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

LACA_dic	0.09 1	0.12 298	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 26	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 32	0.08 18	0.15 78	0.09 1	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 196	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 41	0.14 11	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 102	0.09 42	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 41	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 161	0.09 42	0.12 8	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 161	0.09 42	0.12 8	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 102	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 41	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 64	0.08 18	0.11 1	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 154	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 41	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.10 89	0.13 16	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.05 76	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 120	0.10 1	0.14 51	0.07 1	0.09 17	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 84	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 64	0.09 42	0.11 1	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.11 200	0.06 1	0.13 84	0.13 9	0.15 69	0.10 43	0.11 55	0.08 5	0.09 42	0.11 1	0.10 7	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.06 165	0.07 196	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 94	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 229	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 155	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 229	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 100	0.06 1	0.09 42	0.11 1	0.14 224	0.06 51	0.06 258	0.08 275	0.09 448	0.07 196	0.07 254

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 115	0.14 120	0.15 17	0.12 24	0.10 43	0.13 100	0.10 64	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 115	0.15 175	0.17 32	0.16 82	0.12 103	0.13 100	0.12 138	0.08 18	0.15 78	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 41	0.17 32	0.14 51	0.08 2	0.09 17	0.11 102	0.09 42	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.06 258	0.05 1	0.05 76	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 41	0.17 32	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 102	0.09 42	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 41	0.16 23	0.14 51	0.08 2	0.09 17	0.11 102	0.09 42	0.15 78	0.11 50	0.07 136	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 10	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.07 3	0.15 78	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.06 154

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.10 43	0.10 42	0.08 5	0.07 3	0.15 78	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.09 17	0.10 42	0.08 5	0.07 3	0.15 78	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 120	0.17 32	0.14 51	0.08 2	0.11 55	0.12 138	0.09 42	0.14 36	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 154	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 115	0.14 120	0.14 11	0.13 33	0.11 69	0.09 17	0.10 64	0.10 89	0.16 109	0.09 1	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 141	0.15 7	0.11 200	0.10 18	0.13 84	0.15 17	0.08 1	0.12 103	0.10 42	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.06 109	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 41	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.14 36	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 235	0.20 127	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.13 84	0.17 32	0.14 51	0.09 17	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.14 36	0.09 1	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 84	0.22 113	0.16 82	0.09 17	0.10 42	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 154	0.13 84	0.11 2	0.13 33	0.10 43	0.09 17	0.08 5	0.06 1	0.22 261	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.08 337	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 115	0.10 10	0.20 78	0.14 51	0.09 17	0.10 42	0.09 32	0.12 168	0.13 16	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.05 76	0.06 109	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 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 41	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.14 36	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 41	0.19 57	0.15 69	0.10 43	0.09 17	0.11 102	0.09 42	0.15 78	0.13 185	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 41	0.18 45	0.19 156	0.10 43	0.10 42	0.11 102	0.10 89	0.15 78	0.13 185	0.06 51	0.06 258	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 115	0.13 84	0.21 95	0.11 13	0.11 69	0.11 55	0.10 64	0.10 89	0.14 36	0.11 50	0.07 136	0.06 258	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 174	0.07 3	0.16 115	0.12 41	0.16 23	0.12 24	0.08 2	0.09 17	0.14 195	0.13 219	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 76	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 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 41	0.15 17	0.12 24	0.10 43	0.13 100	0.10 64	0.10 89	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 78	0.12 24	0.11 69	0.11 55	0.08 5	0.08 18	0.23 271	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 154

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 141	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 43	0.11 55	0.09 32	0.09 42	0.12 8	0.11 50	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.06 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 10	0.10 154	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 115	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.12 103	0.11 55	0.09 32	0.10 89	0.16 109	0.11 50	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 76	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 154	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.12 103	0.12 80	0.08 5	0.11 131	0.16 109	0.12 126	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 76	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 109	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 84	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 109	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 109	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 84	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 128	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 52	0.17 58	0.08 30	0.16 115	0.12 41	0.17 32	0.12 24	0.10 43	0.07 3	0.10 64	0.08 18	0.14 36	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.06 154

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 26	0.16 23	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 64	0.06 1	0.15 78	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 26	0.16 23	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 64	0.07 3	0.17 128	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 26	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 64	0.08 18	0.18 158	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 23	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.09 42	0.15 78	0.11 50	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.06 154

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 84	0.24 156	0.13 33	0.10 43	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.18 158	0.12 126	0.07 136	0.06 258	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 51	0.07 4	0.18 94	0.16 26	0.12 277	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 103	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.14 36	0.12 126	0.10 471	0.09 531	0.09 377	0.08 337	0.12 542	0.13 562

flow	0.11 51	0.07 4	0.18 94	0.16 26	0.12 277	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 103	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.17 128	0.12 126	0.10 471	0.09 531	0.09 377	0.08 337	0.12 542	0.13 562

over v1	0.11 51	0.13 371	0.15 25	0.19 174	0.06 1	0.15 69	0.10 10	0.18 45	0.10 6	0.10 43	0.09 17	0.11 102	0.14 256	0.18 158	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 109	0.06 154

over-8	0.11 51	0.13 371	0.16 52	0.20 251	0.07 3	0.15 69	0.10 10	0.19 57	0.10 6	0.09 17	0.09 17	0.11 102	0.12 168	0.18 158	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 109	0.06 154

over-9	0.11 51	0.13 371	0.16 52	0.19 174	0.07 3	0.15 69	0.10 10	0.20 78	0.11 13	0.09 17	0.09 17	0.11 102	0.12 168	0.18 158	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 109	0.06 154

anonymous	0.11 51	0.09 94	0.20 127	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 120	0.16 23	0.17 113	0.12 103	0.13 100	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 51	0.07 4	0.19 109	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 26	0.16 23	0.15 69	0.12 103	0.16 176	0.11 102	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.08 342

LGCAT	0.11 51	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 41	0.13 9	0.10 6	0.12 103	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.19 190	0.12 126	0.11 519	0.11 592	0.05 1	0.06 165	0.05 7	0.12 542

LiteMatch*	0.11 51	0.07 4	0.22 158	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 84	0.18 45	0.14 51	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.10 89	0.14 36	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.06 154

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 51	0.10 154	0.26 209	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 120	0.20 78	0.13 33	0.11 69	0.13 100	0.10 64	0.11 131	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 51	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 229	0.23 136	0.15 69	0.10 43	0.16 176	0.09 32	0.11 131	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.08 337	0.05 7	0.08 342

MatchStereo	0.11 51	0.08 44	0.23 174	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 41	0.20 78	0.17 113	0.10 43	0.15 155	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37
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 51	0.09 94	0.20 127	0.20 251	0.10 138	0.19 217	0.13 84	0.16 23	0.13 33	0.10 43	0.10 42	0.09 32	0.09 42	0.19 190	0.12 126	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 51	0.11 235	0.16 52	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 41	0.24 156	0.16 82	0.11 69	0.11 55	0.08 5	0.10 89	0.15 78	0.12 126	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 51	0.10 154	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 41	0.25 178	0.17 113	0.14 172	0.13 100	0.09 32	0.09 42	0.18 158	0.12 126	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 51	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 10	0.19 57	0.18 136	0.14 172	0.17 195	0.09 32	0.10 89	0.18 158	0.13 185	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 51	0.11 235	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 154	0.12 41	0.21 95	0.14 51	0.12 103	0.13 100	0.09 32	0.10 89	0.15 78	0.12 126	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 51	0.11 235	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 154	0.12 41	0.21 95	0.14 51	0.12 103	0.13 100	0.09 32	0.10 89	0.15 78	0.12 126	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 51	0.11 235	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 41	0.21 95	0.16 82	0.13 141	0.13 100	0.08 5	0.09 42	0.13 16	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 76	0.06 109	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 51	0.11 235	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 41	0.21 95	0.16 82	0.13 141	0.13 100	0.08 5	0.09 42	0.13 16	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 76	0.06 109	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 51	0.11 235	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 154	0.12 41	0.21 95	0.14 51	0.12 103	0.13 100	0.09 32	0.10 89	0.15 78	0.12 126	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 51	0.10 154	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 175	0.20 78	0.15 69	0.12 103	0.13 100	0.10 64	0.09 42	0.17 128	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 76	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 51	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 41	0.25 178	0.16 82	0.14 172	0.13 100	0.08 5	0.10 89	0.16 109	0.13 185	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 51	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 217	0.10 10	0.22 113	0.17 113	0.14 172	0.12 80	0.10 64	0.11 131	0.17 128	0.12 126	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 51	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 217	0.10 10	0.22 113	0.17 113	0.14 172	0.12 80	0.10 64	0.11 131	0.17 128	0.12 126	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 51	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 200	0.18 182	0.12 41	0.23 136	0.14 51	0.13 141	0.11 55	0.08 5	0.10 89	0.16 109	0.11 50	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 51	0.10 154	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 154	0.09 4	0.22 113	0.16 82	0.13 141	0.13 100	0.09 32	0.11 131	0.19 190	0.13 185	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 51	0.10 154	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.14 120	0.27 216	0.20 188	0.14 172	0.14 140	0.08 5	0.11 131	0.13 16	0.12 126	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 76	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 51	0.09 94	0.14 9	0.19 174	0.12 277	0.14 48	0.12 41	0.25 178	0.17 113	0.13 141	0.16 176	0.08 5	0.09 42	0.19 190	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 51	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 277	0.15 69	0.11 26	0.23 136	0.15 69	0.14 172	0.12 80	0.08 5	0.09 42	0.21 241	0.10 7	0.06 51	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 51	0.06 1	0.17 76	0.15 7	0.11 200	0.16 115	0.13 84	0.21 95	0.16 82	0.11 69	0.15 155	0.09 32	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 51	0.07 4	0.17 76	0.19 174	0.11 200	0.13 34	0.11 26	0.22 113	0.15 69	0.11 69	0.12 80	0.12 138	0.08 18	0.18 158	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.08 286	0.06 154

LG-G_1	0.11 51	0.08 44	0.18 94	0.18 115	0.07 3	0.21 294	0.09 4	0.19 57	0.11 13	0.10 43	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.19 190	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.06 154

LG-G	0.11 51	0.08 44	0.18 94	0.18 115	0.07 3	0.21 294	0.09 4	0.19 57	0.11 13	0.10 43	0.09 17	0.11 102	0.10 89	0.19 190	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.06 154

SGD-Stereo	0.11 51	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.07 3	0.17 154	0.13 84	0.18 45	0.16 82	0.11 69	0.13 100	0.11 102	0.12 168	0.18 158	0.11 50	0.08 309	0.04 2	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 51	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.22 327	0.14 120	0.14 11	0.16 82	0.11 69	0.10 42	0.09 32	0.08 18	0.21 241	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 51	0.08 44	0.15 25	0.19 174	0.11 200	0.14 48	0.10 10	0.22 113	0.18 136	0.10 43	0.13 100	0.10 64	0.11 131	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 88	0.08 44	0.40 400	0.27 607	0.08 30	0.13 34	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.10 471	0.08 492	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 88	0.12 298	0.17 76	0.22 384	0.10 138	0.15 69	0.13 84	0.18 45	0.14 51	0.11 69	0.13 100	0.10 64	0.08 18	0.20 214	0.14 224	0.06 51	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.07 254

over-6	0.12 88	0.13 371	0.19 109	0.19 174	0.07 3	0.16 115	0.11 26	0.26 200	0.16 82	0.10 43	0.10 42	0.10 64	0.13 219	0.19 190	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 109	0.06 154

Anonymus	0.12 88	0.08 44	0.17 76	0.19 174	0.10 138	0.16 115	0.15 175	0.20 78	0.16 82	0.11 69	0.09 17	0.14 195	0.12 168	0.17 128	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.07 254

TS12	0.12 88	0.08 44	0.17 76	0.21 310	0.09 63	0.19 217	0.14 120	0.23 136	0.16 82	0.14 172	0.19 227	0.12 138	0.13 219	0.17 128	0.15 260	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 88	0.11 235	0.28 238	0.20 251	0.09 63	0.15 69	0.14 120	0.22 113	0.16 82	0.09 17	0.11 55	0.09 32	0.12 168	0.20 214	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 88	0.11 235	0.32 287	0.20 251	0.08 30	0.16 115	0.13 84	0.19 57	0.17 113	0.11 69	0.12 80	0.11 102	0.11 131	0.19 190	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 88	0.10 154	0.27 221	0.19 174	0.08 30	0.16 115	0.14 120	0.21 95	0.15 69	0.10 43	0.13 100	0.10 64	0.12 168	0.20 214	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 88	0.11 235	0.27 221	0.19 174	0.11 200	0.16 115	0.14 120	0.19 57	0.14 51	0.11 69	0.14 140	0.10 64	0.11 131	0.12 8	0.10 7	0.06 51	0.04 2	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 88	0.12 298	0.28 238	0.19 174	0.08 30	0.17 154	0.15 175	0.22 113	0.18 136	0.11 69	0.14 140	0.10 64	0.11 131	0.17 128	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 88	0.11 235	0.26 209	0.19 174	0.07 3	0.14 48	0.14 120	0.21 95	0.18 136	0.12 103	0.15 155	0.11 102	0.12 168	0.13 16	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 88	0.13 371	0.28 238	0.20 251	0.09 63	0.16 115	0.15 175	0.20 78	0.16 82	0.11 69	0.14 140	0.09 32	0.13 219	0.18 158	0.10 7	0.06 51	0.04 2	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.06 154

aanet-new-32k	0.12 88	0.11 235	0.27 221	0.20 251	0.09 63	0.18 182	0.13 84	0.18 45	0.13 33	0.12 103	0.12 80	0.13 161	0.13 219	0.14 36	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 88	0.11 235	0.27 221	0.20 251	0.09 63	0.18 182	0.13 84	0.18 45	0.13 33	0.12 103	0.12 80	0.13 161	0.13 219	0.14 36	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 88	0.11 235	0.35 327	0.20 251	0.08 30	0.16 115	0.14 120	0.19 57	0.14 51	0.12 103	0.14 140	0.12 138	0.12 168	0.15 78	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.07 250	0.07 196	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 88	0.11 235	0.22 158	0.19 174	0.11 200	0.16 115	0.14 120	0.19 57	0.15 69	0.13 141	0.16 176	0.11 102	0.12 168	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.06 109	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 88	0.11 235	0.28 238	0.20 251	0.08 30	0.15 69	0.13 84	0.22 113	0.19 156	0.12 103	0.14 140	0.12 138	0.12 168	0.15 78	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 88	0.11 235	0.26 209	0.20 251	0.08 30	0.14 48	0.12 41	0.21 95	0.19 156	0.12 103	0.12 80	0.12 138	0.11 131	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 88	0.12 298	0.27 221	0.21 310	0.09 63	0.19 217	0.14 120	0.24 156	0.17 113	0.12 103	0.13 100	0.11 102	0.12 168	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 88	0.11 235	0.23 174	0.22 384	0.09 63	0.16 115	0.14 120	0.24 156	0.19 156	0.12 103	0.11 55	0.09 32	0.13 219	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.04 2	0.07 170	0.05 76	0.08 286	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 88	0.11 235	0.25 199	0.21 310	0.08 30	0.13 34	0.14 120	0.25 178	0.21 210	0.12 103	0.15 155	0.09 32	0.14 256	0.15 78	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 88	0.11 235	0.24 185	0.20 251	0.09 63	0.19 217	0.15 175	0.26 200	0.20 188	0.11 69	0.12 80	0.10 64	0.13 219	0.17 128	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 88	0.10 154	0.21 141	0.21 310	0.11 200	0.20 260	0.16 229	0.21 95	0.17 113	0.12 103	0.17 195	0.11 102	0.12 168	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 88	0.08 44	0.18 94	0.18 115	0.13 361	0.20 260	0.16 229	0.23 136	0.18 136	0.12 103	0.15 155	0.14 195	0.13 219	0.13 16	0.12 126	0.06 51	0.04 2	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 88	0.09 94	0.17 76	0.19 174	0.11 200	0.14 48	0.16 229	0.21 95	0.20 188	0.10 43	0.17 195	0.11 102	0.12 168	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.08 337	0.05 7	0.06 154

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 88	0.08 44	0.29 252	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 120	0.19 57	0.17 113	0.11 69	0.14 140	0.11 102	0.12 168	0.13 16	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.05 7	0.19 641

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 88	0.09 94	0.18 94	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 229	0.25 178	0.21 210	0.11 69	0.16 176	0.09 32	0.11 131	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.07 250	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 88	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 175	0.24 156	0.17 113	0.13 141	0.15 155	0.16 239	0.13 219	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 88	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.15 175	0.25 178	0.16 82	0.14 172	0.15 155	0.17 251	0.12 168	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 88	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 182	0.16 229	0.25 178	0.16 82	0.16 224	0.16 176	0.18 264	0.13 219	0.17 128	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 88	0.13 371	0.15 25	0.19 174	0.10 138	0.15 69	0.17 281	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 102	0.21 401	0.14 36	0.22 455	0.08 309	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.08 286	0.07 254

Selective-IGEV-i32	0.12 88	0.09 94	0.22 158	0.19 174	0.10 138	0.15 69	0.14 120	0.27 216	0.15 69	0.13 141	0.14 140	0.13 161	0.08 18	0.21 241	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 88	0.09 94	0.21 141	0.18 115	0.13 361	0.18 182	0.16 229	0.24 156	0.20 188	0.16 224	0.21 259	0.09 32	0.09 42	0.13 16	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 88	0.07 4	0.19 109	0.15 7	0.16 510	0.10 18	0.12 41	0.26 200	0.23 255	0.13 141	0.11 55	0.10 64	0.08 18	0.21 241	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 88	0.12 298	0.21 141	0.18 115	0.11 200	0.24 375	0.12 41	0.19 57	0.18 136	0.10 43	0.13 100	0.11 102	0.09 42	0.19 190	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 88	0.09 94	0.20 127	0.18 115	0.12 277	0.19 217	0.16 229	0.20 78	0.14 51	0.12 103	0.15 155	0.10 64	0.09 42	0.16 109	0.10 7	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.08 286	0.08 342

GSStereo	0.12 88	0.09 94	0.20 127	0.17 58	0.12 277	0.19 217	0.16 229	0.26 200	0.18 136	0.13 141	0.15 155	0.10 64	0.09 42	0.16 109	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.08 286	0.08 342

gasm-f	0.12 88	0.09 94	0.19 109	0.18 115	0.12 277	0.18 182	0.18 332	0.20 78	0.14 51	0.12 103	0.19 227	0.10 64	0.11 131	0.16 109	0.11 50	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.09 375	0.08 342

Replicate-Monster	0.12 88	0.10 154	0.32 287	0.16 26	0.08 30	0.17 154	0.10 10	0.22 113	0.19 156	0.11 69	0.10 42	0.10 64	0.09 42	0.19 190	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.08 342

3w_stereo	0.12 88	0.11 235	0.18 94	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.15 175	0.27 216	0.19 156	0.12 103	0.12 80	0.07 2	0.12 168	0.15 78	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 88	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 115	0.15 175	0.25 178	0.21 210	0.13 141	0.16 176	0.08 5	0.12 168	0.16 109	0.13 185	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 88	0.09 94	0.25 199	0.16 26	0.11 200	0.14 48	0.16 229	0.17 32	0.17 113	0.10 43	0.15 155	0.09 32	0.09 42	0.18 158	0.10 7	0.06 51	0.07 400	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.10 477
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 88	0.11 235	0.22 158	0.19 174	0.10 138	0.15 69	0.17 281	0.20 78	0.16 82	0.11 69	0.13 100	0.13 161	0.08 18	0.22 261	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.07 254

AIO_test	0.12 88	0.09 94	0.20 127	0.19 174	0.11 200	0.15 69	0.17 281	0.19 57	0.16 82	0.11 69	0.13 100	0.14 195	0.09 42	0.20 214	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

GIP-stereo	0.12 88	0.09 94	0.20 127	0.19 174	0.11 200	0.16 115	0.14 120	0.29 256	0.18 136	0.11 69	0.16 176	0.13 161	0.09 42	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 88	0.08 44	0.17 76	0.18 115	0.13 361	0.09 3	0.11 26	0.16 23	0.15 69	0.10 43	0.08 15	0.10 64	0.10 89	0.21 241	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.16 601	0.24 680

RSM++	0.12 88	0.09 94	0.19 109	0.20 251	0.09 63	0.17 154	0.15 175	0.21 95	0.19 156	0.12 103	0.12 80	0.14 195	0.09 42	0.20 214	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.07 196	0.05 37

RSM	0.12 88	0.09 94	0.20 127	0.20 251	0.09 63	0.16 115	0.15 175	0.23 136	0.18 136	0.13 141	0.13 100	0.15 217	0.09 42	0.21 241	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 88	0.08 44	0.29 252	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 120	0.19 57	0.17 113	0.11 69	0.14 140	0.11 102	0.12 168	0.13 16	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.05 7	0.19 641

Selective-IGEV	0.12 88	0.09 94	0.22 158	0.19 174	0.10 138	0.15 69	0.14 120	0.27 216	0.15 69	0.13 141	0.14 140	0.13 161	0.08 18	0.21 241	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.05 37

GEAR-Net	0.13 138	0.09 94	0.23 174	0.21 310	0.10 138	0.15 69	0.15 175	0.29 256	0.16 82	0.12 103	0.15 155	0.12 138	0.12 168	0.17 128	0.14 224	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.07 196	0.07 254

GELT-Stereo	0.13 138	0.09 94	0.16 52	0.20 251	0.14 413	0.14 48	0.15 175	0.33 316	0.23 255	0.14 172	0.11 55	0.11 102	0.11 131	0.16 109	0.11 50	0.05 9	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 138	0.11 235	0.22 158	0.20 251	0.09 63	0.19 217	0.10 10	0.19 57	0.17 113	0.14 172	0.11 55	0.11 102	0.11 131	0.14 36	0.11 50	0.08 309	0.07 400	0.11 519	0.09 448	0.09 375	0.08 342

PhaseNet	0.13 138	0.09 94	0.19 109	0.18 115	0.11 200	0.16 115	0.14 120	0.24 156	0.17 113	0.11 69	0.12 80	0.16 239	0.12 168	0.19 190	0.16 287	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.07 196	0.07 254

DF	0.13 138	0.09 94	0.21 141	0.18 115	0.10 138	0.17 154	0.15 175	0.25 178	0.17 113	0.13 141	0.22 273	0.19 284	0.11 131	0.20 214	0.14 224	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.06 109	0.06 154

aanet-new-78k	0.13 138	0.11 235	0.44 459	0.21 310	0.08 30	0.14 48	0.14 120	0.21 95	0.16 82	0.10 43	0.13 100	0.10 64	0.13 219	0.18 158	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.05 37

aanet-new	0.13 138	0.11 235	0.30 263	0.20 251	0.13 361	0.20 260	0.14 120	0.23 136	0.16 82	0.12 103	0.13 100	0.09 32	0.15 276	0.19 190	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.07 196	0.06 154

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 138	0.09 94	0.19 109	0.18 115	0.14 413	0.19 217	0.15 175	0.25 178	0.22 229	0.15 195	0.20 244	0.10 64	0.09 42	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 138	0.09 94	0.22 158	0.18 115	0.14 413	0.18 182	0.15 175	0.23 136	0.21 210	0.16 224	0.22 273	0.10 64	0.09 42	0.15 78	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 138	0.09 94	0.20 127	0.18 115	0.14 413	0.18 182	0.15 175	0.25 178	0.22 229	0.16 224	0.21 259	0.09 32	0.09 42	0.13 16	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 138	0.11 235	0.38 376	0.17 58	0.11 200	0.17 154	0.14 120	0.23 136	0.17 113	0.11 69	0.14 140	0.13 161	0.11 131	0.14 36	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 138	0.07 4	0.16 52	0.17 58	0.11 200	0.17 154	0.16 229	0.32 301	0.22 229	0.15 195	0.17 195	0.20 299	0.13 219	0.14 36	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 138	0.08 44	0.22 158	0.15 7	0.09 63	0.18 182	0.13 84	0.24 156	0.25 288	0.14 172	0.22 273	0.17 251	0.12 168	0.19 190	0.13 185	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.07 254

BStereo	0.13 138	0.10 154	0.42 435	0.18 115	0.11 200	0.13 34	0.14 120	0.24 156	0.22 229	0.12 103	0.11 55	0.12 138	0.09 42	0.16 109	0.14 224	0.05 9	0.06 258	0.06 56	0.08 337	0.05 7	0.06 154

NLSM3	0.13 138	0.10 154	0.17 76	0.21 310	0.13 361	0.18 182	0.16 229	0.30 277	0.24 273	0.11 69	0.15 155	0.12 138	0.13 219	0.17 128	0.15 260	0.05 9	0.05 40	0.08 275	0.08 337	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 138	0.08 44	0.19 109	0.19 174	0.16 510	0.12 27	0.15 175	0.18 45	0.18 136	0.11 69	0.10 42	0.13 161	0.12 168	0.23 271	0.19 383	0.08 309	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.21 653	0.06 154

GASTEREO	0.13 138	0.12 298	0.21 141	0.23 445	0.10 138	0.18 182	0.15 175	0.26 200	0.18 136	0.17 243	0.16 176	0.11 102	0.13 219	0.19 190	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.07 250	0.06 109	0.06 154

MSCF	0.13 138	0.12 298	0.21 141	0.22 384	0.10 138	0.16 115	0.15 175	0.26 200	0.18 136	0.17 243	0.16 176	0.11 102	0.13 219	0.18 158	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.07 250	0.06 109	0.06 154

water-stereo	0.13 138	0.08 44	0.20 127	0.19 174	0.10 138	0.17 154	0.14 120	0.25 178	0.19 156	0.17 243	0.23 284	0.15 217	0.15 276	0.12 8	0.13 185	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 138	0.09 94	0.24 185	0.20 251	0.10 138	0.15 69	0.14 120	0.22 113	0.16 82	0.12 103	0.19 227	0.15 217	0.11 131	0.13 16	0.17 320	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.07 196	0.06 154

LG-Stereo	0.13 138	0.10 154	0.24 185	0.20 251	0.09 63	0.16 115	0.18 332	0.21 95	0.18 136	0.11 69	0.17 195	0.09 32	0.09 42	0.15 78	0.14 224	0.05 9	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.05 37

S2M2_L	0.13 138	0.11 235	0.20 127	0.16 26	0.12 277	0.12 27	0.07 1	0.18 45	0.20 188	0.12 103	0.15 155	0.14 195	0.12 168	0.15 78	0.14 224	0.13 580	0.09 531	0.09 377	0.10 496	0.11 501	0.09 417
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 138	0.14 425	0.19 109	0.26 579	0.09 63	0.15 69	0.13 84	0.22 113	0.18 136	0.12 103	0.11 55	0.10 64	0.13 219	0.21 241	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 138	0.37 669	0.36 347	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 41	0.17 32	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 89	0.20 214	0.10 7	0.09 416	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.24 667	0.05 37

castereo++	0.13 138	0.10 154	0.18 94	0.18 115	0.10 138	0.27 430	0.13 84	0.23 136	0.23 255	0.11 69	0.13 100	0.16 239	0.10 89	0.18 158	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 138	0.09 94	0.24 185	0.19 174	0.10 138	0.17 154	0.19 381	0.22 113	0.16 82	0.14 172	0.11 55	0.13 161	0.10 89	0.24 287	0.18 349	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.07 196	0.06 154
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 138	0.10 154	0.22 158	0.19 174	0.10 138	0.19 217	0.17 281	0.19 57	0.19 156	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.11 131	0.24 287	0.16 287	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.06 154

mms	0.13 138	0.11 235	0.19 109	0.19 174	0.12 277	0.16 115	0.17 281	0.20 78	0.17 113	0.13 141	0.17 195	0.14 195	0.09 42	0.24 287	0.14 224	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.07 196	0.07 254

ours_stereo	0.13 138	0.11 235	0.23 174	0.20 251	0.11 200	0.17 154	0.18 332	0.20 78	0.19 156	0.13 141	0.18 218	0.14 195	0.10 89	0.23 271	0.14 224	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.06 109	0.05 37

RAStereo	0.13 138	0.12 298	0.27 221	0.22 384	0.11 200	0.15 69	0.18 332	0.23 136	0.23 255	0.13 141	0.17 195	0.11 102	0.09 42	0.15 78	0.13 185	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.06 165	0.07 196	0.05 37

Occ-G	0.13 138	0.08 44	0.21 141	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 381	0.22 113	0.19 156	0.13 141	0.19 227	0.21 313	0.11 131	0.17 128	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.07 196	0.06 154

Pointernet	0.13 138	0.07 4	0.27 221	0.19 174	0.11 200	0.20 260	0.12 41	0.31 289	0.24 273	0.15 195	0.15 155	0.13 161	0.11 131	0.17 128	0.13 185	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 138	0.10 154	0.22 158	0.20 251	0.09 63	0.16 115	0.15 175	0.27 216	0.16 82	0.13 141	0.15 155	0.13 161	0.08 18	0.18 158	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.06 154

gcap-zeroshot	0.13 138	0.09 94	0.22 158	0.17 58	0.14 413	0.19 217	0.15 175	0.25 178	0.22 229	0.15 195	0.20 244	0.10 64	0.09 42	0.13 16	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 138	0.09 94	0.20 127	0.18 115	0.14 413	0.19 217	0.15 175	0.25 178	0.22 229	0.15 195	0.20 244	0.10 64	0.09 42	0.14 36	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 138	0.08 44	0.21 141	0.15 7	0.07 3	0.21 294	0.12 41	0.24 156	0.24 273	0.16 224	0.21 259	0.15 217	0.13 219	0.18 158	0.13 185	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.05 37

MoCha-V2	0.13 138	0.08 44	0.26 209	0.23 445	0.09 63	0.16 115	0.15 175	0.26 200	0.16 82	0.15 195	0.15 155	0.13 161	0.14 256	0.20 214	0.11 50	0.06 51	0.07 400	0.06 56	0.06 165	0.06 109	0.05 37

IGEV++	0.13 138	0.10 154	0.23 174	0.21 310	0.10 138	0.15 69	0.15 175	0.29 256	0.16 82	0.12 103	0.15 155	0.12 138	0.12 168	0.17 128	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.05 76	0.07 196	0.07 254

testlalala	0.13 138	0.09 94	0.22 158	0.17 58	0.14 413	0.19 217	0.15 175	0.25 178	0.22 229	0.15 195	0.20 244	0.10 64	0.09 42	0.13 16	0.11 50	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 138	0.09 94	0.23 174	0.18 115	0.19 584	0.19 217	0.16 229	0.23 136	0.14 51	0.13 141	0.17 195	0.13 161	0.16 301	0.16 109	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.08 337	0.07 196	0.06 154

LoS_RVC	0.13 138	0.10 154	0.19 109	0.18 115	0.16 510	0.20 260	0.18 332	0.20 78	0.17 113	0.13 141	0.19 227	0.12 138	0.15 276	0.17 128	0.13 185	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.05 7	0.12 542

EGLCR-Stereo	0.13 138	0.08 44	0.20 127	0.18 115	0.09 63	0.21 294	0.13 84	0.27 216	0.21 210	0.13 141	0.10 42	0.15 217	0.09 42	0.20 214	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.06 154

CREStereo	0.13 138	0.08 44	0.21 141	0.14 3	0.08 30	0.22 327	0.15 175	0.25 178	0.24 273	0.16 224	0.21 259	0.14 195	0.13 219	0.18 158	0.13 185	0.09 416	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.07 196	0.06 154
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
FAST (zero-shot)	0.14 181	0.10 154	0.22 158	0.23 445	0.26 661	0.14 48	0.15 175	0.23 136	0.15 69	0.11 69	0.14 140	0.12 138	0.12 168	0.18 158	0.13 185	0.09 416	0.09 531	0.07 170	0.08 337	0.07 196	0.09 417

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 181	0.21 573	0.47 488	0.17 58	0.12 277	0.15 69	0.14 120	0.24 156	0.16 82	0.11 69	0.14 140	0.12 138	0.10 89	0.14 36	0.10 7	0.06 51	0.06 258	0.06 56	0.08 337	0.05 7	0.07 254

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 181	0.19 545	0.70 612	0.17 58	0.12 277	0.13 34	0.14 120	0.24 156	0.17 113	0.10 43	0.12 80	0.10 64	0.10 89	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 56	0.07 250	0.05 7	0.07 254

PSi22	0.14 181	0.13 371	0.29 252	0.19 174	0.09 63	0.17 154	0.12 41	0.28 239	0.23 255	0.13 141	0.14 140	0.22 325	0.13 219	0.29 391	0.14 224	0.06 51	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 196	0.06 154

Anonymus123	0.14 181	0.10 154	0.42 435	0.18 115	0.11 200	0.36 568	0.14 120	0.28 239	0.22 229	0.12 103	0.11 55	0.12 138	0.09 42	0.16 109	0.14 224	0.05 9	0.06 258	0.06 56	0.08 337	0.05 7	0.06 154

252Zero-FE	0.14 181	0.07 4	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 26	0.21 95	0.19 156	0.77 694	0.11 55	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.06 154

Zero-FE251	0.14 181	0.09 94	0.24 185	0.17 58	0.09 63	0.20 260	0.13 84	0.20 78	0.14 51	0.61 674	0.13 100	0.13 161	0.11 131	0.14 36	0.16 287	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 181	0.10 154	0.18 94	0.21 310	0.10 138	0.29 472	0.16 229	0.28 239	0.20 188	0.14 172	0.17 195	0.16 239	0.14 256	0.17 128	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.07 196	0.07 254

GGEV	0.14 181	0.10 154	0.18 94	0.21 310	0.10 138	0.29 472	0.16 229	0.28 239	0.20 188	0.14 172	0.17 195	0.16 239	0.14 256	0.17 128	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.07 196	0.07 254

FlowAnything_test	0.14 181	0.11 235	0.21 141	0.21 310	0.12 277	0.17 154	0.16 229	0.25 178	0.16 82	0.15 195	0.13 100	0.15 217	0.14 256	0.18 158	0.16 287	0.10 471	0.07 400	0.11 519	0.12 576	0.08 286	0.09 417

depthmonostereo	0.14 181	0.09 94	0.19 109	0.19 174	0.08 30	0.20 260	0.15 175	0.27 216	0.23 255	0.16 224	0.18 218	0.14 195	0.17 333	0.19 190	0.13 185	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.05 76	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 181	0.08 44	0.18 94	0.18 115	0.09 63	0.21 294	0.14 120	0.24 156	0.21 210	0.21 292	0.21 259	0.15 217	0.14 256	0.23 271	0.15 260	0.07 136	0.06 258	0.06 56	0.06 165	0.05 7	0.05 37

SCV_C0	0.14 181	0.11 235	0.25 199	0.19 174	0.12 277	0.15 69	0.16 229	0.30 277	0.22 229	0.13 141	0.15 155	0.13 161	0.09 42	0.24 287	0.10 7	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.09 375	0.06 154

SCV	0.14 181	0.14 425	0.24 185	0.21 310	0.11 200	0.15 69	0.16 229	0.31 289	0.18 136	0.11 69	0.15 155	0.13 161	0.10 89	0.23 271	0.11 50	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.06 154

castereo	0.14 181	0.10 154	0.19 109	0.18 115	0.10 138	0.20 260	0.19 381	0.30 277	0.27 311	0.13 141	0.18 218	0.16 239	0.16 301	0.15 78	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.06 109	0.05 37

tt45	0.14 181	0.09 94	0.22 158	0.19 174	0.11 200	0.23 352	0.18 332	0.22 113	0.17 113	0.15 195	0.13 100	0.14 195	0.10 89	0.30 407	0.14 224	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.07 196	0.07 254

999	0.14 181	0.08 44	0.24 185	0.19 174	0.11 200	0.20 260	0.17 281	0.24 156	0.18 136	0.13 141	0.16 176	0.14 195	0.11 131	0.36 455	0.15 260	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.07 254

fffy	0.14 181	0.11 235	0.24 185	0.20 251	0.10 138	0.19 217	0.18 332	0.22 113	0.19 156	0.13 141	0.16 176	0.15 217	0.13 219	0.25 317	0.14 224	0.06 51	0.06 258	0.08 275	0.06 165	0.07 196	0.06 154

WCG-NET	0.14 181	0.09 94	0.23 174	0.18 115	0.08 30	0.18 182	0.17 281	0.21 95	0.28 330	0.18 262	0.21 259	0.15 217	0.12 168	0.18 158	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 181	0.09 94	0.23 174	0.17 58	0.08 30	0.19 217	0.16 229	0.23 136	0.26 300	0.18 262	0.19 227	0.20 299	0.12 168	0.21 241	0.12 126	0.06 51	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 181	0.11 235	0.32 287	0.19 174	0.11 200	0.18 182	0.17 281	0.20 78	0.22 229	0.14 172	0.24 298	0.15 217	0.10 89	0.18 158	0.12 126	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.10 451	0.06 154

ff7	0.14 181	0.12 298	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.27 216	0.20 188	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.07 254

IGEVStereo-DCA	0.14 181	0.11 235	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.20 260	0.18 332	0.27 216	0.20 188	0.15 195	0.12 80	0.14 195	0.12 168	0.28 371	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.07 254

ffff	0.14 181	0.12 298	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.27 216	0.20 188	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.07 254

11t	0.14 181	0.12 298	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.27 216	0.20 188	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.07 254

MaDis-Stereo	0.14 181	0.13 371	0.26 209	0.19 174	0.14 413	0.16 115	0.13 84	0.25 178	0.21 210	0.13 141	0.14 140	0.14 195	0.11 131	0.17 128	0.17 320	0.08 309	0.07 400	0.08 275	0.06 165	0.07 196	0.06 154

UniTT-Stereo	0.14 181	0.10 154	0.30 263	0.21 310	0.13 361	0.17 154	0.13 84	0.19 57	0.18 136	0.15 195	0.20 244	0.10 64	0.11 131	0.18 158	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.06 154

CASnet	0.14 181	0.12 298	0.22 158	0.22 384	0.08 30	0.16 115	0.15 175	0.27 216	0.25 288	0.22 302	0.20 244	0.15 217	0.11 131	0.17 128	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.11 519	0.09 448	0.08 286	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 181	0.14 425	0.33 304	0.20 251	0.09 63	0.21 294	0.10 10	0.26 200	0.20 188	0.18 262	0.19 227	0.15 217	0.13 219	0.17 128	0.13 185	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.05 76	0.06 109	0.06 154

anonymousdsp	0.14 181	0.12 298	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.28 239	0.20 188	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.07 254

LoS	0.14 181	0.08 44	0.27 221	0.16 26	0.09 63	0.22 327	0.14 120	0.26 200	0.26 300	0.15 195	0.18 218	0.18 264	0.13 219	0.22 261	0.14 224	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.06 154
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 181	0.08 44	0.19 109	0.17 58	0.22 628	0.18 182	0.16 229	0.23 136	0.19 156	0.14 172	0.17 195	0.14 195	0.10 89	0.18 158	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.08 286	0.18 634

ProNet	0.14 181	0.12 298	0.25 199	0.19 174	0.11 200	0.19 217	0.19 381	0.27 216	0.20 188	0.14 172	0.13 100	0.13 161	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.07 196	0.07 254

MC-Stereo	0.14 181	0.09 94	0.25 199	0.21 310	0.09 63	0.18 182	0.16 229	0.23 136	0.19 156	0.18 262	0.23 284	0.16 239	0.13 219	0.22 261	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.05 37

ccc-4	0.14 181	0.12 298	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.27 216	0.20 188	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.07 254

IGEV-Stereo	0.14 181	0.12 298	0.27 221	0.19 174	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.28 239	0.20 188	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.12 168	0.24 287	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.07 254
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 181	0.13 371	0.24 185	0.25 544	0.11 200	0.11 20	0.18 332	0.32 301	0.23 255	0.12 103	0.12 80	0.18 264	0.12 168	0.14 36	0.13 185	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.05 76	0.07 196	0.06 154
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 218	0.18 528	0.40 400	0.27 607	0.26 661	0.46 628	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 218	0.15 464	0.25 199	0.22 384	0.14 413	0.17 154	0.17 281	0.33 316	0.21 210	0.18 262	0.21 259	0.14 195	0.10 89	0.17 128	0.14 224	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.08 286	0.05 37

DN	0.15 218	0.08 44	0.27 221	0.19 174	0.14 413	0.21 294	0.18 332	0.28 239	0.24 273	0.14 172	0.16 176	0.18 264	0.10 89	0.21 241	0.13 185	0.11 519	0.07 400	0.08 275	0.08 337	0.08 286	0.10 477

RT-Monster	0.15 218	0.08 44	0.21 141	0.17 58	0.14 413	0.20 260	0.11 26	0.29 256	0.32 392	0.24 326	0.22 273	0.17 251	0.13 219	0.18 158	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.07 254

MM-Stereo_test2	0.15 218	0.10 154	0.44 459	0.23 445	0.11 200	0.21 294	0.21 465	0.27 216	0.22 229	0.15 195	0.16 176	0.13 161	0.11 131	0.20 214	0.13 185	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.05 37

HART	0.15 218	0.11 235	0.30 263	0.21 310	0.09 63	0.17 154	0.16 229	0.30 277	0.19 156	0.15 195	0.25 310	0.17 251	0.09 42	0.21 241	0.12 126	0.06 51	0.07 400	0.07 170	0.05 76	0.08 286	0.06 154

HUF	0.15 218	0.11 235	0.38 376	0.17 58	0.11 200	0.16 115	0.17 281	0.22 113	0.20 188	0.11 69	0.13 100	0.14 195	0.11 131	0.18 158	0.12 126	0.07 136	0.20 682	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.14 586

rvit_stereo_0080	0.15 218	0.13 371	0.25 199	0.19 174	0.13 361	0.15 69	0.20 434	0.28 239	0.24 273	0.15 195	0.17 195	0.19 284	0.13 219	0.19 190	0.15 260	0.11 519	0.08 492	0.08 275	0.08 337	0.10 451	0.07 254

RAFT-Stereo-weight	0.15 218	0.09 94	0.26 209	0.20 251	0.10 138	0.19 217	0.17 281	0.36 372	0.29 349	0.24 326	0.20 244	0.19 284	0.10 89	0.18 158	0.15 260	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.06 109	0.05 37

whm_eth	0.15 218	0.13 371	0.25 199	0.19 174	0.13 361	0.15 69	0.20 434	0.28 239	0.24 273	0.15 195	0.17 195	0.19 284	0.13 219	0.19 190	0.15 260	0.11 519	0.08 492	0.08 275	0.08 337	0.10 451	0.07 254

CAS	0.15 218	0.07 4	0.21 141	0.41 689	0.16 510	0.20 260	0.18 332	0.22 113	0.19 156	0.15 195	0.19 227	0.11 102	0.09 42	0.14 36	0.13 185	0.29 696	0.04 2	0.06 56	0.04 1	0.06 109	0.14 586

CroCo-Stereo Lap2	0.15 218	0.15 464	0.28 238	0.25 544	0.18 557	0.11 20	0.19 381	0.28 239	0.21 210	0.13 141	0.16 176	0.15 217	0.12 168	0.17 128	0.14 224	0.07 136	0.07 400	0.08 275	0.06 165	0.08 286	0.07 254

GLC_STEREO	0.15 218	0.10 154	0.24 185	0.21 310	0.09 63	0.17 154	0.15 175	0.23 136	0.27 311	0.17 243	0.20 244	0.17 251	0.11 131	0.23 271	0.16 287	0.07 136	0.09 531	0.09 377	0.08 337	0.07 196	0.06 154

CREStereo++_RVC	0.15 218	0.08 44	0.26 209	0.17 58	0.11 200	0.18 182	0.13 84	0.22 113	0.30 366	0.21 292	0.30 369	0.13 161	0.11 131	0.16 109	0.15 260	0.07 136	0.04 2	0.06 56	0.15 630	0.06 109	0.05 37
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	0.15 218	0.09 94	0.28 238	0.16 26	0.08 30	0.25 395	0.14 120	0.23 136	0.28 330	0.24 326	0.30 369	0.16 239	0.12 168	0.17 128	0.13 185	0.08 309	0.07 400	0.06 56	0.05 76	0.06 109	0.07 254

XX-TBD	0.15 218	0.18 528	0.28 238	0.22 384	0.10 138	0.22 327	0.15 175	0.22 113	0.27 311	0.22 302	0.26 322	0.14 195	0.12 168	0.16 109	0.13 185	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.07 196	0.06 154

PMTNet	0.15 218	0.08 44	0.23 174	0.15 7	0.09 63	0.23 352	0.16 229	0.25 178	0.23 255	0.17 243	0.21 259	0.16 239	0.14 256	0.22 261	0.13 185	0.29 696	0.05 40	0.06 56	0.04 1	0.07 196	0.06 154

Weightmod_eth	0.16 235	0.11 235	0.20 127	0.21 310	0.13 361	0.20 260	0.18 332	0.25 178	0.19 156	0.17 243	0.25 310	0.19 284	0.17 333	0.25 317	0.14 224	0.16 636	0.08 492	0.08 275	0.08 337	0.09 375	0.05 37

Weightmod	0.16 235	0.12 298	0.19 109	0.20 251	0.10 138	0.24 375	0.17 281	0.25 178	0.21 210	0.18 262	0.29 353	0.19 284	0.15 276	0.27 356	0.16 287	0.09 416	0.10 566	0.08 275	0.08 337	0.09 375	0.08 342

SE	0.16 235	0.14 425	0.19 109	0.21 310	0.11 200	0.23 352	0.16 229	0.28 239	0.20 188	0.20 278	0.27 331	0.15 217	0.17 333	0.15 78	0.14 224	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.11 501	0.08 342

FE-Mocha	0.16 235	0.10 154	0.33 304	0.19 174	0.13 361	0.19 217	0.15 175	0.35 353	0.22 229	0.24 326	0.24 298	0.20 299	0.14 256	0.17 128	0.17 320	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.06 154

zero-FE	0.16 235	0.08 44	0.81 638	0.19 174	0.18 557	0.12 27	0.15 175	0.19 57	0.19 156	0.10 43	0.10 42	0.13 161	0.12 168	0.21 241	0.19 383	0.08 309	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.19 641	0.06 154

xyz-stereo-finetune	0.16 235	0.12 298	0.23 174	0.16 26	0.08 30	0.23 352	0.20 434	0.29 256	0.31 380	0.19 270	0.22 273	0.19 284	0.15 276	0.29 391	0.20 406	0.06 51	0.06 258	0.08 275	0.06 165	0.06 109	0.06 154

Reg-Stereo(zero)	0.16 235	0.07 4	0.36 347	0.19 174	0.10 138	0.19 217	0.14 120	0.28 239	0.24 273	0.22 302	0.20 244	0.24 362	0.18 364	0.21 241	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.06 109	0.06 154

tg	0.16 235	0.11 235	0.25 199	0.21 310	0.11 200	0.23 352	0.15 175	0.34 329	0.24 273	0.20 278	0.25 310	0.19 284	0.12 168	0.24 287	0.15 260	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.09 448	0.08 286	0.07 254

rvit_stereo_0083	0.16 235	0.12 298	0.26 209	0.21 310	0.13 361	0.17 154	0.17 281	0.22 113	0.34 416	0.16 224	0.21 259	0.19 284	0.16 301	0.21 241	0.16 287	0.11 519	0.10 566	0.10 460	0.08 337	0.09 375	0.07 254

rvit_stereo_0081_aga	0.16 235	0.14 425	0.28 238	0.21 310	0.13 361	0.19 217	0.17 281	0.23 136	0.24 273	0.17 243	0.21 259	0.19 284	0.13 219	0.19 190	0.14 224	0.11 519	0.08 492	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.07 254

rvit_stereo_0081	0.16 235	0.11 235	0.24 185	0.21 310	0.12 277	0.16 115	0.17 281	0.22 113	0.33 406	0.16 224	0.18 218	0.18 264	0.14 256	0.20 214	0.16 287	0.11 519	0.08 492	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.07 254

rvit_stereo_0082	0.16 235	0.11 235	0.24 185	0.21 310	0.12 277	0.16 115	0.17 281	0.22 113	0.33 406	0.16 224	0.18 218	0.18 264	0.14 256	0.20 214	0.16 287	0.11 519	0.08 492	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.07 254

CAS++	0.16 235	0.12 298	0.27 221	0.18 115	0.12 277	0.17 154	0.15 175	0.42 446	0.24 273	0.19 270	0.18 218	0.13 161	0.10 89	0.21 241	0.12 126	0.12 559	0.10 566	0.11 519	0.08 337	0.10 451	0.09 417
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 235	0.12 298	0.26 209	0.22 384	0.14 413	0.25 395	0.23 522	0.29 256	0.21 210	0.15 195	0.13 100	0.12 138	0.13 219	0.25 317	0.13 185	0.07 136	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.08 342

MIF-Stereo (partial)	0.16 235	0.10 154	0.34 316	0.21 310	0.15 477	0.15 69	0.13 84	0.28 239	0.25 288	0.17 243	0.26 322	0.15 217	0.16 301	0.25 317	0.17 320	0.09 416	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.09 375	0.08 342

RCA-Stereo	0.16 235	0.09 94	0.25 199	0.20 251	0.10 138	0.19 217	0.17 281	0.36 372	0.35 433	0.20 278	0.25 310	0.17 251	0.17 333	0.18 158	0.14 224	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.05 37

test-3	0.16 235	0.09 94	0.31 278	0.21 310	0.11 200	0.18 182	0.16 229	0.30 277	0.27 311	0.26 349	0.16 176	0.22 325	0.12 168	0.26 336	0.18 349	0.06 51	0.04 2	0.08 275	0.08 337	0.06 109	0.06 154

test_1	0.16 235	0.09 94	0.31 278	0.21 310	0.11 200	0.18 182	0.16 229	0.30 277	0.27 311	0.25 336	0.16 176	0.22 325	0.12 168	0.26 336	0.18 349	0.06 51	0.04 2	0.08 275	0.08 337	0.06 109	0.06 154

iRaftStereo_RVC	0.16 235	0.12 298	0.26 209	0.21 310	0.11 200	0.20 260	0.17 281	0.32 301	0.23 255	0.20 278	0.25 310	0.18 264	0.12 168	0.20 214	0.15 260	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.09 448	0.08 286	0.07 254

raftrobust	0.16 235	0.13 371	0.29 252	0.22 384	0.15 477	0.19 217	0.13 84	0.32 301	0.26 300	0.26 349	0.20 244	0.19 284	0.17 333	0.21 241	0.15 260	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.07 254

test_xeample3	0.16 235	0.11 235	0.56 554	0.19 174	0.12 277	0.20 260	0.18 332	0.35 353	0.20 188	0.16 224	0.12 80	0.13 161	0.12 168	0.24 287	0.15 260	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.08 337	0.07 196	0.07 254

monster_256*512	0.17 256	0.12 298	0.18 94	0.23 445	0.13 361	0.21 294	0.19 381	0.40 417	0.29 349	0.19 270	0.22 273	0.24 362	0.17 333	0.18 158	0.16 287	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.08 337	0.08 286	0.07 254

SMOE	0.17 256	0.11 235	0.21 141	0.20 251	0.09 63	0.26 419	0.21 465	0.30 277	0.23 255	0.21 292	0.27 331	0.21 313	0.17 333	0.18 158	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.12 558	0.07 250	0.11 501	0.07 254

NLSM1	0.17 256	0.10 154	0.17 76	0.21 310	0.18 557	0.25 395	0.17 281	0.47 502	0.40 500	0.16 224	0.21 259	0.13 161	0.15 276	0.21 241	0.18 349	0.08 309	0.09 531	0.09 377	0.08 337	0.07 196	0.06 154

xyz-stereo-finetune2	0.17 256	0.11 235	0.26 209	0.16 26	0.09 63	0.27 430	0.19 381	0.27 216	0.20 188	0.22 302	0.28 339	0.21 313	0.22 419	0.37 458	0.22 455	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.06 109	0.07 254

MM-Stereo_test3	0.17 256	0.12 298	0.29 252	0.23 445	0.14 413	0.19 217	0.22 495	0.39 403	0.36 446	0.16 224	0.24 298	0.17 251	0.12 168	0.19 190	0.14 224	0.07 136	0.07 400	0.08 275	0.06 165	0.09 375	0.06 154

MM-Stereo_test1	0.17 256	0.10 154	0.39 392	0.23 445	0.11 200	0.20 260	0.22 495	0.33 316	0.29 349	0.22 302	0.21 259	0.15 217	0.14 256	0.23 271	0.13 185	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.09 375	0.06 154

model_zeroshot	0.17 256	0.11 235	0.39 392	0.20 251	0.12 277	0.24 375	0.15 175	0.34 329	0.22 229	0.30 433	0.20 244	0.22 325	0.12 168	0.24 287	0.14 224	0.08 309	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.07 196	0.07 254

rvit_stereo_ft	0.17 256	0.14 425	0.30 263	0.25 544	0.14 413	0.17 154	0.21 465	0.28 239	0.26 300	0.16 224	0.19 227	0.20 299	0.16 301	0.22 261	0.17 320	0.11 519	0.07 400	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.07 254

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 256	0.13 371	0.24 185	0.19 174	0.13 361	0.24 375	0.17 281	0.30 277	0.37 457	0.43 616	0.17 195	0.13 161	0.12 168	0.19 190	0.15 260	0.08 309	0.07 400	0.09 377	0.07 250	0.09 375	0.08 342

AE-Stereo	0.17 256	0.11 235	0.31 278	0.24 503	0.14 413	0.23 352	0.18 332	0.34 329	0.29 349	0.15 195	0.25 310	0.21 313	0.13 219	0.20 214	0.14 224	0.07 136	0.08 492	0.09 377	0.10 496	0.07 196	0.06 154

rrr	0.17 256	0.11 235	0.57 557	0.19 174	0.12 277	0.20 260	0.18 332	0.35 353	0.22 229	0.15 195	0.12 80	0.14 195	0.12 168	0.28 371	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.07 254

plain	0.17 256	0.13 371	0.43 449	0.21 310	0.13 361	0.16 115	0.17 281	0.27 216	0.22 229	0.16 224	0.26 322	0.13 161	0.16 301	0.27 356	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.07 250	0.10 451	0.07 254

MSKI-zero shot	0.17 256	0.09 94	0.43 449	0.20 251	0.11 200	0.21 294	0.15 175	0.32 301	0.21 210	0.23 311	0.24 298	0.23 347	0.10 89	0.31 414	0.13 185	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.06 154

Any-RAFT	0.17 256	0.08 44	0.31 278	0.19 174	0.10 138	0.29 472	0.16 229	0.42 446	0.30 366	0.24 326	0.27 331	0.27 407	0.16 301	0.21 241	0.12 126	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.06 154

RAFT-Test	0.17 256	0.10 154	0.38 376	0.19 174	0.12 277	0.25 395	0.17 281	0.33 316	0.23 255	0.23 311	0.29 353	0.27 407	0.14 256	0.20 214	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.06 154

4D-IteraStereo	0.17 256	0.16 493	0.50 516	0.21 310	0.14 413	0.19 217	0.17 281	0.28 239	0.28 330	0.23 311	0.20 244	0.20 299	0.11 131	0.19 190	0.14 224	0.06 51	0.04 2	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.06 154

anonymousdsp2	0.17 256	0.10 154	0.28 238	0.20 251	0.11 200	0.25 395	0.17 281	0.41 432	0.31 380	0.23 311	0.23 284	0.22 325	0.15 276	0.25 317	0.15 260	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.08 286	0.07 254

knoymous	0.17 256	0.09 94	0.32 287	0.17 58	0.11 200	0.21 294	0.17 281	0.32 301	0.23 255	0.23 311	0.28 339	0.27 407	0.16 301	0.23 271	0.16 287	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.06 165	0.09 375	0.09 417

Selective-RAFT	0.17 256	0.12 298	0.30 263	0.24 503	0.10 138	0.29 472	0.15 175	0.32 301	0.31 380	0.17 243	0.17 195	0.21 313	0.18 364	0.28 371	0.17 320	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.07 250	0.08 286	0.06 154

AnonymousM	0.17 256	0.19 545	0.24 185	0.18 115	0.10 138	0.18 182	0.17 281	0.30 277	0.23 255	0.26 349	0.20 244	0.18 264	0.14 256	0.19 190	0.14 224	0.09 416	0.06 258	0.38 701	0.15 630	0.06 109	0.05 37

cross-raft	0.17 256	0.12 298	0.41 425	0.23 445	0.10 138	0.20 260	0.24 544	0.33 316	0.23 255	0.23 311	0.28 339	0.29 434	0.15 276	0.17 128	0.15 260	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.05 37

test-1	0.17 256	0.11 235	0.40 400	0.23 445	0.13 361	0.22 327	0.23 522	0.34 329	0.26 300	0.20 278	0.24 298	0.22 325	0.14 256	0.16 109	0.20 406	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.06 109	0.08 342

s12784h	0.17 256	0.09 94	0.26 209	0.18 115	0.07 3	0.32 521	0.19 381	0.37 383	0.32 392	0.23 311	0.25 310	0.18 264	0.17 333	0.25 317	0.16 287	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.06 109	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 256	0.14 425	0.32 287	0.20 251	0.09 63	0.19 217	0.17 281	0.32 301	0.30 366	0.25 336	0.33 417	0.20 299	0.17 333	0.19 190	0.15 260	0.06 51	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.07 196	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 256	0.10 154	0.40 400	0.20 251	0.11 200	0.20 260	0.15 175	0.36 372	0.30 366	0.23 311	0.21 259	0.26 396	0.15 276	0.20 214	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 256	0.10 154	0.37 356	0.20 251	0.12 277	0.19 217	0.15 175	0.32 301	0.28 330	0.23 311	0.23 284	0.27 407	0.15 276	0.20 214	0.13 185	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.06 109	0.06 154

S0	0.18 282	0.13 371	0.21 141	0.23 445	0.11 200	0.33 532	0.26 576	0.27 216	0.21 210	0.21 292	0.26 322	0.20 299	0.16 301	0.19 190	0.17 320	0.12 559	0.11 592	0.14 607	0.14 620	0.10 451	0.07 254

ManiGeoR	0.18 282	0.15 464	0.55 547	0.15 7	0.11 200	0.21 294	0.14 120	0.39 403	0.27 311	0.19 270	0.24 298	0.18 264	0.15 276	0.35 446	0.19 383	0.08 309	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.08 342

HLf10	0.18 282	0.15 464	0.55 547	0.15 7	0.11 200	0.21 294	0.14 120	0.39 403	0.27 311	0.19 270	0.24 298	0.18 264	0.15 276	0.35 446	0.19 383	0.08 309	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.08 342

TestStereo_HL2	0.18 282	0.14 425	0.34 316	0.17 58	0.11 200	0.20 260	0.15 175	0.33 316	0.29 349	0.22 302	0.29 353	0.19 284	0.17 333	0.39 469	0.18 349	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.08 286	0.08 342

GGDA	0.18 282	0.14 425	0.33 304	0.17 58	0.10 138	0.20 260	0.16 229	0.33 316	0.31 380	0.22 302	0.28 339	0.19 284	0.16 301	0.38 464	0.17 320	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.08 286	0.08 342

TestStereo-Hl	0.18 282	0.11 235	0.31 278	0.17 58	0.10 138	0.22 327	0.16 229	0.36 372	0.29 349	0.23 311	0.26 322	0.22 325	0.19 380	0.38 464	0.17 320	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.06 165	0.07 196	0.07 254

Lsterematch	0.18 282	0.13 371	0.33 304	0.19 174	0.10 138	0.23 352	0.17 281	0.25 178	0.32 392	0.28 372	0.37 458	0.24 362	0.21 401	0.23 271	0.22 455	0.08 309	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.08 286	0.07 254

WQFJA1	0.18 282	0.10 154	0.16 52	0.22 384	0.18 557	0.25 395	0.19 381	0.51 554	0.51 612	0.15 195	0.17 195	0.15 217	0.16 301	0.20 214	0.20 406	0.07 136	0.09 531	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.06 154

WQFJX1	0.18 282	0.10 154	0.16 52	0.23 445	0.17 535	0.24 375	0.19 381	0.58 640	0.52 621	0.16 224	0.16 176	0.14 195	0.15 276	0.26 336	0.17 320	0.08 309	0.09 531	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.06 154

WQFJX	0.18 282	0.10 154	0.17 76	0.22 384	0.18 557	0.25 395	0.18 332	0.53 585	0.45 556	0.17 243	0.16 176	0.14 195	0.16 301	0.23 271	0.18 349	0.07 136	0.08 492	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.07 254

NLMM	0.18 282	0.10 154	0.16 52	0.22 384	0.18 557	0.25 395	0.19 381	0.51 554	0.51 612	0.15 195	0.17 195	0.15 217	0.16 301	0.20 214	0.20 406	0.07 136	0.09 531	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.06 154

IGEV-FE	0.18 282	0.10 154	0.65 594	0.20 251	0.12 277	0.19 217	0.15 175	0.34 329	0.19 156	0.28 372	0.22 273	0.27 407	0.13 219	0.23 271	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.06 154

H2IRNET	0.18 282	0.13 371	0.35 327	0.21 310	0.12 277	0.20 260	0.15 175	0.27 216	0.30 366	0.17 243	0.31 384	0.25 374	0.20 391	0.24 287	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.09 377	0.10 496	0.09 375	0.06 154

ACVNet-DCA	0.18 282	0.14 425	0.38 376	0.23 445	0.11 200	0.31 507	0.19 381	0.41 432	0.27 311	0.17 243	0.19 227	0.13 161	0.18 364	0.28 371	0.11 50	0.08 309	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.09 375	0.09 417

cc1	0.18 282	0.14 425	0.38 376	0.23 445	0.11 200	0.31 507	0.19 381	0.35 353	0.47 579	0.17 243	0.19 227	0.13 161	0.18 364	0.28 371	0.11 50	0.08 309	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.08 286	0.08 342

11t1	0.18 282	0.10 154	0.30 263	0.20 251	0.11 200	0.27 430	0.17 281	0.35 353	0.23 255	0.25 336	0.23 284	0.23 347	0.23 433	0.25 317	0.18 349	0.09 416	0.07 400	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.09 417

tt1	0.18 282	0.14 425	0.35 327	0.23 445	0.11 200	0.30 491	0.19 381	0.35 353	0.44 544	0.17 243	0.19 227	0.13 161	0.16 301	0.27 356	0.11 50	0.08 309	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.08 286	0.08 342

IGEV_Zeroshot_test	0.18 282	0.10 154	0.65 594	0.20 251	0.12 277	0.19 217	0.15 175	0.34 329	0.19 156	0.28 372	0.22 273	0.27 407	0.13 219	0.23 271	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.06 154

MIM_Stereo	0.18 282	0.12 298	0.38 376	0.20 251	0.11 200	0.17 154	0.14 120	0.35 353	0.25 288	0.27 359	0.35 439	0.23 347	0.13 219	0.27 356	0.16 287	0.06 51	0.07 400	0.08 275	0.08 337	0.08 286	0.06 154

HH	0.18 282	0.12 298	0.55 547	0.22 384	0.12 277	0.18 182	0.18 332	0.34 329	0.19 156	0.20 278	0.24 298	0.34 490	0.18 364	0.29 391	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.07 196	0.06 154

HanStereo	0.18 282	0.12 298	0.55 547	0.22 384	0.12 277	0.18 182	0.18 332	0.34 329	0.19 156	0.20 278	0.24 298	0.34 490	0.18 364	0.29 391	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.07 250	0.07 196	0.06 154

LL-Strereo2	0.18 282	0.18 528	0.39 392	0.22 384	0.12 277	0.24 375	0.13 84	0.31 289	0.23 255	0.24 326	0.20 244	0.24 362	0.12 168	0.26 336	0.15 260	0.06 51	0.06 258	0.12 558	0.09 448	0.08 286	0.07 254

riskmin	0.18 282	0.09 94	0.34 316	0.18 115	0.12 277	0.24 375	0.16 229	0.34 329	0.28 330	0.21 292	0.23 284	0.33 480	0.24 451	0.23 271	0.17 320	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.06 165	0.10 451	0.10 477

test_4	0.18 282	0.12 298	0.34 316	0.23 445	0.12 277	0.18 182	0.22 495	0.26 200	0.24 273	0.24 326	0.47 579	0.22 325	0.13 219	0.24 287	0.16 287	0.06 51	0.05 40	0.09 377	0.09 448	0.07 196	0.05 37

GMOStereo	0.18 282	0.14 425	0.30 263	0.22 384	0.12 277	0.20 260	0.27 583	0.26 200	0.28 330	0.31 451	0.32 394	0.26 396	0.17 333	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.07 400	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.05 37

error version	0.18 282	0.14 425	0.30 263	0.22 384	0.12 277	0.20 260	0.27 583	0.26 200	0.28 330	0.31 451	0.32 394	0.26 396	0.17 333	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.07 400	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.05 37

test-v	0.18 282	0.14 425	0.30 263	0.22 384	0.12 277	0.20 260	0.27 583	0.26 200	0.28 330	0.31 451	0.32 394	0.26 396	0.17 333	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.07 400	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.05 37

test_3	0.18 282	0.11 235	0.32 287	0.24 503	0.11 200	0.22 327	0.25 562	0.31 289	0.31 380	0.25 336	0.18 218	0.23 347	0.13 219	0.25 317	0.19 383	0.06 51	0.05 40	0.09 377	0.10 496	0.07 196	0.06 154

Patchmatch Stereo++	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.14 120	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.29 353	0.25 374	0.17 333	0.26 336	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342
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	0.18 282	0.11 235	0.35 327	0.23 445	0.11 200	0.24 375	0.20 434	0.29 256	0.26 300	0.26 349	0.25 310	0.25 374	0.18 364	0.34 435	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.09 377	0.07 250	0.09 375	0.08 342

PSM-adaLoss	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.16 229	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.29 353	0.25 374	0.18 364	0.24 287	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

ROB_FTStereo_v2	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.16 229	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.29 353	0.25 374	0.17 333	0.24 287	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

ROB_FTStereo	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.14 120	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.28 339	0.25 374	0.17 333	0.24 287	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

HUI-Stereo	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.14 120	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.28 339	0.25 374	0.17 333	0.22 261	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

DeepStereo_RVC	0.18 282	0.11 235	0.40 400	0.21 310	0.11 200	0.19 217	0.16 229	0.28 239	0.22 229	0.27 359	0.27 331	0.23 347	0.28 520	0.24 287	0.18 349	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.07 250	0.09 375	0.10 477

iGMRVC	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.15 175	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.29 353	0.25 374	0.17 333	0.27 356	0.17 320	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

iRAFT	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.14 120	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.29 353	0.25 374	0.17 333	0.26 336	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

CRE-IMP	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.11 200	0.24 375	0.17 281	0.29 256	0.21 210	0.27 359	0.26 322	0.24 362	0.17 333	0.23 271	0.18 349	0.08 309	0.05 40	0.10 460	0.07 250	0.10 451	0.10 477

test-2	0.18 282	0.14 425	0.30 263	0.22 384	0.12 277	0.20 260	0.27 583	0.26 200	0.28 330	0.31 451	0.32 394	0.26 396	0.17 333	0.15 78	0.12 126	0.07 136	0.07 400	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 282	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.10 138	0.18 182	0.15 175	0.29 256	0.22 229	0.28 372	0.29 353	0.25 374	0.18 364	0.25 317	0.16 287	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

rafts_anoy	0.18 282	0.15 464	0.35 327	0.22 384	0.14 413	0.19 217	0.17 281	0.32 301	0.30 366	0.23 311	0.25 310	0.20 299	0.16 301	0.22 261	0.19 383	0.08 309	0.07 400	0.10 460	0.12 576	0.09 375	0.08 342

raft+_RVC	0.18 282	0.14 425	0.32 287	0.21 310	0.15 477	0.21 294	0.16 229	0.38 391	0.34 416	0.21 292	0.28 339	0.20 299	0.15 276	0.24 287	0.19 383	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.08 342

RALCasStereoNet	0.18 282	0.15 464	0.33 304	0.21 310	0.14 413	0.21 294	0.18 332	0.31 289	0.25 288	0.21 292	0.29 353	0.22 325	0.15 276	0.27 356	0.17 320	0.08 309	0.10 566	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.09 417

sCroCo_RVC	0.18 282	0.14 425	0.49 505	0.27 607	0.18 557	0.22 327	0.17 281	0.27 216	0.23 255	0.14 172	0.22 273	0.17 251	0.14 256	0.21 241	0.15 260	0.10 471	0.11 592	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.09 417

DCANet	0.18 282	0.13 371	0.40 400	0.19 174	0.09 63	0.19 217	0.18 332	0.34 329	0.39 482	0.29 401	0.31 384	0.18 264	0.23 433	0.20 214	0.19 383	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.06 109	0.07 254

AFF-stereo	0.18 282	0.15 464	0.32 287	0.21 310	0.10 138	0.18 182	0.18 332	0.33 316	0.27 311	0.25 336	0.37 458	0.25 374	0.17 333	0.24 287	0.15 260	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 282	0.12 298	0.33 304	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.12 41	0.42 446	0.25 288	0.27 359	0.32 394	0.21 313	0.17 333	0.25 317	0.20 406	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.06 165	0.07 196	0.08 342
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	0.18 282	0.09 94	0.32 287	0.22 384	0.12 277	0.22 327	0.19 381	0.42 446	0.19 156	0.31 451	0.45 562	0.20 299	0.14 256	0.18 158	0.15 260	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.06 154

RAFT-Stereo	0.18 282	0.09 94	0.32 287	0.22 384	0.12 277	0.22 327	0.19 381	0.42 446	0.19 156	0.31 451	0.45 562	0.20 299	0.14 256	0.18 158	0.15 260	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.06 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 331	0.12 298	0.22 158	0.22 384	0.13 361	0.31 507	0.22 495	0.30 277	0.27 311	0.25 336	0.31 384	0.20 299	0.20 391	0.18 158	0.17 320	0.12 559	0.09 531	0.15 623	0.16 642	0.11 501	0.12 542

HLF11	0.19 331	0.14 425	0.54 540	0.15 7	0.12 277	0.21 294	0.12 41	0.37 383	0.24 273	0.20 278	0.29 353	0.18 264	0.18 364	0.37 458	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.08 286	0.09 417

HLf8	0.19 331	0.16 493	0.55 547	0.15 7	0.12 277	0.24 375	0.14 120	0.40 417	0.31 380	0.20 278	0.26 322	0.18 264	0.15 276	0.35 446	0.17 320	0.10 471	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.09 417

TestStereo_HLe17	0.19 331	0.17 513	0.64 592	0.16 26	0.11 200	0.21 294	0.17 281	0.40 417	0.30 366	0.19 270	0.25 310	0.17 251	0.15 276	0.38 464	0.17 320	0.08 309	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.07 254

NLMM1	0.19 331	0.12 298	0.16 52	0.23 445	0.18 557	0.24 375	0.20 434	0.59 646	0.65 664	0.18 262	0.17 195	0.13 161	0.14 256	0.25 317	0.18 349	0.08 309	0.09 531	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.06 154

NLCSM	0.19 331	0.12 298	0.18 94	0.24 503	0.19 584	0.24 375	0.21 465	0.42 446	0.40 500	0.19 270	0.18 218	0.14 195	0.16 301	0.47 500	0.19 383	0.08 309	0.09 531	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.07 254

AIO-test1	0.19 331	0.14 425	0.41 425	0.27 607	0.15 477	0.21 294	0.16 229	0.39 403	0.36 446	0.17 243	0.26 322	0.18 264	0.13 219	0.28 371	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.10 460	0.11 537	0.06 109	0.09 417

rvit_0105_6	0.19 331	0.14 425	0.34 316	0.23 445	0.14 413	0.18 182	0.20 434	0.29 256	0.37 457	0.18 262	0.22 273	0.23 347	0.17 333	0.26 336	0.17 320	0.15 620	0.13 624	0.13 580	0.11 537	0.11 501	0.08 342

1test111	0.19 331	0.14 425	0.38 376	0.23 445	0.11 200	0.31 507	0.19 381	0.41 432	0.27 311	0.17 243	0.19 227	0.13 161	0.18 364	0.34 435	0.22 455	0.08 309	0.05 40	0.08 275	0.06 165	0.09 375	0.09 417

DCANet-4	0.19 331	0.10 154	0.52 533	0.19 174	0.09 63	0.19 217	0.18 332	0.36 372	0.39 482	0.29 401	0.30 369	0.17 251	0.22 419	0.20 214	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.05 7	0.07 254

fff	0.19 331	0.13 371	0.40 400	0.18 115	0.09 63	0.19 217	0.18 332	0.35 353	0.43 528	0.29 401	0.30 369	0.18 264	0.28 520	0.20 214	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.05 7	0.07 254

ADStereo(finetuned)	0.19 331	0.13 371	0.49 505	0.19 174	0.09 63	0.19 217	0.18 332	0.34 329	0.39 482	0.29 401	0.31 384	0.18 264	0.31 567	0.21 241	0.19 383	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.06 109	0.07 254

x	0.19 331	0.11 235	0.29 252	0.20 251	0.11 200	0.26 419	0.18 332	0.41 432	0.29 349	0.25 336	0.29 353	0.28 423	0.24 451	0.26 336	0.23 476	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.09 375	0.08 342

DisPM	0.19 331	0.10 154	0.35 327	0.23 445	0.13 361	0.18 182	0.20 434	0.29 256	0.29 349	0.33 488	0.34 428	0.23 347	0.16 301	0.33 428	0.16 287	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.07 196	0.11 518

iRaft-Stereo_20w	0.19 331	0.10 154	0.46 480	0.19 174	0.13 361	0.25 395	0.19 381	0.52 573	0.19 156	0.29 401	0.21 259	0.22 325	0.20 391	0.28 371	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.08 337	0.08 286	0.08 342

TRStereo	0.19 331	0.17 513	0.47 488	0.23 445	0.19 584	0.19 217	0.16 229	0.52 573	0.28 330	0.20 278	0.19 227	0.21 313	0.13 219	0.24 287	0.13 185	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.11 537	0.06 109	0.06 154

Pruner-Stereo	0.19 331	0.11 235	0.34 316	0.29 633	0.12 277	0.19 217	0.17 281	0.31 289	0.29 349	0.33 488	0.32 394	0.25 374	0.15 276	0.24 287	0.21 433	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.09 417

RALAANet	0.19 331	0.18 528	0.37 356	0.23 445	0.14 413	0.23 352	0.13 84	0.37 383	0.29 349	0.28 372	0.26 322	0.25 374	0.15 276	0.26 336	0.18 349	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.06 154

csc	0.19 331	0.13 371	0.40 400	0.18 115	0.09 63	0.19 217	0.18 332	0.35 353	0.43 528	0.29 401	0.30 369	0.18 264	0.28 520	0.20 214	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.05 7	0.07 254

cscssc	0.19 331	0.13 371	0.40 400	0.18 115	0.09 63	0.19 217	0.18 332	0.35 353	0.43 528	0.29 401	0.30 369	0.18 264	0.28 520	0.20 214	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.05 76	0.05 7	0.07 254

GMStereo	0.19 331	0.25 607	0.40 400	0.21 310	0.12 277	0.22 327	0.19 381	0.29 256	0.40 500	0.25 336	0.23 284	0.16 239	0.15 276	0.25 317	0.19 383	0.09 416	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.10 451	0.08 342
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	0.20 352	0.14 425	0.31 278	0.22 384	0.12 277	0.26 419	0.16 229	0.31 289	0.27 311	0.32 473	0.58 632	0.23 347	0.15 276	0.23 271	0.17 320	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.07 250	0.08 286	0.06 154

FLISNet	0.20 352	0.13 371	0.33 304	0.18 115	0.15 477	0.17 154	0.16 229	0.34 329	0.21 210	0.37 550	0.39 487	0.36 509	0.24 451	0.29 391	0.21 433	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.09 448	0.09 375	0.07 254

CoSv	0.20 352	0.13 371	0.33 304	0.18 115	0.15 477	0.17 154	0.16 229	0.34 329	0.21 210	0.37 550	0.39 487	0.36 509	0.24 451	0.29 391	0.21 433	0.06 51	0.05 40	0.08 275	0.09 448	0.09 375	0.07 254

AIO-test2	0.20 352	0.20 558	0.36 347	0.26 579	0.15 477	0.22 327	0.16 229	0.42 446	0.42 520	0.16 224	0.29 353	0.15 217	0.11 131	0.26 336	0.13 185	0.18 659	0.06 258	0.10 460	0.11 537	0.07 196	0.07 254

rvit_0105_4	0.20 352	0.15 464	0.38 376	0.23 445	0.14 413	0.20 260	0.22 495	0.33 316	0.39 482	0.19 270	0.24 298	0.25 374	0.19 380	0.27 356	0.17 320	0.16 636	0.13 624	0.13 580	0.11 537	0.11 501	0.08 342

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 352	0.72 713	0.70 612	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 175	0.18 45	0.16 82	0.13 141	0.12 80	0.09 32	0.08 18	0.16 109	0.13 185	0.35 703	0.04 2	0.08 275	0.07 250	0.11 501	0.23 675

test_sample1	0.20 352	0.10 154	0.28 238	0.19 174	0.12 277	0.28 450	0.19 381	0.41 432	0.25 288	0.26 349	0.31 384	0.29 434	0.26 484	0.44 490	0.21 433	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.09 375	0.09 417

MyStereo06	0.20 352	0.12 298	0.57 557	0.21 310	0.14 413	0.25 395	0.23 522	0.40 417	0.21 210	0.30 433	0.24 298	0.31 461	0.18 364	0.22 261	0.18 349	0.07 136	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.08 342

xx1	0.20 352	0.14 425	0.38 376	0.23 445	0.11 200	0.31 507	0.19 381	0.35 353	0.47 579	0.17 243	0.19 227	0.28 423	0.24 451	0.28 371	0.11 50	0.08 309	0.05 40	0.10 460	0.09 448	0.09 375	0.09 417

GCAPDPT-zeroshot	0.20 352	0.08 44	1.14 690	0.29 633	0.43 697	0.16 115	0.15 175	0.27 216	0.25 288	0.14 172	0.17 195	0.15 217	0.11 131	0.20 214	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.06 154

DCRE	0.20 352	0.13 371	0.40 400	0.21 310	0.15 477	0.20 260	0.19 381	0.30 277	0.27 311	0.22 302	0.80 679	0.23 347	0.16 301	0.23 271	0.15 260	0.07 136	0.07 400	0.07 170	0.08 337	0.07 196	0.06 154

qqq	0.20 352	0.12 298	0.31 278	0.20 251	0.11 200	0.23 352	0.19 381	0.41 432	0.27 311	0.24 326	0.28 339	0.28 423	0.24 451	0.34 435	0.22 455	0.08 309	0.07 400	0.10 460	0.09 448	0.09 375	0.09 417

PFNet+	0.20 352	0.10 154	0.37 356	0.21 310	0.12 277	0.17 154	0.19 381	0.29 256	0.34 416	0.33 488	0.32 394	0.24 362	0.16 301	0.32 421	0.17 320	0.10 471	0.07 400	0.11 519	0.10 496	0.08 286	0.12 542

NF-Stereo	0.20 352	0.10 154	0.35 327	0.24 503	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.38 391	0.32 392	0.28 372	0.30 369	0.22 325	0.16 301	0.51 518	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.13 562

OCTAStereo	0.20 352	0.10 154	0.35 327	0.24 503	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.38 391	0.32 392	0.28 372	0.30 369	0.22 325	0.16 301	0.51 518	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.13 562

RE-Stereo	0.20 352	0.10 154	0.35 327	0.24 503	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.38 391	0.32 392	0.28 372	0.30 369	0.22 325	0.16 301	0.51 518	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.13 562

TVStereo	0.20 352	0.10 154	0.35 327	0.24 503	0.12 277	0.21 294	0.18 332	0.38 391	0.32 392	0.28 372	0.30 369	0.22 325	0.16 301	0.51 518	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.13 562

sAnonymous2	0.20 352	0.21 573	0.58 562	0.24 503	0.17 535	0.22 327	0.19 381	0.34 329	0.28 330	0.17 243	0.19 227	0.17 251	0.16 301	0.17 128	0.14 224	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.23 663	0.17 621

CroCo_RVC	0.20 352	0.21 573	0.58 562	0.24 503	0.17 535	0.22 327	0.19 381	0.34 329	0.28 330	0.17 243	0.19 227	0.17 251	0.16 301	0.17 128	0.14 224	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.23 663	0.17 621

111	0.20 352	0.17 513	0.40 400	0.18 115	0.09 63	0.24 375	0.17 281	0.41 432	0.45 556	0.23 311	0.29 353	0.29 434	0.21 401	0.24 287	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.07 196	0.08 342

HITNet	0.20 352	0.17 513	0.43 449	0.19 174	0.08 30	0.27 430	0.14 120	0.42 446	0.30 366	0.29 401	0.32 394	0.27 407	0.21 401	0.28 371	0.25 499	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.06 154
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 373	0.20 558	0.29 252	0.23 445	0.11 200	0.36 568	0.17 281	0.37 383	0.29 349	0.24 326	0.28 339	0.19 284	0.21 401	0.53 531	0.21 433	0.10 471	0.08 492	0.10 460	0.10 496	0.11 501	0.08 342

TestStereo_HL3	0.21 373	0.13 371	0.77 624	0.17 58	0.11 200	0.23 352	0.16 229	0.34 329	0.20 188	0.27 359	0.38 473	0.23 347	0.19 380	0.41 480	0.14 224	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.07 196	0.08 342

IGEV_i1	0.21 373	0.11 235	0.43 449	0.22 384	0.11 200	0.31 507	0.19 381	0.43 460	0.30 366	0.29 401	0.30 369	0.31 461	0.20 391	0.33 428	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.08 286	0.08 342

Selective-IGEV-i1	0.21 373	0.10 154	0.31 278	0.23 445	0.13 361	0.31 507	0.22 495	0.46 492	0.42 520	0.27 359	0.32 394	0.33 480	0.17 333	0.25 317	0.19 383	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.08 286	0.09 417

Hybrid-DGEV-2	0.21 373	0.15 464	0.34 316	0.24 503	0.13 361	0.28 450	0.14 120	0.48 515	0.44 544	0.27 359	0.24 298	0.25 374	0.25 473	0.28 371	0.19 383	0.07 136	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.07 196	0.07 254

FACV-RUCA	0.21 373	0.15 464	0.32 287	0.23 445	0.23 641	0.26 419	0.19 381	0.39 403	0.34 416	0.25 336	0.32 394	0.21 313	0.24 451	0.24 287	0.19 383	0.10 471	0.07 400	0.15 623	0.08 337	0.16 601	0.13 562

IGEV-RUCA	0.21 373	0.08 44	0.23 174	0.19 174	0.19 584	0.28 450	0.24 544	0.23 136	0.21 210	0.20 278	0.23 284	0.28 423	0.49 659	0.26 336	0.18 349	0.09 416	0.08 492	0.18 650	0.13 605	0.17 618	0.17 621

rvit_0105_5	0.21 373	0.15 464	0.38 376	0.23 445	0.13 361	0.22 327	0.24 544	0.36 372	0.39 482	0.21 292	0.23 284	0.26 396	0.19 380	0.26 336	0.19 383	0.15 620	0.13 624	0.12 558	0.12 576	0.10 451	0.09 417

GCAP-BAT	0.21 373	0.08 44	1.22 695	0.29 633	0.43 697	0.16 115	0.15 175	0.27 216	0.25 288	0.14 172	0.17 195	0.15 217	0.11 131	0.20 214	0.12 126	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.06 109	0.06 154

test_sample2	0.21 373	0.10 154	0.28 238	0.19 174	0.11 200	0.27 430	0.21 465	0.43 460	0.29 349	0.26 349	0.31 384	0.30 451	0.24 451	0.45 493	0.18 349	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.09 375	0.09 417

mmm	0.21 373	0.12 298	0.31 278	0.22 384	0.12 277	0.28 450	0.21 465	0.41 432	0.27 311	0.29 401	0.38 473	0.29 434	0.24 451	0.29 391	0.22 455	0.09 416	0.07 400	0.11 519	0.09 448	0.10 451	0.09 417

CASS	0.21 373	0.15 464	0.32 287	0.26 579	0.11 200	0.28 450	0.19 381	0.39 403	0.30 366	0.32 473	0.34 428	0.25 374	0.24 451	0.25 317	0.20 406	0.13 580	0.08 492	0.11 519	0.09 448	0.11 501	0.11 518
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 373	0.16 493	0.32 287	0.26 579	0.13 361	0.26 419	0.27 583	0.40 417	0.36 446	0.29 401	0.39 487	0.22 325	0.21 401	0.33 428	0.17 320	0.07 136	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.07 254

RAFT_CTSACE	0.21 373	0.16 493	0.41 425	0.25 544	0.15 477	0.22 327	0.24 544	0.32 301	0.28 330	0.33 488	0.51 597	0.29 434	0.17 333	0.32 421	0.13 185	0.06 51	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.06 154

RAFT+CT+SA	0.21 373	0.18 528	0.33 304	0.25 544	0.18 557	0.23 352	0.29 606	0.40 417	0.36 446	0.24 326	0.38 473	0.18 264	0.16 301	0.32 421	0.16 287	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.12 576	0.09 375	0.09 417

SA-5K	0.21 373	0.16 493	0.32 287	0.26 579	0.13 361	0.26 419	0.27 583	0.40 417	0.36 446	0.29 401	0.39 487	0.22 325	0.21 401	0.33 428	0.17 320	0.07 136	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.07 254

CIPLG	0.21 373	0.21 573	0.55 547	0.23 445	0.15 477	0.25 395	0.20 434	0.35 353	0.29 349	0.31 451	0.33 417	0.22 325	0.15 276	0.26 336	0.20 406	0.08 309	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.08 286	0.08 342

IPLG	0.21 373	0.15 464	0.53 537	0.21 310	0.12 277	0.28 450	0.17 281	0.42 446	0.30 366	0.33 488	0.32 394	0.15 217	0.17 333	0.50 513	0.21 433	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.06 154

IPLGR_C	0.21 373	0.22 588	0.60 570	0.23 445	0.15 477	0.24 375	0.20 434	0.35 353	0.29 349	0.31 451	0.32 394	0.22 325	0.15 276	0.25 317	0.20 406	0.08 309	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.08 286	0.08 342

MIPNet	0.21 373	0.15 464	0.52 533	0.21 310	0.12 277	0.27 430	0.20 434	0.45 481	0.37 457	0.30 433	0.23 284	0.19 284	0.24 451	0.27 356	0.19 383	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.06 154

IPLGR	0.21 373	0.13 371	0.61 573	0.21 310	0.11 200	0.25 395	0.18 332	0.41 432	0.37 457	0.28 372	0.27 331	0.21 313	0.19 380	0.37 458	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.07 196	0.06 154

ACRE	0.21 373	0.20 558	0.62 581	0.23 445	0.15 477	0.24 375	0.20 434	0.35 353	0.28 330	0.31 451	0.32 394	0.22 325	0.15 276	0.25 317	0.20 406	0.08 309	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.08 286	0.08 342

GANet-ADL	0.21 373	0.12 298	0.45 472	0.23 445	0.14 413	0.29 472	0.19 381	0.46 492	0.35 433	0.25 336	0.32 394	0.32 471	0.19 380	0.24 287	0.20 406	0.10 471	0.07 400	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.10 477

LCNet	0.21 373	0.11 235	0.29 252	0.25 544	0.12 277	0.23 352	0.19 381	0.34 329	0.26 300	0.28 372	0.35 439	0.26 396	0.30 550	0.35 446	0.17 320	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.10 496	0.13 560	0.22 668

PSM-softLoss	0.21 373	0.10 154	0.39 392	0.24 503	0.12 277	0.20 260	0.18 332	0.38 391	0.26 300	0.29 401	0.32 394	0.24 362	0.16 301	0.52 524	0.20 406	0.09 416	0.06 258	0.10 460	0.09 448	0.08 286	0.12 542

KMStereo	0.21 373	0.10 154	0.39 392	0.24 503	0.12 277	0.20 260	0.18 332	0.38 391	0.26 300	0.29 401	0.32 394	0.24 362	0.16 301	0.52 524	0.20 406	0.09 416	0.06 258	0.10 460	0.09 448	0.08 286	0.12 542

SST-Stereo	0.21 373	0.10 154	0.37 356	0.24 503	0.13 361	0.19 217	0.17 281	0.31 289	0.24 273	0.34 508	0.33 417	0.29 434	0.25 473	0.56 552	0.17 320	0.08 309	0.05 40	0.10 460	0.08 337	0.09 375	0.07 254

RAFT_R40	0.21 373	0.10 154	0.37 356	0.24 503	0.13 361	0.18 182	0.18 332	0.31 289	0.29 349	0.33 488	0.33 417	0.30 451	0.24 451	0.55 541	0.18 349	0.08 309	0.05 40	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.07 254

RAFT-345	0.21 373	0.10 154	0.46 480	0.22 384	0.11 200	0.20 260	0.16 229	0.26 200	0.25 288	0.27 359	0.66 658	0.21 313	0.16 301	0.55 541	0.21 433	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.06 109	0.06 154

RAFT	0.21 373	0.17 513	0.32 287	0.24 503	0.12 277	0.25 395	0.27 583	0.35 353	0.28 330	0.33 488	0.33 417	0.38 525	0.22 419	0.29 391	0.17 320	0.08 309	0.08 492	0.11 519	0.10 496	0.10 451	0.06 154

GMM-Stereo	0.21 373	0.10 154	0.43 449	0.23 445	0.13 361	0.24 375	0.25 562	0.37 383	0.27 311	0.30 433	0.45 562	0.27 407	0.21 401	0.31 414	0.17 320	0.07 136	0.05 40	0.10 460	0.09 448	0.08 286	0.19 641

Prome-Stereo	0.21 373	0.10 154	0.30 263	0.24 503	0.12 277	0.23 352	0.23 522	0.36 372	0.25 288	0.33 488	0.59 635	0.24 362	0.28 520	0.29 391	0.16 287	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.20 653

TestStereo	0.21 373	0.19 545	0.40 400	0.25 544	0.10 138	0.22 327	0.21 465	0.31 289	0.31 380	0.23 311	0.34 428	0.22 325	0.18 364	0.62 588	0.18 349	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.07 250	0.11 501	0.06 154

XX-Stereo	0.21 373	0.10 154	0.83 645	0.26 579	0.17 535	0.23 352	0.13 84	0.40 417	0.18 136	0.20 278	0.41 507	0.31 461	0.10 89	0.32 421	0.12 126	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 373	0.10 154	0.33 304	0.21 310	0.12 277	0.30 491	0.46 687	0.46 492	0.20 188	0.25 336	0.50 591	0.17 251	0.16 301	0.24 287	0.23 476	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.10 496	0.06 109	0.07 254

FENet	0.21 373	0.11 235	0.45 472	0.21 310	0.12 277	0.26 419	0.17 281	0.41 432	0.35 433	0.30 433	0.31 384	0.29 434	0.23 433	0.26 336	0.23 476	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.09 417

SCION-MonSter(vits)	0.22 409	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 41	0.44 468	0.53 626	0.09 17	0.44 549	0.30 451	0.25 473	0.34 435	0.42 613	0.10 471	0.08 492	0.18 650	0.17 652	0.14 578	0.12 542

MyStereo8	0.22 409	0.15 464	0.63 584	0.21 310	0.17 535	0.31 507	0.16 229	0.36 372	0.32 392	0.28 372	0.36 449	0.25 374	0.18 364	0.25 317	0.28 525	0.08 309	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.10 451	0.12 542

ffm	0.22 409	0.12 298	0.42 435	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.20 434	0.35 353	0.44 544	0.30 433	0.42 524	0.34 490	0.23 433	0.27 356	0.11 50	0.08 309	0.05 40	0.11 519	0.10 496	0.08 286	0.08 342

StereoVision	0.22 409	0.18 528	0.37 356	0.27 607	0.17 535	0.23 352	0.22 495	0.38 391	0.31 380	0.20 278	0.51 597	0.22 325	0.16 301	0.28 371	0.18 349	0.11 519	0.12 612	0.13 580	0.13 605	0.10 451	0.07 254

raft_robust	0.22 409	0.17 513	0.30 263	0.22 384	0.12 277	0.23 352	0.22 495	0.49 525	0.48 591	0.32 473	0.32 394	0.26 396	0.23 433	0.53 531	0.15 260	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.10 496	0.08 286	0.06 154

Sa-1000	0.22 409	0.15 464	0.35 327	0.23 445	0.13 361	0.28 450	0.23 522	0.47 502	0.39 482	0.30 433	0.50 591	0.26 396	0.19 380	0.33 428	0.16 287	0.07 136	0.06 258	0.10 460	0.11 537	0.08 286	0.06 154

SA	0.22 409	0.16 493	0.36 347	0.23 445	0.13 361	0.24 375	0.23 522	0.45 481	0.40 500	0.27 359	0.44 549	0.23 347	0.23 433	0.33 428	0.17 320	0.07 136	0.06 258	0.10 460	0.11 537	0.08 286	0.06 154

dd	0.22 409	0.26 618	0.40 400	0.22 384	0.12 277	0.25 395	0.21 465	0.32 301	0.44 544	0.29 401	0.28 339	0.25 374	0.16 301	0.30 407	0.25 499	0.12 559	0.07 400	0.10 460	0.08 337	0.11 501	0.09 417

GwcNet-ADL	0.22 409	0.14 425	0.58 562	0.24 503	0.13 361	0.22 327	0.23 522	0.49 525	0.40 500	0.27 359	0.29 353	0.30 451	0.20 391	0.26 336	0.23 476	0.09 416	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.09 375	0.09 417

HHNet	0.22 409	0.12 298	0.52 533	0.18 115	0.18 557	0.20 260	0.20 434	0.34 329	0.31 380	0.32 473	0.59 635	0.20 299	0.21 401	0.24 287	0.31 553	0.08 309	0.05 40	0.09 377	0.07 250	0.08 286	0.11 518

KYRaft	0.22 409	0.10 154	0.30 263	0.23 445	0.12 277	0.23 352	0.23 522	0.35 353	0.24 273	0.35 525	0.54 615	0.34 490	0.26 484	0.29 391	0.15 260	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.10 496	0.08 286	0.31 693

IRAFT_RVC	0.22 409	0.12 298	0.39 392	0.26 579	0.11 200	0.18 182	0.24 544	0.40 417	0.37 457	0.31 451	0.30 369	0.29 434	0.24 451	0.55 541	0.22 455	0.08 309	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.08 286	0.07 254

GES	0.22 409	0.12 298	0.42 435	0.20 251	0.14 413	0.27 430	0.19 381	0.49 525	0.33 406	0.30 433	0.36 449	0.25 374	0.23 433	0.29 391	0.22 455	0.10 471	0.08 492	0.08 275	0.07 250	0.10 451	0.11 518

SFCPSM	0.22 409	0.10 154	0.51 526	0.21 310	0.14 413	0.34 546	0.22 495	0.55 605	0.39 482	0.29 401	0.32 394	0.23 347	0.21 401	0.27 356	0.19 383	0.09 416	0.07 400	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.08 342

DMCA	0.22 409	0.14 425	0.36 347	0.22 384	0.14 413	0.27 430	0.20 434	0.43 460	0.38 472	0.31 451	0.32 394	0.33 480	0.24 451	0.24 287	0.28 525	0.11 519	0.08 492	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.11 518

BEATNet_4x	0.22 409	0.18 528	0.47 488	0.22 384	0.10 138	0.28 450	0.14 120	0.46 492	0.32 392	0.31 451	0.34 428	0.31 461	0.25 473	0.31 414	0.29 537	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.06 165	0.10 451	0.08 342

MLCV	0.22 409	0.16 493	0.44 459	0.21 310	0.08 30	0.29 472	0.19 381	0.38 391	0.37 457	0.38 565	0.44 549	0.31 461	0.21 401	0.41 480	0.24 489	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.07 196	0.06 154

DN-CSS_ROB	0.22 409	0.25 607	0.47 488	0.24 503	0.14 413	0.25 395	0.12 41	0.40 417	0.33 406	0.29 401	0.42 524	0.22 325	0.20 391	0.33 428	0.19 383	0.07 136	0.06 258	0.11 519	0.11 537	0.11 501	0.07 254

Select-FE	0.23 427	0.14 425	0.78 625	0.22 384	0.18 557	0.22 327	0.13 84	0.43 460	0.26 300	0.28 372	0.33 417	0.39 537	0.29 535	0.27 356	0.19 383	0.08 309	0.07 400	0.08 275	0.13 605	0.08 286	0.12 542

G2L-ROB	0.23 427	0.15 464	0.41 425	0.19 174	0.12 277	0.27 430	0.21 465	0.47 502	0.33 406	0.34 508	0.31 384	0.41 559	0.22 419	0.49 509	0.26 513	0.09 416	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.09 375	0.10 477

DFGA-Net	0.23 427	0.24 602	0.49 505	0.22 384	0.15 477	0.25 395	0.17 281	0.39 403	0.39 482	0.29 401	0.31 384	0.21 313	0.17 333	0.59 569	0.28 525	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.09 448	0.10 451	0.08 342

PAM_32	0.23 427	0.10 154	0.63 584	0.21 310	0.14 413	0.33 532	0.19 381	0.36 372	0.23 255	0.29 401	0.28 339	0.56 643	0.28 520	0.27 356	0.18 349	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.09 448	0.07 196	0.09 417

PAM	0.23 427	0.10 154	0.63 584	0.22 384	0.15 477	0.34 546	0.21 465	0.37 383	0.22 229	0.31 451	0.27 331	0.55 639	0.26 484	0.26 336	0.17 320	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.09 448	0.07 196	0.09 417

rvit_0105_3	0.23 427	0.17 513	0.40 400	0.25 544	0.15 477	0.24 375	0.28 599	0.38 391	0.41 512	0.25 336	0.25 310	0.28 423	0.21 401	0.28 371	0.20 406	0.15 620	0.13 624	0.14 607	0.15 630	0.10 451	0.09 417

UGAM-zero	0.23 427	0.10 154	0.54 540	0.19 174	0.13 361	0.21 294	0.14 120	0.44 468	0.22 229	0.28 372	0.28 339	0.51 622	0.33 578	0.65 604	0.14 224	0.07 136	0.06 258	0.07 170	0.08 337	0.06 109	0.07 254

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 427	0.13 371	0.83 645	0.20 251	0.21 611	0.23 352	0.17 281	0.48 515	0.27 311	0.23 311	0.29 353	0.39 537	0.23 433	0.25 317	0.15 260	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.11 537	0.11 501	0.10 477

test_sample3	0.23 427	0.12 298	0.43 449	0.19 174	0.12 277	0.32 521	0.20 434	0.50 536	0.34 416	0.31 451	0.33 417	0.29 434	0.22 419	0.53 531	0.22 455	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.10 451	0.10 477

MyStereo05	0.23 427	0.12 298	0.57 557	0.21 310	0.14 413	0.25 395	0.23 522	0.48 515	0.52 621	0.31 451	0.23 284	0.25 374	0.22 419	0.30 407	0.21 433	0.07 136	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.08 342

MyStereo04	0.23 427	0.12 298	0.55 547	0.22 384	0.14 413	0.25 395	0.23 522	0.49 525	0.52 621	0.28 372	0.23 284	0.27 407	0.23 433	0.30 407	0.22 455	0.07 136	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.08 286	0.08 342

CoDeX	0.23 427	0.12 298	0.46 480	0.21 310	0.14 413	0.29 472	0.21 465	0.53 585	0.41 512	0.29 401	0.35 439	0.29 434	0.22 419	0.48 504	0.19 383	0.09 416	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.07 254

PCWNet_CMD	0.23 427	0.13 371	0.48 499	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.16 229	0.46 492	0.46 574	0.29 401	0.36 449	0.37 517	0.24 451	0.28 371	0.20 406	0.09 416	0.06 258	0.10 460	0.08 337	0.11 501	0.09 417

anonymousa	0.23 427	0.11 235	0.50 516	0.21 310	0.16 510	0.31 507	0.20 434	0.36 372	0.35 433	0.32 473	0.50 591	0.39 537	0.26 484	0.22 261	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.11 537	0.07 196	0.08 342

BUS	0.23 427	0.12 298	0.28 238	0.25 544	0.14 413	0.43 618	0.17 281	0.56 621	0.34 416	0.34 508	0.35 439	0.32 471	0.20 391	0.26 336	0.21 433	0.10 471	0.07 400	0.11 519	0.10 496	0.09 375	0.09 417

IER	0.23 427	0.12 298	0.39 392	0.20 251	0.14 413	0.31 507	0.19 381	0.42 446	0.36 446	0.33 488	0.40 498	0.32 471	0.33 578	0.29 391	0.22 455	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.08 337	0.09 375	0.08 342

test_5	0.23 427	0.19 545	0.38 376	0.26 579	0.18 557	0.25 395	0.29 606	0.40 417	0.37 457	0.29 401	0.40 498	0.25 374	0.22 419	0.34 435	0.18 349	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.09 448	0.10 451	0.10 477

BSDual-CNN	0.23 427	0.12 298	0.28 238	0.25 544	0.14 413	0.35 561	0.21 465	0.56 621	0.34 416	0.34 508	0.35 439	0.38 525	0.24 451	0.26 336	0.21 433	0.10 471	0.07 400	0.11 519	0.10 496	0.09 375	0.09 417

iRaft-Stereo_5w	0.23 427	0.18 528	0.44 459	0.22 384	0.13 361	0.19 217	0.19 381	0.37 383	0.32 392	0.28 372	0.37 458	0.34 490	0.23 433	0.65 604	0.27 519	0.06 51	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.09 375	0.08 342

psmg	0.23 427	0.12 298	0.28 238	0.21 310	0.14 413	0.35 561	0.23 522	0.51 554	0.34 416	0.35 525	0.38 473	0.38 525	0.24 451	0.26 336	0.21 433	0.10 471	0.08 492	0.10 460	0.10 496	0.09 375	0.08 342

UDGNet	0.23 427	0.31 651	0.38 376	0.24 503	0.14 413	0.24 375	0.18 332	0.32 301	0.43 528	0.29 401	0.28 339	0.24 362	0.19 380	0.29 391	0.20 406	0.15 620	0.07 400	0.21 665	0.11 537	0.14 578	0.10 477

OMP-Stereo	0.23 427	0.14 425	0.35 327	0.29 633	0.13 361	0.21 294	0.16 229	0.37 383	0.33 406	0.34 508	0.30 369	0.34 490	0.19 380	0.70 618	0.24 489	0.07 136	0.06 258	0.09 377	0.07 250	0.07 196	0.06 154

IIG-Stereo	0.23 427	0.13 371	0.35 327	0.29 633	0.12 277	0.23 352	0.14 120	0.38 391	0.31 380	0.34 508	0.37 458	0.33 480	0.21 401	0.70 618	0.26 513	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.07 250	0.07 196	0.06 154

ASMatch	0.23 427	0.11 235	0.51 526	0.24 503	0.14 413	0.19 217	0.17 281	0.31 289	0.28 330	0.28 372	0.68 662	0.27 407	0.26 484	0.50 513	0.22 455	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.06 109	0.11 518

PFNet	0.23 427	0.10 154	0.57 557	0.24 503	0.14 413	0.22 327	0.19 381	0.39 403	0.33 406	0.35 525	0.32 394	0.27 407	0.19 380	0.64 597	0.22 455	0.09 416	0.05 40	0.09 377	0.07 250	0.08 286	0.07 254

ICVP	0.23 427	0.13 371	0.44 459	0.26 579	0.14 413	0.29 472	0.25 562	0.45 481	0.33 406	0.29 401	0.43 538	0.35 504	0.25 473	0.26 336	0.23 476	0.12 559	0.09 531	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.10 477
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 427	0.18 528	0.63 584	0.27 607	0.18 557	0.41 602	0.23 522	0.43 460	0.35 433	0.23 311	0.27 331	0.20 299	0.18 364	0.27 356	0.18 349	0.12 559	0.11 592	0.10 460	0.10 496	0.11 501	0.12 542

CFNet_pseudo	0.23 427	0.13 371	0.47 488	0.19 174	0.13 361	0.26 419	0.16 229	0.44 468	0.44 544	0.29 401	0.37 458	0.38 525	0.23 433	0.29 391	0.21 433	0.09 416	0.06 258	0.11 519	0.08 337	0.11 501	0.09 417

ACVNet	0.23 427	0.13 371	0.35 327	0.18 115	0.15 477	0.27 430	0.23 522	0.39 403	0.44 544	0.28 372	0.41 507	0.38 525	0.26 484	0.27 356	0.32 559	0.08 309	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.10 451	0.07 254

MSMDNet	0.23 427	0.13 371	0.48 499	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.16 229	0.46 492	0.46 574	0.29 401	0.36 449	0.37 517	0.24 451	0.28 371	0.20 406	0.09 416	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.11 501	0.09 417

ccs_rob	0.23 427	0.13 371	0.47 488	0.20 251	0.13 361	0.26 419	0.17 281	0.44 468	0.44 544	0.29 401	0.37 458	0.38 525	0.23 433	0.29 391	0.21 433	0.09 416	0.06 258	0.11 519	0.08 337	0.11 501	0.09 417

G2L-Stereo_test	0.24 458	0.16 493	0.38 376	0.19 174	0.13 361	0.27 430	0.24 544	0.49 525	0.38 472	0.37 550	0.37 458	0.40 552	0.24 451	0.52 524	0.28 525	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.06 165	0.09 375	0.08 342

DCVSM-stereo	0.24 458	0.13 371	0.52 533	0.20 251	0.14 413	0.26 419	0.13 84	0.34 329	0.34 416	0.41 600	0.33 417	0.47 598	0.29 535	0.30 407	0.22 455	0.10 471	0.10 566	0.11 519	0.10 496	0.12 542	0.15 599

rvit_stereo_0075_2	0.24 458	0.17 513	0.50 516	0.26 579	0.22 628	0.22 327	0.15 175	0.40 417	0.35 433	0.27 359	0.37 458	0.29 434	0.20 391	0.28 371	0.19 383	0.17 648	0.12 612	0.19 659	0.12 576	0.13 560	0.13 562

test_sample5	0.24 458	0.13 371	0.42 435	0.21 310	0.12 277	0.30 491	0.21 465	0.50 536	0.34 416	0.32 473	0.41 507	0.29 434	0.23 433	0.55 541	0.21 433	0.10 471	0.07 400	0.10 460	0.09 448	0.11 501	0.10 477

test_sample4	0.24 458	0.13 371	0.43 449	0.20 251	0.12 277	0.32 521	0.21 465	0.51 554	0.34 416	0.31 451	0.37 458	0.28 423	0.23 433	0.53 531	0.21 433	0.10 471	0.07 400	0.10 460	0.09 448	0.11 501	0.10 477

tta	0.24 458	0.12 298	0.40 400	0.19 174	0.10 138	0.27 430	0.19 381	0.51 554	0.45 556	0.34 508	0.41 507	0.31 461	0.26 484	0.58 563	0.28 525	0.10 471	0.07 400	0.08 275	0.08 337	0.08 286	0.07 254

qqq1	0.24 458	0.12 298	0.40 400	0.19 174	0.10 138	0.27 430	0.19 381	0.51 554	0.45 556	0.34 508	0.41 507	0.31 461	0.26 484	0.58 563	0.16 287	0.10 471	0.07 400	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.07 254

fff1	0.24 458	0.12 298	0.40 400	0.19 174	0.10 138	0.27 430	0.19 381	0.51 554	0.45 556	0.34 508	0.41 507	0.31 461	0.26 484	0.58 563	0.16 287	0.10 471	0.07 400	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.07 254

DualNet	0.24 458	0.13 371	0.42 435	0.21 310	0.12 277	0.30 491	0.21 465	0.50 536	0.34 416	0.33 488	0.43 538	0.29 434	0.23 433	0.55 541	0.21 433	0.10 471	0.07 400	0.10 460	0.09 448	0.11 501	0.10 477

GMStereo_Zeroshot	0.24 458	0.21 573	0.45 472	0.26 579	0.13 361	0.28 450	0.15 175	0.39 403	0.35 433	0.37 550	0.43 538	0.40 552	0.17 333	0.34 435	0.20 406	0.12 559	0.07 400	0.13 580	0.07 250	0.16 601	0.09 417

CFNet_ucs	0.24 458	0.13 371	0.50 516	0.20 251	0.15 477	0.28 450	0.17 281	0.49 525	0.45 556	0.32 473	0.42 524	0.39 537	0.22 419	0.31 414	0.21 433	0.11 519	0.08 492	0.12 558	0.09 448	0.12 542	0.11 518

gwcnet-sp	0.24 458	0.13 371	0.63 584	0.22 384	0.14 413	0.34 546	0.22 495	0.44 468	0.39 482	0.35 525	0.34 428	0.27 407	0.27 503	0.35 446	0.25 499	0.09 416	0.08 492	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.09 417

scenet	0.24 458	0.13 371	0.63 584	0.22 384	0.14 413	0.34 546	0.22 495	0.44 468	0.39 482	0.35 525	0.34 428	0.27 407	0.27 503	0.35 446	0.25 499	0.09 416	0.08 492	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.09 417

ToySt	0.24 458	0.16 493	0.48 499	0.21 310	0.13 361	0.29 472	0.29 606	0.39 403	0.39 482	0.27 359	0.35 439	0.39 537	0.31 567	0.31 414	0.29 537	0.08 309	0.09 531	0.10 460	0.11 537	0.11 501	0.10 477

ssnet	0.24 458	0.13 371	0.63 584	0.22 384	0.14 413	0.34 546	0.22 495	0.44 468	0.39 482	0.35 525	0.34 428	0.27 407	0.27 503	0.35 446	0.25 499	0.09 416	0.08 492	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.09 417

STrans-v2	0.24 458	0.13 371	0.54 540	0.21 310	0.12 277	0.23 352	0.21 465	0.47 502	0.28 330	0.31 451	0.42 524	0.36 509	0.35 593	0.62 588	0.23 476	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.06 109	0.06 154

TransformOpticalFlow	0.24 458	0.13 371	0.56 554	0.23 445	0.11 200	0.21 294	0.19 381	0.40 417	0.32 392	0.30 433	0.43 538	0.36 509	0.31 567	0.61 580	0.20 406	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.06 109	0.07 254

DRaft	0.24 458	0.10 154	0.34 316	0.18 115	0.12 277	0.28 450	0.23 522	0.33 316	0.39 482	0.38 565	0.61 647	0.21 313	0.41 626	0.48 504	0.42 613	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.08 342

HCRNet	0.24 458	0.25 607	0.33 304	0.34 665	0.16 510	0.27 430	0.18 332	0.43 460	0.35 433	0.30 433	0.35 439	0.32 471	0.22 419	0.44 490	0.20 406	0.13 580	0.08 492	0.13 580	0.11 537	0.10 451	0.09 417

ARAFT	0.24 458	0.21 573	0.78 625	0.22 384	0.12 277	0.29 472	0.24 544	0.43 460	0.32 392	0.33 488	0.28 339	0.28 423	0.19 380	0.49 509	0.18 349	0.07 136	0.06 258	0.12 558	0.11 537	0.09 375	0.06 154

cf-r	0.24 458	0.15 464	0.44 459	0.21 310	0.14 413	0.27 430	0.22 495	0.42 446	0.40 500	0.30 433	0.42 524	0.42 568	0.26 484	0.43 486	0.25 499	0.11 519	0.06 258	0.08 275	0.10 496	0.08 286	0.08 342

GANet-RSSM	0.24 458	0.14 425	0.36 347	0.21 310	0.14 413	0.27 430	0.21 465	0.45 481	0.33 406	0.29 401	0.39 487	0.39 537	0.28 520	0.58 563	0.23 476	0.11 519	0.07 400	0.09 377	0.09 448	0.10 451	0.09 417

PSMNet-RSSM	0.24 458	0.15 464	0.36 347	0.21 310	0.14 413	0.25 395	0.20 434	0.48 515	0.37 457	0.30 433	0.44 549	0.38 525	0.26 484	0.52 524	0.22 455	0.12 559	0.07 400	0.11 519	0.13 605	0.10 451	0.09 417

CFNet-ft	0.24 458	0.15 464	0.35 327	0.18 115	0.15 477	0.30 491	0.21 465	0.39 403	0.36 446	0.28 372	0.40 498	0.43 572	0.25 473	0.47 500	0.24 489	0.12 559	0.07 400	0.12 558	0.11 537	0.12 542	0.09 417

CFNet_RVC	0.24 458	0.15 464	0.35 327	0.18 115	0.15 477	0.30 491	0.21 465	0.39 403	0.36 446	0.28 372	0.40 498	0.43 572	0.25 473	0.47 500	0.24 489	0.12 559	0.07 400	0.12 558	0.11 537	0.12 542	0.09 417

UCFNet_RVC	0.24 458	0.16 493	0.34 316	0.18 115	0.15 477	0.33 532	0.16 229	0.46 492	0.35 433	0.29 401	0.35 439	0.39 537	0.25 473	0.34 435	0.22 455	0.13 580	0.08 492	0.13 580	0.14 620	0.13 560	0.12 542

AdaStereo	0.24 458	0.16 493	0.37 356	0.24 503	0.12 277	0.32 521	0.17 281	0.54 595	0.42 520	0.33 488	0.38 473	0.35 504	0.21 401	0.30 407	0.22 455	0.14 605	0.06 258	0.13 580	0.08 337	0.11 501	0.08 342
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	0.24 458	0.18 528	0.61 573	0.25 544	0.11 200	0.29 472	0.21 465	0.42 446	0.43 528	0.33 488	0.43 538	0.27 407	0.22 419	0.34 435	0.26 513	0.07 136	0.05 40	0.07 170	0.06 165	0.08 286	0.07 254

MWSP-net	0.25 486	0.12 298	0.37 356	0.22 384	0.14 413	0.31 507	0.40 674	0.50 536	0.43 528	0.32 473	0.33 417	0.36 509	0.31 567	0.28 371	0.31 553	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.10 477

RT-IGEV	0.25 486	0.10 154	0.48 499	0.22 384	0.14 413	0.31 507	0.28 599	0.53 585	0.39 482	0.36 542	0.41 507	0.44 583	0.30 550	0.28 371	0.27 519	0.09 416	0.07 400	0.08 275	0.09 448	0.09 375	0.10 477

G2L-Stereo	0.25 486	0.16 493	0.47 488	0.22 384	0.14 413	0.25 395	0.18 332	0.46 492	0.35 433	0.33 488	0.37 458	0.40 552	0.22 419	0.60 573	0.30 545	0.10 471	0.09 531	0.10 460	0.08 337	0.09 375	0.09 417

DDVS	0.25 486	0.15 464	0.39 392	0.24 503	0.17 535	0.34 546	0.21 465	0.41 432	0.30 366	0.33 488	0.41 507	0.48 604	0.21 401	0.52 524	0.27 519	0.11 519	0.09 531	0.11 519	0.09 448	0.13 560	0.14 586

ITSA-stereo	0.25 486	0.15 464	0.33 304	0.23 445	0.11 200	0.27 430	0.18 332	0.56 621	0.59 648	0.31 451	0.32 394	0.33 480	0.28 520	0.49 509	0.30 545	0.11 519	0.08 492	0.11 519	0.10 496	0.11 501	0.13 562

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 486	0.14 425	0.95 668	0.21 310	0.27 665	0.20 260	0.19 381	0.48 515	0.25 288	0.26 349	0.55 620	0.34 490	0.18 364	0.25 317	0.17 320	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.12 576	0.12 542	0.12 542

test_sample7	0.25 486	0.15 464	0.35 327	0.20 251	0.14 413	0.28 450	0.21 465	0.51 554	0.38 472	0.37 550	0.34 428	0.37 517	0.30 550	0.39 469	0.23 476	0.14 605	0.09 531	0.13 580	0.12 576	0.13 560	0.12 542

test_sample6	0.25 486	0.13 371	0.41 425	0.21 310	0.11 200	0.30 491	0.22 495	0.51 554	0.35 433	0.33 488	0.43 538	0.30 451	0.24 451	0.57 556	0.22 455	0.10 471	0.07 400	0.10 460	0.10 496	0.11 501	0.10 477

SMFormer	0.25 486	0.12 298	0.40 400	0.19 174	0.10 138	0.27 430	0.19 381	0.51 554	0.45 556	0.34 508	0.41 507	0.31 461	0.26 484	0.58 563	0.28 525	0.10 471	0.07 400	0.08 275	0.08 337	0.09 375	0.09 417

NINENet	0.25 486	0.15 464	0.37 356	0.23 445	0.16 510	0.43 618	0.17 281	0.60 655	0.46 574	0.32 473	0.37 458	0.32 471	0.20 391	0.42 484	0.21 433	0.10 471	0.10 566	0.12 558	0.08 337	0.11 501	0.10 477

hknet	0.25 486	0.14 425	0.40 400	0.25 544	0.15 477	0.35 561	0.21 465	0.56 621	0.37 457	0.34 508	0.35 439	0.43 572	0.27 503	0.37 458	0.21 433	0.09 416	0.07 400	0.11 519	0.10 496	0.09 375	0.09 417

PSMNet-ADL	0.25 486	0.15 464	0.32 287	0.26 579	0.14 413	0.31 507	0.22 495	0.44 468	0.36 446	0.27 359	0.33 417	0.41 559	0.28 520	0.61 580	0.29 537	0.11 519	0.09 531	0.09 377	0.11 537	0.10 451	0.10 477

PSM-AAD	0.25 486	0.10 154	0.30 263	0.24 503	0.12 277	0.26 419	0.38 663	0.34 329	0.28 330	0.35 525	0.39 487	0.28 423	0.79 700	0.30 407	0.16 287	0.07 136	0.06 258	0.12 558	0.11 537	0.08 286	0.21 662

GrayStereo	0.25 486	0.09 94	0.32 287	0.26 579	0.13 361	0.23 352	0.47 691	0.34 329	0.30 366	0.39 581	0.47 579	0.30 451	0.79 700	0.29 391	0.16 287	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.09 448	0.07 196	0.13 562

RAFT-RH_RVC	0.25 486	0.11 235	0.45 472	0.21 310	0.12 277	0.25 395	0.14 120	0.27 216	0.27 311	0.38 565	1.15 704	0.23 347	0.17 333	0.57 556	0.24 489	0.07 136	0.05 40	0.10 460	0.07 250	0.06 109	0.07 254

UPFNet	0.25 486	0.12 298	0.38 376	0.24 503	0.19 584	0.37 575	0.28 599	0.48 515	0.38 472	0.34 508	0.37 458	0.37 517	0.28 520	0.39 469	0.33 566	0.10 471	0.09 531	0.10 460	0.10 496	0.10 451	0.08 342

acv_ft	0.25 486	0.13 371	0.40 400	0.23 445	0.19 584	0.34 546	0.21 465	0.45 481	0.44 544	0.38 565	0.41 507	0.38 525	0.27 503	0.27 356	0.35 575	0.08 309	0.07 400	0.08 275	0.07 250	0.11 501	0.07 254

CCAANet	0.25 486	0.13 371	0.51 526	0.22 384	0.15 477	0.29 472	0.17 281	0.49 525	0.37 457	0.26 349	0.49 587	0.32 471	0.24 451	0.62 588	0.23 476	0.07 136	0.06 258	0.10 460	0.10 496	0.08 286	0.10 477

iResNet_ROB	0.25 486	0.19 545	0.40 400	0.20 251	0.12 277	0.30 491	0.16 229	0.55 605	0.53 626	0.38 565	0.43 538	0.37 517	0.26 484	0.38 464	0.22 455	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.04 1	0.09 375	0.09 417

MEA-ACV	0.26 505	0.11 235	0.42 435	0.21 310	0.14 413	0.35 561	0.24 544	0.53 585	0.47 579	0.35 525	0.42 524	0.36 509	0.34 587	0.47 500	0.27 519	0.09 416	0.09 531	0.10 460	0.12 576	0.09 375	0.10 477

PStereo	0.26 505	0.37 669	0.34 316	0.21 310	0.13 361	0.25 395	0.25 562	0.33 316	0.47 579	0.26 349	0.17 195	0.29 434	0.34 587	0.35 446	0.37 582	0.23 673	0.15 651	0.17 641	0.13 605	0.23 663	0.21 662

DNS	0.26 505	0.30 643	0.18 94	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 120	0.24 156	0.16 82	0.12 103	0.17 195	0.13 161	0.10 89	0.70 618	0.37 582	0.08 309	0.14 635	0.08 275	0.05 76	1.01 733	0.80 733

coex_refinement	0.26 505	0.16 493	0.36 347	0.23 445	0.15 477	0.31 507	0.20 434	0.49 525	0.42 520	0.35 525	0.42 524	0.45 588	0.27 503	0.55 541	0.33 566	0.10 471	0.06 258	0.07 170	0.07 250	0.10 451	0.10 477

UGAM	0.26 505	0.14 425	0.45 472	0.25 544	0.12 277	0.23 352	0.25 562	0.32 301	0.41 512	0.31 451	0.42 524	0.41 559	0.22 419	0.92 682	0.22 455	0.08 309	0.06 258	0.14 607	0.12 576	0.10 451	0.07 254

SepStereo	0.26 505	0.12 298	0.42 435	0.24 503	0.18 557	0.29 472	0.24 544	0.45 481	0.45 556	0.41 600	0.44 549	0.34 490	0.29 535	0.64 597	0.21 433	0.09 416	0.07 400	0.09 377	0.07 250	0.09 375	0.09 417

AACVNet	0.26 505	0.16 493	0.37 356	0.22 384	0.14 413	0.29 472	0.19 381	0.41 432	0.31 380	0.38 565	0.42 524	0.43 572	0.28 520	0.73 630	0.25 499	0.11 519	0.08 492	0.11 519	0.09 448	0.13 560	0.11 518

DEmStereo	0.26 505	0.09 94	0.47 488	0.19 174	0.12 277	0.30 491	0.25 562	0.28 239	0.36 446	0.36 542	0.58 632	0.25 374	0.48 658	0.53 531	0.44 620	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.06 109	0.07 254

LMCR-Stereo	0.26 505	0.18 528	0.49 505	0.28 630	0.14 413	0.36 568	0.23 522	0.54 595	0.34 416	0.39 581	0.40 498	0.29 434	0.29 535	0.37 458	0.27 519	0.11 519	0.07 400	0.09 377	0.07 250	0.13 560	0.09 417

GwcNet-RSSM	0.26 505	0.17 513	0.46 480	0.21 310	0.13 361	0.28 450	0.23 522	0.44 468	0.42 520	0.31 451	0.45 562	0.40 552	0.26 484	0.55 541	0.28 525	0.11 519	0.07 400	0.09 377	0.10 496	0.09 375	0.08 342

DeepPruner_ROB	0.26 505	0.19 545	0.44 459	0.21 310	0.16 510	0.30 491	0.21 465	0.52 573	0.32 392	0.35 525	0.38 473	0.39 537	0.26 484	0.42 484	0.24 489	0.15 620	0.11 592	0.11 519	0.11 537	0.14 578	0.13 562

noway7	0.27 516	0.51 696	1.61 716	0.24 503	0.12 277	0.22 327	0.18 332	0.44 468	0.31 380	0.21 292	0.22 273	0.24 362	0.20 391	0.20 214	0.21 433	0.07 136	0.05 40	0.08 275	0.07 250	0.09 375	0.08 342

ISRNet	0.27 516	0.13 371	0.45 472	0.26 579	0.19 584	0.24 375	0.14 120	0.45 481	0.43 528	0.39 581	0.48 585	0.42 568	0.27 503	0.32 421	0.29 537	0.20 668	0.12 612	0.17 641	0.16 642	0.16 601	0.20 653

rvit_105_1	0.27 516	0.19 545	0.46 480	0.27 607	0.19 584	0.30 491	0.35 648	0.44 468	0.51 612	0.31 451	0.31 384	0.31 461	0.26 484	0.35 446	0.25 499	0.15 620	0.14 635	0.15 623	0.17 652	0.11 501	0.10 477

DispNO	0.27 516	0.18 528	0.62 581	0.23 445	0.17 535	0.25 395	0.22 495	0.45 481	0.41 512	0.32 473	0.39 487	0.38 525	0.27 503	0.77 651	0.27 519	0.09 416	0.07 400	0.10 460	0.10 496	0.08 286	0.08 342

CBFPSM	0.27 516	0.16 493	0.67 600	0.20 251	0.14 413	0.38 583	0.25 562	0.40 417	0.36 446	0.33 488	0.36 449	0.56 643	0.38 610	0.32 421	0.38 586	0.08 309	0.08 492	0.07 170	0.08 337	0.09 375	0.11 518

CSP-Net	0.27 516	0.15 464	0.30 263	0.21 310	0.14 413	0.44 620	0.24 544	0.50 536	0.40 500	0.41 600	0.43 538	0.42 568	0.26 484	0.66 608	0.28 525	0.12 559	0.08 492	0.08 275	0.08 337	0.10 451	0.09 417

DAS	0.27 516	0.12 298	0.42 435	0.24 503	0.18 557	0.29 472	0.24 544	0.45 481	0.45 556	0.41 600	0.44 549	0.34 490	0.29 535	0.75 639	0.21 433	0.09 416	0.07 400	0.09 377	0.07 250	0.09 375	0.09 417

AASNet	0.27 516	0.19 545	0.49 505	0.26 579	0.17 535	0.34 546	0.20 434	0.62 667	0.48 591	0.35 525	0.40 498	0.32 471	0.25 473	0.28 371	0.34 571	0.11 519	0.09 531	0.10 460	0.08 337	0.13 560	0.11 518

GEStereo_RVC	0.27 516	0.20 558	0.44 459	0.27 607	0.16 510	0.33 532	0.25 562	0.56 621	0.54 631	0.34 508	0.38 473	0.34 490	0.25 473	0.51 518	0.28 525	0.12 559	0.08 492	0.09 377	0.08 337	0.11 501	0.11 518

RAFT + AFF	0.27 516	0.23 598	0.50 516	0.25 544	0.17 535	0.30 491	0.33 642	0.52 573	0.40 500	0.28 372	0.30 369	0.30 451	0.31 567	0.62 588	0.24 489	0.09 416	0.10 566	0.11 519	0.10 496	0.11 501	0.11 518

MMNet	0.27 516	0.14 425	0.49 505	0.24 503	0.17 535	0.47 635	0.22 495	0.45 481	0.51 612	0.39 581	0.41 507	0.36 509	0.33 578	0.39 469	0.34 571	0.08 309	0.07 400	0.09 377	0.09 448	0.10 451	0.08 342

delet	0.27 516	0.14 425	0.40 400	0.23 445	0.19 584	0.41 602	0.29 606	0.49 525	0.48 591	0.33 488	0.41 507	0.37 517	0.30 550	0.48 504	0.34 571	0.09 416	0.09 531	0.11 519	0.12 576	0.08 286	0.08 342

ac_64	0.27 516	0.13 371	0.41 425	0.24 503	0.17 535	0.36 568	0.22 495	0.46 492	0.33 406	0.35 525	0.36 449	0.52 628	0.30 550	0.62 588	0.32 559	0.11 519	0.09 531	0.10 460	0.10 496	0.09 375	0.08 342

HGLStereo	0.27 516	0.14 425	0.46 480	0.24 503	0.21 611	0.33 532	0.23 522	0.50 536	0.42 520	0.35 525	0.48 585	0.41 559	0.33 578	0.45 493	0.33 566	0.11 519	0.10 566	0.09 377	0.09 448	0.10 451	0.12 542

DSFCA	0.27 516	0.13 371	0.36 347	0.20 251	0.17 535	0.38 583	0.31 622	0.47 502	0.43 528	0.43 616	0.37 458	0.39 537	0.29 535	0.52 524	0.32 559	0.12 559	0.10 566	0.10 460	0.11 537	0.11 501	0.10 477

DMCA-RVC	0.27 516	0.21 573	0.61 573	0.28 630	0.17 535	0.29 472	0.21 465	0.42 446	0.35 433	0.40 591	0.37 458	0.39 537	0.36 597	0.43 486	0.30 545	0.13 580	0.10 566	0.15 623	0.11 537	0.13 560	0.10 477

HSM-Net_RVC	0.27 516	0.11 235	0.42 435	0.19 174	0.11 200	0.34 546	0.20 434	0.62 667	0.43 528	0.40 591	0.43 538	0.50 618	0.26 484	0.76 645	0.22 455	0.08 309	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.08 286	0.08 342
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 516	0.20 558	0.44 459	0.22 384	0.14 413	0.33 532	0.14 120	0.51 554	0.45 556	0.30 433	0.40 498	0.38 525	0.27 503	0.76 645	0.25 499	0.09 416	0.07 400	0.11 519	0.11 537	0.11 501	0.08 342

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 516	0.21 573	0.59 568	0.25 544	0.18 557	0.29 472	0.22 495	0.50 536	0.40 500	0.38 565	0.41 507	0.43 572	0.27 503	0.43 486	0.29 537	0.11 519	0.08 492	0.10 460	0.10 496	0.10 451	0.11 518
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	0.27 516	0.26 618	0.72 617	0.23 445	0.13 361	0.29 472	0.18 332	0.52 573	0.49 600	0.37 550	0.45 562	0.39 537	0.25 473	0.34 435	0.20 406	0.08 309	0.06 258	0.07 170	0.05 76	0.12 542	0.09 417

StereoDRNet-Refined	0.27 516	0.17 513	0.35 327	0.25 544	0.14 413	0.37 575	0.21 465	0.47 502	0.41 512	0.44 623	0.51 597	0.41 559	0.28 520	0.45 493	0.37 582	0.09 416	0.06 258	0.11 519	0.11 537	0.10 451	0.10 477
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 537	0.51 696	1.51 711	0.24 503	0.16 510	0.22 327	0.21 465	0.39 403	0.34 416	0.22 302	0.25 310	0.26 396	0.21 401	0.34 435	0.23 476	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.10 451	0.08 342

DNSM	0.28 537	0.28 628	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 175	0.24 156	0.18 136	0.14 172	0.17 195	0.13 161	0.11 131	0.75 639	0.63 664	0.08 309	0.13 624	0.06 56	0.05 76	1.14 734	0.81 734

DualNet (step1)	0.28 537	0.19 545	0.50 516	0.18 115	0.16 510	0.34 546	0.20 434	0.51 554	0.38 472	0.37 550	0.34 428	0.37 517	0.30 550	0.39 469	0.23 476	0.23 673	0.09 531	0.28 686	0.24 681	0.18 632	0.16 608

ssnet_v2	0.28 537	0.16 493	0.44 459	0.22 384	0.15 477	0.40 598	0.30 617	0.57 631	0.46 574	0.38 565	0.36 449	0.47 598	0.29 535	0.38 464	0.39 594	0.13 580	0.11 592	0.11 519	0.11 537	0.11 501	0.11 518

CRFU-Net	0.28 537	0.14 425	0.45 472	0.25 544	0.15 477	0.45 626	0.23 522	0.50 536	0.30 366	0.43 616	0.41 507	0.48 604	0.46 649	0.43 486	0.29 537	0.11 519	0.10 566	0.09 377	0.08 337	0.10 451	0.10 477

dad	0.28 537	0.31 651	0.44 459	0.21 310	0.14 413	0.30 491	0.20 434	0.33 316	0.49 600	0.44 623	0.44 549	0.45 588	0.21 401	0.41 480	0.26 513	0.20 668	0.11 592	0.20 663	0.11 537	0.14 578	0.10 477

FTStereo	0.28 537	0.10 154	0.43 449	0.23 445	0.13 361	0.21 294	0.53 701	0.34 329	0.26 300	0.38 565	0.95 693	0.30 451	0.56 671	0.32 421	0.18 349	0.08 309	0.06 258	0.09 377	0.08 337	0.07 196	0.19 641

ADLNet	0.28 537	0.15 464	0.42 435	0.23 445	0.19 584	0.34 546	0.23 522	0.53 585	0.43 528	0.42 610	0.41 507	0.44 583	0.27 503	0.55 541	0.35 575	0.11 519	0.08 492	0.11 519	0.11 537	0.11 501	0.12 542

UNet	0.28 537	0.14 425	0.69 606	0.23 445	0.20 603	0.44 620	0.22 495	0.50 536	0.40 500	0.34 508	0.39 487	0.43 572	0.33 578	0.40 478	0.31 553	0.09 416	0.07 400	0.10 460	0.08 337	0.10 451	0.08 342

STTStereo	0.28 537	0.20 558	0.61 573	0.25 544	0.17 535	0.29 472	0.24 544	0.47 502	0.39 482	0.39 581	0.41 507	0.44 583	0.28 520	0.40 478	0.28 525	0.13 580	0.12 612	0.13 580	0.16 642	0.12 542	0.11 518

RASNet	0.28 537	0.14 425	0.44 459	0.22 384	0.18 557	0.32 521	0.19 381	0.48 515	0.38 472	0.29 401	0.43 538	0.47 598	0.37 606	0.79 655	0.36 581	0.09 416	0.07 400	0.07 170	0.09 448	0.07 196	0.07 254

HSM	0.28 537	0.16 493	0.35 327	0.20 251	0.15 477	0.33 532	0.19 381	0.53 585	0.37 457	0.36 542	0.38 473	0.67 678	0.31 567	0.89 677	0.23 476	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.08 286	0.08 342

DLCB_ROB	0.28 537	0.16 493	0.34 316	0.27 607	0.16 510	0.38 583	0.25 562	0.48 515	0.43 528	0.46 631	0.46 572	0.51 622	0.33 578	0.53 531	0.33 566	0.10 471	0.10 566	0.11 519	0.11 537	0.10 451	0.09 417

MWDA-net	0.29 550	0.21 573	0.47 488	0.25 544	0.21 611	0.35 561	0.32 630	0.44 468	0.47 579	0.38 565	0.40 498	0.33 480	0.38 610	0.54 538	0.40 601	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.09 448	0.09 375	0.10 477

ACV-stereo	0.29 550	0.18 528	0.79 632	0.23 445	0.16 510	0.47 635	0.19 381	0.36 372	0.34 416	0.29 401	0.33 417	0.67 678	0.42 635	0.54 538	0.30 545	0.10 471	0.09 531	0.09 377	0.09 448	0.10 451	0.11 518

ff1	0.29 550	0.12 298	0.42 435	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.20 434	0.35 353	0.44 544	0.30 433	0.42 524	0.34 490	0.23 433	0.81 663	1.08 701	0.08 309	0.05 40	0.11 519	0.10 496	0.08 286	0.08 342

LL-Strereo	0.29 550	0.25 607	0.58 562	0.25 544	0.21 611	0.23 352	0.24 544	0.55 605	0.42 520	0.34 508	0.32 394	0.41 559	0.40 622	0.94 686	0.23 476	0.08 309	0.07 400	0.11 519	0.09 448	0.09 375	0.09 417

THIR-Stereo	0.29 550	0.12 298	0.41 425	0.19 174	0.11 200	0.28 450	0.72 715	0.32 301	0.35 433	0.37 550	0.65 656	0.34 490	0.50 661	0.57 556	0.45 623	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.09 448	0.07 196	0.07 254

psm_up	0.29 550	0.16 493	0.41 425	0.26 579	0.17 535	0.32 521	0.26 576	0.55 605	0.43 528	0.36 542	0.40 498	0.45 588	0.37 606	0.58 563	0.30 545	0.11 519	0.12 612	0.13 580	0.12 576	0.10 451	0.10 477

hitnet-ft	0.29 550	0.17 513	0.40 400	0.19 174	0.14 413	0.39 592	0.23 522	0.44 468	0.41 512	0.36 542	0.46 572	0.53 633	0.34 587	0.76 645	0.32 559	0.14 605	0.10 566	0.13 580	0.10 496	0.15 593	0.13 562

FADNet-RVC-Resample	0.29 550	0.25 607	0.93 665	0.26 579	0.16 510	0.32 521	0.21 465	0.47 502	0.39 482	0.35 525	0.38 473	0.33 480	0.27 503	0.53 531	0.24 489	0.10 471	0.10 566	0.14 607	0.13 605	0.13 560	0.16 608

iinet-f	0.30 558	0.18 528	1.03 679	0.20 251	0.15 477	0.44 620	0.22 495	0.45 481	0.37 457	0.35 525	0.44 549	0.41 559	0.34 587	0.34 435	0.40 601	0.10 471	0.09 531	0.08 275	0.08 337	0.13 560	0.11 518

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 558	0.20 558	0.70 612	0.21 310	0.17 535	0.46 628	0.27 583	0.50 536	0.49 600	0.42 610	0.55 620	0.43 572	0.30 550	0.46 496	0.38 586	0.09 416	0.06 258	0.07 170	0.06 165	0.11 501	0.10 477

SACVNet	0.30 558	0.20 558	0.41 425	0.25 544	0.18 557	0.34 546	0.25 562	0.52 573	0.40 500	0.41 600	0.44 549	0.46 596	0.32 575	0.71 622	0.25 499	0.13 580	0.10 566	0.12 558	0.12 576	0.16 601	0.17 621

ADLNet2	0.30 558	0.17 513	0.72 617	0.23 445	0.17 535	0.36 568	0.24 544	0.52 573	0.51 612	0.32 473	0.38 473	0.45 588	0.30 550	0.69 615	0.35 575	0.10 471	0.08 492	0.09 377	0.09 448	0.12 542	0.10 477

FADNet_RVC	0.30 558	0.28 628	0.83 645	0.23 445	0.15 477	0.30 491	0.17 281	0.49 525	0.37 457	0.30 433	0.38 473	0.30 451	0.27 503	0.52 524	0.31 553	0.14 605	0.14 635	0.14 607	0.16 642	0.21 653	0.23 675

TDLM	0.30 558	0.21 573	0.38 376	0.28 630	0.15 477	0.33 532	0.32 630	0.52 573	0.47 579	0.38 565	0.43 538	0.39 537	0.29 535	0.91 681	0.28 525	0.14 605	0.08 492	0.13 580	0.11 537	0.12 542	0.10 477

CVANet_RVC	0.30 558	0.19 545	0.41 425	0.26 579	0.16 510	0.33 532	0.26 576	0.52 573	0.47 579	0.40 591	0.46 572	0.43 572	0.31 567	0.89 677	0.26 513	0.14 605	0.09 531	0.14 607	0.13 605	0.14 578	0.10 477

mmx	0.31 565	0.12 298	0.42 435	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.20 434	0.55 605	0.45 556	0.30 433	0.42 524	0.34 490	0.23 433	0.81 663	1.08 701	0.10 471	0.07 400	0.11 519	0.10 496	0.11 501	0.10 477

xxx	0.31 565	0.12 298	0.42 435	0.20 251	0.13 361	0.28 450	0.20 434	0.55 605	0.45 556	0.30 433	0.42 524	0.34 490	0.23 433	0.81 663	1.08 701	0.10 471	0.07 400	0.11 519	0.10 496	0.11 501	0.10 477

fast-acv-ft	0.31 565	0.20 558	0.81 638	0.24 503	0.18 557	0.46 628	0.27 583	0.41 432	0.49 600	0.39 581	0.55 620	0.49 610	0.35 593	0.37 458	0.38 586	0.11 519	0.11 592	0.11 519	0.12 576	0.12 542	0.09 417

CrosDoStereo	0.31 565	0.10 154	0.49 505	0.18 115	0.12 277	0.22 327	1.11 738	0.34 329	0.37 457	0.38 565	0.61 647	0.28 423	0.46 649	0.61 580	0.57 648	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.07 254

DeepStereo_LL	0.31 565	0.10 154	0.49 505	0.18 115	0.12 277	0.22 327	1.11 738	0.34 329	0.37 457	0.38 565	0.61 647	0.28 423	0.46 649	0.61 580	0.57 648	0.07 136	0.06 258	0.08 275	0.08 337	0.07 196	0.07 254

FADNet-RVC	0.31 565	0.35 661	0.78 625	0.25 544	0.20 603	0.33 532	0.20 434	0.49 525	0.40 500	0.34 508	0.39 487	0.41 559	0.29 535	0.63 595	0.31 553	0.13 580	0.14 635	0.14 607	0.15 630	0.19 641	0.19 641

AANet_RVC	0.31 565	0.22 588	0.50 516	0.23 445	0.14 413	0.30 491	0.24 544	0.47 502	0.54 631	0.38 565	0.60 640	0.43 572	0.29 535	0.87 672	0.40 601	0.11 519	0.07 400	0.07 170	0.07 250	0.09 375	0.09 417

NVstereo2D	0.31 565	0.16 493	0.54 540	0.24 503	0.22 628	0.42 609	0.28 599	0.58 640	0.56 640	0.28 372	0.38 473	0.40 552	0.30 550	0.71 622	0.28 525	0.13 580	0.08 492	0.13 580	0.10 496	0.19 641	0.16 608

NOSS_ROB	0.31 565	0.20 558	0.35 327	0.24 503	0.16 510	0.32 521	0.19 381	0.52 573	0.48 591	0.33 488	0.36 449	0.42 568	0.28 520	0.93 684	0.24 489	0.19 665	0.20 682	0.24 674	0.22 676	0.17 618	0.17 621

SCION-MonSter	0.32 574	0.22 588	0.44 459	0.29 633	0.28 670	0.54 661	0.21 465	0.46 492	0.57 643	0.32 473	0.54 615	0.32 471	0.29 535	0.39 469	0.52 643	0.10 471	0.10 566	0.25 677	0.22 676	0.18 632	0.14 586

z-ln-s-r	0.32 574	0.21 573	0.82 642	0.23 445	0.14 413	0.30 491	0.26 576	0.43 460	0.50 608	0.32 473	0.60 640	0.39 537	0.29 535	0.73 630	0.66 670	0.08 309	0.06 258	0.08 275	0.07 250	0.10 451	0.08 342

YMNet	0.32 574	0.22 588	0.58 562	0.27 607	0.23 641	0.48 641	0.27 583	0.51 554	0.45 556	0.48 642	0.56 627	0.51 622	0.30 550	0.39 469	0.40 601	0.13 580	0.16 659	0.13 580	0.12 576	0.13 560	0.12 542

YMNet_1	0.32 574	0.22 588	0.58 562	0.27 607	0.23 641	0.48 641	0.27 583	0.51 554	0.45 556	0.48 642	0.56 627	0.51 622	0.30 550	0.39 469	0.40 601	0.13 580	0.16 659	0.13 580	0.12 576	0.13 560	0.12 542

1111x	0.32 574	0.11 235	0.40 400	0.22 384	0.11 200	0.32 521	0.26 576	0.59 646	0.43 528	0.31 451	0.41 507	0.39 537	0.28 520	0.76 645	1.37 719	0.09 416	0.08 492	0.09 377	0.10 496	0.09 375	0.08 342

pcwnet_v2	0.32 574	0.15 464	1.26 699	0.23 445	0.18 557	0.32 521	0.18 332	0.59 646	0.60 652	0.36 542	0.45 562	0.35 504	0.29 535	0.36 455	0.25 499	0.14 605	0.11 592	0.12 558	0.11 537	0.14 578	0.15 599

FADNet	0.32 574	0.36 664	0.74 622	0.23 445	0.22 628	0.37 575	0.19 381	0.53 585	0.48 591	0.32 473	0.36 449	0.43 572	0.32 575	0.64 597	0.25 499	0.16 636	0.16 659	0.14 607	0.16 642	0.24 667	0.19 641

PS-NSSS	0.32 574	0.30 643	0.46 480	0.23 445	0.17 535	0.33 532	0.24 544	0.57 631	0.41 512	0.37 550	0.52 605	0.35 504	0.30 550	0.80 659	0.30 545	0.17 648	0.14 635	0.21 665	0.15 630	0.15 593	0.13 562

StereoDRNet	0.32 574	0.22 588	0.61 573	0.27 607	0.21 611	0.42 609	0.30 617	0.61 659	0.48 591	0.46 631	0.39 487	0.48 604	0.30 550	0.57 556	0.40 601	0.11 519	0.09 531	0.12 558	0.11 537	0.12 542	0.10 477

DISCO	0.32 574	0.13 371	0.51 526	0.25 544	0.16 510	0.48 641	0.25 562	0.50 536	0.57 643	0.37 550	0.45 562	0.62 662	0.36 597	0.64 597	0.49 634	0.09 416	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.12 542	0.11 518

Selective-IGEV-i16pc	0.33 584	0.10 154	1.71 719	0.21 310	0.14 413	0.74 689	0.31 622	0.42 446	0.41 512	0.21 292	0.32 394	0.26 396	0.14 256	0.71 622	0.19 383	0.14 605	0.10 566	0.08 275	0.09 448	0.11 501	0.11 518

TCMNet	0.33 584	0.23 598	0.72 617	0.29 633	0.30 680	0.40 598	0.28 599	0.50 536	0.47 579	0.37 550	0.45 562	0.40 552	0.29 535	0.60 573	0.39 594	0.14 605	0.13 624	0.15 623	0.14 620	0.17 618	0.15 599

HBP-ISP	0.33 584	0.30 643	0.72 617	0.22 384	0.16 510	0.32 521	0.22 495	0.54 595	0.44 544	0.41 600	0.49 587	0.33 480	0.38 610	0.73 630	0.25 499	0.18 659	0.19 677	0.24 674	0.20 665	0.16 601	0.13 562

AAGNet	0.33 584	0.11 235	0.37 356	0.25 544	0.16 510	0.20 260	0.19 381	0.30 277	0.27 311	0.35 525	0.35 439	0.27 407	0.30 550	0.44 490	2.66 740	0.08 309	0.05 40	0.10 460	0.07 250	0.08 286	0.06 154

DRN-Test	0.33 584	0.17 513	0.61 573	0.27 607	0.19 584	0.46 628	0.29 606	0.65 676	0.51 612	0.47 638	0.46 572	0.44 583	0.34 587	0.62 588	0.41 610	0.12 559	0.08 492	0.13 580	0.12 576	0.12 542	0.10 477

CBMV_ROB	0.33 584	0.18 528	0.53 537	0.21 310	0.14 413	0.33 532	0.20 434	0.51 554	0.45 556	0.51 650	0.55 620	0.45 588	0.42 635	0.71 622	0.32 559	0.18 659	0.19 677	0.23 672	0.21 668	0.14 578	0.15 599

XPNet_ROB	0.33 584	0.20 558	0.43 449	0.27 607	0.18 557	0.37 575	0.31 622	0.55 605	0.50 608	0.51 650	0.53 612	0.58 651	0.37 606	0.63 595	0.45 623	0.17 648	0.12 612	0.13 580	0.12 576	0.15 593	0.14 586

PSMNet_ROB	0.33 584	0.24 602	0.54 540	0.31 651	0.21 611	0.42 609	0.43 680	0.59 646	0.47 579	0.37 550	0.44 549	0.49 610	0.31 567	0.64 597	0.43 615	0.14 605	0.10 566	0.15 623	0.14 620	0.13 560	0.11 518

CBMV	0.33 584	0.21 573	0.54 540	0.23 445	0.13 361	0.42 609	0.33 642	0.53 585	0.48 591	0.52 656	0.49 587	0.50 618	0.41 626	0.56 552	0.31 553	0.15 620	0.16 659	0.18 650	0.16 642	0.13 560	0.13 562
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	0.34 593	0.29 636	0.91 661	0.26 579	0.21 611	0.47 635	0.31 622	0.54 595	0.54 631	0.44 623	0.52 605	0.50 618	0.35 593	0.39 469	0.39 594	0.11 519	0.11 592	0.10 460	0.09 448	0.14 578	0.13 562

xxxx	0.34 593	0.10 154	0.29 252	0.19 174	0.11 200	0.37 575	0.20 434	0.58 640	0.38 472	0.29 401	0.42 524	0.38 525	0.24 451	0.46 496	2.20 736	0.11 519	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.09 417

test_xeample	0.34 593	0.10 154	0.29 252	0.19 174	0.11 200	0.33 532	0.23 522	0.55 605	0.38 472	0.32 473	0.45 562	0.29 434	0.26 484	0.57 556	2.24 738	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.09 375	0.09 417

FINET	0.34 593	0.27 625	0.80 635	0.24 503	0.24 649	0.36 568	0.34 644	0.54 595	0.72 679	0.39 581	0.47 579	0.32 471	0.30 550	0.51 518	0.32 559	0.19 665	0.17 666	0.13 580	0.12 576	0.18 632	0.16 608

ETE_ROB	0.34 593	0.26 618	0.45 472	0.29 633	0.18 557	0.40 598	0.37 657	0.57 631	0.47 579	0.50 645	0.50 591	0.62 662	0.36 597	0.55 541	0.38 586	0.13 580	0.10 566	0.14 607	0.12 576	0.16 601	0.16 608

DStereoRT	0.35 598	0.13 371	0.51 526	0.25 544	0.16 510	0.42 609	0.19 381	0.48 515	0.39 482	0.30 433	0.39 487	0.24 362	0.39 617	0.64 597	0.30 545	0.08 309	0.07 400	1.54 743	0.41 710	0.08 286	0.11 518

GwcNet	0.35 598	0.23 598	0.88 657	0.25 544	0.24 649	0.48 641	0.27 583	0.55 605	0.57 643	0.38 565	0.52 605	0.51 622	0.32 575	0.60 573	0.41 610	0.13 580	0.11 592	0.12 558	0.11 537	0.13 560	0.14 586

RP	0.35 598	0.22 588	0.51 526	0.31 651	0.24 649	0.37 575	0.28 599	0.50 536	0.58 647	0.40 591	0.63 653	0.61 660	0.47 652	0.61 580	0.39 594	0.16 636	0.15 651	0.17 641	0.15 630	0.17 618	0.17 621

DANet	0.35 598	0.23 598	0.60 570	0.36 676	0.22 628	0.39 592	0.25 562	0.48 515	0.43 528	0.52 656	0.50 591	0.59 653	0.41 626	0.76 645	0.49 634	0.13 580	0.11 592	0.14 607	0.12 576	0.17 618	0.15 599
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 598	0.26 618	0.49 505	0.36 676	0.22 628	0.41 602	0.41 675	0.53 585	0.42 520	0.47 638	0.46 572	0.61 660	0.39 617	0.55 541	0.37 582	0.16 636	0.13 624	0.21 665	0.21 668	0.16 601	0.16 608

w-ln-seven-2	0.36 603	0.29 636	1.06 681	0.27 607	0.18 557	0.37 575	0.30 617	0.50 536	0.54 631	0.45 627	0.55 620	0.45 588	0.41 626	0.62 588	0.49 634	0.10 471	0.10 566	0.12 558	0.11 537	0.14 578	0.11 518

GASNet	0.36 603	0.46 685	0.88 657	0.34 665	0.23 641	0.35 561	0.22 495	0.60 655	0.53 626	0.40 591	0.37 458	0.45 588	0.30 550	0.79 655	0.35 575	0.15 620	0.10 566	0.14 607	0.14 620	0.22 660	0.12 542

Wz-Net-MNSev	0.36 603	0.26 618	0.79 632	0.26 579	0.21 611	0.59 670	0.38 663	0.55 605	0.56 640	0.48 642	0.54 615	0.53 633	0.36 597	0.60 573	0.44 620	0.11 519	0.09 531	0.11 519	0.11 537	0.15 593	0.13 562

APVNet	0.36 603	0.20 558	0.70 612	0.26 579	0.22 628	0.52 659	0.35 648	0.61 659	0.44 544	0.38 565	0.52 605	0.48 604	0.38 610	0.84 668	0.46 629	0.13 580	0.14 635	0.15 623	0.16 642	0.16 601	0.15 599

Syn2CoEx	0.36 603	0.31 651	0.78 625	0.34 665	0.21 611	0.41 602	0.28 599	0.61 659	0.49 600	0.42 610	0.56 627	0.45 588	0.44 640	0.69 615	0.38 586	0.17 648	0.14 635	0.15 623	0.12 576	0.13 560	0.12 542

FAT-Stereo	0.36 603	0.18 528	0.73 621	0.26 579	0.18 557	0.33 532	0.29 606	0.60 655	0.59 648	0.46 631	0.60 640	0.60 656	0.50 661	0.61 580	0.34 571	0.13 580	0.14 635	0.13 580	0.12 576	0.14 578	0.18 634

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 603	0.36 664	0.53 537	0.34 665	0.19 584	0.51 650	0.24 544	0.55 605	0.38 472	0.41 600	0.47 579	0.47 598	0.27 503	0.73 630	0.30 545	0.36 704	0.19 677	0.27 678	0.17 652	0.26 676	0.23 675

GANet	0.36 603	0.22 588	0.49 505	0.29 633	0.17 535	0.41 602	0.38 663	0.57 631	0.45 556	0.46 631	0.75 673	0.55 639	0.40 622	0.94 686	0.41 610	0.13 580	0.13 624	0.13 580	0.11 537	0.14 578	0.11 518

LALA_ROB	0.36 603	0.25 607	0.46 480	0.30 645	0.21 611	0.47 635	0.39 668	0.61 659	0.51 612	0.52 656	0.51 597	0.69 684	0.36 597	0.50 513	0.43 615	0.17 648	0.11 592	0.16 635	0.14 620	0.17 618	0.15 599

SGM-Forest	0.36 603	0.17 513	0.47 488	0.23 445	0.16 510	0.45 626	0.41 675	0.55 605	0.48 591	0.52 656	0.60 640	0.52 628	0.41 626	0.85 669	0.50 640	0.17 648	0.17 666	0.17 641	0.15 630	0.15 593	0.15 599
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 613	0.41 680	0.66 599	0.46 696	0.41 694	0.34 546	0.25 562	0.57 631	0.45 556	0.39 581	0.52 605	0.43 572	0.33 578	0.41 480	0.29 537	0.25 684	0.14 635	0.33 698	0.21 668	0.31 689	0.22 668

Anonymous_2	0.37 613	0.21 573	0.47 488	0.20 251	0.21 611	0.42 609	0.26 576	0.38 391	0.29 349	0.33 488	0.30 369	0.44 583	0.38 610	0.36 455	0.29 537	0.26 685	0.29 703	0.44 706	1.41 744	0.34 693	0.21 662

AF-Net	0.37 613	0.26 618	0.56 554	0.32 657	0.23 641	0.41 602	0.29 606	0.61 659	0.64 663	0.42 610	0.68 662	0.65 673	0.49 659	0.57 556	0.44 620	0.15 620	0.11 592	0.19 659	0.14 620	0.15 593	0.13 562

stereogan	0.37 613	0.17 513	0.65 594	0.27 607	0.22 628	0.62 676	0.26 576	0.59 646	0.63 662	0.43 616	0.60 640	0.67 678	0.42 635	0.68 613	0.35 575	0.13 580	0.14 635	0.14 607	0.12 576	0.19 641	0.17 621

Nwc_Net	0.37 613	0.25 607	0.68 605	0.31 651	0.24 649	0.44 620	0.30 617	0.65 676	0.50 608	0.37 550	0.69 666	0.58 651	0.45 643	0.60 573	0.40 601	0.15 620	0.12 612	0.19 659	0.21 668	0.14 578	0.13 562

RYNet	0.37 613	0.18 528	0.59 568	0.25 544	0.28 670	0.61 674	0.32 630	0.59 646	0.59 648	0.41 600	0.38 473	0.57 648	0.39 617	0.87 672	0.53 646	0.11 519	0.08 492	0.12 558	0.11 537	0.18 632	0.18 634

PA-Net	0.37 613	0.28 628	0.83 645	0.31 651	0.28 670	0.39 592	0.42 678	0.51 554	0.55 637	0.34 508	0.42 524	0.41 559	0.36 597	0.79 655	0.49 634	0.12 559	0.23 693	0.16 635	0.23 679	0.12 542	0.18 634
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 620	0.12 298	0.38 376	0.42 690	3.88 746	0.21 294	0.17 281	0.35 353	0.28 330	0.20 278	0.20 244	0.23 347	0.15 276	0.28 371	0.16 287	0.09 416	0.07 400	0.09 377	0.07 250	0.09 375	0.09 417

S-Stereo	0.38 620	0.20 558	1.05 680	0.27 607	0.22 628	0.38 583	0.32 630	0.55 605	0.66 666	0.39 581	0.59 635	0.49 610	0.41 626	0.75 639	0.40 601	0.12 559	0.15 651	0.13 580	0.13 605	0.16 601	0.21 662

ADCRef	0.38 620	0.24 602	0.88 657	0.26 579	0.21 611	0.49 646	0.27 583	0.52 573	0.48 591	0.50 645	0.58 632	0.35 504	0.47 652	0.48 504	1.29 718	0.09 416	0.08 492	0.12 558	0.12 576	0.11 501	0.11 518

PWC_ROB	0.38 620	0.29 636	0.69 606	0.25 544	0.20 603	0.38 583	0.19 381	0.58 640	0.67 669	0.57 669	0.85 685	0.51 622	0.40 622	0.71 622	0.52 643	0.13 580	0.09 531	0.14 607	0.10 496	0.17 618	0.14 586

PWCDC_ROB	0.38 620	0.30 643	0.60 570	0.33 663	0.20 603	0.42 609	0.19 381	0.58 640	0.89 700	0.42 610	1.26 708	0.36 509	0.34 587	0.50 513	0.38 586	0.18 659	0.11 592	0.11 519	0.09 448	0.19 641	0.13 562

Selective-IGEV-i16pb	0.39 625	0.12 298	2.18 723	0.21 310	0.15 477	0.68 683	0.32 630	0.56 621	0.57 643	0.25 336	0.44 549	0.33 480	0.21 401	0.80 659	0.25 499	0.14 605	0.10 566	0.09 377	0.10 496	0.12 542	0.13 562

aanetorigin	0.39 625	0.29 636	1.09 684	0.24 503	0.19 584	0.28 450	0.37 657	0.33 316	0.47 579	0.94 705	0.82 682	0.52 628	0.54 667	0.49 509	0.50 640	0.11 519	0.09 531	0.10 460	0.10 496	0.16 601	0.15 599

RGC	0.39 625	0.32 656	0.64 592	0.34 665	0.27 665	0.40 598	0.29 606	0.57 631	0.53 626	0.45 627	0.64 655	0.62 662	0.45 643	0.72 628	0.39 594	0.15 620	0.15 651	0.21 665	0.20 665	0.18 632	0.19 641

NCC-stereo	0.39 625	0.25 607	0.69 606	0.32 657	0.28 670	0.46 628	0.36 653	0.65 676	0.52 621	0.40 591	0.57 630	0.56 643	0.47 652	0.73 630	0.45 623	0.17 648	0.14 635	0.18 650	0.25 686	0.16 601	0.16 608

edge stereo	0.39 625	0.22 588	0.81 638	0.27 607	0.22 628	0.37 575	0.24 544	0.56 621	0.54 631	0.53 662	0.60 640	0.71 687	0.50 661	0.78 653	0.40 601	0.16 636	0.14 635	0.19 659	0.14 620	0.16 601	0.17 621

Abc-Net	0.39 625	0.25 607	0.69 606	0.32 657	0.28 670	0.46 628	0.36 653	0.65 676	0.52 621	0.40 591	0.57 630	0.56 643	0.47 652	0.73 630	0.45 623	0.17 648	0.14 635	0.18 650	0.25 686	0.16 601	0.16 608
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 625	0.28 628	0.78 625	0.27 607	0.18 557	0.49 646	0.22 495	0.59 646	0.84 698	0.55 666	0.53 612	0.49 610	0.36 597	0.67 612	0.82 684	0.13 580	0.10 566	0.11 519	0.12 576	0.17 618	0.17 621

SQANet	0.40 632	0.48 689	0.67 600	0.48 698	0.39 691	0.48 641	0.22 495	0.51 554	0.43 528	0.40 591	0.47 579	0.47 598	0.33 578	0.54 538	0.32 559	0.36 704	0.15 651	0.40 704	0.21 668	0.45 702	0.31 693

UDG	0.40 632	0.46 685	0.49 505	0.40 688	0.35 688	0.47 635	0.27 583	0.54 595	0.47 579	0.39 581	0.45 562	0.59 653	0.44 640	0.46 496	0.39 594	0.26 685	0.19 677	0.48 708	0.22 676	0.34 693	0.26 684

DDUNet	0.41 634	0.50 694	0.48 499	0.44 693	0.39 691	0.46 628	0.32 630	0.50 536	0.43 528	0.45 627	0.52 605	0.57 648	0.36 597	0.48 504	0.33 566	0.33 701	0.21 684	0.55 712	0.25 686	0.37 697	0.32 696

222	0.41 634	0.10 154	0.29 252	0.19 174	0.11 200	0.36 568	0.20 434	0.57 631	0.39 482	0.35 525	0.44 549	0.30 451	0.27 503	0.55 541	3.56 743	0.11 519	0.07 400	0.08 275	0.08 337	0.09 375	0.09 417

NaN_ROB	0.41 634	0.28 628	0.62 581	0.30 645	0.19 584	0.51 650	0.47 691	0.58 640	0.59 648	0.56 667	0.47 579	0.49 610	0.41 626	1.21 710	0.64 667	0.12 559	0.18 672	0.12 558	0.13 605	0.11 501	0.14 586

w-ln-seven	0.42 637	0.30 643	1.18 692	0.26 579	0.22 628	0.58 667	0.31 622	0.62 667	0.81 690	0.58 670	0.61 647	0.53 633	0.36 597	0.57 556	0.65 669	0.11 519	0.10 566	0.13 580	0.12 576	0.15 593	0.13 562

test_sample9	0.42 637	0.19 545	0.50 516	0.18 115	0.16 510	0.34 546	0.20 434	0.51 554	0.38 472	0.37 550	0.34 428	0.37 517	0.30 550	0.66 608	0.91 691	0.23 673	1.82 750	0.28 686	0.24 681	0.18 632	0.16 608

SDNR	0.42 637	0.21 573	0.82 642	0.21 310	0.18 557	1.27 721	0.17 281	0.50 536	0.49 600	0.42 610	0.81 680	0.38 525	0.27 503	1.19 707	0.38 586	0.23 673	0.24 695	0.17 641	0.13 605	0.17 618	0.20 653

ccnet	0.42 637	0.31 651	0.48 499	0.27 607	0.32 684	0.60 673	0.32 630	0.65 676	0.46 574	0.53 662	0.66 658	0.56 643	0.45 643	0.72 628	0.61 659	0.26 685	0.19 677	0.24 674	0.21 668	0.26 676	0.22 668

SHD	0.42 637	0.27 625	0.81 638	0.31 651	0.25 657	0.42 609	0.22 495	0.66 682	0.94 714	0.63 677	0.60 640	0.59 653	0.47 652	0.59 569	0.58 653	0.15 620	0.13 624	0.16 635	0.16 642	0.20 650	0.22 668

Wz-Net-SNSev	0.43 642	0.41 680	1.27 700	0.30 645	0.21 611	0.44 620	0.41 675	0.61 659	0.65 664	0.46 631	0.65 656	0.62 662	0.39 617	0.74 638	0.59 654	0.12 559	0.11 592	0.12 558	0.13 605	0.16 601	0.14 586

XQC	0.43 642	0.37 669	0.96 670	0.34 665	0.25 657	0.53 660	0.34 644	0.60 655	0.73 682	0.51 650	0.46 572	0.57 648	0.47 652	0.70 618	0.72 675	0.17 648	0.12 612	0.18 650	0.15 630	0.25 669	0.23 675

CC-Net-ROB	0.43 642	0.47 687	0.65 594	0.37 682	0.23 641	0.51 650	0.29 606	0.66 682	0.49 600	0.46 631	0.51 597	0.48 604	0.38 610	0.96 690	0.35 575	0.34 702	0.23 693	0.55 712	0.25 686	0.31 689	0.20 653

GANetREF_RVC	0.43 642	0.47 687	0.69 606	0.38 684	0.20 603	0.51 650	0.48 695	0.66 682	0.66 666	0.46 631	0.46 572	0.50 618	0.44 640	0.90 680	0.39 594	0.27 690	0.21 684	0.32 695	0.18 659	0.27 681	0.22 668
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	0.43 642	0.26 618	0.54 540	0.31 651	0.20 603	0.51 650	0.32 630	0.70 693	0.60 652	0.59 671	0.55 620	0.65 673	0.41 626	1.40 720	0.51 642	0.13 580	0.17 666	0.21 665	0.16 642	0.17 618	0.18 634

PDISCO_ROB	0.43 642	0.30 643	0.67 600	0.43 691	0.36 689	0.67 681	0.32 630	0.72 696	0.76 684	0.43 616	0.53 612	0.63 670	0.40 622	0.66 608	0.47 631	0.21 670	0.12 612	0.21 665	0.19 663	0.25 669	0.20 653

WQFJA1++	0.44 648	0.07 4	0.63 584	0.18 115	0.13 361	0.15 69	0.11 26	0.20 78	0.11 13	2.05 743	0.12 80	0.23 347	0.11 131	0.17 128	0.12 126	0.08 309	0.05 40	0.06 56	0.05 76	4.20 750	0.07 254

z-mn7	0.44 648	0.40 676	1.09 684	0.25 544	0.18 557	0.61 674	0.34 644	0.56 621	0.93 712	0.43 616	0.96 694	0.53 633	0.39 617	0.94 686	0.59 654	0.10 471	0.09 531	0.10 460	0.10 496	0.14 578	0.13 562

DeepPrunerF	0.44 648	0.29 636	1.29 702	0.33 663	0.30 680	0.35 561	0.36 653	0.62 667	1.15 725	0.40 591	0.44 549	0.39 537	0.41 626	0.80 659	0.52 643	0.18 659	0.14 635	0.23 672	0.21 668	0.17 618	0.17 621

ADCP+	0.45 651	0.24 602	1.15 691	0.25 544	0.22 628	0.56 663	0.39 668	0.54 595	0.51 612	0.44 623	0.51 597	0.46 596	0.52 666	0.56 552	1.89 732	0.10 471	0.08 492	0.11 519	0.10 496	0.14 578	0.13 562

PASM	0.45 651	0.35 661	0.90 660	0.35 674	0.33 685	0.39 592	0.38 663	0.50 536	0.61 656	0.52 656	0.51 597	0.62 662	0.45 643	0.93 684	0.48 632	0.26 685	0.29 703	0.29 690	0.33 699	0.29 687	0.26 684

DStereoO	0.46 653	0.32 656	0.51 526	0.36 676	0.29 679	0.38 583	0.45 684	0.55 605	0.60 652	0.47 638	0.49 587	0.48 604	0.73 697	0.59 569	0.69 673	0.81 728	0.18 672	0.38 701	0.19 663	0.46 703	0.20 653

zh-mn7	0.46 653	0.45 684	1.48 708	0.25 544	0.19 584	0.44 620	0.29 606	0.56 621	0.82 691	0.65 681	0.96 694	0.49 610	0.38 610	0.88 675	0.63 664	0.12 559	0.10 566	0.11 519	0.11 537	0.13 560	0.14 586

G-Net	0.46 653	0.25 607	0.86 654	0.34 665	0.28 670	0.90 705	0.35 648	0.47 502	0.45 556	0.68 684	1.22 706	0.64 672	0.60 678	0.61 580	0.57 648	0.16 636	0.14 635	0.17 641	0.13 605	0.22 660	0.19 641

GCST	0.47 656	0.60 705	0.57 557	1.04 730	0.48 704	0.38 583	0.11 26	0.40 417	0.32 392	0.41 600	0.34 428	0.29 434	0.17 333	0.46 496	0.19 383	0.69 720	0.42 715	0.79 725	0.62 728	0.62 711	0.46 708

ADCL	0.47 656	0.22 588	1.00 674	0.27 607	0.19 584	0.74 689	0.64 710	0.54 595	0.69 674	0.56 667	0.71 667	0.55 639	0.60 678	0.60 573	1.43 720	0.11 519	0.09 531	0.13 580	0.13 605	0.14 578	0.14 586

DPSNet	0.47 656	0.24 602	0.93 665	0.27 607	0.20 603	0.75 692	0.57 704	0.84 711	0.79 688	0.47 638	0.51 597	0.60 656	0.69 693	0.87 672	0.71 674	0.16 636	0.13 624	0.12 558	0.10 496	0.25 669	0.21 662

zh-sn7	0.48 659	0.51 696	1.43 707	0.29 633	0.20 603	0.47 635	0.39 668	0.57 631	0.62 658	0.52 656	0.81 680	0.52 628	0.56 671	1.05 699	0.87 688	0.12 559	0.13 624	0.13 580	0.13 605	0.17 618	0.16 608

ADCPNet	0.48 659	0.29 636	1.60 714	0.27 607	0.23 641	0.70 687	0.38 663	0.53 585	0.51 612	0.51 650	0.59 635	0.67 678	0.56 671	0.60 573	1.14 706	0.15 620	0.18 672	0.14 607	0.23 679	0.19 641	0.19 641

MDST_ROB	0.48 659	0.14 425	0.95 668	0.30 645	0.21 611	1.33 724	0.32 630	0.77 701	0.56 640	1.06 713	0.71 667	0.49 610	0.35 593	1.26 713	0.38 586	0.13 580	0.11 592	0.16 635	0.13 605	0.12 542	0.12 542

AANet	0.49 662	0.42 682	1.56 712	0.22 384	0.19 584	0.39 592	0.25 562	0.52 573	0.92 708	0.92 702	0.93 692	0.84 694	0.67 690	0.59 569	0.59 654	0.15 620	0.11 592	0.13 580	0.12 576	0.18 632	0.16 608

test_sample8	0.49 662	0.19 545	0.50 516	0.18 115	0.16 510	0.34 546	0.20 434	0.55 605	0.34 416	0.62 675	0.38 473	1.15 709	0.67 690	0.66 608	0.91 691	0.23 673	1.82 750	0.28 686	0.24 681	0.18 632	0.16 608

SuperB	0.49 662	0.28 628	2.23 724	0.23 445	0.15 477	0.41 602	0.32 630	0.47 502	0.82 691	0.43 616	0.50 591	0.33 480	0.45 643	0.68 613	1.08 701	0.10 471	0.07 400	0.09 377	0.08 337	0.98 732	0.14 586

ADCMid	0.49 662	0.34 659	1.13 689	0.26 579	0.21 611	0.51 650	0.37 657	0.57 631	0.54 631	0.75 692	0.66 658	0.62 662	0.64 689	0.64 597	1.68 725	0.13 580	0.12 612	0.17 641	0.17 652	0.20 650	0.17 621

psmorigin	0.50 666	0.25 607	3.03 733	0.24 503	0.19 584	0.38 583	0.22 495	0.50 536	0.44 544	0.64 679	0.68 662	0.71 687	0.51 664	0.85 669	0.45 623	0.14 605	0.17 666	0.13 580	0.14 620	0.16 601	0.21 662

CSAN	0.50 666	0.35 661	0.78 625	0.36 676	0.23 641	0.56 663	0.59 707	0.61 659	0.70 676	0.64 679	0.78 677	0.65 673	0.60 678	1.38 719	0.62 661	0.21 670	0.17 666	0.20 663	0.20 665	0.18 632	0.18 634

SGM_RVC	0.50 666	0.19 545	0.50 516	0.25 544	0.15 477	0.69 684	0.39 668	0.68 690	0.82 691	0.95 707	0.84 684	1.13 706	0.76 698	1.16 706	0.60 658	0.16 636	0.16 659	0.16 635	0.16 642	0.16 601	0.17 621
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 666	0.20 558	0.78 625	0.24 503	0.26 661	0.39 592	0.30 617	0.51 554	0.50 608	0.54 664	1.23 707	2.52 735	0.37 606	0.77 651	0.95 694	0.08 309	0.06 258	0.06 56	0.05 76	0.10 451	0.08 342

Wz-Net-TNSev	0.51 670	0.58 703	1.61 716	0.25 544	0.21 611	0.65 678	0.45 684	0.63 674	0.69 674	0.51 650	0.54 615	0.71 687	0.60 678	1.00 695	0.77 679	0.15 620	0.15 651	0.13 580	0.15 630	0.21 653	0.20 653

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 670	0.50 694	0.86 654	0.39 686	0.24 649	0.84 700	0.55 702	0.56 621	0.62 658	0.60 672	0.68 662	0.62 662	0.42 635	1.13 705	0.43 615	0.23 673	0.27 699	0.27 678	0.35 701	0.25 669	0.29 689

AnyNet_C32	0.51 670	0.40 676	1.10 688	0.29 633	0.28 670	0.59 670	0.58 705	0.54 595	0.60 652	0.62 675	0.66 658	0.54 637	0.54 667	0.78 653	1.74 729	0.15 620	0.14 635	0.15 623	0.17 652	0.20 650	0.20 653

WCMA_ROB	0.51 670	0.21 573	0.65 594	0.25 544	0.21 611	0.58 667	0.32 630	0.54 595	0.55 637	0.95 707	1.40 713	1.28 713	0.81 703	0.73 630	0.62 661	0.18 659	0.15 651	0.15 623	0.15 630	0.19 641	0.19 641

WZ-Net	0.52 674	0.38 674	1.90 720	0.30 645	0.24 649	0.57 666	0.48 695	0.62 667	0.78 687	0.50 645	0.71 667	0.68 682	0.54 667	0.98 694	0.84 685	0.13 580	0.10 566	0.11 519	0.12 576	0.19 641	0.20 653

SANet	0.53 675	0.28 628	0.96 670	0.26 579	0.15 477	0.69 684	0.44 683	0.67 687	1.34 729	0.67 683	0.98 697	0.94 699	0.71 695	0.89 677	0.76 676	0.14 605	0.12 612	0.12 558	0.11 537	0.17 618	0.16 608

Consistency-Raft	0.55 676	0.48 689	1.02 677	0.45 694	0.49 705	0.49 646	0.47 691	0.72 696	0.72 679	0.45 627	0.82 682	0.47 598	0.60 678	0.50 513	0.63 664	0.39 708	0.39 713	0.44 706	0.51 718	0.52 705	0.37 699

anonymity	0.56 677	0.54 701	0.70 612	0.47 697	0.61 715	0.56 663	0.43 680	0.69 691	0.49 600	0.63 677	0.55 620	0.54 637	0.60 678	0.61 580	0.57 648	0.55 713	0.53 729	0.50 709	0.54 722	0.51 704	0.56 713

MFN_U_SF_RVC	0.56 677	0.51 696	1.19 693	0.38 684	0.22 628	0.69 684	0.27 583	0.80 706	0.67 669	0.73 688	0.74 672	0.87 695	0.61 687	0.81 663	0.76 676	0.29 696	0.27 699	0.32 695	0.37 705	0.32 692	0.31 693

SAMSARA	0.56 677	0.39 675	0.80 635	0.60 710	0.46 702	1.00 709	1.23 741	0.67 687	0.68 672	0.71 687	0.54 615	0.89 698	0.57 674	0.81 663	0.62 661	0.19 665	0.22 688	0.18 650	0.18 659	0.27 681	0.25 682

otaku	0.57 680	0.62 707	0.87 656	0.63 712	0.44 700	0.73 688	0.37 657	0.65 676	0.66 666	0.51 650	0.75 673	0.66 677	0.45 643	0.69 615	0.46 629	0.53 710	0.34 709	0.55 712	0.35 701	0.60 710	0.45 705

Ntro	0.58 681	0.64 708	0.92 663	0.66 713	0.50 706	0.77 693	0.36 653	0.66 682	0.70 676	0.50 645	0.59 635	0.65 673	0.51 664	0.75 639	0.45 623	0.56 714	0.32 707	0.56 715	0.34 700	0.63 712	0.46 708

PVD	0.58 681	0.34 659	0.84 650	0.39 686	0.31 683	0.59 670	0.47 691	0.80 706	1.25 726	0.92 702	1.09 700	0.79 691	0.82 704	0.85 669	0.76 676	0.21 670	0.18 672	0.22 671	0.18 659	0.27 681	0.35 698

ADCS	0.58 681	0.40 676	1.35 705	0.29 633	0.24 649	0.55 662	0.45 684	0.67 687	0.83 695	0.76 693	0.71 667	0.68 682	0.60 678	0.76 645	2.23 737	0.16 636	0.16 659	0.16 635	0.17 652	0.22 660	0.22 668

MeshStereo	0.58 681	0.27 625	0.67 600	0.22 384	0.17 535	0.66 680	0.37 657	0.78 702	0.61 656	1.47 734	1.30 709	1.65 721	0.79 700	1.12 704	0.59 654	0.17 648	0.17 666	0.17 641	0.14 620	0.17 618	0.14 586
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	0.60 685	0.33 658	0.61 573	0.30 645	0.25 657	0.86 702	0.35 648	0.55 605	0.67 669	1.10 715	1.49 718	1.76 724	0.97 714	0.88 675	0.49 634	0.23 673	0.21 684	0.27 678	0.27 694	0.25 669	0.24 680

DGSMNet	0.61 686	0.29 636	0.91 661	0.51 703	0.70 720	0.62 676	1.38 742	0.59 646	0.55 637	0.37 550	0.61 647	0.52 628	0.33 578	0.65 604	0.43 615	0.53 710	0.60 736	0.67 717	0.61 727	0.63 712	0.61 723

FCDSN-DC	0.63 687	0.31 651	0.61 573	0.36 676	0.30 680	0.65 678	0.37 657	0.66 682	0.68 672	1.14 717	1.54 721	1.71 723	1.26 723	0.92 682	0.64 667	0.24 681	0.22 688	0.27 678	0.26 690	0.27 681	0.27 688
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 687	0.37 669	2.40 728	0.26 579	0.25 657	0.38 583	0.49 697	0.41 432	1.06 719	1.38 723	0.87 689	0.62 662	0.95 711	0.65 604	1.65 724	0.11 519	0.09 531	0.10 460	0.11 537	0.19 641	0.17 621

AnyNet_C01	0.65 689	0.58 703	2.60 731	0.32 657	0.26 661	0.88 703	0.61 708	0.63 674	0.62 658	0.68 684	0.96 694	0.76 690	0.60 678	0.96 690	1.43 720	0.16 636	0.16 659	0.17 641	0.17 652	0.23 663	0.23 675

DispFullNet	0.66 690	0.89 722	1.59 713	0.77 718	1.21 737	0.51 650	0.23 522	0.59 646	0.72 679	0.69 686	0.61 647	0.69 684	0.91 710	0.79 655	0.48 632	0.27 690	0.12 612	0.73 720	0.30 698	0.65 715	0.40 702

NVStereoNet_ROB	0.67 691	0.49 693	0.83 645	0.48 698	0.40 693	0.51 650	0.46 687	0.70 693	0.77 686	0.84 697	1.72 726	1.02 704	0.83 705	1.23 711	0.79 682	0.32 700	0.38 712	0.40 704	0.46 712	0.36 696	0.41 703
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	0.68 692	0.64 708	1.06 681	0.45 694	0.27 665	1.40 728	0.58 705	0.78 702	0.92 708	0.84 697	0.86 686	0.88 697	0.68 692	1.33 718	0.68 672	0.37 706	0.29 703	0.34 699	0.36 704	0.43 700	0.37 699

SPS-STEREO	0.69 693	0.61 706	0.98 672	0.52 706	0.57 712	0.74 689	0.50 698	0.78 702	0.62 658	0.95 707	0.86 686	0.94 699	0.70 694	1.01 696	0.87 688	0.58 716	0.51 726	0.50 709	0.50 717	0.55 707	0.58 716
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 694	0.30 643	0.69 606	0.32 657	0.27 665	0.81 699	0.39 668	0.79 705	0.82 691	1.41 726	1.58 723	1.98 726	1.26 723	1.02 697	0.77 679	0.24 681	0.22 688	0.27 678	0.26 690	0.26 676	0.26 684

FC-DCNN v2	0.71 695	0.30 643	0.67 600	0.32 657	0.27 665	0.84 700	0.39 668	0.84 711	0.85 699	1.44 730	1.64 724	2.09 728	1.28 725	1.06 700	0.80 683	0.24 681	0.22 688	0.27 678	0.26 690	0.26 676	0.25 682

RainbowNet	0.72 696	0.89 722	1.02 677	0.82 720	0.63 717	0.78 696	0.52 699	0.81 708	0.93 712	0.60 672	0.79 678	0.80 692	0.60 678	0.80 659	0.57 648	0.78 726	0.55 732	0.78 723	0.49 715	0.76 722	0.58 716

ACVNet_1	0.72 696	0.81 717	1.37 706	0.72 716	0.53 710	0.77 693	0.42 678	0.85 714	0.90 702	0.74 691	0.75 673	1.32 715	0.72 696	1.02 697	0.55 647	0.54 712	0.31 706	0.71 719	0.35 701	0.64 714	0.45 705

ACVNet-4b	0.72 696	0.81 717	1.33 704	0.72 716	0.50 706	0.80 698	0.31 622	0.71 695	0.80 689	0.50 645	0.72 671	0.95 701	0.43 639	0.96 690	1.20 714	1.13 740	0.21 684	0.76 722	0.45 711	0.65 715	0.46 708

MFMNet_re	0.72 696	0.76 715	0.99 673	0.62 711	0.70 720	0.77 693	0.67 711	0.75 699	0.83 695	0.78 695	0.86 686	0.69 684	0.78 699	0.71 622	0.61 659	0.66 719	0.59 735	0.61 716	0.58 726	0.68 718	0.71 727

ELAS_RVC	0.74 700	0.36 664	1.00 674	0.37 682	0.33 685	0.88 703	0.93 730	0.83 710	1.08 721	1.35 722	1.33 712	1.24 711	1.33 727	1.06 700	0.95 694	0.27 690	0.25 697	0.29 690	0.27 694	0.30 688	0.30 690
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 700	0.36 664	0.85 653	0.36 676	0.33 685	1.36 725	0.77 721	0.93 715	0.92 708	1.41 726	1.53 720	1.16 710	1.17 719	0.95 689	1.03 698	0.26 685	0.25 697	0.28 686	0.28 697	0.31 689	0.30 690
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 702	0.44 683	1.98 721	0.49 701	0.16 510	0.58 667	0.31 622	0.81 708	0.83 695	0.41 600	0.52 605	0.98 703	0.58 675	4.97 752	1.03 698	0.11 519	0.07 400	0.10 460	0.24 681	0.27 681	0.26 684

RTS	0.78 703	0.48 689	4.68 740	0.34 665	0.28 670	1.12 713	0.46 687	0.62 667	1.03 716	0.73 688	0.89 690	0.60 656	0.59 676	1.61 723	1.16 710	0.14 605	0.11 592	0.15 623	0.15 630	0.21 653	0.19 641

RTSA	0.78 703	0.48 689	4.68 740	0.34 665	0.28 670	1.12 713	0.46 687	0.62 667	1.03 716	0.73 688	0.89 690	0.60 656	0.59 676	1.61 723	1.16 710	0.14 605	0.11 592	0.15 623	0.15 630	0.21 653	0.19 641

DStereoSA	0.81 705	0.37 669	1.08 683	0.51 703	0.65 718	0.67 681	1.44 743	0.74 698	1.06 719	0.54 664	1.67 725	0.49 610	1.78 733	0.96 690	1.69 727	0.28 693	0.43 716	0.27 678	0.51 718	0.40 699	0.58 716

DStereoFS	0.84 706	0.66 710	0.80 635	0.53 707	0.50 706	1.23 719	0.55 702	0.94 716	1.32 728	0.89 699	1.32 710	1.04 705	2.32 740	1.29 716	1.14 706	0.31 699	0.35 710	0.30 692	0.39 708	0.34 693	0.60 719

SGM+DAISY	0.87 707	0.66 710	1.30 703	0.51 703	0.60 714	1.03 710	0.84 727	0.76 700	0.73 682	1.39 724	1.51 719	1.31 714	1.22 721	1.11 702	1.08 701	0.57 715	0.53 729	0.51 711	0.51 718	0.54 706	0.61 723

ACVNet_2	0.89 708	0.87 721	1.25 698	0.82 720	0.62 716	0.97 708	0.62 709	1.14 721	1.42 731	1.00 710	1.40 713	1.47 718	0.84 706	1.11 702	0.66 670	0.61 717	0.43 716	0.78 723	0.49 715	0.75 721	0.52 711

IMH-64-1	0.91 709	0.86 719	0.84 650	0.97 725	0.75 722	0.92 706	0.71 713	1.27 722	1.10 722	0.89 699	1.45 715	1.14 707	0.96 712	1.19 707	0.84 685	0.74 723	0.51 726	0.97 728	0.55 723	0.84 724	0.60 719

IMH-64	0.91 709	0.86 719	0.84 650	0.97 725	0.75 722	0.92 706	0.71 713	1.27 722	1.10 722	0.89 699	1.45 715	1.14 707	0.96 712	1.19 707	0.84 685	0.74 723	0.51 726	0.97 728	0.55 723	0.84 724	0.60 719

MonStereo1	0.93 711	0.56 702	0.82 642	0.69 714	0.58 713	1.37 726	0.35 648	0.94 716	1.25 726	0.93 704	1.90 729	1.52 719	2.10 737	1.27 714	0.77 679	0.69 720	0.33 708	0.75 721	0.47 714	0.70 719	0.57 715

U	1.00 712	0.09 94	0.21 141	0.21 310	3.68 744	6.12 752	0.14 120	0.21 95	0.21 210	0.11 69	0.11 55	0.10 64	0.09 42	0.12 8	0.11 50	0.07 136	0.05 40	5.42 759	2.90 757	0.07 196	0.06 154

PWCK	1.00 712	1.17 734	1.70 718	0.91 723	0.41 694	1.19 717	0.92 729	1.10 719	1.14 724	1.16 718	1.14 703	1.25 712	0.88 709	1.75 729	1.04 700	0.87 731	0.50 724	0.87 726	0.53 721	0.96 731	0.52 711

WAO-7	1.01 714	0.89 722	0.93 665	0.83 722	0.66 719	1.18 715	0.81 725	1.40 726	1.57 735	1.11 716	1.76 728	1.45 717	1.19 720	1.50 722	1.14 706	0.61 717	0.62 739	0.70 718	0.68 730	0.66 717	0.60 719

MADNet+	1.01 714	1.16 733	4.72 742	0.70 715	0.47 703	1.24 720	0.96 731	0.97 718	0.89 700	0.65 681	0.77 676	0.87 695	0.85 708	2.09 733	1.68 725	0.38 707	0.39 713	0.31 694	0.27 694	0.43 700	0.39 701

MultiAttention	1.02 716	0.13 371	0.43 449	0.35 674	0.43 697	5.36 743	1.71 744	0.69 691	0.53 626	0.36 542	0.63 653	0.55 639	0.22 419	7.60 756	0.43 615	0.09 416	0.06 258	0.14 607	0.24 681	0.26 676	0.30 690

IMH	1.05 717	0.95 726	1.00 674	1.01 727	0.78 725	1.11 712	0.68 712	1.38 725	1.43 732	1.00 710	1.72 726	1.43 716	1.14 716	1.73 728	0.89 690	1.09 737	0.55 732	0.99 730	0.57 725	0.87 726	0.62 725

WAO-6	1.07 718	0.93 725	0.92 663	0.96 724	0.78 725	1.28 722	0.75 718	1.34 724	2.00 739	1.02 712	1.54 721	1.59 720	1.22 721	1.31 717	1.14 706	0.78 726	0.55 732	1.02 732	0.75 735	0.83 723	0.69 726

LVE	1.13 719	1.02 727	1.28 701	1.01 727	0.80 728	1.29 723	0.81 725	1.47 729	1.96 737	1.07 714	1.90 729	1.90 725	1.01 715	1.48 721	0.91 691	0.93 734	0.61 738	0.94 727	0.69 731	0.87 726	0.75 731

JetBlue	1.14 720	0.76 715	2.36 726	0.59 709	0.75 722	3.04 739	1.78 745	1.11 720	0.90 702	0.94 705	1.10 701	1.66 722	1.28 725	2.09 733	1.72 728	0.43 709	0.36 711	0.38 701	0.38 707	0.58 709	0.56 713

Dean	1.17 721	1.04 729	1.49 710	1.03 729	0.78 725	1.20 718	0.77 721	1.48 730	1.96 737	1.28 720	1.99 732	2.15 729	1.14 716	1.25 712	1.00 697	0.81 728	0.60 736	1.01 731	0.69 731	0.92 730	0.74 730

SGM-ForestM	1.36 722	0.28 628	0.79 632	0.26 579	0.16 510	2.26 736	1.00 733	1.42 727	1.46 734	2.38 745	2.05 733	5.95 748	2.66 742	2.95 738	2.46 739	0.17 648	0.18 672	0.18 650	0.18 659	0.15 593	0.18 634

xyz-stereo	1.40 723	0.10 154	17.09 765	0.18 115	0.07 3	4.78 742	0.18 332	0.29 256	0.34 416	0.36 542	2.81 745	0.40 552	0.29 535	0.56 552	0.24 489	0.07 136	0.05 40	0.09 377	0.06 165	0.06 109	0.05 37

MANE	1.41 724	0.36 664	0.74 622	0.43 691	0.41 694	2.16 735	0.80 723	2.39 743	3.38 744	2.22 744	3.06 746	3.54 741	2.73 743	2.15 735	1.94 734	0.28 693	0.27 699	0.30 692	0.46 712	0.28 686	0.34 697

TorneroNet-64	1.43 725	1.03 728	1.20 694	1.10 731	0.86 731	2.26 736	0.73 716	1.84 735	3.84 749	1.25 719	2.25 737	2.69 737	1.42 728	1.76 730	1.43 720	0.76 725	0.50 724	1.09 733	0.66 729	1.23 738	0.76 732

notaker	1.45 726	1.34 737	1.48 708	1.40 738	1.07 735	1.18 715	0.85 728	1.48 730	1.40 730	1.51 735	3.46 747	2.40 734	1.81 734	1.76 730	1.45 723	1.11 738	0.69 744	1.38 740	0.87 738	1.31 740	0.97 738

WAO-8	1.46 727	1.10 731	1.09 684	1.10 731	0.84 729	2.06 732	0.75 718	1.84 735	3.83 747	1.44 730	2.21 735	2.15 729	1.43 729	3.17 739	1.19 712	0.91 732	0.65 741	1.09 733	0.79 736	0.90 728	0.71 727

Venus	1.46 727	1.10 731	1.09 684	1.10 731	0.84 729	2.06 732	0.75 718	1.84 735	3.83 747	1.44 730	2.21 735	2.15 729	1.43 729	3.17 739	1.19 712	0.91 732	0.65 741	1.09 733	0.79 736	0.90 728	0.71 727

UNDER WATER-64	1.55 729	1.19 735	2.52 729	1.31 736	0.95 733	2.12 734	1.21 740	1.45 728	3.19 743	1.43 729	1.32 710	2.64 736	2.04 736	1.63 725	1.83 730	1.11 738	0.67 743	1.28 738	0.92 739	1.19 735	1.02 739

UNDER WATER	1.59 730	1.22 736	2.36 726	1.38 737	1.03 734	1.67 731	1.10 737	1.54 733	3.63 745	1.44 730	1.47 717	2.85 738	2.25 739	1.67 726	1.94 734	1.06 736	0.62 739	1.31 739	0.93 740	1.21 737	1.02 739

LSM	1.64 731	0.40 676	2.56 730	2.02 742	17.61 764	0.51 650	0.52 699	0.61 659	0.76 684	0.82 696	1.11 702	0.63 670	0.54 667	0.75 639	0.49 634	0.16 636	0.24 695	0.18 650	0.21 668	0.25 669	2.42 746

LE_ROB	1.76 732	0.20 558	2.68 732	0.48 698	0.52 709	0.78 696	0.96 731	0.84 711	6.61 754	7.40 757	2.08 734	2.08 727	4.83 750	1.27 714	3.79 744	0.10 471	0.08 492	0.12 558	0.11 537	0.11 501	0.10 477

ktn	1.77 733	1.36 738	1.22 695	1.43 739	1.14 736	1.52 729	1.08 736	1.51 732	3.96 750	2.77 748	4.69 749	3.35 740	1.46 731	1.69 727	1.25 716	1.43 742	0.77 746	1.45 741	0.99 741	1.32 741	0.96 736

KSHMR	1.89 734	1.36 738	1.60 714	1.47 740	1.22 738	1.38 727	1.06 735	1.79 734	5.97 753	1.42 728	5.65 752	2.98 739	1.14 716	2.23 736	1.20 714	1.27 741	1.12 748	1.46 742	1.10 743	1.32 741	1.15 741

TorneroNet	2.22 735	1.08 730	1.24 697	1.14 735	0.90 732	5.58 744	0.80 723	2.12 740	8.69 756	2.58 746	5.42 751	3.88 742	1.97 735	1.78 732	1.87 731	0.86 730	0.54 731	1.15 737	0.74 734	1.23 738	0.85 735

MADNet++	2.26 736	1.80 741	2.06 722	2.13 744	1.97 742	2.61 738	1.79 746	2.38 742	2.16 740	2.75 747	2.65 744	2.38 733	2.43 741	3.17 739	3.21 741	2.17 750	1.95 752	1.94 746	1.63 745	2.06 744	2.01 745

JetRed	2.30 737	2.64 743	6.12 748	1.12 734	1.38 740	5.85 751	3.29 747	1.99 738	1.67 736	1.98 742	1.95 731	2.16 732	1.60 732	2.48 737	4.10 745	1.05 735	1.60 749	1.09 733	1.01 742	1.67 743	1.28 742

light-stereo	2.37 738	0.69 712	3.61 734	3.84 746	3.41 743	4.04 740	0.31 622	2.13 741	1.45 733	3.61 749	6.33 753	6.90 756	0.63 688	4.83 751	1.28 717	0.71 722	0.74 745	0.32 695	0.39 708	1.20 736	0.96 736

HanzoNet	2.97 739	1.69 740	2.29 725	1.74 741	1.33 739	1.53 730	1.03 734	1.99 738	2.64 742	5.51 753	5.16 750	5.90 747	6.82 755	4.32 750	3.29 742	3.16 753	2.02 754	1.92 744	2.87 756	2.24 745	1.89 744

coex-ft	3.44 740	0.73 714	48.55 783	0.24 503	0.19 584	0.50 649	0.43 680	0.47 502	2.40 741	7.03 756	1.20 705	0.97 702	2.23 738	0.73 630	1.92 733	0.12 559	0.15 651	0.14 607	0.12 576	0.21 653	0.43 704

noway2	4.26 741	5.26 748	4.63 738	11.29 757	10.43 753	5.62 745	4.46 750	4.09 747	0.90 702	1.87 738	2.47 740	6.20 754	3.67 749	3.62 744	4.54 748	1.97 744	0.46 718	2.02 748	1.74 748	5.72 754	4.32 753

noway3	4.27 742	5.33 749	4.61 737	11.26 756	10.44 754	5.62 745	4.46 750	4.12 748	0.92 708	1.86 737	2.49 743	6.19 753	3.66 748	3.74 748	4.54 748	1.97 744	0.46 718	2.03 751	1.74 748	5.69 752	4.21 751

TCMNet-wrong-test	4.29 743	5.57 750	4.65 739	11.33 758	10.39 752	5.73 750	4.48 754	4.13 749	1.02 715	1.91 741	2.39 738	6.16 751	3.62 746	3.84 749	4.50 747	1.99 746	0.47 720	1.97 747	1.69 746	5.69 752	4.31 752

zzzz4	4.31 744	5.77 751	4.85 746	11.37 759	10.45 755	5.64 747	4.46 750	4.20 751	0.91 707	1.87 738	2.47 740	6.11 749	3.60 744	3.65 745	4.59 750	1.99 746	0.47 720	2.02 748	1.74 748	5.77 755	4.37 754

noway1	4.31 744	5.77 751	4.81 745	11.37 759	10.45 755	5.64 747	4.46 750	4.20 751	0.90 702	1.87 738	2.48 742	6.11 749	3.60 744	3.65 745	4.59 750	1.99 746	0.47 720	2.02 748	1.74 748	5.77 755	4.37 754

noway4	4.32 746	5.81 753	4.75 743	11.39 761	10.47 757	5.70 749	4.50 755	4.14 750	0.90 702	1.83 736	2.44 739	6.16 751	3.63 747	3.66 747	4.60 752	2.00 749	0.47 720	2.03 751	1.73 747	5.80 757	4.40 756

DPSimNet_ROB	4.34 747	4.23 744	6.89 750	3.67 745	3.68 744	4.75 741	5.21 756	2.67 744	3.68 746	5.82 754	3.95 748	5.57 744	6.72 754	3.46 743	4.48 746	4.05 757	2.88 755	4.68 758	3.12 758	3.69 747	3.62 750

tt	4.71 748	0.10 154	3.94 735	2.06 743	1.53 741	10.14 757	16.88 760	9.27 760	4.98 751	1.39 724	1.02 698	4.68 743	4.90 751	3.35 742	5.86 755	5.76 758	9.15 766	2.24 754	2.53 754	3.10 746	1.32 743

BEATNet-Init1	4.73 749	2.61 742	13.29 764	0.58 708	0.53 710	10.12 756	3.33 748	4.83 753	5.01 752	8.75 758	8.51 755	14.08 767	7.60 757	7.70 757	5.34 753	0.28 693	0.28 702	0.34 699	0.37 705	0.57 708	0.45 705

Selective-IGEV-i1pa	5.57 750	7.99 755	4.76 744	0.80 719	0.45 701	12.99 758	3.60 749	9.25 759	7.43 755	6.97 755	9.87 759	8.94 757	7.26 756	14.66 768	5.65 754	3.55 754	1.08 747	1.93 745	0.72 733	0.73 720	2.79 748

USTest	6.88 751	5.23 747	5.63 747	7.22 750	7.29 747	14.34 760	22.76 761	8.48 757	9.32 757	5.42 752	6.39 754	6.29 755	6.64 753	6.92 755	8.62 758	1.94 743	3.29 756	2.16 753	2.55 755	3.85 748	3.29 749

EDNetEfficientorigin	7.51 752	0.52 700	140.47 785	0.25 544	0.17 535	0.42 609	0.29 606	0.47 502	1.03 716	1.28 720	1.02 698	0.83 693	0.84 706	0.75 639	0.99 696	0.10 471	0.09 531	0.12 558	0.10 496	0.21 653	0.22 668

DGTPSM_ROB	8.34 753	5.10 745	10.37 762	5.31 748	10.18 750	8.33 753	23.60 765	6.06 755	13.41 765	4.90 750	10.87 763	5.65 745	10.44 758	6.17 753	12.59 759	3.74 755	7.55 759	3.69 755	7.26 763	4.14 749	7.46 759

DPSMNet_ROB	8.40 754	5.11 746	10.49 763	5.58 749	10.25 751	8.34 754	23.62 766	6.07 756	13.45 766	4.93 751	10.88 764	5.66 746	10.44 758	6.24 754	12.64 760	3.98 756	7.61 760	3.76 756	7.30 764	4.20 750	7.51 760

DLNR_Zeroshot_test	10.44 755	12.10 764	19.93 767	106.08 784	23.66 776	0.14 48	0.13 84	3.22 745	0.17 113	0.16 224	0.23 284	0.16 239	0.10 89	0.31 414	0.15 260	2.36 751	0.06 258	0.07 170	0.07 250	39.70 784	0.06 154

DLNR-FE	10.45 756	12.13 765	19.94 768	106.10 785	23.12 775	0.14 48	0.13 84	3.28 746	0.17 113	0.16 224	0.23 284	0.16 239	0.10 89	0.31 414	0.15 260	2.41 752	0.06 258	0.07 170	0.07 250	40.22 785	0.06 154

iinet-test	10.78 757	9.29 756	9.70 752	10.48 751	10.68 758	17.98 765	25.98 767	12.57 764	13.39 763	9.64 762	10.10 760	10.06 759	10.61 761	11.22 764	12.70 761	6.40 760	7.74 761	5.68 760	6.69 759	7.47 758	7.30 757

IINet	10.78 757	9.29 756	9.70 752	10.48 751	10.68 758	17.98 765	25.98 767	12.57 764	13.39 763	9.64 762	10.10 760	10.06 759	10.61 761	11.22 764	12.70 761	6.40 760	7.74 761	5.68 760	6.69 759	7.47 758	7.30 757

LRCNet_RVC	10.90 759	14.34 767	9.35 751	15.35 762	8.04 749	1.08 711	0.34 644	8.78 758	0.70 676	12.63 767	16.05 767	9.85 758	6.54 752	8.57 758	6.34 756	20.27 779	5.40 758	23.70 779	21.88 780	14.87 766	13.83 767

DPSM_ROB	11.49 760	9.87 762	10.35 760	11.13 754	11.31 760	19.11 768	27.51 770	13.37 767	14.21 768	10.31 764	11.06 765	10.96 765	11.27 766	11.96 766	13.59 764	6.78 762	8.19 764	6.03 762	7.09 761	7.93 760	7.73 762

DPSM	11.49 760	9.87 762	10.35 760	11.13 754	11.31 760	19.11 768	27.51 770	13.37 767	14.21 768	10.31 764	11.06 765	10.96 765	11.27 766	11.96 766	13.59 764	6.78 762	8.19 764	6.03 762	7.09 761	7.93 760	7.73 762

xxxxx1	15.27 762	9.54 759	10.31 757	20.13 765	18.88 765	17.08 761	23.03 762	10.36 761	10.99 759	9.21 759	9.62 756	10.74 762	10.61 761	10.72 760	13.89 766	7.97 764	9.20 767	31.85 782	44.72 784	12.84 763	13.69 764

tt_ll	15.27 762	9.54 759	10.31 757	20.13 765	18.88 765	17.08 761	23.03 762	10.36 761	10.99 759	9.21 759	9.62 756	10.74 762	10.61 761	10.72 760	13.89 766	7.97 764	9.20 767	31.85 782	44.72 784	12.84 763	13.69 764

ff	15.27 762	9.54 759	10.31 757	20.13 765	18.88 765	17.08 761	23.03 762	10.36 761	10.99 759	9.21 759	9.62 756	10.74 762	10.61 761	10.72 760	13.89 766	7.97 764	9.20 767	31.85 782	44.72 784	12.84 763	13.69 764

PML	16.10 765	12.82 766	6.78 749	5.23 747	7.76 748	33.92 772	66.56 782	5.30 754	10.28 758	26.12 781	68.59 786	20.51 769	13.49 768	10.06 759	6.78 757	5.96 759	2.00 753	6.04 764	2.18 753	8.96 762	2.60 747

Anonymous_1	16.62 766	9.35 758	9.84 754	10.66 753	14.64 762	18.66 767	27.12 769	12.64 766	13.51 767	10.76 766	10.30 762	10.13 761	10.60 760	11.06 763	12.74 763	15.87 775	7.74 761	16.92 773	43.48 783	58.66 786	7.68 761

HaxPig	17.72 767	20.22 777	19.73 766	16.53 763	16.51 763	9.27 755	9.33 757	14.34 769	13.27 762	18.65 769	18.70 768	17.35 768	16.77 769	17.04 769	16.45 769	22.05 782	20.89 778	22.27 778	21.53 775	21.29 777	22.13 781

MEDIAN_ROB	21.21 768	24.62 781	23.47 777	19.58 764	19.65 768	13.22 759	10.96 758	17.88 770	17.00 770	22.14 780	22.02 771	20.86 770	20.36 770	21.06 770	19.71 770	25.63 783	24.13 779	26.21 780	25.20 781	25.17 780	25.38 784

RAFT-FEzeroshot	23.10 769	19.88 772	20.56 769	22.49 769	22.75 771	38.38 773	55.50 778	26.84 774	28.66 775	20.60 775	22.10 772	22.05 773	22.74 773	24.00 773	27.37 777	13.59 767	16.48 772	12.14 765	14.28 767	15.96 769	15.54 771

RAFT-FE	23.10 769	19.88 772	20.56 769	22.49 769	22.75 771	38.38 773	55.50 778	26.84 774	28.66 775	20.60 775	22.10 772	22.05 773	22.74 773	24.00 773	27.37 777	13.59 767	16.48 772	12.14 765	14.28 767	15.96 769	15.54 771

CasAABBNet	23.10 769	19.86 770	20.64 771	22.47 768	22.73 769	38.41 776	55.50 778	26.89 777	28.70 777	20.61 777	22.15 774	22.08 776	22.75 775	23.99 771	27.36 775	13.59 767	16.48 772	12.14 765	14.27 766	15.95 767	15.53 770

FlowAnything	23.14 772	19.87 771	20.79 772	22.50 772	22.74 770	38.39 775	55.46 775	26.89 777	28.72 778	20.77 779	22.29 777	22.07 775	22.72 772	23.99 771	27.41 779	13.60 770	16.55 777	12.15 769	14.36 771	15.97 771	15.52 769

Hybrid-DGEV	23.16 773	19.94 775	20.96 774	22.49 769	22.75 771	38.51 778	55.52 781	27.09 781	28.90 781	20.58 774	22.25 775	22.00 772	22.80 777	24.11 776	27.33 774	13.60 770	16.47 771	12.14 765	14.30 770	15.95 767	15.54 771

Selective-RAFT-Error	23.16 773	19.93 774	20.87 773	22.54 773	22.81 774	38.52 779	55.47 776	27.01 780	28.83 779	20.66 778	22.25 775	22.09 777	22.80 777	24.09 775	27.36 775	13.61 772	16.48 772	12.15 769	14.28 767	15.99 772	15.57 774

fast-reg	23.64 775	20.51 778	23.42 776	23.22 774	24.75 778	38.73 780	55.47 776	26.85 776	28.86 780	20.12 772	21.73 769	21.64 771	22.22 771	24.30 778	27.54 780	13.91 774	16.52 776	14.85 772	15.62 772	16.91 774	15.71 775

LSM0	24.24 776	19.98 776	22.32 775	24.22 775	40.14 783	38.48 777	55.20 774	26.95 779	28.57 774	20.49 773	21.83 770	22.26 778	22.75 775	24.22 777	27.30 773	13.66 773	16.32 770	12.19 771	14.15 765	16.10 773	17.66 776

AVERAGE_ROB	25.43 777	29.06 782	27.24 778	24.63 776	24.20 777	17.73 764	12.61 759	22.29 773	21.39 773	26.79 782	26.16 780	25.20 779	24.64 781	25.07 779	23.53 771	29.96 784	28.40 784	30.60 781	29.58 782	29.72 781	29.84 785

RSGM-EC	29.65 778	17.75 768	10.04 755	35.31 779	33.15 779	26.42 770	46.65 772	19.89 771	17.74 771	18.92 770	23.36 778	30.14 780	23.59 779	41.87 784	45.99 785	59.56 785	34.38 785	33.25 785	20.37 773	34.97 782	19.60 779

acva	29.65 778	17.75 768	10.04 755	35.31 779	33.15 779	26.42 770	46.65 772	19.89 771	17.74 771	18.92 770	23.36 778	30.14 780	23.59 779	41.87 784	45.99 785	59.56 785	34.38 785	33.25 785	20.37 773	34.97 782	19.60 779

Selective-IGEV-i16pa	30.47 780	41.93 785	4.02 736	0.49 701	0.37 690	96.94 786	0.74 717	60.26 787	58.76 786	17.24 768	64.39 785	38.26 786	49.53 786	106.11 787	26.15 772	19.96 778	3.42 757	4.39 757	1.81 752	0.39 698	14.22 768

zzzzzz3	33.80 781	21.93 779	29.35 779	40.69 781	40.71 784	54.58 782	75.81 784	38.06 783	43.73 784	30.21 783	32.81 781	33.59 784	36.40 784	35.16 780	41.64 783	19.24 776	24.62 780	18.35 774	21.58 776	19.15 775	18.48 777

zzz1	33.83 782	21.95 780	29.58 780	40.69 781	40.71 784	54.57 781	75.77 783	38.08 784	43.79 785	30.23 784	32.84 782	33.61 785	36.40 784	35.19 781	41.64 783	19.25 777	24.62 780	18.36 775	21.58 776	19.16 776	18.49 778

zzzz2	34.86 783	30.12 783	31.42 781	34.23 777	34.22 781	58.04 783	83.74 785	40.88 785	43.54 782	31.10 785	33.46 783	32.70 782	33.88 782	35.86 782	41.00 781	20.48 780	24.86 782	18.45 776	21.67 778	24.07 778	23.42 782

noway5	34.86 783	30.12 783	31.42 781	34.23 777	34.22 781	58.04 783	83.74 785	40.88 785	43.54 782	31.10 785	33.46 783	32.70 782	33.88 782	35.86 782	41.00 781	20.48 780	24.86 782	18.45 776	21.67 778	24.07 778	23.42 782

test_example2	101.33 785	108.28 786	68.15 784	98.43 783	106.93 786	89.75 785	102.43 787	36.80 782	97.65 787	129.04 787	130.15 787	65.26 787	66.62 787	92.11 786	80.24 787	144.10 787	199.48 787	81.81 787	103.01 787	125.01 787	101.27 786

GS-Stereo							0.16 229	0.26 200	0.18 136	0.13 141	0.15 155	0.10 64	0.09 42	0.16 109	0.10 7	0.07 136	0.05 40	0.06 56	0.05 76	0.08 286	0.08 342

FSD					0.24 649	0.27 430	0.27 583	0.31 289	0.29 349	0.26 349	0.27 331	0.28 423	0.27 503	0.28 371	0.26 513	0.23 673	0.22 688	0.27 678	0.26 690	0.25 669

ccccc		256.29 787		354.40 786	364.36 787	149.10 787		152.89 788		153.93 788		164.00 788		268.02 788		390.55 788	349.22 788	244.59 788	219.82 788	412.30 788

ASD4		6.65 754

Low-res two-view benchmark