 61	0.10 28	0.13 77	0.10 53	0.13 186	0.18 132	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.05 33

aanet-new	0.13 112	0.11 210	0.30 221	0.20 215	0.13 314	0.20 225	0.14 96	0.23 112	0.16 61	0.12 79	0.13 77	0.09 24	0.15 241	0.19 157	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.07 175	0.06 136

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 112	0.09 76	0.19 82	0.18 87	0.14 362	0.19 183	0.15 144	0.25 147	0.22 190	0.15 160	0.20 209	0.10 53	0.09 29	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 112	0.09 76	0.22 122	0.18 87	0.14 362	0.18 148	0.15 144	0.23 112	0.21 174	0.16 189	0.22 237	0.10 53	0.09 29	0.15 64	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 112	0.09 76	0.20 95	0.18 87	0.14 362	0.18 148	0.15 144	0.25 147	0.22 190	0.16 189	0.21 224	0.09 24	0.09 29	0.13 12	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 112	0.11 210	0.38 329	0.17 41	0.11 168	0.17 121	0.14 96	0.23 112	0.17 87	0.11 49	0.14 112	0.13 131	0.11 107	0.14 31	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

Foundation-i1	0.13 112	0.07 4	0.16 42	0.17 41	0.11 168	0.17 121	0.16 191	0.32 262	0.22 190	0.15 160	0.17 163	0.20 253	0.13 186	0.14 31	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

VMStereo-Base	0.13 112	0.08 31	0.22 122	0.15 5	0.09 53	0.18 148	0.13 62	0.24 131	0.25 246	0.14 140	0.22 237	0.17 215	0.12 141	0.19 157	0.13 159	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.07 231

BStereo	0.13 112	0.10 130	0.42 386	0.18 87	0.11 168	0.13 22	0.14 96	0.24 131	0.22 190	0.12 79	0.11 39	0.12 111	0.09 29	0.16 88	0.14 196	0.05 9	0.06 229	0.06 42	0.08 297	0.05 7	0.06 136

NLSM3	0.13 112	0.10 130	0.17 59	0.21 269	0.13 314	0.18 148	0.16 191	0.30 240	0.24 232	0.11 49	0.15 126	0.12 111	0.13 186	0.17 106	0.15 225	0.05 9	0.05 38	0.08 238	0.08 297	0.05 7	0.05 33

DDF-Stereo	0.13 112	0.08 31	0.19 82	0.19 142	0.16 454	0.12 16	0.15 144	0.18 30	0.18 107	0.11 49	0.10 29	0.13 131	0.12 141	0.23 232	0.19 337	0.08 279	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.21 595	0.06 136

GASTEREO	0.13 112	0.12 268	0.21 107	0.23 394	0.10 115	0.18 148	0.15 144	0.26 167	0.18 107	0.17 208	0.16 145	0.11 88	0.13 186	0.19 157	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.07 215	0.06 94	0.06 136

MSCF	0.13 112	0.12 268	0.21 107	0.22 338	0.10 115	0.16 87	0.15 144	0.26 167	0.18 107	0.17 208	0.16 145	0.11 88	0.13 186	0.18 132	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.07 215	0.06 94	0.06 136

water-stereo	0.13 112	0.08 31	0.20 95	0.19 142	0.10 115	0.17 121	0.14 96	0.25 147	0.19 126	0.17 208	0.23 246	0.15 183	0.15 241	0.12 5	0.13 159	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.05 33

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 112	0.09 76	0.24 145	0.20 215	0.10 115	0.15 48	0.14 96	0.22 89	0.16 61	0.12 79	0.19 192	0.15 183	0.11 107	0.13 12	0.17 281	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.07 175	0.06 136

LG-Stereo	0.13 112	0.10 130	0.24 145	0.20 215	0.09 53	0.16 87	0.18 283	0.21 71	0.18 107	0.11 49	0.17 163	0.09 24	0.09 29	0.15 64	0.14 196	0.05 9	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.05 33

S2M2_L	0.13 112	0.11 210	0.20 95	0.16 20	0.12 235	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 154	0.12 79	0.15 126	0.14 163	0.12 141	0.15 64	0.14 196	0.13 521	0.09 482	0.09 331	0.10 443	0.11 451	0.09 372
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 112	0.14 382	0.19 82	0.26 521	0.09 53	0.15 48	0.13 62	0.22 89	0.18 107	0.12 79	0.11 39	0.10 53	0.13 186	0.21 202	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.05 33

StereoAnything_RVC	0.13 112	0.37 611	0.36 301	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 70	0.20 177	0.10 6	0.09 374	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.24 608	0.05 33

castereo++	0.13 112	0.10 130	0.18 72	0.18 87	0.10 115	0.27 378	0.13 62	0.23 112	0.23 216	0.11 49	0.13 77	0.16 204	0.10 70	0.18 132	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 112	0.09 76	0.24 145	0.19 142	0.10 115	0.17 121	0.19 330	0.22 89	0.16 61	0.14 140	0.11 39	0.13 131	0.10 70	0.24 248	0.18 304	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.07 175	0.06 136
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 112	0.10 130	0.22 122	0.19 142	0.10 115	0.19 183	0.17 237	0.19 39	0.19 126	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.11 107	0.24 248	0.16 252	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.06 136

mms	0.13 112	0.11 210	0.19 82	0.19 142	0.12 235	0.16 87	0.17 237	0.20 56	0.17 87	0.13 109	0.17 163	0.14 163	0.09 29	0.24 248	0.14 196	0.06 48	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.07 175	0.07 231

ours_stereo	0.13 112	0.11 210	0.23 135	0.20 215	0.11 168	0.17 121	0.18 283	0.20 56	0.19 126	0.13 109	0.18 183	0.14 163	0.10 70	0.23 232	0.14 196	0.06 48	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.06 94	0.05 33

RAStereo	0.13 112	0.12 268	0.27 180	0.22 338	0.11 168	0.15 48	0.18 283	0.23 112	0.23 216	0.13 109	0.17 163	0.11 88	0.09 29	0.15 64	0.13 159	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.06 142	0.07 175	0.05 33

Occ-G	0.13 112	0.08 31	0.21 107	0.17 41	0.10 115	0.15 48	0.19 330	0.22 89	0.19 126	0.13 109	0.19 192	0.21 265	0.11 107	0.17 106	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.07 175	0.06 136

Pointernet	0.13 112	0.07 4	0.27 180	0.19 142	0.11 168	0.20 225	0.12 29	0.31 250	0.24 232	0.15 160	0.15 126	0.13 131	0.11 107	0.17 106	0.13 159	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

AIO-Stereo	0.13 112	0.10 130	0.22 122	0.20 215	0.09 53	0.16 87	0.15 144	0.27 182	0.16 61	0.13 109	0.15 126	0.13 131	0.08 11	0.18 132	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.06 136

gcap-zeroshot	0.13 112	0.09 76	0.22 122	0.17 41	0.14 362	0.19 183	0.15 144	0.25 147	0.22 190	0.15 160	0.20 209	0.10 53	0.09 29	0.13 12	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

test_for_model	0.13 112	0.09 76	0.20 95	0.18 87	0.14 362	0.19 183	0.15 144	0.25 147	0.22 190	0.15 160	0.20 209	0.10 53	0.09 29	0.14 31	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

trnet	0.13 112	0.08 31	0.21 107	0.15 5	0.07 2	0.21 256	0.12 29	0.24 131	0.24 232	0.16 189	0.21 224	0.15 183	0.13 186	0.18 132	0.13 159	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.05 33

MoCha-V2	0.13 112	0.08 31	0.26 168	0.23 394	0.09 53	0.16 87	0.15 144	0.26 167	0.16 61	0.15 160	0.15 126	0.13 131	0.14 222	0.20 177	0.11 42	0.06 48	0.07 359	0.06 42	0.06 142	0.06 94	0.05 33

IGEV++	0.13 112	0.10 130	0.23 135	0.21 269	0.10 115	0.15 48	0.15 144	0.29 220	0.16 61	0.12 79	0.15 126	0.12 111	0.12 141	0.17 106	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.05 61	0.07 175	0.07 231

testlalala	0.13 112	0.09 76	0.22 122	0.17 41	0.14 362	0.19 183	0.15 144	0.25 147	0.22 190	0.15 160	0.20 209	0.10 53	0.09 29	0.13 12	0.11 42	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.05 7	0.05 33

AEACV	0.13 112	0.09 76	0.23 135	0.18 87	0.19 527	0.19 183	0.16 191	0.23 112	0.14 36	0.13 109	0.17 163	0.13 131	0.16 261	0.16 88	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.08 297	0.07 175	0.06 136

LoS_RVC	0.13 112	0.10 130	0.19 82	0.18 87	0.16 454	0.20 225	0.18 283	0.20 56	0.17 87	0.13 109	0.19 192	0.12 111	0.15 241	0.17 106	0.13 159	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.05 7	0.12 490

EGLCR-Stereo	0.13 112	0.08 31	0.20 95	0.18 87	0.09 53	0.21 256	0.13 62	0.27 182	0.21 174	0.13 109	0.10 29	0.15 183	0.09 29	0.20 177	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.06 136

CREStereo	0.13 112	0.08 31	0.21 107	0.14 2	0.08 23	0.22 284	0.15 144	0.25 147	0.24 232	0.16 189	0.21 224	0.14 163	0.13 186	0.18 132	0.13 159	0.09 374	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.07 175	0.06 136
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 151	0.21 519	0.47 437	0.17 41	0.12 235	0.15 48	0.14 96	0.24 131	0.16 61	0.11 49	0.14 112	0.12 111	0.10 70	0.14 31	0.10 6	0.06 48	0.06 229	0.06 42	0.08 297	0.05 7	0.07 231

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 151	0.19 492	0.70 554	0.17 41	0.12 235	0.13 22	0.14 96	0.24 131	0.17 87	0.10 28	0.12 58	0.10 53	0.10 70	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 42	0.07 215	0.05 7	0.07 231

PSi22	0.14 151	0.13 335	0.29 211	0.19 142	0.09 53	0.17 121	0.12 29	0.28 204	0.23 216	0.13 109	0.14 112	0.22 276	0.13 186	0.29 349	0.14 196	0.06 48	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.07 175	0.06 136

Wave_Phase_stereo	0.14 151	0.10 130	0.42 386	0.18 87	0.11 168	0.36 510	0.14 96	0.28 204	0.22 190	0.12 79	0.11 39	0.12 111	0.09 29	0.16 88	0.14 196	0.05 9	0.06 229	0.06 42	0.08 297	0.05 7	0.06 136

252Zero-FE	0.14 151	0.07 4	0.17 59	0.17 41	0.09 53	0.15 48	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 633	0.11 39	0.08 4	0.08 11	0.13 12	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.06 136

Zero-FE251	0.14 151	0.09 76	0.24 145	0.17 41	0.09 53	0.20 225	0.13 62	0.20 56	0.14 36	0.61 613	0.13 77	0.13 131	0.11 107	0.14 31	0.16 252	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.05 7	0.05 33

DA	0.14 151	0.10 130	0.18 72	0.21 269	0.10 115	0.29 420	0.16 191	0.28 204	0.20 154	0.14 140	0.17 163	0.16 204	0.14 222	0.17 106	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.07 175	0.07 231

GGEV	0.14 151	0.10 130	0.18 72	0.21 269	0.10 115	0.29 420	0.16 191	0.28 204	0.20 154	0.14 140	0.17 163	0.16 204	0.14 222	0.17 106	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.07 175	0.07 231

FlowAnything_test	0.14 151	0.11 210	0.21 107	0.21 269	0.12 235	0.17 121	0.16 191	0.25 147	0.16 61	0.15 160	0.13 77	0.15 183	0.14 222	0.18 132	0.16 252	0.10 424	0.07 359	0.11 465	0.12 521	0.08 255	0.09 372

depthmonostereo	0.14 151	0.09 76	0.19 82	0.19 142	0.08 23	0.20 225	0.15 144	0.27 182	0.23 216	0.16 189	0.18 183	0.14 163	0.17 291	0.19 157	0.13 159	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.05 61	0.05 7	0.05 33

DilatedVolume-Stereo	0.14 151	0.08 31	0.18 72	0.18 87	0.09 53	0.21 256	0.14 96	0.24 131	0.21 174	0.21 247	0.21 224	0.15 183	0.14 222	0.23 232	0.15 225	0.07 121	0.06 229	0.06 42	0.06 142	0.05 7	0.05 33

SCV_C0	0.14 151	0.11 210	0.25 159	0.19 142	0.12 235	0.15 48	0.16 191	0.30 240	0.22 190	0.13 109	0.15 126	0.13 131	0.09 29	0.24 248	0.10 6	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.09 335	0.06 136

SCV	0.14 151	0.14 382	0.24 145	0.21 269	0.11 168	0.15 48	0.16 191	0.31 250	0.18 107	0.11 49	0.15 126	0.13 131	0.10 70	0.23 232	0.11 42	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.06 136

castereo	0.14 151	0.10 130	0.19 82	0.18 87	0.10 115	0.20 225	0.19 330	0.30 240	0.27 269	0.13 109	0.18 183	0.16 204	0.16 261	0.15 64	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.06 94	0.05 33

tt45	0.14 151	0.09 76	0.22 122	0.19 142	0.11 168	0.23 306	0.18 283	0.22 89	0.17 87	0.15 160	0.13 77	0.14 163	0.10 70	0.30 365	0.14 196	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.07 175	0.07 231

999	0.14 151	0.08 31	0.24 145	0.19 142	0.11 168	0.20 225	0.17 237	0.24 131	0.18 107	0.13 109	0.16 145	0.14 163	0.11 107	0.36 407	0.15 225	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.07 231

fffy	0.14 151	0.11 210	0.24 145	0.20 215	0.10 115	0.19 183	0.18 283	0.22 89	0.19 126	0.13 109	0.16 145	0.15 183	0.13 186	0.25 278	0.14 196	0.06 48	0.06 229	0.08 238	0.06 142	0.07 175	0.06 136

WCG-NET	0.14 151	0.09 76	0.23 135	0.18 87	0.08 23	0.18 148	0.17 237	0.21 71	0.28 285	0.18 226	0.21 224	0.15 183	0.12 141	0.18 132	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

WCG-NET（raft）	0.14 151	0.09 76	0.23 135	0.17 41	0.08 23	0.19 183	0.16 191	0.23 112	0.26 258	0.18 226	0.19 192	0.20 253	0.12 141	0.21 202	0.12 104	0.06 48	0.06 229	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.05 33

MGS-Stereo	0.14 151	0.11 210	0.32 244	0.19 142	0.11 168	0.18 148	0.17 237	0.20 56	0.22 190	0.14 140	0.24 260	0.15 183	0.10 70	0.18 132	0.12 104	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.10 403	0.06 136

ff7	0.14 151	0.12 268	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.27 182	0.20 154	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.07 231

IGEVStereo-DCA	0.14 151	0.11 210	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.20 225	0.18 283	0.27 182	0.20 154	0.15 160	0.12 58	0.14 163	0.12 141	0.28 330	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.07 231

ffff	0.14 151	0.12 268	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.27 182	0.20 154	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.07 231

11t	0.14 151	0.12 268	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.27 182	0.20 154	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.07 231

MaDis-Stereo	0.14 151	0.13 335	0.26 168	0.19 142	0.14 362	0.16 87	0.13 62	0.25 147	0.21 174	0.13 109	0.14 112	0.14 163	0.11 107	0.17 106	0.17 281	0.08 279	0.07 359	0.08 238	0.06 142	0.07 175	0.06 136

UniTT-Stereo	0.14 151	0.10 130	0.30 221	0.21 269	0.13 314	0.17 121	0.13 62	0.19 39	0.18 107	0.15 160	0.20 209	0.10 53	0.11 107	0.18 132	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.08 255	0.06 136

CASnet	0.14 151	0.12 268	0.22 122	0.22 338	0.08 23	0.16 87	0.15 144	0.27 182	0.25 246	0.22 254	0.20 209	0.15 183	0.11 107	0.17 106	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.11 465	0.09 399	0.08 255	0.05 33
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 151	0.14 382	0.33 261	0.20 215	0.09 53	0.21 256	0.10 8	0.26 167	0.20 154	0.18 226	0.19 192	0.15 183	0.13 186	0.17 106	0.13 159	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.05 61	0.06 94	0.06 136

anonymousdsp	0.14 151	0.12 268	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.28 204	0.20 154	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.07 231

LoS	0.14 151	0.08 31	0.27 180	0.16 20	0.09 53	0.22 284	0.14 96	0.26 167	0.26 258	0.15 160	0.18 183	0.18 227	0.13 186	0.22 222	0.14 196	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.06 136
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 151	0.08 31	0.19 82	0.17 41	0.22 570	0.18 148	0.16 191	0.23 112	0.19 126	0.14 140	0.17 163	0.14 163	0.10 70	0.18 132	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.08 255	0.18 576

ProNet	0.14 151	0.12 268	0.25 159	0.19 142	0.11 168	0.19 183	0.19 330	0.27 182	0.20 154	0.14 140	0.13 77	0.13 131	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.07 175	0.07 231

MC-Stereo	0.14 151	0.09 76	0.25 159	0.21 269	0.09 53	0.18 148	0.16 191	0.23 112	0.19 126	0.18 226	0.23 246	0.16 204	0.13 186	0.22 222	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.05 33

ccc-4	0.14 151	0.12 268	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.27 182	0.20 154	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.07 231

IGEV-Stereo	0.14 151	0.12 268	0.27 180	0.19 142	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.28 204	0.20 154	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.12 141	0.24 248	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.07 231
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 151	0.13 335	0.24 145	0.25 487	0.11 168	0.11 12	0.18 283	0.32 262	0.23 216	0.12 79	0.12 58	0.18 227	0.12 141	0.14 31	0.13 159	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.05 61	0.07 175	0.06 136
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
DN	0.15 187	0.08 31	0.27 180	0.19 142	0.14 362	0.21 256	0.18 283	0.28 204	0.24 232	0.14 140	0.16 145	0.18 227	0.10 70	0.21 202	0.13 159	0.11 463	0.07 359	0.08 238	0.08 297	0.08 255	0.10 429

RT-Monster	0.15 187	0.08 31	0.21 107	0.17 41	0.14 362	0.20 225	0.11 17	0.29 220	0.32 339	0.24 274	0.22 237	0.17 215	0.13 186	0.18 132	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.07 231

MM-Stereo_test2	0.15 187	0.10 130	0.44 409	0.23 394	0.11 168	0.21 256	0.21 413	0.27 182	0.22 190	0.15 160	0.16 145	0.13 131	0.11 107	0.20 177	0.13 159	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.05 33

HART	0.15 187	0.11 210	0.30 221	0.21 269	0.09 53	0.17 121	0.16 191	0.30 240	0.19 126	0.15 160	0.25 270	0.17 215	0.09 29	0.21 202	0.12 104	0.06 48	0.07 359	0.07 145	0.05 61	0.08 255	0.06 136

HUF	0.15 187	0.11 210	0.38 329	0.17 41	0.11 168	0.16 87	0.17 237	0.22 89	0.20 154	0.11 49	0.13 77	0.14 163	0.11 107	0.18 132	0.12 104	0.07 121	0.20 621	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.14 529

rvit_stereo_0080	0.15 187	0.13 335	0.25 159	0.19 142	0.13 314	0.15 48	0.20 382	0.28 204	0.24 232	0.15 160	0.17 163	0.19 243	0.13 186	0.19 157	0.15 225	0.11 463	0.08 447	0.08 238	0.08 297	0.10 403	0.07 231

RAFT-Stereo-weight	0.15 187	0.09 76	0.26 168	0.20 215	0.10 115	0.19 183	0.17 237	0.36 327	0.29 304	0.24 274	0.20 209	0.19 243	0.10 70	0.18 132	0.15 225	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.06 94	0.05 33

whm_eth	0.15 187	0.13 335	0.25 159	0.19 142	0.13 314	0.15 48	0.20 382	0.28 204	0.24 232	0.15 160	0.17 163	0.19 243	0.13 186	0.19 157	0.15 225	0.11 463	0.08 447	0.08 238	0.08 297	0.10 403	0.07 231

CAS	0.15 187	0.07 4	0.21 107	0.41 628	0.16 454	0.20 225	0.18 283	0.22 89	0.19 126	0.15 160	0.19 192	0.11 88	0.09 29	0.14 31	0.13 159	0.29 635	0.04 2	0.06 42	0.04 1	0.06 94	0.14 529

CroCo-Stereo Lap2	0.15 187	0.15 417	0.28 197	0.25 487	0.18 500	0.11 12	0.19 330	0.28 204	0.21 174	0.13 109	0.16 145	0.15 183	0.12 141	0.17 106	0.14 196	0.07 121	0.07 359	0.08 238	0.06 142	0.08 255	0.07 231

GLC_STEREO	0.15 187	0.10 130	0.24 145	0.21 269	0.09 53	0.17 121	0.15 144	0.23 112	0.27 269	0.17 208	0.20 209	0.17 215	0.11 107	0.23 232	0.16 252	0.07 121	0.09 482	0.09 331	0.08 297	0.07 175	0.06 136

CREStereo++_RVC	0.15 187	0.08 31	0.26 168	0.17 41	0.11 168	0.18 148	0.13 62	0.22 89	0.30 317	0.21 247	0.30 316	0.13 131	0.11 107	0.16 88	0.15 225	0.07 121	0.04 2	0.06 42	0.15 572	0.06 94	0.05 33
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	0.15 187	0.09 76	0.28 197	0.16 20	0.08 23	0.25 345	0.14 96	0.23 112	0.28 285	0.24 274	0.30 316	0.16 204	0.12 141	0.17 106	0.13 159	0.08 279	0.07 359	0.06 42	0.05 61	0.06 94	0.07 231

XX-TBD	0.15 187	0.18 476	0.28 197	0.22 338	0.10 115	0.22 284	0.15 144	0.22 89	0.27 269	0.22 254	0.26 279	0.14 163	0.12 141	0.16 88	0.13 159	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.07 175	0.06 136

PMTNet	0.15 187	0.08 31	0.23 135	0.15 5	0.09 53	0.23 306	0.16 191	0.25 147	0.23 216	0.17 208	0.21 224	0.16 204	0.14 222	0.22 222	0.13 159	0.29 635	0.05 38	0.06 42	0.04 1	0.07 175	0.06 136

FE-Mocha	0.16 202	0.10 130	0.33 261	0.19 142	0.13 314	0.19 183	0.15 144	0.35 308	0.22 190	0.24 274	0.24 260	0.20 253	0.14 222	0.17 106	0.17 281	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.06 136

zero-FE	0.16 202	0.08 31	0.81 579	0.19 142	0.18 500	0.12 16	0.15 144	0.19 39	0.19 126	0.10 28	0.10 29	0.13 131	0.12 141	0.21 202	0.19 337	0.08 279	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.19 583	0.06 136

xyz-stereo-finetune	0.16 202	0.12 268	0.23 135	0.16 20	0.08 23	0.23 306	0.20 382	0.29 220	0.31 330	0.19 232	0.22 237	0.19 243	0.15 241	0.29 349	0.20 358	0.06 48	0.06 229	0.08 238	0.06 142	0.06 94	0.06 136

Reg-Stereo(zero)	0.16 202	0.07 4	0.36 301	0.19 142	0.10 115	0.19 183	0.14 96	0.28 204	0.24 232	0.22 254	0.20 209	0.24 311	0.18 317	0.21 202	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.06 142	0.06 94	0.06 136

tg	0.16 202	0.11 210	0.25 159	0.21 269	0.11 168	0.23 306	0.15 144	0.34 285	0.24 232	0.20 236	0.25 270	0.19 243	0.12 141	0.24 248	0.15 225	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.09 399	0.08 255	0.07 231

rvit_stereo_0083	0.16 202	0.12 268	0.26 168	0.21 269	0.13 314	0.17 121	0.17 237	0.22 89	0.34 363	0.16 189	0.21 224	0.19 243	0.16 261	0.21 202	0.16 252	0.11 463	0.10 512	0.10 409	0.08 297	0.09 335	0.07 231

rvit_stereo_0081_aga	0.16 202	0.14 382	0.28 197	0.21 269	0.13 314	0.19 183	0.17 237	0.23 112	0.24 232	0.17 208	0.21 224	0.19 243	0.13 186	0.19 157	0.14 196	0.11 463	0.08 447	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.07 231

rvit_stereo_0081	0.16 202	0.11 210	0.24 145	0.21 269	0.12 235	0.16 87	0.17 237	0.22 89	0.33 353	0.16 189	0.18 183	0.18 227	0.14 222	0.20 177	0.16 252	0.11 463	0.08 447	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.07 231

rvit_stereo_0082	0.16 202	0.11 210	0.24 145	0.21 269	0.12 235	0.16 87	0.17 237	0.22 89	0.33 353	0.16 189	0.18 183	0.18 227	0.14 222	0.20 177	0.16 252	0.11 463	0.08 447	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.07 231

CAS++	0.16 202	0.12 268	0.27 180	0.18 87	0.12 235	0.17 121	0.15 144	0.42 392	0.24 232	0.19 232	0.18 183	0.13 131	0.10 70	0.21 202	0.12 104	0.12 502	0.10 512	0.11 465	0.08 297	0.10 403	0.09 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 202	0.12 268	0.26 168	0.22 338	0.14 362	0.25 345	0.23 466	0.29 220	0.21 174	0.15 160	0.13 77	0.12 111	0.13 186	0.25 278	0.13 159	0.07 121	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.08 309

MIF-Stereo (partial)	0.16 202	0.10 130	0.34 272	0.21 269	0.15 422	0.15 48	0.13 62	0.28 204	0.25 246	0.17 208	0.26 279	0.15 183	0.16 261	0.25 278	0.17 281	0.09 374	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.09 335	0.08 309

RCA-Stereo	0.16 202	0.09 76	0.25 159	0.20 215	0.10 115	0.19 183	0.17 237	0.36 327	0.35 379	0.20 236	0.25 270	0.17 215	0.17 291	0.18 132	0.14 196	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.05 33

test-3	0.16 202	0.09 76	0.31 236	0.21 269	0.11 168	0.18 148	0.16 191	0.30 240	0.27 269	0.26 295	0.16 145	0.22 276	0.12 141	0.26 296	0.18 304	0.06 48	0.04 2	0.08 238	0.08 297	0.06 94	0.06 136

test_1	0.16 202	0.09 76	0.31 236	0.21 269	0.11 168	0.18 148	0.16 191	0.30 240	0.27 269	0.25 283	0.16 145	0.22 276	0.12 141	0.26 296	0.18 304	0.06 48	0.04 2	0.08 238	0.08 297	0.06 94	0.06 136

iRaftStereo_RVC	0.16 202	0.12 268	0.26 168	0.21 269	0.11 168	0.20 225	0.17 237	0.32 262	0.23 216	0.20 236	0.25 270	0.18 227	0.12 141	0.20 177	0.15 225	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.09 399	0.08 255	0.07 231

raftrobust	0.16 202	0.13 335	0.29 211	0.22 338	0.15 422	0.19 183	0.13 62	0.32 262	0.26 258	0.26 295	0.20 209	0.19 243	0.17 291	0.21 202	0.15 225	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.07 231

test_xeample3	0.16 202	0.11 210	0.56 497	0.19 142	0.12 235	0.20 225	0.18 283	0.35 308	0.20 154	0.16 189	0.12 58	0.13 131	0.12 141	0.24 248	0.15 225	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.08 297	0.07 175	0.07 231

NLSM1	0.17 220	0.10 130	0.17 59	0.21 269	0.18 500	0.25 345	0.17 237	0.47 444	0.40 445	0.16 189	0.21 224	0.13 131	0.15 241	0.21 202	0.18 304	0.08 279	0.09 482	0.09 331	0.08 297	0.07 175	0.06 136

xyz-stereo-finetune2	0.17 220	0.11 210	0.26 168	0.16 20	0.09 53	0.27 378	0.19 330	0.27 182	0.20 154	0.22 254	0.28 291	0.21 265	0.22 365	0.37 410	0.22 404	0.06 48	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.06 94	0.07 231

MM-Stereo_test3	0.17 220	0.12 268	0.29 211	0.23 394	0.14 362	0.19 183	0.22 440	0.39 355	0.36 392	0.16 189	0.24 260	0.17 215	0.12 141	0.19 157	0.14 196	0.07 121	0.07 359	0.08 238	0.06 142	0.09 335	0.06 136

MM-Stereo_test1	0.17 220	0.10 130	0.39 345	0.23 394	0.11 168	0.20 225	0.22 440	0.33 277	0.29 304	0.22 254	0.21 224	0.15 183	0.14 222	0.23 232	0.13 159	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.09 335	0.06 136

model_zeroshot	0.17 220	0.11 210	0.39 345	0.20 215	0.12 235	0.24 327	0.15 144	0.34 285	0.22 190	0.30 376	0.20 209	0.22 276	0.12 141	0.24 248	0.14 196	0.08 279	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.07 175	0.07 231

rvit_stereo_ft	0.17 220	0.14 382	0.30 221	0.25 487	0.14 362	0.17 121	0.21 413	0.28 204	0.26 258	0.16 189	0.19 192	0.20 253	0.16 261	0.22 222	0.17 281	0.11 463	0.07 359	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.07 231

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 220	0.13 335	0.24 145	0.19 142	0.13 314	0.24 327	0.17 237	0.30 240	0.37 403	0.43 555	0.17 163	0.13 131	0.12 141	0.19 157	0.15 225	0.08 279	0.07 359	0.09 331	0.07 215	0.09 335	0.08 309

AE-Stereo	0.17 220	0.11 210	0.31 236	0.24 448	0.14 362	0.23 306	0.18 283	0.34 285	0.29 304	0.15 160	0.25 270	0.21 265	0.13 186	0.20 177	0.14 196	0.07 121	0.08 447	0.09 331	0.10 443	0.07 175	0.06 136

rrr	0.17 220	0.11 210	0.57 500	0.19 142	0.12 235	0.20 225	0.18 283	0.35 308	0.22 190	0.15 160	0.12 58	0.14 163	0.12 141	0.28 330	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.07 231

plain	0.17 220	0.13 335	0.43 399	0.21 269	0.13 314	0.16 87	0.17 237	0.27 182	0.22 190	0.16 189	0.26 279	0.13 131	0.16 261	0.27 316	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.07 215	0.10 403	0.07 231

MSKI-zero shot	0.17 220	0.09 76	0.43 399	0.20 215	0.11 168	0.21 256	0.15 144	0.32 262	0.21 174	0.23 260	0.24 260	0.23 297	0.10 70	0.31 372	0.13 159	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.06 136

Any-RAFT	0.17 220	0.08 31	0.31 236	0.19 142	0.10 115	0.29 420	0.16 191	0.42 392	0.30 317	0.24 274	0.27 285	0.27 353	0.16 261	0.21 202	0.12 104	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.06 136

RAFT-Test	0.17 220	0.10 130	0.38 329	0.19 142	0.12 235	0.25 345	0.17 237	0.33 277	0.23 216	0.23 260	0.29 303	0.27 353	0.14 222	0.20 177	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.06 136

4D-IteraStereo	0.17 220	0.16 443	0.50 464	0.21 269	0.14 362	0.19 183	0.17 237	0.28 204	0.28 285	0.23 260	0.20 209	0.20 253	0.11 107	0.19 157	0.14 196	0.06 48	0.04 2	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.06 136

anonymousdsp2	0.17 220	0.10 130	0.28 197	0.20 215	0.11 168	0.25 345	0.17 237	0.41 378	0.31 330	0.23 260	0.23 246	0.22 276	0.15 241	0.25 278	0.15 225	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.08 255	0.07 231

knoymous	0.17 220	0.09 76	0.32 244	0.17 41	0.11 168	0.21 256	0.17 237	0.32 262	0.23 216	0.23 260	0.28 291	0.27 353	0.16 261	0.23 232	0.16 252	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.06 142	0.09 335	0.09 372

Selective-RAFT	0.17 220	0.12 268	0.30 221	0.24 448	0.10 115	0.29 420	0.15 144	0.32 262	0.31 330	0.17 208	0.17 163	0.21 265	0.18 317	0.28 330	0.17 281	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.07 215	0.08 255	0.06 136

AnonymousM	0.17 220	0.19 492	0.24 145	0.18 87	0.10 115	0.18 148	0.17 237	0.30 240	0.23 216	0.26 295	0.20 209	0.18 227	0.14 222	0.19 157	0.14 196	0.09 374	0.06 229	0.38 640	0.15 572	0.06 94	0.05 33

cross-raft	0.17 220	0.12 268	0.41 376	0.23 394	0.10 115	0.20 225	0.24 488	0.33 277	0.23 216	0.23 260	0.28 291	0.29 380	0.15 241	0.17 106	0.15 225	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.05 33

test-1	0.17 220	0.11 210	0.40 353	0.23 394	0.13 314	0.22 284	0.23 466	0.34 285	0.26 258	0.20 236	0.24 260	0.22 276	0.14 222	0.16 88	0.20 358	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.06 94	0.08 309

s12784h	0.17 220	0.09 76	0.26 168	0.18 87	0.07 2	0.32 466	0.19 330	0.37 337	0.32 339	0.23 260	0.25 270	0.18 227	0.17 291	0.25 278	0.16 252	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.06 94	0.05 33

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 220	0.14 382	0.32 244	0.20 215	0.09 53	0.19 183	0.17 237	0.32 262	0.30 317	0.25 283	0.33 363	0.20 253	0.17 291	0.19 157	0.15 225	0.06 48	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.07 175	0.05 33

CFNet-RSSM	0.17 220	0.10 130	0.40 353	0.20 215	0.11 168	0.20 225	0.15 144	0.36 327	0.30 317	0.23 260	0.21 224	0.26 343	0.15 241	0.20 177	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.05 33

Gwc-CoAtRS	0.17 220	0.10 130	0.37 310	0.20 215	0.12 235	0.19 183	0.15 144	0.32 262	0.28 285	0.23 260	0.23 246	0.27 353	0.15 241	0.20 177	0.13 159	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.06 94	0.06 136

Lsterematch	0.18 244	0.13 335	0.33 261	0.19 142	0.10 115	0.23 306	0.17 237	0.25 147	0.32 339	0.28 315	0.37 403	0.24 311	0.21 349	0.23 232	0.22 404	0.08 279	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.08 255	0.07 231

WQFJA1	0.18 244	0.10 130	0.16 42	0.22 338	0.18 500	0.25 345	0.19 330	0.51 494	0.51 553	0.15 160	0.17 163	0.15 183	0.16 261	0.20 177	0.20 358	0.07 121	0.09 482	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.06 136

WQFJX1	0.18 244	0.10 130	0.16 42	0.23 394	0.17 478	0.24 327	0.19 330	0.58 579	0.52 562	0.16 189	0.16 145	0.14 163	0.15 241	0.26 296	0.17 281	0.08 279	0.09 482	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.06 136

WQFJX	0.18 244	0.10 130	0.17 59	0.22 338	0.18 500	0.25 345	0.18 283	0.53 525	0.45 500	0.17 208	0.16 145	0.14 163	0.16 261	0.23 232	0.18 304	0.07 121	0.08 447	0.07 145	0.06 142	0.08 255	0.07 231

NLMM	0.18 244	0.10 130	0.16 42	0.22 338	0.18 500	0.25 345	0.19 330	0.51 494	0.51 553	0.15 160	0.17 163	0.15 183	0.16 261	0.20 177	0.20 358	0.07 121	0.09 482	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.06 136

IGEV-FE	0.18 244	0.10 130	0.65 536	0.20 215	0.12 235	0.19 183	0.15 144	0.34 285	0.19 126	0.28 315	0.22 237	0.27 353	0.13 186	0.23 232	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.06 136

H2IRNET	0.18 244	0.13 335	0.35 281	0.21 269	0.12 235	0.20 225	0.15 144	0.27 182	0.30 317	0.17 208	0.31 331	0.25 321	0.20 341	0.24 248	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.09 331	0.10 443	0.09 335	0.06 136

ACVNet-DCA	0.18 244	0.14 382	0.38 329	0.23 394	0.11 168	0.31 454	0.19 330	0.41 378	0.27 269	0.17 208	0.19 192	0.13 131	0.18 317	0.28 330	0.11 42	0.08 279	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.09 335	0.09 372

cc1	0.18 244	0.14 382	0.38 329	0.23 394	0.11 168	0.31 454	0.19 330	0.35 308	0.47 523	0.17 208	0.19 192	0.13 131	0.18 317	0.28 330	0.11 42	0.08 279	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.08 255	0.08 309

11t1	0.18 244	0.10 130	0.30 221	0.20 215	0.11 168	0.27 378	0.17 237	0.35 308	0.23 216	0.25 283	0.23 246	0.23 297	0.23 379	0.25 278	0.18 304	0.09 374	0.07 359	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.09 372

tt1	0.18 244	0.14 382	0.35 281	0.23 394	0.11 168	0.30 438	0.19 330	0.35 308	0.44 488	0.17 208	0.19 192	0.13 131	0.16 261	0.27 316	0.11 42	0.08 279	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.08 255	0.08 309

IGEV_Zeroshot_test	0.18 244	0.10 130	0.65 536	0.20 215	0.12 235	0.19 183	0.15 144	0.34 285	0.19 126	0.28 315	0.22 237	0.27 353	0.13 186	0.23 232	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.06 136

MIM_Stereo	0.18 244	0.12 268	0.38 329	0.20 215	0.11 168	0.17 121	0.14 96	0.35 308	0.25 246	0.27 303	0.35 384	0.23 297	0.13 186	0.27 316	0.16 252	0.06 48	0.07 359	0.08 238	0.08 297	0.08 255	0.06 136

HH	0.18 244	0.12 268	0.55 493	0.22 338	0.12 235	0.18 148	0.18 283	0.34 285	0.19 126	0.20 236	0.24 260	0.34 431	0.18 317	0.29 349	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.07 175	0.06 136

HanStereo	0.18 244	0.12 268	0.55 493	0.22 338	0.12 235	0.18 148	0.18 283	0.34 285	0.19 126	0.20 236	0.24 260	0.34 431	0.18 317	0.29 349	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.07 215	0.07 175	0.06 136

LL-Strereo2	0.18 244	0.18 476	0.39 345	0.22 338	0.12 235	0.24 327	0.13 62	0.31 250	0.23 216	0.24 274	0.20 209	0.24 311	0.12 141	0.26 296	0.15 225	0.06 48	0.06 229	0.12 503	0.09 399	0.08 255	0.07 231

riskmin	0.18 244	0.09 76	0.34 272	0.18 87	0.12 235	0.24 327	0.16 191	0.34 285	0.28 285	0.21 247	0.23 246	0.33 422	0.24 397	0.23 232	0.17 281	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.06 142	0.10 403	0.10 429

test_4	0.18 244	0.12 268	0.34 272	0.23 394	0.12 235	0.18 148	0.22 440	0.26 167	0.24 232	0.24 274	0.47 520	0.22 276	0.13 186	0.24 248	0.16 252	0.06 48	0.05 38	0.09 331	0.09 399	0.07 175	0.05 33

GMOStereo	0.18 244	0.14 382	0.30 221	0.22 338	0.12 235	0.20 225	0.27 524	0.26 167	0.28 285	0.31 394	0.32 340	0.26 343	0.17 291	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.07 359	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.05 33

error version	0.18 244	0.14 382	0.30 221	0.22 338	0.12 235	0.20 225	0.27 524	0.26 167	0.28 285	0.31 394	0.32 340	0.26 343	0.17 291	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.07 359	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.05 33

test-v	0.18 244	0.14 382	0.30 221	0.22 338	0.12 235	0.20 225	0.27 524	0.26 167	0.28 285	0.31 394	0.32 340	0.26 343	0.17 291	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.07 359	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.05 33

test_3	0.18 244	0.11 210	0.32 244	0.24 448	0.11 168	0.22 284	0.25 505	0.31 250	0.31 330	0.25 283	0.18 183	0.23 297	0.13 186	0.25 278	0.19 337	0.06 48	0.05 38	0.09 331	0.10 443	0.07 175	0.06 136

Patchmatch Stereo++	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.14 96	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.29 303	0.25 321	0.17 291	0.26 296	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309
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	0.18 244	0.11 210	0.35 281	0.23 394	0.11 168	0.24 327	0.20 382	0.29 220	0.26 258	0.26 295	0.25 270	0.25 321	0.18 317	0.34 393	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.09 331	0.07 215	0.09 335	0.08 309

PSM-adaLoss	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.16 191	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.29 303	0.25 321	0.18 317	0.24 248	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

ROB_FTStereo_v2	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.16 191	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.29 303	0.25 321	0.17 291	0.24 248	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

ROB_FTStereo	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.14 96	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.28 291	0.25 321	0.17 291	0.24 248	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

HUI-Stereo	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.14 96	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.28 291	0.25 321	0.17 291	0.22 222	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

DeepStereo_RVC	0.18 244	0.11 210	0.40 353	0.21 269	0.11 168	0.19 183	0.16 191	0.28 204	0.22 190	0.27 303	0.27 285	0.23 297	0.28 464	0.24 248	0.18 304	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.07 215	0.09 335	0.10 429

iGMRVC	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.15 144	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.29 303	0.25 321	0.17 291	0.27 316	0.17 281	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

iRAFT	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.14 96	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.29 303	0.25 321	0.17 291	0.26 296	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

CRE-IMP	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.11 168	0.24 327	0.17 237	0.29 220	0.21 174	0.27 303	0.26 279	0.24 311	0.17 291	0.23 232	0.18 304	0.08 279	0.05 38	0.10 409	0.07 215	0.10 403	0.10 429

test-2	0.18 244	0.14 382	0.30 221	0.22 338	0.12 235	0.20 225	0.27 524	0.26 167	0.28 285	0.31 394	0.32 340	0.26 343	0.17 291	0.15 64	0.12 104	0.07 121	0.07 359	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.05 33

RAFT-IKP	0.18 244	0.12 268	0.37 310	0.22 338	0.10 115	0.18 148	0.15 144	0.29 220	0.22 190	0.28 315	0.29 303	0.25 321	0.18 317	0.25 278	0.16 252	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

rafts_anoy	0.18 244	0.15 417	0.35 281	0.22 338	0.14 362	0.19 183	0.17 237	0.32 262	0.30 317	0.23 260	0.25 270	0.20 253	0.16 261	0.22 222	0.19 337	0.08 279	0.07 359	0.10 409	0.12 521	0.09 335	0.08 309

raft+_RVC	0.18 244	0.14 382	0.32 244	0.21 269	0.15 422	0.21 256	0.16 191	0.38 343	0.34 363	0.21 247	0.28 291	0.20 253	0.15 241	0.24 248	0.19 337	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.08 309

RALCasStereoNet	0.18 244	0.15 417	0.33 261	0.21 269	0.14 362	0.21 256	0.18 283	0.31 250	0.25 246	0.21 247	0.29 303	0.22 276	0.15 241	0.27 316	0.17 281	0.08 279	0.10 512	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.09 372

sCroCo_RVC	0.18 244	0.14 382	0.49 453	0.27 549	0.18 500	0.22 284	0.17 237	0.27 182	0.23 216	0.14 140	0.22 237	0.17 215	0.14 222	0.21 202	0.15 225	0.10 424	0.11 536	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.09 372

DCANet	0.18 244	0.13 335	0.40 353	0.19 142	0.09 53	0.19 183	0.18 283	0.34 285	0.39 427	0.29 344	0.31 331	0.18 227	0.23 379	0.20 177	0.19 337	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.06 94	0.07 231

AFF-stereo	0.18 244	0.15 417	0.32 244	0.21 269	0.10 115	0.18 148	0.18 283	0.33 277	0.27 269	0.25 283	0.37 403	0.25 321	0.17 291	0.24 248	0.15 225	0.06 48	0.05 38	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.05 33

DIP-Stereo	0.18 244	0.12 268	0.33 261	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.12 29	0.42 392	0.25 246	0.27 303	0.32 340	0.21 265	0.17 291	0.25 278	0.20 358	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.06 142	0.07 175	0.08 309
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	0.18 244	0.09 76	0.32 244	0.22 338	0.12 235	0.22 284	0.19 330	0.42 392	0.19 126	0.31 394	0.45 503	0.20 253	0.14 222	0.18 132	0.15 225	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.06 136

RAFT-Stereo	0.18 244	0.09 76	0.32 244	0.22 338	0.12 235	0.22 284	0.19 330	0.42 392	0.19 126	0.31 394	0.45 503	0.20 253	0.14 222	0.18 132	0.15 225	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.06 136
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 287	0.12 268	0.16 42	0.23 394	0.18 500	0.24 327	0.20 382	0.59 585	0.65 603	0.18 226	0.17 163	0.13 131	0.14 222	0.25 278	0.18 304	0.08 279	0.09 482	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.06 136

NLCSM	0.19 287	0.12 268	0.18 72	0.24 448	0.19 527	0.24 327	0.21 413	0.42 392	0.40 445	0.19 232	0.18 183	0.14 163	0.16 261	0.47 445	0.19 337	0.08 279	0.09 482	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.07 231

AIO-test1	0.19 287	0.14 382	0.41 376	0.27 549	0.15 422	0.21 256	0.16 191	0.39 355	0.36 392	0.17 208	0.26 279	0.18 227	0.13 186	0.28 330	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.10 409	0.11 482	0.06 94	0.09 372

rvit_0105_6	0.19 287	0.14 382	0.34 272	0.23 394	0.14 362	0.18 148	0.20 382	0.29 220	0.37 403	0.18 226	0.22 237	0.23 297	0.17 291	0.26 296	0.17 281	0.15 561	0.13 566	0.13 524	0.11 482	0.11 451	0.08 309

1test111	0.19 287	0.14 382	0.38 329	0.23 394	0.11 168	0.31 454	0.19 330	0.41 378	0.27 269	0.17 208	0.19 192	0.13 131	0.18 317	0.34 393	0.22 404	0.08 279	0.05 38	0.08 238	0.06 142	0.09 335	0.09 372

DCANet-4	0.19 287	0.10 130	0.52 480	0.19 142	0.09 53	0.19 183	0.18 283	0.36 327	0.39 427	0.29 344	0.30 316	0.17 215	0.22 365	0.20 177	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.05 7	0.07 231

fff	0.19 287	0.13 335	0.40 353	0.18 87	0.09 53	0.19 183	0.18 283	0.35 308	0.43 473	0.29 344	0.30 316	0.18 227	0.28 464	0.20 177	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.05 7	0.07 231

ADStereo(finetuned)	0.19 287	0.13 335	0.49 453	0.19 142	0.09 53	0.19 183	0.18 283	0.34 285	0.39 427	0.29 344	0.31 331	0.18 227	0.31 510	0.21 202	0.19 337	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.06 94	0.07 231

x	0.19 287	0.11 210	0.29 211	0.20 215	0.11 168	0.26 368	0.18 283	0.41 378	0.29 304	0.25 283	0.29 303	0.28 369	0.24 397	0.26 296	0.23 425	0.09 374	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.09 335	0.08 309

DisPM	0.19 287	0.10 130	0.35 281	0.23 394	0.13 314	0.18 148	0.20 382	0.29 220	0.29 304	0.33 429	0.34 373	0.23 297	0.16 261	0.33 386	0.16 252	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.07 175	0.11 466

iRaft-Stereo_20w	0.19 287	0.10 130	0.46 429	0.19 142	0.13 314	0.25 345	0.19 330	0.52 513	0.19 126	0.29 344	0.21 224	0.22 276	0.20 341	0.28 330	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.08 297	0.08 255	0.08 309

TRStereo	0.19 287	0.17 462	0.47 437	0.23 394	0.19 527	0.19 183	0.16 191	0.52 513	0.28 285	0.20 236	0.19 192	0.21 265	0.13 186	0.24 248	0.13 159	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.11 482	0.06 94	0.06 136

Pruner-Stereo	0.19 287	0.11 210	0.34 272	0.29 573	0.12 235	0.19 183	0.17 237	0.31 250	0.29 304	0.33 429	0.32 340	0.25 321	0.15 241	0.24 248	0.21 384	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.09 372

RALAANet	0.19 287	0.18 476	0.37 310	0.23 394	0.14 362	0.23 306	0.13 62	0.37 337	0.29 304	0.28 315	0.26 279	0.25 321	0.15 241	0.26 296	0.18 304	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.06 136

csc	0.19 287	0.13 335	0.40 353	0.18 87	0.09 53	0.19 183	0.18 283	0.35 308	0.43 473	0.29 344	0.30 316	0.18 227	0.28 464	0.20 177	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.05 7	0.07 231

cscssc	0.19 287	0.13 335	0.40 353	0.18 87	0.09 53	0.19 183	0.18 283	0.35 308	0.43 473	0.29 344	0.30 316	0.18 227	0.28 464	0.20 177	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.05 61	0.05 7	0.07 231

GMStereo	0.19 287	0.25 551	0.40 353	0.21 269	0.12 235	0.22 284	0.19 330	0.29 220	0.40 445	0.25 283	0.23 246	0.16 204	0.15 241	0.25 278	0.19 337	0.09 374	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.10 403	0.08 309
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	0.20 304	0.14 382	0.31 236	0.22 338	0.12 235	0.26 368	0.16 191	0.31 250	0.27 269	0.32 416	0.58 571	0.23 297	0.15 241	0.23 232	0.17 281	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.07 215	0.08 255	0.06 136

HI	0.20 304	0.13 335	0.33 261	0.18 87	0.15 422	0.17 121	0.16 191	0.34 285	0.21 174	0.37 490	0.39 431	0.36 450	0.24 397	0.29 349	0.21 384	0.06 48	0.05 38	0.08 238	0.09 399	0.09 335	0.07 231

CoSv	0.20 304	0.13 335	0.33 261	0.18 87	0.15 422	0.17 121	0.16 191	0.34 285	0.21 174	0.37 490	0.39 431	0.36 450	0.24 397	0.29 349	0.21 384	0.06 48	0.05 38	0.08 238	0.09 399	0.09 335	0.07 231

AIO-test2	0.20 304	0.20 505	0.36 301	0.26 521	0.15 422	0.22 284	0.16 191	0.42 392	0.42 465	0.16 189	0.29 303	0.15 183	0.11 107	0.26 296	0.13 159	0.18 599	0.06 229	0.10 409	0.11 482	0.07 175	0.07 231

rvit_0105_4	0.20 304	0.15 417	0.38 329	0.23 394	0.14 362	0.20 225	0.22 440	0.33 277	0.39 427	0.19 232	0.24 260	0.25 321	0.19 332	0.27 316	0.17 281	0.16 577	0.13 566	0.13 524	0.11 482	0.11 451	0.08 309

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 304	0.72 652	0.70 554	0.17 41	0.08 23	0.15 48	0.15 144	0.18 30	0.16 61	0.13 109	0.12 58	0.09 24	0.08 11	0.16 88	0.13 159	0.35 642	0.04 2	0.08 238	0.07 215	0.11 451	0.23 616

test_sample1	0.20 304	0.10 130	0.28 197	0.19 142	0.12 235	0.28 398	0.19 330	0.41 378	0.25 246	0.26 295	0.31 331	0.29 380	0.26 428	0.44 435	0.21 384	0.09 374	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.09 335	0.09 372

MyStereo06	0.20 304	0.12 268	0.57 500	0.21 269	0.14 362	0.25 345	0.23 466	0.40 366	0.21 174	0.30 376	0.24 260	0.31 405	0.18 317	0.22 222	0.18 304	0.07 121	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.08 309

xx1	0.20 304	0.14 382	0.38 329	0.23 394	0.11 168	0.31 454	0.19 330	0.35 308	0.47 523	0.17 208	0.19 192	0.28 369	0.24 397	0.28 330	0.11 42	0.08 279	0.05 38	0.10 409	0.09 399	0.09 335	0.09 372

GCAPDPT-zeroshot	0.20 304	0.08 31	1.14 631	0.29 573	0.43 636	0.16 87	0.15 144	0.27 182	0.25 246	0.14 140	0.17 163	0.15 183	0.11 107	0.20 177	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.06 136

DCRE	0.20 304	0.13 335	0.40 353	0.21 269	0.15 422	0.20 225	0.19 330	0.30 240	0.27 269	0.22 254	0.80 618	0.23 297	0.16 261	0.23 232	0.15 225	0.07 121	0.07 359	0.07 145	0.08 297	0.07 175	0.06 136

qqq	0.20 304	0.12 268	0.31 236	0.20 215	0.11 168	0.23 306	0.19 330	0.41 378	0.27 269	0.24 274	0.28 291	0.28 369	0.24 397	0.34 393	0.22 404	0.08 279	0.07 359	0.10 409	0.09 399	0.09 335	0.09 372

PFNet+	0.20 304	0.10 130	0.37 310	0.21 269	0.12 235	0.17 121	0.19 330	0.29 220	0.34 363	0.33 429	0.32 340	0.24 311	0.16 261	0.32 379	0.17 281	0.10 424	0.07 359	0.11 465	0.10 443	0.08 255	0.12 490

NF-Stereo	0.20 304	0.10 130	0.35 281	0.24 448	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.38 343	0.32 339	0.28 315	0.30 316	0.22 276	0.16 261	0.51 462	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.13 507

OCTAStereo	0.20 304	0.10 130	0.35 281	0.24 448	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.38 343	0.32 339	0.28 315	0.30 316	0.22 276	0.16 261	0.51 462	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.13 507

RE-Stereo	0.20 304	0.10 130	0.35 281	0.24 448	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.38 343	0.32 339	0.28 315	0.30 316	0.22 276	0.16 261	0.51 462	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.13 507

TVStereo	0.20 304	0.10 130	0.35 281	0.24 448	0.12 235	0.21 256	0.18 283	0.38 343	0.32 339	0.28 315	0.30 316	0.22 276	0.16 261	0.51 462	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.13 507

sAnonymous2	0.20 304	0.21 519	0.58 505	0.24 448	0.17 478	0.22 284	0.19 330	0.34 285	0.28 285	0.17 208	0.19 192	0.17 215	0.16 261	0.17 106	0.14 196	0.10 424	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.23 605	0.17 563

CroCo_RVC	0.20 304	0.21 519	0.58 505	0.24 448	0.17 478	0.22 284	0.19 330	0.34 285	0.28 285	0.17 208	0.19 192	0.17 215	0.16 261	0.17 106	0.14 196	0.10 424	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.23 605	0.17 563

111	0.20 304	0.17 462	0.40 353	0.18 87	0.09 53	0.24 327	0.17 237	0.41 378	0.45 500	0.23 260	0.29 303	0.29 380	0.21 349	0.24 248	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.07 175	0.08 309

HITNet	0.20 304	0.17 462	0.43 399	0.19 142	0.08 23	0.27 378	0.14 96	0.42 392	0.30 317	0.29 344	0.32 340	0.27 353	0.21 349	0.28 330	0.25 446	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.06 136
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
IGEV_i1	0.21 325	0.11 210	0.43 399	0.22 338	0.11 168	0.31 454	0.19 330	0.43 406	0.30 317	0.29 344	0.30 316	0.31 405	0.20 341	0.33 386	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.08 255	0.08 309

Selective-IGEV-i1	0.21 325	0.10 130	0.31 236	0.23 394	0.13 314	0.31 454	0.22 440	0.46 435	0.42 465	0.27 303	0.32 340	0.33 422	0.17 291	0.25 278	0.19 337	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.08 255	0.09 372

Hybrid-DGEV-2	0.21 325	0.15 417	0.34 272	0.24 448	0.13 314	0.28 398	0.14 96	0.48 457	0.44 488	0.27 303	0.24 260	0.25 321	0.25 418	0.28 330	0.19 337	0.07 121	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.07 175	0.07 231

FACV-RUCA	0.21 325	0.15 417	0.32 244	0.23 394	0.23 583	0.26 368	0.19 330	0.39 355	0.34 363	0.25 283	0.32 340	0.21 265	0.24 397	0.24 248	0.19 337	0.10 424	0.07 359	0.15 566	0.08 297	0.16 544	0.13 507

IGEV-RUCA	0.21 325	0.08 31	0.23 135	0.19 142	0.19 527	0.28 398	0.24 488	0.23 112	0.21 174	0.20 236	0.23 246	0.28 369	0.49 598	0.26 296	0.18 304	0.09 374	0.08 447	0.18 591	0.13 549	0.17 561	0.17 563

rvit_0105_5	0.21 325	0.15 417	0.38 329	0.23 394	0.13 314	0.22 284	0.24 488	0.36 327	0.39 427	0.21 247	0.23 246	0.26 343	0.19 332	0.26 296	0.19 337	0.15 561	0.13 566	0.12 503	0.12 521	0.10 403	0.09 372

GCAP-BAT	0.21 325	0.08 31	1.22 636	0.29 573	0.43 636	0.16 87	0.15 144	0.27 182	0.25 246	0.14 140	0.17 163	0.15 183	0.11 107	0.20 177	0.12 104	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.06 94	0.06 136

test_sample2	0.21 325	0.10 130	0.28 197	0.19 142	0.11 168	0.27 378	0.21 413	0.43 406	0.29 304	0.26 295	0.31 331	0.30 396	0.24 397	0.45 438	0.18 304	0.09 374	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.09 335	0.09 372

mmm	0.21 325	0.12 268	0.31 236	0.22 338	0.12 235	0.28 398	0.21 413	0.41 378	0.27 269	0.29 344	0.38 418	0.29 380	0.24 397	0.29 349	0.22 404	0.09 374	0.07 359	0.11 465	0.09 399	0.10 403	0.09 372

CASS	0.21 325	0.15 417	0.32 244	0.26 521	0.11 168	0.28 398	0.19 330	0.39 355	0.30 317	0.32 416	0.34 373	0.25 321	0.24 397	0.25 278	0.20 358	0.13 521	0.08 447	0.11 465	0.09 399	0.11 451	0.11 466
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 325	0.16 443	0.32 244	0.26 521	0.13 314	0.26 368	0.27 524	0.40 366	0.36 392	0.29 344	0.39 431	0.22 276	0.21 349	0.33 386	0.17 281	0.07 121	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.07 231

RAFT_CTSACE	0.21 325	0.16 443	0.41 376	0.25 487	0.15 422	0.22 284	0.24 488	0.32 262	0.28 285	0.33 429	0.51 537	0.29 380	0.17 291	0.32 379	0.13 159	0.06 48	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.06 136

RAFT+CT+SA	0.21 325	0.18 476	0.33 261	0.25 487	0.18 500	0.23 306	0.29 547	0.40 366	0.36 392	0.24 274	0.38 418	0.18 227	0.16 261	0.32 379	0.16 252	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.12 521	0.09 335	0.09 372

SA-5K	0.21 325	0.16 443	0.32 244	0.26 521	0.13 314	0.26 368	0.27 524	0.40 366	0.36 392	0.29 344	0.39 431	0.22 276	0.21 349	0.33 386	0.17 281	0.07 121	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.07 231

CIPLG	0.21 325	0.21 519	0.55 493	0.23 394	0.15 422	0.25 345	0.20 382	0.35 308	0.29 304	0.31 394	0.33 363	0.22 276	0.15 241	0.26 296	0.20 358	0.08 279	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.08 255	0.08 309

IPLG	0.21 325	0.15 417	0.53 484	0.21 269	0.12 235	0.28 398	0.17 237	0.42 392	0.30 317	0.33 429	0.32 340	0.15 183	0.17 291	0.50 457	0.21 384	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.06 136

IPLGR_C	0.21 325	0.22 533	0.60 513	0.23 394	0.15 422	0.24 327	0.20 382	0.35 308	0.29 304	0.31 394	0.32 340	0.22 276	0.15 241	0.25 278	0.20 358	0.08 279	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.08 255	0.08 309

MIPNet	0.21 325	0.15 417	0.52 480	0.21 269	0.12 235	0.27 378	0.20 382	0.45 424	0.37 403	0.30 376	0.23 246	0.19 243	0.24 397	0.27 316	0.19 337	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.06 136

IPLGR	0.21 325	0.13 335	0.61 516	0.21 269	0.11 168	0.25 345	0.18 283	0.41 378	0.37 403	0.28 315	0.27 285	0.21 265	0.19 332	0.37 410	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.07 175	0.06 136

ACRE	0.21 325	0.20 505	0.62 524	0.23 394	0.15 422	0.24 327	0.20 382	0.35 308	0.28 285	0.31 394	0.32 340	0.22 276	0.15 241	0.25 278	0.20 358	0.08 279	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.08 255	0.08 309

GANet-ADL	0.21 325	0.12 268	0.45 421	0.23 394	0.14 362	0.29 420	0.19 330	0.46 435	0.35 379	0.25 283	0.32 340	0.32 415	0.19 332	0.24 248	0.20 358	0.10 424	0.07 359	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.10 429

LCNet	0.21 325	0.11 210	0.29 211	0.25 487	0.12 235	0.23 306	0.19 330	0.34 285	0.26 258	0.28 315	0.35 384	0.26 343	0.30 493	0.35 402	0.17 281	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.10 443	0.13 504	0.22 609

PSM-softLoss	0.21 325	0.10 130	0.39 345	0.24 448	0.12 235	0.20 225	0.18 283	0.38 343	0.26 258	0.29 344	0.32 340	0.24 311	0.16 261	0.52 468	0.20 358	0.09 374	0.06 229	0.10 409	0.09 399	0.08 255	0.12 490

KMStereo	0.21 325	0.10 130	0.39 345	0.24 448	0.12 235	0.20 225	0.18 283	0.38 343	0.26 258	0.29 344	0.32 340	0.24 311	0.16 261	0.52 468	0.20 358	0.09 374	0.06 229	0.10 409	0.09 399	0.08 255	0.12 490

SST-Stereo	0.21 325	0.10 130	0.37 310	0.24 448	0.13 314	0.19 183	0.17 237	0.31 250	0.24 232	0.34 449	0.33 363	0.29 380	0.25 418	0.56 494	0.17 281	0.08 279	0.05 38	0.10 409	0.08 297	0.09 335	0.07 231

RAFT_R40	0.21 325	0.10 130	0.37 310	0.24 448	0.13 314	0.18 148	0.18 283	0.31 250	0.29 304	0.33 429	0.33 363	0.30 396	0.24 397	0.55 483	0.18 304	0.08 279	0.05 38	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.07 231

RAFT-345	0.21 325	0.10 130	0.46 429	0.22 338	0.11 168	0.20 225	0.16 191	0.26 167	0.25 246	0.27 303	0.66 597	0.21 265	0.16 261	0.55 483	0.21 384	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.06 94	0.06 136

RAFT	0.21 325	0.17 462	0.32 244	0.24 448	0.12 235	0.25 345	0.27 524	0.35 308	0.28 285	0.33 429	0.33 363	0.38 464	0.22 365	0.29 349	0.17 281	0.08 279	0.08 447	0.11 465	0.10 443	0.10 403	0.06 136

GMM-Stereo	0.21 325	0.10 130	0.43 399	0.23 394	0.13 314	0.24 327	0.25 505	0.37 337	0.27 269	0.30 376	0.45 503	0.27 353	0.21 349	0.31 372	0.17 281	0.07 121	0.05 38	0.10 409	0.09 399	0.08 255	0.19 583

Prome-Stereo	0.21 325	0.10 130	0.30 221	0.24 448	0.12 235	0.23 306	0.23 466	0.36 327	0.25 246	0.33 429	0.59 574	0.24 311	0.28 464	0.29 349	0.16 252	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.20 595

TestStereo	0.21 325	0.19 492	0.40 353	0.25 487	0.10 115	0.22 284	0.21 413	0.31 250	0.31 330	0.23 260	0.34 373	0.22 276	0.18 317	0.62 530	0.18 304	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.07 215	0.11 451	0.06 136

XX-Stereo	0.21 325	0.10 130	0.83 586	0.26 521	0.17 478	0.23 306	0.13 62	0.40 366	0.18 107	0.20 236	0.41 450	0.31 405	0.10 70	0.32 379	0.12 104	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.05 33

EAI-Stereo	0.21 325	0.10 130	0.33 261	0.21 269	0.12 235	0.30 438	0.46 626	0.46 435	0.20 154	0.25 283	0.50 531	0.17 215	0.16 261	0.24 248	0.23 425	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.10 443	0.06 94	0.07 231

FENet	0.21 325	0.11 210	0.45 421	0.21 269	0.12 235	0.26 368	0.17 237	0.41 378	0.35 379	0.30 376	0.31 331	0.29 380	0.23 379	0.26 296	0.23 425	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.09 372

MyStereo8	0.22 359	0.15 417	0.63 527	0.21 269	0.17 478	0.31 454	0.16 191	0.36 327	0.32 339	0.28 315	0.36 394	0.25 321	0.18 317	0.25 278	0.28 471	0.08 279	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.10 403	0.12 490

ffm	0.22 359	0.12 268	0.42 386	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.20 382	0.35 308	0.44 488	0.30 376	0.42 467	0.34 431	0.23 379	0.27 316	0.11 42	0.08 279	0.05 38	0.11 465	0.10 443	0.08 255	0.08 309

StereoVision	0.22 359	0.18 476	0.37 310	0.27 549	0.17 478	0.23 306	0.22 440	0.38 343	0.31 330	0.20 236	0.51 537	0.22 276	0.16 261	0.28 330	0.18 304	0.11 463	0.12 554	0.13 524	0.13 549	0.10 403	0.07 231

raft_robust	0.22 359	0.17 462	0.30 221	0.22 338	0.12 235	0.23 306	0.22 440	0.49 467	0.48 532	0.32 416	0.32 340	0.26 343	0.23 379	0.53 475	0.15 225	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.10 443	0.08 255	0.06 136

Sa-1000	0.22 359	0.15 417	0.35 281	0.23 394	0.13 314	0.28 398	0.23 466	0.47 444	0.39 427	0.30 376	0.50 531	0.26 343	0.19 332	0.33 386	0.16 252	0.07 121	0.06 229	0.10 409	0.11 482	0.08 255	0.06 136

SA	0.22 359	0.16 443	0.36 301	0.23 394	0.13 314	0.24 327	0.23 466	0.45 424	0.40 445	0.27 303	0.44 491	0.23 297	0.23 379	0.33 386	0.17 281	0.07 121	0.06 229	0.10 409	0.11 482	0.08 255	0.06 136

dd	0.22 359	0.26 562	0.40 353	0.22 338	0.12 235	0.25 345	0.21 413	0.32 262	0.44 488	0.29 344	0.28 291	0.25 321	0.16 261	0.30 365	0.25 446	0.12 502	0.07 359	0.10 409	0.08 297	0.11 451	0.09 372

GwcNet-ADL	0.22 359	0.14 382	0.58 505	0.24 448	0.13 314	0.22 284	0.23 466	0.49 467	0.40 445	0.27 303	0.29 303	0.30 396	0.20 341	0.26 296	0.23 425	0.09 374	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.09 335	0.09 372

HHNet	0.22 359	0.12 268	0.52 480	0.18 87	0.18 500	0.20 225	0.20 382	0.34 285	0.31 330	0.32 416	0.59 574	0.20 253	0.21 349	0.24 248	0.31 499	0.08 279	0.05 38	0.09 331	0.07 215	0.08 255	0.11 466

KYRaft	0.22 359	0.10 130	0.30 221	0.23 394	0.12 235	0.23 306	0.23 466	0.35 308	0.24 232	0.35 466	0.54 555	0.34 431	0.26 428	0.29 349	0.15 225	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.10 443	0.08 255	0.31 634

IRAFT_RVC	0.22 359	0.12 268	0.39 345	0.26 521	0.11 168	0.18 148	0.24 488	0.40 366	0.37 403	0.31 394	0.30 316	0.29 380	0.24 397	0.55 483	0.22 404	0.08 279	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.08 255	0.07 231

GES	0.22 359	0.12 268	0.42 386	0.20 215	0.14 362	0.27 378	0.19 330	0.49 467	0.33 353	0.30 376	0.36 394	0.25 321	0.23 379	0.29 349	0.22 404	0.10 424	0.08 447	0.08 238	0.07 215	0.10 403	0.11 466

SFCPSM	0.22 359	0.10 130	0.51 474	0.21 269	0.14 362	0.34 490	0.22 440	0.55 544	0.39 427	0.29 344	0.32 340	0.23 297	0.21 349	0.27 316	0.19 337	0.09 374	0.07 359	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.08 309

DMCA	0.22 359	0.14 382	0.36 301	0.22 338	0.14 362	0.27 378	0.20 382	0.43 406	0.38 417	0.31 394	0.32 340	0.33 422	0.24 397	0.24 248	0.28 471	0.11 463	0.08 447	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.11 466

BEATNet_4x	0.22 359	0.18 476	0.47 437	0.22 338	0.10 115	0.28 398	0.14 96	0.46 435	0.32 339	0.31 394	0.34 373	0.31 405	0.25 418	0.31 372	0.29 483	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.06 142	0.10 403	0.08 309

MLCV	0.22 359	0.16 443	0.44 409	0.21 269	0.08 23	0.29 420	0.19 330	0.38 343	0.37 403	0.38 505	0.44 491	0.31 405	0.21 349	0.41 426	0.24 436	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.07 175	0.06 136

DN-CSS_ROB	0.22 359	0.25 551	0.47 437	0.24 448	0.14 362	0.25 345	0.12 29	0.40 366	0.33 353	0.29 344	0.42 467	0.22 276	0.20 341	0.33 386	0.19 337	0.07 121	0.06 229	0.11 465	0.11 482	0.11 451	0.07 231

Select-FE	0.23 376	0.14 382	0.78 566	0.22 338	0.18 500	0.22 284	0.13 62	0.43 406	0.26 258	0.28 315	0.33 363	0.39 476	0.29 479	0.27 316	0.19 337	0.08 279	0.07 359	0.08 238	0.13 549	0.08 255	0.12 490

G2L-ROB	0.23 376	0.15 417	0.41 376	0.19 142	0.12 235	0.27 378	0.21 413	0.47 444	0.33 353	0.34 449	0.31 331	0.41 498	0.22 365	0.49 453	0.26 460	0.09 374	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.09 335	0.10 429

DFGA-Net	0.23 376	0.24 546	0.49 453	0.22 338	0.15 422	0.25 345	0.17 237	0.39 355	0.39 427	0.29 344	0.31 331	0.21 265	0.17 291	0.59 511	0.28 471	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.09 399	0.10 403	0.08 309

PAM_32	0.23 376	0.10 130	0.63 527	0.21 269	0.14 362	0.33 477	0.19 330	0.36 327	0.23 216	0.29 344	0.28 291	0.56 582	0.28 464	0.27 316	0.18 304	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.09 399	0.07 175	0.09 372

PAM	0.23 376	0.10 130	0.63 527	0.22 338	0.15 422	0.34 490	0.21 413	0.37 337	0.22 190	0.31 394	0.27 285	0.55 578	0.26 428	0.26 296	0.17 281	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.09 399	0.07 175	0.09 372

rvit_0105_3	0.23 376	0.17 462	0.40 353	0.25 487	0.15 422	0.24 327	0.28 540	0.38 343	0.41 457	0.25 283	0.25 270	0.28 369	0.21 349	0.28 330	0.20 358	0.15 561	0.13 566	0.14 551	0.15 572	0.10 403	0.09 372

UGAM-zero	0.23 376	0.10 130	0.54 487	0.19 142	0.13 314	0.21 256	0.14 96	0.44 414	0.22 190	0.28 315	0.28 291	0.51 561	0.33 520	0.65 545	0.14 196	0.07 121	0.06 229	0.07 145	0.08 297	0.06 94	0.07 231

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 376	0.13 335	0.83 586	0.20 215	0.21 554	0.23 306	0.17 237	0.48 457	0.27 269	0.23 260	0.29 303	0.39 476	0.23 379	0.25 278	0.15 225	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.11 482	0.11 451	0.10 429

test_sample3	0.23 376	0.12 268	0.43 399	0.19 142	0.12 235	0.32 466	0.20 382	0.50 477	0.34 363	0.31 394	0.33 363	0.29 380	0.22 365	0.53 475	0.22 404	0.10 424	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.10 403	0.10 429

MyStereo05	0.23 376	0.12 268	0.57 500	0.21 269	0.14 362	0.25 345	0.23 466	0.48 457	0.52 562	0.31 394	0.23 246	0.25 321	0.22 365	0.30 365	0.21 384	0.07 121	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.08 309

MyStereo04	0.23 376	0.12 268	0.55 493	0.22 338	0.14 362	0.25 345	0.23 466	0.49 467	0.52 562	0.28 315	0.23 246	0.27 353	0.23 379	0.30 365	0.22 404	0.07 121	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.08 255	0.08 309

CoDeX	0.23 376	0.12 268	0.46 429	0.21 269	0.14 362	0.29 420	0.21 413	0.53 525	0.41 457	0.29 344	0.35 384	0.29 380	0.22 365	0.48 448	0.19 337	0.09 374	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.07 231

PCWNet_CMD	0.23 376	0.13 335	0.48 447	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.16 191	0.46 435	0.46 518	0.29 344	0.36 394	0.37 456	0.24 397	0.28 330	0.20 358	0.09 374	0.06 229	0.10 409	0.08 297	0.11 451	0.09 372

anonymousa	0.23 376	0.11 210	0.50 464	0.21 269	0.16 454	0.31 454	0.20 382	0.36 327	0.35 379	0.32 416	0.50 531	0.39 476	0.26 428	0.22 222	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.11 482	0.07 175	0.08 309

BUS	0.23 376	0.12 268	0.28 197	0.25 487	0.14 362	0.43 559	0.17 237	0.56 560	0.34 363	0.34 449	0.35 384	0.32 415	0.20 341	0.26 296	0.21 384	0.10 424	0.07 359	0.11 465	0.10 443	0.09 335	0.09 372

IER	0.23 376	0.12 268	0.39 345	0.20 215	0.14 362	0.31 454	0.19 330	0.42 392	0.36 392	0.33 429	0.40 442	0.32 415	0.33 520	0.29 349	0.22 404	0.09 374	0.07 359	0.08 238	0.08 297	0.09 335	0.08 309

test_5	0.23 376	0.19 492	0.38 329	0.26 521	0.18 500	0.25 345	0.29 547	0.40 366	0.37 403	0.29 344	0.40 442	0.25 321	0.22 365	0.34 393	0.18 304	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.09 399	0.10 403	0.10 429

BSDual-CNN	0.23 376	0.12 268	0.28 197	0.25 487	0.14 362	0.35 505	0.21 413	0.56 560	0.34 363	0.34 449	0.35 384	0.38 464	0.24 397	0.26 296	0.21 384	0.10 424	0.07 359	0.11 465	0.10 443	0.09 335	0.09 372

iRaft-Stereo_5w	0.23 376	0.18 476	0.44 409	0.22 338	0.13 314	0.19 183	0.19 330	0.37 337	0.32 339	0.28 315	0.37 403	0.34 431	0.23 379	0.65 545	0.27 466	0.06 48	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.09 335	0.08 309

psmg	0.23 376	0.12 268	0.28 197	0.21 269	0.14 362	0.35 505	0.23 466	0.51 494	0.34 363	0.35 466	0.38 418	0.38 464	0.24 397	0.26 296	0.21 384	0.10 424	0.08 447	0.10 409	0.10 443	0.09 335	0.08 309

UDGNet	0.23 376	0.31 593	0.38 329	0.24 448	0.14 362	0.24 327	0.18 283	0.32 262	0.43 473	0.29 344	0.28 291	0.24 311	0.19 332	0.29 349	0.20 358	0.15 561	0.07 359	0.21 605	0.11 482	0.14 522	0.10 429

OMP-Stereo	0.23 376	0.14 382	0.35 281	0.29 573	0.13 314	0.21 256	0.16 191	0.37 337	0.33 353	0.34 449	0.30 316	0.34 431	0.19 332	0.70 559	0.24 436	0.07 121	0.06 229	0.09 331	0.07 215	0.07 175	0.06 136

IIG-Stereo	0.23 376	0.13 335	0.35 281	0.29 573	0.12 235	0.23 306	0.14 96	0.38 343	0.31 330	0.34 449	0.37 403	0.33 422	0.21 349	0.70 559	0.26 460	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.07 215	0.07 175	0.06 136

ASMatch	0.23 376	0.11 210	0.51 474	0.24 448	0.14 362	0.19 183	0.17 237	0.31 250	0.28 285	0.28 315	0.68 601	0.27 353	0.26 428	0.50 457	0.22 404	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.06 94	0.11 466

PFNet	0.23 376	0.10 130	0.57 500	0.24 448	0.14 362	0.22 284	0.19 330	0.39 355	0.33 353	0.35 466	0.32 340	0.27 353	0.19 332	0.64 538	0.22 404	0.09 374	0.05 38	0.09 331	0.07 215	0.08 255	0.07 231

ICVP	0.23 376	0.13 335	0.44 409	0.26 521	0.14 362	0.29 420	0.25 505	0.45 424	0.33 353	0.29 344	0.43 480	0.35 445	0.25 418	0.26 296	0.23 425	0.12 502	0.09 482	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.10 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 376	0.18 476	0.63 527	0.27 549	0.18 500	0.41 543	0.23 466	0.43 406	0.35 379	0.23 260	0.27 285	0.20 253	0.18 317	0.27 316	0.18 304	0.12 502	0.11 536	0.10 409	0.10 443	0.11 451	0.12 490

CFNet_pseudo	0.23 376	0.13 335	0.47 437	0.19 142	0.13 314	0.26 368	0.16 191	0.44 414	0.44 488	0.29 344	0.37 403	0.38 464	0.23 379	0.29 349	0.21 384	0.09 374	0.06 229	0.11 465	0.08 297	0.11 451	0.09 372

ACVNet	0.23 376	0.13 335	0.35 281	0.18 87	0.15 422	0.27 378	0.23 466	0.39 355	0.44 488	0.28 315	0.41 450	0.38 464	0.26 428	0.27 316	0.32 504	0.08 279	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.10 403	0.07 231

MSMDNet	0.23 376	0.13 335	0.48 447	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.16 191	0.46 435	0.46 518	0.29 344	0.36 394	0.37 456	0.24 397	0.28 330	0.20 358	0.09 374	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.11 451	0.09 372

ccs_rob	0.23 376	0.13 335	0.47 437	0.20 215	0.13 314	0.26 368	0.17 237	0.44 414	0.44 488	0.29 344	0.37 403	0.38 464	0.23 379	0.29 349	0.21 384	0.09 374	0.06 229	0.11 465	0.08 297	0.11 451	0.09 372

G2L-Stereo_test	0.24 407	0.16 443	0.38 329	0.19 142	0.13 314	0.27 378	0.24 488	0.49 467	0.38 417	0.37 490	0.37 403	0.40 491	0.24 397	0.52 468	0.28 471	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.06 142	0.09 335	0.08 309

DCVSM-stereo	0.24 407	0.13 335	0.52 480	0.20 215	0.14 362	0.26 368	0.13 62	0.34 285	0.34 363	0.41 539	0.33 363	0.47 537	0.29 479	0.30 365	0.22 404	0.10 424	0.10 512	0.11 465	0.10 443	0.12 488	0.15 541

rvit_stereo_0075_2	0.24 407	0.17 462	0.50 464	0.26 521	0.22 570	0.22 284	0.15 144	0.40 366	0.35 379	0.27 303	0.37 403	0.29 380	0.20 341	0.28 330	0.19 337	0.17 588	0.12 554	0.19 599	0.12 521	0.13 504	0.13 507

test_sample5	0.24 407	0.13 335	0.42 386	0.21 269	0.12 235	0.30 438	0.21 413	0.50 477	0.34 363	0.32 416	0.41 450	0.29 380	0.23 379	0.55 483	0.21 384	0.10 424	0.07 359	0.10 409	0.09 399	0.11 451	0.10 429

test_sample4	0.24 407	0.13 335	0.43 399	0.20 215	0.12 235	0.32 466	0.21 413	0.51 494	0.34 363	0.31 394	0.37 403	0.28 369	0.23 379	0.53 475	0.21 384	0.10 424	0.07 359	0.10 409	0.09 399	0.11 451	0.10 429

tta	0.24 407	0.12 268	0.40 353	0.19 142	0.10 115	0.27 378	0.19 330	0.51 494	0.45 500	0.34 449	0.41 450	0.31 405	0.26 428	0.58 505	0.28 471	0.10 424	0.07 359	0.08 238	0.08 297	0.08 255	0.07 231

qqq1	0.24 407	0.12 268	0.40 353	0.19 142	0.10 115	0.27 378	0.19 330	0.51 494	0.45 500	0.34 449	0.41 450	0.31 405	0.26 428	0.58 505	0.16 252	0.10 424	0.07 359	0.07 145	0.06 142	0.08 255	0.07 231

fff1	0.24 407	0.12 268	0.40 353	0.19 142	0.10 115	0.27 378	0.19 330	0.51 494	0.45 500	0.34 449	0.41 450	0.31 405	0.26 428	0.58 505	0.16 252	0.10 424	0.07 359	0.07 145	0.06 142	0.08 255	0.07 231

DualNet	0.24 407	0.13 335	0.42 386	0.21 269	0.12 235	0.30 438	0.21 413	0.50 477	0.34 363	0.33 429	0.43 480	0.29 380	0.23 379	0.55 483	0.21 384	0.10 424	0.07 359	0.10 409	0.09 399	0.11 451	0.10 429

GMStereo_Zeroshot	0.24 407	0.21 519	0.45 421	0.26 521	0.13 314	0.28 398	0.15 144	0.39 355	0.35 379	0.37 490	0.43 480	0.40 491	0.17 291	0.34 393	0.20 358	0.12 502	0.07 359	0.13 524	0.07 215	0.16 544	0.09 372

CFNet_ucs	0.24 407	0.13 335	0.50 464	0.20 215	0.15 422	0.28 398	0.17 237	0.49 467	0.45 500	0.32 416	0.42 467	0.39 476	0.22 365	0.31 372	0.21 384	0.11 463	0.08 447	0.12 503	0.09 399	0.12 488	0.11 466

gwcnet-sp	0.24 407	0.13 335	0.63 527	0.22 338	0.14 362	0.34 490	0.22 440	0.44 414	0.39 427	0.35 466	0.34 373	0.27 353	0.27 447	0.35 402	0.25 446	0.09 374	0.08 447	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.09 372

scenet	0.24 407	0.13 335	0.63 527	0.22 338	0.14 362	0.34 490	0.22 440	0.44 414	0.39 427	0.35 466	0.34 373	0.27 353	0.27 447	0.35 402	0.25 446	0.09 374	0.08 447	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.09 372

ToySt	0.24 407	0.16 443	0.48 447	0.21 269	0.13 314	0.29 420	0.29 547	0.39 355	0.39 427	0.27 303	0.35 384	0.39 476	0.31 510	0.31 372	0.29 483	0.08 279	0.09 482	0.10 409	0.11 482	0.11 451	0.10 429

ssnet	0.24 407	0.13 335	0.63 527	0.22 338	0.14 362	0.34 490	0.22 440	0.44 414	0.39 427	0.35 466	0.34 373	0.27 353	0.27 447	0.35 402	0.25 446	0.09 374	0.08 447	0.09 331	0.09 399	0.09 335	0.09 372

STrans-v2	0.24 407	0.13 335	0.54 487	0.21 269	0.12 235	0.23 306	0.21 413	0.47 444	0.28 285	0.31 394	0.42 467	0.36 450	0.35 533	0.62 530	0.23 425	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.06 94	0.06 136

TransformOpticalFlow	0.24 407	0.13 335	0.56 497	0.23 394	0.11 168	0.21 256	0.19 330	0.40 366	0.32 339	0.30 376	0.43 480	0.36 450	0.31 510	0.61 522	0.20 358	0.07 121	0.05 38	0.08 238	0.07 215	0.06 94	0.07 231

DRaft	0.24 407	0.10 130	0.34 272	0.18 87	0.12 235	0.28 398	0.23 466	0.33 277	0.39 427	0.38 505	0.61 586	0.21 265	0.41 565	0.48 448	0.42 555	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.08 309

HCRNet	0.24 407	0.25 551	0.33 261	0.34 604	0.16 454	0.27 378	0.18 283	0.43 406	0.35 379	0.30 376	0.35 384	0.32 415	0.22 365	0.44 435	0.20 358	0.13 521	0.08 447	0.13 524	0.11 482	0.10 403	0.09 372

ARAFT	0.24 407	0.21 519	0.78 566	0.22 338	0.12 235	0.29 420	0.24 488	0.43 406	0.32 339	0.33 429	0.28 291	0.28 369	0.19 332	0.49 453	0.18 304	0.07 121	0.06 229	0.12 503	0.11 482	0.09 335	0.06 136

cf-r	0.24 407	0.15 417	0.44 409	0.21 269	0.14 362	0.27 378	0.22 440	0.42 392	0.40 445	0.30 376	0.42 467	0.42 507	0.26 428	0.43 431	0.25 446	0.11 463	0.06 229	0.08 238	0.10 443	0.08 255	0.08 309

GANet-RSSM	0.24 407	0.14 382	0.36 301	0.21 269	0.14 362	0.27 378	0.21 413	0.45 424	0.33 353	0.29 344	0.39 431	0.39 476	0.28 464	0.58 505	0.23 425	0.11 463	0.07 359	0.09 331	0.09 399	0.10 403	0.09 372

PSMNet-RSSM	0.24 407	0.15 417	0.36 301	0.21 269	0.14 362	0.25 345	0.20 382	0.48 457	0.37 403	0.30 376	0.44 491	0.38 464	0.26 428	0.52 468	0.22 404	0.12 502	0.07 359	0.11 465	0.13 549	0.10 403	0.09 372

CFNet-ft	0.24 407	0.15 417	0.35 281	0.18 87	0.15 422	0.30 438	0.21 413	0.39 355	0.36 392	0.28 315	0.40 442	0.43 511	0.25 418	0.47 445	0.24 436	0.12 502	0.07 359	0.12 503	0.11 482	0.12 488	0.09 372

CFNet_RVC	0.24 407	0.15 417	0.35 281	0.18 87	0.15 422	0.30 438	0.21 413	0.39 355	0.36 392	0.28 315	0.40 442	0.43 511	0.25 418	0.47 445	0.24 436	0.12 502	0.07 359	0.12 503	0.11 482	0.12 488	0.09 372

UCFNet_RVC	0.24 407	0.16 443	0.34 272	0.18 87	0.15 422	0.33 477	0.16 191	0.46 435	0.35 379	0.29 344	0.35 384	0.39 476	0.25 418	0.34 393	0.22 404	0.13 521	0.08 447	0.13 524	0.14 563	0.13 504	0.12 490

AdaStereo	0.24 407	0.16 443	0.37 310	0.24 448	0.12 235	0.32 466	0.17 237	0.54 534	0.42 465	0.33 429	0.38 418	0.35 445	0.21 349	0.30 365	0.22 404	0.14 546	0.06 229	0.13 524	0.08 297	0.11 451	0.08 309
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	0.24 407	0.18 476	0.61 516	0.25 487	0.11 168	0.29 420	0.21 413	0.42 392	0.43 473	0.33 429	0.43 480	0.27 353	0.22 365	0.34 393	0.26 460	0.07 121	0.05 38	0.07 145	0.06 142	0.08 255	0.07 231

RT-IGEV	0.25 435	0.10 130	0.48 447	0.22 338	0.14 362	0.31 454	0.28 540	0.53 525	0.39 427	0.36 482	0.41 450	0.44 522	0.30 493	0.28 330	0.27 466	0.09 374	0.07 359	0.08 238	0.09 399	0.09 335	0.10 429

G2L-Stereo	0.25 435	0.16 443	0.47 437	0.22 338	0.14 362	0.25 345	0.18 283	0.46 435	0.35 379	0.33 429	0.37 403	0.40 491	0.22 365	0.60 515	0.30 491	0.10 424	0.09 482	0.10 409	0.08 297	0.09 335	0.09 372

DDVS	0.25 435	0.15 417	0.39 345	0.24 448	0.17 478	0.34 490	0.21 413	0.41 378	0.30 317	0.33 429	0.41 450	0.48 543	0.21 349	0.52 468	0.27 466	0.11 463	0.09 482	0.11 465	0.09 399	0.13 504	0.14 529

ITSA-stereo	0.25 435	0.15 417	0.33 261	0.23 394	0.11 168	0.27 378	0.18 283	0.56 560	0.59 587	0.31 394	0.32 340	0.33 422	0.28 464	0.49 453	0.30 491	0.11 463	0.08 447	0.11 465	0.10 443	0.11 451	0.13 507

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 435	0.14 382	0.95 609	0.21 269	0.27 605	0.20 225	0.19 330	0.48 457	0.25 246	0.26 295	0.55 559	0.34 431	0.18 317	0.25 278	0.17 281	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.12 521	0.12 488	0.12 490

test_sample7	0.25 435	0.15 417	0.35 281	0.20 215	0.14 362	0.28 398	0.21 413	0.51 494	0.38 417	0.37 490	0.34 373	0.37 456	0.30 493	0.39 417	0.23 425	0.14 546	0.09 482	0.13 524	0.12 521	0.13 504	0.12 490

test_sample6	0.25 435	0.13 335	0.41 376	0.21 269	0.11 168	0.30 438	0.22 440	0.51 494	0.35 379	0.33 429	0.43 480	0.30 396	0.24 397	0.57 498	0.22 404	0.10 424	0.07 359	0.10 409	0.10 443	0.11 451	0.10 429

SMFormer	0.25 435	0.12 268	0.40 353	0.19 142	0.10 115	0.27 378	0.19 330	0.51 494	0.45 500	0.34 449	0.41 450	0.31 405	0.26 428	0.58 505	0.28 471	0.10 424	0.07 359	0.08 238	0.08 297	0.09 335	0.09 372

NINENet	0.25 435	0.15 417	0.37 310	0.23 394	0.16 454	0.43 559	0.17 237	0.60 594	0.46 518	0.32 416	0.37 403	0.32 415	0.20 341	0.42 429	0.21 384	0.10 424	0.10 512	0.12 503	0.08 297	0.11 451	0.10 429

hknet	0.25 435	0.14 382	0.40 353	0.25 487	0.15 422	0.35 505	0.21 413	0.56 560	0.37 403	0.34 449	0.35 384	0.43 511	0.27 447	0.37 410	0.21 384	0.09 374	0.07 359	0.11 465	0.10 443	0.09 335	0.09 372

PSMNet-ADL	0.25 435	0.15 417	0.32 244	0.26 521	0.14 362	0.31 454	0.22 440	0.44 414	0.36 392	0.27 303	0.33 363	0.41 498	0.28 464	0.61 522	0.29 483	0.11 463	0.09 482	0.09 331	0.11 482	0.10 403	0.10 429

PSM-AAD	0.25 435	0.10 130	0.30 221	0.24 448	0.12 235	0.26 368	0.38 603	0.34 285	0.28 285	0.35 466	0.39 431	0.28 369	0.79 639	0.30 365	0.16 252	0.07 121	0.06 229	0.12 503	0.11 482	0.08 255	0.21 604

GrayStereo	0.25 435	0.09 76	0.32 244	0.26 521	0.13 314	0.23 306	0.47 630	0.34 285	0.30 317	0.39 520	0.47 520	0.30 396	0.79 639	0.29 349	0.16 252	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.09 399	0.07 175	0.13 507

RAFT-RH_RVC	0.25 435	0.11 210	0.45 421	0.21 269	0.12 235	0.25 345	0.14 96	0.27 182	0.27 269	0.38 505	1.15 643	0.23 297	0.17 291	0.57 498	0.24 436	0.07 121	0.05 38	0.10 409	0.07 215	0.06 94	0.07 231

UPFNet	0.25 435	0.12 268	0.38 329	0.24 448	0.19 527	0.37 516	0.28 540	0.48 457	0.38 417	0.34 449	0.37 403	0.37 456	0.28 464	0.39 417	0.33 511	0.10 424	0.09 482	0.10 409	0.10 443	0.10 403	0.08 309

acv_ft	0.25 435	0.13 335	0.40 353	0.23 394	0.19 527	0.34 490	0.21 413	0.45 424	0.44 488	0.38 505	0.41 450	0.38 464	0.27 447	0.27 316	0.35 520	0.08 279	0.07 359	0.08 238	0.07 215	0.11 451	0.07 231

iResNet_ROB	0.25 435	0.19 492	0.40 353	0.20 215	0.12 235	0.30 438	0.16 191	0.55 544	0.53 567	0.38 505	0.43 480	0.37 456	0.26 428	0.38 415	0.22 404	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.04 1	0.09 335	0.09 372

coex_refinement	0.26 452	0.16 443	0.36 301	0.23 394	0.15 422	0.31 454	0.20 382	0.49 467	0.42 465	0.35 466	0.42 467	0.45 527	0.27 447	0.55 483	0.33 511	0.10 424	0.06 229	0.07 145	0.07 215	0.10 403	0.10 429

UGAM	0.26 452	0.14 382	0.45 421	0.25 487	0.12 235	0.23 306	0.25 505	0.32 262	0.41 457	0.31 394	0.42 467	0.41 498	0.22 365	0.92 621	0.22 404	0.08 279	0.06 229	0.14 551	0.12 521	0.10 403	0.07 231

SepStereo	0.26 452	0.12 268	0.42 386	0.24 448	0.18 500	0.29 420	0.24 488	0.45 424	0.45 500	0.41 539	0.44 491	0.34 431	0.29 479	0.64 538	0.21 384	0.09 374	0.07 359	0.09 331	0.07 215	0.09 335	0.09 372

AACVNet	0.26 452	0.16 443	0.37 310	0.22 338	0.14 362	0.29 420	0.19 330	0.41 378	0.31 330	0.38 505	0.42 467	0.43 511	0.28 464	0.73 570	0.25 446	0.11 463	0.08 447	0.11 465	0.09 399	0.13 504	0.11 466

DEmStereo	0.26 452	0.09 76	0.47 437	0.19 142	0.12 235	0.30 438	0.25 505	0.28 204	0.36 392	0.36 482	0.58 571	0.25 321	0.48 597	0.53 475	0.44 561	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.06 94	0.07 231

LMCR-Stereo	0.26 452	0.18 476	0.49 453	0.28 570	0.14 362	0.36 510	0.23 466	0.54 534	0.34 363	0.39 520	0.40 442	0.29 380	0.29 479	0.37 410	0.27 466	0.11 463	0.07 359	0.09 331	0.07 215	0.13 504	0.09 372

GwcNet-RSSM	0.26 452	0.17 462	0.46 429	0.21 269	0.13 314	0.28 398	0.23 466	0.44 414	0.42 465	0.31 394	0.45 503	0.40 491	0.26 428	0.55 483	0.28 471	0.11 463	0.07 359	0.09 331	0.10 443	0.09 335	0.08 309

DeepPruner_ROB	0.26 452	0.19 492	0.44 409	0.21 269	0.16 454	0.30 438	0.21 413	0.52 513	0.32 339	0.35 466	0.38 418	0.39 476	0.26 428	0.42 429	0.24 436	0.15 561	0.11 536	0.11 465	0.11 482	0.14 522	0.13 507

ISRNet	0.27 460	0.13 335	0.45 421	0.26 521	0.19 527	0.24 327	0.14 96	0.45 424	0.43 473	0.39 520	0.48 526	0.42 507	0.27 447	0.32 379	0.29 483	0.20 608	0.12 554	0.17 583	0.16 584	0.16 544	0.20 595

rvit_105_1	0.27 460	0.19 492	0.46 429	0.27 549	0.19 527	0.30 438	0.35 588	0.44 414	0.51 553	0.31 394	0.31 331	0.31 405	0.26 428	0.35 402	0.25 446	0.15 561	0.14 576	0.15 566	0.17 593	0.11 451	0.10 429

DispNO	0.27 460	0.18 476	0.62 524	0.23 394	0.17 478	0.25 345	0.22 440	0.45 424	0.41 457	0.32 416	0.39 431	0.38 464	0.27 447	0.77 590	0.27 466	0.09 374	0.07 359	0.10 409	0.10 443	0.08 255	0.08 309

CBFPSM	0.27 460	0.16 443	0.67 542	0.20 215	0.14 362	0.38 524	0.25 505	0.40 366	0.36 392	0.33 429	0.36 394	0.56 582	0.38 550	0.32 379	0.38 529	0.08 279	0.08 447	0.07 145	0.08 297	0.09 335	0.11 466

CSP-Net	0.27 460	0.15 417	0.30 221	0.21 269	0.14 362	0.44 561	0.24 488	0.50 477	0.40 445	0.41 539	0.43 480	0.42 507	0.26 428	0.66 549	0.28 471	0.12 502	0.08 447	0.08 238	0.08 297	0.10 403	0.09 372

DAS	0.27 460	0.12 268	0.42 386	0.24 448	0.18 500	0.29 420	0.24 488	0.45 424	0.45 500	0.41 539	0.44 491	0.34 431	0.29 479	0.75 579	0.21 384	0.09 374	0.07 359	0.09 331	0.07 215	0.09 335	0.09 372

AASNet	0.27 460	0.19 492	0.49 453	0.26 521	0.17 478	0.34 490	0.20 382	0.62 606	0.48 532	0.35 466	0.40 442	0.32 415	0.25 418	0.28 330	0.34 516	0.11 463	0.09 482	0.10 409	0.08 297	0.13 504	0.11 466

GEStereo_RVC	0.27 460	0.20 505	0.44 409	0.27 549	0.16 454	0.33 477	0.25 505	0.56 560	0.54 571	0.34 449	0.38 418	0.34 431	0.25 418	0.51 462	0.28 471	0.12 502	0.08 447	0.09 331	0.08 297	0.11 451	0.11 466

RAFT + AFF	0.27 460	0.23 542	0.50 464	0.25 487	0.17 478	0.30 438	0.33 582	0.52 513	0.40 445	0.28 315	0.30 316	0.30 396	0.31 510	0.62 530	0.24 436	0.09 374	0.10 512	0.11 465	0.10 443	0.11 451	0.11 466

MMNet	0.27 460	0.14 382	0.49 453	0.24 448	0.17 478	0.47 575	0.22 440	0.45 424	0.51 553	0.39 520	0.41 450	0.36 450	0.33 520	0.39 417	0.34 516	0.08 279	0.07 359	0.09 331	0.09 399	0.10 403	0.08 309

delet	0.27 460	0.14 382	0.40 353	0.23 394	0.19 527	0.41 543	0.29 547	0.49 467	0.48 532	0.33 429	0.41 450	0.37 456	0.30 493	0.48 448	0.34 516	0.09 374	0.09 482	0.11 465	0.12 521	0.08 255	0.08 309

ac_64	0.27 460	0.13 335	0.41 376	0.24 448	0.17 478	0.36 510	0.22 440	0.46 435	0.33 353	0.35 466	0.36 394	0.52 567	0.30 493	0.62 530	0.32 504	0.11 463	0.09 482	0.10 409	0.10 443	0.09 335	0.08 309

HGLStereo	0.27 460	0.14 382	0.46 429	0.24 448	0.21 554	0.33 477	0.23 466	0.50 477	0.42 465	0.35 466	0.48 526	0.41 498	0.33 520	0.45 438	0.33 511	0.11 463	0.10 512	0.09 331	0.09 399	0.10 403	0.12 490

DSFCA	0.27 460	0.13 335	0.36 301	0.20 215	0.17 478	0.38 524	0.31 563	0.47 444	0.43 473	0.43 555	0.37 403	0.39 476	0.29 479	0.52 468	0.32 504	0.12 502	0.10 512	0.10 409	0.11 482	0.11 451	0.10 429

DMCA-RVC	0.27 460	0.21 519	0.61 516	0.28 570	0.17 478	0.29 420	0.21 413	0.42 392	0.35 379	0.40 530	0.37 403	0.39 476	0.36 537	0.43 431	0.30 491	0.13 521	0.10 512	0.15 566	0.11 482	0.13 504	0.10 429

HSM-Net_RVC	0.27 460	0.11 210	0.42 386	0.19 142	0.11 168	0.34 490	0.20 382	0.62 606	0.43 473	0.40 530	0.43 480	0.50 557	0.26 428	0.76 584	0.22 404	0.08 279	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.08 255	0.08 309
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 460	0.20 505	0.44 409	0.22 338	0.14 362	0.33 477	0.14 96	0.51 494	0.45 500	0.30 376	0.40 442	0.38 464	0.27 447	0.76 584	0.25 446	0.09 374	0.07 359	0.11 465	0.11 482	0.11 451	0.08 309

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 460	0.21 519	0.59 511	0.25 487	0.18 500	0.29 420	0.22 440	0.50 477	0.40 445	0.38 505	0.41 450	0.43 511	0.27 447	0.43 431	0.29 483	0.11 463	0.08 447	0.10 409	0.10 443	0.10 403	0.11 466
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	0.27 460	0.26 562	0.72 559	0.23 394	0.13 314	0.29 420	0.18 283	0.52 513	0.49 541	0.37 490	0.45 503	0.39 476	0.25 418	0.34 393	0.20 358	0.08 279	0.06 229	0.07 145	0.05 61	0.12 488	0.09 372

StereoDRNet-Refined	0.27 460	0.17 462	0.35 281	0.25 487	0.14 362	0.37 516	0.21 413	0.47 444	0.41 457	0.44 562	0.51 537	0.41 498	0.28 464	0.45 438	0.37 527	0.09 374	0.06 229	0.11 465	0.11 482	0.10 403	0.10 429
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 480	0.19 492	0.50 464	0.18 87	0.16 454	0.34 490	0.20 382	0.51 494	0.38 417	0.37 490	0.34 373	0.37 456	0.30 493	0.39 417	0.23 425	0.23 613	0.09 482	0.28 625	0.24 620	0.18 575	0.16 550

ssnet_v2	0.28 480	0.16 443	0.44 409	0.22 338	0.15 422	0.40 539	0.30 558	0.57 570	0.46 518	0.38 505	0.36 394	0.47 537	0.29 479	0.38 415	0.39 537	0.13 521	0.11 536	0.11 465	0.11 482	0.11 451	0.11 466

CRFU-Net	0.28 480	0.14 382	0.45 421	0.25 487	0.15 422	0.45 567	0.23 466	0.50 477	0.30 317	0.43 555	0.41 450	0.48 543	0.46 588	0.43 431	0.29 483	0.11 463	0.10 512	0.09 331	0.08 297	0.10 403	0.10 429

dad	0.28 480	0.31 593	0.44 409	0.21 269	0.14 362	0.30 438	0.20 382	0.33 277	0.49 541	0.44 562	0.44 491	0.45 527	0.21 349	0.41 426	0.26 460	0.20 608	0.11 536	0.20 603	0.11 482	0.14 522	0.10 429

FTStereo	0.28 480	0.10 130	0.43 399	0.23 394	0.13 314	0.21 256	0.53 640	0.34 285	0.26 258	0.38 505	0.95 632	0.30 396	0.56 610	0.32 379	0.18 304	0.08 279	0.06 229	0.09 331	0.08 297	0.07 175	0.19 583

ADLNet	0.28 480	0.15 417	0.42 386	0.23 394	0.19 527	0.34 490	0.23 466	0.53 525	0.43 473	0.42 549	0.41 450	0.44 522	0.27 447	0.55 483	0.35 520	0.11 463	0.08 447	0.11 465	0.11 482	0.11 451	0.12 490

UNet	0.28 480	0.14 382	0.69 548	0.23 394	0.20 546	0.44 561	0.22 440	0.50 477	0.40 445	0.34 449	0.39 431	0.43 511	0.33 520	0.40 424	0.31 499	0.09 374	0.07 359	0.10 409	0.08 297	0.10 403	0.08 309

STTStereo	0.28 480	0.20 505	0.61 516	0.25 487	0.17 478	0.29 420	0.24 488	0.47 444	0.39 427	0.39 520	0.41 450	0.44 522	0.28 464	0.40 424	0.28 471	0.13 521	0.12 554	0.13 524	0.16 584	0.12 488	0.11 466

RASNet	0.28 480	0.14 382	0.44 409	0.22 338	0.18 500	0.32 466	0.19 330	0.48 457	0.38 417	0.29 344	0.43 480	0.47 537	0.37 546	0.79 594	0.36 526	0.09 374	0.07 359	0.07 145	0.09 399	0.07 175	0.07 231

HSM	0.28 480	0.16 443	0.35 281	0.20 215	0.15 422	0.33 477	0.19 330	0.53 525	0.37 403	0.36 482	0.38 418	0.67 617	0.31 510	0.89 616	0.23 425	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.08 255	0.08 309

DLCB_ROB	0.28 480	0.16 443	0.34 272	0.27 549	0.16 454	0.38 524	0.25 505	0.48 457	0.43 473	0.46 570	0.46 513	0.51 561	0.33 520	0.53 475	0.33 511	0.10 424	0.10 512	0.11 465	0.11 482	0.10 403	0.09 372

ACV-stereo	0.29 491	0.18 476	0.79 573	0.23 394	0.16 454	0.47 575	0.19 330	0.36 327	0.34 363	0.29 344	0.33 363	0.67 617	0.42 574	0.54 481	0.30 491	0.10 424	0.09 482	0.09 331	0.09 399	0.10 403	0.11 466

ff1	0.29 491	0.12 268	0.42 386	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.20 382	0.35 308	0.44 488	0.30 376	0.42 467	0.34 431	0.23 379	0.81 602	1.08 640	0.08 279	0.05 38	0.11 465	0.10 443	0.08 255	0.08 309

LL-Strereo	0.29 491	0.25 551	0.58 505	0.25 487	0.21 554	0.23 306	0.24 488	0.55 544	0.42 465	0.34 449	0.32 340	0.41 498	0.40 561	0.94 625	0.23 425	0.08 279	0.07 359	0.11 465	0.09 399	0.09 335	0.09 372

THIR-Stereo	0.29 491	0.12 268	0.41 376	0.19 142	0.11 168	0.28 398	0.72 654	0.32 262	0.35 379	0.37 490	0.65 595	0.34 431	0.50 600	0.57 498	0.45 564	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.09 399	0.07 175	0.07 231

psm_up	0.29 491	0.16 443	0.41 376	0.26 521	0.17 478	0.32 466	0.26 518	0.55 544	0.43 473	0.36 482	0.40 442	0.45 527	0.37 546	0.58 505	0.30 491	0.11 463	0.12 554	0.13 524	0.12 521	0.10 403	0.10 429

hitnet-ft	0.29 491	0.17 462	0.40 353	0.19 142	0.14 362	0.39 533	0.23 466	0.44 414	0.41 457	0.36 482	0.46 513	0.53 572	0.34 529	0.76 584	0.32 504	0.14 546	0.10 512	0.13 524	0.10 443	0.15 536	0.13 507

FADNet-RVC-Resample	0.29 491	0.25 551	0.93 606	0.26 521	0.16 454	0.32 466	0.21 413	0.47 444	0.39 427	0.35 466	0.38 418	0.33 422	0.27 447	0.53 475	0.24 436	0.10 424	0.10 512	0.14 551	0.13 549	0.13 504	0.16 550

iinet-f	0.30 498	0.18 476	1.03 620	0.20 215	0.15 422	0.44 561	0.22 440	0.45 424	0.37 403	0.35 466	0.44 491	0.41 498	0.34 529	0.34 393	0.40 544	0.10 424	0.09 482	0.08 238	0.08 297	0.13 504	0.11 466

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 498	0.20 505	0.70 554	0.21 269	0.17 478	0.46 569	0.27 524	0.50 477	0.49 541	0.42 549	0.55 559	0.43 511	0.30 493	0.46 441	0.38 529	0.09 374	0.06 229	0.07 145	0.06 142	0.11 451	0.10 429

SACVNet	0.30 498	0.20 505	0.41 376	0.25 487	0.18 500	0.34 490	0.25 505	0.52 513	0.40 445	0.41 539	0.44 491	0.46 535	0.32 517	0.71 562	0.25 446	0.13 521	0.10 512	0.12 503	0.12 521	0.16 544	0.17 563

ADLNet2	0.30 498	0.17 462	0.72 559	0.23 394	0.17 478	0.36 510	0.24 488	0.52 513	0.51 553	0.32 416	0.38 418	0.45 527	0.30 493	0.69 556	0.35 520	0.10 424	0.08 447	0.09 331	0.09 399	0.12 488	0.10 429

FADNet_RVC	0.30 498	0.28 572	0.83 586	0.23 394	0.15 422	0.30 438	0.17 237	0.49 467	0.37 403	0.30 376	0.38 418	0.30 396	0.27 447	0.52 468	0.31 499	0.14 546	0.14 576	0.14 551	0.16 584	0.21 595	0.23 616

TDLM	0.30 498	0.21 519	0.38 329	0.28 570	0.15 422	0.33 477	0.32 571	0.52 513	0.47 523	0.38 505	0.43 480	0.39 476	0.29 479	0.91 620	0.28 471	0.14 546	0.08 447	0.13 524	0.11 482	0.12 488	0.10 429

CVANet_RVC	0.30 498	0.19 492	0.41 376	0.26 521	0.16 454	0.33 477	0.26 518	0.52 513	0.47 523	0.40 530	0.46 513	0.43 511	0.31 510	0.89 616	0.26 460	0.14 546	0.09 482	0.14 551	0.13 549	0.14 522	0.10 429

mmx	0.31 505	0.12 268	0.42 386	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.20 382	0.55 544	0.45 500	0.30 376	0.42 467	0.34 431	0.23 379	0.81 602	1.08 640	0.10 424	0.07 359	0.11 465	0.10 443	0.11 451	0.10 429

xxx	0.31 505	0.12 268	0.42 386	0.20 215	0.13 314	0.28 398	0.20 382	0.55 544	0.45 500	0.30 376	0.42 467	0.34 431	0.23 379	0.81 602	1.08 640	0.10 424	0.07 359	0.11 465	0.10 443	0.11 451	0.10 429

fast-acv-ft	0.31 505	0.20 505	0.81 579	0.24 448	0.18 500	0.46 569	0.27 524	0.41 378	0.49 541	0.39 520	0.55 559	0.49 549	0.35 533	0.37 410	0.38 529	0.11 463	0.11 536	0.11 465	0.12 521	0.12 488	0.09 372

CrosDoStereo	0.31 505	0.10 130	0.49 453	0.18 87	0.12 235	0.22 284	1.11 677	0.34 285	0.37 403	0.38 505	0.61 586	0.28 369	0.46 588	0.61 522	0.57 588	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.07 231

DeepStereo_LL	0.31 505	0.10 130	0.49 453	0.18 87	0.12 235	0.22 284	1.11 677	0.34 285	0.37 403	0.38 505	0.61 586	0.28 369	0.46 588	0.61 522	0.57 588	0.07 121	0.06 229	0.08 238	0.08 297	0.07 175	0.07 231

FADNet-RVC	0.31 505	0.35 603	0.78 566	0.25 487	0.20 546	0.33 477	0.20 382	0.49 467	0.40 445	0.34 449	0.39 431	0.41 498	0.29 479	0.63 536	0.31 499	0.13 521	0.14 576	0.14 551	0.15 572	0.19 583	0.19 583

AANet_RVC	0.31 505	0.22 533	0.50 464	0.23 394	0.14 362	0.30 438	0.24 488	0.47 444	0.54 571	0.38 505	0.60 579	0.43 511	0.29 479	0.87 611	0.40 544	0.11 463	0.07 359	0.07 145	0.07 215	0.09 335	0.09 372

NVstereo2D	0.31 505	0.16 443	0.54 487	0.24 448	0.22 570	0.42 550	0.28 540	0.58 579	0.56 580	0.28 315	0.38 418	0.40 491	0.30 493	0.71 562	0.28 471	0.13 521	0.08 447	0.13 524	0.10 443	0.19 583	0.16 550

NOSS_ROB	0.31 505	0.20 505	0.35 281	0.24 448	0.16 454	0.32 466	0.19 330	0.52 513	0.48 532	0.33 429	0.36 394	0.42 507	0.28 464	0.93 623	0.24 436	0.19 605	0.20 621	0.24 614	0.22 616	0.17 561	0.17 563

z-ln-s-r	0.32 514	0.21 519	0.82 583	0.23 394	0.14 362	0.30 438	0.26 518	0.43 406	0.50 549	0.32 416	0.60 579	0.39 476	0.29 479	0.73 570	0.66 609	0.08 279	0.06 229	0.08 238	0.07 215	0.10 403	0.08 309

YMNet	0.32 514	0.22 533	0.58 505	0.27 549	0.23 583	0.48 581	0.27 524	0.51 494	0.45 500	0.48 581	0.56 566	0.51 561	0.30 493	0.39 417	0.40 544	0.13 521	0.16 598	0.13 524	0.12 521	0.13 504	0.12 490

YMNet_1	0.32 514	0.22 533	0.58 505	0.27 549	0.23 583	0.48 581	0.27 524	0.51 494	0.45 500	0.48 581	0.56 566	0.51 561	0.30 493	0.39 417	0.40 544	0.13 521	0.16 598	0.13 524	0.12 521	0.13 504	0.12 490

1111x	0.32 514	0.11 210	0.40 353	0.22 338	0.11 168	0.32 466	0.26 518	0.59 585	0.43 473	0.31 394	0.41 450	0.39 476	0.28 464	0.76 584	1.37 658	0.09 374	0.08 447	0.09 331	0.10 443	0.09 335	0.08 309

pcwnet_v2	0.32 514	0.15 417	1.26 640	0.23 394	0.18 500	0.32 466	0.18 283	0.59 585	0.60 591	0.36 482	0.45 503	0.35 445	0.29 479	0.36 407	0.25 446	0.14 546	0.11 536	0.12 503	0.11 482	0.14 522	0.15 541

FADNet	0.32 514	0.36 606	0.74 564	0.23 394	0.22 570	0.37 516	0.19 330	0.53 525	0.48 532	0.32 416	0.36 394	0.43 511	0.32 517	0.64 538	0.25 446	0.16 577	0.16 598	0.14 551	0.16 584	0.24 608	0.19 583

PS-NSSS	0.32 514	0.30 586	0.46 429	0.23 394	0.17 478	0.33 477	0.24 488	0.57 570	0.41 457	0.37 490	0.52 545	0.35 445	0.30 493	0.80 598	0.30 491	0.17 588	0.14 576	0.21 605	0.15 572	0.15 536	0.13 507

StereoDRNet	0.32 514	0.22 533	0.61 516	0.27 549	0.21 554	0.42 550	0.30 558	0.61 598	0.48 532	0.46 570	0.39 431	0.48 543	0.30 493	0.57 498	0.40 544	0.11 463	0.09 482	0.12 503	0.11 482	0.12 488	0.10 429

DISCO	0.32 514	0.13 335	0.51 474	0.25 487	0.16 454	0.48 581	0.25 505	0.50 477	0.57 583	0.37 490	0.45 503	0.62 601	0.36 537	0.64 538	0.49 575	0.09 374	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.12 488	0.11 466

Selective-IGEV-i16pc	0.33 523	0.10 130	1.71 658	0.21 269	0.14 362	0.74 628	0.31 563	0.42 392	0.41 457	0.21 247	0.32 340	0.26 343	0.14 222	0.71 562	0.19 337	0.14 546	0.10 512	0.08 238	0.09 399	0.11 451	0.11 466

TCMNet	0.33 523	0.23 542	0.72 559	0.29 573	0.30 619	0.40 539	0.28 540	0.50 477	0.47 523	0.37 490	0.45 503	0.40 491	0.29 479	0.60 515	0.39 537	0.14 546	0.13 566	0.15 566	0.14 563	0.17 561	0.15 541

HBP-ISP	0.33 523	0.30 586	0.72 559	0.22 338	0.16 454	0.32 466	0.22 440	0.54 534	0.44 488	0.41 539	0.49 528	0.33 422	0.38 550	0.73 570	0.25 446	0.18 599	0.19 616	0.24 614	0.20 605	0.16 544	0.13 507

AAGNet	0.33 523	0.11 210	0.37 310	0.25 487	0.16 454	0.20 225	0.19 330	0.30 240	0.27 269	0.35 466	0.35 384	0.27 353	0.30 493	0.44 435	2.66 679	0.08 279	0.05 38	0.10 409	0.07 215	0.08 255	0.06 136

DRN-Test	0.33 523	0.17 462	0.61 516	0.27 549	0.19 527	0.46 569	0.29 547	0.65 615	0.51 553	0.47 577	0.46 513	0.44 522	0.34 529	0.62 530	0.41 552	0.12 502	0.08 447	0.13 524	0.12 521	0.12 488	0.10 429

CBMV_ROB	0.33 523	0.18 476	0.53 484	0.21 269	0.14 362	0.33 477	0.20 382	0.51 494	0.45 500	0.51 589	0.55 559	0.45 527	0.42 574	0.71 562	0.32 504	0.18 599	0.19 616	0.23 612	0.21 608	0.14 522	0.15 541

XPNet_ROB	0.33 523	0.20 505	0.43 399	0.27 549	0.18 500	0.37 516	0.31 563	0.55 544	0.50 549	0.51 589	0.53 552	0.58 590	0.37 546	0.63 536	0.45 564	0.17 588	0.12 554	0.13 524	0.12 521	0.15 536	0.14 529

PSMNet_ROB	0.33 523	0.24 546	0.54 487	0.31 590	0.21 554	0.42 550	0.43 619	0.59 585	0.47 523	0.37 490	0.44 491	0.49 549	0.31 510	0.64 538	0.43 556	0.14 546	0.10 512	0.15 566	0.14 563	0.13 504	0.11 466

CBMV	0.33 523	0.21 519	0.54 487	0.23 394	0.13 314	0.42 550	0.33 582	0.53 525	0.48 532	0.52 595	0.49 528	0.50 557	0.41 565	0.56 494	0.31 499	0.15 561	0.16 598	0.18 591	0.16 584	0.13 504	0.13 507
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	0.34 532	0.29 579	0.91 602	0.26 521	0.21 554	0.47 575	0.31 563	0.54 534	0.54 571	0.44 562	0.52 545	0.50 557	0.35 533	0.39 417	0.39 537	0.11 463	0.11 536	0.10 409	0.09 399	0.14 522	0.13 507

xxxx	0.34 532	0.10 130	0.29 211	0.19 142	0.11 168	0.37 516	0.20 382	0.58 579	0.38 417	0.29 344	0.42 467	0.38 464	0.24 397	0.46 441	2.20 675	0.11 463	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.09 372

test_xeample	0.34 532	0.10 130	0.29 211	0.19 142	0.11 168	0.33 477	0.23 466	0.55 544	0.38 417	0.32 416	0.45 503	0.29 380	0.26 428	0.57 498	2.24 677	0.10 424	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.09 335	0.09 372

FINET	0.34 532	0.27 569	0.80 576	0.24 448	0.24 591	0.36 510	0.34 584	0.54 534	0.72 618	0.39 520	0.47 520	0.32 415	0.30 493	0.51 462	0.32 504	0.19 605	0.17 605	0.13 524	0.12 521	0.18 575	0.16 550

ETE_ROB	0.34 532	0.26 562	0.45 421	0.29 573	0.18 500	0.40 539	0.37 597	0.57 570	0.47 523	0.50 584	0.50 531	0.62 601	0.36 537	0.55 483	0.38 529	0.13 521	0.10 512	0.14 551	0.12 521	0.16 544	0.16 550

DStereoRT	0.35 537	0.13 335	0.51 474	0.25 487	0.16 454	0.42 550	0.19 330	0.48 457	0.39 427	0.30 376	0.39 431	0.24 311	0.39 556	0.64 538	0.30 491	0.08 279	0.07 359	1.54 682	0.41 649	0.08 255	0.11 466

GwcNet	0.35 537	0.23 542	0.88 598	0.25 487	0.24 591	0.48 581	0.27 524	0.55 544	0.57 583	0.38 505	0.52 545	0.51 561	0.32 517	0.60 515	0.41 552	0.13 521	0.11 536	0.12 503	0.11 482	0.13 504	0.14 529

RP	0.35 537	0.22 533	0.51 474	0.31 590	0.24 591	0.37 516	0.28 540	0.50 477	0.58 586	0.40 530	0.63 592	0.61 599	0.47 591	0.61 522	0.39 537	0.16 577	0.15 591	0.17 583	0.15 572	0.17 561	0.17 563

DANet	0.35 537	0.23 542	0.60 513	0.36 615	0.22 570	0.39 533	0.25 505	0.48 457	0.43 473	0.52 595	0.50 531	0.59 592	0.41 565	0.76 584	0.49 575	0.13 521	0.11 536	0.14 551	0.12 521	0.17 561	0.15 541
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 537	0.26 562	0.49 453	0.36 615	0.22 570	0.41 543	0.41 614	0.53 525	0.42 465	0.47 577	0.46 513	0.61 599	0.39 556	0.55 483	0.37 527	0.16 577	0.13 566	0.21 605	0.21 608	0.16 544	0.16 550

w-ln-seven-2	0.36 542	0.29 579	1.06 622	0.27 549	0.18 500	0.37 516	0.30 558	0.50 477	0.54 571	0.45 566	0.55 559	0.45 527	0.41 565	0.62 530	0.49 575	0.10 424	0.10 512	0.12 503	0.11 482	0.14 522	0.11 466

GASNet	0.36 542	0.46 626	0.88 598	0.34 604	0.23 583	0.35 505	0.22 440	0.60 594	0.53 567	0.40 530	0.37 403	0.45 527	0.30 493	0.79 594	0.35 520	0.15 561	0.10 512	0.14 551	0.14 563	0.22 602	0.12 490

Wz-Net-MNSev	0.36 542	0.26 562	0.79 573	0.26 521	0.21 554	0.59 609	0.38 603	0.55 544	0.56 580	0.48 581	0.54 555	0.53 572	0.36 537	0.60 515	0.44 561	0.11 463	0.09 482	0.11 465	0.11 482	0.15 536	0.13 507

APVNet	0.36 542	0.20 505	0.70 554	0.26 521	0.22 570	0.52 599	0.35 588	0.61 598	0.44 488	0.38 505	0.52 545	0.48 543	0.38 550	0.84 607	0.46 570	0.13 521	0.14 576	0.15 566	0.16 584	0.16 544	0.15 541

Syn2CoEx	0.36 542	0.31 593	0.78 566	0.34 604	0.21 554	0.41 543	0.28 540	0.61 598	0.49 541	0.42 549	0.56 566	0.45 527	0.44 579	0.69 556	0.38 529	0.17 588	0.14 576	0.15 566	0.12 521	0.13 504	0.12 490

FAT-Stereo	0.36 542	0.18 476	0.73 563	0.26 521	0.18 500	0.33 477	0.29 547	0.60 594	0.59 587	0.46 570	0.60 579	0.60 595	0.50 600	0.61 522	0.34 516	0.13 521	0.14 576	0.13 524	0.12 521	0.14 522	0.18 576

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 542	0.36 606	0.53 484	0.34 604	0.19 527	0.51 590	0.24 488	0.55 544	0.38 417	0.41 539	0.47 520	0.47 537	0.27 447	0.73 570	0.30 491	0.36 643	0.19 616	0.27 617	0.17 593	0.26 617	0.23 616

GANet	0.36 542	0.22 533	0.49 453	0.29 573	0.17 478	0.41 543	0.38 603	0.57 570	0.45 500	0.46 570	0.75 612	0.55 578	0.40 561	0.94 625	0.41 552	0.13 521	0.13 566	0.13 524	0.11 482	0.14 522	0.11 466

LALA_ROB	0.36 542	0.25 551	0.46 429	0.30 584	0.21 554	0.47 575	0.39 608	0.61 598	0.51 553	0.52 595	0.51 537	0.69 623	0.36 537	0.50 457	0.43 556	0.17 588	0.11 536	0.16 577	0.14 563	0.17 561	0.15 541

SGM-Forest	0.36 542	0.17 462	0.47 437	0.23 394	0.16 454	0.45 567	0.41 614	0.55 544	0.48 532	0.52 595	0.60 579	0.52 567	0.41 565	0.85 608	0.50 581	0.17 588	0.17 605	0.17 583	0.15 572	0.15 536	0.15 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 552	0.41 621	0.66 541	0.46 635	0.41 633	0.34 490	0.25 505	0.57 570	0.45 500	0.39 520	0.52 545	0.43 511	0.33 520	0.41 426	0.29 483	0.25 623	0.14 576	0.33 637	0.21 608	0.31 630	0.22 609

Anonymous_2	0.37 552	0.21 519	0.47 437	0.20 215	0.21 554	0.42 550	0.26 518	0.38 343	0.29 304	0.33 429	0.30 316	0.44 522	0.38 550	0.36 407	0.29 483	0.26 624	0.29 642	0.44 645	1.41 683	0.34 634	0.21 604

AF-Net	0.37 552	0.26 562	0.56 497	0.32 596	0.23 583	0.41 543	0.29 547	0.61 598	0.64 602	0.42 549	0.68 601	0.65 612	0.49 598	0.57 498	0.44 561	0.15 561	0.11 536	0.19 599	0.14 563	0.15 536	0.13 507

stereogan	0.37 552	0.17 462	0.65 536	0.27 549	0.22 570	0.62 615	0.26 518	0.59 585	0.63 601	0.43 555	0.60 579	0.67 617	0.42 574	0.68 554	0.35 520	0.13 521	0.14 576	0.14 551	0.12 521	0.19 583	0.17 563

Nwc_Net	0.37 552	0.25 551	0.68 547	0.31 590	0.24 591	0.44 561	0.30 558	0.65 615	0.50 549	0.37 490	0.69 605	0.58 590	0.45 582	0.60 515	0.40 544	0.15 561	0.12 554	0.19 599	0.21 608	0.14 522	0.13 507

RYNet	0.37 552	0.18 476	0.59 511	0.25 487	0.28 610	0.61 613	0.32 571	0.59 585	0.59 587	0.41 539	0.38 418	0.57 587	0.39 556	0.87 611	0.53 586	0.11 463	0.08 447	0.12 503	0.11 482	0.18 575	0.18 576

PA-Net	0.37 552	0.28 572	0.83 586	0.31 590	0.28 610	0.39 533	0.42 617	0.51 494	0.55 577	0.34 449	0.42 467	0.41 498	0.36 537	0.79 594	0.49 575	0.12 502	0.23 632	0.16 577	0.23 618	0.12 488	0.18 576
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 559	0.12 268	0.38 329	0.42 629	3.88 685	0.21 256	0.17 237	0.35 308	0.28 285	0.20 236	0.20 209	0.23 297	0.15 241	0.28 330	0.16 252	0.09 374	0.07 359	0.09 331	0.07 215	0.09 335	0.09 372

S-Stereo	0.38 559	0.20 505	1.05 621	0.27 549	0.22 570	0.38 524	0.32 571	0.55 544	0.66 605	0.39 520	0.59 574	0.49 549	0.41 565	0.75 579	0.40 544	0.12 502	0.15 591	0.13 524	0.13 549	0.16 544	0.21 604

ADCRef	0.38 559	0.24 546	0.88 598	0.26 521	0.21 554	0.49 586	0.27 524	0.52 513	0.48 532	0.50 584	0.58 571	0.35 445	0.47 591	0.48 448	1.29 657	0.09 374	0.08 447	0.12 503	0.12 521	0.11 451	0.11 466

PWC_ROB	0.38 559	0.29 579	0.69 548	0.25 487	0.20 546	0.38 524	0.19 330	0.58 579	0.67 608	0.57 608	0.85 624	0.51 561	0.40 561	0.71 562	0.52 584	0.13 521	0.09 482	0.14 551	0.10 443	0.17 561	0.14 529

PWCDC_ROB	0.38 559	0.30 586	0.60 513	0.33 602	0.20 546	0.42 550	0.19 330	0.58 579	0.89 639	0.42 549	1.26 647	0.36 450	0.34 529	0.50 457	0.38 529	0.18 599	0.11 536	0.11 465	0.09 399	0.19 583	0.13 507

Selective-IGEV-i16pb	0.39 564	0.12 268	2.18 662	0.21 269	0.15 422	0.68 622	0.32 571	0.56 560	0.57 583	0.25 283	0.44 491	0.33 422	0.21 349	0.80 598	0.25 446	0.14 546	0.10 512	0.09 331	0.10 443	0.12 488	0.13 507

aanetorigin	0.39 564	0.29 579	1.09 625	0.24 448	0.19 527	0.28 398	0.37 597	0.33 277	0.47 523	0.94 644	0.82 621	0.52 567	0.54 606	0.49 453	0.50 581	0.11 463	0.09 482	0.10 409	0.10 443	0.16 544	0.15 541

RGC	0.39 564	0.32 598	0.64 535	0.34 604	0.27 605	0.40 539	0.29 547	0.57 570	0.53 567	0.45 566	0.64 594	0.62 601	0.45 582	0.72 568	0.39 537	0.15 561	0.15 591	0.21 605	0.20 605	0.18 575	0.19 583

NCC-stereo	0.39 564	0.25 551	0.69 548	0.32 596	0.28 610	0.46 569	0.36 593	0.65 615	0.52 562	0.40 530	0.57 569	0.56 582	0.47 591	0.73 570	0.45 564	0.17 588	0.14 576	0.18 591	0.25 625	0.16 544	0.16 550

edge stereo	0.39 564	0.22 533	0.81 579	0.27 549	0.22 570	0.37 516	0.24 488	0.56 560	0.54 571	0.53 601	0.60 579	0.71 626	0.50 600	0.78 592	0.40 544	0.16 577	0.14 576	0.19 599	0.14 563	0.16 544	0.17 563

Abc-Net	0.39 564	0.25 551	0.69 548	0.32 596	0.28 610	0.46 569	0.36 593	0.65 615	0.52 562	0.40 530	0.57 569	0.56 582	0.47 591	0.73 570	0.45 564	0.17 588	0.14 576	0.18 591	0.25 625	0.16 544	0.16 550
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 564	0.28 572	0.78 566	0.27 549	0.18 500	0.49 586	0.22 440	0.59 585	0.84 637	0.55 605	0.53 552	0.49 549	0.36 537	0.67 553	0.82 623	0.13 521	0.10 512	0.11 465	0.12 521	0.17 561	0.17 563

SQANet	0.40 571	0.48 630	0.67 542	0.48 637	0.39 630	0.48 581	0.22 440	0.51 494	0.43 473	0.40 530	0.47 520	0.47 537	0.33 520	0.54 481	0.32 504	0.36 643	0.15 591	0.40 643	0.21 608	0.45 643	0.31 634

UDG	0.40 571	0.46 626	0.49 453	0.40 627	0.35 627	0.47 575	0.27 524	0.54 534	0.47 523	0.39 520	0.45 503	0.59 592	0.44 579	0.46 441	0.39 537	0.26 624	0.19 616	0.48 647	0.22 616	0.34 634	0.26 625

DDUNet	0.41 573	0.50 635	0.48 447	0.44 632	0.39 630	0.46 569	0.32 571	0.50 477	0.43 473	0.45 566	0.52 545	0.57 587	0.36 537	0.48 448	0.33 511	0.33 640	0.21 623	0.55 651	0.25 625	0.37 638	0.32 637

222	0.41 573	0.10 130	0.29 211	0.19 142	0.11 168	0.36 510	0.20 382	0.57 570	0.39 427	0.35 466	0.44 491	0.30 396	0.27 447	0.55 483	3.56 682	0.11 463	0.07 359	0.08 238	0.08 297	0.09 335	0.09 372

NaN_ROB	0.41 573	0.28 572	0.62 524	0.30 584	0.19 527	0.51 590	0.47 630	0.58 579	0.59 587	0.56 606	0.47 520	0.49 549	0.41 565	1.21 649	0.64 606	0.12 502	0.18 611	0.12 503	0.13 549	0.11 451	0.14 529

w-ln-seven	0.42 576	0.30 586	1.18 633	0.26 521	0.22 570	0.58 606	0.31 563	0.62 606	0.81 629	0.58 609	0.61 586	0.53 572	0.36 537	0.57 498	0.65 608	0.11 463	0.10 512	0.13 524	0.12 521	0.15 536	0.13 507

test_sample9	0.42 576	0.19 492	0.50 464	0.18 87	0.16 454	0.34 490	0.20 382	0.51 494	0.38 417	0.37 490	0.34 373	0.37 456	0.30 493	0.66 549	0.91 630	0.23 613	1.82 684	0.28 625	0.24 620	0.18 575	0.16 550

SDNR	0.42 576	0.21 519	0.82 583	0.21 269	0.18 500	1.27 660	0.17 237	0.50 477	0.49 541	0.42 549	0.81 619	0.38 464	0.27 447	1.19 646	0.38 529	0.23 613	0.24 634	0.17 583	0.13 549	0.17 561	0.20 595

ccnet	0.42 576	0.31 593	0.48 447	0.27 549	0.32 623	0.60 612	0.32 571	0.65 615	0.46 518	0.53 601	0.66 597	0.56 582	0.45 582	0.72 568	0.61 599	0.26 624	0.19 616	0.24 614	0.21 608	0.26 617	0.22 609

SHD	0.42 576	0.27 569	0.81 579	0.31 590	0.25 599	0.42 550	0.22 440	0.66 621	0.94 648	0.63 616	0.60 579	0.59 592	0.47 591	0.59 511	0.58 593	0.15 561	0.13 566	0.16 577	0.16 584	0.20 592	0.22 609

Wz-Net-SNSev	0.43 581	0.41 621	1.27 641	0.30 584	0.21 554	0.44 561	0.41 614	0.61 598	0.65 603	0.46 570	0.65 595	0.62 601	0.39 556	0.74 578	0.59 594	0.12 502	0.11 536	0.12 503	0.13 549	0.16 544	0.14 529

XQC	0.43 581	0.37 611	0.96 611	0.34 604	0.25 599	0.53 600	0.34 584	0.60 594	0.73 621	0.51 589	0.46 513	0.57 587	0.47 591	0.70 559	0.72 614	0.17 588	0.12 554	0.18 591	0.15 572	0.25 610	0.23 616

CC-Net-ROB	0.43 581	0.47 628	0.65 536	0.37 621	0.23 583	0.51 590	0.29 547	0.66 621	0.49 541	0.46 570	0.51 537	0.48 543	0.38 550	0.96 629	0.35 520	0.34 641	0.23 632	0.55 651	0.25 625	0.31 630	0.20 595

GANetREF_RVC	0.43 581	0.47 628	0.69 548	0.38 623	0.20 546	0.51 590	0.48 634	0.66 621	0.66 605	0.46 570	0.46 513	0.50 557	0.44 579	0.90 619	0.39 537	0.27 629	0.21 623	0.32 634	0.18 599	0.27 622	0.22 609
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	0.43 581	0.26 562	0.54 487	0.31 590	0.20 546	0.51 590	0.32 571	0.70 632	0.60 591	0.59 610	0.55 559	0.65 612	0.41 565	1.40 659	0.51 583	0.13 521	0.17 605	0.21 605	0.16 584	0.17 561	0.18 576

PDISCO_ROB	0.43 581	0.30 586	0.67 542	0.43 630	0.36 628	0.67 620	0.32 571	0.72 635	0.76 623	0.43 555	0.53 552	0.63 609	0.40 561	0.66 549	0.47 572	0.21 610	0.12 554	0.21 605	0.19 603	0.25 610	0.20 595

WQFJA1++	0.44 587	0.07 4	0.63 527	0.18 87	0.13 314	0.15 48	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 677	0.12 58	0.23 297	0.11 107	0.17 106	0.12 104	0.08 279	0.05 38	0.06 42	0.05 61	4.20 689	0.07 231

z-mn7	0.44 587	0.40 617	1.09 625	0.25 487	0.18 500	0.61 613	0.34 584	0.56 560	0.93 646	0.43 555	0.96 633	0.53 572	0.39 556	0.94 625	0.59 594	0.10 424	0.09 482	0.10 409	0.10 443	0.14 522	0.13 507

DeepPrunerF	0.44 587	0.29 579	1.29 643	0.33 602	0.30 619	0.35 505	0.36 593	0.62 606	1.15 659	0.40 530	0.44 491	0.39 476	0.41 565	0.80 598	0.52 584	0.18 599	0.14 576	0.23 612	0.21 608	0.17 561	0.17 563

ADCP+	0.45 590	0.24 546	1.15 632	0.25 487	0.22 570	0.56 602	0.39 608	0.54 534	0.51 553	0.44 562	0.51 537	0.46 535	0.52 605	0.56 494	1.89 671	0.10 424	0.08 447	0.11 465	0.10 443	0.14 522	0.13 507

PASM	0.45 590	0.35 603	0.90 601	0.35 613	0.33 624	0.39 533	0.38 603	0.50 477	0.61 595	0.52 595	0.51 537	0.62 601	0.45 582	0.93 623	0.48 573	0.26 624	0.29 642	0.29 629	0.33 638	0.29 628	0.26 625

DStereoO	0.46 592	0.32 598	0.51 474	0.36 615	0.29 618	0.38 524	0.45 623	0.55 544	0.60 591	0.47 577	0.49 528	0.48 543	0.73 636	0.59 511	0.69 612	0.81 667	0.18 611	0.38 640	0.19 603	0.46 644	0.20 595

zh-mn7	0.46 592	0.45 625	1.48 649	0.25 487	0.19 527	0.44 561	0.29 547	0.56 560	0.82 630	0.65 620	0.96 633	0.49 549	0.38 550	0.88 614	0.63 604	0.12 502	0.10 512	0.11 465	0.11 482	0.13 504	0.14 529

G-Net	0.46 592	0.25 551	0.86 595	0.34 604	0.28 610	0.90 644	0.35 588	0.47 444	0.45 500	0.68 623	1.22 645	0.64 611	0.60 617	0.61 522	0.57 588	0.16 577	0.14 576	0.17 583	0.13 549	0.22 602	0.19 583

GCST	0.47 595	0.60 644	0.57 500	1.04 669	0.48 643	0.38 524	0.11 17	0.40 366	0.32 339	0.41 539	0.34 373	0.29 380	0.17 291	0.46 441	0.19 337	0.69 659	0.42 654	0.79 664	0.62 667	0.62 652	0.46 649

ADCL	0.47 595	0.22 533	1.00 615	0.27 549	0.19 527	0.74 628	0.64 649	0.54 534	0.69 613	0.56 606	0.71 606	0.55 578	0.60 617	0.60 515	1.43 659	0.11 463	0.09 482	0.13 524	0.13 549	0.14 522	0.14 529

DPSNet	0.47 595	0.24 546	0.93 606	0.27 549	0.20 546	0.75 631	0.57 643	0.84 650	0.79 627	0.47 577	0.51 537	0.60 595	0.69 632	0.87 611	0.71 613	0.16 577	0.13 566	0.12 503	0.10 443	0.25 610	0.21 604

zh-sn7	0.48 598	0.51 637	1.43 648	0.29 573	0.20 546	0.47 575	0.39 608	0.57 570	0.62 597	0.52 595	0.81 619	0.52 567	0.56 610	1.05 638	0.87 627	0.12 502	0.13 566	0.13 524	0.13 549	0.17 561	0.16 550

ADCPNet	0.48 598	0.29 579	1.60 654	0.27 549	0.23 583	0.70 626	0.38 603	0.53 525	0.51 553	0.51 589	0.59 574	0.67 617	0.56 610	0.60 515	1.14 645	0.15 561	0.18 611	0.14 551	0.23 618	0.19 583	0.19 583

MDST_ROB	0.48 598	0.14 382	0.95 609	0.30 584	0.21 554	1.33 663	0.32 571	0.77 640	0.56 580	1.06 652	0.71 606	0.49 549	0.35 533	1.26 652	0.38 529	0.13 521	0.11 536	0.16 577	0.13 549	0.12 488	0.12 490

AANet	0.49 601	0.42 623	1.56 652	0.22 338	0.19 527	0.39 533	0.25 505	0.52 513	0.92 643	0.92 641	0.93 631	0.84 633	0.67 629	0.59 511	0.59 594	0.15 561	0.11 536	0.13 524	0.12 521	0.18 575	0.16 550

test_sample8	0.49 601	0.19 492	0.50 464	0.18 87	0.16 454	0.34 490	0.20 382	0.55 544	0.34 363	0.62 614	0.38 418	1.15 648	0.67 629	0.66 549	0.91 630	0.23 613	1.82 684	0.28 625	0.24 620	0.18 575	0.16 550

SuperB	0.49 601	0.28 572	2.23 663	0.23 394	0.15 422	0.41 543	0.32 571	0.47 444	0.82 630	0.43 555	0.50 531	0.33 422	0.45 582	0.68 554	1.08 640	0.10 424	0.07 359	0.09 331	0.08 297	0.98 673	0.14 529

ADCMid	0.49 601	0.34 601	1.13 630	0.26 521	0.21 554	0.51 590	0.37 597	0.57 570	0.54 571	0.75 631	0.66 597	0.62 601	0.64 628	0.64 538	1.68 664	0.13 521	0.12 554	0.17 583	0.17 593	0.20 592	0.17 563

psmorigin	0.50 605	0.25 551	3.03 672	0.24 448	0.19 527	0.38 524	0.22 440	0.50 477	0.44 488	0.64 618	0.68 601	0.71 626	0.51 603	0.85 608	0.45 564	0.14 546	0.17 605	0.13 524	0.14 563	0.16 544	0.21 604

CSAN	0.50 605	0.35 603	0.78 566	0.36 615	0.23 583	0.56 602	0.59 646	0.61 598	0.70 615	0.64 618	0.78 616	0.65 612	0.60 617	1.38 658	0.62 601	0.21 610	0.17 605	0.20 603	0.20 605	0.18 575	0.18 576

SGM_RVC	0.50 605	0.19 492	0.50 464	0.25 487	0.15 422	0.69 623	0.39 608	0.68 629	0.82 630	0.95 646	0.84 623	1.13 645	0.76 637	1.16 645	0.60 598	0.16 577	0.16 598	0.16 577	0.16 584	0.16 544	0.17 563
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 605	0.20 505	0.78 566	0.24 448	0.26 603	0.39 533	0.30 558	0.51 494	0.50 549	0.54 603	1.23 646	2.52 674	0.37 546	0.77 590	0.95 633	0.08 279	0.06 229	0.06 42	0.05 61	0.10 403	0.08 309

Wz-Net-TNSev	0.51 609	0.58 642	1.61 656	0.25 487	0.21 554	0.65 617	0.45 623	0.63 613	0.69 613	0.51 589	0.54 555	0.71 626	0.60 617	1.00 634	0.77 618	0.15 561	0.15 591	0.13 524	0.15 572	0.21 595	0.20 595

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 609	0.50 635	0.86 595	0.39 625	0.24 591	0.84 639	0.55 641	0.56 560	0.62 597	0.60 611	0.68 601	0.62 601	0.42 574	1.13 644	0.43 556	0.23 613	0.27 638	0.27 617	0.35 640	0.25 610	0.29 630

AnyNet_C32	0.51 609	0.40 617	1.10 629	0.29 573	0.28 610	0.59 609	0.58 644	0.54 534	0.60 591	0.62 614	0.66 597	0.54 576	0.54 606	0.78 592	1.74 668	0.15 561	0.14 576	0.15 566	0.17 593	0.20 592	0.20 595

WCMA_ROB	0.51 609	0.21 519	0.65 536	0.25 487	0.21 554	0.58 606	0.32 571	0.54 534	0.55 577	0.95 646	1.40 652	1.28 652	0.81 642	0.73 570	0.62 601	0.18 599	0.15 591	0.15 566	0.15 572	0.19 583	0.19 583

WZ-Net	0.52 613	0.38 615	1.90 659	0.30 584	0.24 591	0.57 605	0.48 634	0.62 606	0.78 626	0.50 584	0.71 606	0.68 621	0.54 606	0.98 633	0.84 624	0.13 521	0.10 512	0.11 465	0.12 521	0.19 583	0.20 595

SANet	0.53 614	0.28 572	0.96 611	0.26 521	0.15 422	0.69 623	0.44 622	0.67 626	1.34 663	0.67 622	0.98 636	0.94 638	0.71 634	0.89 616	0.76 615	0.14 546	0.12 554	0.12 503	0.11 482	0.17 561	0.16 550

Consistency-Raft	0.55 615	0.48 630	1.02 618	0.45 633	0.49 644	0.49 586	0.47 630	0.72 635	0.72 618	0.45 566	0.82 621	0.47 537	0.60 617	0.50 457	0.63 604	0.39 647	0.39 652	0.44 645	0.51 657	0.52 646	0.37 640

anonymity	0.56 616	0.54 640	0.70 554	0.47 636	0.61 654	0.56 602	0.43 619	0.69 630	0.49 541	0.63 616	0.55 559	0.54 576	0.60 617	0.61 522	0.57 588	0.55 652	0.53 663	0.50 648	0.54 661	0.51 645	0.56 654

MFN_U_SF_RVC	0.56 616	0.51 637	1.19 634	0.38 623	0.22 570	0.69 623	0.27 524	0.80 645	0.67 608	0.73 627	0.74 611	0.87 634	0.61 626	0.81 602	0.76 615	0.29 635	0.27 638	0.32 634	0.37 644	0.32 633	0.31 634

SAMSARA	0.56 616	0.39 616	0.80 576	0.60 649	0.46 641	1.00 648	1.23 680	0.67 626	0.68 611	0.71 626	0.54 555	0.89 637	0.57 613	0.81 602	0.62 601	0.19 605	0.22 627	0.18 591	0.18 599	0.27 622	0.25 623

otaku	0.57 619	0.62 646	0.87 597	0.63 651	0.44 639	0.73 627	0.37 597	0.65 615	0.66 605	0.51 589	0.75 612	0.66 616	0.45 582	0.69 556	0.46 570	0.53 649	0.34 648	0.55 651	0.35 640	0.60 651	0.45 646

Ntro	0.58 620	0.64 647	0.92 604	0.66 652	0.50 645	0.77 632	0.36 593	0.66 621	0.70 615	0.50 584	0.59 574	0.65 612	0.51 603	0.75 579	0.45 564	0.56 653	0.32 646	0.56 654	0.34 639	0.63 653	0.46 649

PVD	0.58 620	0.34 601	0.84 591	0.39 625	0.31 622	0.59 609	0.47 630	0.80 645	1.25 660	0.92 641	1.09 639	0.79 630	0.82 643	0.85 608	0.76 615	0.21 610	0.18 611	0.22 611	0.18 599	0.27 622	0.35 639

ADCS	0.58 620	0.40 617	1.35 646	0.29 573	0.24 591	0.55 601	0.45 623	0.67 626	0.83 634	0.76 632	0.71 606	0.68 621	0.60 617	0.76 584	2.23 676	0.16 577	0.16 598	0.16 577	0.17 593	0.22 602	0.22 609

MeshStereo	0.58 620	0.27 569	0.67 542	0.22 338	0.17 478	0.66 619	0.37 597	0.78 641	0.61 595	1.47 673	1.30 648	1.65 660	0.79 639	1.12 643	0.59 594	0.17 588	0.17 605	0.17 583	0.14 563	0.17 561	0.14 529
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	0.60 624	0.33 600	0.61 516	0.30 584	0.25 599	0.86 641	0.35 588	0.55 544	0.67 608	1.10 654	1.49 657	1.76 663	0.97 653	0.88 614	0.49 575	0.23 613	0.21 623	0.27 617	0.27 633	0.25 610	0.24 621

DGSMNet	0.61 625	0.29 579	0.91 602	0.51 642	0.70 659	0.62 615	1.38 681	0.59 585	0.55 577	0.37 490	0.61 586	0.52 567	0.33 520	0.65 545	0.43 556	0.53 649	0.60 670	0.67 656	0.61 666	0.63 653	0.61 664

FCDSN-DC	0.63 626	0.31 593	0.61 516	0.36 615	0.30 619	0.65 617	0.37 597	0.66 621	0.68 611	1.14 656	1.54 660	1.71 662	1.26 662	0.92 621	0.64 606	0.24 620	0.22 627	0.27 617	0.26 629	0.27 622	0.27 629
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 626	0.37 611	2.40 667	0.26 521	0.25 599	0.38 524	0.49 636	0.41 378	1.06 653	1.38 662	0.87 628	0.62 601	0.95 650	0.65 545	1.65 663	0.11 463	0.09 482	0.10 409	0.11 482	0.19 583	0.17 563

AnyNet_C01	0.65 628	0.58 642	2.60 670	0.32 596	0.26 603	0.88 642	0.61 647	0.63 613	0.62 597	0.68 623	0.96 633	0.76 629	0.60 617	0.96 629	1.43 659	0.16 577	0.16 598	0.17 583	0.17 593	0.23 605	0.23 616

DispFullNet	0.66 629	0.89 661	1.59 653	0.77 657	1.21 676	0.51 590	0.23 466	0.59 585	0.72 618	0.69 625	0.61 586	0.69 623	0.91 649	0.79 594	0.48 573	0.27 629	0.12 554	0.73 659	0.30 637	0.65 656	0.40 643

NVStereoNet_ROB	0.67 630	0.49 634	0.83 586	0.48 637	0.40 632	0.51 590	0.46 626	0.70 632	0.77 625	0.84 636	1.72 665	1.02 643	0.83 644	1.23 650	0.79 621	0.32 639	0.38 651	0.40 643	0.46 651	0.36 637	0.41 644
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 631	0.64 647	1.06 622	0.45 633	0.27 605	1.40 667	0.58 644	0.78 641	0.92 643	0.84 636	0.86 625	0.88 636	0.68 631	1.33 657	0.68 611	0.37 645	0.29 642	0.34 638	0.36 643	0.43 641	0.37 640

SPS-STEREO	0.69 632	0.61 645	0.98 613	0.52 645	0.57 651	0.74 628	0.50 637	0.78 641	0.62 597	0.95 646	0.86 625	0.94 638	0.70 633	1.01 635	0.87 627	0.58 655	0.51 660	0.50 648	0.50 656	0.55 648	0.58 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 633	0.30 586	0.69 548	0.32 596	0.27 605	0.81 638	0.39 608	0.79 644	0.82 630	1.41 665	1.58 662	1.98 665	1.26 662	1.02 636	0.77 618	0.24 620	0.22 627	0.27 617	0.26 629	0.26 617	0.26 625

FC-DCNN v2	0.71 634	0.30 586	0.67 542	0.32 596	0.27 605	0.84 639	0.39 608	0.84 650	0.85 638	1.44 669	1.64 663	2.09 667	1.28 664	1.06 639	0.80 622	0.24 620	0.22 627	0.27 617	0.26 629	0.26 617	0.25 623

RainbowNet	0.72 635	0.89 661	1.02 618	0.82 659	0.63 656	0.78 635	0.52 638	0.81 647	0.93 646	0.60 611	0.79 617	0.80 631	0.60 617	0.80 598	0.57 588	0.78 665	0.55 666	0.78 662	0.49 654	0.76 663	0.58 657

ACVNet_1	0.72 635	0.81 656	1.37 647	0.72 655	0.53 649	0.77 632	0.42 617	0.85 653	0.90 641	0.74 630	0.75 612	1.32 654	0.72 635	1.02 636	0.55 587	0.54 651	0.31 645	0.71 658	0.35 640	0.64 655	0.45 646

ACVNet-4b	0.72 635	0.81 656	1.33 645	0.72 655	0.50 645	0.80 637	0.31 563	0.71 634	0.80 628	0.50 584	0.72 610	0.95 640	0.43 578	0.96 629	1.20 653	1.13 679	0.21 623	0.76 661	0.45 650	0.65 656	0.46 649

MFMNet_re	0.72 635	0.76 654	0.99 614	0.62 650	0.70 659	0.77 632	0.67 650	0.75 638	0.83 634	0.78 634	0.86 625	0.69 623	0.78 638	0.71 562	0.61 599	0.66 658	0.59 669	0.61 655	0.58 665	0.68 659	0.71 668

ELAS_RVC	0.74 639	0.36 606	1.00 615	0.37 621	0.33 624	0.88 642	0.93 669	0.83 649	1.08 655	1.35 661	1.33 651	1.24 650	1.33 666	1.06 639	0.95 633	0.27 629	0.25 636	0.29 629	0.27 633	0.30 629	0.30 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 639	0.36 606	0.85 594	0.36 615	0.33 624	1.36 664	0.77 660	0.93 654	0.92 643	1.41 665	1.53 659	1.16 649	1.17 658	0.95 628	1.03 637	0.26 624	0.25 636	0.28 625	0.28 636	0.31 630	0.30 631
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 641	0.44 624	1.98 660	0.49 640	0.16 454	0.58 606	0.31 563	0.81 647	0.83 634	0.41 539	0.52 545	0.98 642	0.58 614	4.97 686	1.03 637	0.11 463	0.07 359	0.10 409	0.24 620	0.27 622	0.26 625

RTS	0.78 642	0.48 630	4.68 677	0.34 604	0.28 610	1.12 652	0.46 626	0.62 606	1.03 650	0.73 627	0.89 629	0.60 595	0.59 615	1.61 662	1.16 649	0.14 546	0.11 536	0.15 566	0.15 572	0.21 595	0.19 583

RTSA	0.78 642	0.48 630	4.68 677	0.34 604	0.28 610	1.12 652	0.46 626	0.62 606	1.03 650	0.73 627	0.89 629	0.60 595	0.59 615	1.61 662	1.16 649	0.14 546	0.11 536	0.15 566	0.15 572	0.21 595	0.19 583

DStereoSA	0.81 644	0.37 611	1.08 624	0.51 642	0.65 657	0.67 620	1.44 682	0.74 637	1.06 653	0.54 603	1.67 664	0.49 549	1.78 672	0.96 629	1.69 666	0.28 632	0.43 655	0.27 617	0.51 657	0.40 640	0.58 657

DStereoFS	0.84 645	0.66 649	0.80 576	0.53 646	0.50 645	1.23 658	0.55 641	0.94 655	1.32 662	0.89 638	1.32 649	1.04 644	2.32 679	1.29 655	1.14 645	0.31 638	0.35 649	0.30 631	0.39 647	0.34 634	0.60 660

SGM+DAISY	0.87 646	0.66 649	1.30 644	0.51 642	0.60 653	1.03 649	0.84 666	0.76 639	0.73 621	1.39 663	1.51 658	1.31 653	1.22 660	1.11 641	1.08 640	0.57 654	0.53 663	0.51 650	0.51 657	0.54 647	0.61 664

ACVNet_2	0.89 647	0.87 660	1.25 639	0.82 659	0.62 655	0.97 647	0.62 648	1.14 660	1.42 665	1.00 649	1.40 652	1.47 657	0.84 645	1.11 641	0.66 609	0.61 656	0.43 655	0.78 662	0.49 654	0.75 662	0.52 652

IMH-64-1	0.91 648	0.86 658	0.84 591	0.97 664	0.75 661	0.92 645	0.71 652	1.27 661	1.10 656	0.89 638	1.45 654	1.14 646	0.96 651	1.19 646	0.84 624	0.74 662	0.51 660	0.97 667	0.55 662	0.84 665	0.60 660

IMH-64	0.91 648	0.86 658	0.84 591	0.97 664	0.75 661	0.92 645	0.71 652	1.27 661	1.10 656	0.89 638	1.45 654	1.14 646	0.96 651	1.19 646	0.84 624	0.74 662	0.51 660	0.97 667	0.55 662	0.84 665	0.60 660

MonStereo1	0.93 650	0.56 641	0.82 583	0.69 653	0.58 652	1.37 665	0.35 588	0.94 655	1.25 660	0.93 643	1.90 668	1.52 658	2.10 676	1.27 653	0.77 618	0.69 659	0.33 647	0.75 660	0.47 653	0.70 660	0.57 656

U	1.00 651	0.09 76	0.21 107	0.21 269	3.68 683	6.12 686	0.14 96	0.21 71	0.21 174	0.11 49	0.11 39	0.10 53	0.09 29	0.12 5	0.11 42	0.07 121	0.05 38	5.42 693	2.90 691	0.07 175	0.06 136

PWCK	1.00 651	1.17 673	1.70 657	0.91 662	0.41 633	1.19 656	0.92 668	1.10 658	1.14 658	1.16 657	1.14 642	1.25 651	0.88 648	1.75 668	1.04 639	0.87 670	0.50 658	0.87 665	0.53 660	0.96 672	0.52 652

WAO-7	1.01 653	0.89 661	0.93 606	0.83 661	0.66 658	1.18 654	0.81 664	1.40 665	1.57 669	1.11 655	1.76 667	1.45 656	1.19 659	1.50 661	1.14 645	0.61 656	0.62 673	0.70 657	0.68 669	0.66 658	0.60 660

MADNet+	1.01 653	1.16 672	4.72 679	0.70 654	0.47 642	1.24 659	0.96 670	0.97 657	0.89 639	0.65 620	0.77 615	0.87 634	0.85 647	2.09 672	1.68 664	0.38 646	0.39 652	0.31 633	0.27 633	0.43 641	0.39 642

MultiAttention	1.02 655	0.13 335	0.43 399	0.35 613	0.43 636	5.36 682	1.71 683	0.69 630	0.53 567	0.36 482	0.63 592	0.55 578	0.22 365	7.60 690	0.43 556	0.09 374	0.06 229	0.14 551	0.24 620	0.26 617	0.30 631

IMH	1.05 656	0.95 665	1.00 615	1.01 666	0.78 664	1.11 651	0.68 651	1.38 664	1.43 666	1.00 649	1.72 665	1.43 655	1.14 655	1.73 667	0.89 629	1.09 676	0.55 666	0.99 669	0.57 664	0.87 667	0.62 666

WAO-6	1.07 657	0.93 664	0.92 604	0.96 663	0.78 664	1.28 661	0.75 657	1.34 663	2.00 673	1.02 651	1.54 660	1.59 659	1.22 660	1.31 656	1.14 645	0.78 665	0.55 666	1.02 671	0.75 674	0.83 664	0.69 667

LVE	1.13 658	1.02 666	1.28 642	1.01 666	0.80 667	1.29 662	0.81 664	1.47 668	1.96 671	1.07 653	1.90 668	1.90 664	1.01 654	1.48 660	0.91 630	0.93 673	0.61 672	0.94 666	0.69 670	0.87 667	0.75 672

JetBlue	1.14 659	0.76 654	2.36 665	0.59 648	0.75 661	3.04 678	1.78 684	1.11 659	0.90 641	0.94 644	1.10 640	1.66 661	1.28 664	2.09 672	1.72 667	0.43 648	0.36 650	0.38 640	0.38 646	0.58 650	0.56 654

Dean	1.17 660	1.04 668	1.49 651	1.03 668	0.78 664	1.20 657	0.77 660	1.48 669	1.96 671	1.28 659	1.99 671	2.15 668	1.14 655	1.25 651	1.00 636	0.81 667	0.60 670	1.01 670	0.69 670	0.92 671	0.74 671

SGM-ForestM	1.36 661	0.28 572	0.79 573	0.26 521	0.16 454	2.26 675	1.00 672	1.42 666	1.46 668	2.38 679	2.05 672	5.95 687	2.66 681	2.95 677	2.46 678	0.17 588	0.18 611	0.18 591	0.18 599	0.15 536	0.18 576

xyz-stereo	1.40 662	0.10 130	17.09 699	0.18 87	0.07 2	4.78 681	0.18 283	0.29 220	0.34 363	0.36 482	2.81 679	0.40 491	0.29 479	0.56 494	0.24 436	0.07 121	0.05 38	0.09 331	0.06 142	0.06 94	0.05 33

MANE	1.41 663	0.36 606	0.74 564	0.43 630	0.41 633	2.16 674	0.80 662	2.39 682	3.38 678	2.22 678	3.06 680	3.54 680	2.73 682	2.15 674	1.94 673	0.28 632	0.27 638	0.30 631	0.46 651	0.28 627	0.34 638

TorneroNet-64	1.43 664	1.03 667	1.20 635	1.10 670	0.86 670	2.26 675	0.73 655	1.84 674	3.84 683	1.25 658	2.25 676	2.69 676	1.42 667	1.76 669	1.43 659	0.76 664	0.50 658	1.09 672	0.66 668	1.23 677	0.76 673

notaker	1.45 665	1.34 676	1.48 649	1.40 677	1.07 674	1.18 654	0.85 667	1.48 669	1.40 664	1.51 674	3.46 681	2.40 673	1.81 673	1.76 669	1.45 662	1.11 677	0.69 678	1.38 679	0.87 677	1.31 679	0.97 677

WAO-8	1.46 666	1.10 670	1.09 625	1.10 670	0.84 668	2.06 671	0.75 657	1.84 674	3.83 681	1.44 669	2.21 674	2.15 668	1.43 668	3.17 678	1.19 651	0.91 671	0.65 675	1.09 672	0.79 675	0.90 669	0.71 668

Venus	1.46 666	1.10 670	1.09 625	1.10 670	0.84 668	2.06 671	0.75 657	1.84 674	3.83 681	1.44 669	2.21 674	2.15 668	1.43 668	3.17 678	1.19 651	0.91 671	0.65 675	1.09 672	0.79 675	0.90 669	0.71 668

UNDER WATER-64	1.55 668	1.19 674	2.52 668	1.31 675	0.95 672	2.12 673	1.21 679	1.45 667	3.19 677	1.43 668	1.32 649	2.64 675	2.04 675	1.63 664	1.83 669	1.11 677	0.67 677	1.28 677	0.92 678	1.19 674	1.02 678

UNDER WATER	1.59 669	1.22 675	2.36 665	1.38 676	1.03 673	1.67 670	1.10 676	1.54 672	3.63 679	1.44 669	1.47 656	2.85 677	2.25 678	1.67 665	1.94 673	1.06 675	0.62 673	1.31 678	0.93 679	1.21 676	1.02 678

LSM	1.64 670	0.40 617	2.56 669	2.02 681	17.61 698	0.51 590	0.52 638	0.61 598	0.76 623	0.82 635	1.11 641	0.63 609	0.54 606	0.75 579	0.49 575	0.16 577	0.24 634	0.18 591	0.21 608	0.25 610	2.42 685

LE_ROB	1.76 671	0.20 505	2.68 671	0.48 637	0.52 648	0.78 635	0.96 670	0.84 650	6.61 688	7.40 691	2.08 673	2.08 666	4.83 684	1.27 653	3.79 683	0.10 424	0.08 447	0.12 503	0.11 482	0.11 451	0.10 429

ktn	1.77 672	1.36 677	1.22 636	1.43 678	1.14 675	1.52 668	1.08 675	1.51 671	3.96 684	2.77 682	4.69 683	3.35 679	1.46 670	1.69 666	1.25 655	1.43 681	0.77 680	1.45 680	0.99 680	1.32 680	0.96 675

KSHMR	1.89 673	1.36 677	1.60 654	1.47 679	1.22 677	1.38 666	1.06 674	1.79 673	5.97 687	1.42 667	5.65 686	2.98 678	1.14 655	2.23 675	1.20 653	1.27 680	1.12 682	1.46 681	1.10 682	1.32 680	1.15 680

TorneroNet	2.22 674	1.08 669	1.24 638	1.14 674	0.90 671	5.58 683	0.80 662	2.12 679	8.69 690	2.58 680	5.42 685	3.88 681	1.97 674	1.78 671	1.87 670	0.86 669	0.54 665	1.15 676	0.74 673	1.23 677	0.85 674

MADNet++	2.26 675	1.80 680	2.06 661	2.13 683	1.97 681	2.61 677	1.79 685	2.38 681	2.16 674	2.75 681	2.65 678	2.38 672	2.43 680	3.17 678	3.21 680	2.17 684	1.95 686	1.94 685	1.63 684	2.06 683	2.01 684

JetRed	2.30 676	2.64 682	6.12 682	1.12 673	1.38 679	5.85 685	3.29 686	1.99 677	1.67 670	1.98 676	1.95 670	2.16 671	1.60 671	2.48 676	4.10 684	1.05 674	1.60 683	1.09 672	1.01 681	1.67 682	1.28 681

light-stereo	2.37 677	0.69 651	3.61 673	3.84 685	3.41 682	4.04 679	0.31 563	2.13 680	1.45 667	3.61 683	6.33 687	6.90 690	0.63 627	4.83 685	1.28 656	0.71 661	0.74 679	0.32 634	0.39 647	1.20 675	0.96 675

HanzoNet	2.97 678	1.69 679	2.29 664	1.74 680	1.33 678	1.53 669	1.03 673	1.99 677	2.64 676	5.51 687	5.16 684	5.90 686	6.82 689	4.32 684	3.29 681	3.16 687	2.02 688	1.92 683	2.87 690	2.24 684	1.89 683

coex-ft	3.44 679	0.73 653	48.55 712	0.24 448	0.19 527	0.50 589	0.43 619	0.47 444	2.40 675	7.03 690	1.20 644	0.97 641	2.23 677	0.73 570	1.92 672	0.12 502	0.15 591	0.14 551	0.12 521	0.21 595	0.43 645

TCMNet-wrong-test	4.29 680	5.57 687	4.65 676	11.33 695	10.39 691	5.73 684	4.48 689	4.13 686	1.02 649	1.91 675	2.39 677	6.16 688	3.62 683	3.84 683	4.50 686	1.99 683	0.47 657	1.97 686	1.69 685	5.69 691	4.31 690

DPSimNet_ROB	4.34 681	4.23 683	6.89 684	3.67 684	3.68 683	4.75 680	5.21 690	2.67 683	3.68 680	5.82 688	3.95 682	5.57 683	6.72 688	3.46 682	4.48 685	4.05 691	2.88 689	4.68 692	3.12 692	3.69 686	3.62 689

tt	4.71 682	0.10 130	3.94 674	2.06 682	1.53 680	10.14 691	16.88 694	9.27 694	4.98 685	1.39 663	1.02 637	4.68 682	4.90 685	3.35 681	5.86 689	5.76 692	9.15 700	2.24 688	2.53 688	3.10 685	1.32 682

BEATNet-Init1	4.73 683	2.61 681	13.29 698	0.58 647	0.53 649	10.12 690	3.33 687	4.83 687	5.01 686	8.75 692	8.51 689	14.08 701	7.60 691	7.70 691	5.34 687	0.28 632	0.28 641	0.34 638	0.37 644	0.57 649	0.45 646

Selective-IGEV-i1pa	5.57 684	7.99 689	4.76 680	0.80 658	0.45 640	12.99 692	3.60 688	9.25 693	7.43 689	6.97 689	9.87 693	8.94 691	7.26 690	14.66 702	5.65 688	3.55 688	1.08 681	1.93 684	0.72 672	0.73 661	2.79 687

USTest	6.88 685	5.23 686	5.63 681	7.22 689	7.29 686	14.34 694	22.76 695	8.48 691	9.32 691	5.42 686	6.39 688	6.29 689	6.64 687	6.92 689	8.62 692	1.94 682	3.29 690	2.16 687	2.55 689	3.85 687	3.29 688

EDNetEfficientorigin	7.51 686	0.52 639	140.47 714	0.25 487	0.17 478	0.42 550	0.29 547	0.47 444	1.03 650	1.28 659	1.02 637	0.83 632	0.84 645	0.75 579	0.99 635	0.10 424	0.09 482	0.12 503	0.10 443	0.21 595	0.22 609

DGTPSM_ROB	8.34 687	5.10 684	10.37 696	5.31 687	10.18 689	8.33 687	23.60 699	6.06 689	13.41 699	4.90 684	10.87 697	5.65 684	10.44 692	6.17 687	12.59 693	3.74 689	7.55 693	3.69 689	7.26 697	4.14 688	7.46 693

DPSMNet_ROB	8.40 688	5.11 685	10.49 697	5.58 688	10.25 690	8.34 688	23.62 700	6.07 690	13.45 700	4.93 685	10.88 698	5.66 685	10.44 692	6.24 688	12.64 694	3.98 690	7.61 694	3.76 690	7.30 698	4.20 689	7.51 694

DLNR_Zeroshot_test	10.44 689	12.10 698	19.93 701	106.08 713	23.66 710	0.14 32	0.13 62	3.22 684	0.17 87	0.16 189	0.23 246	0.16 204	0.10 70	0.31 372	0.15 225	2.36 685	0.06 229	0.07 145	0.07 215	39.70 713	0.06 136

DLNR-FE	10.45 690	12.13 699	19.94 702	106.10 714	23.12 709	0.14 32	0.13 62	3.28 685	0.17 87	0.16 189	0.23 246	0.16 204	0.10 70	0.31 372	0.15 225	2.41 686	0.06 229	0.07 145	0.07 215	40.22 714	0.06 136

iinet-test	10.78 691	9.29 690	9.70 686	10.48 690	10.68 692	17.98 699	25.98 701	12.57 698	13.39 697	9.64 696	10.10 694	10.06 693	10.61 695	11.22 698	12.70 695	6.40 694	7.74 695	5.68 694	6.69 693	7.47 692	7.30 691

IINet	10.78 691	9.29 690	9.70 686	10.48 690	10.68 692	17.98 699	25.98 701	12.57 698	13.39 697	9.64 696	10.10 694	10.06 693	10.61 695	11.22 698	12.70 695	6.40 694	7.74 695	5.68 694	6.69 693	7.47 692	7.30 691

LRCNet_RVC	10.90 693	14.34 701	9.35 685	15.35 696	8.04 688	1.08 650	0.34 584	8.78 692	0.70 615	12.63 701	16.05 701	9.85 692	6.54 686	8.57 692	6.34 690	20.27 710	5.40 692	23.70 708	21.88 709	14.87 700	13.83 701

DPSM_ROB	11.49 694	9.87 696	10.35 694	11.13 693	11.31 694	19.11 702	27.51 704	13.37 701	14.21 702	10.31 698	11.06 699	10.96 699	11.27 700	11.96 700	13.59 698	6.78 696	8.19 698	6.03 696	7.09 695	7.93 694	7.73 696

DPSM	11.49 694	9.87 696	10.35 694	11.13 693	11.31 694	19.11 702	27.51 704	13.37 701	14.21 702	10.31 698	11.06 699	10.96 699	11.27 700	11.96 700	13.59 698	6.78 696	8.19 698	6.03 696	7.09 695	7.93 694	7.73 696

xxxxx1	15.27 696	9.54 693	10.31 691	20.13 699	18.88 699	17.08 695	23.03 696	10.36 695	10.99 693	9.21 693	9.62 690	10.74 696	10.61 695	10.72 694	13.89 700	7.97 698	9.20 701	31.85 711	44.72 713	12.84 697	13.69 698

tt_ll	15.27 696	9.54 693	10.31 691	20.13 699	18.88 699	17.08 695	23.03 696	10.36 695	10.99 693	9.21 693	9.62 690	10.74 696	10.61 695	10.72 694	13.89 700	7.97 698	9.20 701	31.85 711	44.72 713	12.84 697	13.69 698

ff	15.27 696	9.54 693	10.31 691	20.13 699	18.88 699	17.08 695	23.03 696	10.36 695	10.99 693	9.21 693	9.62 690	10.74 696	10.61 695	10.72 694	13.89 700	7.97 698	9.20 701	31.85 711	44.72 713	12.84 697	13.69 698

PML	16.10 699	12.82 700	6.78 683	5.23 686	7.76 687	33.92 706	66.56 715	5.30 688	10.28 692	26.12 714	68.59 715	20.51 703	13.49 702	10.06 693	6.78 691	5.96 693	2.00 687	6.04 698	2.18 687	8.96 696	2.60 686

Anonymous_1	16.62 700	9.35 692	9.84 688	10.66 692	14.64 696	18.66 701	27.12 703	12.64 700	13.51 701	10.76 700	10.30 696	10.13 695	10.60 694	11.06 697	12.74 697	15.87 708	7.74 695	16.92 706	43.48 712	58.66 715	7.68 695

HaxPig	17.72 701	20.22 711	19.73 700	16.53 697	16.51 697	9.27 689	9.33 691	14.34 703	13.27 696	18.65 703	18.70 702	17.35 702	16.77 703	17.04 703	16.45 703	22.05 711	20.89 711	22.27 707	21.53 708	21.29 708	22.13 712

MEDIAN_ROB	21.21 702	24.62 712	23.47 710	19.58 698	19.65 702	13.22 693	10.96 692	17.88 704	17.00 704	22.14 713	22.02 704	20.86 704	20.36 704	21.06 704	19.71 704	25.63 712	24.13 712	26.21 709	25.20 710	25.17 709	25.38 713

RAFT-FEzeroshot	23.10 703	19.88 706	20.56 703	22.49 703	22.75 705	38.38 707	55.50 711	26.84 708	28.66 709	20.60 708	22.10 705	22.05 706	22.74 706	24.00 707	27.37 711	13.59 701	16.48 706	12.14 699	14.28 701	15.96 703	15.54 705

RAFT-FE	23.10 703	19.88 706	20.56 703	22.49 703	22.75 705	38.38 707	55.50 711	26.84 708	28.66 709	20.60 708	22.10 705	22.05 706	22.74 706	24.00 707	27.37 711	13.59 701	16.48 706	12.14 699	14.28 701	15.96 703	15.54 705

CasAABBNet	23.10 703	19.86 704	20.64 705	22.47 702	22.73 703	38.41 710	55.50 711	26.89 710	28.70 711	20.61 710	22.15 707	22.08 709	22.75 708	23.99 705	27.36 709	13.59 701	16.48 706	12.14 699	14.27 700	15.95 701	15.53 704

FlowAnything	23.14 706	19.87 705	20.79 706	22.50 706	22.74 704	38.39 709	55.46 709	26.89 710	28.72 712	20.77 712	22.29 710	22.07 708	22.72 705	23.99 705	27.41 713	13.60 704	16.55 710	12.15 703	14.36 705	15.97 705	15.52 703

Hybrid-DGEV	23.16 707	19.94 709	20.96 708	22.49 703	22.75 705	38.51 712	55.52 714	27.09 714	28.90 714	20.58 707	22.25 708	22.00 705	22.80 710	24.11 710	27.33 708	13.60 704	16.47 705	12.14 699	14.30 704	15.95 701	15.54 705

Selective-RAFT-Error	23.16 707	19.93 708	20.87 707	22.54 707	22.81 708	38.52 713	55.47 710	27.01 713	28.83 713	20.66 711	22.25 708	22.09 710	22.80 710	24.09 709	27.36 709	13.61 706	16.48 706	12.15 703	14.28 701	15.99 706	15.57 708

LSM0	24.24 709	19.98 710	22.32 709	24.22 708	40.14 714	38.48 711	55.20 708	26.95 712	28.57 708	20.49 706	21.83 703	22.26 711	22.75 708	24.22 711	27.30 707	13.66 707	16.32 704	12.19 705	14.15 699	16.10 707	17.66 709

AVERAGE_ROB	25.43 710	29.06 713	27.24 711	24.63 709	24.20 711	17.73 698	12.61 693	22.29 707	21.39 707	26.79 715	26.16 713	25.20 712	24.64 714	25.07 712	23.53 705	29.96 713	28.40 713	30.60 710	29.58 711	29.72 710	29.84 714

RSGM-EC	29.65 711	17.75 702	10.04 689	35.31 710	33.15 712	26.42 704	46.65 706	19.89 705	17.74 705	18.92 704	23.36 711	30.14 713	23.59 712	41.87 713	45.99 714	59.56 714	34.38 714	33.25 714	20.37 706	34.97 711	19.60 710

acva	29.65 711	17.75 702	10.04 689	35.31 710	33.15 712	26.42 704	46.65 706	19.89 705	17.74 705	18.92 704	23.36 711	30.14 713	23.59 712	41.87 713	45.99 714	59.56 714	34.38 714	33.25 714	20.37 706	34.97 711	19.60 710

Selective-IGEV-i16pa	30.47 713	41.93 714	4.02 675	0.49 640	0.37 629	96.94 715	0.74 656	60.26 716	58.76 715	17.24 702	64.39 714	38.26 715	49.53 715	106.11 716	26.15 706	19.96 709	3.42 691	4.39 691	1.81 686	0.39 639	14.22 702

test_example2	101.33 714	108.28 715	68.15 713	98.43 712	106.93 715	89.75 714	102.43 716	36.80 715	97.65 716	129.04 716	130.15 716	65.26 716	66.62 716	92.11 715	80.24 716	144.10 716	199.48 716	81.81 716	103.01 716	125.01 716	101.27 715

GS-Stereo							0.16 191	0.26 167	0.18 107	0.13 109	0.15 126	0.10 53	0.09 29	0.16 88	0.10 6	0.07 121	0.05 38	0.06 42	0.05 61	0.08 255	0.08 309

FSD					0.24 591	0.27 378	0.27 524	0.31 250	0.29 304	0.26 295	0.27 285	0.28 369	0.27 447	0.28 330	0.26 460	0.23 613	0.22 627	0.27 617	0.26 629	0.25 610

ccccc		256.29 716		354.40 715	364.36 716	149.10 716		152.89 717		153.93 717		164.00 717		268.02 717		390.55 717	349.22 717	244.59 717	219.82 717	412.30 717

ASD4		6.65 688

Low-res two-view benchmark