Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 30	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 129	0.09 28	0.12 5	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 129	0.09 28	0.12 5	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 41	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 88	0.08 11	0.11 1	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 30	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 53	0.08 11	0.11 1	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 126	0.13 1	0.16 19	0.07 2	0.15 48	0.12 30	0.15 9	0.11 8	0.09 11	0.07 3	0.09 24	0.10 68	0.13 12	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.05 32

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 40	0.09 53	0.09 1	0.14 96	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.16 19	0.08 23	0.12 15	0.13 62	0.11 2	0.12 16	0.09 11	0.07 3	0.10 53	0.09 28	0.11 1	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LACA3	0.10 8	0.10 126	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.16 86	0.14 96	0.14 5	0.13 23	0.11 48	0.09 16	0.10 53	0.10 68	0.16 87	0.09 1	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 104	0.15 5	0.11 165	0.10 10	0.13 62	0.15 9	0.08 1	0.12 78	0.10 29	0.09 24	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.06 91	0.05 32

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.16 19	0.09 53	0.15 48	0.12 30	0.17 20	0.13 23	0.09 11	0.09 16	0.11 88	0.10 68	0.14 31	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LACA2	0.10 8	0.11 206	0.20 92	0.16 19	0.07 2	0.16 86	0.13 62	0.17 20	0.14 36	0.09 11	0.09 16	0.11 88	0.10 68	0.14 31	0.09 1	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.09 53	0.13 21	0.13 62	0.22 88	0.16 60	0.09 11	0.10 29	0.08 4	0.08 11	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.17 40	0.10 113	0.17 120	0.13 62	0.11 2	0.13 23	0.10 27	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 219	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.08 294	0.05 6	0.05 32

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.13 1	0.07 2	0.16 86	0.10 8	0.20 55	0.14 36	0.09 11	0.10 29	0.09 24	0.12 139	0.13 12	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.05 59	0.06 91	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.16 19	0.09 53	0.15 48	0.12 30	0.17 20	0.13 23	0.09 11	0.09 16	0.11 88	0.10 68	0.14 31	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.15 5	0.09 53	0.14 31	0.12 30	0.19 38	0.15 50	0.10 27	0.09 16	0.11 88	0.09 28	0.15 63	0.13 157	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.15 5	0.09 53	0.15 48	0.12 30	0.18 29	0.19 123	0.10 27	0.10 29	0.11 88	0.10 68	0.15 63	0.13 157	0.06 47	0.06 225	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.16 19	0.08 23	0.16 86	0.13 62	0.21 70	0.11 8	0.11 48	0.11 40	0.10 53	0.10 68	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.06 225	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

BridgeDepth	0.10 8	0.09 73	0.14 7	0.19 140	0.07 2	0.16 86	0.12 30	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 161	0.13 184	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 8	0.08 30	0.13 1	0.17 40	0.08 23	0.14 31	0.12 30	0.24 130	0.19 123	0.09 11	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 30	0.13 1	0.18 85	0.10 113	0.13 21	0.12 30	0.15 9	0.12 16	0.10 27	0.13 76	0.10 53	0.10 68	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 30	0.13 1	0.17 40	0.08 23	0.13 21	0.12 30	0.24 130	0.19 123	0.09 11	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 41	0.16 19	0.08 23	0.11 11	0.09 2	0.20 55	0.12 16	0.11 48	0.11 40	0.08 4	0.08 11	0.23 229	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.06 133

S2M2_XL	0.10 8	0.09 73	0.21 104	0.14 2	0.10 113	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 27	0.11 40	0.09 24	0.09 28	0.12 5	0.11 42	0.09 371	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.06 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 126	0.15 21	0.17 40	0.10 113	0.16 86	0.10 8	0.19 38	0.13 23	0.12 78	0.11 40	0.09 24	0.10 68	0.16 87	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 126	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.15 48	0.10 8	0.19 38	0.13 23	0.12 78	0.12 57	0.08 4	0.11 106	0.16 87	0.12 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 30	0.19 80	0.16 19	0.09 53	0.12 15	0.13 62	0.18 29	0.13 23	0.09 11	0.07 3	0.08 4	0.08 11	0.16 87	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 30	0.19 80	0.16 19	0.09 53	0.12 15	0.13 62	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 106	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 30	0.16 41	0.17 40	0.08 23	0.16 86	0.12 30	0.17 20	0.12 16	0.10 27	0.07 3	0.10 53	0.08 11	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 30	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.15 48	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 11	0.07 3	0.10 53	0.06 1	0.15 63	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 30	0.15 21	0.18 85	0.09 53	0.15 48	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 53	0.07 3	0.17 106	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 30	0.15 21	0.18 85	0.07 2	0.15 48	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 53	0.08 11	0.18 131	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LGtest1	0.10 8	0.08 30	0.17 58	0.17 40	0.08 23	0.13 21	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 11	0.07 3	0.09 24	0.09 28	0.15 63	0.11 42	0.08 276	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.06 133

MonSter	0.10 8	0.08 30	0.13 1	0.17 40	0.08 23	0.14 31	0.12 30	0.24 130	0.19 123	0.09 11	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.17 40	0.08 23	0.09 1	0.13 62	0.24 130	0.13 23	0.10 27	0.09 16	0.09 24	0.08 11	0.18 131	0.12 103	0.07 120	0.06 225	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

Lmatch	0.11 36	0.07 4	0.22 118	0.16 19	0.10 113	0.13 21	0.13 62	0.18 29	0.14 36	0.09 11	0.09 16	0.09 24	0.10 68	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.06 133

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 36	0.10 126	0.26 165	0.18 85	0.09 53	0.14 31	0.14 96	0.20 55	0.13 23	0.11 48	0.13 76	0.10 53	0.11 106	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 36	0.09 73	0.17 58	0.18 85	0.10 113	0.15 48	0.16 188	0.23 111	0.15 50	0.10 27	0.16 144	0.09 24	0.11 106	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.08 294	0.05 6	0.08 306

MatchStereo	0.11 36	0.08 30	0.23 131	0.16 19	0.07 2	0.09 1	0.12 30	0.20 55	0.17 85	0.10 27	0.15 125	0.08 4	0.08 11	0.14 31	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32
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 36	0.09 73	0.20 92	0.20 213	0.10 113	0.19 181	0.13 62	0.16 14	0.13 23	0.10 27	0.10 29	0.09 24	0.09 28	0.19 156	0.12 103	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.05 6	0.05 32

asda	0.11 36	0.11 206	0.16 41	0.17 40	0.09 53	0.14 31	0.12 30	0.24 130	0.16 60	0.11 48	0.11 40	0.08 4	0.10 68	0.15 63	0.12 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

qwe	0.11 36	0.10 126	0.14 7	0.17 40	0.10 113	0.15 48	0.12 30	0.25 146	0.17 85	0.14 138	0.13 76	0.09 24	0.09 28	0.18 131	0.12 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

2.25w	0.11 36	0.09 73	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.15 48	0.10 8	0.19 38	0.18 104	0.14 138	0.17 162	0.09 24	0.10 68	0.18 131	0.13 157	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

4.25_new	0.11 36	0.11 206	0.16 41	0.17 40	0.10 113	0.17 120	0.12 30	0.21 70	0.14 36	0.12 78	0.13 76	0.09 24	0.10 68	0.15 63	0.12 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4.5w_new	0.11 36	0.11 206	0.16 41	0.17 40	0.10 113	0.17 120	0.12 30	0.21 70	0.14 36	0.12 78	0.13 76	0.09 24	0.10 68	0.15 63	0.12 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4.5_new	0.11 36	0.11 206	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.14 31	0.12 30	0.21 70	0.16 60	0.13 108	0.13 76	0.08 4	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.06 91	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 36	0.11 206	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.14 31	0.12 30	0.21 70	0.16 60	0.13 108	0.13 76	0.08 4	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.06 91	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 36	0.11 206	0.16 41	0.17 40	0.10 113	0.17 120	0.12 30	0.21 70	0.14 36	0.12 78	0.13 76	0.09 24	0.10 68	0.15 63	0.12 103	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

2.5w	0.11 36	0.10 126	0.15 21	0.18 85	0.09 53	0.15 48	0.15 142	0.20 55	0.15 50	0.12 78	0.13 76	0.10 53	0.09 28	0.17 106	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

2.75w_new	0.11 36	0.09 73	0.14 7	0.16 19	0.09 53	0.15 48	0.12 30	0.25 146	0.16 60	0.14 138	0.13 76	0.08 4	0.10 68	0.16 87	0.13 157	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 36	0.09 73	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.19 181	0.10 8	0.22 88	0.17 85	0.14 138	0.12 57	0.10 53	0.11 106	0.17 106	0.12 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 36	0.09 73	0.15 21	0.17 40	0.09 53	0.19 181	0.10 8	0.22 88	0.17 85	0.14 138	0.12 57	0.10 53	0.11 106	0.17 106	0.12 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 36	0.09 73	0.15 21	0.17 40	0.11 165	0.18 146	0.12 30	0.23 111	0.14 36	0.13 108	0.11 40	0.08 4	0.10 68	0.16 87	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 36	0.10 126	0.14 7	0.17 40	0.09 53	0.17 120	0.09 2	0.22 88	0.16 60	0.13 108	0.13 76	0.09 24	0.11 106	0.19 156	0.13 157	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

2w_stereo	0.11 36	0.10 126	0.15 21	0.18 85	0.08 23	0.16 86	0.14 96	0.27 179	0.20 152	0.14 138	0.14 111	0.08 4	0.11 106	0.13 12	0.12 103	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

monsterstereo	0.11 36	0.09 73	0.14 7	0.19 140	0.12 232	0.14 31	0.12 30	0.25 146	0.17 85	0.13 108	0.16 144	0.08 4	0.09 28	0.19 156	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

monsters	0.11 36	0.09 73	0.13 1	0.17 40	0.12 232	0.15 48	0.11 17	0.23 111	0.15 50	0.14 138	0.12 57	0.08 4	0.09 28	0.21 200	0.10 6	0.06 47	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

IGEV	0.11 36	0.06 1	0.17 58	0.15 5	0.11 165	0.16 86	0.13 62	0.21 70	0.16 60	0.11 48	0.15 125	0.09 24	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

111111	0.11 36	0.07 4	0.17 58	0.19 140	0.11 165	0.13 21	0.11 17	0.22 88	0.15 50	0.11 48	0.12 57	0.12 111	0.08 11	0.18 131	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.08 252	0.06 133

LG-G_1	0.11 36	0.08 30	0.18 70	0.18 85	0.07 2	0.21 253	0.09 2	0.19 38	0.11 8	0.10 27	0.09 16	0.11 88	0.10 68	0.19 156	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

LG-G	0.11 36	0.08 30	0.18 70	0.18 85	0.07 2	0.21 253	0.09 2	0.19 38	0.11 8	0.10 27	0.09 16	0.11 88	0.10 68	0.19 156	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

SGD-Stereo	0.11 36	0.08 30	0.17 58	0.17 40	0.07 2	0.17 120	0.13 62	0.18 29	0.16 60	0.11 48	0.13 76	0.11 88	0.12 139	0.18 131	0.11 42	0.08 276	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 36	0.08 30	0.17 58	0.17 40	0.09 53	0.22 281	0.14 96	0.14 5	0.16 60	0.11 48	0.10 29	0.09 24	0.08 11	0.21 200	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 36	0.08 30	0.15 21	0.19 140	0.11 165	0.14 31	0.10 8	0.22 88	0.18 104	0.10 27	0.13 76	0.10 53	0.11 106	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-90k	0.12 65	0.11 206	0.28 194	0.20 213	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.22 88	0.16 60	0.09 11	0.11 40	0.09 24	0.12 139	0.20 176	0.09 1	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-60k	0.12 65	0.11 206	0.32 241	0.20 213	0.08 23	0.16 86	0.13 62	0.19 38	0.17 85	0.11 48	0.12 57	0.11 88	0.11 106	0.19 156	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-70k	0.12 65	0.10 126	0.27 177	0.19 140	0.08 23	0.16 86	0.14 96	0.21 70	0.15 50	0.10 27	0.13 76	0.10 53	0.12 139	0.20 176	0.09 1	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 65	0.11 206	0.27 177	0.19 140	0.11 165	0.16 86	0.14 96	0.19 38	0.14 36	0.11 48	0.14 111	0.10 53	0.11 106	0.12 5	0.10 6	0.06 47	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.05 32

aanet-new-36k	0.12 65	0.12 264	0.28 194	0.19 140	0.08 23	0.17 120	0.15 142	0.22 88	0.18 104	0.11 48	0.14 111	0.10 53	0.11 106	0.17 106	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

aanet-new-34k	0.12 65	0.11 206	0.26 165	0.19 140	0.07 2	0.14 31	0.14 96	0.21 70	0.18 104	0.12 78	0.15 125	0.11 88	0.12 139	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

aanet-32k-new	0.12 65	0.13 332	0.28 194	0.20 213	0.09 53	0.16 86	0.15 142	0.20 55	0.16 60	0.11 48	0.14 111	0.09 24	0.13 184	0.18 131	0.10 6	0.06 47	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.06 133

aanet-new-32k	0.12 65	0.11 206	0.27 177	0.20 213	0.09 53	0.18 146	0.13 62	0.18 29	0.13 23	0.12 78	0.12 57	0.13 129	0.13 184	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-30k	0.12 65	0.11 206	0.27 177	0.20 213	0.09 53	0.18 146	0.13 62	0.18 29	0.13 23	0.12 78	0.12 57	0.13 129	0.13 184	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-28k	0.12 65	0.11 206	0.35 278	0.20 213	0.08 23	0.16 86	0.14 96	0.19 38	0.14 36	0.12 78	0.14 111	0.12 111	0.12 139	0.15 63	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.07 212	0.07 171	0.05 32

aanet-new-24k	0.12 65	0.11 206	0.22 118	0.19 140	0.11 165	0.16 86	0.14 96	0.19 38	0.15 50	0.13 108	0.16 144	0.11 88	0.12 139	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.06 91	0.05 32

aanet-new-22k	0.12 65	0.11 206	0.28 194	0.20 213	0.08 23	0.15 48	0.13 62	0.22 88	0.19 123	0.12 78	0.14 111	0.12 111	0.12 139	0.15 63	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

aanet-new-16k	0.12 65	0.11 206	0.26 165	0.20 213	0.08 23	0.14 31	0.12 30	0.21 70	0.19 123	0.12 78	0.12 57	0.12 111	0.11 106	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.05 32

aanet-new-10k	0.12 65	0.12 264	0.27 177	0.21 267	0.09 53	0.19 181	0.14 96	0.24 130	0.17 85	0.12 78	0.13 76	0.11 88	0.12 139	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.05 32

aanet-new-12k	0.12 65	0.11 206	0.23 131	0.22 335	0.09 53	0.16 86	0.14 96	0.24 130	0.19 123	0.12 78	0.11 40	0.09 24	0.13 184	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.04 2	0.07 142	0.05 59	0.08 252	0.05 32

aanet-new-14k	0.12 65	0.11 206	0.25 156	0.21 267	0.08 23	0.13 21	0.14 96	0.25 146	0.21 172	0.12 78	0.15 125	0.09 24	0.14 219	0.15 63	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.05 32

aanet-new-8k	0.12 65	0.11 206	0.24 142	0.20 213	0.09 53	0.19 181	0.15 142	0.26 165	0.20 152	0.11 48	0.12 57	0.10 53	0.13 184	0.17 106	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 65	0.10 126	0.21 104	0.21 267	0.11 165	0.20 222	0.16 188	0.21 70	0.17 85	0.12 78	0.17 162	0.11 88	0.12 139	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 65	0.08 30	0.18 70	0.18 85	0.13 312	0.20 222	0.16 188	0.23 111	0.18 104	0.12 78	0.15 125	0.14 161	0.13 184	0.13 12	0.12 103	0.06 47	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 65	0.09 73	0.17 58	0.19 140	0.11 165	0.14 31	0.16 188	0.21 70	0.20 152	0.10 27	0.17 162	0.11 88	0.12 139	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.08 294	0.05 6	0.06 133

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 65	0.08 30	0.29 208	0.17 40	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.19 38	0.17 85	0.11 48	0.14 111	0.11 88	0.12 139	0.13 12	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.05 6	0.19 580

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 65	0.09 73	0.18 70	0.18 85	0.09 53	0.13 21	0.16 188	0.25 146	0.21 172	0.11 48	0.16 144	0.09 24	0.11 106	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.07 212	0.04 1	0.05 32

Foundation-i1c-attn	0.12 65	0.07 4	0.14 7	0.16 19	0.07 2	0.15 48	0.15 142	0.24 130	0.17 85	0.13 108	0.15 125	0.16 202	0.13 184	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

Foundation-i1b	0.12 65	0.07 4	0.14 7	0.16 19	0.07 2	0.16 86	0.15 142	0.25 146	0.16 60	0.14 138	0.15 125	0.17 213	0.12 139	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 65	0.07 4	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.18 146	0.16 188	0.25 146	0.16 60	0.16 186	0.16 144	0.18 225	0.13 184	0.17 106	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LiteMatch	0.12 65	0.13 332	0.15 21	0.19 140	0.10 113	0.15 48	0.17 234	0.17 20	0.13 23	0.09 11	0.09 16	0.11 88	0.21 346	0.14 31	0.22 401	0.08 276	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.08 252	0.07 228

Selective-IGEV-i32	0.12 65	0.09 73	0.22 118	0.19 140	0.10 113	0.15 48	0.14 96	0.27 179	0.15 50	0.13 108	0.14 111	0.13 129	0.08 11	0.21 200	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.05 32

gcap_with_dpt	0.12 65	0.09 73	0.21 104	0.18 85	0.13 312	0.18 146	0.16 188	0.24 130	0.20 152	0.16 186	0.21 222	0.09 24	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

DispViT+	0.12 65	0.12 264	0.23 131	0.18 85	0.12 232	0.14 31	0.11 17	0.23 111	0.19 123	0.13 108	0.10 29	0.10 53	0.10 68	0.16 87	0.16 248	0.08 276	0.07 355	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.06 133

VIP-Stereo	0.12 65	0.12 264	0.21 104	0.18 85	0.11 165	0.24 324	0.12 30	0.19 38	0.18 104	0.10 27	0.13 76	0.11 88	0.09 28	0.19 156	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

GEAStereo	0.12 65	0.09 73	0.20 92	0.18 85	0.12 232	0.19 181	0.16 188	0.20 55	0.14 36	0.12 78	0.15 125	0.10 53	0.09 28	0.16 87	0.10 6	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.05 59	0.08 252	0.08 306

GSStereo	0.12 65	0.09 73	0.20 92	0.17 40	0.12 232	0.19 181	0.16 188	0.26 165	0.18 104	0.13 108	0.15 125	0.10 53	0.09 28	0.16 87	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.08 252	0.08 306

gasm-f	0.12 65	0.09 73	0.19 80	0.18 85	0.12 232	0.18 146	0.18 280	0.20 55	0.14 36	0.12 78	0.19 191	0.10 53	0.11 106	0.16 87	0.11 42	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.05 59	0.09 332	0.08 306

Replicate-Monster	0.12 65	0.10 126	0.32 241	0.16 19	0.08 23	0.17 120	0.10 8	0.22 88	0.19 123	0.11 48	0.10 29	0.10 53	0.09 28	0.19 156	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.08 306

3w_stereo	0.12 65	0.11 206	0.18 70	0.18 85	0.08 23	0.16 86	0.15 142	0.27 179	0.19 123	0.12 78	0.12 57	0.07 1	0.12 139	0.15 63	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

1w_stereo	0.12 65	0.08 30	0.14 7	0.18 85	0.09 53	0.16 86	0.15 142	0.25 146	0.21 172	0.13 108	0.16 144	0.08 4	0.12 139	0.16 87	0.13 157	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

GREAT-IGEV	0.12 65	0.09 73	0.25 156	0.16 19	0.11 165	0.14 31	0.16 188	0.17 20	0.17 85	0.10 27	0.15 125	0.09 24	0.09 28	0.18 131	0.10 6	0.06 47	0.07 355	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.10 426
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 65	0.11 206	0.22 118	0.19 140	0.10 113	0.15 48	0.17 234	0.20 55	0.16 60	0.11 48	0.13 76	0.13 129	0.08 11	0.22 219	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 228

AIO_test	0.12 65	0.09 73	0.20 92	0.19 140	0.11 165	0.15 48	0.17 234	0.19 38	0.16 60	0.11 48	0.13 76	0.14 161	0.09 28	0.20 176	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

GIP-stereo	0.12 65	0.09 73	0.20 92	0.19 140	0.11 165	0.16 86	0.14 96	0.29 217	0.18 104	0.11 48	0.16 144	0.13 129	0.09 28	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

IGEV-Stereo+	0.12 65	0.08 30	0.17 58	0.18 85	0.13 312	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 50	0.10 27	0.08 15	0.10 53	0.10 68	0.21 200	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.16 541	0.24 618

RSM++	0.12 65	0.09 73	0.19 80	0.20 213	0.09 53	0.17 120	0.15 142	0.21 70	0.19 123	0.12 78	0.12 57	0.14 161	0.09 28	0.20 176	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.07 171	0.05 32

RSM	0.12 65	0.09 73	0.20 92	0.20 213	0.09 53	0.16 86	0.15 142	0.23 111	0.18 104	0.13 108	0.13 76	0.15 181	0.09 28	0.21 200	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.05 32

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 65	0.08 30	0.29 208	0.17 40	0.09 53	0.15 48	0.14 96	0.19 38	0.17 85	0.11 48	0.14 111	0.11 88	0.12 139	0.13 12	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.05 6	0.19 580

Selective-IGEV	0.12 65	0.09 73	0.22 118	0.19 140	0.10 113	0.15 48	0.14 96	0.27 179	0.15 50	0.13 108	0.14 111	0.13 129	0.08 11	0.21 200	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.05 32

aanet-new-78k	0.13 110	0.11 206	0.44 406	0.21 267	0.08 23	0.14 31	0.14 96	0.21 70	0.16 60	0.10 27	0.13 76	0.10 53	0.13 184	0.18 131	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.05 32

aanet-new	0.13 110	0.11 206	0.30 218	0.20 213	0.13 312	0.20 222	0.14 96	0.23 111	0.16 60	0.12 78	0.13 76	0.09 24	0.15 238	0.19 156	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.07 171	0.06 133

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 110	0.09 73	0.19 80	0.18 85	0.14 360	0.19 181	0.15 142	0.25 146	0.22 188	0.15 157	0.20 207	0.10 53	0.09 28	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 110	0.09 73	0.22 118	0.18 85	0.14 360	0.18 146	0.15 142	0.23 111	0.21 172	0.16 186	0.22 235	0.10 53	0.09 28	0.15 63	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 110	0.09 73	0.20 92	0.18 85	0.14 360	0.18 146	0.15 142	0.25 146	0.22 188	0.16 186	0.21 222	0.09 24	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 110	0.11 206	0.38 326	0.17 40	0.11 165	0.17 120	0.14 96	0.23 111	0.17 85	0.11 48	0.14 111	0.13 129	0.11 106	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

Foundation-i1	0.13 110	0.07 4	0.16 41	0.17 40	0.11 165	0.17 120	0.16 188	0.32 259	0.22 188	0.15 157	0.17 162	0.20 250	0.13 184	0.14 31	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

VMStereo-Base	0.13 110	0.08 30	0.22 118	0.15 5	0.09 53	0.18 146	0.13 62	0.24 130	0.25 243	0.14 138	0.22 235	0.17 213	0.12 139	0.19 156	0.13 157	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 228

BStereo	0.13 110	0.10 126	0.42 383	0.18 85	0.11 165	0.13 21	0.14 96	0.24 130	0.22 188	0.12 78	0.11 40	0.12 111	0.09 28	0.16 87	0.14 194	0.05 9	0.06 225	0.06 41	0.08 294	0.05 6	0.06 133

NLSM3	0.13 110	0.10 126	0.17 58	0.21 267	0.13 312	0.18 146	0.16 188	0.30 237	0.24 229	0.11 48	0.15 125	0.12 111	0.13 184	0.17 106	0.15 222	0.05 9	0.05 38	0.08 235	0.08 294	0.05 6	0.05 32

DDF-Stereo	0.13 110	0.08 30	0.19 80	0.19 140	0.16 452	0.12 15	0.15 142	0.18 29	0.18 104	0.11 48	0.10 29	0.13 129	0.12 139	0.23 229	0.19 334	0.08 276	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.21 592	0.06 133

GASTEREO	0.13 110	0.12 264	0.21 104	0.23 391	0.10 113	0.18 146	0.15 142	0.26 165	0.18 104	0.17 205	0.16 144	0.11 88	0.13 184	0.19 156	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.07 212	0.06 91	0.06 133

MSCF	0.13 110	0.12 264	0.21 104	0.22 335	0.10 113	0.16 86	0.15 142	0.26 165	0.18 104	0.17 205	0.16 144	0.11 88	0.13 184	0.18 131	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.07 212	0.06 91	0.06 133

water-stereo	0.13 110	0.08 30	0.20 92	0.19 140	0.10 113	0.17 120	0.14 96	0.25 146	0.19 123	0.17 205	0.23 243	0.15 181	0.15 238	0.12 5	0.13 157	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.05 32

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 110	0.09 73	0.24 142	0.20 213	0.10 113	0.15 48	0.14 96	0.22 88	0.16 60	0.12 78	0.19 191	0.15 181	0.11 106	0.13 12	0.17 278	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.07 171	0.06 133

LG-Stereo	0.13 110	0.10 126	0.24 142	0.20 213	0.09 53	0.16 86	0.18 280	0.21 70	0.18 104	0.11 48	0.17 162	0.09 24	0.09 28	0.15 63	0.14 194	0.05 9	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.05 32

S2M2_L	0.13 110	0.11 206	0.20 92	0.16 19	0.12 232	0.12 15	0.07 1	0.18 29	0.20 152	0.12 78	0.15 125	0.14 161	0.12 139	0.15 63	0.14 194	0.13 518	0.09 479	0.09 328	0.10 440	0.11 448	0.09 369
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 110	0.14 379	0.19 80	0.26 518	0.09 53	0.15 48	0.13 62	0.22 88	0.18 104	0.12 78	0.11 40	0.10 53	0.13 184	0.21 200	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 110	0.37 608	0.36 298	0.14 2	0.07 2	0.11 11	0.12 30	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 68	0.20 176	0.10 6	0.09 371	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.24 605	0.05 32

castereo++	0.13 110	0.10 126	0.18 70	0.18 85	0.10 113	0.27 375	0.13 62	0.23 111	0.23 214	0.11 48	0.13 76	0.16 202	0.10 68	0.18 131	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.04 1

fffft	0.13 110	0.09 73	0.24 142	0.19 140	0.10 113	0.17 120	0.19 327	0.22 88	0.16 60	0.14 138	0.11 40	0.13 129	0.10 68	0.24 245	0.18 301	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.07 171	0.06 133
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 110	0.10 126	0.22 118	0.19 140	0.10 113	0.19 181	0.17 234	0.19 38	0.19 123	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.11 106	0.24 245	0.16 248	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.06 133

mms	0.13 110	0.11 206	0.19 80	0.19 140	0.12 232	0.16 86	0.17 234	0.20 55	0.17 85	0.13 108	0.17 162	0.14 161	0.09 28	0.24 245	0.14 194	0.06 47	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.07 171	0.07 228

ours_stereo	0.13 110	0.11 206	0.23 131	0.20 213	0.11 165	0.17 120	0.18 280	0.20 55	0.19 123	0.13 108	0.18 182	0.14 161	0.10 68	0.23 229	0.14 194	0.06 47	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.06 91	0.05 32

RAStereo	0.13 110	0.12 264	0.27 177	0.22 335	0.11 165	0.15 48	0.18 280	0.23 111	0.23 214	0.13 108	0.17 162	0.11 88	0.09 28	0.15 63	0.13 157	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.06 140	0.07 171	0.05 32

Occ-G	0.13 110	0.08 30	0.21 104	0.17 40	0.10 113	0.15 48	0.19 327	0.22 88	0.19 123	0.13 108	0.19 191	0.21 262	0.11 106	0.17 106	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.07 171	0.06 133

Pointernet	0.13 110	0.07 4	0.27 177	0.19 140	0.11 165	0.20 222	0.12 30	0.31 247	0.24 229	0.15 157	0.15 125	0.13 129	0.11 106	0.17 106	0.13 157	0.08 276	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 110	0.10 126	0.22 118	0.20 213	0.09 53	0.16 86	0.15 142	0.27 179	0.16 60	0.13 108	0.15 125	0.13 129	0.08 11	0.18 131	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.06 133

gcap-zeroshot	0.13 110	0.09 73	0.22 118	0.17 40	0.14 360	0.19 181	0.15 142	0.25 146	0.22 188	0.15 157	0.20 207	0.10 53	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

test_for_model	0.13 110	0.09 73	0.20 92	0.18 85	0.14 360	0.19 181	0.15 142	0.25 146	0.22 188	0.15 157	0.20 207	0.10 53	0.09 28	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

trnet	0.13 110	0.08 30	0.21 104	0.15 5	0.07 2	0.21 253	0.12 30	0.24 130	0.24 229	0.16 186	0.21 222	0.15 181	0.13 184	0.18 131	0.13 157	0.08 276	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.05 32

MoCha-V2	0.13 110	0.08 30	0.26 165	0.23 391	0.09 53	0.16 86	0.15 142	0.26 165	0.16 60	0.15 157	0.15 125	0.13 129	0.14 219	0.20 176	0.11 42	0.06 47	0.07 355	0.06 41	0.06 140	0.06 91	0.05 32

IGEV++	0.13 110	0.10 126	0.23 131	0.21 267	0.10 113	0.15 48	0.15 142	0.29 217	0.16 60	0.12 78	0.15 125	0.12 111	0.12 139	0.17 106	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.05 59	0.07 171	0.07 228

testlalala	0.13 110	0.09 73	0.22 118	0.17 40	0.14 360	0.19 181	0.15 142	0.25 146	0.22 188	0.15 157	0.20 207	0.10 53	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.05 6	0.05 32

AEACV	0.13 110	0.09 73	0.23 131	0.18 85	0.19 524	0.19 181	0.16 188	0.23 111	0.14 36	0.13 108	0.17 162	0.13 129	0.16 258	0.16 87	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.08 294	0.07 171	0.06 133

LoS_RVC	0.13 110	0.10 126	0.19 80	0.18 85	0.16 452	0.20 222	0.18 280	0.20 55	0.17 85	0.13 108	0.19 191	0.12 111	0.15 238	0.17 106	0.13 157	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.12 487

EGLCR-Stereo	0.13 110	0.08 30	0.20 92	0.18 85	0.09 53	0.21 253	0.13 62	0.27 179	0.21 172	0.13 108	0.10 29	0.15 181	0.09 28	0.20 176	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.06 133

CREStereo	0.13 110	0.08 30	0.21 104	0.14 2	0.08 23	0.22 281	0.15 142	0.25 146	0.24 229	0.16 186	0.21 222	0.14 161	0.13 184	0.18 131	0.13 157	0.09 371	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.07 171	0.06 133
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 148	0.21 516	0.47 434	0.17 40	0.12 232	0.15 48	0.14 96	0.24 130	0.16 60	0.11 48	0.14 111	0.12 111	0.10 68	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.06 225	0.06 41	0.08 294	0.05 6	0.07 228

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 148	0.19 489	0.70 551	0.17 40	0.12 232	0.13 21	0.14 96	0.24 130	0.17 85	0.10 27	0.12 57	0.10 53	0.10 68	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.07 212	0.05 6	0.07 228

PSi22	0.14 148	0.13 332	0.29 208	0.19 140	0.09 53	0.17 120	0.12 30	0.28 201	0.23 214	0.13 108	0.14 111	0.22 273	0.13 184	0.29 346	0.14 194	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.07 171	0.06 133

Wave_Phase_stereo	0.14 148	0.10 126	0.42 383	0.18 85	0.11 165	0.36 507	0.14 96	0.28 201	0.22 188	0.12 78	0.11 40	0.12 111	0.09 28	0.16 87	0.14 194	0.05 9	0.06 225	0.06 41	0.08 294	0.05 6	0.06 133

252Zero-FE	0.14 148	0.07 4	0.17 58	0.17 40	0.09 53	0.15 48	0.11 17	0.21 70	0.19 123	0.77 630	0.11 40	0.08 4	0.08 11	0.13 12	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

Zero-FE251	0.14 148	0.09 73	0.24 142	0.17 40	0.09 53	0.20 222	0.13 62	0.20 55	0.14 36	0.61 610	0.13 76	0.13 129	0.11 106	0.14 31	0.16 248	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

DA	0.14 148	0.10 126	0.18 70	0.21 267	0.10 113	0.29 417	0.16 188	0.28 201	0.20 152	0.14 138	0.17 162	0.16 202	0.14 219	0.17 106	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.07 171	0.07 228

GGEV	0.14 148	0.10 126	0.18 70	0.21 267	0.10 113	0.29 417	0.16 188	0.28 201	0.20 152	0.14 138	0.17 162	0.16 202	0.14 219	0.17 106	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.07 171	0.07 228

FlowAnything_test	0.14 148	0.11 206	0.21 104	0.21 267	0.12 232	0.17 120	0.16 188	0.25 146	0.16 60	0.15 157	0.13 76	0.15 181	0.14 219	0.18 131	0.16 248	0.10 421	0.07 355	0.11 462	0.12 518	0.08 252	0.09 369

depthmonostereo	0.14 148	0.09 73	0.19 80	0.19 140	0.08 23	0.20 222	0.15 142	0.27 179	0.23 214	0.16 186	0.18 182	0.14 161	0.17 288	0.19 156	0.13 157	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.05 59	0.05 6	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 148	0.08 30	0.18 70	0.18 85	0.09 53	0.21 253	0.14 96	0.24 130	0.21 172	0.21 244	0.21 222	0.15 181	0.14 219	0.23 229	0.15 222	0.07 120	0.06 225	0.06 41	0.06 140	0.05 6	0.05 32

SCV_C0	0.14 148	0.11 206	0.25 156	0.19 140	0.12 232	0.15 48	0.16 188	0.30 237	0.22 188	0.13 108	0.15 125	0.13 129	0.09 28	0.24 245	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.09 332	0.06 133

SCV	0.14 148	0.14 379	0.24 142	0.21 267	0.11 165	0.15 48	0.16 188	0.31 247	0.18 104	0.11 48	0.15 125	0.13 129	0.10 68	0.23 229	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.06 133

castereo	0.14 148	0.10 126	0.19 80	0.18 85	0.10 113	0.20 222	0.19 327	0.30 237	0.27 266	0.13 108	0.18 182	0.16 202	0.16 258	0.15 63	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.06 91	0.05 32

tt45	0.14 148	0.09 73	0.22 118	0.19 140	0.11 165	0.23 303	0.18 280	0.22 88	0.17 85	0.15 157	0.13 76	0.14 161	0.10 68	0.30 362	0.14 194	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.07 171	0.07 228

999	0.14 148	0.08 30	0.24 142	0.19 140	0.11 165	0.20 222	0.17 234	0.24 130	0.18 104	0.13 108	0.16 144	0.14 161	0.11 106	0.36 404	0.15 222	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.07 228

fffy	0.14 148	0.11 206	0.24 142	0.20 213	0.10 113	0.19 181	0.18 280	0.22 88	0.19 123	0.13 108	0.16 144	0.15 181	0.13 184	0.25 275	0.14 194	0.06 47	0.06 225	0.08 235	0.06 140	0.07 171	0.06 133

WCG-NET	0.14 148	0.09 73	0.23 131	0.18 85	0.08 23	0.18 146	0.17 234	0.21 70	0.28 282	0.18 223	0.21 222	0.15 181	0.12 139	0.18 131	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

WCG-NET（raft）	0.14 148	0.09 73	0.23 131	0.17 40	0.08 23	0.19 181	0.16 188	0.23 111	0.26 255	0.18 223	0.19 191	0.20 250	0.12 139	0.21 200	0.12 103	0.06 47	0.06 225	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

MGS-Stereo	0.14 148	0.11 206	0.32 241	0.19 140	0.11 165	0.18 146	0.17 234	0.20 55	0.22 188	0.14 138	0.24 257	0.15 181	0.10 68	0.18 131	0.12 103	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.10 400	0.06 133

ff7	0.14 148	0.12 264	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.27 179	0.20 152	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.07 228

IGEVStereo-DCA	0.14 148	0.11 206	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.20 222	0.18 280	0.27 179	0.20 152	0.15 157	0.12 57	0.14 161	0.12 139	0.28 327	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.07 228

ffff	0.14 148	0.12 264	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.27 179	0.20 152	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.07 228

11t	0.14 148	0.12 264	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.27 179	0.20 152	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.07 228

MaDis-Stereo	0.14 148	0.13 332	0.26 165	0.19 140	0.14 360	0.16 86	0.13 62	0.25 146	0.21 172	0.13 108	0.14 111	0.14 161	0.11 106	0.17 106	0.17 278	0.08 276	0.07 355	0.08 235	0.06 140	0.07 171	0.06 133

UniTT-Stereo	0.14 148	0.10 126	0.30 218	0.21 267	0.13 312	0.17 120	0.13 62	0.19 38	0.18 104	0.15 157	0.20 207	0.10 53	0.11 106	0.18 131	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.08 252	0.06 133

CASnet	0.14 148	0.12 264	0.22 118	0.22 335	0.08 23	0.16 86	0.15 142	0.27 179	0.25 243	0.22 251	0.20 207	0.15 181	0.11 106	0.17 106	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.11 462	0.09 396	0.08 252	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 148	0.14 379	0.33 258	0.20 213	0.09 53	0.21 253	0.10 8	0.26 165	0.20 152	0.18 223	0.19 191	0.15 181	0.13 184	0.17 106	0.13 157	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.05 59	0.06 91	0.06 133

anonymousdsp	0.14 148	0.12 264	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.28 201	0.20 152	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.07 228

LoS	0.14 148	0.08 30	0.27 177	0.16 19	0.09 53	0.22 281	0.14 96	0.26 165	0.26 255	0.15 157	0.18 182	0.18 225	0.13 184	0.22 219	0.14 194	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 148	0.08 30	0.19 80	0.17 40	0.22 567	0.18 146	0.16 188	0.23 111	0.19 123	0.14 138	0.17 162	0.14 161	0.10 68	0.18 131	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.08 252	0.18 573

ProNet	0.14 148	0.12 264	0.25 156	0.19 140	0.11 165	0.19 181	0.19 327	0.27 179	0.20 152	0.14 138	0.13 76	0.13 129	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.07 171	0.07 228

MC-Stereo	0.14 148	0.09 73	0.25 156	0.21 267	0.09 53	0.18 146	0.16 188	0.23 111	0.19 123	0.18 223	0.23 243	0.16 202	0.13 184	0.22 219	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.05 32

ccc-4	0.14 148	0.12 264	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.27 179	0.20 152	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.07 228

IGEV-Stereo	0.14 148	0.12 264	0.27 177	0.19 140	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.28 201	0.20 152	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.12 139	0.24 245	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.07 228
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 148	0.13 332	0.24 142	0.25 484	0.11 165	0.11 11	0.18 280	0.32 259	0.23 214	0.12 78	0.12 57	0.18 225	0.12 139	0.14 31	0.13 157	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.05 59	0.07 171	0.06 133
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DN	0.15 184	0.08 30	0.27 177	0.19 140	0.14 360	0.21 253	0.18 280	0.28 201	0.24 229	0.14 138	0.16 144	0.18 225	0.10 68	0.21 200	0.13 157	0.11 460	0.07 355	0.08 235	0.08 294	0.08 252	0.10 426

RT-Monster	0.15 184	0.08 30	0.21 104	0.17 40	0.14 360	0.20 222	0.11 17	0.29 217	0.32 336	0.24 271	0.22 235	0.17 213	0.13 184	0.18 131	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 228

MM-Stereo_test2	0.15 184	0.10 126	0.44 406	0.23 391	0.11 165	0.21 253	0.21 410	0.27 179	0.22 188	0.15 157	0.16 144	0.13 129	0.11 106	0.20 176	0.13 157	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.05 32

HART	0.15 184	0.11 206	0.30 218	0.21 267	0.09 53	0.17 120	0.16 188	0.30 237	0.19 123	0.15 157	0.25 267	0.17 213	0.09 28	0.21 200	0.12 103	0.06 47	0.07 355	0.07 142	0.05 59	0.08 252	0.06 133

HUF	0.15 184	0.11 206	0.38 326	0.17 40	0.11 165	0.16 86	0.17 234	0.22 88	0.20 152	0.11 48	0.13 76	0.14 161	0.11 106	0.18 131	0.12 103	0.07 120	0.20 618	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.14 526

rvit_stereo_0080	0.15 184	0.13 332	0.25 156	0.19 140	0.13 312	0.15 48	0.20 379	0.28 201	0.24 229	0.15 157	0.17 162	0.19 241	0.13 184	0.19 156	0.15 222	0.11 460	0.08 444	0.08 235	0.08 294	0.10 400	0.07 228

RAFT-Stereo-weight	0.15 184	0.09 73	0.26 165	0.20 213	0.10 113	0.19 181	0.17 234	0.36 324	0.29 301	0.24 271	0.20 207	0.19 241	0.10 68	0.18 131	0.15 222	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.06 91	0.05 32

whm_eth	0.15 184	0.13 332	0.25 156	0.19 140	0.13 312	0.15 48	0.20 379	0.28 201	0.24 229	0.15 157	0.17 162	0.19 241	0.13 184	0.19 156	0.15 222	0.11 460	0.08 444	0.08 235	0.08 294	0.10 400	0.07 228

CAS	0.15 184	0.07 4	0.21 104	0.41 625	0.16 452	0.20 222	0.18 280	0.22 88	0.19 123	0.15 157	0.19 191	0.11 88	0.09 28	0.14 31	0.13 157	0.29 632	0.04 2	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.14 526

CroCo-Stereo Lap2	0.15 184	0.15 414	0.28 194	0.25 484	0.18 497	0.11 11	0.19 327	0.28 201	0.21 172	0.13 108	0.16 144	0.15 181	0.12 139	0.17 106	0.14 194	0.07 120	0.07 355	0.08 235	0.06 140	0.08 252	0.07 228

GLC_STEREO	0.15 184	0.10 126	0.24 142	0.21 267	0.09 53	0.17 120	0.15 142	0.23 111	0.27 266	0.17 205	0.20 207	0.17 213	0.11 106	0.23 229	0.16 248	0.07 120	0.09 479	0.09 328	0.08 294	0.07 171	0.06 133

CREStereo++_RVC	0.15 184	0.08 30	0.26 165	0.17 40	0.11 165	0.18 146	0.13 62	0.22 88	0.30 314	0.21 244	0.30 313	0.13 129	0.11 106	0.16 87	0.15 222	0.07 120	0.04 2	0.06 41	0.15 569	0.06 91	0.05 32
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	0.15 184	0.09 73	0.28 194	0.16 19	0.08 23	0.25 342	0.14 96	0.23 111	0.28 282	0.24 271	0.30 313	0.16 202	0.12 139	0.17 106	0.13 157	0.08 276	0.07 355	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 228

XX-TBD	0.15 184	0.18 473	0.28 194	0.22 335	0.10 113	0.22 281	0.15 142	0.22 88	0.27 266	0.22 251	0.26 276	0.14 161	0.12 139	0.16 87	0.13 157	0.08 276	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.07 171	0.06 133

PMTNet	0.15 184	0.08 30	0.23 131	0.15 5	0.09 53	0.23 303	0.16 188	0.25 146	0.23 214	0.17 205	0.21 222	0.16 202	0.14 219	0.22 219	0.13 157	0.29 632	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.07 171	0.06 133

FE-Mocha	0.16 199	0.10 126	0.33 258	0.19 140	0.13 312	0.19 181	0.15 142	0.35 305	0.22 188	0.24 271	0.24 257	0.20 250	0.14 219	0.17 106	0.17 278	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.06 133

zero-FE	0.16 199	0.08 30	0.81 576	0.19 140	0.18 497	0.12 15	0.15 142	0.19 38	0.19 123	0.10 27	0.10 29	0.13 129	0.12 139	0.21 200	0.19 334	0.08 276	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.19 580	0.06 133

xyz-stereo-finetune	0.16 199	0.12 264	0.23 131	0.16 19	0.08 23	0.23 303	0.20 379	0.29 217	0.31 327	0.19 229	0.22 235	0.19 241	0.15 238	0.29 346	0.20 355	0.06 47	0.06 225	0.08 235	0.06 140	0.06 91	0.06 133

Reg-Stereo(zero)	0.16 199	0.07 4	0.36 298	0.19 140	0.10 113	0.19 181	0.14 96	0.28 201	0.24 229	0.22 251	0.20 207	0.24 308	0.18 314	0.21 200	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.06 140	0.06 91	0.06 133

tg	0.16 199	0.11 206	0.25 156	0.21 267	0.11 165	0.23 303	0.15 142	0.34 282	0.24 229	0.20 233	0.25 267	0.19 241	0.12 139	0.24 245	0.15 222	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.09 396	0.08 252	0.07 228

rvit_stereo_0083	0.16 199	0.12 264	0.26 165	0.21 267	0.13 312	0.17 120	0.17 234	0.22 88	0.34 360	0.16 186	0.21 222	0.19 241	0.16 258	0.21 200	0.16 248	0.11 460	0.10 509	0.10 406	0.08 294	0.09 332	0.07 228

rvit_stereo_0081_aga	0.16 199	0.14 379	0.28 194	0.21 267	0.13 312	0.19 181	0.17 234	0.23 111	0.24 229	0.17 205	0.21 222	0.19 241	0.13 184	0.19 156	0.14 194	0.11 460	0.08 444	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.07 228

rvit_stereo_0081	0.16 199	0.11 206	0.24 142	0.21 267	0.12 232	0.16 86	0.17 234	0.22 88	0.33 350	0.16 186	0.18 182	0.18 225	0.14 219	0.20 176	0.16 248	0.11 460	0.08 444	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.07 228

rvit_stereo_0082	0.16 199	0.11 206	0.24 142	0.21 267	0.12 232	0.16 86	0.17 234	0.22 88	0.33 350	0.16 186	0.18 182	0.18 225	0.14 219	0.20 176	0.16 248	0.11 460	0.08 444	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.07 228

CAS++	0.16 199	0.12 264	0.27 177	0.18 85	0.12 232	0.17 120	0.15 142	0.42 389	0.24 229	0.19 229	0.18 182	0.13 129	0.10 68	0.21 200	0.12 103	0.12 499	0.10 509	0.11 462	0.08 294	0.10 400	0.09 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 199	0.12 264	0.26 165	0.22 335	0.14 360	0.25 342	0.23 463	0.29 217	0.21 172	0.15 157	0.13 76	0.12 111	0.13 184	0.25 275	0.13 157	0.07 120	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.08 306

MIF-Stereo (partial)	0.16 199	0.10 126	0.34 269	0.21 267	0.15 420	0.15 48	0.13 62	0.28 201	0.25 243	0.17 205	0.26 276	0.15 181	0.16 258	0.25 275	0.17 278	0.09 371	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.09 332	0.08 306

RCA-Stereo	0.16 199	0.09 73	0.25 156	0.20 213	0.10 113	0.19 181	0.17 234	0.36 324	0.35 376	0.20 233	0.25 267	0.17 213	0.17 288	0.18 131	0.14 194	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.05 32

test-3	0.16 199	0.09 73	0.31 233	0.21 267	0.11 165	0.18 146	0.16 188	0.30 237	0.27 266	0.26 292	0.16 144	0.22 273	0.12 139	0.26 293	0.18 301	0.06 47	0.04 2	0.08 235	0.08 294	0.06 91	0.06 133

test_1	0.16 199	0.09 73	0.31 233	0.21 267	0.11 165	0.18 146	0.16 188	0.30 237	0.27 266	0.25 280	0.16 144	0.22 273	0.12 139	0.26 293	0.18 301	0.06 47	0.04 2	0.08 235	0.08 294	0.06 91	0.06 133

iRaftStereo_RVC	0.16 199	0.12 264	0.26 165	0.21 267	0.11 165	0.20 222	0.17 234	0.32 259	0.23 214	0.20 233	0.25 267	0.18 225	0.12 139	0.20 176	0.15 222	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.09 396	0.08 252	0.07 228

raftrobust	0.16 199	0.13 332	0.29 208	0.22 335	0.15 420	0.19 181	0.13 62	0.32 259	0.26 255	0.26 292	0.20 207	0.19 241	0.17 288	0.21 200	0.15 222	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.07 228

test_xeample3	0.16 199	0.11 206	0.56 494	0.19 140	0.12 232	0.20 222	0.18 280	0.35 305	0.20 152	0.16 186	0.12 57	0.13 129	0.12 139	0.24 245	0.15 222	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.08 294	0.07 171	0.07 228

NLSM1	0.17 217	0.10 126	0.17 58	0.21 267	0.18 497	0.25 342	0.17 234	0.47 441	0.40 442	0.16 186	0.21 222	0.13 129	0.15 238	0.21 200	0.18 301	0.08 276	0.09 479	0.09 328	0.08 294	0.07 171	0.06 133

xyz-stereo-finetune2	0.17 217	0.11 206	0.26 165	0.16 19	0.09 53	0.27 375	0.19 327	0.27 179	0.20 152	0.22 251	0.28 288	0.21 262	0.22 362	0.37 407	0.22 401	0.06 47	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.06 91	0.07 228

MM-Stereo_test3	0.17 217	0.12 264	0.29 208	0.23 391	0.14 360	0.19 181	0.22 437	0.39 352	0.36 389	0.16 186	0.24 257	0.17 213	0.12 139	0.19 156	0.14 194	0.07 120	0.07 355	0.08 235	0.06 140	0.09 332	0.06 133

MM-Stereo_test1	0.17 217	0.10 126	0.39 342	0.23 391	0.11 165	0.20 222	0.22 437	0.33 274	0.29 301	0.22 251	0.21 222	0.15 181	0.14 219	0.23 229	0.13 157	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.09 332	0.06 133

model_zeroshot	0.17 217	0.11 206	0.39 342	0.20 213	0.12 232	0.24 324	0.15 142	0.34 282	0.22 188	0.30 373	0.20 207	0.22 273	0.12 139	0.24 245	0.14 194	0.08 276	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.07 171	0.07 228

rvit_stereo_ft	0.17 217	0.14 379	0.30 218	0.25 484	0.14 360	0.17 120	0.21 410	0.28 201	0.26 255	0.16 186	0.19 191	0.20 250	0.16 258	0.22 219	0.17 278	0.11 460	0.07 355	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.07 228

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 217	0.13 332	0.24 142	0.19 140	0.13 312	0.24 324	0.17 234	0.30 237	0.37 400	0.43 552	0.17 162	0.13 129	0.12 139	0.19 156	0.15 222	0.08 276	0.07 355	0.09 328	0.07 212	0.09 332	0.08 306

AE-Stereo	0.17 217	0.11 206	0.31 233	0.24 445	0.14 360	0.23 303	0.18 280	0.34 282	0.29 301	0.15 157	0.25 267	0.21 262	0.13 184	0.20 176	0.14 194	0.07 120	0.08 444	0.09 328	0.10 440	0.07 171	0.06 133

rrr	0.17 217	0.11 206	0.57 497	0.19 140	0.12 232	0.20 222	0.18 280	0.35 305	0.22 188	0.15 157	0.12 57	0.14 161	0.12 139	0.28 327	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.07 228

plain	0.17 217	0.13 332	0.43 396	0.21 267	0.13 312	0.16 86	0.17 234	0.27 179	0.22 188	0.16 186	0.26 276	0.13 129	0.16 258	0.27 313	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.07 212	0.10 400	0.07 228

MSKI-zero shot	0.17 217	0.09 73	0.43 396	0.20 213	0.11 165	0.21 253	0.15 142	0.32 259	0.21 172	0.23 257	0.24 257	0.23 294	0.10 68	0.31 369	0.13 157	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.06 133

Any-RAFT	0.17 217	0.08 30	0.31 233	0.19 140	0.10 113	0.29 417	0.16 188	0.42 389	0.30 314	0.24 271	0.27 282	0.27 350	0.16 258	0.21 200	0.12 103	0.08 276	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.06 133

RAFT-Test	0.17 217	0.10 126	0.38 326	0.19 140	0.12 232	0.25 342	0.17 234	0.33 274	0.23 214	0.23 257	0.29 300	0.27 350	0.14 219	0.20 176	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.06 133

4D-IteraStereo	0.17 217	0.16 440	0.50 461	0.21 267	0.14 360	0.19 181	0.17 234	0.28 201	0.28 282	0.23 257	0.20 207	0.20 250	0.11 106	0.19 156	0.14 194	0.06 47	0.04 2	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.06 133

anonymousdsp2	0.17 217	0.10 126	0.28 194	0.20 213	0.11 165	0.25 342	0.17 234	0.41 375	0.31 327	0.23 257	0.23 243	0.22 273	0.15 238	0.25 275	0.15 222	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.08 252	0.07 228

knoymous	0.17 217	0.09 73	0.32 241	0.17 40	0.11 165	0.21 253	0.17 234	0.32 259	0.23 214	0.23 257	0.28 288	0.27 350	0.16 258	0.23 229	0.16 248	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.06 140	0.09 332	0.09 369

Selective-RAFT	0.17 217	0.12 264	0.30 218	0.24 445	0.10 113	0.29 417	0.15 142	0.32 259	0.31 327	0.17 205	0.17 162	0.21 262	0.18 314	0.28 327	0.17 278	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.07 212	0.08 252	0.06 133

AnonymousM	0.17 217	0.19 489	0.24 142	0.18 85	0.10 113	0.18 146	0.17 234	0.30 237	0.23 214	0.26 292	0.20 207	0.18 225	0.14 219	0.19 156	0.14 194	0.09 371	0.06 225	0.38 637	0.15 569	0.06 91	0.05 32

cross-raft	0.17 217	0.12 264	0.41 373	0.23 391	0.10 113	0.20 222	0.24 485	0.33 274	0.23 214	0.23 257	0.28 288	0.29 377	0.15 238	0.17 106	0.15 222	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.05 32

test-1	0.17 217	0.11 206	0.40 350	0.23 391	0.13 312	0.22 281	0.23 463	0.34 282	0.26 255	0.20 233	0.24 257	0.22 273	0.14 219	0.16 87	0.20 355	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.06 91	0.08 306

s12784h	0.17 217	0.09 73	0.26 165	0.18 85	0.07 2	0.32 463	0.19 327	0.37 334	0.32 336	0.23 257	0.25 267	0.18 225	0.17 288	0.25 275	0.16 248	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.06 91	0.05 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 217	0.14 379	0.32 241	0.20 213	0.09 53	0.19 181	0.17 234	0.32 259	0.30 314	0.25 280	0.33 360	0.20 250	0.17 288	0.19 156	0.15 222	0.06 47	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.07 171	0.05 32

CFNet-RSSM	0.17 217	0.10 126	0.40 350	0.20 213	0.11 165	0.20 222	0.15 142	0.36 324	0.30 314	0.23 257	0.21 222	0.26 340	0.15 238	0.20 176	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.05 32

Gwc-CoAtRS	0.17 217	0.10 126	0.37 307	0.20 213	0.12 232	0.19 181	0.15 142	0.32 259	0.28 282	0.23 257	0.23 243	0.27 350	0.15 238	0.20 176	0.13 157	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.06 91	0.06 133

Lsterematch	0.18 241	0.13 332	0.33 258	0.19 140	0.10 113	0.23 303	0.17 234	0.25 146	0.32 336	0.28 312	0.37 400	0.24 308	0.21 346	0.23 229	0.22 401	0.08 276	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.08 252	0.07 228

WQFJA1	0.18 241	0.10 126	0.16 41	0.22 335	0.18 497	0.25 342	0.19 327	0.51 491	0.51 550	0.15 157	0.17 162	0.15 181	0.16 258	0.20 176	0.20 355	0.07 120	0.09 479	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.06 133

WQFJX1	0.18 241	0.10 126	0.16 41	0.23 391	0.17 475	0.24 324	0.19 327	0.58 576	0.52 559	0.16 186	0.16 144	0.14 161	0.15 238	0.26 293	0.17 278	0.08 276	0.09 479	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.06 133

WQFJX	0.18 241	0.10 126	0.17 58	0.22 335	0.18 497	0.25 342	0.18 280	0.53 522	0.45 497	0.17 205	0.16 144	0.14 161	0.16 258	0.23 229	0.18 301	0.07 120	0.08 444	0.07 142	0.06 140	0.08 252	0.07 228

NLMM	0.18 241	0.10 126	0.16 41	0.22 335	0.18 497	0.25 342	0.19 327	0.51 491	0.51 550	0.15 157	0.17 162	0.15 181	0.16 258	0.20 176	0.20 355	0.07 120	0.09 479	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.06 133

IGEV-FE	0.18 241	0.10 126	0.65 533	0.20 213	0.12 232	0.19 181	0.15 142	0.34 282	0.19 123	0.28 312	0.22 235	0.27 350	0.13 184	0.23 229	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.06 133

H2IRNET	0.18 241	0.13 332	0.35 278	0.21 267	0.12 232	0.20 222	0.15 142	0.27 179	0.30 314	0.17 205	0.31 328	0.25 318	0.20 338	0.24 245	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.09 328	0.10 440	0.09 332	0.06 133

ACVNet-DCA	0.18 241	0.14 379	0.38 326	0.23 391	0.11 165	0.31 451	0.19 327	0.41 375	0.27 266	0.17 205	0.19 191	0.13 129	0.18 314	0.28 327	0.11 42	0.08 276	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.09 332	0.09 369

cc1	0.18 241	0.14 379	0.38 326	0.23 391	0.11 165	0.31 451	0.19 327	0.35 305	0.47 520	0.17 205	0.19 191	0.13 129	0.18 314	0.28 327	0.11 42	0.08 276	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.08 252	0.08 306

11t1	0.18 241	0.10 126	0.30 218	0.20 213	0.11 165	0.27 375	0.17 234	0.35 305	0.23 214	0.25 280	0.23 243	0.23 294	0.23 376	0.25 275	0.18 301	0.09 371	0.07 355	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.09 369

tt1	0.18 241	0.14 379	0.35 278	0.23 391	0.11 165	0.30 435	0.19 327	0.35 305	0.44 485	0.17 205	0.19 191	0.13 129	0.16 258	0.27 313	0.11 42	0.08 276	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.08 252	0.08 306

IGEV_Zeroshot_test	0.18 241	0.10 126	0.65 533	0.20 213	0.12 232	0.19 181	0.15 142	0.34 282	0.19 123	0.28 312	0.22 235	0.27 350	0.13 184	0.23 229	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.06 133

MIM_Stereo	0.18 241	0.12 264	0.38 326	0.20 213	0.11 165	0.17 120	0.14 96	0.35 305	0.25 243	0.27 300	0.35 381	0.23 294	0.13 184	0.27 313	0.16 248	0.06 47	0.07 355	0.08 235	0.08 294	0.08 252	0.06 133

HH	0.18 241	0.12 264	0.55 490	0.22 335	0.12 232	0.18 146	0.18 280	0.34 282	0.19 123	0.20 233	0.24 257	0.34 428	0.18 314	0.29 346	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.07 171	0.06 133

HanStereo	0.18 241	0.12 264	0.55 490	0.22 335	0.12 232	0.18 146	0.18 280	0.34 282	0.19 123	0.20 233	0.24 257	0.34 428	0.18 314	0.29 346	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.07 212	0.07 171	0.06 133

LL-Strereo2	0.18 241	0.18 473	0.39 342	0.22 335	0.12 232	0.24 324	0.13 62	0.31 247	0.23 214	0.24 271	0.20 207	0.24 308	0.12 139	0.26 293	0.15 222	0.06 47	0.06 225	0.12 500	0.09 396	0.08 252	0.07 228

riskmin	0.18 241	0.09 73	0.34 269	0.18 85	0.12 232	0.24 324	0.16 188	0.34 282	0.28 282	0.21 244	0.23 243	0.33 419	0.24 394	0.23 229	0.17 278	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.06 140	0.10 400	0.10 426

test_4	0.18 241	0.12 264	0.34 269	0.23 391	0.12 232	0.18 146	0.22 437	0.26 165	0.24 229	0.24 271	0.47 517	0.22 273	0.13 184	0.24 245	0.16 248	0.06 47	0.05 38	0.09 328	0.09 396	0.07 171	0.05 32

GMOStereo	0.18 241	0.14 379	0.30 218	0.22 335	0.12 232	0.20 222	0.27 521	0.26 165	0.28 282	0.31 391	0.32 337	0.26 340	0.17 288	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.07 355	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.05 32

error version	0.18 241	0.14 379	0.30 218	0.22 335	0.12 232	0.20 222	0.27 521	0.26 165	0.28 282	0.31 391	0.32 337	0.26 340	0.17 288	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.07 355	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.05 32

test-v	0.18 241	0.14 379	0.30 218	0.22 335	0.12 232	0.20 222	0.27 521	0.26 165	0.28 282	0.31 391	0.32 337	0.26 340	0.17 288	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.07 355	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.05 32

test_3	0.18 241	0.11 206	0.32 241	0.24 445	0.11 165	0.22 281	0.25 502	0.31 247	0.31 327	0.25 280	0.18 182	0.23 294	0.13 184	0.25 275	0.19 334	0.06 47	0.05 38	0.09 328	0.10 440	0.07 171	0.06 133

Patchmatch Stereo++	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.14 96	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.29 300	0.25 318	0.17 288	0.26 293	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306
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	0.18 241	0.11 206	0.35 278	0.23 391	0.11 165	0.24 324	0.20 379	0.29 217	0.26 255	0.26 292	0.25 267	0.25 318	0.18 314	0.34 390	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.09 328	0.07 212	0.09 332	0.08 306

PSM-adaLoss	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.16 188	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.29 300	0.25 318	0.18 314	0.24 245	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

ROB_FTStereo_v2	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.16 188	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.29 300	0.25 318	0.17 288	0.24 245	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

ROB_FTStereo	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.14 96	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.28 288	0.25 318	0.17 288	0.24 245	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

HUI-Stereo	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.14 96	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.28 288	0.25 318	0.17 288	0.22 219	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

DeepStereo_RVC	0.18 241	0.11 206	0.40 350	0.21 267	0.11 165	0.19 181	0.16 188	0.28 201	0.22 188	0.27 300	0.27 282	0.23 294	0.28 461	0.24 245	0.18 301	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.07 212	0.09 332	0.10 426

iGMRVC	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.15 142	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.29 300	0.25 318	0.17 288	0.27 313	0.17 278	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

iRAFT	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.14 96	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.29 300	0.25 318	0.17 288	0.26 293	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

CRE-IMP	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.11 165	0.24 324	0.17 234	0.29 217	0.21 172	0.27 300	0.26 276	0.24 308	0.17 288	0.23 229	0.18 301	0.08 276	0.05 38	0.10 406	0.07 212	0.10 400	0.10 426

test-2	0.18 241	0.14 379	0.30 218	0.22 335	0.12 232	0.20 222	0.27 521	0.26 165	0.28 282	0.31 391	0.32 337	0.26 340	0.17 288	0.15 63	0.12 103	0.07 120	0.07 355	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.05 32

RAFT-IKP	0.18 241	0.12 264	0.37 307	0.22 335	0.10 113	0.18 146	0.15 142	0.29 217	0.22 188	0.28 312	0.29 300	0.25 318	0.18 314	0.25 275	0.16 248	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

rafts_anoy	0.18 241	0.15 414	0.35 278	0.22 335	0.14 360	0.19 181	0.17 234	0.32 259	0.30 314	0.23 257	0.25 267	0.20 250	0.16 258	0.22 219	0.19 334	0.08 276	0.07 355	0.10 406	0.12 518	0.09 332	0.08 306

raft+_RVC	0.18 241	0.14 379	0.32 241	0.21 267	0.15 420	0.21 253	0.16 188	0.38 340	0.34 360	0.21 244	0.28 288	0.20 250	0.15 238	0.24 245	0.19 334	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.08 306

RALCasStereoNet	0.18 241	0.15 414	0.33 258	0.21 267	0.14 360	0.21 253	0.18 280	0.31 247	0.25 243	0.21 244	0.29 300	0.22 273	0.15 238	0.27 313	0.17 278	0.08 276	0.10 509	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.09 369

sCroCo_RVC	0.18 241	0.14 379	0.49 450	0.27 546	0.18 497	0.22 281	0.17 234	0.27 179	0.23 214	0.14 138	0.22 235	0.17 213	0.14 219	0.21 200	0.15 222	0.10 421	0.11 533	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.09 369

DCANet	0.18 241	0.13 332	0.40 350	0.19 140	0.09 53	0.19 181	0.18 280	0.34 282	0.39 424	0.29 341	0.31 328	0.18 225	0.23 376	0.20 176	0.19 334	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.06 91	0.07 228

AFF-stereo	0.18 241	0.15 414	0.32 241	0.21 267	0.10 113	0.18 146	0.18 280	0.33 274	0.27 266	0.25 280	0.37 400	0.25 318	0.17 288	0.24 245	0.15 222	0.06 47	0.05 38	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.05 32

DIP-Stereo	0.18 241	0.12 264	0.33 258	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.12 30	0.42 389	0.25 243	0.27 300	0.32 337	0.21 262	0.17 288	0.25 275	0.20 355	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.06 140	0.07 171	0.08 306
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	0.18 241	0.09 73	0.32 241	0.22 335	0.12 232	0.22 281	0.19 327	0.42 389	0.19 123	0.31 391	0.45 500	0.20 250	0.14 219	0.18 131	0.15 222	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.06 133

RAFT-Stereo	0.18 241	0.09 73	0.32 241	0.22 335	0.12 232	0.22 281	0.19 327	0.42 389	0.19 123	0.31 391	0.45 500	0.20 250	0.14 219	0.18 131	0.15 222	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.06 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 284	0.12 264	0.16 41	0.23 391	0.18 497	0.24 324	0.20 379	0.59 582	0.65 600	0.18 223	0.17 162	0.13 129	0.14 219	0.25 275	0.18 301	0.08 276	0.09 479	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.06 133

NLCSM	0.19 284	0.12 264	0.18 70	0.24 445	0.19 524	0.24 324	0.21 410	0.42 389	0.40 442	0.19 229	0.18 182	0.14 161	0.16 258	0.47 442	0.19 334	0.08 276	0.09 479	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.07 228

AIO-test1	0.19 284	0.14 379	0.41 373	0.27 546	0.15 420	0.21 253	0.16 188	0.39 352	0.36 389	0.17 205	0.26 276	0.18 225	0.13 184	0.28 327	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.10 406	0.11 479	0.06 91	0.09 369

rvit_0105_6	0.19 284	0.14 379	0.34 269	0.23 391	0.14 360	0.18 146	0.20 379	0.29 217	0.37 400	0.18 223	0.22 235	0.23 294	0.17 288	0.26 293	0.17 278	0.15 558	0.13 563	0.13 521	0.11 479	0.11 448	0.08 306

1test111	0.19 284	0.14 379	0.38 326	0.23 391	0.11 165	0.31 451	0.19 327	0.41 375	0.27 266	0.17 205	0.19 191	0.13 129	0.18 314	0.34 390	0.22 401	0.08 276	0.05 38	0.08 235	0.06 140	0.09 332	0.09 369

DCANet-4	0.19 284	0.10 126	0.52 477	0.19 140	0.09 53	0.19 181	0.18 280	0.36 324	0.39 424	0.29 341	0.30 313	0.17 213	0.22 362	0.20 176	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.05 6	0.07 228

fff	0.19 284	0.13 332	0.40 350	0.18 85	0.09 53	0.19 181	0.18 280	0.35 305	0.43 470	0.29 341	0.30 313	0.18 225	0.28 461	0.20 176	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.05 6	0.07 228

ADStereo(finetuned)	0.19 284	0.13 332	0.49 450	0.19 140	0.09 53	0.19 181	0.18 280	0.34 282	0.39 424	0.29 341	0.31 328	0.18 225	0.31 507	0.21 200	0.19 334	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.06 91	0.07 228

x	0.19 284	0.11 206	0.29 208	0.20 213	0.11 165	0.26 365	0.18 280	0.41 375	0.29 301	0.25 280	0.29 300	0.28 366	0.24 394	0.26 293	0.23 422	0.09 371	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.09 332	0.08 306

DisPM	0.19 284	0.10 126	0.35 278	0.23 391	0.13 312	0.18 146	0.20 379	0.29 217	0.29 301	0.33 426	0.34 370	0.23 294	0.16 258	0.33 383	0.16 248	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.07 171	0.11 463

iRaft-Stereo_20w	0.19 284	0.10 126	0.46 426	0.19 140	0.13 312	0.25 342	0.19 327	0.52 510	0.19 123	0.29 341	0.21 222	0.22 273	0.20 338	0.28 327	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.08 294	0.08 252	0.08 306

TRStereo	0.19 284	0.17 459	0.47 434	0.23 391	0.19 524	0.19 181	0.16 188	0.52 510	0.28 282	0.20 233	0.19 191	0.21 262	0.13 184	0.24 245	0.13 157	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.11 479	0.06 91	0.06 133

Pruner-Stereo	0.19 284	0.11 206	0.34 269	0.29 570	0.12 232	0.19 181	0.17 234	0.31 247	0.29 301	0.33 426	0.32 337	0.25 318	0.15 238	0.24 245	0.21 381	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.09 369

RALAANet	0.19 284	0.18 473	0.37 307	0.23 391	0.14 360	0.23 303	0.13 62	0.37 334	0.29 301	0.28 312	0.26 276	0.25 318	0.15 238	0.26 293	0.18 301	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.06 133

csc	0.19 284	0.13 332	0.40 350	0.18 85	0.09 53	0.19 181	0.18 280	0.35 305	0.43 470	0.29 341	0.30 313	0.18 225	0.28 461	0.20 176	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.05 6	0.07 228

cscssc	0.19 284	0.13 332	0.40 350	0.18 85	0.09 53	0.19 181	0.18 280	0.35 305	0.43 470	0.29 341	0.30 313	0.18 225	0.28 461	0.20 176	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.05 59	0.05 6	0.07 228

GMStereo	0.19 284	0.25 548	0.40 350	0.21 267	0.12 232	0.22 281	0.19 327	0.29 217	0.40 442	0.25 280	0.23 243	0.16 202	0.15 238	0.25 275	0.19 334	0.09 371	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.10 400	0.08 306
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	0.20 301	0.14 379	0.31 233	0.22 335	0.12 232	0.26 365	0.16 188	0.31 247	0.27 266	0.32 413	0.58 568	0.23 294	0.15 238	0.23 229	0.17 278	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.07 212	0.08 252	0.06 133

HI	0.20 301	0.13 332	0.33 258	0.18 85	0.15 420	0.17 120	0.16 188	0.34 282	0.21 172	0.37 487	0.39 428	0.36 447	0.24 394	0.29 346	0.21 381	0.06 47	0.05 38	0.08 235	0.09 396	0.09 332	0.07 228

CoSv	0.20 301	0.13 332	0.33 258	0.18 85	0.15 420	0.17 120	0.16 188	0.34 282	0.21 172	0.37 487	0.39 428	0.36 447	0.24 394	0.29 346	0.21 381	0.06 47	0.05 38	0.08 235	0.09 396	0.09 332	0.07 228

AIO-test2	0.20 301	0.20 502	0.36 298	0.26 518	0.15 420	0.22 281	0.16 188	0.42 389	0.42 462	0.16 186	0.29 300	0.15 181	0.11 106	0.26 293	0.13 157	0.18 596	0.06 225	0.10 406	0.11 479	0.07 171	0.07 228

rvit_0105_4	0.20 301	0.15 414	0.38 326	0.23 391	0.14 360	0.20 222	0.22 437	0.33 274	0.39 424	0.19 229	0.24 257	0.25 318	0.19 329	0.27 313	0.17 278	0.16 574	0.13 563	0.13 521	0.11 479	0.11 448	0.08 306

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 301	0.72 649	0.70 551	0.17 40	0.08 23	0.15 48	0.15 142	0.18 29	0.16 60	0.13 108	0.12 57	0.09 24	0.08 11	0.16 87	0.13 157	0.35 639	0.04 2	0.08 235	0.07 212	0.11 448	0.23 613

test_sample1	0.20 301	0.10 126	0.28 194	0.19 140	0.12 232	0.28 395	0.19 327	0.41 375	0.25 243	0.26 292	0.31 328	0.29 377	0.26 425	0.44 432	0.21 381	0.09 371	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.09 332	0.09 369

MyStereo06	0.20 301	0.12 264	0.57 497	0.21 267	0.14 360	0.25 342	0.23 463	0.40 363	0.21 172	0.30 373	0.24 257	0.31 402	0.18 314	0.22 219	0.18 301	0.07 120	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.08 306

xx1	0.20 301	0.14 379	0.38 326	0.23 391	0.11 165	0.31 451	0.19 327	0.35 305	0.47 520	0.17 205	0.19 191	0.28 366	0.24 394	0.28 327	0.11 42	0.08 276	0.05 38	0.10 406	0.09 396	0.09 332	0.09 369

GCAPDPT-zeroshot	0.20 301	0.08 30	1.14 628	0.29 570	0.43 633	0.16 86	0.15 142	0.27 179	0.25 243	0.14 138	0.17 162	0.15 181	0.11 106	0.20 176	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.06 133

DCRE	0.20 301	0.13 332	0.40 350	0.21 267	0.15 420	0.20 222	0.19 327	0.30 237	0.27 266	0.22 251	0.80 615	0.23 294	0.16 258	0.23 229	0.15 222	0.07 120	0.07 355	0.07 142	0.08 294	0.07 171	0.06 133

qqq	0.20 301	0.12 264	0.31 233	0.20 213	0.11 165	0.23 303	0.19 327	0.41 375	0.27 266	0.24 271	0.28 288	0.28 366	0.24 394	0.34 390	0.22 401	0.08 276	0.07 355	0.10 406	0.09 396	0.09 332	0.09 369

PFNet+	0.20 301	0.10 126	0.37 307	0.21 267	0.12 232	0.17 120	0.19 327	0.29 217	0.34 360	0.33 426	0.32 337	0.24 308	0.16 258	0.32 376	0.17 278	0.10 421	0.07 355	0.11 462	0.10 440	0.08 252	0.12 487

NF-Stereo	0.20 301	0.10 126	0.35 278	0.24 445	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.38 340	0.32 336	0.28 312	0.30 313	0.22 273	0.16 258	0.51 459	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.13 504

OCTAStereo	0.20 301	0.10 126	0.35 278	0.24 445	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.38 340	0.32 336	0.28 312	0.30 313	0.22 273	0.16 258	0.51 459	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.13 504

RE-Stereo	0.20 301	0.10 126	0.35 278	0.24 445	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.38 340	0.32 336	0.28 312	0.30 313	0.22 273	0.16 258	0.51 459	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.13 504

TVStereo	0.20 301	0.10 126	0.35 278	0.24 445	0.12 232	0.21 253	0.18 280	0.38 340	0.32 336	0.28 312	0.30 313	0.22 273	0.16 258	0.51 459	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.13 504

sAnonymous2	0.20 301	0.21 516	0.58 502	0.24 445	0.17 475	0.22 281	0.19 327	0.34 282	0.28 282	0.17 205	0.19 191	0.17 213	0.16 258	0.17 106	0.14 194	0.10 421	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.23 602	0.17 560

CroCo_RVC	0.20 301	0.21 516	0.58 502	0.24 445	0.17 475	0.22 281	0.19 327	0.34 282	0.28 282	0.17 205	0.19 191	0.17 213	0.16 258	0.17 106	0.14 194	0.10 421	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.23 602	0.17 560

111	0.20 301	0.17 459	0.40 350	0.18 85	0.09 53	0.24 324	0.17 234	0.41 375	0.45 497	0.23 257	0.29 300	0.29 377	0.21 346	0.24 245	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.07 171	0.08 306

HITNet	0.20 301	0.17 459	0.43 396	0.19 140	0.08 23	0.27 375	0.14 96	0.42 389	0.30 314	0.29 341	0.32 337	0.27 350	0.21 346	0.28 327	0.25 443	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.06 133
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.21 322	0.11 206	0.43 396	0.22 335	0.11 165	0.31 451	0.19 327	0.43 403	0.30 314	0.29 341	0.30 313	0.31 402	0.20 338	0.33 383	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.08 252	0.08 306

Selective-IGEV-i1	0.21 322	0.10 126	0.31 233	0.23 391	0.13 312	0.31 451	0.22 437	0.46 432	0.42 462	0.27 300	0.32 337	0.33 419	0.17 288	0.25 275	0.19 334	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.08 252	0.09 369

Hybrid-DGEV-2	0.21 322	0.15 414	0.34 269	0.24 445	0.13 312	0.28 395	0.14 96	0.48 454	0.44 485	0.27 300	0.24 257	0.25 318	0.25 415	0.28 327	0.19 334	0.07 120	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.07 171	0.07 228

FACV-RUCA	0.21 322	0.15 414	0.32 241	0.23 391	0.23 580	0.26 365	0.19 327	0.39 352	0.34 360	0.25 280	0.32 337	0.21 262	0.24 394	0.24 245	0.19 334	0.10 421	0.07 355	0.15 563	0.08 294	0.16 541	0.13 504

IGEV-RUCA	0.21 322	0.08 30	0.23 131	0.19 140	0.19 524	0.28 395	0.24 485	0.23 111	0.21 172	0.20 233	0.23 243	0.28 366	0.49 595	0.26 293	0.18 301	0.09 371	0.08 444	0.18 588	0.13 546	0.17 558	0.17 560

rvit_0105_5	0.21 322	0.15 414	0.38 326	0.23 391	0.13 312	0.22 281	0.24 485	0.36 324	0.39 424	0.21 244	0.23 243	0.26 340	0.19 329	0.26 293	0.19 334	0.15 558	0.13 563	0.12 500	0.12 518	0.10 400	0.09 369

GCAP-BAT	0.21 322	0.08 30	1.22 633	0.29 570	0.43 633	0.16 86	0.15 142	0.27 179	0.25 243	0.14 138	0.17 162	0.15 181	0.11 106	0.20 176	0.12 103	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.06 91	0.06 133

test_sample2	0.21 322	0.10 126	0.28 194	0.19 140	0.11 165	0.27 375	0.21 410	0.43 403	0.29 301	0.26 292	0.31 328	0.30 393	0.24 394	0.45 435	0.18 301	0.09 371	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.09 332	0.09 369

mmm	0.21 322	0.12 264	0.31 233	0.22 335	0.12 232	0.28 395	0.21 410	0.41 375	0.27 266	0.29 341	0.38 415	0.29 377	0.24 394	0.29 346	0.22 401	0.09 371	0.07 355	0.11 462	0.09 396	0.10 400	0.09 369

CASS	0.21 322	0.15 414	0.32 241	0.26 518	0.11 165	0.28 395	0.19 327	0.39 352	0.30 314	0.32 413	0.34 370	0.25 318	0.24 394	0.25 275	0.20 355	0.13 518	0.08 444	0.11 462	0.09 396	0.11 448	0.11 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 322	0.16 440	0.32 241	0.26 518	0.13 312	0.26 365	0.27 521	0.40 363	0.36 389	0.29 341	0.39 428	0.22 273	0.21 346	0.33 383	0.17 278	0.07 120	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.07 228

RAFT_CTSACE	0.21 322	0.16 440	0.41 373	0.25 484	0.15 420	0.22 281	0.24 485	0.32 259	0.28 282	0.33 426	0.51 534	0.29 377	0.17 288	0.32 376	0.13 157	0.06 47	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.06 133

RAFT+CT+SA	0.21 322	0.18 473	0.33 258	0.25 484	0.18 497	0.23 303	0.29 544	0.40 363	0.36 389	0.24 271	0.38 415	0.18 225	0.16 258	0.32 376	0.16 248	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.12 518	0.09 332	0.09 369

SA-5K	0.21 322	0.16 440	0.32 241	0.26 518	0.13 312	0.26 365	0.27 521	0.40 363	0.36 389	0.29 341	0.39 428	0.22 273	0.21 346	0.33 383	0.17 278	0.07 120	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.07 228

CIPLG	0.21 322	0.21 516	0.55 490	0.23 391	0.15 420	0.25 342	0.20 379	0.35 305	0.29 301	0.31 391	0.33 360	0.22 273	0.15 238	0.26 293	0.20 355	0.08 276	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.08 252	0.08 306

IPLG	0.21 322	0.15 414	0.53 481	0.21 267	0.12 232	0.28 395	0.17 234	0.42 389	0.30 314	0.33 426	0.32 337	0.15 181	0.17 288	0.50 454	0.21 381	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.06 133

IPLGR_C	0.21 322	0.22 530	0.60 510	0.23 391	0.15 420	0.24 324	0.20 379	0.35 305	0.29 301	0.31 391	0.32 337	0.22 273	0.15 238	0.25 275	0.20 355	0.08 276	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.08 252	0.08 306

MIPNet	0.21 322	0.15 414	0.52 477	0.21 267	0.12 232	0.27 375	0.20 379	0.45 421	0.37 400	0.30 373	0.23 243	0.19 241	0.24 394	0.27 313	0.19 334	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.06 133

IPLGR	0.21 322	0.13 332	0.61 513	0.21 267	0.11 165	0.25 342	0.18 280	0.41 375	0.37 400	0.28 312	0.27 282	0.21 262	0.19 329	0.37 407	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.07 171	0.06 133

ACRE	0.21 322	0.20 502	0.62 521	0.23 391	0.15 420	0.24 324	0.20 379	0.35 305	0.28 282	0.31 391	0.32 337	0.22 273	0.15 238	0.25 275	0.20 355	0.08 276	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.08 252	0.08 306

GANet-ADL	0.21 322	0.12 264	0.45 418	0.23 391	0.14 360	0.29 417	0.19 327	0.46 432	0.35 376	0.25 280	0.32 337	0.32 412	0.19 329	0.24 245	0.20 355	0.10 421	0.07 355	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.10 426

LCNet	0.21 322	0.11 206	0.29 208	0.25 484	0.12 232	0.23 303	0.19 327	0.34 282	0.26 255	0.28 312	0.35 381	0.26 340	0.30 490	0.35 399	0.17 278	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.10 440	0.13 501	0.22 606

PSM-softLoss	0.21 322	0.10 126	0.39 342	0.24 445	0.12 232	0.20 222	0.18 280	0.38 340	0.26 255	0.29 341	0.32 337	0.24 308	0.16 258	0.52 465	0.20 355	0.09 371	0.06 225	0.10 406	0.09 396	0.08 252	0.12 487

KMStereo	0.21 322	0.10 126	0.39 342	0.24 445	0.12 232	0.20 222	0.18 280	0.38 340	0.26 255	0.29 341	0.32 337	0.24 308	0.16 258	0.52 465	0.20 355	0.09 371	0.06 225	0.10 406	0.09 396	0.08 252	0.12 487

SST-Stereo	0.21 322	0.10 126	0.37 307	0.24 445	0.13 312	0.19 181	0.17 234	0.31 247	0.24 229	0.34 446	0.33 360	0.29 377	0.25 415	0.56 491	0.17 278	0.08 276	0.05 38	0.10 406	0.08 294	0.09 332	0.07 228

RAFT_R40	0.21 322	0.10 126	0.37 307	0.24 445	0.13 312	0.18 146	0.18 280	0.31 247	0.29 301	0.33 426	0.33 360	0.30 393	0.24 394	0.55 480	0.18 301	0.08 276	0.05 38	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.07 228

RAFT-345	0.21 322	0.10 126	0.46 426	0.22 335	0.11 165	0.20 222	0.16 188	0.26 165	0.25 243	0.27 300	0.66 594	0.21 262	0.16 258	0.55 480	0.21 381	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.06 91	0.06 133

RAFT	0.21 322	0.17 459	0.32 241	0.24 445	0.12 232	0.25 342	0.27 521	0.35 305	0.28 282	0.33 426	0.33 360	0.38 461	0.22 362	0.29 346	0.17 278	0.08 276	0.08 444	0.11 462	0.10 440	0.10 400	0.06 133

GMM-Stereo	0.21 322	0.10 126	0.43 396	0.23 391	0.13 312	0.24 324	0.25 502	0.37 334	0.27 266	0.30 373	0.45 500	0.27 350	0.21 346	0.31 369	0.17 278	0.07 120	0.05 38	0.10 406	0.09 396	0.08 252	0.19 580

Prome-Stereo	0.21 322	0.10 126	0.30 218	0.24 445	0.12 232	0.23 303	0.23 463	0.36 324	0.25 243	0.33 426	0.59 571	0.24 308	0.28 461	0.29 346	0.16 248	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.20 592

TestStereo	0.21 322	0.19 489	0.40 350	0.25 484	0.10 113	0.22 281	0.21 410	0.31 247	0.31 327	0.23 257	0.34 370	0.22 273	0.18 314	0.62 527	0.18 301	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.07 212	0.11 448	0.06 133

XX-Stereo	0.21 322	0.10 126	0.83 583	0.26 518	0.17 475	0.23 303	0.13 62	0.40 363	0.18 104	0.20 233	0.41 447	0.31 402	0.10 68	0.32 376	0.12 103	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.05 32

EAI-Stereo	0.21 322	0.10 126	0.33 258	0.21 267	0.12 232	0.30 435	0.46 623	0.46 432	0.20 152	0.25 280	0.50 528	0.17 213	0.16 258	0.24 245	0.23 422	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.10 440	0.06 91	0.07 228

FENet	0.21 322	0.11 206	0.45 418	0.21 267	0.12 232	0.26 365	0.17 234	0.41 375	0.35 376	0.30 373	0.31 328	0.29 377	0.23 376	0.26 293	0.23 422	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.09 369

MyStereo8	0.22 356	0.15 414	0.63 524	0.21 267	0.17 475	0.31 451	0.16 188	0.36 324	0.32 336	0.28 312	0.36 391	0.25 318	0.18 314	0.25 275	0.28 468	0.08 276	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.10 400	0.12 487

ffm	0.22 356	0.12 264	0.42 383	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.20 379	0.35 305	0.44 485	0.30 373	0.42 464	0.34 428	0.23 376	0.27 313	0.11 42	0.08 276	0.05 38	0.11 462	0.10 440	0.08 252	0.08 306

StereoVision	0.22 356	0.18 473	0.37 307	0.27 546	0.17 475	0.23 303	0.22 437	0.38 340	0.31 327	0.20 233	0.51 534	0.22 273	0.16 258	0.28 327	0.18 301	0.11 460	0.12 551	0.13 521	0.13 546	0.10 400	0.07 228

raft_robust	0.22 356	0.17 459	0.30 218	0.22 335	0.12 232	0.23 303	0.22 437	0.49 464	0.48 529	0.32 413	0.32 337	0.26 340	0.23 376	0.53 472	0.15 222	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.10 440	0.08 252	0.06 133

Sa-1000	0.22 356	0.15 414	0.35 278	0.23 391	0.13 312	0.28 395	0.23 463	0.47 441	0.39 424	0.30 373	0.50 528	0.26 340	0.19 329	0.33 383	0.16 248	0.07 120	0.06 225	0.10 406	0.11 479	0.08 252	0.06 133

SA	0.22 356	0.16 440	0.36 298	0.23 391	0.13 312	0.24 324	0.23 463	0.45 421	0.40 442	0.27 300	0.44 488	0.23 294	0.23 376	0.33 383	0.17 278	0.07 120	0.06 225	0.10 406	0.11 479	0.08 252	0.06 133

dd	0.22 356	0.26 559	0.40 350	0.22 335	0.12 232	0.25 342	0.21 410	0.32 259	0.44 485	0.29 341	0.28 288	0.25 318	0.16 258	0.30 362	0.25 443	0.12 499	0.07 355	0.10 406	0.08 294	0.11 448	0.09 369

GwcNet-ADL	0.22 356	0.14 379	0.58 502	0.24 445	0.13 312	0.22 281	0.23 463	0.49 464	0.40 442	0.27 300	0.29 300	0.30 393	0.20 338	0.26 293	0.23 422	0.09 371	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.09 332	0.09 369

HHNet	0.22 356	0.12 264	0.52 477	0.18 85	0.18 497	0.20 222	0.20 379	0.34 282	0.31 327	0.32 413	0.59 571	0.20 250	0.21 346	0.24 245	0.31 496	0.08 276	0.05 38	0.09 328	0.07 212	0.08 252	0.11 463

KYRaft	0.22 356	0.10 126	0.30 218	0.23 391	0.12 232	0.23 303	0.23 463	0.35 305	0.24 229	0.35 463	0.54 552	0.34 428	0.26 425	0.29 346	0.15 222	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.10 440	0.08 252	0.31 631

IRAFT_RVC	0.22 356	0.12 264	0.39 342	0.26 518	0.11 165	0.18 146	0.24 485	0.40 363	0.37 400	0.31 391	0.30 313	0.29 377	0.24 394	0.55 480	0.22 401	0.08 276	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.08 252	0.07 228

GES	0.22 356	0.12 264	0.42 383	0.20 213	0.14 360	0.27 375	0.19 327	0.49 464	0.33 350	0.30 373	0.36 391	0.25 318	0.23 376	0.29 346	0.22 401	0.10 421	0.08 444	0.08 235	0.07 212	0.10 400	0.11 463

SFCPSM	0.22 356	0.10 126	0.51 471	0.21 267	0.14 360	0.34 487	0.22 437	0.55 541	0.39 424	0.29 341	0.32 337	0.23 294	0.21 346	0.27 313	0.19 334	0.09 371	0.07 355	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.08 306

DMCA	0.22 356	0.14 379	0.36 298	0.22 335	0.14 360	0.27 375	0.20 379	0.43 403	0.38 414	0.31 391	0.32 337	0.33 419	0.24 394	0.24 245	0.28 468	0.11 460	0.08 444	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.11 463

BEATNet_4x	0.22 356	0.18 473	0.47 434	0.22 335	0.10 113	0.28 395	0.14 96	0.46 432	0.32 336	0.31 391	0.34 370	0.31 402	0.25 415	0.31 369	0.29 480	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.06 140	0.10 400	0.08 306

MLCV	0.22 356	0.16 440	0.44 406	0.21 267	0.08 23	0.29 417	0.19 327	0.38 340	0.37 400	0.38 502	0.44 488	0.31 402	0.21 346	0.41 423	0.24 433	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 171	0.06 133

DN-CSS_ROB	0.22 356	0.25 548	0.47 434	0.24 445	0.14 360	0.25 342	0.12 30	0.40 363	0.33 350	0.29 341	0.42 464	0.22 273	0.20 338	0.33 383	0.19 334	0.07 120	0.06 225	0.11 462	0.11 479	0.11 448	0.07 228

Select-FE	0.23 373	0.14 379	0.78 563	0.22 335	0.18 497	0.22 281	0.13 62	0.43 403	0.26 255	0.28 312	0.33 360	0.39 473	0.29 476	0.27 313	0.19 334	0.08 276	0.07 355	0.08 235	0.13 546	0.08 252	0.12 487

G2L-ROB	0.23 373	0.15 414	0.41 373	0.19 140	0.12 232	0.27 375	0.21 410	0.47 441	0.33 350	0.34 446	0.31 328	0.41 495	0.22 362	0.49 450	0.26 457	0.09 371	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.09 332	0.10 426

DFGA-Net	0.23 373	0.24 543	0.49 450	0.22 335	0.15 420	0.25 342	0.17 234	0.39 352	0.39 424	0.29 341	0.31 328	0.21 262	0.17 288	0.59 508	0.28 468	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.09 396	0.10 400	0.08 306

PAM_32	0.23 373	0.10 126	0.63 524	0.21 267	0.14 360	0.33 474	0.19 327	0.36 324	0.23 214	0.29 341	0.28 288	0.56 579	0.28 461	0.27 313	0.18 301	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.09 396	0.07 171	0.09 369

PAM	0.23 373	0.10 126	0.63 524	0.22 335	0.15 420	0.34 487	0.21 410	0.37 334	0.22 188	0.31 391	0.27 282	0.55 575	0.26 425	0.26 293	0.17 278	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.09 396	0.07 171	0.09 369

rvit_0105_3	0.23 373	0.17 459	0.40 350	0.25 484	0.15 420	0.24 324	0.28 537	0.38 340	0.41 454	0.25 280	0.25 267	0.28 366	0.21 346	0.28 327	0.20 355	0.15 558	0.13 563	0.14 548	0.15 569	0.10 400	0.09 369

UGAM-zero	0.23 373	0.10 126	0.54 484	0.19 140	0.13 312	0.21 253	0.14 96	0.44 411	0.22 188	0.28 312	0.28 288	0.51 558	0.33 517	0.65 542	0.14 194	0.07 120	0.06 225	0.07 142	0.08 294	0.06 91	0.07 228

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 373	0.13 332	0.83 583	0.20 213	0.21 551	0.23 303	0.17 234	0.48 454	0.27 266	0.23 257	0.29 300	0.39 473	0.23 376	0.25 275	0.15 222	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.11 479	0.11 448	0.10 426

test_sample3	0.23 373	0.12 264	0.43 396	0.19 140	0.12 232	0.32 463	0.20 379	0.50 474	0.34 360	0.31 391	0.33 360	0.29 377	0.22 362	0.53 472	0.22 401	0.10 421	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.10 400	0.10 426

MyStereo05	0.23 373	0.12 264	0.57 497	0.21 267	0.14 360	0.25 342	0.23 463	0.48 454	0.52 559	0.31 391	0.23 243	0.25 318	0.22 362	0.30 362	0.21 381	0.07 120	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.08 306

MyStereo04	0.23 373	0.12 264	0.55 490	0.22 335	0.14 360	0.25 342	0.23 463	0.49 464	0.52 559	0.28 312	0.23 243	0.27 350	0.23 376	0.30 362	0.22 401	0.07 120	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.08 252	0.08 306

CoDeX	0.23 373	0.12 264	0.46 426	0.21 267	0.14 360	0.29 417	0.21 410	0.53 522	0.41 454	0.29 341	0.35 381	0.29 377	0.22 362	0.48 445	0.19 334	0.09 371	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.07 228

PCWNet_CMD	0.23 373	0.13 332	0.48 444	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.16 188	0.46 432	0.46 515	0.29 341	0.36 391	0.37 453	0.24 394	0.28 327	0.20 355	0.09 371	0.06 225	0.10 406	0.08 294	0.11 448	0.09 369

anonymousa	0.23 373	0.11 206	0.50 461	0.21 267	0.16 452	0.31 451	0.20 379	0.36 324	0.35 376	0.32 413	0.50 528	0.39 473	0.26 425	0.22 219	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.11 479	0.07 171	0.08 306

BUS	0.23 373	0.12 264	0.28 194	0.25 484	0.14 360	0.43 556	0.17 234	0.56 557	0.34 360	0.34 446	0.35 381	0.32 412	0.20 338	0.26 293	0.21 381	0.10 421	0.07 355	0.11 462	0.10 440	0.09 332	0.09 369

IER	0.23 373	0.12 264	0.39 342	0.20 213	0.14 360	0.31 451	0.19 327	0.42 389	0.36 389	0.33 426	0.40 439	0.32 412	0.33 517	0.29 346	0.22 401	0.09 371	0.07 355	0.08 235	0.08 294	0.09 332	0.08 306

test_5	0.23 373	0.19 489	0.38 326	0.26 518	0.18 497	0.25 342	0.29 544	0.40 363	0.37 400	0.29 341	0.40 439	0.25 318	0.22 362	0.34 390	0.18 301	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.09 396	0.10 400	0.10 426

BSDual-CNN	0.23 373	0.12 264	0.28 194	0.25 484	0.14 360	0.35 502	0.21 410	0.56 557	0.34 360	0.34 446	0.35 381	0.38 461	0.24 394	0.26 293	0.21 381	0.10 421	0.07 355	0.11 462	0.10 440	0.09 332	0.09 369

iRaft-Stereo_5w	0.23 373	0.18 473	0.44 406	0.22 335	0.13 312	0.19 181	0.19 327	0.37 334	0.32 336	0.28 312	0.37 400	0.34 428	0.23 376	0.65 542	0.27 463	0.06 47	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.09 332	0.08 306

psmg	0.23 373	0.12 264	0.28 194	0.21 267	0.14 360	0.35 502	0.23 463	0.51 491	0.34 360	0.35 463	0.38 415	0.38 461	0.24 394	0.26 293	0.21 381	0.10 421	0.08 444	0.10 406	0.10 440	0.09 332	0.08 306

UDGNet	0.23 373	0.31 590	0.38 326	0.24 445	0.14 360	0.24 324	0.18 280	0.32 259	0.43 470	0.29 341	0.28 288	0.24 308	0.19 329	0.29 346	0.20 355	0.15 558	0.07 355	0.21 602	0.11 479	0.14 519	0.10 426

OMP-Stereo	0.23 373	0.14 379	0.35 278	0.29 570	0.13 312	0.21 253	0.16 188	0.37 334	0.33 350	0.34 446	0.30 313	0.34 428	0.19 329	0.70 556	0.24 433	0.07 120	0.06 225	0.09 328	0.07 212	0.07 171	0.06 133

IIG-Stereo	0.23 373	0.13 332	0.35 278	0.29 570	0.12 232	0.23 303	0.14 96	0.38 340	0.31 327	0.34 446	0.37 400	0.33 419	0.21 346	0.70 556	0.26 457	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.07 212	0.07 171	0.06 133

ASMatch	0.23 373	0.11 206	0.51 471	0.24 445	0.14 360	0.19 181	0.17 234	0.31 247	0.28 282	0.28 312	0.68 598	0.27 350	0.26 425	0.50 454	0.22 401	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.06 91	0.11 463

PFNet	0.23 373	0.10 126	0.57 497	0.24 445	0.14 360	0.22 281	0.19 327	0.39 352	0.33 350	0.35 463	0.32 337	0.27 350	0.19 329	0.64 535	0.22 401	0.09 371	0.05 38	0.09 328	0.07 212	0.08 252	0.07 228

ICVP	0.23 373	0.13 332	0.44 406	0.26 518	0.14 360	0.29 417	0.25 502	0.45 421	0.33 350	0.29 341	0.43 477	0.35 442	0.25 415	0.26 293	0.23 422	0.12 499	0.09 479	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.10 426
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 373	0.18 473	0.63 524	0.27 546	0.18 497	0.41 540	0.23 463	0.43 403	0.35 376	0.23 257	0.27 282	0.20 250	0.18 314	0.27 313	0.18 301	0.12 499	0.11 533	0.10 406	0.10 440	0.11 448	0.12 487

CFNet_pseudo	0.23 373	0.13 332	0.47 434	0.19 140	0.13 312	0.26 365	0.16 188	0.44 411	0.44 485	0.29 341	0.37 400	0.38 461	0.23 376	0.29 346	0.21 381	0.09 371	0.06 225	0.11 462	0.08 294	0.11 448	0.09 369

ACVNet	0.23 373	0.13 332	0.35 278	0.18 85	0.15 420	0.27 375	0.23 463	0.39 352	0.44 485	0.28 312	0.41 447	0.38 461	0.26 425	0.27 313	0.32 501	0.08 276	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.10 400	0.07 228

MSMDNet	0.23 373	0.13 332	0.48 444	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.16 188	0.46 432	0.46 515	0.29 341	0.36 391	0.37 453	0.24 394	0.28 327	0.20 355	0.09 371	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.11 448	0.09 369

ccs_rob	0.23 373	0.13 332	0.47 434	0.20 213	0.13 312	0.26 365	0.17 234	0.44 411	0.44 485	0.29 341	0.37 400	0.38 461	0.23 376	0.29 346	0.21 381	0.09 371	0.06 225	0.11 462	0.08 294	0.11 448	0.09 369

G2L-Stereo_test	0.24 404	0.16 440	0.38 326	0.19 140	0.13 312	0.27 375	0.24 485	0.49 464	0.38 414	0.37 487	0.37 400	0.40 488	0.24 394	0.52 465	0.28 468	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.06 140	0.09 332	0.08 306

DCVSM-stereo	0.24 404	0.13 332	0.52 477	0.20 213	0.14 360	0.26 365	0.13 62	0.34 282	0.34 360	0.41 536	0.33 360	0.47 534	0.29 476	0.30 362	0.22 401	0.10 421	0.10 509	0.11 462	0.10 440	0.12 485	0.15 538

rvit_stereo_0075_2	0.24 404	0.17 459	0.50 461	0.26 518	0.22 567	0.22 281	0.15 142	0.40 363	0.35 376	0.27 300	0.37 400	0.29 377	0.20 338	0.28 327	0.19 334	0.17 585	0.12 551	0.19 596	0.12 518	0.13 501	0.13 504

test_sample5	0.24 404	0.13 332	0.42 383	0.21 267	0.12 232	0.30 435	0.21 410	0.50 474	0.34 360	0.32 413	0.41 447	0.29 377	0.23 376	0.55 480	0.21 381	0.10 421	0.07 355	0.10 406	0.09 396	0.11 448	0.10 426

test_sample4	0.24 404	0.13 332	0.43 396	0.20 213	0.12 232	0.32 463	0.21 410	0.51 491	0.34 360	0.31 391	0.37 400	0.28 366	0.23 376	0.53 472	0.21 381	0.10 421	0.07 355	0.10 406	0.09 396	0.11 448	0.10 426

tta	0.24 404	0.12 264	0.40 350	0.19 140	0.10 113	0.27 375	0.19 327	0.51 491	0.45 497	0.34 446	0.41 447	0.31 402	0.26 425	0.58 502	0.28 468	0.10 421	0.07 355	0.08 235	0.08 294	0.08 252	0.07 228

qqq1	0.24 404	0.12 264	0.40 350	0.19 140	0.10 113	0.27 375	0.19 327	0.51 491	0.45 497	0.34 446	0.41 447	0.31 402	0.26 425	0.58 502	0.16 248	0.10 421	0.07 355	0.07 142	0.06 140	0.08 252	0.07 228

fff1	0.24 404	0.12 264	0.40 350	0.19 140	0.10 113	0.27 375	0.19 327	0.51 491	0.45 497	0.34 446	0.41 447	0.31 402	0.26 425	0.58 502	0.16 248	0.10 421	0.07 355	0.07 142	0.06 140	0.08 252	0.07 228

DualNet	0.24 404	0.13 332	0.42 383	0.21 267	0.12 232	0.30 435	0.21 410	0.50 474	0.34 360	0.33 426	0.43 477	0.29 377	0.23 376	0.55 480	0.21 381	0.10 421	0.07 355	0.10 406	0.09 396	0.11 448	0.10 426

GMStereo_Zeroshot	0.24 404	0.21 516	0.45 418	0.26 518	0.13 312	0.28 395	0.15 142	0.39 352	0.35 376	0.37 487	0.43 477	0.40 488	0.17 288	0.34 390	0.20 355	0.12 499	0.07 355	0.13 521	0.07 212	0.16 541	0.09 369

CFNet_ucs	0.24 404	0.13 332	0.50 461	0.20 213	0.15 420	0.28 395	0.17 234	0.49 464	0.45 497	0.32 413	0.42 464	0.39 473	0.22 362	0.31 369	0.21 381	0.11 460	0.08 444	0.12 500	0.09 396	0.12 485	0.11 463

gwcnet-sp	0.24 404	0.13 332	0.63 524	0.22 335	0.14 360	0.34 487	0.22 437	0.44 411	0.39 424	0.35 463	0.34 370	0.27 350	0.27 444	0.35 399	0.25 443	0.09 371	0.08 444	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.09 369

scenet	0.24 404	0.13 332	0.63 524	0.22 335	0.14 360	0.34 487	0.22 437	0.44 411	0.39 424	0.35 463	0.34 370	0.27 350	0.27 444	0.35 399	0.25 443	0.09 371	0.08 444	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.09 369

ToySt	0.24 404	0.16 440	0.48 444	0.21 267	0.13 312	0.29 417	0.29 544	0.39 352	0.39 424	0.27 300	0.35 381	0.39 473	0.31 507	0.31 369	0.29 480	0.08 276	0.09 479	0.10 406	0.11 479	0.11 448	0.10 426

ssnet	0.24 404	0.13 332	0.63 524	0.22 335	0.14 360	0.34 487	0.22 437	0.44 411	0.39 424	0.35 463	0.34 370	0.27 350	0.27 444	0.35 399	0.25 443	0.09 371	0.08 444	0.09 328	0.09 396	0.09 332	0.09 369

STrans-v2	0.24 404	0.13 332	0.54 484	0.21 267	0.12 232	0.23 303	0.21 410	0.47 441	0.28 282	0.31 391	0.42 464	0.36 447	0.35 530	0.62 527	0.23 422	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.06 91	0.06 133

TransformOpticalFlow	0.24 404	0.13 332	0.56 494	0.23 391	0.11 165	0.21 253	0.19 327	0.40 363	0.32 336	0.30 373	0.43 477	0.36 447	0.31 507	0.61 519	0.20 355	0.07 120	0.05 38	0.08 235	0.07 212	0.06 91	0.07 228

DRaft	0.24 404	0.10 126	0.34 269	0.18 85	0.12 232	0.28 395	0.23 463	0.33 274	0.39 424	0.38 502	0.61 583	0.21 262	0.41 562	0.48 445	0.42 552	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.08 306

HCRNet	0.24 404	0.25 548	0.33 258	0.34 601	0.16 452	0.27 375	0.18 280	0.43 403	0.35 376	0.30 373	0.35 381	0.32 412	0.22 362	0.44 432	0.20 355	0.13 518	0.08 444	0.13 521	0.11 479	0.10 400	0.09 369

ARAFT	0.24 404	0.21 516	0.78 563	0.22 335	0.12 232	0.29 417	0.24 485	0.43 403	0.32 336	0.33 426	0.28 288	0.28 366	0.19 329	0.49 450	0.18 301	0.07 120	0.06 225	0.12 500	0.11 479	0.09 332	0.06 133

cf-r	0.24 404	0.15 414	0.44 406	0.21 267	0.14 360	0.27 375	0.22 437	0.42 389	0.40 442	0.30 373	0.42 464	0.42 504	0.26 425	0.43 428	0.25 443	0.11 460	0.06 225	0.08 235	0.10 440	0.08 252	0.08 306

GANet-RSSM	0.24 404	0.14 379	0.36 298	0.21 267	0.14 360	0.27 375	0.21 410	0.45 421	0.33 350	0.29 341	0.39 428	0.39 473	0.28 461	0.58 502	0.23 422	0.11 460	0.07 355	0.09 328	0.09 396	0.10 400	0.09 369

PSMNet-RSSM	0.24 404	0.15 414	0.36 298	0.21 267	0.14 360	0.25 342	0.20 379	0.48 454	0.37 400	0.30 373	0.44 488	0.38 461	0.26 425	0.52 465	0.22 401	0.12 499	0.07 355	0.11 462	0.13 546	0.10 400	0.09 369

CFNet-ft	0.24 404	0.15 414	0.35 278	0.18 85	0.15 420	0.30 435	0.21 410	0.39 352	0.36 389	0.28 312	0.40 439	0.43 508	0.25 415	0.47 442	0.24 433	0.12 499	0.07 355	0.12 500	0.11 479	0.12 485	0.09 369

CFNet_RVC	0.24 404	0.15 414	0.35 278	0.18 85	0.15 420	0.30 435	0.21 410	0.39 352	0.36 389	0.28 312	0.40 439	0.43 508	0.25 415	0.47 442	0.24 433	0.12 499	0.07 355	0.12 500	0.11 479	0.12 485	0.09 369

UCFNet_RVC	0.24 404	0.16 440	0.34 269	0.18 85	0.15 420	0.33 474	0.16 188	0.46 432	0.35 376	0.29 341	0.35 381	0.39 473	0.25 415	0.34 390	0.22 401	0.13 518	0.08 444	0.13 521	0.14 560	0.13 501	0.12 487

AdaStereo	0.24 404	0.16 440	0.37 307	0.24 445	0.12 232	0.32 463	0.17 234	0.54 531	0.42 462	0.33 426	0.38 415	0.35 442	0.21 346	0.30 362	0.22 401	0.14 543	0.06 225	0.13 521	0.08 294	0.11 448	0.08 306
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	0.24 404	0.18 473	0.61 513	0.25 484	0.11 165	0.29 417	0.21 410	0.42 389	0.43 470	0.33 426	0.43 477	0.27 350	0.22 362	0.34 390	0.26 457	0.07 120	0.05 38	0.07 142	0.06 140	0.08 252	0.07 228

RT-IGEV	0.25 432	0.10 126	0.48 444	0.22 335	0.14 360	0.31 451	0.28 537	0.53 522	0.39 424	0.36 479	0.41 447	0.44 519	0.30 490	0.28 327	0.27 463	0.09 371	0.07 355	0.08 235	0.09 396	0.09 332	0.10 426

G2L-Stereo	0.25 432	0.16 440	0.47 434	0.22 335	0.14 360	0.25 342	0.18 280	0.46 432	0.35 376	0.33 426	0.37 400	0.40 488	0.22 362	0.60 512	0.30 488	0.10 421	0.09 479	0.10 406	0.08 294	0.09 332	0.09 369

DDVS	0.25 432	0.15 414	0.39 342	0.24 445	0.17 475	0.34 487	0.21 410	0.41 375	0.30 314	0.33 426	0.41 447	0.48 540	0.21 346	0.52 465	0.27 463	0.11 460	0.09 479	0.11 462	0.09 396	0.13 501	0.14 526

ITSA-stereo	0.25 432	0.15 414	0.33 258	0.23 391	0.11 165	0.27 375	0.18 280	0.56 557	0.59 584	0.31 391	0.32 337	0.33 419	0.28 461	0.49 450	0.30 488	0.11 460	0.08 444	0.11 462	0.10 440	0.11 448	0.13 504

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 432	0.14 379	0.95 606	0.21 267	0.27 602	0.20 222	0.19 327	0.48 454	0.25 243	0.26 292	0.55 556	0.34 428	0.18 314	0.25 275	0.17 278	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.12 518	0.12 485	0.12 487

test_sample7	0.25 432	0.15 414	0.35 278	0.20 213	0.14 360	0.28 395	0.21 410	0.51 491	0.38 414	0.37 487	0.34 370	0.37 453	0.30 490	0.39 414	0.23 422	0.14 543	0.09 479	0.13 521	0.12 518	0.13 501	0.12 487

test_sample6	0.25 432	0.13 332	0.41 373	0.21 267	0.11 165	0.30 435	0.22 437	0.51 491	0.35 376	0.33 426	0.43 477	0.30 393	0.24 394	0.57 495	0.22 401	0.10 421	0.07 355	0.10 406	0.10 440	0.11 448	0.10 426

SMFormer	0.25 432	0.12 264	0.40 350	0.19 140	0.10 113	0.27 375	0.19 327	0.51 491	0.45 497	0.34 446	0.41 447	0.31 402	0.26 425	0.58 502	0.28 468	0.10 421	0.07 355	0.08 235	0.08 294	0.09 332	0.09 369

NINENet	0.25 432	0.15 414	0.37 307	0.23 391	0.16 452	0.43 556	0.17 234	0.60 591	0.46 515	0.32 413	0.37 400	0.32 412	0.20 338	0.42 426	0.21 381	0.10 421	0.10 509	0.12 500	0.08 294	0.11 448	0.10 426

hknet	0.25 432	0.14 379	0.40 350	0.25 484	0.15 420	0.35 502	0.21 410	0.56 557	0.37 400	0.34 446	0.35 381	0.43 508	0.27 444	0.37 407	0.21 381	0.09 371	0.07 355	0.11 462	0.10 440	0.09 332	0.09 369

PSMNet-ADL	0.25 432	0.15 414	0.32 241	0.26 518	0.14 360	0.31 451	0.22 437	0.44 411	0.36 389	0.27 300	0.33 360	0.41 495	0.28 461	0.61 519	0.29 480	0.11 460	0.09 479	0.09 328	0.11 479	0.10 400	0.10 426

PSM-AAD	0.25 432	0.10 126	0.30 218	0.24 445	0.12 232	0.26 365	0.38 600	0.34 282	0.28 282	0.35 463	0.39 428	0.28 366	0.79 636	0.30 362	0.16 248	0.07 120	0.06 225	0.12 500	0.11 479	0.08 252	0.21 601

GrayStereo	0.25 432	0.09 73	0.32 241	0.26 518	0.13 312	0.23 303	0.47 627	0.34 282	0.30 314	0.39 517	0.47 517	0.30 393	0.79 636	0.29 346	0.16 248	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.09 396	0.07 171	0.13 504

RAFT-RH_RVC	0.25 432	0.11 206	0.45 418	0.21 267	0.12 232	0.25 342	0.14 96	0.27 179	0.27 266	0.38 502	1.15 640	0.23 294	0.17 288	0.57 495	0.24 433	0.07 120	0.05 38	0.10 406	0.07 212	0.06 91	0.07 228

UPFNet	0.25 432	0.12 264	0.38 326	0.24 445	0.19 524	0.37 513	0.28 537	0.48 454	0.38 414	0.34 446	0.37 400	0.37 453	0.28 461	0.39 414	0.33 508	0.10 421	0.09 479	0.10 406	0.10 440	0.10 400	0.08 306

acv_ft	0.25 432	0.13 332	0.40 350	0.23 391	0.19 524	0.34 487	0.21 410	0.45 421	0.44 485	0.38 502	0.41 447	0.38 461	0.27 444	0.27 313	0.35 517	0.08 276	0.07 355	0.08 235	0.07 212	0.11 448	0.07 228

iResNet_ROB	0.25 432	0.19 489	0.40 350	0.20 213	0.12 232	0.30 435	0.16 188	0.55 541	0.53 564	0.38 502	0.43 477	0.37 453	0.26 425	0.38 412	0.22 401	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.04 1	0.09 332	0.09 369

coex_refinement	0.26 449	0.16 440	0.36 298	0.23 391	0.15 420	0.31 451	0.20 379	0.49 464	0.42 462	0.35 463	0.42 464	0.45 524	0.27 444	0.55 480	0.33 508	0.10 421	0.06 225	0.07 142	0.07 212	0.10 400	0.10 426

UGAM	0.26 449	0.14 379	0.45 418	0.25 484	0.12 232	0.23 303	0.25 502	0.32 259	0.41 454	0.31 391	0.42 464	0.41 495	0.22 362	0.92 618	0.22 401	0.08 276	0.06 225	0.14 548	0.12 518	0.10 400	0.07 228

SepStereo	0.26 449	0.12 264	0.42 383	0.24 445	0.18 497	0.29 417	0.24 485	0.45 421	0.45 497	0.41 536	0.44 488	0.34 428	0.29 476	0.64 535	0.21 381	0.09 371	0.07 355	0.09 328	0.07 212	0.09 332	0.09 369

AACVNet	0.26 449	0.16 440	0.37 307	0.22 335	0.14 360	0.29 417	0.19 327	0.41 375	0.31 327	0.38 502	0.42 464	0.43 508	0.28 461	0.73 567	0.25 443	0.11 460	0.08 444	0.11 462	0.09 396	0.13 501	0.11 463

DEmStereo	0.26 449	0.09 73	0.47 434	0.19 140	0.12 232	0.30 435	0.25 502	0.28 201	0.36 389	0.36 479	0.58 568	0.25 318	0.48 594	0.53 472	0.44 558	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.06 91	0.07 228

LMCR-Stereo	0.26 449	0.18 473	0.49 450	0.28 567	0.14 360	0.36 507	0.23 463	0.54 531	0.34 360	0.39 517	0.40 439	0.29 377	0.29 476	0.37 407	0.27 463	0.11 460	0.07 355	0.09 328	0.07 212	0.13 501	0.09 369

GwcNet-RSSM	0.26 449	0.17 459	0.46 426	0.21 267	0.13 312	0.28 395	0.23 463	0.44 411	0.42 462	0.31 391	0.45 500	0.40 488	0.26 425	0.55 480	0.28 468	0.11 460	0.07 355	0.09 328	0.10 440	0.09 332	0.08 306

DeepPruner_ROB	0.26 449	0.19 489	0.44 406	0.21 267	0.16 452	0.30 435	0.21 410	0.52 510	0.32 336	0.35 463	0.38 415	0.39 473	0.26 425	0.42 426	0.24 433	0.15 558	0.11 533	0.11 462	0.11 479	0.14 519	0.13 504

ISRNet	0.27 457	0.13 332	0.45 418	0.26 518	0.19 524	0.24 324	0.14 96	0.45 421	0.43 470	0.39 517	0.48 523	0.42 504	0.27 444	0.32 376	0.29 480	0.20 605	0.12 551	0.17 580	0.16 581	0.16 541	0.20 592

rvit_105_1	0.27 457	0.19 489	0.46 426	0.27 546	0.19 524	0.30 435	0.35 585	0.44 411	0.51 550	0.31 391	0.31 328	0.31 402	0.26 425	0.35 399	0.25 443	0.15 558	0.14 573	0.15 563	0.17 590	0.11 448	0.10 426

DispNO	0.27 457	0.18 473	0.62 521	0.23 391	0.17 475	0.25 342	0.22 437	0.45 421	0.41 454	0.32 413	0.39 428	0.38 461	0.27 444	0.77 587	0.27 463	0.09 371	0.07 355	0.10 406	0.10 440	0.08 252	0.08 306

CBFPSM	0.27 457	0.16 440	0.67 539	0.20 213	0.14 360	0.38 521	0.25 502	0.40 363	0.36 389	0.33 426	0.36 391	0.56 579	0.38 547	0.32 376	0.38 526	0.08 276	0.08 444	0.07 142	0.08 294	0.09 332	0.11 463

CSP-Net	0.27 457	0.15 414	0.30 218	0.21 267	0.14 360	0.44 558	0.24 485	0.50 474	0.40 442	0.41 536	0.43 477	0.42 504	0.26 425	0.66 546	0.28 468	0.12 499	0.08 444	0.08 235	0.08 294	0.10 400	0.09 369

DAS	0.27 457	0.12 264	0.42 383	0.24 445	0.18 497	0.29 417	0.24 485	0.45 421	0.45 497	0.41 536	0.44 488	0.34 428	0.29 476	0.75 576	0.21 381	0.09 371	0.07 355	0.09 328	0.07 212	0.09 332	0.09 369

AASNet	0.27 457	0.19 489	0.49 450	0.26 518	0.17 475	0.34 487	0.20 379	0.62 603	0.48 529	0.35 463	0.40 439	0.32 412	0.25 415	0.28 327	0.34 513	0.11 460	0.09 479	0.10 406	0.08 294	0.13 501	0.11 463

GEStereo_RVC	0.27 457	0.20 502	0.44 406	0.27 546	0.16 452	0.33 474	0.25 502	0.56 557	0.54 568	0.34 446	0.38 415	0.34 428	0.25 415	0.51 459	0.28 468	0.12 499	0.08 444	0.09 328	0.08 294	0.11 448	0.11 463

RAFT + AFF	0.27 457	0.23 539	0.50 461	0.25 484	0.17 475	0.30 435	0.33 579	0.52 510	0.40 442	0.28 312	0.30 313	0.30 393	0.31 507	0.62 527	0.24 433	0.09 371	0.10 509	0.11 462	0.10 440	0.11 448	0.11 463

MMNet	0.27 457	0.14 379	0.49 450	0.24 445	0.17 475	0.47 572	0.22 437	0.45 421	0.51 550	0.39 517	0.41 447	0.36 447	0.33 517	0.39 414	0.34 513	0.08 276	0.07 355	0.09 328	0.09 396	0.10 400	0.08 306

delet	0.27 457	0.14 379	0.40 350	0.23 391	0.19 524	0.41 540	0.29 544	0.49 464	0.48 529	0.33 426	0.41 447	0.37 453	0.30 490	0.48 445	0.34 513	0.09 371	0.09 479	0.11 462	0.12 518	0.08 252	0.08 306

ac_64	0.27 457	0.13 332	0.41 373	0.24 445	0.17 475	0.36 507	0.22 437	0.46 432	0.33 350	0.35 463	0.36 391	0.52 564	0.30 490	0.62 527	0.32 501	0.11 460	0.09 479	0.10 406	0.10 440	0.09 332	0.08 306

HGLStereo	0.27 457	0.14 379	0.46 426	0.24 445	0.21 551	0.33 474	0.23 463	0.50 474	0.42 462	0.35 463	0.48 523	0.41 495	0.33 517	0.45 435	0.33 508	0.11 460	0.10 509	0.09 328	0.09 396	0.10 400	0.12 487

DSFCA	0.27 457	0.13 332	0.36 298	0.20 213	0.17 475	0.38 521	0.31 560	0.47 441	0.43 470	0.43 552	0.37 400	0.39 473	0.29 476	0.52 465	0.32 501	0.12 499	0.10 509	0.10 406	0.11 479	0.11 448	0.10 426

DMCA-RVC	0.27 457	0.21 516	0.61 513	0.28 567	0.17 475	0.29 417	0.21 410	0.42 389	0.35 376	0.40 527	0.37 400	0.39 473	0.36 534	0.43 428	0.30 488	0.13 518	0.10 509	0.15 563	0.11 479	0.13 501	0.10 426

HSM-Net_RVC	0.27 457	0.11 206	0.42 383	0.19 140	0.11 165	0.34 487	0.20 379	0.62 603	0.43 470	0.40 527	0.43 477	0.50 554	0.26 425	0.76 581	0.22 401	0.08 276	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.08 252	0.08 306
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 457	0.20 502	0.44 406	0.22 335	0.14 360	0.33 474	0.14 96	0.51 491	0.45 497	0.30 373	0.40 439	0.38 461	0.27 444	0.76 581	0.25 443	0.09 371	0.07 355	0.11 462	0.11 479	0.11 448	0.08 306

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 457	0.21 516	0.59 508	0.25 484	0.18 497	0.29 417	0.22 437	0.50 474	0.40 442	0.38 502	0.41 447	0.43 508	0.27 444	0.43 428	0.29 480	0.11 460	0.08 444	0.10 406	0.10 440	0.10 400	0.11 463
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	0.27 457	0.26 559	0.72 556	0.23 391	0.13 312	0.29 417	0.18 280	0.52 510	0.49 538	0.37 487	0.45 500	0.39 473	0.25 415	0.34 390	0.20 355	0.08 276	0.06 225	0.07 142	0.05 59	0.12 485	0.09 369

StereoDRNet-Refined	0.27 457	0.17 459	0.35 278	0.25 484	0.14 360	0.37 513	0.21 410	0.47 441	0.41 454	0.44 559	0.51 534	0.41 495	0.28 461	0.45 435	0.37 524	0.09 371	0.06 225	0.11 462	0.11 479	0.10 400	0.10 426
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 477	0.19 489	0.50 461	0.18 85	0.16 452	0.34 487	0.20 379	0.51 491	0.38 414	0.37 487	0.34 370	0.37 453	0.30 490	0.39 414	0.23 422	0.23 610	0.09 479	0.28 622	0.24 617	0.18 572	0.16 547

ssnet_v2	0.28 477	0.16 440	0.44 406	0.22 335	0.15 420	0.40 536	0.30 555	0.57 567	0.46 515	0.38 502	0.36 391	0.47 534	0.29 476	0.38 412	0.39 534	0.13 518	0.11 533	0.11 462	0.11 479	0.11 448	0.11 463

CRFU-Net	0.28 477	0.14 379	0.45 418	0.25 484	0.15 420	0.45 564	0.23 463	0.50 474	0.30 314	0.43 552	0.41 447	0.48 540	0.46 585	0.43 428	0.29 480	0.11 460	0.10 509	0.09 328	0.08 294	0.10 400	0.10 426

dad	0.28 477	0.31 590	0.44 406	0.21 267	0.14 360	0.30 435	0.20 379	0.33 274	0.49 538	0.44 559	0.44 488	0.45 524	0.21 346	0.41 423	0.26 457	0.20 605	0.11 533	0.20 600	0.11 479	0.14 519	0.10 426

FTStereo	0.28 477	0.10 126	0.43 396	0.23 391	0.13 312	0.21 253	0.53 637	0.34 282	0.26 255	0.38 502	0.95 629	0.30 393	0.56 607	0.32 376	0.18 301	0.08 276	0.06 225	0.09 328	0.08 294	0.07 171	0.19 580

ADLNet	0.28 477	0.15 414	0.42 383	0.23 391	0.19 524	0.34 487	0.23 463	0.53 522	0.43 470	0.42 546	0.41 447	0.44 519	0.27 444	0.55 480	0.35 517	0.11 460	0.08 444	0.11 462	0.11 479	0.11 448	0.12 487

UNet	0.28 477	0.14 379	0.69 545	0.23 391	0.20 543	0.44 558	0.22 437	0.50 474	0.40 442	0.34 446	0.39 428	0.43 508	0.33 517	0.40 421	0.31 496	0.09 371	0.07 355	0.10 406	0.08 294	0.10 400	0.08 306

STTStereo	0.28 477	0.20 502	0.61 513	0.25 484	0.17 475	0.29 417	0.24 485	0.47 441	0.39 424	0.39 517	0.41 447	0.44 519	0.28 461	0.40 421	0.28 468	0.13 518	0.12 551	0.13 521	0.16 581	0.12 485	0.11 463

RASNet	0.28 477	0.14 379	0.44 406	0.22 335	0.18 497	0.32 463	0.19 327	0.48 454	0.38 414	0.29 341	0.43 477	0.47 534	0.37 543	0.79 591	0.36 523	0.09 371	0.07 355	0.07 142	0.09 396	0.07 171	0.07 228

HSM	0.28 477	0.16 440	0.35 278	0.20 213	0.15 420	0.33 474	0.19 327	0.53 522	0.37 400	0.36 479	0.38 415	0.67 614	0.31 507	0.89 613	0.23 422	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.08 252	0.08 306

DLCB_ROB	0.28 477	0.16 440	0.34 269	0.27 546	0.16 452	0.38 521	0.25 502	0.48 454	0.43 470	0.46 567	0.46 510	0.51 558	0.33 517	0.53 472	0.33 508	0.10 421	0.10 509	0.11 462	0.11 479	0.10 400	0.09 369

ACV-stereo	0.29 488	0.18 473	0.79 570	0.23 391	0.16 452	0.47 572	0.19 327	0.36 324	0.34 360	0.29 341	0.33 360	0.67 614	0.42 571	0.54 478	0.30 488	0.10 421	0.09 479	0.09 328	0.09 396	0.10 400	0.11 463

ff1	0.29 488	0.12 264	0.42 383	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.20 379	0.35 305	0.44 485	0.30 373	0.42 464	0.34 428	0.23 376	0.81 599	1.08 637	0.08 276	0.05 38	0.11 462	0.10 440	0.08 252	0.08 306

LL-Strereo	0.29 488	0.25 548	0.58 502	0.25 484	0.21 551	0.23 303	0.24 485	0.55 541	0.42 462	0.34 446	0.32 337	0.41 495	0.40 558	0.94 622	0.23 422	0.08 276	0.07 355	0.11 462	0.09 396	0.09 332	0.09 369

THIR-Stereo	0.29 488	0.12 264	0.41 373	0.19 140	0.11 165	0.28 395	0.72 651	0.32 259	0.35 376	0.37 487	0.65 592	0.34 428	0.50 597	0.57 495	0.45 561	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.09 396	0.07 171	0.07 228

psm_up	0.29 488	0.16 440	0.41 373	0.26 518	0.17 475	0.32 463	0.26 515	0.55 541	0.43 470	0.36 479	0.40 439	0.45 524	0.37 543	0.58 502	0.30 488	0.11 460	0.12 551	0.13 521	0.12 518	0.10 400	0.10 426

hitnet-ft	0.29 488	0.17 459	0.40 350	0.19 140	0.14 360	0.39 530	0.23 463	0.44 411	0.41 454	0.36 479	0.46 510	0.53 569	0.34 526	0.76 581	0.32 501	0.14 543	0.10 509	0.13 521	0.10 440	0.15 533	0.13 504

FADNet-RVC-Resample	0.29 488	0.25 548	0.93 603	0.26 518	0.16 452	0.32 463	0.21 410	0.47 441	0.39 424	0.35 463	0.38 415	0.33 419	0.27 444	0.53 472	0.24 433	0.10 421	0.10 509	0.14 548	0.13 546	0.13 501	0.16 547

iinet-f	0.30 495	0.18 473	1.03 617	0.20 213	0.15 420	0.44 558	0.22 437	0.45 421	0.37 400	0.35 463	0.44 488	0.41 495	0.34 526	0.34 390	0.40 541	0.10 421	0.09 479	0.08 235	0.08 294	0.13 501	0.11 463

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 495	0.20 502	0.70 551	0.21 267	0.17 475	0.46 566	0.27 521	0.50 474	0.49 538	0.42 546	0.55 556	0.43 508	0.30 490	0.46 438	0.38 526	0.09 371	0.06 225	0.07 142	0.06 140	0.11 448	0.10 426

SACVNet	0.30 495	0.20 502	0.41 373	0.25 484	0.18 497	0.34 487	0.25 502	0.52 510	0.40 442	0.41 536	0.44 488	0.46 532	0.32 514	0.71 559	0.25 443	0.13 518	0.10 509	0.12 500	0.12 518	0.16 541	0.17 560

ADLNet2	0.30 495	0.17 459	0.72 556	0.23 391	0.17 475	0.36 507	0.24 485	0.52 510	0.51 550	0.32 413	0.38 415	0.45 524	0.30 490	0.69 553	0.35 517	0.10 421	0.08 444	0.09 328	0.09 396	0.12 485	0.10 426

FADNet_RVC	0.30 495	0.28 569	0.83 583	0.23 391	0.15 420	0.30 435	0.17 234	0.49 464	0.37 400	0.30 373	0.38 415	0.30 393	0.27 444	0.52 465	0.31 496	0.14 543	0.14 573	0.14 548	0.16 581	0.21 592	0.23 613

TDLM	0.30 495	0.21 516	0.38 326	0.28 567	0.15 420	0.33 474	0.32 568	0.52 510	0.47 520	0.38 502	0.43 477	0.39 473	0.29 476	0.91 617	0.28 468	0.14 543	0.08 444	0.13 521	0.11 479	0.12 485	0.10 426

CVANet_RVC	0.30 495	0.19 489	0.41 373	0.26 518	0.16 452	0.33 474	0.26 515	0.52 510	0.47 520	0.40 527	0.46 510	0.43 508	0.31 507	0.89 613	0.26 457	0.14 543	0.09 479	0.14 548	0.13 546	0.14 519	0.10 426

mmx	0.31 502	0.12 264	0.42 383	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.20 379	0.55 541	0.45 497	0.30 373	0.42 464	0.34 428	0.23 376	0.81 599	1.08 637	0.10 421	0.07 355	0.11 462	0.10 440	0.11 448	0.10 426

xxx	0.31 502	0.12 264	0.42 383	0.20 213	0.13 312	0.28 395	0.20 379	0.55 541	0.45 497	0.30 373	0.42 464	0.34 428	0.23 376	0.81 599	1.08 637	0.10 421	0.07 355	0.11 462	0.10 440	0.11 448	0.10 426

fast-acv-ft	0.31 502	0.20 502	0.81 576	0.24 445	0.18 497	0.46 566	0.27 521	0.41 375	0.49 538	0.39 517	0.55 556	0.49 546	0.35 530	0.37 407	0.38 526	0.11 460	0.11 533	0.11 462	0.12 518	0.12 485	0.09 369

CrosDoStereo	0.31 502	0.10 126	0.49 450	0.18 85	0.12 232	0.22 281	1.11 674	0.34 282	0.37 400	0.38 502	0.61 583	0.28 366	0.46 585	0.61 519	0.57 585	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.07 228

DeepStereo_LL	0.31 502	0.10 126	0.49 450	0.18 85	0.12 232	0.22 281	1.11 674	0.34 282	0.37 400	0.38 502	0.61 583	0.28 366	0.46 585	0.61 519	0.57 585	0.07 120	0.06 225	0.08 235	0.08 294	0.07 171	0.07 228

FADNet-RVC	0.31 502	0.35 600	0.78 563	0.25 484	0.20 543	0.33 474	0.20 379	0.49 464	0.40 442	0.34 446	0.39 428	0.41 495	0.29 476	0.63 533	0.31 496	0.13 518	0.14 573	0.14 548	0.15 569	0.19 580	0.19 580

AANet_RVC	0.31 502	0.22 530	0.50 461	0.23 391	0.14 360	0.30 435	0.24 485	0.47 441	0.54 568	0.38 502	0.60 576	0.43 508	0.29 476	0.87 608	0.40 541	0.11 460	0.07 355	0.07 142	0.07 212	0.09 332	0.09 369

NVstereo2D	0.31 502	0.16 440	0.54 484	0.24 445	0.22 567	0.42 547	0.28 537	0.58 576	0.56 577	0.28 312	0.38 415	0.40 488	0.30 490	0.71 559	0.28 468	0.13 518	0.08 444	0.13 521	0.10 440	0.19 580	0.16 547

NOSS_ROB	0.31 502	0.20 502	0.35 278	0.24 445	0.16 452	0.32 463	0.19 327	0.52 510	0.48 529	0.33 426	0.36 391	0.42 504	0.28 461	0.93 620	0.24 433	0.19 602	0.20 618	0.24 611	0.22 613	0.17 558	0.17 560

z-ln-s-r	0.32 511	0.21 516	0.82 580	0.23 391	0.14 360	0.30 435	0.26 515	0.43 403	0.50 546	0.32 413	0.60 576	0.39 473	0.29 476	0.73 567	0.66 606	0.08 276	0.06 225	0.08 235	0.07 212	0.10 400	0.08 306

YMNet	0.32 511	0.22 530	0.58 502	0.27 546	0.23 580	0.48 578	0.27 521	0.51 491	0.45 497	0.48 578	0.56 563	0.51 558	0.30 490	0.39 414	0.40 541	0.13 518	0.16 595	0.13 521	0.12 518	0.13 501	0.12 487

YMNet_1	0.32 511	0.22 530	0.58 502	0.27 546	0.23 580	0.48 578	0.27 521	0.51 491	0.45 497	0.48 578	0.56 563	0.51 558	0.30 490	0.39 414	0.40 541	0.13 518	0.16 595	0.13 521	0.12 518	0.13 501	0.12 487

1111x	0.32 511	0.11 206	0.40 350	0.22 335	0.11 165	0.32 463	0.26 515	0.59 582	0.43 470	0.31 391	0.41 447	0.39 473	0.28 461	0.76 581	1.37 655	0.09 371	0.08 444	0.09 328	0.10 440	0.09 332	0.08 306

pcwnet_v2	0.32 511	0.15 414	1.26 637	0.23 391	0.18 497	0.32 463	0.18 280	0.59 582	0.60 588	0.36 479	0.45 500	0.35 442	0.29 476	0.36 404	0.25 443	0.14 543	0.11 533	0.12 500	0.11 479	0.14 519	0.15 538

FADNet	0.32 511	0.36 603	0.74 561	0.23 391	0.22 567	0.37 513	0.19 327	0.53 522	0.48 529	0.32 413	0.36 391	0.43 508	0.32 514	0.64 535	0.25 443	0.16 574	0.16 595	0.14 548	0.16 581	0.24 605	0.19 580

PS-NSSS	0.32 511	0.30 583	0.46 426	0.23 391	0.17 475	0.33 474	0.24 485	0.57 567	0.41 454	0.37 487	0.52 542	0.35 442	0.30 490	0.80 595	0.30 488	0.17 585	0.14 573	0.21 602	0.15 569	0.15 533	0.13 504

StereoDRNet	0.32 511	0.22 530	0.61 513	0.27 546	0.21 551	0.42 547	0.30 555	0.61 595	0.48 529	0.46 567	0.39 428	0.48 540	0.30 490	0.57 495	0.40 541	0.11 460	0.09 479	0.12 500	0.11 479	0.12 485	0.10 426

DISCO	0.32 511	0.13 332	0.51 471	0.25 484	0.16 452	0.48 578	0.25 502	0.50 474	0.57 580	0.37 487	0.45 500	0.62 598	0.36 534	0.64 535	0.49 572	0.09 371	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.12 485	0.11 463

Selective-IGEV-i16pc	0.33 520	0.10 126	1.71 655	0.21 267	0.14 360	0.74 625	0.31 560	0.42 389	0.41 454	0.21 244	0.32 337	0.26 340	0.14 219	0.71 559	0.19 334	0.14 543	0.10 509	0.08 235	0.09 396	0.11 448	0.11 463

TCMNet	0.33 520	0.23 539	0.72 556	0.29 570	0.30 616	0.40 536	0.28 537	0.50 474	0.47 520	0.37 487	0.45 500	0.40 488	0.29 476	0.60 512	0.39 534	0.14 543	0.13 563	0.15 563	0.14 560	0.17 558	0.15 538

HBP-ISP	0.33 520	0.30 583	0.72 556	0.22 335	0.16 452	0.32 463	0.22 437	0.54 531	0.44 485	0.41 536	0.49 525	0.33 419	0.38 547	0.73 567	0.25 443	0.18 596	0.19 613	0.24 611	0.20 602	0.16 541	0.13 504

AAGNet	0.33 520	0.11 206	0.37 307	0.25 484	0.16 452	0.20 222	0.19 327	0.30 237	0.27 266	0.35 463	0.35 381	0.27 350	0.30 490	0.44 432	2.66 676	0.08 276	0.05 38	0.10 406	0.07 212	0.08 252	0.06 133

DRN-Test	0.33 520	0.17 459	0.61 513	0.27 546	0.19 524	0.46 566	0.29 544	0.65 612	0.51 550	0.47 574	0.46 510	0.44 519	0.34 526	0.62 527	0.41 549	0.12 499	0.08 444	0.13 521	0.12 518	0.12 485	0.10 426

CBMV_ROB	0.33 520	0.18 473	0.53 481	0.21 267	0.14 360	0.33 474	0.20 379	0.51 491	0.45 497	0.51 586	0.55 556	0.45 524	0.42 571	0.71 559	0.32 501	0.18 596	0.19 613	0.23 609	0.21 605	0.14 519	0.15 538

XPNet_ROB	0.33 520	0.20 502	0.43 396	0.27 546	0.18 497	0.37 513	0.31 560	0.55 541	0.50 546	0.51 586	0.53 549	0.58 587	0.37 543	0.63 533	0.45 561	0.17 585	0.12 551	0.13 521	0.12 518	0.15 533	0.14 526

PSMNet_ROB	0.33 520	0.24 543	0.54 484	0.31 587	0.21 551	0.42 547	0.43 616	0.59 582	0.47 520	0.37 487	0.44 488	0.49 546	0.31 507	0.64 535	0.43 553	0.14 543	0.10 509	0.15 563	0.14 560	0.13 501	0.11 463

CBMV	0.33 520	0.21 516	0.54 484	0.23 391	0.13 312	0.42 547	0.33 579	0.53 522	0.48 529	0.52 592	0.49 525	0.50 554	0.41 562	0.56 491	0.31 496	0.15 558	0.16 595	0.18 588	0.16 581	0.13 501	0.13 504
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	0.34 529	0.29 576	0.91 599	0.26 518	0.21 551	0.47 572	0.31 560	0.54 531	0.54 568	0.44 559	0.52 542	0.50 554	0.35 530	0.39 414	0.39 534	0.11 460	0.11 533	0.10 406	0.09 396	0.14 519	0.13 504

xxxx	0.34 529	0.10 126	0.29 208	0.19 140	0.11 165	0.37 513	0.20 379	0.58 576	0.38 414	0.29 341	0.42 464	0.38 461	0.24 394	0.46 438	2.20 672	0.11 460	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.09 369

test_xeample	0.34 529	0.10 126	0.29 208	0.19 140	0.11 165	0.33 474	0.23 463	0.55 541	0.38 414	0.32 413	0.45 500	0.29 377	0.26 425	0.57 495	2.24 674	0.10 421	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.09 332	0.09 369

FINET	0.34 529	0.27 566	0.80 573	0.24 445	0.24 588	0.36 507	0.34 581	0.54 531	0.72 615	0.39 517	0.47 517	0.32 412	0.30 490	0.51 459	0.32 501	0.19 602	0.17 602	0.13 521	0.12 518	0.18 572	0.16 547

ETE_ROB	0.34 529	0.26 559	0.45 418	0.29 570	0.18 497	0.40 536	0.37 594	0.57 567	0.47 520	0.50 581	0.50 528	0.62 598	0.36 534	0.55 480	0.38 526	0.13 518	0.10 509	0.14 548	0.12 518	0.16 541	0.16 547

DStereoRT	0.35 534	0.13 332	0.51 471	0.25 484	0.16 452	0.42 547	0.19 327	0.48 454	0.39 424	0.30 373	0.39 428	0.24 308	0.39 553	0.64 535	0.30 488	0.08 276	0.07 355	1.54 679	0.41 646	0.08 252	0.11 463

GwcNet	0.35 534	0.23 539	0.88 595	0.25 484	0.24 588	0.48 578	0.27 521	0.55 541	0.57 580	0.38 502	0.52 542	0.51 558	0.32 514	0.60 512	0.41 549	0.13 518	0.11 533	0.12 500	0.11 479	0.13 501	0.14 526

RP	0.35 534	0.22 530	0.51 471	0.31 587	0.24 588	0.37 513	0.28 537	0.50 474	0.58 583	0.40 527	0.63 589	0.61 596	0.47 588	0.61 519	0.39 534	0.16 574	0.15 588	0.17 580	0.15 569	0.17 558	0.17 560

DANet	0.35 534	0.23 539	0.60 510	0.36 612	0.22 567	0.39 530	0.25 502	0.48 454	0.43 470	0.52 592	0.50 528	0.59 589	0.41 562	0.76 581	0.49 572	0.13 518	0.11 533	0.14 548	0.12 518	0.17 558	0.15 538
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 534	0.26 559	0.49 450	0.36 612	0.22 567	0.41 540	0.41 611	0.53 522	0.42 462	0.47 574	0.46 510	0.61 596	0.39 553	0.55 480	0.37 524	0.16 574	0.13 563	0.21 602	0.21 605	0.16 541	0.16 547

w-ln-seven-2	0.36 539	0.29 576	1.06 619	0.27 546	0.18 497	0.37 513	0.30 555	0.50 474	0.54 568	0.45 563	0.55 556	0.45 524	0.41 562	0.62 527	0.49 572	0.10 421	0.10 509	0.12 500	0.11 479	0.14 519	0.11 463

GASNet	0.36 539	0.46 623	0.88 595	0.34 601	0.23 580	0.35 502	0.22 437	0.60 591	0.53 564	0.40 527	0.37 400	0.45 524	0.30 490	0.79 591	0.35 517	0.15 558	0.10 509	0.14 548	0.14 560	0.22 599	0.12 487

Wz-Net-MNSev	0.36 539	0.26 559	0.79 570	0.26 518	0.21 551	0.59 606	0.38 600	0.55 541	0.56 577	0.48 578	0.54 552	0.53 569	0.36 534	0.60 512	0.44 558	0.11 460	0.09 479	0.11 462	0.11 479	0.15 533	0.13 504

APVNet	0.36 539	0.20 502	0.70 551	0.26 518	0.22 567	0.52 596	0.35 585	0.61 595	0.44 485	0.38 502	0.52 542	0.48 540	0.38 547	0.84 604	0.46 567	0.13 518	0.14 573	0.15 563	0.16 581	0.16 541	0.15 538

Syn2CoEx	0.36 539	0.31 590	0.78 563	0.34 601	0.21 551	0.41 540	0.28 537	0.61 595	0.49 538	0.42 546	0.56 563	0.45 524	0.44 576	0.69 553	0.38 526	0.17 585	0.14 573	0.15 563	0.12 518	0.13 501	0.12 487

FAT-Stereo	0.36 539	0.18 473	0.73 560	0.26 518	0.18 497	0.33 474	0.29 544	0.60 591	0.59 584	0.46 567	0.60 576	0.60 592	0.50 597	0.61 519	0.34 513	0.13 518	0.14 573	0.13 521	0.12 518	0.14 519	0.18 573

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 539	0.36 603	0.53 481	0.34 601	0.19 524	0.51 587	0.24 485	0.55 541	0.38 414	0.41 536	0.47 517	0.47 534	0.27 444	0.73 567	0.30 488	0.36 640	0.19 613	0.27 614	0.17 590	0.26 614	0.23 613

GANet	0.36 539	0.22 530	0.49 450	0.29 570	0.17 475	0.41 540	0.38 600	0.57 567	0.45 497	0.46 567	0.75 609	0.55 575	0.40 558	0.94 622	0.41 549	0.13 518	0.13 563	0.13 521	0.11 479	0.14 519	0.11 463

LALA_ROB	0.36 539	0.25 548	0.46 426	0.30 581	0.21 551	0.47 572	0.39 605	0.61 595	0.51 550	0.52 592	0.51 534	0.69 620	0.36 534	0.50 454	0.43 553	0.17 585	0.11 533	0.16 574	0.14 560	0.17 558	0.15 538

SGM-Forest	0.36 539	0.17 459	0.47 434	0.23 391	0.16 452	0.45 564	0.41 611	0.55 541	0.48 529	0.52 592	0.60 576	0.52 564	0.41 562	0.85 605	0.50 578	0.17 585	0.17 602	0.17 580	0.15 569	0.15 533	0.15 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 549	0.41 618	0.66 538	0.46 632	0.41 630	0.34 487	0.25 502	0.57 567	0.45 497	0.39 517	0.52 542	0.43 508	0.33 517	0.41 423	0.29 480	0.25 620	0.14 573	0.33 634	0.21 605	0.31 627	0.22 606

Anonymous_2	0.37 549	0.21 516	0.47 434	0.20 213	0.21 551	0.42 547	0.26 515	0.38 340	0.29 301	0.33 426	0.30 313	0.44 519	0.38 547	0.36 404	0.29 480	0.26 621	0.29 639	0.44 642	1.41 680	0.34 631	0.21 601

AF-Net	0.37 549	0.26 559	0.56 494	0.32 593	0.23 580	0.41 540	0.29 544	0.61 595	0.64 599	0.42 546	0.68 598	0.65 609	0.49 595	0.57 495	0.44 558	0.15 558	0.11 533	0.19 596	0.14 560	0.15 533	0.13 504

stereogan	0.37 549	0.17 459	0.65 533	0.27 546	0.22 567	0.62 612	0.26 515	0.59 582	0.63 598	0.43 552	0.60 576	0.67 614	0.42 571	0.68 551	0.35 517	0.13 518	0.14 573	0.14 548	0.12 518	0.19 580	0.17 560

Nwc_Net	0.37 549	0.25 548	0.68 544	0.31 587	0.24 588	0.44 558	0.30 555	0.65 612	0.50 546	0.37 487	0.69 602	0.58 587	0.45 579	0.60 512	0.40 541	0.15 558	0.12 551	0.19 596	0.21 605	0.14 519	0.13 504

RYNet	0.37 549	0.18 473	0.59 508	0.25 484	0.28 607	0.61 610	0.32 568	0.59 582	0.59 584	0.41 536	0.38 415	0.57 584	0.39 553	0.87 608	0.53 583	0.11 460	0.08 444	0.12 500	0.11 479	0.18 572	0.18 573

PA-Net	0.37 549	0.28 569	0.83 583	0.31 587	0.28 607	0.39 530	0.42 614	0.51 491	0.55 574	0.34 446	0.42 464	0.41 495	0.36 534	0.79 591	0.49 572	0.12 499	0.23 629	0.16 574	0.23 615	0.12 485	0.18 573
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 556	0.12 264	0.38 326	0.42 626	3.88 682	0.21 253	0.17 234	0.35 305	0.28 282	0.20 233	0.20 207	0.23 294	0.15 238	0.28 327	0.16 248	0.09 371	0.07 355	0.09 328	0.07 212	0.09 332	0.09 369

S-Stereo	0.38 556	0.20 502	1.05 618	0.27 546	0.22 567	0.38 521	0.32 568	0.55 541	0.66 602	0.39 517	0.59 571	0.49 546	0.41 562	0.75 576	0.40 541	0.12 499	0.15 588	0.13 521	0.13 546	0.16 541	0.21 601

ADCRef	0.38 556	0.24 543	0.88 595	0.26 518	0.21 551	0.49 583	0.27 521	0.52 510	0.48 529	0.50 581	0.58 568	0.35 442	0.47 588	0.48 445	1.29 654	0.09 371	0.08 444	0.12 500	0.12 518	0.11 448	0.11 463

PWC_ROB	0.38 556	0.29 576	0.69 545	0.25 484	0.20 543	0.38 521	0.19 327	0.58 576	0.67 605	0.57 605	0.85 621	0.51 558	0.40 558	0.71 559	0.52 581	0.13 518	0.09 479	0.14 548	0.10 440	0.17 558	0.14 526

PWCDC_ROB	0.38 556	0.30 583	0.60 510	0.33 599	0.20 543	0.42 547	0.19 327	0.58 576	0.89 636	0.42 546	1.26 644	0.36 447	0.34 526	0.50 454	0.38 526	0.18 596	0.11 533	0.11 462	0.09 396	0.19 580	0.13 504

Selective-IGEV-i16pb	0.39 561	0.12 264	2.18 659	0.21 267	0.15 420	0.68 619	0.32 568	0.56 557	0.57 580	0.25 280	0.44 488	0.33 419	0.21 346	0.80 595	0.25 443	0.14 543	0.10 509	0.09 328	0.10 440	0.12 485	0.13 504

aanetorigin	0.39 561	0.29 576	1.09 622	0.24 445	0.19 524	0.28 395	0.37 594	0.33 274	0.47 520	0.94 641	0.82 618	0.52 564	0.54 603	0.49 450	0.50 578	0.11 460	0.09 479	0.10 406	0.10 440	0.16 541	0.15 538

RGC	0.39 561	0.32 595	0.64 532	0.34 601	0.27 602	0.40 536	0.29 544	0.57 567	0.53 564	0.45 563	0.64 591	0.62 598	0.45 579	0.72 565	0.39 534	0.15 558	0.15 588	0.21 602	0.20 602	0.18 572	0.19 580

NCC-stereo	0.39 561	0.25 548	0.69 545	0.32 593	0.28 607	0.46 566	0.36 590	0.65 612	0.52 559	0.40 527	0.57 566	0.56 579	0.47 588	0.73 567	0.45 561	0.17 585	0.14 573	0.18 588	0.25 622	0.16 541	0.16 547

edge stereo	0.39 561	0.22 530	0.81 576	0.27 546	0.22 567	0.37 513	0.24 485	0.56 557	0.54 568	0.53 598	0.60 576	0.71 623	0.50 597	0.78 589	0.40 541	0.16 574	0.14 573	0.19 596	0.14 560	0.16 541	0.17 560

Abc-Net	0.39 561	0.25 548	0.69 545	0.32 593	0.28 607	0.46 566	0.36 590	0.65 612	0.52 559	0.40 527	0.57 566	0.56 579	0.47 588	0.73 567	0.45 561	0.17 585	0.14 573	0.18 588	0.25 622	0.16 541	0.16 547
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 561	0.28 569	0.78 563	0.27 546	0.18 497	0.49 583	0.22 437	0.59 582	0.84 634	0.55 602	0.53 549	0.49 546	0.36 534	0.67 550	0.82 620	0.13 518	0.10 509	0.11 462	0.12 518	0.17 558	0.17 560

SQANet	0.40 568	0.48 627	0.67 539	0.48 634	0.39 627	0.48 578	0.22 437	0.51 491	0.43 470	0.40 527	0.47 517	0.47 534	0.33 517	0.54 478	0.32 501	0.36 640	0.15 588	0.40 640	0.21 605	0.45 640	0.31 631

UDG	0.40 568	0.46 623	0.49 450	0.40 624	0.35 624	0.47 572	0.27 521	0.54 531	0.47 520	0.39 517	0.45 500	0.59 589	0.44 576	0.46 438	0.39 534	0.26 621	0.19 613	0.48 644	0.22 613	0.34 631	0.26 622

DDUNet	0.41 570	0.50 632	0.48 444	0.44 629	0.39 627	0.46 566	0.32 568	0.50 474	0.43 470	0.45 563	0.52 542	0.57 584	0.36 534	0.48 445	0.33 508	0.33 637	0.21 620	0.55 648	0.25 622	0.37 635	0.32 634

222	0.41 570	0.10 126	0.29 208	0.19 140	0.11 165	0.36 507	0.20 379	0.57 567	0.39 424	0.35 463	0.44 488	0.30 393	0.27 444	0.55 480	3.56 679	0.11 460	0.07 355	0.08 235	0.08 294	0.09 332	0.09 369

NaN_ROB	0.41 570	0.28 569	0.62 521	0.30 581	0.19 524	0.51 587	0.47 627	0.58 576	0.59 584	0.56 603	0.47 517	0.49 546	0.41 562	1.21 646	0.64 603	0.12 499	0.18 608	0.12 500	0.13 546	0.11 448	0.14 526

w-ln-seven	0.42 573	0.30 583	1.18 630	0.26 518	0.22 567	0.58 603	0.31 560	0.62 603	0.81 626	0.58 606	0.61 583	0.53 569	0.36 534	0.57 495	0.65 605	0.11 460	0.10 509	0.13 521	0.12 518	0.15 533	0.13 504

test_sample9	0.42 573	0.19 489	0.50 461	0.18 85	0.16 452	0.34 487	0.20 379	0.51 491	0.38 414	0.37 487	0.34 370	0.37 453	0.30 490	0.66 546	0.91 627	0.23 610	1.82 681	0.28 622	0.24 617	0.18 572	0.16 547

SDNR	0.42 573	0.21 516	0.82 580	0.21 267	0.18 497	1.27 657	0.17 234	0.50 474	0.49 538	0.42 546	0.81 616	0.38 461	0.27 444	1.19 643	0.38 526	0.23 610	0.24 631	0.17 580	0.13 546	0.17 558	0.20 592

ccnet	0.42 573	0.31 590	0.48 444	0.27 546	0.32 620	0.60 609	0.32 568	0.65 612	0.46 515	0.53 598	0.66 594	0.56 579	0.45 579	0.72 565	0.61 596	0.26 621	0.19 613	0.24 611	0.21 605	0.26 614	0.22 606

SHD	0.42 573	0.27 566	0.81 576	0.31 587	0.25 596	0.42 547	0.22 437	0.66 618	0.94 645	0.63 613	0.60 576	0.59 589	0.47 588	0.59 508	0.58 590	0.15 558	0.13 563	0.16 574	0.16 581	0.20 589	0.22 606

Wz-Net-SNSev	0.43 578	0.41 618	1.27 638	0.30 581	0.21 551	0.44 558	0.41 611	0.61 595	0.65 600	0.46 567	0.65 592	0.62 598	0.39 553	0.74 575	0.59 591	0.12 499	0.11 533	0.12 500	0.13 546	0.16 541	0.14 526

XQC	0.43 578	0.37 608	0.96 608	0.34 601	0.25 596	0.53 597	0.34 581	0.60 591	0.73 618	0.51 586	0.46 510	0.57 584	0.47 588	0.70 556	0.72 611	0.17 585	0.12 551	0.18 588	0.15 569	0.25 607	0.23 613

CC-Net-ROB	0.43 578	0.47 625	0.65 533	0.37 618	0.23 580	0.51 587	0.29 544	0.66 618	0.49 538	0.46 567	0.51 534	0.48 540	0.38 547	0.96 626	0.35 517	0.34 638	0.23 629	0.55 648	0.25 622	0.31 627	0.20 592

GANetREF_RVC	0.43 578	0.47 625	0.69 545	0.38 620	0.20 543	0.51 587	0.48 631	0.66 618	0.66 602	0.46 567	0.46 510	0.50 554	0.44 576	0.90 616	0.39 534	0.27 626	0.21 620	0.32 631	0.18 596	0.27 619	0.22 606
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	0.43 578	0.26 559	0.54 484	0.31 587	0.20 543	0.51 587	0.32 568	0.70 629	0.60 588	0.59 607	0.55 556	0.65 609	0.41 562	1.40 656	0.51 580	0.13 518	0.17 602	0.21 602	0.16 581	0.17 558	0.18 573

PDISCO_ROB	0.43 578	0.30 583	0.67 539	0.43 627	0.36 625	0.67 617	0.32 568	0.72 632	0.76 620	0.43 552	0.53 549	0.63 606	0.40 558	0.66 546	0.47 569	0.21 607	0.12 551	0.21 602	0.19 600	0.25 607	0.20 592

WQFJA1++	0.44 584	0.07 4	0.63 524	0.18 85	0.13 312	0.15 48	0.11 17	0.20 55	0.11 8	2.05 674	0.12 57	0.23 294	0.11 106	0.17 106	0.12 103	0.08 276	0.05 38	0.06 41	0.05 59	4.20 686	0.07 228

z-mn7	0.44 584	0.40 614	1.09 622	0.25 484	0.18 497	0.61 610	0.34 581	0.56 557	0.93 643	0.43 552	0.96 630	0.53 569	0.39 553	0.94 622	0.59 591	0.10 421	0.09 479	0.10 406	0.10 440	0.14 519	0.13 504

DeepPrunerF	0.44 584	0.29 576	1.29 640	0.33 599	0.30 616	0.35 502	0.36 590	0.62 603	1.15 656	0.40 527	0.44 488	0.39 473	0.41 562	0.80 595	0.52 581	0.18 596	0.14 573	0.23 609	0.21 605	0.17 558	0.17 560

ADCP+	0.45 587	0.24 543	1.15 629	0.25 484	0.22 567	0.56 599	0.39 605	0.54 531	0.51 550	0.44 559	0.51 534	0.46 532	0.52 602	0.56 491	1.89 668	0.10 421	0.08 444	0.11 462	0.10 440	0.14 519	0.13 504

PASM	0.45 587	0.35 600	0.90 598	0.35 610	0.33 621	0.39 530	0.38 600	0.50 474	0.61 592	0.52 592	0.51 534	0.62 598	0.45 579	0.93 620	0.48 570	0.26 621	0.29 639	0.29 626	0.33 635	0.29 625	0.26 622

DStereoO	0.46 589	0.32 595	0.51 471	0.36 612	0.29 615	0.38 521	0.45 620	0.55 541	0.60 588	0.47 574	0.49 525	0.48 540	0.73 633	0.59 508	0.69 609	0.81 664	0.18 608	0.38 637	0.19 600	0.46 641	0.20 592

zh-mn7	0.46 589	0.45 622	1.48 646	0.25 484	0.19 524	0.44 558	0.29 544	0.56 557	0.82 627	0.65 617	0.96 630	0.49 546	0.38 547	0.88 611	0.63 601	0.12 499	0.10 509	0.11 462	0.11 479	0.13 501	0.14 526

G-Net	0.46 589	0.25 548	0.86 592	0.34 601	0.28 607	0.90 641	0.35 585	0.47 441	0.45 497	0.68 620	1.22 642	0.64 608	0.60 614	0.61 519	0.57 585	0.16 574	0.14 573	0.17 580	0.13 546	0.22 599	0.19 580

GCST	0.47 592	0.60 641	0.57 497	1.04 666	0.48 640	0.38 521	0.11 17	0.40 363	0.32 336	0.41 536	0.34 370	0.29 377	0.17 288	0.46 438	0.19 334	0.69 656	0.42 651	0.79 661	0.62 664	0.62 649	0.46 646

ADCL	0.47 592	0.22 530	1.00 612	0.27 546	0.19 524	0.74 625	0.64 646	0.54 531	0.69 610	0.56 603	0.71 603	0.55 575	0.60 614	0.60 512	1.43 656	0.11 460	0.09 479	0.13 521	0.13 546	0.14 519	0.14 526

DPSNet	0.47 592	0.24 543	0.93 603	0.27 546	0.20 543	0.75 628	0.57 640	0.84 647	0.79 624	0.47 574	0.51 534	0.60 592	0.69 629	0.87 608	0.71 610	0.16 574	0.13 563	0.12 500	0.10 440	0.25 607	0.21 601

zh-sn7	0.48 595	0.51 634	1.43 645	0.29 570	0.20 543	0.47 572	0.39 605	0.57 567	0.62 594	0.52 592	0.81 616	0.52 564	0.56 607	1.05 635	0.87 624	0.12 499	0.13 563	0.13 521	0.13 546	0.17 558	0.16 547

ADCPNet	0.48 595	0.29 576	1.60 651	0.27 546	0.23 580	0.70 623	0.38 600	0.53 522	0.51 550	0.51 586	0.59 571	0.67 614	0.56 607	0.60 512	1.14 642	0.15 558	0.18 608	0.14 548	0.23 615	0.19 580	0.19 580

MDST_ROB	0.48 595	0.14 379	0.95 606	0.30 581	0.21 551	1.33 660	0.32 568	0.77 637	0.56 577	1.06 649	0.71 603	0.49 546	0.35 530	1.26 649	0.38 526	0.13 518	0.11 533	0.16 574	0.13 546	0.12 485	0.12 487

AANet	0.49 598	0.42 620	1.56 649	0.22 335	0.19 524	0.39 530	0.25 502	0.52 510	0.92 640	0.92 638	0.93 628	0.84 630	0.67 626	0.59 508	0.59 591	0.15 558	0.11 533	0.13 521	0.12 518	0.18 572	0.16 547

test_sample8	0.49 598	0.19 489	0.50 461	0.18 85	0.16 452	0.34 487	0.20 379	0.55 541	0.34 360	0.62 611	0.38 415	1.15 645	0.67 626	0.66 546	0.91 627	0.23 610	1.82 681	0.28 622	0.24 617	0.18 572	0.16 547

SuperB	0.49 598	0.28 569	2.23 660	0.23 391	0.15 420	0.41 540	0.32 568	0.47 441	0.82 627	0.43 552	0.50 528	0.33 419	0.45 579	0.68 551	1.08 637	0.10 421	0.07 355	0.09 328	0.08 294	0.98 670	0.14 526

ADCMid	0.49 598	0.34 598	1.13 627	0.26 518	0.21 551	0.51 587	0.37 594	0.57 567	0.54 568	0.75 628	0.66 594	0.62 598	0.64 625	0.64 535	1.68 661	0.13 518	0.12 551	0.17 580	0.17 590	0.20 589	0.17 560

psmorigin	0.50 602	0.25 548	3.03 669	0.24 445	0.19 524	0.38 521	0.22 437	0.50 474	0.44 485	0.64 615	0.68 598	0.71 623	0.51 600	0.85 605	0.45 561	0.14 543	0.17 602	0.13 521	0.14 560	0.16 541	0.21 601

CSAN	0.50 602	0.35 600	0.78 563	0.36 612	0.23 580	0.56 599	0.59 643	0.61 595	0.70 612	0.64 615	0.78 613	0.65 609	0.60 614	1.38 655	0.62 598	0.21 607	0.17 602	0.20 600	0.20 602	0.18 572	0.18 573

SGM_RVC	0.50 602	0.19 489	0.50 461	0.25 484	0.15 420	0.69 620	0.39 605	0.68 626	0.82 627	0.95 643	0.84 620	1.13 642	0.76 634	1.16 642	0.60 595	0.16 574	0.16 595	0.16 574	0.16 581	0.16 541	0.17 560
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 602	0.20 502	0.78 563	0.24 445	0.26 600	0.39 530	0.30 555	0.51 491	0.50 546	0.54 600	1.23 643	2.52 671	0.37 543	0.77 587	0.95 630	0.08 276	0.06 225	0.06 41	0.05 59	0.10 400	0.08 306

Wz-Net-TNSev	0.51 606	0.58 639	1.61 653	0.25 484	0.21 551	0.65 614	0.45 620	0.63 610	0.69 610	0.51 586	0.54 552	0.71 623	0.60 614	1.00 631	0.77 615	0.15 558	0.15 588	0.13 521	0.15 569	0.21 592	0.20 592

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 606	0.50 632	0.86 592	0.39 622	0.24 588	0.84 636	0.55 638	0.56 557	0.62 594	0.60 608	0.68 598	0.62 598	0.42 571	1.13 641	0.43 553	0.23 610	0.27 635	0.27 614	0.35 637	0.25 607	0.29 627

AnyNet_C32	0.51 606	0.40 614	1.10 626	0.29 570	0.28 607	0.59 606	0.58 641	0.54 531	0.60 588	0.62 611	0.66 594	0.54 573	0.54 603	0.78 589	1.74 665	0.15 558	0.14 573	0.15 563	0.17 590	0.20 589	0.20 592

WCMA_ROB	0.51 606	0.21 516	0.65 533	0.25 484	0.21 551	0.58 603	0.32 568	0.54 531	0.55 574	0.95 643	1.40 649	1.28 649	0.81 639	0.73 567	0.62 598	0.18 596	0.15 588	0.15 563	0.15 569	0.19 580	0.19 580

WZ-Net	0.52 610	0.38 612	1.90 656	0.30 581	0.24 588	0.57 602	0.48 631	0.62 603	0.78 623	0.50 581	0.71 603	0.68 618	0.54 603	0.98 630	0.84 621	0.13 518	0.10 509	0.11 462	0.12 518	0.19 580	0.20 592

SANet	0.53 611	0.28 569	0.96 608	0.26 518	0.15 420	0.69 620	0.44 619	0.67 623	1.34 660	0.67 619	0.98 633	0.94 635	0.71 631	0.89 613	0.76 612	0.14 543	0.12 551	0.12 500	0.11 479	0.17 558	0.16 547

Consistency-Raft	0.55 612	0.48 627	1.02 615	0.45 630	0.49 641	0.49 583	0.47 627	0.72 632	0.72 615	0.45 563	0.82 618	0.47 534	0.60 614	0.50 454	0.63 601	0.39 644	0.39 649	0.44 642	0.51 654	0.52 643	0.37 637

anonymity	0.56 613	0.54 637	0.70 551	0.47 633	0.61 651	0.56 599	0.43 616	0.69 627	0.49 538	0.63 613	0.55 556	0.54 573	0.60 614	0.61 519	0.57 585	0.55 649	0.53 660	0.50 645	0.54 658	0.51 642	0.56 651

MFN_U_SF_RVC	0.56 613	0.51 634	1.19 631	0.38 620	0.22 567	0.69 620	0.27 521	0.80 642	0.67 605	0.73 624	0.74 608	0.87 631	0.61 623	0.81 599	0.76 612	0.29 632	0.27 635	0.32 631	0.37 641	0.32 630	0.31 631

SAMSARA	0.56 613	0.39 613	0.80 573	0.60 646	0.46 638	1.00 645	1.23 677	0.67 623	0.68 608	0.71 623	0.54 552	0.89 634	0.57 610	0.81 599	0.62 598	0.19 602	0.22 624	0.18 588	0.18 596	0.27 619	0.25 620

otaku	0.57 616	0.62 643	0.87 594	0.63 648	0.44 636	0.73 624	0.37 594	0.65 612	0.66 602	0.51 586	0.75 609	0.66 613	0.45 579	0.69 553	0.46 567	0.53 646	0.34 645	0.55 648	0.35 637	0.60 648	0.45 643

Ntro	0.58 617	0.64 644	0.92 601	0.66 649	0.50 642	0.77 629	0.36 590	0.66 618	0.70 612	0.50 581	0.59 571	0.65 609	0.51 600	0.75 576	0.45 561	0.56 650	0.32 643	0.56 651	0.34 636	0.63 650	0.46 646

PVD	0.58 617	0.34 598	0.84 588	0.39 622	0.31 619	0.59 606	0.47 627	0.80 642	1.25 657	0.92 638	1.09 636	0.79 627	0.82 640	0.85 605	0.76 612	0.21 607	0.18 608	0.22 608	0.18 596	0.27 619	0.35 636

ADCS	0.58 617	0.40 614	1.35 643	0.29 570	0.24 588	0.55 598	0.45 620	0.67 623	0.83 631	0.76 629	0.71 603	0.68 618	0.60 614	0.76 581	2.23 673	0.16 574	0.16 595	0.16 574	0.17 590	0.22 599	0.22 606

MeshStereo	0.58 617	0.27 566	0.67 539	0.22 335	0.17 475	0.66 616	0.37 594	0.78 638	0.61 592	1.47 670	1.30 645	1.65 657	0.79 636	1.12 640	0.59 591	0.17 585	0.17 602	0.17 580	0.14 560	0.17 558	0.14 526
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	0.60 621	0.33 597	0.61 513	0.30 581	0.25 596	0.86 638	0.35 585	0.55 541	0.67 605	1.10 651	1.49 654	1.76 660	0.97 650	0.88 611	0.49 572	0.23 610	0.21 620	0.27 614	0.27 630	0.25 607	0.24 618

DGSMNet	0.61 622	0.29 576	0.91 599	0.51 639	0.70 656	0.62 612	1.38 678	0.59 582	0.55 574	0.37 487	0.61 583	0.52 564	0.33 517	0.65 542	0.43 553	0.53 646	0.60 667	0.67 653	0.61 663	0.63 650	0.61 661

FCDSN-DC	0.63 623	0.31 590	0.61 513	0.36 612	0.30 616	0.65 614	0.37 594	0.66 618	0.68 608	1.14 653	1.54 657	1.71 659	1.26 659	0.92 618	0.64 603	0.24 617	0.22 624	0.27 614	0.26 626	0.27 619	0.27 626
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 623	0.37 608	2.40 664	0.26 518	0.25 596	0.38 521	0.49 633	0.41 375	1.06 650	1.38 659	0.87 625	0.62 598	0.95 647	0.65 542	1.65 660	0.11 460	0.09 479	0.10 406	0.11 479	0.19 580	0.17 560

AnyNet_C01	0.65 625	0.58 639	2.60 667	0.32 593	0.26 600	0.88 639	0.61 644	0.63 610	0.62 594	0.68 620	0.96 630	0.76 626	0.60 614	0.96 626	1.43 656	0.16 574	0.16 595	0.17 580	0.17 590	0.23 602	0.23 613

DispFullNet	0.66 626	0.89 658	1.59 650	0.77 654	1.21 673	0.51 587	0.23 463	0.59 582	0.72 615	0.69 622	0.61 583	0.69 620	0.91 646	0.79 591	0.48 570	0.27 626	0.12 551	0.73 656	0.30 634	0.65 653	0.40 640

NVStereoNet_ROB	0.67 627	0.49 631	0.83 583	0.48 634	0.40 629	0.51 587	0.46 623	0.70 629	0.77 622	0.84 633	1.72 662	1.02 640	0.83 641	1.23 647	0.79 618	0.32 636	0.38 648	0.40 640	0.46 648	0.36 634	0.41 641
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	0.68 628	0.64 644	1.06 619	0.45 630	0.27 602	1.40 664	0.58 641	0.78 638	0.92 640	0.84 633	0.86 622	0.88 633	0.68 628	1.33 654	0.68 608	0.37 642	0.29 639	0.34 635	0.36 640	0.43 638	0.37 637

SPS-STEREO	0.69 629	0.61 642	0.98 610	0.52 642	0.57 648	0.74 625	0.50 634	0.78 638	0.62 594	0.95 643	0.86 622	0.94 635	0.70 630	1.01 632	0.87 624	0.58 652	0.51 657	0.50 645	0.50 653	0.55 645	0.58 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 630	0.30 583	0.69 545	0.32 593	0.27 602	0.81 635	0.39 605	0.79 641	0.82 627	1.41 662	1.58 659	1.98 662	1.26 659	1.02 633	0.77 615	0.24 617	0.22 624	0.27 614	0.26 626	0.26 614	0.26 622

FC-DCNN v2	0.71 631	0.30 583	0.67 539	0.32 593	0.27 602	0.84 636	0.39 605	0.84 647	0.85 635	1.44 666	1.64 660	2.09 664	1.28 661	1.06 636	0.80 619	0.24 617	0.22 624	0.27 614	0.26 626	0.26 614	0.25 620

RainbowNet	0.72 632	0.89 658	1.02 615	0.82 656	0.63 653	0.78 632	0.52 635	0.81 644	0.93 643	0.60 608	0.79 614	0.80 628	0.60 614	0.80 595	0.57 585	0.78 662	0.55 663	0.78 659	0.49 651	0.76 660	0.58 654

ACVNet_1	0.72 632	0.81 653	1.37 644	0.72 652	0.53 646	0.77 629	0.42 614	0.85 650	0.90 638	0.74 627	0.75 609	1.32 651	0.72 632	1.02 633	0.55 584	0.54 648	0.31 642	0.71 655	0.35 637	0.64 652	0.45 643

ACVNet-4b	0.72 632	0.81 653	1.33 642	0.72 652	0.50 642	0.80 634	0.31 560	0.71 631	0.80 625	0.50 581	0.72 607	0.95 637	0.43 575	0.96 626	1.20 650	1.13 676	0.21 620	0.76 658	0.45 647	0.65 653	0.46 646

MFMNet_re	0.72 632	0.76 651	0.99 611	0.62 647	0.70 656	0.77 629	0.67 647	0.75 635	0.83 631	0.78 631	0.86 622	0.69 620	0.78 635	0.71 559	0.61 596	0.66 655	0.59 666	0.61 652	0.58 662	0.68 656	0.71 665

ELAS_RVC	0.74 636	0.36 603	1.00 612	0.37 618	0.33 621	0.88 639	0.93 666	0.83 646	1.08 652	1.35 658	1.33 648	1.24 647	1.33 663	1.06 636	0.95 630	0.27 626	0.25 633	0.29 626	0.27 630	0.30 626	0.30 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 636	0.36 603	0.85 591	0.36 612	0.33 621	1.36 661	0.77 657	0.93 651	0.92 640	1.41 662	1.53 656	1.16 646	1.17 655	0.95 625	1.03 634	0.26 621	0.25 633	0.28 622	0.28 633	0.31 627	0.30 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 638	0.44 621	1.98 657	0.49 637	0.16 452	0.58 603	0.31 560	0.81 644	0.83 631	0.41 536	0.52 542	0.98 639	0.58 611	4.97 683	1.03 634	0.11 460	0.07 355	0.10 406	0.24 617	0.27 619	0.26 622

RTS	0.78 639	0.48 627	4.68 674	0.34 601	0.28 607	1.12 649	0.46 623	0.62 603	1.03 647	0.73 624	0.89 626	0.60 592	0.59 612	1.61 659	1.16 646	0.14 543	0.11 533	0.15 563	0.15 569	0.21 592	0.19 580

RTSA	0.78 639	0.48 627	4.68 674	0.34 601	0.28 607	1.12 649	0.46 623	0.62 603	1.03 647	0.73 624	0.89 626	0.60 592	0.59 612	1.61 659	1.16 646	0.14 543	0.11 533	0.15 563	0.15 569	0.21 592	0.19 580

DStereoSA	0.81 641	0.37 608	1.08 621	0.51 639	0.65 654	0.67 617	1.44 679	0.74 634	1.06 650	0.54 600	1.67 661	0.49 546	1.78 669	0.96 626	1.69 663	0.28 629	0.43 652	0.27 614	0.51 654	0.40 637	0.58 654

DStereoFS	0.84 642	0.66 646	0.80 573	0.53 643	0.50 642	1.23 655	0.55 638	0.94 652	1.32 659	0.89 635	1.32 646	1.04 641	2.32 676	1.29 652	1.14 642	0.31 635	0.35 646	0.30 628	0.39 644	0.34 631	0.60 657

SGM+DAISY	0.87 643	0.66 646	1.30 641	0.51 639	0.60 650	1.03 646	0.84 663	0.76 636	0.73 618	1.39 660	1.51 655	1.31 650	1.22 657	1.11 638	1.08 637	0.57 651	0.53 660	0.51 647	0.51 654	0.54 644	0.61 661

ACVNet_2	0.89 644	0.87 657	1.25 636	0.82 656	0.62 652	0.97 644	0.62 645	1.14 657	1.42 662	1.00 646	1.40 649	1.47 654	0.84 642	1.11 638	0.66 606	0.61 653	0.43 652	0.78 659	0.49 651	0.75 659	0.52 649

IMH-64-1	0.91 645	0.86 655	0.84 588	0.97 661	0.75 658	0.92 642	0.71 649	1.27 658	1.10 653	0.89 635	1.45 651	1.14 643	0.96 648	1.19 643	0.84 621	0.74 659	0.51 657	0.97 664	0.55 659	0.84 662	0.60 657

IMH-64	0.91 645	0.86 655	0.84 588	0.97 661	0.75 658	0.92 642	0.71 649	1.27 658	1.10 653	0.89 635	1.45 651	1.14 643	0.96 648	1.19 643	0.84 621	0.74 659	0.51 657	0.97 664	0.55 659	0.84 662	0.60 657

MonStereo1	0.93 647	0.56 638	0.82 580	0.69 650	0.58 649	1.37 662	0.35 585	0.94 652	1.25 657	0.93 640	1.90 665	1.52 655	2.10 673	1.27 650	0.77 615	0.69 656	0.33 644	0.75 657	0.47 650	0.70 657	0.57 653

U	1.00 648	0.09 73	0.21 104	0.21 267	3.68 680	6.12 683	0.14 96	0.21 70	0.21 172	0.11 48	0.11 40	0.10 53	0.09 28	0.12 5	0.11 42	0.07 120	0.05 38	5.42 690	2.90 688	0.07 171	0.06 133

PWCK	1.00 648	1.17 670	1.70 654	0.91 659	0.41 630	1.19 653	0.92 665	1.10 655	1.14 655	1.16 654	1.14 639	1.25 648	0.88 645	1.75 665	1.04 636	0.87 667	0.50 655	0.87 662	0.53 657	0.96 669	0.52 649

WAO-7	1.01 650	0.89 658	0.93 603	0.83 658	0.66 655	1.18 651	0.81 661	1.40 662	1.57 666	1.11 652	1.76 664	1.45 653	1.19 656	1.50 658	1.14 642	0.61 653	0.62 670	0.70 654	0.68 666	0.66 655	0.60 657

MADNet+	1.01 650	1.16 669	4.72 676	0.70 651	0.47 639	1.24 656	0.96 667	0.97 654	0.89 636	0.65 617	0.77 612	0.87 631	0.85 644	2.09 669	1.68 661	0.38 643	0.39 649	0.31 630	0.27 630	0.43 638	0.39 639

MultiAttention	1.02 652	0.13 332	0.43 396	0.35 610	0.43 633	5.36 679	1.71 680	0.69 627	0.53 564	0.36 479	0.63 589	0.55 575	0.22 362	7.60 687	0.43 553	0.09 371	0.06 225	0.14 548	0.24 617	0.26 614	0.30 628

IMH	1.05 653	0.95 662	1.00 612	1.01 663	0.78 661	1.11 648	0.68 648	1.38 661	1.43 663	1.00 646	1.72 662	1.43 652	1.14 652	1.73 664	0.89 626	1.09 673	0.55 663	0.99 666	0.57 661	0.87 664	0.62 663

WAO-6	1.07 654	0.93 661	0.92 601	0.96 660	0.78 661	1.28 658	0.75 654	1.34 660	2.00 670	1.02 648	1.54 657	1.59 656	1.22 657	1.31 653	1.14 642	0.78 662	0.55 663	1.02 668	0.75 671	0.83 661	0.69 664

LVE	1.13 655	1.02 663	1.28 639	1.01 663	0.80 664	1.29 659	0.81 661	1.47 665	1.96 668	1.07 650	1.90 665	1.90 661	1.01 651	1.48 657	0.91 627	0.93 670	0.61 669	0.94 663	0.69 667	0.87 664	0.75 669

JetBlue	1.14 656	0.76 651	2.36 662	0.59 645	0.75 658	3.04 675	1.78 681	1.11 656	0.90 638	0.94 641	1.10 637	1.66 658	1.28 661	2.09 669	1.72 664	0.43 645	0.36 647	0.38 637	0.38 643	0.58 647	0.56 651

Dean	1.17 657	1.04 665	1.49 648	1.03 665	0.78 661	1.20 654	0.77 657	1.48 666	1.96 668	1.28 656	1.99 668	2.15 665	1.14 652	1.25 648	1.00 633	0.81 664	0.60 667	1.01 667	0.69 667	0.92 668	0.74 668

SGM-ForestM	1.36 658	0.28 569	0.79 570	0.26 518	0.16 452	2.26 672	1.00 669	1.42 663	1.46 665	2.38 676	2.05 669	5.95 684	2.66 678	2.95 674	2.46 675	0.17 585	0.18 608	0.18 588	0.18 596	0.15 533	0.18 573

xyz-stereo	1.40 659	0.10 126	17.09 696	0.18 85	0.07 2	4.78 678	0.18 280	0.29 217	0.34 360	0.36 479	2.81 676	0.40 488	0.29 476	0.56 491	0.24 433	0.07 120	0.05 38	0.09 328	0.06 140	0.06 91	0.05 32

MANE	1.41 660	0.36 603	0.74 561	0.43 627	0.41 630	2.16 671	0.80 659	2.39 679	3.38 675	2.22 675	3.06 677	3.54 677	2.73 679	2.15 671	1.94 670	0.28 629	0.27 635	0.30 628	0.46 648	0.28 624	0.34 635

TorneroNet-64	1.43 661	1.03 664	1.20 632	1.10 667	0.86 667	2.26 672	0.73 652	1.84 671	3.84 680	1.25 655	2.25 673	2.69 673	1.42 664	1.76 666	1.43 656	0.76 661	0.50 655	1.09 669	0.66 665	1.23 674	0.76 670

notaker	1.45 662	1.34 673	1.48 646	1.40 674	1.07 671	1.18 651	0.85 664	1.48 666	1.40 661	1.51 671	3.46 678	2.40 670	1.81 670	1.76 666	1.45 659	1.11 674	0.69 675	1.38 676	0.87 674	1.31 676	0.97 674

WAO-8	1.46 663	1.10 667	1.09 622	1.10 667	0.84 665	2.06 668	0.75 654	1.84 671	3.83 678	1.44 666	2.21 671	2.15 665	1.43 665	3.17 675	1.19 648	0.91 668	0.65 672	1.09 669	0.79 672	0.90 666	0.71 665

Venus	1.46 663	1.10 667	1.09 622	1.10 667	0.84 665	2.06 668	0.75 654	1.84 671	3.83 678	1.44 666	2.21 671	2.15 665	1.43 665	3.17 675	1.19 648	0.91 668	0.65 672	1.09 669	0.79 672	0.90 666	0.71 665

UNDER WATER-64	1.55 665	1.19 671	2.52 665	1.31 672	0.95 669	2.12 670	1.21 676	1.45 664	3.19 674	1.43 665	1.32 646	2.64 672	2.04 672	1.63 661	1.83 666	1.11 674	0.67 674	1.28 674	0.92 675	1.19 671	1.02 675

UNDER WATER	1.59 666	1.22 672	2.36 662	1.38 673	1.03 670	1.67 667	1.10 673	1.54 669	3.63 676	1.44 666	1.47 653	2.85 674	2.25 675	1.67 662	1.94 670	1.06 672	0.62 670	1.31 675	0.93 676	1.21 673	1.02 675

LSM	1.64 667	0.40 614	2.56 666	2.02 678	17.61 695	0.51 587	0.52 635	0.61 595	0.76 620	0.82 632	1.11 638	0.63 606	0.54 603	0.75 576	0.49 572	0.16 574	0.24 631	0.18 588	0.21 605	0.25 607	2.42 682

LE_ROB	1.76 668	0.20 502	2.68 668	0.48 634	0.52 645	0.78 632	0.96 667	0.84 647	6.61 685	7.40 688	2.08 670	2.08 663	4.83 681	1.27 650	3.79 680	0.10 421	0.08 444	0.12 500	0.11 479	0.11 448	0.10 426

ktn	1.77 669	1.36 674	1.22 633	1.43 675	1.14 672	1.52 665	1.08 672	1.51 668	3.96 681	2.77 679	4.69 680	3.35 676	1.46 667	1.69 663	1.25 652	1.43 678	0.77 677	1.45 677	0.99 677	1.32 677	0.96 672

KSHMR	1.89 670	1.36 674	1.60 651	1.47 676	1.22 674	1.38 663	1.06 671	1.79 670	5.97 684	1.42 664	5.65 683	2.98 675	1.14 652	2.23 672	1.20 650	1.27 677	1.12 679	1.46 678	1.10 679	1.32 677	1.15 677

TorneroNet	2.22 671	1.08 666	1.24 635	1.14 671	0.90 668	5.58 680	0.80 659	2.12 676	8.69 687	2.58 677	5.42 682	3.88 678	1.97 671	1.78 668	1.87 667	0.86 666	0.54 662	1.15 673	0.74 670	1.23 674	0.85 671

MADNet++	2.26 672	1.80 677	2.06 658	2.13 680	1.97 678	2.61 674	1.79 682	2.38 678	2.16 671	2.75 678	2.65 675	2.38 669	2.43 677	3.17 675	3.21 677	2.17 681	1.95 683	1.94 682	1.63 681	2.06 680	2.01 681

JetRed	2.30 673	2.64 679	6.12 679	1.12 670	1.38 676	5.85 682	3.29 683	1.99 674	1.67 667	1.98 673	1.95 667	2.16 668	1.60 668	2.48 673	4.10 681	1.05 671	1.60 680	1.09 669	1.01 678	1.67 679	1.28 678

light-stereo	2.37 674	0.69 648	3.61 670	3.84 682	3.41 679	4.04 676	0.31 560	2.13 677	1.45 664	3.61 680	6.33 684	6.90 687	0.63 624	4.83 682	1.28 653	0.71 658	0.74 676	0.32 631	0.39 644	1.20 672	0.96 672

HanzoNet	2.97 675	1.69 676	2.29 661	1.74 677	1.33 675	1.53 666	1.03 670	1.99 674	2.64 673	5.51 684	5.16 681	5.90 683	6.82 686	4.32 681	3.29 678	3.16 684	2.02 685	1.92 680	2.87 687	2.24 681	1.89 680

coex-ft	3.44 676	0.73 650	48.55 709	0.24 445	0.19 524	0.50 586	0.43 616	0.47 441	2.40 672	7.03 687	1.20 641	0.97 638	2.23 674	0.73 567	1.92 669	0.12 499	0.15 588	0.14 548	0.12 518	0.21 592	0.43 642

TCMNet-wrong-test	4.29 677	5.57 684	4.65 673	11.33 692	10.39 688	5.73 681	4.48 686	4.13 683	1.02 646	1.91 672	2.39 674	6.16 685	3.62 680	3.84 680	4.50 683	1.99 680	0.47 654	1.97 683	1.69 682	5.69 688	4.31 687

DPSimNet_ROB	4.34 678	4.23 680	6.89 681	3.67 681	3.68 680	4.75 677	5.21 687	2.67 680	3.68 677	5.82 685	3.95 679	5.57 680	6.72 685	3.46 679	4.48 682	4.05 688	2.88 686	4.68 689	3.12 689	3.69 683	3.62 686

tt	4.71 679	0.10 126	3.94 671	2.06 679	1.53 677	10.14 688	16.88 691	9.27 691	4.98 682	1.39 660	1.02 634	4.68 679	4.90 682	3.35 678	5.86 686	5.76 689	9.15 697	2.24 685	2.53 685	3.10 682	1.32 679

BEATNet-Init1	4.73 680	2.61 678	13.29 695	0.58 644	0.53 646	10.12 687	3.33 684	4.83 684	5.01 683	8.75 689	8.51 686	14.08 698	7.60 688	7.70 688	5.34 684	0.28 629	0.28 638	0.34 635	0.37 641	0.57 646	0.45 643

Selective-IGEV-i1pa	5.57 681	7.99 686	4.76 677	0.80 655	0.45 637	12.99 689	3.60 685	9.25 690	7.43 686	6.97 686	9.87 690	8.94 688	7.26 687	14.66 699	5.65 685	3.55 685	1.08 678	1.93 681	0.72 669	0.73 658	2.79 684

USTest	6.88 682	5.23 683	5.63 678	7.22 686	7.29 683	14.34 691	22.76 692	8.48 688	9.32 688	5.42 683	6.39 685	6.29 686	6.64 684	6.92 686	8.62 689	1.94 679	3.29 687	2.16 684	2.55 686	3.85 684	3.29 685

EDNetEfficientorigin	7.51 683	0.52 636	140.47 711	0.25 484	0.17 475	0.42 547	0.29 544	0.47 441	1.03 647	1.28 656	1.02 634	0.83 629	0.84 642	0.75 576	0.99 632	0.10 421	0.09 479	0.12 500	0.10 440	0.21 592	0.22 606

DGTPSM_ROB	8.34 684	5.10 681	10.37 693	5.31 684	10.18 686	8.33 684	23.60 696	6.06 686	13.41 696	4.90 681	10.87 694	5.65 681	10.44 689	6.17 684	12.59 690	3.74 686	7.55 690	3.69 686	7.26 694	4.14 685	7.46 690

DPSMNet_ROB	8.40 685	5.11 682	10.49 694	5.58 685	10.25 687	8.34 685	23.62 697	6.07 687	13.45 697	4.93 682	10.88 695	5.66 682	10.44 689	6.24 685	12.64 691	3.98 687	7.61 691	3.76 687	7.30 695	4.20 686	7.51 691

DLNR_Zeroshot_test	10.44 686	12.10 695	19.93 698	106.08 710	23.66 707	0.14 31	0.13 62	3.22 681	0.17 85	0.16 186	0.23 243	0.16 202	0.10 68	0.31 369	0.15 222	2.36 682	0.06 225	0.07 142	0.07 212	39.70 710	0.06 133

DLNR-FE	10.45 687	12.13 696	19.94 699	106.10 711	23.12 706	0.14 31	0.13 62	3.28 682	0.17 85	0.16 186	0.23 243	0.16 202	0.10 68	0.31 369	0.15 222	2.41 683	0.06 225	0.07 142	0.07 212	40.22 711	0.06 133

iinet-test	10.78 688	9.29 687	9.70 683	10.48 687	10.68 689	17.98 696	25.98 698	12.57 695	13.39 694	9.64 693	10.10 691	10.06 690	10.61 692	11.22 695	12.70 692	6.40 691	7.74 692	5.68 691	6.69 690	7.47 689	7.30 688

IINet	10.78 688	9.29 687	9.70 683	10.48 687	10.68 689	17.98 696	25.98 698	12.57 695	13.39 694	9.64 693	10.10 691	10.06 690	10.61 692	11.22 695	12.70 692	6.40 691	7.74 692	5.68 691	6.69 690	7.47 689	7.30 688

LRCNet_RVC	10.90 690	14.34 698	9.35 682	15.35 693	8.04 685	1.08 647	0.34 581	8.78 689	0.70 612	12.63 698	16.05 698	9.85 689	6.54 683	8.57 689	6.34 687	20.27 707	5.40 689	23.70 705	21.88 706	14.87 697	13.83 698

DPSM_ROB	11.49 691	9.87 693	10.35 691	11.13 690	11.31 691	19.11 699	27.51 701	13.37 698	14.21 699	10.31 695	11.06 696	10.96 696	11.27 697	11.96 697	13.59 695	6.78 693	8.19 695	6.03 693	7.09 692	7.93 691	7.73 693

DPSM	11.49 691	9.87 693	10.35 691	11.13 690	11.31 691	19.11 699	27.51 701	13.37 698	14.21 699	10.31 695	11.06 696	10.96 696	11.27 697	11.96 697	13.59 695	6.78 693	8.19 695	6.03 693	7.09 692	7.93 691	7.73 693

xxxxx1	15.27 693	9.54 690	10.31 688	20.13 696	18.88 696	17.08 692	23.03 693	10.36 692	10.99 690	9.21 690	9.62 687	10.74 693	10.61 692	10.72 691	13.89 697	7.97 695	9.20 698	31.85 708	44.72 710	12.84 694	13.69 695

tt_ll	15.27 693	9.54 690	10.31 688	20.13 696	18.88 696	17.08 692	23.03 693	10.36 692	10.99 690	9.21 690	9.62 687	10.74 693	10.61 692	10.72 691	13.89 697	7.97 695	9.20 698	31.85 708	44.72 710	12.84 694	13.69 695

ff	15.27 693	9.54 690	10.31 688	20.13 696	18.88 696	17.08 692	23.03 693	10.36 692	10.99 690	9.21 690	9.62 687	10.74 693	10.61 692	10.72 691	13.89 697	7.97 695	9.20 698	31.85 708	44.72 710	12.84 694	13.69 695

PML	16.10 696	12.82 697	6.78 680	5.23 683	7.76 684	33.92 703	66.56 712	5.30 685	10.28 689	26.12 711	68.59 712	20.51 700	13.49 699	10.06 690	6.78 688	5.96 690	2.00 684	6.04 695	2.18 684	8.96 693	2.60 683

Anonymous_1	16.62 697	9.35 689	9.84 685	10.66 689	14.64 693	18.66 698	27.12 700	12.64 697	13.51 698	10.76 697	10.30 693	10.13 692	10.60 691	11.06 694	12.74 694	15.87 705	7.74 692	16.92 703	43.48 709	58.66 712	7.68 692

HaxPig	17.72 698	20.22 708	19.73 697	16.53 694	16.51 694	9.27 686	9.33 688	14.34 700	13.27 693	18.65 700	18.70 699	17.35 699	16.77 700	17.04 700	16.45 700	22.05 708	20.89 708	22.27 704	21.53 705	21.29 705	22.13 709

MEDIAN_ROB	21.21 699	24.62 709	23.47 707	19.58 695	19.65 699	13.22 690	10.96 689	17.88 701	17.00 701	22.14 710	22.02 701	20.86 701	20.36 701	21.06 701	19.71 701	25.63 709	24.13 709	26.21 706	25.20 707	25.17 706	25.38 710

RAFT-FEzeroshot	23.10 700	19.88 703	20.56 700	22.49 700	22.75 702	38.38 704	55.50 708	26.84 705	28.66 706	20.60 705	22.10 702	22.05 703	22.74 703	24.00 704	27.37 708	13.59 698	16.48 703	12.14 696	14.28 698	15.96 700	15.54 702

RAFT-FE	23.10 700	19.88 703	20.56 700	22.49 700	22.75 702	38.38 704	55.50 708	26.84 705	28.66 706	20.60 705	22.10 702	22.05 703	22.74 703	24.00 704	27.37 708	13.59 698	16.48 703	12.14 696	14.28 698	15.96 700	15.54 702

CasAABBNet	23.10 700	19.86 701	20.64 702	22.47 699	22.73 700	38.41 707	55.50 708	26.89 707	28.70 708	20.61 707	22.15 704	22.08 706	22.75 705	23.99 702	27.36 706	13.59 698	16.48 703	12.14 696	14.27 697	15.95 698	15.53 701

FlowAnything	23.14 703	19.87 702	20.79 703	22.50 703	22.74 701	38.39 706	55.46 706	26.89 707	28.72 709	20.77 709	22.29 707	22.07 705	22.72 702	23.99 702	27.41 710	13.60 701	16.55 707	12.15 700	14.36 702	15.97 702	15.52 700

Hybrid-DGEV	23.16 704	19.94 706	20.96 705	22.49 700	22.75 702	38.51 709	55.52 711	27.09 711	28.90 711	20.58 704	22.25 705	22.00 702	22.80 707	24.11 707	27.33 705	13.60 701	16.47 702	12.14 696	14.30 701	15.95 698	15.54 702

Selective-RAFT-Error	23.16 704	19.93 705	20.87 704	22.54 704	22.81 705	38.52 710	55.47 707	27.01 710	28.83 710	20.66 708	22.25 705	22.09 707	22.80 707	24.09 706	27.36 706	13.61 703	16.48 703	12.15 700	14.28 698	15.99 703	15.57 705

LSM0	24.24 706	19.98 707	22.32 706	24.22 705	40.14 711	38.48 708	55.20 705	26.95 709	28.57 705	20.49 703	21.83 700	22.26 708	22.75 705	24.22 708	27.30 704	13.66 704	16.32 701	12.19 702	14.15 696	16.10 704	17.66 706

AVERAGE_ROB	25.43 707	29.06 710	27.24 708	24.63 706	24.20 708	17.73 695	12.61 690	22.29 704	21.39 704	26.79 712	26.16 710	25.20 709	24.64 711	25.07 709	23.53 702	29.96 710	28.40 710	30.60 707	29.58 708	29.72 707	29.84 711

RSGM-EC	29.65 708	17.75 699	10.04 686	35.31 707	33.15 709	26.42 701	46.65 703	19.89 702	17.74 702	18.92 701	23.36 708	30.14 710	23.59 709	41.87 710	45.99 711	59.56 711	34.38 711	33.25 711	20.37 703	34.97 708	19.60 707

acva	29.65 708	17.75 699	10.04 686	35.31 707	33.15 709	26.42 701	46.65 703	19.89 702	17.74 702	18.92 701	23.36 708	30.14 710	23.59 709	41.87 710	45.99 711	59.56 711	34.38 711	33.25 711	20.37 703	34.97 708	19.60 707

Selective-IGEV-i16pa	30.47 710	41.93 711	4.02 672	0.49 637	0.37 626	96.94 712	0.74 653	60.26 713	58.76 712	17.24 699	64.39 711	38.26 712	49.53 712	106.11 713	26.15 703	19.96 706	3.42 688	4.39 688	1.81 683	0.39 636	14.22 699

test_example2	101.33 711	108.28 712	68.15 710	98.43 709	106.93 712	89.75 711	102.43 713	36.80 712	97.65 713	129.04 713	130.15 713	65.26 713	66.62 713	92.11 712	80.24 713	144.10 713	199.48 713	81.81 713	103.01 713	125.01 713	101.27 712

GS-Stereo							0.16 188	0.26 165	0.18 104	0.13 108	0.15 125	0.10 53	0.09 28	0.16 87	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.08 252	0.08 306

FSD					0.24 588	0.27 375	0.27 521	0.31 247	0.29 301	0.26 292	0.27 282	0.28 366	0.27 444	0.28 327	0.26 457	0.23 610	0.22 624	0.27 614	0.26 626	0.25 607

ccccc		256.29 713		354.40 712	364.36 713	149.10 713		152.89 714		153.93 714		164.00 714		268.02 714		390.55 714	349.22 714	244.59 714	219.82 714	412.30 714

ASD4		6.65 685

Low-res two-view benchmark