Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 28	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 24	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 140	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 140	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 47	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 140	0.13 1	0.16 28	0.07 2	0.15 55	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 55	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 42	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.16 28	0.08 24	0.12 20	0.13 71	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 103	0.07 2	0.16 95	0.13 71	0.16 15	0.12 16	0.10 35	0.16 153	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 23	0.14 42	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 28	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 23	0.13 24	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.18 103	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 42	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 28	0.10 123	0.15 55	0.10 8	0.18 35	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 28	0.09 55	0.14 37	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.10 35	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 28	0.09 55	0.14 37	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 55	0.08 24	0.13 26	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.14 108	0.17 23	0.14 42	0.08 2	0.11 46	0.12 120	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 140	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 95	0.14 108	0.14 5	0.13 24	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 116	0.15 5	0.11 178	0.10 12	0.13 71	0.15 10	0.08 1	0.12 88	0.10 34	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.06 102	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 28	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.17 23	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 220	0.20 104	0.16 28	0.07 2	0.16 95	0.13 71	0.17 23	0.14 42	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.09 55	0.13 26	0.13 71	0.22 97	0.16 69	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 55	0.10 123	0.17 130	0.13 71	0.11 2	0.13 24	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 233	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.08 317	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 64	0.14 42	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 151	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 102	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 28	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.17 23	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 5	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.19 45	0.15 59	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 168	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 5	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.18 35	0.19 135	0.10 35	0.10 34	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 168	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 28	0.08 24	0.16 95	0.13 71	0.21 79	0.11 8	0.11 58	0.11 46	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 85	0.14 8	0.19 160	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 172	0.13 197	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 55	0.08 24	0.14 37	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.18 103	0.10 123	0.13 26	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 55	0.08 24	0.13 26	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 28	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 64	0.12 16	0.11 58	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.23 243	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 85	0.21 116	0.14 2	0.10 123	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 393	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 140	0.15 23	0.17 55	0.10 123	0.16 95	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.12 88	0.11 46	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 140	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.12 88	0.12 66	0.08 4	0.11 117	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 39	0.19 91	0.16 28	0.09 55	0.12 20	0.13 71	0.18 35	0.13 24	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 39	0.19 91	0.16 28	0.09 55	0.12 20	0.13 71	0.17 23	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 39	0.16 47	0.17 55	0.08 24	0.16 95	0.12 32	0.17 23	0.12 16	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.18 103	0.09 55	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.18 103	0.07 2	0.15 55	0.11 20	0.17 23	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 39	0.17 68	0.17 55	0.08 24	0.13 26	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 55	0.08 24	0.14 37	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 55	0.08 24	0.09 1	0.13 71	0.24 139	0.13 24	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 131	0.16 28	0.10 123	0.13 26	0.13 71	0.18 35	0.14 42	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 140	0.26 178	0.18 103	0.09 55	0.14 37	0.14 108	0.20 64	0.13 24	0.11 58	0.13 85	0.10 57	0.11 117	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 85	0.17 68	0.18 103	0.10 123	0.15 55	0.16 208	0.23 120	0.15 59	0.10 35	0.16 153	0.09 27	0.11 117	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.08 317	0.05 7	0.08 320

MatchStereo	0.11 46	0.08 39	0.23 144	0.16 28	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 64	0.17 96	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 46	0.09 85	0.20 104	0.20 233	0.10 123	0.19 193	0.13 71	0.16 15	0.13 24	0.10 35	0.10 34	0.09 27	0.09 34	0.19 168	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 55	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.24 139	0.16 69	0.11 58	0.11 46	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 140	0.14 8	0.17 55	0.10 123	0.15 55	0.12 32	0.25 156	0.17 96	0.14 149	0.13 85	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.10 8	0.19 45	0.18 116	0.14 149	0.17 172	0.09 27	0.10 79	0.18 143	0.13 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 55	0.10 123	0.17 130	0.12 32	0.21 79	0.14 42	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 55	0.10 123	0.17 130	0.12 32	0.21 79	0.14 42	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 220	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.21 79	0.16 69	0.13 118	0.13 85	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 102	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 220	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.21 79	0.16 69	0.13 118	0.13 85	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 102	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 55	0.10 123	0.17 130	0.12 32	0.21 79	0.14 42	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 140	0.15 23	0.18 103	0.09 55	0.15 55	0.15 160	0.20 64	0.15 59	0.12 88	0.13 85	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 85	0.14 8	0.16 28	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.25 156	0.16 69	0.14 149	0.13 85	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.19 193	0.10 8	0.22 97	0.17 96	0.14 149	0.12 66	0.10 57	0.11 117	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 55	0.09 55	0.19 193	0.10 8	0.22 97	0.17 96	0.14 149	0.12 66	0.10 57	0.11 117	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 55	0.11 178	0.18 158	0.12 32	0.23 120	0.14 42	0.13 118	0.11 46	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 140	0.14 8	0.17 55	0.09 55	0.17 130	0.09 2	0.22 97	0.16 69	0.13 118	0.13 85	0.09 27	0.11 117	0.19 168	0.13 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 140	0.15 23	0.18 103	0.08 24	0.16 95	0.14 108	0.27 191	0.20 164	0.14 149	0.14 120	0.08 4	0.11 117	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 85	0.14 8	0.19 160	0.12 252	0.14 37	0.12 32	0.25 156	0.17 96	0.13 118	0.16 153	0.08 4	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 85	0.13 1	0.17 55	0.12 252	0.15 55	0.11 20	0.23 120	0.15 59	0.14 149	0.12 66	0.08 4	0.09 34	0.21 213	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 68	0.15 5	0.11 178	0.16 95	0.13 71	0.21 79	0.16 69	0.11 58	0.15 134	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 68	0.19 160	0.11 178	0.13 26	0.11 20	0.22 97	0.15 59	0.11 58	0.12 66	0.12 120	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.08 264	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 39	0.18 81	0.18 103	0.07 2	0.21 270	0.09 2	0.19 45	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 39	0.18 81	0.18 103	0.07 2	0.21 270	0.09 2	0.19 45	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 39	0.17 68	0.17 55	0.07 2	0.17 130	0.13 71	0.18 35	0.16 69	0.11 58	0.13 85	0.11 92	0.12 151	0.18 143	0.11 42	0.08 291	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 39	0.17 68	0.17 55	0.09 55	0.22 302	0.14 108	0.14 5	0.16 69	0.11 58	0.10 34	0.09 27	0.08 15	0.21 213	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 39	0.15 23	0.19 160	0.11 178	0.14 37	0.10 8	0.22 97	0.18 116	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.11 117	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

TS12	0.12 75	0.08 39	0.17 68	0.21 287	0.09 55	0.19 193	0.14 108	0.23 120	0.16 69	0.14 149	0.19 202	0.12 120	0.13 197	0.17 116	0.15 236	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 75	0.11 220	0.28 208	0.20 233	0.09 55	0.15 55	0.14 108	0.22 97	0.16 69	0.09 16	0.11 46	0.09 27	0.12 151	0.20 188	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 75	0.11 220	0.32 255	0.20 233	0.08 24	0.16 95	0.13 71	0.19 45	0.17 96	0.11 58	0.12 66	0.11 92	0.11 117	0.19 168	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 75	0.10 140	0.27 190	0.19 160	0.08 24	0.16 95	0.14 108	0.21 79	0.15 59	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.12 151	0.20 188	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 75	0.11 220	0.27 190	0.19 160	0.11 178	0.16 95	0.14 108	0.19 45	0.14 42	0.11 58	0.14 120	0.10 57	0.11 117	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 75	0.12 278	0.28 208	0.19 160	0.08 24	0.17 130	0.15 160	0.22 97	0.18 116	0.11 58	0.14 120	0.10 57	0.11 117	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 75	0.11 220	0.26 178	0.19 160	0.07 2	0.14 37	0.14 108	0.21 79	0.18 116	0.12 88	0.15 134	0.11 92	0.12 151	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 75	0.13 345	0.28 208	0.20 233	0.09 55	0.16 95	0.15 160	0.20 64	0.16 69	0.11 58	0.14 120	0.09 27	0.13 197	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 75	0.11 220	0.27 190	0.20 233	0.09 55	0.18 158	0.13 71	0.18 35	0.13 24	0.12 88	0.12 66	0.13 140	0.13 197	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 75	0.11 220	0.27 190	0.20 233	0.09 55	0.18 158	0.13 71	0.18 35	0.13 24	0.12 88	0.12 66	0.13 140	0.13 197	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 75	0.11 220	0.35 292	0.20 233	0.08 24	0.16 95	0.14 108	0.19 45	0.14 42	0.12 88	0.14 120	0.12 120	0.12 151	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.07 235	0.07 184	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 75	0.11 220	0.22 131	0.19 160	0.11 178	0.16 95	0.14 108	0.19 45	0.15 59	0.13 118	0.16 153	0.11 92	0.12 151	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.06 102	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 75	0.11 220	0.28 208	0.20 233	0.08 24	0.15 55	0.13 71	0.22 97	0.19 135	0.12 88	0.14 120	0.12 120	0.12 151	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 75	0.11 220	0.26 178	0.20 233	0.08 24	0.14 37	0.12 32	0.21 79	0.19 135	0.12 88	0.12 66	0.12 120	0.11 117	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 75	0.12 278	0.27 190	0.21 287	0.09 55	0.19 193	0.14 108	0.24 139	0.17 96	0.12 88	0.13 85	0.11 92	0.12 151	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 75	0.11 220	0.23 144	0.22 356	0.09 55	0.16 95	0.14 108	0.24 139	0.19 135	0.12 88	0.11 46	0.09 27	0.13 197	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 158	0.05 68	0.08 264	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 75	0.11 220	0.25 168	0.21 287	0.08 24	0.13 26	0.14 108	0.25 156	0.21 184	0.12 88	0.15 134	0.09 27	0.14 233	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 75	0.11 220	0.24 154	0.20 233	0.09 55	0.19 193	0.15 160	0.26 176	0.20 164	0.11 58	0.12 66	0.10 57	0.13 197	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 75	0.10 140	0.21 116	0.21 287	0.11 178	0.20 236	0.16 208	0.21 79	0.17 96	0.12 88	0.17 172	0.11 92	0.12 151	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 75	0.08 39	0.18 81	0.18 103	0.13 333	0.20 236	0.16 208	0.23 120	0.18 116	0.12 88	0.15 134	0.14 172	0.13 197	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 75	0.09 85	0.17 68	0.19 160	0.11 178	0.14 37	0.16 208	0.21 79	0.20 164	0.10 35	0.17 172	0.11 92	0.12 151	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.08 317	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 75	0.08 39	0.29 222	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.14 108	0.19 45	0.17 96	0.11 58	0.14 120	0.11 92	0.12 151	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.05 7	0.19 604

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 75	0.09 85	0.18 81	0.18 103	0.09 55	0.13 26	0.16 208	0.25 156	0.21 184	0.11 58	0.16 153	0.09 27	0.11 117	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.07 235	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 75	0.07 5	0.14 8	0.16 28	0.07 2	0.15 55	0.15 160	0.24 139	0.17 96	0.13 118	0.15 134	0.16 214	0.13 197	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 75	0.07 5	0.14 8	0.16 28	0.07 2	0.16 95	0.15 160	0.25 156	0.16 69	0.14 149	0.15 134	0.17 225	0.12 151	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 75	0.07 5	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 158	0.16 208	0.25 156	0.16 69	0.16 198	0.16 153	0.18 239	0.13 197	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 75	0.13 345	0.15 23	0.19 160	0.10 123	0.15 55	0.17 255	0.17 23	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 369	0.14 31	0.22 423	0.08 291	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.08 264	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 75	0.09 85	0.22 131	0.19 160	0.10 123	0.15 55	0.14 108	0.27 191	0.15 59	0.13 118	0.14 120	0.13 140	0.08 15	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 75	0.09 85	0.21 116	0.18 103	0.13 333	0.18 158	0.16 208	0.24 139	0.20 164	0.16 198	0.21 234	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 75	0.07 5	0.19 91	0.15 5	0.16 475	0.10 12	0.12 32	0.26 176	0.23 227	0.13 118	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 213	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 75	0.12 278	0.21 116	0.18 103	0.11 178	0.24 345	0.12 32	0.19 45	0.18 116	0.10 35	0.13 85	0.11 92	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.18 103	0.12 252	0.19 193	0.16 208	0.20 64	0.14 42	0.12 88	0.15 134	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 320

GSStereo	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.17 55	0.12 252	0.19 193	0.16 208	0.26 176	0.18 116	0.13 118	0.15 134	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 320

gasm-f	0.12 75	0.09 85	0.19 91	0.18 103	0.12 252	0.18 158	0.18 304	0.20 64	0.14 42	0.12 88	0.19 202	0.10 57	0.11 117	0.16 98	0.11 42	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.09 355	0.08 320

Replicate-Monster	0.12 75	0.10 140	0.32 255	0.16 28	0.08 24	0.17 130	0.10 8	0.22 97	0.19 135	0.11 58	0.10 34	0.10 57	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.08 320

3w_stereo	0.12 75	0.11 220	0.18 81	0.18 103	0.08 24	0.16 95	0.15 160	0.27 191	0.19 135	0.12 88	0.12 66	0.07 1	0.12 151	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 75	0.08 39	0.14 8	0.18 103	0.09 55	0.16 95	0.15 160	0.25 156	0.21 184	0.13 118	0.16 153	0.08 4	0.12 151	0.16 98	0.13 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 75	0.09 85	0.25 168	0.16 28	0.11 178	0.14 37	0.16 208	0.17 23	0.17 96	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.07 380	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.10 448
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 75	0.11 220	0.22 131	0.19 160	0.10 123	0.15 55	0.17 255	0.20 64	0.16 69	0.11 58	0.13 85	0.13 140	0.08 15	0.22 233	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

AIO_test	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.19 160	0.11 178	0.15 55	0.17 255	0.19 45	0.16 69	0.11 58	0.13 85	0.14 172	0.09 34	0.20 188	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

GIP-stereo	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.19 160	0.11 178	0.16 95	0.14 108	0.29 230	0.18 116	0.11 58	0.16 153	0.13 140	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 75	0.08 39	0.17 68	0.18 103	0.13 333	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 59	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 213	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.16 565	0.24 642

RSM++	0.12 75	0.09 85	0.19 91	0.20 233	0.09 55	0.17 130	0.15 160	0.21 79	0.19 135	0.12 88	0.12 66	0.14 172	0.09 34	0.20 188	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.07 184	0.05 34

RSM	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.20 233	0.09 55	0.16 95	0.15 160	0.23 120	0.18 116	0.13 118	0.13 85	0.15 193	0.09 34	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 75	0.08 39	0.29 222	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.14 108	0.19 45	0.17 96	0.11 58	0.14 120	0.11 92	0.12 151	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.05 7	0.19 604

Selective-IGEV	0.12 75	0.09 85	0.22 131	0.19 160	0.10 123	0.15 55	0.14 108	0.27 191	0.15 59	0.13 118	0.14 120	0.13 140	0.08 15	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.05 34

DF	0.13 121	0.09 85	0.21 116	0.18 103	0.10 123	0.17 130	0.15 160	0.25 156	0.17 96	0.13 118	0.22 248	0.19 263	0.11 117	0.20 188	0.14 205	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.06 102	0.06 145

aanet-new-78k	0.13 121	0.11 220	0.44 420	0.21 287	0.08 24	0.14 37	0.14 108	0.21 79	0.16 69	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 197	0.18 143	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new	0.13 121	0.11 220	0.30 232	0.20 233	0.13 333	0.20 236	0.14 108	0.23 120	0.16 69	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.15 252	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.07 184	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 121	0.09 85	0.19 91	0.18 103	0.14 381	0.19 193	0.15 160	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 121	0.09 85	0.22 131	0.18 103	0.14 381	0.18 158	0.15 160	0.23 120	0.21 184	0.16 198	0.22 248	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 121	0.09 85	0.20 104	0.18 103	0.14 381	0.18 158	0.15 160	0.25 156	0.22 201	0.16 198	0.21 234	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 121	0.11 220	0.38 340	0.17 55	0.11 178	0.17 130	0.14 108	0.23 120	0.17 96	0.11 58	0.14 120	0.13 140	0.11 117	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 121	0.07 5	0.16 47	0.17 55	0.11 178	0.17 130	0.16 208	0.32 272	0.22 201	0.15 169	0.17 172	0.20 273	0.13 197	0.14 31	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 121	0.08 39	0.22 131	0.15 5	0.09 55	0.18 158	0.13 71	0.24 139	0.25 259	0.14 149	0.22 248	0.17 225	0.12 151	0.19 168	0.13 168	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

BStereo	0.13 121	0.10 140	0.42 397	0.18 103	0.11 178	0.13 26	0.14 108	0.24 139	0.22 201	0.12 88	0.11 46	0.12 120	0.09 34	0.16 98	0.14 205	0.05 9	0.06 243	0.06 47	0.08 317	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 121	0.10 140	0.17 68	0.21 287	0.13 333	0.18 158	0.16 208	0.30 250	0.24 243	0.11 58	0.15 134	0.12 120	0.13 197	0.17 116	0.15 236	0.05 9	0.05 40	0.08 258	0.08 317	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 121	0.08 39	0.19 91	0.19 160	0.16 475	0.12 20	0.15 160	0.18 35	0.18 116	0.11 58	0.10 34	0.13 140	0.12 151	0.23 243	0.19 351	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.21 616	0.06 145

GASTEREO	0.13 121	0.12 278	0.21 116	0.23 414	0.10 123	0.18 158	0.15 160	0.26 176	0.18 116	0.17 217	0.16 153	0.11 92	0.13 197	0.19 168	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.07 235	0.06 102	0.06 145

MSCF	0.13 121	0.12 278	0.21 116	0.22 356	0.10 123	0.16 95	0.15 160	0.26 176	0.18 116	0.17 217	0.16 153	0.11 92	0.13 197	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.07 235	0.06 102	0.06 145

water-stereo	0.13 121	0.08 39	0.20 104	0.19 160	0.10 123	0.17 130	0.14 108	0.25 156	0.19 135	0.17 217	0.23 257	0.15 193	0.15 252	0.12 5	0.13 168	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 121	0.09 85	0.24 154	0.20 233	0.10 123	0.15 55	0.14 108	0.22 97	0.16 69	0.12 88	0.19 202	0.15 193	0.11 117	0.13 12	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.07 184	0.06 145

LG-Stereo	0.13 121	0.10 140	0.24 154	0.20 233	0.09 55	0.16 95	0.18 304	0.21 79	0.18 116	0.11 58	0.17 172	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 205	0.05 9	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.05 34

S2M2_L	0.13 121	0.11 220	0.20 104	0.16 28	0.12 252	0.12 20	0.07 1	0.18 35	0.20 164	0.12 88	0.15 134	0.14 172	0.12 151	0.15 70	0.14 205	0.13 542	0.09 503	0.09 351	0.10 463	0.11 472	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 121	0.14 393	0.19 91	0.26 542	0.09 55	0.15 55	0.13 71	0.22 97	0.18 116	0.12 88	0.11 46	0.10 57	0.13 197	0.21 213	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 121	0.37 632	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 23	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 188	0.10 6	0.09 393	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.24 629	0.05 34

castereo++	0.13 121	0.10 140	0.18 81	0.18 103	0.10 123	0.27 397	0.13 71	0.23 120	0.23 227	0.11 58	0.13 85	0.16 214	0.10 79	0.18 143	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 121	0.09 85	0.24 154	0.19 160	0.10 123	0.17 130	0.19 351	0.22 97	0.16 69	0.14 149	0.11 46	0.13 140	0.10 79	0.24 259	0.18 317	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.07 184	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 121	0.10 140	0.22 131	0.19 160	0.10 123	0.19 193	0.17 255	0.19 45	0.19 135	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.11 117	0.24 259	0.16 263	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.06 145

mms	0.13 121	0.11 220	0.19 91	0.19 160	0.12 252	0.16 95	0.17 255	0.20 64	0.17 96	0.13 118	0.17 172	0.14 172	0.09 34	0.24 259	0.14 205	0.06 49	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.07 184	0.07 241

ours_stereo	0.13 121	0.11 220	0.23 144	0.20 233	0.11 178	0.17 130	0.18 304	0.20 64	0.19 135	0.13 118	0.18 192	0.14 172	0.10 79	0.23 243	0.14 205	0.06 49	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.06 102	0.05 34

RAStereo	0.13 121	0.12 278	0.27 190	0.22 356	0.11 178	0.15 55	0.18 304	0.23 120	0.23 227	0.13 118	0.17 172	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 168	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.06 155	0.07 184	0.05 34

Occ-G	0.13 121	0.08 39	0.21 116	0.17 55	0.10 123	0.15 55	0.19 351	0.22 97	0.19 135	0.13 118	0.19 202	0.21 285	0.11 117	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.07 184	0.06 145

Pointernet	0.13 121	0.07 5	0.27 190	0.19 160	0.11 178	0.20 236	0.12 32	0.31 260	0.24 243	0.15 169	0.15 134	0.13 140	0.11 117	0.17 116	0.13 168	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 121	0.10 140	0.22 131	0.20 233	0.09 55	0.16 95	0.15 160	0.27 191	0.16 69	0.13 118	0.15 134	0.13 140	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 121	0.09 85	0.22 131	0.17 55	0.14 381	0.19 193	0.15 160	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 121	0.09 85	0.20 104	0.18 103	0.14 381	0.19 193	0.15 160	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 121	0.08 39	0.21 116	0.15 5	0.07 2	0.21 270	0.12 32	0.24 139	0.24 243	0.16 198	0.21 234	0.15 193	0.13 197	0.18 143	0.13 168	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.05 34

MoCha-V2	0.13 121	0.08 39	0.26 178	0.23 414	0.09 55	0.16 95	0.15 160	0.26 176	0.16 69	0.15 169	0.15 134	0.13 140	0.14 233	0.20 188	0.11 42	0.06 49	0.07 380	0.06 47	0.06 155	0.06 102	0.05 34

IGEV++	0.13 121	0.10 140	0.23 144	0.21 287	0.10 123	0.15 55	0.15 160	0.29 230	0.16 69	0.12 88	0.15 134	0.12 120	0.12 151	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.05 68	0.07 184	0.07 241

testlalala	0.13 121	0.09 85	0.22 131	0.17 55	0.14 381	0.19 193	0.15 160	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 121	0.09 85	0.23 144	0.18 103	0.19 548	0.19 193	0.16 208	0.23 120	0.14 42	0.13 118	0.17 172	0.13 140	0.16 278	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.08 317	0.07 184	0.06 145

LoS_RVC	0.13 121	0.10 140	0.19 91	0.18 103	0.16 475	0.20 236	0.18 304	0.20 64	0.17 96	0.13 118	0.19 202	0.12 120	0.15 252	0.17 116	0.13 168	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.12 510

EGLCR-Stereo	0.13 121	0.08 39	0.20 104	0.18 103	0.09 55	0.21 270	0.13 71	0.27 191	0.21 184	0.13 118	0.10 34	0.15 193	0.09 34	0.20 188	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.06 145

CREStereo	0.13 121	0.08 39	0.21 116	0.14 2	0.08 24	0.22 302	0.15 160	0.25 156	0.24 243	0.16 198	0.21 234	0.14 172	0.13 197	0.18 143	0.13 168	0.09 393	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.07 184	0.06 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 160	0.21 540	0.47 448	0.17 55	0.12 252	0.15 55	0.14 108	0.24 139	0.16 69	0.11 58	0.14 120	0.12 120	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 243	0.06 47	0.08 317	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 160	0.19 513	0.70 574	0.17 55	0.12 252	0.13 26	0.14 108	0.24 139	0.17 96	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.07 235	0.05 7	0.07 241

PSi22	0.14 160	0.13 345	0.29 222	0.19 160	0.09 55	0.17 130	0.12 32	0.28 214	0.23 227	0.13 118	0.14 120	0.22 296	0.13 197	0.29 360	0.14 205	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 184	0.06 145

Wave_Phase_stereo	0.14 160	0.10 140	0.42 397	0.18 103	0.11 178	0.36 531	0.14 108	0.28 214	0.22 201	0.12 88	0.11 46	0.12 120	0.09 34	0.16 98	0.14 205	0.05 9	0.06 243	0.06 47	0.08 317	0.05 7	0.06 145

252Zero-FE	0.14 160	0.07 5	0.17 68	0.17 55	0.09 55	0.15 55	0.11 20	0.21 79	0.19 135	0.77 653	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

Zero-FE251	0.14 160	0.09 85	0.24 154	0.17 55	0.09 55	0.20 236	0.13 71	0.20 64	0.14 42	0.61 633	0.13 85	0.13 140	0.11 117	0.14 31	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 160	0.10 140	0.18 81	0.21 287	0.10 123	0.29 439	0.16 208	0.28 214	0.20 164	0.14 149	0.17 172	0.16 214	0.14 233	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.07 184	0.07 241

GGEV	0.14 160	0.10 140	0.18 81	0.21 287	0.10 123	0.29 439	0.16 208	0.28 214	0.20 164	0.14 149	0.17 172	0.16 214	0.14 233	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.07 184	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 160	0.11 220	0.21 116	0.21 287	0.12 252	0.17 130	0.16 208	0.25 156	0.16 69	0.15 169	0.13 85	0.15 193	0.14 233	0.18 143	0.16 263	0.10 444	0.07 380	0.11 486	0.12 542	0.08 264	0.09 389

depthmonostereo	0.14 160	0.09 85	0.19 91	0.19 160	0.08 24	0.20 236	0.15 160	0.27 191	0.23 227	0.16 198	0.18 192	0.14 172	0.17 309	0.19 168	0.13 168	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 160	0.08 39	0.18 81	0.18 103	0.09 55	0.21 270	0.14 108	0.24 139	0.21 184	0.21 264	0.21 234	0.15 193	0.14 233	0.23 243	0.15 236	0.07 128	0.06 243	0.06 47	0.06 155	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 160	0.11 220	0.25 168	0.19 160	0.12 252	0.15 55	0.16 208	0.30 250	0.22 201	0.13 118	0.15 134	0.13 140	0.09 34	0.24 259	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.09 355	0.06 145

SCV	0.14 160	0.14 393	0.24 154	0.21 287	0.11 178	0.15 55	0.16 208	0.31 260	0.18 116	0.11 58	0.15 134	0.13 140	0.10 79	0.23 243	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.06 145

castereo	0.14 160	0.10 140	0.19 91	0.18 103	0.10 123	0.20 236	0.19 351	0.30 250	0.27 283	0.13 118	0.18 192	0.16 214	0.16 278	0.15 70	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.06 102	0.05 34

tt45	0.14 160	0.09 85	0.22 131	0.19 160	0.11 178	0.23 324	0.18 304	0.22 97	0.17 96	0.15 169	0.13 85	0.14 172	0.10 79	0.30 376	0.14 205	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.07 184	0.07 241

999	0.14 160	0.08 39	0.24 154	0.19 160	0.11 178	0.20 236	0.17 255	0.24 139	0.18 116	0.13 118	0.16 153	0.14 172	0.11 117	0.36 423	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.07 241

fffy	0.14 160	0.11 220	0.24 154	0.20 233	0.10 123	0.19 193	0.18 304	0.22 97	0.19 135	0.13 118	0.16 153	0.15 193	0.13 197	0.25 289	0.14 205	0.06 49	0.06 243	0.08 258	0.06 155	0.07 184	0.06 145

WCG-NET	0.14 160	0.09 85	0.23 144	0.18 103	0.08 24	0.18 158	0.17 255	0.21 79	0.28 302	0.18 235	0.21 234	0.15 193	0.12 151	0.18 143	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 160	0.09 85	0.23 144	0.17 55	0.08 24	0.19 193	0.16 208	0.23 120	0.26 271	0.18 235	0.19 202	0.20 273	0.12 151	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 160	0.11 220	0.32 255	0.19 160	0.11 178	0.18 158	0.17 255	0.20 64	0.22 201	0.14 149	0.24 271	0.15 193	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.10 424	0.06 145

ff7	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 160	0.11 220	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.20 236	0.18 304	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.12 66	0.14 172	0.12 151	0.28 341	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.07 241

ffff	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.07 241

11t	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 160	0.13 345	0.26 178	0.19 160	0.14 381	0.16 95	0.13 71	0.25 156	0.21 184	0.13 118	0.14 120	0.14 172	0.11 117	0.17 116	0.17 292	0.08 291	0.07 380	0.08 258	0.06 155	0.07 184	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 160	0.10 140	0.30 232	0.21 287	0.13 333	0.17 130	0.13 71	0.19 45	0.18 116	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.11 117	0.18 143	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.06 145

CASnet	0.14 160	0.12 278	0.22 131	0.22 356	0.08 24	0.16 95	0.15 160	0.27 191	0.25 259	0.22 272	0.20 219	0.15 193	0.11 117	0.17 116	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.11 486	0.09 419	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 160	0.14 393	0.33 272	0.20 233	0.09 55	0.21 270	0.10 8	0.26 176	0.20 164	0.18 235	0.19 202	0.15 193	0.13 197	0.17 116	0.13 168	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.05 68	0.06 102	0.06 145

anonymousdsp	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.28 214	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.07 241

LoS	0.14 160	0.08 39	0.27 190	0.16 28	0.09 55	0.22 302	0.14 108	0.26 176	0.26 271	0.15 169	0.18 192	0.18 239	0.13 197	0.22 233	0.14 205	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 160	0.08 39	0.19 91	0.17 55	0.22 591	0.18 158	0.16 208	0.23 120	0.19 135	0.14 149	0.17 172	0.14 172	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.08 264	0.18 597

ProNet	0.14 160	0.12 278	0.25 168	0.19 160	0.11 178	0.19 193	0.19 351	0.27 191	0.20 164	0.14 149	0.13 85	0.13 140	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.07 184	0.07 241

MC-Stereo	0.14 160	0.09 85	0.25 168	0.21 287	0.09 55	0.18 158	0.16 208	0.23 120	0.19 135	0.18 235	0.23 257	0.16 214	0.13 197	0.22 233	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.05 34

ccc-4	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 160	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.28 214	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 160	0.13 345	0.24 154	0.25 508	0.11 178	0.11 14	0.18 304	0.32 272	0.23 227	0.12 88	0.12 66	0.18 239	0.12 151	0.14 31	0.13 168	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.05 68	0.07 184	0.06 145
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 196	0.15 430	0.25 168	0.22 356	0.14 381	0.17 130	0.17 255	0.33 287	0.21 184	0.18 235	0.21 234	0.14 172	0.10 79	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.08 264	0.05 34

DN	0.15 196	0.08 39	0.27 190	0.19 160	0.14 381	0.21 270	0.18 304	0.28 214	0.24 243	0.14 149	0.16 153	0.18 239	0.10 79	0.21 213	0.13 168	0.11 484	0.07 380	0.08 258	0.08 317	0.08 264	0.10 448

RT-Monster	0.15 196	0.08 39	0.21 116	0.17 55	0.14 381	0.20 236	0.11 20	0.29 230	0.32 359	0.24 293	0.22 248	0.17 225	0.13 197	0.18 143	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

MM-Stereo_test2	0.15 196	0.10 140	0.44 420	0.23 414	0.11 178	0.21 270	0.21 434	0.27 191	0.22 201	0.15 169	0.16 153	0.13 140	0.11 117	0.20 188	0.13 168	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.05 34

HART	0.15 196	0.11 220	0.30 232	0.21 287	0.09 55	0.17 130	0.16 208	0.30 250	0.19 135	0.15 169	0.25 284	0.17 225	0.09 34	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.07 380	0.07 158	0.05 68	0.08 264	0.06 145

HUF	0.15 196	0.11 220	0.38 340	0.17 55	0.11 178	0.16 95	0.17 255	0.22 97	0.20 164	0.11 58	0.13 85	0.14 172	0.11 117	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.20 642	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.14 550

rvit_stereo_0080	0.15 196	0.13 345	0.25 168	0.19 160	0.13 333	0.15 55	0.20 403	0.28 214	0.24 243	0.15 169	0.17 172	0.19 263	0.13 197	0.19 168	0.15 236	0.11 484	0.08 468	0.08 258	0.08 317	0.10 424	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 196	0.09 85	0.26 178	0.20 233	0.10 123	0.19 193	0.17 255	0.36 339	0.29 322	0.24 293	0.20 219	0.19 263	0.10 79	0.18 143	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.06 102	0.05 34

whm_eth	0.15 196	0.13 345	0.25 168	0.19 160	0.13 333	0.15 55	0.20 403	0.28 214	0.24 243	0.15 169	0.17 172	0.19 263	0.13 197	0.19 168	0.15 236	0.11 484	0.08 468	0.08 258	0.08 317	0.10 424	0.07 241

CAS	0.15 196	0.07 5	0.21 116	0.41 649	0.16 475	0.20 236	0.18 304	0.22 97	0.19 135	0.15 169	0.19 202	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 168	0.29 656	0.04 2	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.14 550

CroCo-Stereo Lap2	0.15 196	0.15 430	0.28 208	0.25 508	0.18 521	0.11 14	0.19 351	0.28 214	0.21 184	0.13 118	0.16 153	0.15 193	0.12 151	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.07 380	0.08 258	0.06 155	0.08 264	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 196	0.10 140	0.24 154	0.21 287	0.09 55	0.17 130	0.15 160	0.23 120	0.27 283	0.17 217	0.20 219	0.17 225	0.11 117	0.23 243	0.16 263	0.07 128	0.09 503	0.09 351	0.08 317	0.07 184	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 196	0.08 39	0.26 178	0.17 55	0.11 178	0.18 158	0.13 71	0.22 97	0.30 335	0.21 264	0.30 335	0.13 140	0.11 117	0.16 98	0.15 236	0.07 128	0.04 2	0.06 47	0.15 593	0.06 102	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 196	0.09 85	0.28 208	0.16 28	0.08 24	0.25 364	0.14 108	0.23 120	0.28 302	0.24 293	0.30 335	0.16 214	0.12 151	0.17 116	0.13 168	0.08 291	0.07 380	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

XX-TBD	0.15 196	0.18 497	0.28 208	0.22 356	0.10 123	0.22 302	0.15 160	0.22 97	0.27 283	0.22 272	0.26 294	0.14 172	0.12 151	0.16 98	0.13 168	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.07 184	0.06 145

PMTNet	0.15 196	0.08 39	0.23 144	0.15 5	0.09 55	0.23 324	0.16 208	0.25 156	0.23 227	0.17 217	0.21 234	0.16 214	0.14 233	0.22 233	0.13 168	0.29 656	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.07 184	0.06 145

FE-Mocha	0.16 212	0.10 140	0.33 272	0.19 160	0.13 333	0.19 193	0.15 160	0.35 320	0.22 201	0.24 293	0.24 271	0.20 273	0.14 233	0.17 116	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.06 145

zero-FE	0.16 212	0.08 39	0.81 600	0.19 160	0.18 521	0.12 20	0.15 160	0.19 45	0.19 135	0.10 35	0.10 34	0.13 140	0.12 151	0.21 213	0.19 351	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.19 604	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 212	0.12 278	0.23 144	0.16 28	0.08 24	0.23 324	0.20 403	0.29 230	0.31 349	0.19 242	0.22 248	0.19 263	0.15 252	0.29 360	0.20 375	0.06 49	0.06 243	0.08 258	0.06 155	0.06 102	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 212	0.07 5	0.36 312	0.19 160	0.10 123	0.19 193	0.14 108	0.28 214	0.24 243	0.22 272	0.20 219	0.24 331	0.18 336	0.21 213	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.06 155	0.06 102	0.06 145

tg	0.16 212	0.11 220	0.25 168	0.21 287	0.11 178	0.23 324	0.15 160	0.34 296	0.24 243	0.20 250	0.25 284	0.19 263	0.12 151	0.24 259	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.09 419	0.08 264	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 212	0.12 278	0.26 178	0.21 287	0.13 333	0.17 130	0.17 255	0.22 97	0.34 383	0.16 198	0.21 234	0.19 263	0.16 278	0.21 213	0.16 263	0.11 484	0.10 533	0.10 429	0.08 317	0.09 355	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 212	0.14 393	0.28 208	0.21 287	0.13 333	0.19 193	0.17 255	0.23 120	0.24 243	0.17 217	0.21 234	0.19 263	0.13 197	0.19 168	0.14 205	0.11 484	0.08 468	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 212	0.11 220	0.24 154	0.21 287	0.12 252	0.16 95	0.17 255	0.22 97	0.33 373	0.16 198	0.18 192	0.18 239	0.14 233	0.20 188	0.16 263	0.11 484	0.08 468	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 212	0.11 220	0.24 154	0.21 287	0.12 252	0.16 95	0.17 255	0.22 97	0.33 373	0.16 198	0.18 192	0.18 239	0.14 233	0.20 188	0.16 263	0.11 484	0.08 468	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.07 241

CAS++	0.16 212	0.12 278	0.27 190	0.18 103	0.12 252	0.17 130	0.15 160	0.42 412	0.24 243	0.19 242	0.18 192	0.13 140	0.10 79	0.21 213	0.12 113	0.12 523	0.10 533	0.11 486	0.08 317	0.10 424	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 212	0.12 278	0.26 178	0.22 356	0.14 381	0.25 364	0.23 487	0.29 230	0.21 184	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.13 197	0.25 289	0.13 168	0.07 128	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.08 320

MIF-Stereo (partial)	0.16 212	0.10 140	0.34 283	0.21 287	0.15 442	0.15 55	0.13 71	0.28 214	0.25 259	0.17 217	0.26 294	0.15 193	0.16 278	0.25 289	0.17 292	0.09 393	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.09 355	0.08 320

RCA-Stereo	0.16 212	0.09 85	0.25 168	0.20 233	0.10 123	0.19 193	0.17 255	0.36 339	0.35 399	0.20 250	0.25 284	0.17 225	0.17 309	0.18 143	0.14 205	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.05 34

test-3	0.16 212	0.09 85	0.31 247	0.21 287	0.11 178	0.18 158	0.16 208	0.30 250	0.27 283	0.26 314	0.16 153	0.22 296	0.12 151	0.26 307	0.18 317	0.06 49	0.04 2	0.08 258	0.08 317	0.06 102	0.06 145

test_1	0.16 212	0.09 85	0.31 247	0.21 287	0.11 178	0.18 158	0.16 208	0.30 250	0.27 283	0.25 302	0.16 153	0.22 296	0.12 151	0.26 307	0.18 317	0.06 49	0.04 2	0.08 258	0.08 317	0.06 102	0.06 145

iRaftStereo_RVC	0.16 212	0.12 278	0.26 178	0.21 287	0.11 178	0.20 236	0.17 255	0.32 272	0.23 227	0.20 250	0.25 284	0.18 239	0.12 151	0.20 188	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.09 419	0.08 264	0.07 241

raftrobust	0.16 212	0.13 345	0.29 222	0.22 356	0.15 442	0.19 193	0.13 71	0.32 272	0.26 271	0.26 314	0.20 219	0.19 263	0.17 309	0.21 213	0.15 236	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.07 241

test_xeample3	0.16 212	0.11 220	0.56 513	0.19 160	0.12 252	0.20 236	0.18 304	0.35 320	0.20 164	0.16 198	0.12 66	0.13 140	0.12 151	0.24 259	0.15 236	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.08 317	0.07 184	0.07 241

NLSM1	0.17 230	0.10 140	0.17 68	0.21 287	0.18 521	0.25 364	0.17 255	0.47 464	0.40 466	0.16 198	0.21 234	0.13 140	0.15 252	0.21 213	0.18 317	0.08 291	0.09 503	0.09 351	0.08 317	0.07 184	0.06 145

xyz-stereo-finetune2	0.17 230	0.11 220	0.26 178	0.16 28	0.09 55	0.27 397	0.19 351	0.27 191	0.20 164	0.22 272	0.28 308	0.21 285	0.22 385	0.37 426	0.22 423	0.06 49	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.06 102	0.07 241

MM-Stereo_test3	0.17 230	0.12 278	0.29 222	0.23 414	0.14 381	0.19 193	0.22 461	0.39 370	0.36 412	0.16 198	0.24 271	0.17 225	0.12 151	0.19 168	0.14 205	0.07 128	0.07 380	0.08 258	0.06 155	0.09 355	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 230	0.10 140	0.39 356	0.23 414	0.11 178	0.20 236	0.22 461	0.33 287	0.29 322	0.22 272	0.21 234	0.15 193	0.14 233	0.23 243	0.13 168	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.09 355	0.06 145

model_zeroshot	0.17 230	0.11 220	0.39 356	0.20 233	0.12 252	0.24 345	0.15 160	0.34 296	0.22 201	0.30 396	0.20 219	0.22 296	0.12 151	0.24 259	0.14 205	0.08 291	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.07 184	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 230	0.14 393	0.30 232	0.25 508	0.14 381	0.17 130	0.21 434	0.28 214	0.26 271	0.16 198	0.19 202	0.20 273	0.16 278	0.22 233	0.17 292	0.11 484	0.07 380	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 230	0.13 345	0.24 154	0.19 160	0.13 333	0.24 345	0.17 255	0.30 250	0.37 423	0.43 575	0.17 172	0.13 140	0.12 151	0.19 168	0.15 236	0.08 291	0.07 380	0.09 351	0.07 235	0.09 355	0.08 320

AE-Stereo	0.17 230	0.11 220	0.31 247	0.24 468	0.14 381	0.23 324	0.18 304	0.34 296	0.29 322	0.15 169	0.25 284	0.21 285	0.13 197	0.20 188	0.14 205	0.07 128	0.08 468	0.09 351	0.10 463	0.07 184	0.06 145

rrr	0.17 230	0.11 220	0.57 517	0.19 160	0.12 252	0.20 236	0.18 304	0.35 320	0.22 201	0.15 169	0.12 66	0.14 172	0.12 151	0.28 341	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.07 241

plain	0.17 230	0.13 345	0.43 410	0.21 287	0.13 333	0.16 95	0.17 255	0.27 191	0.22 201	0.16 198	0.26 294	0.13 140	0.16 278	0.27 327	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.07 235	0.10 424	0.07 241

MSKI-zero shot	0.17 230	0.09 85	0.43 410	0.20 233	0.11 178	0.21 270	0.15 160	0.32 272	0.21 184	0.23 279	0.24 271	0.23 317	0.10 79	0.31 383	0.13 168	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.06 145

Any-RAFT	0.17 230	0.08 39	0.31 247	0.19 160	0.10 123	0.29 439	0.16 208	0.42 412	0.30 335	0.24 293	0.27 302	0.27 373	0.16 278	0.21 213	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.06 145

RAFT-Test	0.17 230	0.10 140	0.38 340	0.19 160	0.12 252	0.25 364	0.17 255	0.33 287	0.23 227	0.23 279	0.29 320	0.27 373	0.14 233	0.20 188	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 230	0.16 462	0.50 475	0.21 287	0.14 381	0.19 193	0.17 255	0.28 214	0.28 302	0.23 279	0.20 219	0.20 273	0.11 117	0.19 168	0.14 205	0.06 49	0.04 2	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 230	0.10 140	0.28 208	0.20 233	0.11 178	0.25 364	0.17 255	0.41 398	0.31 349	0.23 279	0.23 257	0.22 296	0.15 252	0.25 289	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.08 264	0.07 241

knoymous	0.17 230	0.09 85	0.32 255	0.17 55	0.11 178	0.21 270	0.17 255	0.32 272	0.23 227	0.23 279	0.28 308	0.27 373	0.16 278	0.23 243	0.16 263	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.06 155	0.09 355	0.09 389

Selective-RAFT	0.17 230	0.12 278	0.30 232	0.24 468	0.10 123	0.29 439	0.15 160	0.32 272	0.31 349	0.17 217	0.17 172	0.21 285	0.18 336	0.28 341	0.17 292	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.07 235	0.08 264	0.06 145

AnonymousM	0.17 230	0.19 513	0.24 154	0.18 103	0.10 123	0.18 158	0.17 255	0.30 250	0.23 227	0.26 314	0.20 219	0.18 239	0.14 233	0.19 168	0.14 205	0.09 393	0.06 243	0.38 661	0.15 593	0.06 102	0.05 34

cross-raft	0.17 230	0.12 278	0.41 387	0.23 414	0.10 123	0.20 236	0.24 509	0.33 287	0.23 227	0.23 279	0.28 308	0.29 400	0.15 252	0.17 116	0.15 236	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.05 34

test-1	0.17 230	0.11 220	0.40 364	0.23 414	0.13 333	0.22 302	0.23 487	0.34 296	0.26 271	0.20 250	0.24 271	0.22 296	0.14 233	0.16 98	0.20 375	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.06 102	0.08 320

s12784h	0.17 230	0.09 85	0.26 178	0.18 103	0.07 2	0.32 487	0.19 351	0.37 349	0.32 359	0.23 279	0.25 284	0.18 239	0.17 309	0.25 289	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.06 102	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 230	0.14 393	0.32 255	0.20 233	0.09 55	0.19 193	0.17 255	0.32 272	0.30 335	0.25 302	0.33 383	0.20 273	0.17 309	0.19 168	0.15 236	0.06 49	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.07 184	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 230	0.10 140	0.40 364	0.20 233	0.11 178	0.20 236	0.15 160	0.36 339	0.30 335	0.23 279	0.21 234	0.26 363	0.15 252	0.20 188	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 230	0.10 140	0.37 321	0.20 233	0.12 252	0.19 193	0.15 160	0.32 272	0.28 302	0.23 279	0.23 257	0.27 373	0.15 252	0.20 188	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.06 102	0.06 145

ManiGeoR	0.18 254	0.15 430	0.55 506	0.15 5	0.11 178	0.21 270	0.14 108	0.39 370	0.27 283	0.19 242	0.24 271	0.18 239	0.15 252	0.35 415	0.19 351	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.08 320

HLf10	0.18 254	0.15 430	0.55 506	0.15 5	0.11 178	0.21 270	0.14 108	0.39 370	0.27 283	0.19 242	0.24 271	0.18 239	0.15 252	0.35 415	0.19 351	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.08 320

TestStereo_HL1	0.18 254	0.15 430	0.57 517	0.15 5	0.11 178	0.20 236	0.14 108	0.38 356	0.27 283	0.21 264	0.24 271	0.18 239	0.15 252	0.31 383	0.19 351	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.08 320

Lsterematch	0.18 254	0.13 345	0.33 272	0.19 160	0.10 123	0.23 324	0.17 255	0.25 156	0.32 359	0.28 335	0.37 423	0.24 331	0.21 369	0.23 243	0.22 423	0.08 291	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.08 264	0.07 241

WQFJA1	0.18 254	0.10 140	0.16 47	0.22 356	0.18 521	0.25 364	0.19 351	0.51 515	0.51 574	0.15 169	0.17 172	0.15 193	0.16 278	0.20 188	0.20 375	0.07 128	0.09 503	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.06 145

WQFJX1	0.18 254	0.10 140	0.16 47	0.23 414	0.17 499	0.24 345	0.19 351	0.58 600	0.52 583	0.16 198	0.16 153	0.14 172	0.15 252	0.26 307	0.17 292	0.08 291	0.09 503	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.06 145

WQFJX	0.18 254	0.10 140	0.17 68	0.22 356	0.18 521	0.25 364	0.18 304	0.53 546	0.45 521	0.17 217	0.16 153	0.14 172	0.16 278	0.23 243	0.18 317	0.07 128	0.08 468	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.07 241

NLMM	0.18 254	0.10 140	0.16 47	0.22 356	0.18 521	0.25 364	0.19 351	0.51 515	0.51 574	0.15 169	0.17 172	0.15 193	0.16 278	0.20 188	0.20 375	0.07 128	0.09 503	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.06 145

IGEV-FE	0.18 254	0.10 140	0.65 556	0.20 233	0.12 252	0.19 193	0.15 160	0.34 296	0.19 135	0.28 335	0.22 248	0.27 373	0.13 197	0.23 243	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.06 145

H2IRNET	0.18 254	0.13 345	0.35 292	0.21 287	0.12 252	0.20 236	0.15 160	0.27 191	0.30 335	0.17 217	0.31 351	0.25 341	0.20 361	0.24 259	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.09 351	0.10 463	0.09 355	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 254	0.14 393	0.38 340	0.23 414	0.11 178	0.31 475	0.19 351	0.41 398	0.27 283	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.18 336	0.28 341	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.09 355	0.09 389

cc1	0.18 254	0.14 393	0.38 340	0.23 414	0.11 178	0.31 475	0.19 351	0.35 320	0.47 544	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.18 336	0.28 341	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.08 264	0.08 320

11t1	0.18 254	0.10 140	0.30 232	0.20 233	0.11 178	0.27 397	0.17 255	0.35 320	0.23 227	0.25 302	0.23 257	0.23 317	0.23 399	0.25 289	0.18 317	0.09 393	0.07 380	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.09 389

tt1	0.18 254	0.14 393	0.35 292	0.23 414	0.11 178	0.30 459	0.19 351	0.35 320	0.44 509	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.16 278	0.27 327	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.08 264	0.08 320

IGEV_Zeroshot_test	0.18 254	0.10 140	0.65 556	0.20 233	0.12 252	0.19 193	0.15 160	0.34 296	0.19 135	0.28 335	0.22 248	0.27 373	0.13 197	0.23 243	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 254	0.12 278	0.38 340	0.20 233	0.11 178	0.17 130	0.14 108	0.35 320	0.25 259	0.27 323	0.35 404	0.23 317	0.13 197	0.27 327	0.16 263	0.06 49	0.07 380	0.08 258	0.08 317	0.08 264	0.06 145

HH	0.18 254	0.12 278	0.55 506	0.22 356	0.12 252	0.18 158	0.18 304	0.34 296	0.19 135	0.20 250	0.24 271	0.34 452	0.18 336	0.29 360	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.07 184	0.06 145

HanStereo	0.18 254	0.12 278	0.55 506	0.22 356	0.12 252	0.18 158	0.18 304	0.34 296	0.19 135	0.20 250	0.24 271	0.34 452	0.18 336	0.29 360	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.07 235	0.07 184	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 254	0.18 497	0.39 356	0.22 356	0.12 252	0.24 345	0.13 71	0.31 260	0.23 227	0.24 293	0.20 219	0.24 331	0.12 151	0.26 307	0.15 236	0.06 49	0.06 243	0.12 524	0.09 419	0.08 264	0.07 241

riskmin	0.18 254	0.09 85	0.34 283	0.18 103	0.12 252	0.24 345	0.16 208	0.34 296	0.28 302	0.21 264	0.23 257	0.33 443	0.24 417	0.23 243	0.17 292	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.06 155	0.10 424	0.10 448

test_4	0.18 254	0.12 278	0.34 283	0.23 414	0.12 252	0.18 158	0.22 461	0.26 176	0.24 243	0.24 293	0.47 540	0.22 296	0.13 197	0.24 259	0.16 263	0.06 49	0.05 40	0.09 351	0.09 419	0.07 184	0.05 34

GMOStereo	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 356	0.12 252	0.20 236	0.27 545	0.26 176	0.28 302	0.31 414	0.32 360	0.26 363	0.17 309	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.05 34

error version	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 356	0.12 252	0.20 236	0.27 545	0.26 176	0.28 302	0.31 414	0.32 360	0.26 363	0.17 309	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.05 34

test-v	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 356	0.12 252	0.20 236	0.27 545	0.26 176	0.28 302	0.31 414	0.32 360	0.26 363	0.17 309	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.05 34

test_3	0.18 254	0.11 220	0.32 255	0.24 468	0.11 178	0.22 302	0.25 526	0.31 260	0.31 349	0.25 302	0.18 192	0.23 317	0.13 197	0.25 289	0.19 351	0.06 49	0.05 40	0.09 351	0.10 463	0.07 184	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.14 108	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.29 320	0.25 341	0.17 309	0.26 307	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320
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	0.18 254	0.11 220	0.35 292	0.23 414	0.11 178	0.24 345	0.20 403	0.29 230	0.26 271	0.26 314	0.25 284	0.25 341	0.18 336	0.34 406	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.09 351	0.07 235	0.09 355	0.08 320

PSM-adaLoss	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.16 208	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.29 320	0.25 341	0.18 336	0.24 259	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

ROB_FTStereo_v2	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.16 208	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.29 320	0.25 341	0.17 309	0.24 259	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

ROB_FTStereo	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.14 108	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.28 308	0.25 341	0.17 309	0.24 259	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

HUI-Stereo	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.14 108	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.28 308	0.25 341	0.17 309	0.22 233	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

DeepStereo_RVC	0.18 254	0.11 220	0.40 364	0.21 287	0.11 178	0.19 193	0.16 208	0.28 214	0.22 201	0.27 323	0.27 302	0.23 317	0.28 485	0.24 259	0.18 317	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.07 235	0.09 355	0.10 448

iGMRVC	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.15 160	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.29 320	0.25 341	0.17 309	0.27 327	0.17 292	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

iRAFT	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.14 108	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.29 320	0.25 341	0.17 309	0.26 307	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

CRE-IMP	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.11 178	0.24 345	0.17 255	0.29 230	0.21 184	0.27 323	0.26 294	0.24 331	0.17 309	0.23 243	0.18 317	0.08 291	0.05 40	0.10 429	0.07 235	0.10 424	0.10 448

test-2	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 356	0.12 252	0.20 236	0.27 545	0.26 176	0.28 302	0.31 414	0.32 360	0.26 363	0.17 309	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 356	0.10 123	0.18 158	0.15 160	0.29 230	0.22 201	0.28 335	0.29 320	0.25 341	0.18 336	0.25 289	0.16 263	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

rafts_anoy	0.18 254	0.15 430	0.35 292	0.22 356	0.14 381	0.19 193	0.17 255	0.32 272	0.30 335	0.23 279	0.25 284	0.20 273	0.16 278	0.22 233	0.19 351	0.08 291	0.07 380	0.10 429	0.12 542	0.09 355	0.08 320

raft+_RVC	0.18 254	0.14 393	0.32 255	0.21 287	0.15 442	0.21 270	0.16 208	0.38 356	0.34 383	0.21 264	0.28 308	0.20 273	0.15 252	0.24 259	0.19 351	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.08 320

RALCasStereoNet	0.18 254	0.15 430	0.33 272	0.21 287	0.14 381	0.21 270	0.18 304	0.31 260	0.25 259	0.21 264	0.29 320	0.22 296	0.15 252	0.27 327	0.17 292	0.08 291	0.10 533	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.09 389

sCroCo_RVC	0.18 254	0.14 393	0.49 464	0.27 570	0.18 521	0.22 302	0.17 255	0.27 191	0.23 227	0.14 149	0.22 248	0.17 225	0.14 233	0.21 213	0.15 236	0.10 444	0.11 557	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.09 389

DCANet	0.18 254	0.13 345	0.40 364	0.19 160	0.09 55	0.19 193	0.18 304	0.34 296	0.39 448	0.29 364	0.31 351	0.18 239	0.23 399	0.20 188	0.19 351	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.06 102	0.07 241

AFF-stereo	0.18 254	0.15 430	0.32 255	0.21 287	0.10 123	0.18 158	0.18 304	0.33 287	0.27 283	0.25 302	0.37 423	0.25 341	0.17 309	0.24 259	0.15 236	0.06 49	0.05 40	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 254	0.12 278	0.33 272	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.12 32	0.42 412	0.25 259	0.27 323	0.32 360	0.21 285	0.17 309	0.25 289	0.20 375	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.06 155	0.07 184	0.08 320
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	0.18 254	0.09 85	0.32 255	0.22 356	0.12 252	0.22 302	0.19 351	0.42 412	0.19 135	0.31 414	0.45 523	0.20 273	0.14 233	0.18 143	0.15 236	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 254	0.09 85	0.32 255	0.22 356	0.12 252	0.22 302	0.19 351	0.42 412	0.19 135	0.31 414	0.45 523	0.20 273	0.14 233	0.18 143	0.15 236	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLF11	0.19 300	0.14 393	0.54 499	0.15 5	0.12 252	0.21 270	0.12 32	0.37 349	0.24 243	0.20 250	0.29 320	0.18 239	0.18 336	0.37 426	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.09 389

HLf8	0.19 300	0.16 462	0.55 506	0.15 5	0.12 252	0.24 345	0.14 108	0.40 384	0.31 349	0.20 250	0.26 294	0.18 239	0.15 252	0.35 415	0.17 292	0.10 444	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.09 389

TestStereo_HLe17	0.19 300	0.17 482	0.64 554	0.16 28	0.11 178	0.21 270	0.17 255	0.40 384	0.30 335	0.19 242	0.25 284	0.17 225	0.15 252	0.38 432	0.17 292	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.07 241

TestStereo-Hl	0.19 300	0.15 430	0.63 545	0.15 5	0.11 178	0.20 236	0.15 160	0.39 370	0.28 302	0.22 272	0.26 294	0.18 239	0.15 252	0.31 383	0.18 317	0.08 291	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.08 320

NLMM1	0.19 300	0.12 278	0.16 47	0.23 414	0.18 521	0.24 345	0.20 403	0.59 606	0.65 624	0.18 235	0.17 172	0.13 140	0.14 233	0.25 289	0.18 317	0.08 291	0.09 503	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.06 145

NLCSM	0.19 300	0.12 278	0.18 81	0.24 468	0.19 548	0.24 345	0.21 434	0.42 412	0.40 466	0.19 242	0.18 192	0.14 172	0.16 278	0.47 463	0.19 351	0.08 291	0.09 503	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.07 241

AIO-test1	0.19 300	0.14 393	0.41 387	0.27 570	0.15 442	0.21 270	0.16 208	0.39 370	0.36 412	0.17 217	0.26 294	0.18 239	0.13 197	0.28 341	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.10 429	0.11 503	0.06 102	0.09 389

rvit_0105_6	0.19 300	0.14 393	0.34 283	0.23 414	0.14 381	0.18 158	0.20 403	0.29 230	0.37 423	0.18 235	0.22 248	0.23 317	0.17 309	0.26 307	0.17 292	0.15 582	0.13 587	0.13 545	0.11 503	0.11 472	0.08 320

1test111	0.19 300	0.14 393	0.38 340	0.23 414	0.11 178	0.31 475	0.19 351	0.41 398	0.27 283	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.18 336	0.34 406	0.22 423	0.08 291	0.05 40	0.08 258	0.06 155	0.09 355	0.09 389

DCANet-4	0.19 300	0.10 140	0.52 492	0.19 160	0.09 55	0.19 193	0.18 304	0.36 339	0.39 448	0.29 364	0.30 335	0.17 225	0.22 385	0.20 188	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 300	0.13 345	0.40 364	0.18 103	0.09 55	0.19 193	0.18 304	0.35 320	0.43 494	0.29 364	0.30 335	0.18 239	0.28 485	0.20 188	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 300	0.13 345	0.49 464	0.19 160	0.09 55	0.19 193	0.18 304	0.34 296	0.39 448	0.29 364	0.31 351	0.18 239	0.31 531	0.21 213	0.19 351	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.06 102	0.07 241

x	0.19 300	0.11 220	0.29 222	0.20 233	0.11 178	0.26 387	0.18 304	0.41 398	0.29 322	0.25 302	0.29 320	0.28 389	0.24 417	0.26 307	0.23 444	0.09 393	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.09 355	0.08 320

DisPM	0.19 300	0.10 140	0.35 292	0.23 414	0.13 333	0.18 158	0.20 403	0.29 230	0.29 322	0.33 449	0.34 393	0.23 317	0.16 278	0.33 399	0.16 263	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.07 184	0.11 486

iRaft-Stereo_20w	0.19 300	0.10 140	0.46 440	0.19 160	0.13 333	0.25 364	0.19 351	0.52 534	0.19 135	0.29 364	0.21 234	0.22 296	0.20 361	0.28 341	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.08 317	0.08 264	0.08 320

TRStereo	0.19 300	0.17 482	0.47 448	0.23 414	0.19 548	0.19 193	0.16 208	0.52 534	0.28 302	0.20 250	0.19 202	0.21 285	0.13 197	0.24 259	0.13 168	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.11 503	0.06 102	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 300	0.11 220	0.34 283	0.29 594	0.12 252	0.19 193	0.17 255	0.31 260	0.29 322	0.33 449	0.32 360	0.25 341	0.15 252	0.24 259	0.21 403	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.09 389

RALAANet	0.19 300	0.18 497	0.37 321	0.23 414	0.14 381	0.23 324	0.13 71	0.37 349	0.29 322	0.28 335	0.26 294	0.25 341	0.15 252	0.26 307	0.18 317	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.06 145

csc	0.19 300	0.13 345	0.40 364	0.18 103	0.09 55	0.19 193	0.18 304	0.35 320	0.43 494	0.29 364	0.30 335	0.18 239	0.28 485	0.20 188	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 300	0.13 345	0.40 364	0.18 103	0.09 55	0.19 193	0.18 304	0.35 320	0.43 494	0.29 364	0.30 335	0.18 239	0.28 485	0.20 188	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.05 68	0.05 7	0.07 241

GMStereo	0.19 300	0.25 572	0.40 364	0.21 287	0.12 252	0.22 302	0.19 351	0.29 230	0.40 466	0.25 302	0.23 257	0.16 214	0.15 252	0.25 289	0.19 351	0.09 393	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.10 424	0.08 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.20 321	0.15 430	0.70 574	0.15 5	0.10 123	0.19 193	0.13 71	0.34 296	0.24 243	0.20 250	0.29 320	0.18 239	0.16 278	0.54 500	0.23 444	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 320

TestStereo_HL2	0.20 321	0.14 393	0.56 513	0.15 5	0.11 178	0.20 236	0.13 71	0.38 356	0.26 271	0.19 242	0.30 335	0.18 239	0.17 309	0.50 475	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 320

Hybrid-DGEV-03	0.20 321	0.14 393	0.31 247	0.22 356	0.12 252	0.26 387	0.16 208	0.31 260	0.27 283	0.32 436	0.58 592	0.23 317	0.15 252	0.23 243	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.07 235	0.08 264	0.06 145

fast-iter	0.20 321	0.13 345	0.33 272	0.18 103	0.15 442	0.17 130	0.16 208	0.34 296	0.21 184	0.37 510	0.39 451	0.36 471	0.24 417	0.29 360	0.21 403	0.06 49	0.05 40	0.08 258	0.09 419	0.09 355	0.07 241

CoSv	0.20 321	0.13 345	0.33 272	0.18 103	0.15 442	0.17 130	0.16 208	0.34 296	0.21 184	0.37 510	0.39 451	0.36 471	0.24 417	0.29 360	0.21 403	0.06 49	0.05 40	0.08 258	0.09 419	0.09 355	0.07 241

AIO-test2	0.20 321	0.20 526	0.36 312	0.26 542	0.15 442	0.22 302	0.16 208	0.42 412	0.42 486	0.16 198	0.29 320	0.15 193	0.11 117	0.26 307	0.13 168	0.18 620	0.06 243	0.10 429	0.11 503	0.07 184	0.07 241

rvit_0105_4	0.20 321	0.15 430	0.38 340	0.23 414	0.14 381	0.20 236	0.22 461	0.33 287	0.39 448	0.19 242	0.24 271	0.25 341	0.19 352	0.27 327	0.17 292	0.16 598	0.13 587	0.13 545	0.11 503	0.11 472	0.08 320

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 321	0.72 673	0.70 574	0.17 55	0.08 24	0.15 55	0.15 160	0.18 35	0.16 69	0.13 118	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 168	0.35 663	0.04 2	0.08 258	0.07 235	0.11 472	0.23 637

test_sample1	0.20 321	0.10 140	0.28 208	0.19 160	0.12 252	0.28 417	0.19 351	0.41 398	0.25 259	0.26 314	0.31 351	0.29 400	0.26 449	0.44 453	0.21 403	0.09 393	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.09 355	0.09 389

MyStereo06	0.20 321	0.12 278	0.57 517	0.21 287	0.14 381	0.25 364	0.23 487	0.40 384	0.21 184	0.30 396	0.24 271	0.31 425	0.18 336	0.22 233	0.18 317	0.07 128	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.08 320

xx1	0.20 321	0.14 393	0.38 340	0.23 414	0.11 178	0.31 475	0.19 351	0.35 320	0.47 544	0.17 217	0.19 202	0.28 389	0.24 417	0.28 341	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.10 429	0.09 419	0.09 355	0.09 389

GCAPDPT-zeroshot	0.20 321	0.08 39	1.14 652	0.29 594	0.43 657	0.16 95	0.15 160	0.27 191	0.25 259	0.14 149	0.17 172	0.15 193	0.11 117	0.20 188	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.06 145

DCRE	0.20 321	0.13 345	0.40 364	0.21 287	0.15 442	0.20 236	0.19 351	0.30 250	0.27 283	0.22 272	0.80 639	0.23 317	0.16 278	0.23 243	0.15 236	0.07 128	0.07 380	0.07 158	0.08 317	0.07 184	0.06 145

qqq	0.20 321	0.12 278	0.31 247	0.20 233	0.11 178	0.23 324	0.19 351	0.41 398	0.27 283	0.24 293	0.28 308	0.28 389	0.24 417	0.34 406	0.22 423	0.08 291	0.07 380	0.10 429	0.09 419	0.09 355	0.09 389

PFNet+	0.20 321	0.10 140	0.37 321	0.21 287	0.12 252	0.17 130	0.19 351	0.29 230	0.34 383	0.33 449	0.32 360	0.24 331	0.16 278	0.32 392	0.17 292	0.10 444	0.07 380	0.11 486	0.10 463	0.08 264	0.12 510

NF-Stereo	0.20 321	0.10 140	0.35 292	0.24 468	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.38 356	0.32 359	0.28 335	0.30 335	0.22 296	0.16 278	0.51 481	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.13 528

OCTAStereo	0.20 321	0.10 140	0.35 292	0.24 468	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.38 356	0.32 359	0.28 335	0.30 335	0.22 296	0.16 278	0.51 481	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.13 528

RE-Stereo	0.20 321	0.10 140	0.35 292	0.24 468	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.38 356	0.32 359	0.28 335	0.30 335	0.22 296	0.16 278	0.51 481	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.13 528

TVStereo	0.20 321	0.10 140	0.35 292	0.24 468	0.12 252	0.21 270	0.18 304	0.38 356	0.32 359	0.28 335	0.30 335	0.22 296	0.16 278	0.51 481	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.13 528

sAnonymous2	0.20 321	0.21 540	0.58 523	0.24 468	0.17 499	0.22 302	0.19 351	0.34 296	0.28 302	0.17 217	0.19 202	0.17 225	0.16 278	0.17 116	0.14 205	0.10 444	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.23 626	0.17 584

CroCo_RVC	0.20 321	0.21 540	0.58 523	0.24 468	0.17 499	0.22 302	0.19 351	0.34 296	0.28 302	0.17 217	0.19 202	0.17 225	0.16 278	0.17 116	0.14 205	0.10 444	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.23 626	0.17 584

111	0.20 321	0.17 482	0.40 364	0.18 103	0.09 55	0.24 345	0.17 255	0.41 398	0.45 521	0.23 279	0.29 320	0.29 400	0.21 369	0.24 259	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.07 184	0.08 320

HITNet	0.20 321	0.17 482	0.43 410	0.19 160	0.08 24	0.27 397	0.14 108	0.42 412	0.30 335	0.29 364	0.32 360	0.27 373	0.21 369	0.28 341	0.25 467	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.06 145
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DNS	0.21 344	0.09 85	0.27 190	0.24 468	0.11 178	0.29 439	0.16 208	0.27 191	0.16 69	1.35 681	0.18 192	0.17 225	0.12 151	0.14 31	0.14 205	0.09 393	0.06 243	0.06 47	0.06 155	0.08 264	0.12 510

IGEV_i1	0.21 344	0.11 220	0.43 410	0.22 356	0.11 178	0.31 475	0.19 351	0.43 426	0.30 335	0.29 364	0.30 335	0.31 425	0.20 361	0.33 399	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.08 264	0.08 320

Selective-IGEV-i1	0.21 344	0.10 140	0.31 247	0.23 414	0.13 333	0.31 475	0.22 461	0.46 455	0.42 486	0.27 323	0.32 360	0.33 443	0.17 309	0.25 289	0.19 351	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.08 264	0.09 389

Hybrid-DGEV-2	0.21 344	0.15 430	0.34 283	0.24 468	0.13 333	0.28 417	0.14 108	0.48 477	0.44 509	0.27 323	0.24 271	0.25 341	0.25 439	0.28 341	0.19 351	0.07 128	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.07 184	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 344	0.15 430	0.32 255	0.23 414	0.23 604	0.26 387	0.19 351	0.39 370	0.34 383	0.25 302	0.32 360	0.21 285	0.24 417	0.24 259	0.19 351	0.10 444	0.07 380	0.15 587	0.08 317	0.16 565	0.13 528

IGEV-RUCA	0.21 344	0.08 39	0.23 144	0.19 160	0.19 548	0.28 417	0.24 509	0.23 120	0.21 184	0.20 250	0.23 257	0.28 389	0.49 619	0.26 307	0.18 317	0.09 393	0.08 468	0.18 612	0.13 570	0.17 582	0.17 584

rvit_0105_5	0.21 344	0.15 430	0.38 340	0.23 414	0.13 333	0.22 302	0.24 509	0.36 339	0.39 448	0.21 264	0.23 257	0.26 363	0.19 352	0.26 307	0.19 351	0.15 582	0.13 587	0.12 524	0.12 542	0.10 424	0.09 389

GCAP-BAT	0.21 344	0.08 39	1.22 657	0.29 594	0.43 657	0.16 95	0.15 160	0.27 191	0.25 259	0.14 149	0.17 172	0.15 193	0.11 117	0.20 188	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.06 102	0.06 145

test_sample2	0.21 344	0.10 140	0.28 208	0.19 160	0.11 178	0.27 397	0.21 434	0.43 426	0.29 322	0.26 314	0.31 351	0.30 416	0.24 417	0.45 456	0.18 317	0.09 393	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.09 355	0.09 389

mmm	0.21 344	0.12 278	0.31 247	0.22 356	0.12 252	0.28 417	0.21 434	0.41 398	0.27 283	0.29 364	0.38 438	0.29 400	0.24 417	0.29 360	0.22 423	0.09 393	0.07 380	0.11 486	0.09 419	0.10 424	0.09 389

CASS	0.21 344	0.15 430	0.32 255	0.26 542	0.11 178	0.28 417	0.19 351	0.39 370	0.30 335	0.32 436	0.34 393	0.25 341	0.24 417	0.25 289	0.20 375	0.13 542	0.08 468	0.11 486	0.09 419	0.11 472	0.11 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 344	0.16 462	0.32 255	0.26 542	0.13 333	0.26 387	0.27 545	0.40 384	0.36 412	0.29 364	0.39 451	0.22 296	0.21 369	0.33 399	0.17 292	0.07 128	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 344	0.16 462	0.41 387	0.25 508	0.15 442	0.22 302	0.24 509	0.32 272	0.28 302	0.33 449	0.51 558	0.29 400	0.17 309	0.32 392	0.13 168	0.06 49	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 344	0.18 497	0.33 272	0.25 508	0.18 521	0.23 324	0.29 568	0.40 384	0.36 412	0.24 293	0.38 438	0.18 239	0.16 278	0.32 392	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.12 542	0.09 355	0.09 389

SA-5K	0.21 344	0.16 462	0.32 255	0.26 542	0.13 333	0.26 387	0.27 545	0.40 384	0.36 412	0.29 364	0.39 451	0.22 296	0.21 369	0.33 399	0.17 292	0.07 128	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.07 241

CIPLG	0.21 344	0.21 540	0.55 506	0.23 414	0.15 442	0.25 364	0.20 403	0.35 320	0.29 322	0.31 414	0.33 383	0.22 296	0.15 252	0.26 307	0.20 375	0.08 291	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.08 264	0.08 320

IPLG	0.21 344	0.15 430	0.53 496	0.21 287	0.12 252	0.28 417	0.17 255	0.42 412	0.30 335	0.33 449	0.32 360	0.15 193	0.17 309	0.50 475	0.21 403	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.06 145

IPLGR_C	0.21 344	0.22 554	0.60 531	0.23 414	0.15 442	0.24 345	0.20 403	0.35 320	0.29 322	0.31 414	0.32 360	0.22 296	0.15 252	0.25 289	0.20 375	0.08 291	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.08 264	0.08 320

MIPNet	0.21 344	0.15 430	0.52 492	0.21 287	0.12 252	0.27 397	0.20 403	0.45 444	0.37 423	0.30 396	0.23 257	0.19 263	0.24 417	0.27 327	0.19 351	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.06 145

IPLGR	0.21 344	0.13 345	0.61 534	0.21 287	0.11 178	0.25 364	0.18 304	0.41 398	0.37 423	0.28 335	0.27 302	0.21 285	0.19 352	0.37 426	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.07 184	0.06 145

ACRE	0.21 344	0.20 526	0.62 542	0.23 414	0.15 442	0.24 345	0.20 403	0.35 320	0.28 302	0.31 414	0.32 360	0.22 296	0.15 252	0.25 289	0.20 375	0.08 291	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.08 264	0.08 320

GANet-ADL	0.21 344	0.12 278	0.45 432	0.23 414	0.14 381	0.29 439	0.19 351	0.46 455	0.35 399	0.25 302	0.32 360	0.32 435	0.19 352	0.24 259	0.20 375	0.10 444	0.07 380	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.10 448

LCNet	0.21 344	0.11 220	0.29 222	0.25 508	0.12 252	0.23 324	0.19 351	0.34 296	0.26 271	0.28 335	0.35 404	0.26 363	0.30 514	0.35 415	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.10 463	0.13 525	0.22 630

PSM-softLoss	0.21 344	0.10 140	0.39 356	0.24 468	0.12 252	0.20 236	0.18 304	0.38 356	0.26 271	0.29 364	0.32 360	0.24 331	0.16 278	0.52 487	0.20 375	0.09 393	0.06 243	0.10 429	0.09 419	0.08 264	0.12 510

KMStereo	0.21 344	0.10 140	0.39 356	0.24 468	0.12 252	0.20 236	0.18 304	0.38 356	0.26 271	0.29 364	0.32 360	0.24 331	0.16 278	0.52 487	0.20 375	0.09 393	0.06 243	0.10 429	0.09 419	0.08 264	0.12 510

SST-Stereo	0.21 344	0.10 140	0.37 321	0.24 468	0.13 333	0.19 193	0.17 255	0.31 260	0.24 243	0.34 469	0.33 383	0.29 400	0.25 439	0.56 514	0.17 292	0.08 291	0.05 40	0.10 429	0.08 317	0.09 355	0.07 241

RAFT_R40	0.21 344	0.10 140	0.37 321	0.24 468	0.13 333	0.18 158	0.18 304	0.31 260	0.29 322	0.33 449	0.33 383	0.30 416	0.24 417	0.55 503	0.18 317	0.08 291	0.05 40	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.07 241

RAFT-345	0.21 344	0.10 140	0.46 440	0.22 356	0.11 178	0.20 236	0.16 208	0.26 176	0.25 259	0.27 323	0.66 618	0.21 285	0.16 278	0.55 503	0.21 403	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.06 102	0.06 145

RAFT	0.21 344	0.17 482	0.32 255	0.24 468	0.12 252	0.25 364	0.27 545	0.35 320	0.28 302	0.33 449	0.33 383	0.38 485	0.22 385	0.29 360	0.17 292	0.08 291	0.08 468	0.11 486	0.10 463	0.10 424	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 344	0.10 140	0.43 410	0.23 414	0.13 333	0.24 345	0.25 526	0.37 349	0.27 283	0.30 396	0.45 523	0.27 373	0.21 369	0.31 383	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.10 429	0.09 419	0.08 264	0.19 604

Prome-Stereo	0.21 344	0.10 140	0.30 232	0.24 468	0.12 252	0.23 324	0.23 487	0.36 339	0.25 259	0.33 449	0.59 595	0.24 331	0.28 485	0.29 360	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.20 616

TestStereo	0.21 344	0.19 513	0.40 364	0.25 508	0.10 123	0.22 302	0.21 434	0.31 260	0.31 349	0.23 279	0.34 393	0.22 296	0.18 336	0.62 550	0.18 317	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.07 235	0.11 472	0.06 145

XX-Stereo	0.21 344	0.10 140	0.83 607	0.26 542	0.17 499	0.23 324	0.13 71	0.40 384	0.18 116	0.20 250	0.41 470	0.31 425	0.10 79	0.32 392	0.12 113	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 344	0.10 140	0.33 272	0.21 287	0.12 252	0.30 459	0.46 647	0.46 455	0.20 164	0.25 302	0.50 552	0.17 225	0.16 278	0.24 259	0.23 444	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.10 463	0.06 102	0.07 241

FENet	0.21 344	0.11 220	0.45 432	0.21 287	0.12 252	0.26 387	0.17 255	0.41 398	0.35 399	0.30 396	0.31 351	0.29 400	0.23 399	0.26 307	0.23 444	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.09 389

MyStereo8	0.22 379	0.15 430	0.63 545	0.21 287	0.17 499	0.31 475	0.16 208	0.36 339	0.32 359	0.28 335	0.36 414	0.25 341	0.18 336	0.25 289	0.28 492	0.08 291	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.10 424	0.12 510

ffm	0.22 379	0.12 278	0.42 397	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.20 403	0.35 320	0.44 509	0.30 396	0.42 487	0.34 452	0.23 399	0.27 327	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.11 486	0.10 463	0.08 264	0.08 320

StereoVision	0.22 379	0.18 497	0.37 321	0.27 570	0.17 499	0.23 324	0.22 461	0.38 356	0.31 349	0.20 250	0.51 558	0.22 296	0.16 278	0.28 341	0.18 317	0.11 484	0.12 575	0.13 545	0.13 570	0.10 424	0.07 241

raft_robust	0.22 379	0.17 482	0.30 232	0.22 356	0.12 252	0.23 324	0.22 461	0.49 487	0.48 553	0.32 436	0.32 360	0.26 363	0.23 399	0.53 494	0.15 236	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.10 463	0.08 264	0.06 145

Sa-1000	0.22 379	0.15 430	0.35 292	0.23 414	0.13 333	0.28 417	0.23 487	0.47 464	0.39 448	0.30 396	0.50 552	0.26 363	0.19 352	0.33 399	0.16 263	0.07 128	0.06 243	0.10 429	0.11 503	0.08 264	0.06 145

SA	0.22 379	0.16 462	0.36 312	0.23 414	0.13 333	0.24 345	0.23 487	0.45 444	0.40 466	0.27 323	0.44 511	0.23 317	0.23 399	0.33 399	0.17 292	0.07 128	0.06 243	0.10 429	0.11 503	0.08 264	0.06 145

dd	0.22 379	0.26 583	0.40 364	0.22 356	0.12 252	0.25 364	0.21 434	0.32 272	0.44 509	0.29 364	0.28 308	0.25 341	0.16 278	0.30 376	0.25 467	0.12 523	0.07 380	0.10 429	0.08 317	0.11 472	0.09 389

GwcNet-ADL	0.22 379	0.14 393	0.58 523	0.24 468	0.13 333	0.22 302	0.23 487	0.49 487	0.40 466	0.27 323	0.29 320	0.30 416	0.20 361	0.26 307	0.23 444	0.09 393	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.09 355	0.09 389

HHNet	0.22 379	0.12 278	0.52 492	0.18 103	0.18 521	0.20 236	0.20 403	0.34 296	0.31 349	0.32 436	0.59 595	0.20 273	0.21 369	0.24 259	0.31 520	0.08 291	0.05 40	0.09 351	0.07 235	0.08 264	0.11 486

KYRaft	0.22 379	0.10 140	0.30 232	0.23 414	0.12 252	0.23 324	0.23 487	0.35 320	0.24 243	0.35 486	0.54 576	0.34 452	0.26 449	0.29 360	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.10 463	0.08 264	0.31 655

IRAFT_RVC	0.22 379	0.12 278	0.39 356	0.26 542	0.11 178	0.18 158	0.24 509	0.40 384	0.37 423	0.31 414	0.30 335	0.29 400	0.24 417	0.55 503	0.22 423	0.08 291	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.08 264	0.07 241

GES	0.22 379	0.12 278	0.42 397	0.20 233	0.14 381	0.27 397	0.19 351	0.49 487	0.33 373	0.30 396	0.36 414	0.25 341	0.23 399	0.29 360	0.22 423	0.10 444	0.08 468	0.08 258	0.07 235	0.10 424	0.11 486

SFCPSM	0.22 379	0.10 140	0.51 485	0.21 287	0.14 381	0.34 511	0.22 461	0.55 565	0.39 448	0.29 364	0.32 360	0.23 317	0.21 369	0.27 327	0.19 351	0.09 393	0.07 380	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.08 320

DMCA	0.22 379	0.14 393	0.36 312	0.22 356	0.14 381	0.27 397	0.20 403	0.43 426	0.38 438	0.31 414	0.32 360	0.33 443	0.24 417	0.24 259	0.28 492	0.11 484	0.08 468	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.11 486

BEATNet_4x	0.22 379	0.18 497	0.47 448	0.22 356	0.10 123	0.28 417	0.14 108	0.46 455	0.32 359	0.31 414	0.34 393	0.31 425	0.25 439	0.31 383	0.29 504	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.06 155	0.10 424	0.08 320

MLCV	0.22 379	0.16 462	0.44 420	0.21 287	0.08 24	0.29 439	0.19 351	0.38 356	0.37 423	0.38 525	0.44 511	0.31 425	0.21 369	0.41 444	0.24 457	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 379	0.25 572	0.47 448	0.24 468	0.14 381	0.25 364	0.12 32	0.40 384	0.33 373	0.29 364	0.42 487	0.22 296	0.20 361	0.33 399	0.19 351	0.07 128	0.06 243	0.11 486	0.11 503	0.11 472	0.07 241

Select-FE	0.23 396	0.14 393	0.78 587	0.22 356	0.18 521	0.22 302	0.13 71	0.43 426	0.26 271	0.28 335	0.33 383	0.39 497	0.29 500	0.27 327	0.19 351	0.08 291	0.07 380	0.08 258	0.13 570	0.08 264	0.12 510

G2L-ROB	0.23 396	0.15 430	0.41 387	0.19 160	0.12 252	0.27 397	0.21 434	0.47 464	0.33 373	0.34 469	0.31 351	0.41 519	0.22 385	0.49 471	0.26 481	0.09 393	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.09 355	0.10 448

DFGA-Net	0.23 396	0.24 567	0.49 464	0.22 356	0.15 442	0.25 364	0.17 255	0.39 370	0.39 448	0.29 364	0.31 351	0.21 285	0.17 309	0.59 531	0.28 492	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.09 419	0.10 424	0.08 320

PAM_32	0.23 396	0.10 140	0.63 545	0.21 287	0.14 381	0.33 498	0.19 351	0.36 339	0.23 227	0.29 364	0.28 308	0.56 603	0.28 485	0.27 327	0.18 317	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.09 419	0.07 184	0.09 389

PAM	0.23 396	0.10 140	0.63 545	0.22 356	0.15 442	0.34 511	0.21 434	0.37 349	0.22 201	0.31 414	0.27 302	0.55 599	0.26 449	0.26 307	0.17 292	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.09 419	0.07 184	0.09 389

rvit_0105_3	0.23 396	0.17 482	0.40 364	0.25 508	0.15 442	0.24 345	0.28 561	0.38 356	0.41 478	0.25 302	0.25 284	0.28 389	0.21 369	0.28 341	0.20 375	0.15 582	0.13 587	0.14 572	0.15 593	0.10 424	0.09 389

UGAM-zero	0.23 396	0.10 140	0.54 499	0.19 160	0.13 333	0.21 270	0.14 108	0.44 434	0.22 201	0.28 335	0.28 308	0.51 582	0.33 541	0.65 566	0.14 205	0.07 128	0.06 243	0.07 158	0.08 317	0.06 102	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 396	0.13 345	0.83 607	0.20 233	0.21 575	0.23 324	0.17 255	0.48 477	0.27 283	0.23 279	0.29 320	0.39 497	0.23 399	0.25 289	0.15 236	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.11 503	0.11 472	0.10 448

test_sample3	0.23 396	0.12 278	0.43 410	0.19 160	0.12 252	0.32 487	0.20 403	0.50 498	0.34 383	0.31 414	0.33 383	0.29 400	0.22 385	0.53 494	0.22 423	0.10 444	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.10 424	0.10 448

MyStereo05	0.23 396	0.12 278	0.57 517	0.21 287	0.14 381	0.25 364	0.23 487	0.48 477	0.52 583	0.31 414	0.23 257	0.25 341	0.22 385	0.30 376	0.21 403	0.07 128	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.08 320

MyStereo04	0.23 396	0.12 278	0.55 506	0.22 356	0.14 381	0.25 364	0.23 487	0.49 487	0.52 583	0.28 335	0.23 257	0.27 373	0.23 399	0.30 376	0.22 423	0.07 128	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.08 264	0.08 320

CoDeX	0.23 396	0.12 278	0.46 440	0.21 287	0.14 381	0.29 439	0.21 434	0.53 546	0.41 478	0.29 364	0.35 404	0.29 400	0.22 385	0.48 466	0.19 351	0.09 393	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.07 241

PCWNet_CMD	0.23 396	0.13 345	0.48 458	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.16 208	0.46 455	0.46 539	0.29 364	0.36 414	0.37 477	0.24 417	0.28 341	0.20 375	0.09 393	0.06 243	0.10 429	0.08 317	0.11 472	0.09 389

anonymousa	0.23 396	0.11 220	0.50 475	0.21 287	0.16 475	0.31 475	0.20 403	0.36 339	0.35 399	0.32 436	0.50 552	0.39 497	0.26 449	0.22 233	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.11 503	0.07 184	0.08 320

BUS	0.23 396	0.12 278	0.28 208	0.25 508	0.14 381	0.43 580	0.17 255	0.56 581	0.34 383	0.34 469	0.35 404	0.32 435	0.20 361	0.26 307	0.21 403	0.10 444	0.07 380	0.11 486	0.10 463	0.09 355	0.09 389

IER	0.23 396	0.12 278	0.39 356	0.20 233	0.14 381	0.31 475	0.19 351	0.42 412	0.36 412	0.33 449	0.40 462	0.32 435	0.33 541	0.29 360	0.22 423	0.09 393	0.07 380	0.08 258	0.08 317	0.09 355	0.08 320

test_5	0.23 396	0.19 513	0.38 340	0.26 542	0.18 521	0.25 364	0.29 568	0.40 384	0.37 423	0.29 364	0.40 462	0.25 341	0.22 385	0.34 406	0.18 317	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.09 419	0.10 424	0.10 448

BSDual-CNN	0.23 396	0.12 278	0.28 208	0.25 508	0.14 381	0.35 526	0.21 434	0.56 581	0.34 383	0.34 469	0.35 404	0.38 485	0.24 417	0.26 307	0.21 403	0.10 444	0.07 380	0.11 486	0.10 463	0.09 355	0.09 389

iRaft-Stereo_5w	0.23 396	0.18 497	0.44 420	0.22 356	0.13 333	0.19 193	0.19 351	0.37 349	0.32 359	0.28 335	0.37 423	0.34 452	0.23 399	0.65 566	0.27 487	0.06 49	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.09 355	0.08 320

psmg	0.23 396	0.12 278	0.28 208	0.21 287	0.14 381	0.35 526	0.23 487	0.51 515	0.34 383	0.35 486	0.38 438	0.38 485	0.24 417	0.26 307	0.21 403	0.10 444	0.08 468	0.10 429	0.10 463	0.09 355	0.08 320

UDGNet	0.23 396	0.31 614	0.38 340	0.24 468	0.14 381	0.24 345	0.18 304	0.32 272	0.43 494	0.29 364	0.28 308	0.24 331	0.19 352	0.29 360	0.20 375	0.15 582	0.07 380	0.21 626	0.11 503	0.14 543	0.10 448

OMP-Stereo	0.23 396	0.14 393	0.35 292	0.29 594	0.13 333	0.21 270	0.16 208	0.37 349	0.33 373	0.34 469	0.30 335	0.34 452	0.19 352	0.70 580	0.24 457	0.07 128	0.06 243	0.09 351	0.07 235	0.07 184	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 396	0.13 345	0.35 292	0.29 594	0.12 252	0.23 324	0.14 108	0.38 356	0.31 349	0.34 469	0.37 423	0.33 443	0.21 369	0.70 580	0.26 481	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.07 235	0.07 184	0.06 145

ASMatch	0.23 396	0.11 220	0.51 485	0.24 468	0.14 381	0.19 193	0.17 255	0.31 260	0.28 302	0.28 335	0.68 622	0.27 373	0.26 449	0.50 475	0.22 423	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.06 102	0.11 486

PFNet	0.23 396	0.10 140	0.57 517	0.24 468	0.14 381	0.22 302	0.19 351	0.39 370	0.33 373	0.35 486	0.32 360	0.27 373	0.19 352	0.64 559	0.22 423	0.09 393	0.05 40	0.09 351	0.07 235	0.08 264	0.07 241

ICVP	0.23 396	0.13 345	0.44 420	0.26 542	0.14 381	0.29 439	0.25 526	0.45 444	0.33 373	0.29 364	0.43 500	0.35 466	0.25 439	0.26 307	0.23 444	0.12 523	0.09 503	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.10 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 396	0.18 497	0.63 545	0.27 570	0.18 521	0.41 564	0.23 487	0.43 426	0.35 399	0.23 279	0.27 302	0.20 273	0.18 336	0.27 327	0.18 317	0.12 523	0.11 557	0.10 429	0.10 463	0.11 472	0.12 510

CFNet_pseudo	0.23 396	0.13 345	0.47 448	0.19 160	0.13 333	0.26 387	0.16 208	0.44 434	0.44 509	0.29 364	0.37 423	0.38 485	0.23 399	0.29 360	0.21 403	0.09 393	0.06 243	0.11 486	0.08 317	0.11 472	0.09 389

ACVNet	0.23 396	0.13 345	0.35 292	0.18 103	0.15 442	0.27 397	0.23 487	0.39 370	0.44 509	0.28 335	0.41 470	0.38 485	0.26 449	0.27 327	0.32 525	0.08 291	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.10 424	0.07 241

MSMDNet	0.23 396	0.13 345	0.48 458	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.16 208	0.46 455	0.46 539	0.29 364	0.36 414	0.37 477	0.24 417	0.28 341	0.20 375	0.09 393	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.11 472	0.09 389

ccs_rob	0.23 396	0.13 345	0.47 448	0.20 233	0.13 333	0.26 387	0.17 255	0.44 434	0.44 509	0.29 364	0.37 423	0.38 485	0.23 399	0.29 360	0.21 403	0.09 393	0.06 243	0.11 486	0.08 317	0.11 472	0.09 389

G2L-Stereo_test	0.24 427	0.16 462	0.38 340	0.19 160	0.13 333	0.27 397	0.24 509	0.49 487	0.38 438	0.37 510	0.37 423	0.40 512	0.24 417	0.52 487	0.28 492	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.06 155	0.09 355	0.08 320

DCVSM-stereo	0.24 427	0.13 345	0.52 492	0.20 233	0.14 381	0.26 387	0.13 71	0.34 296	0.34 383	0.41 559	0.33 383	0.47 558	0.29 500	0.30 376	0.22 423	0.10 444	0.10 533	0.11 486	0.10 463	0.12 509	0.15 562

rvit_stereo_0075_2	0.24 427	0.17 482	0.50 475	0.26 542	0.22 591	0.22 302	0.15 160	0.40 384	0.35 399	0.27 323	0.37 423	0.29 400	0.20 361	0.28 341	0.19 351	0.17 609	0.12 575	0.19 620	0.12 542	0.13 525	0.13 528

test_sample5	0.24 427	0.13 345	0.42 397	0.21 287	0.12 252	0.30 459	0.21 434	0.50 498	0.34 383	0.32 436	0.41 470	0.29 400	0.23 399	0.55 503	0.21 403	0.10 444	0.07 380	0.10 429	0.09 419	0.11 472	0.10 448

test_sample4	0.24 427	0.13 345	0.43 410	0.20 233	0.12 252	0.32 487	0.21 434	0.51 515	0.34 383	0.31 414	0.37 423	0.28 389	0.23 399	0.53 494	0.21 403	0.10 444	0.07 380	0.10 429	0.09 419	0.11 472	0.10 448

tta	0.24 427	0.12 278	0.40 364	0.19 160	0.10 123	0.27 397	0.19 351	0.51 515	0.45 521	0.34 469	0.41 470	0.31 425	0.26 449	0.58 525	0.28 492	0.10 444	0.07 380	0.08 258	0.08 317	0.08 264	0.07 241

qqq1	0.24 427	0.12 278	0.40 364	0.19 160	0.10 123	0.27 397	0.19 351	0.51 515	0.45 521	0.34 469	0.41 470	0.31 425	0.26 449	0.58 525	0.16 263	0.10 444	0.07 380	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.07 241

fff1	0.24 427	0.12 278	0.40 364	0.19 160	0.10 123	0.27 397	0.19 351	0.51 515	0.45 521	0.34 469	0.41 470	0.31 425	0.26 449	0.58 525	0.16 263	0.10 444	0.07 380	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.07 241

DualNet	0.24 427	0.13 345	0.42 397	0.21 287	0.12 252	0.30 459	0.21 434	0.50 498	0.34 383	0.33 449	0.43 500	0.29 400	0.23 399	0.55 503	0.21 403	0.10 444	0.07 380	0.10 429	0.09 419	0.11 472	0.10 448

GMStereo_Zeroshot	0.24 427	0.21 540	0.45 432	0.26 542	0.13 333	0.28 417	0.15 160	0.39 370	0.35 399	0.37 510	0.43 500	0.40 512	0.17 309	0.34 406	0.20 375	0.12 523	0.07 380	0.13 545	0.07 235	0.16 565	0.09 389

CFNet_ucs	0.24 427	0.13 345	0.50 475	0.20 233	0.15 442	0.28 417	0.17 255	0.49 487	0.45 521	0.32 436	0.42 487	0.39 497	0.22 385	0.31 383	0.21 403	0.11 484	0.08 468	0.12 524	0.09 419	0.12 509	0.11 486

gwcnet-sp	0.24 427	0.13 345	0.63 545	0.22 356	0.14 381	0.34 511	0.22 461	0.44 434	0.39 448	0.35 486	0.34 393	0.27 373	0.27 468	0.35 415	0.25 467	0.09 393	0.08 468	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.09 389

scenet	0.24 427	0.13 345	0.63 545	0.22 356	0.14 381	0.34 511	0.22 461	0.44 434	0.39 448	0.35 486	0.34 393	0.27 373	0.27 468	0.35 415	0.25 467	0.09 393	0.08 468	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.09 389

ToySt	0.24 427	0.16 462	0.48 458	0.21 287	0.13 333	0.29 439	0.29 568	0.39 370	0.39 448	0.27 323	0.35 404	0.39 497	0.31 531	0.31 383	0.29 504	0.08 291	0.09 503	0.10 429	0.11 503	0.11 472	0.10 448

ssnet	0.24 427	0.13 345	0.63 545	0.22 356	0.14 381	0.34 511	0.22 461	0.44 434	0.39 448	0.35 486	0.34 393	0.27 373	0.27 468	0.35 415	0.25 467	0.09 393	0.08 468	0.09 351	0.09 419	0.09 355	0.09 389

STrans-v2	0.24 427	0.13 345	0.54 499	0.21 287	0.12 252	0.23 324	0.21 434	0.47 464	0.28 302	0.31 414	0.42 487	0.36 471	0.35 554	0.62 550	0.23 444	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.06 102	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 427	0.13 345	0.56 513	0.23 414	0.11 178	0.21 270	0.19 351	0.40 384	0.32 359	0.30 396	0.43 500	0.36 471	0.31 531	0.61 542	0.20 375	0.07 128	0.05 40	0.08 258	0.07 235	0.06 102	0.07 241

DRaft	0.24 427	0.10 140	0.34 283	0.18 103	0.12 252	0.28 417	0.23 487	0.33 287	0.39 448	0.38 525	0.61 607	0.21 285	0.41 586	0.48 466	0.42 576	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.08 320

HCRNet	0.24 427	0.25 572	0.33 272	0.34 625	0.16 475	0.27 397	0.18 304	0.43 426	0.35 399	0.30 396	0.35 404	0.32 435	0.22 385	0.44 453	0.20 375	0.13 542	0.08 468	0.13 545	0.11 503	0.10 424	0.09 389

ARAFT	0.24 427	0.21 540	0.78 587	0.22 356	0.12 252	0.29 439	0.24 509	0.43 426	0.32 359	0.33 449	0.28 308	0.28 389	0.19 352	0.49 471	0.18 317	0.07 128	0.06 243	0.12 524	0.11 503	0.09 355	0.06 145

cf-r	0.24 427	0.15 430	0.44 420	0.21 287	0.14 381	0.27 397	0.22 461	0.42 412	0.40 466	0.30 396	0.42 487	0.42 528	0.26 449	0.43 449	0.25 467	0.11 484	0.06 243	0.08 258	0.10 463	0.08 264	0.08 320

GANet-RSSM	0.24 427	0.14 393	0.36 312	0.21 287	0.14 381	0.27 397	0.21 434	0.45 444	0.33 373	0.29 364	0.39 451	0.39 497	0.28 485	0.58 525	0.23 444	0.11 484	0.07 380	0.09 351	0.09 419	0.10 424	0.09 389

PSMNet-RSSM	0.24 427	0.15 430	0.36 312	0.21 287	0.14 381	0.25 364	0.20 403	0.48 477	0.37 423	0.30 396	0.44 511	0.38 485	0.26 449	0.52 487	0.22 423	0.12 523	0.07 380	0.11 486	0.13 570	0.10 424	0.09 389

CFNet-ft	0.24 427	0.15 430	0.35 292	0.18 103	0.15 442	0.30 459	0.21 434	0.39 370	0.36 412	0.28 335	0.40 462	0.43 532	0.25 439	0.47 463	0.24 457	0.12 523	0.07 380	0.12 524	0.11 503	0.12 509	0.09 389

CFNet_RVC	0.24 427	0.15 430	0.35 292	0.18 103	0.15 442	0.30 459	0.21 434	0.39 370	0.36 412	0.28 335	0.40 462	0.43 532	0.25 439	0.47 463	0.24 457	0.12 523	0.07 380	0.12 524	0.11 503	0.12 509	0.09 389

UCFNet_RVC	0.24 427	0.16 462	0.34 283	0.18 103	0.15 442	0.33 498	0.16 208	0.46 455	0.35 399	0.29 364	0.35 404	0.39 497	0.25 439	0.34 406	0.22 423	0.13 542	0.08 468	0.13 545	0.14 584	0.13 525	0.12 510

AdaStereo	0.24 427	0.16 462	0.37 321	0.24 468	0.12 252	0.32 487	0.17 255	0.54 555	0.42 486	0.33 449	0.38 438	0.35 466	0.21 369	0.30 376	0.22 423	0.14 567	0.06 243	0.13 545	0.08 317	0.11 472	0.08 320
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	0.24 427	0.18 497	0.61 534	0.25 508	0.11 178	0.29 439	0.21 434	0.42 412	0.43 494	0.33 449	0.43 500	0.27 373	0.22 385	0.34 406	0.26 481	0.07 128	0.05 40	0.07 158	0.06 155	0.08 264	0.07 241

RT-IGEV	0.25 455	0.10 140	0.48 458	0.22 356	0.14 381	0.31 475	0.28 561	0.53 546	0.39 448	0.36 502	0.41 470	0.44 543	0.30 514	0.28 341	0.27 487	0.09 393	0.07 380	0.08 258	0.09 419	0.09 355	0.10 448

G2L-Stereo	0.25 455	0.16 462	0.47 448	0.22 356	0.14 381	0.25 364	0.18 304	0.46 455	0.35 399	0.33 449	0.37 423	0.40 512	0.22 385	0.60 535	0.30 512	0.10 444	0.09 503	0.10 429	0.08 317	0.09 355	0.09 389

DDVS	0.25 455	0.15 430	0.39 356	0.24 468	0.17 499	0.34 511	0.21 434	0.41 398	0.30 335	0.33 449	0.41 470	0.48 564	0.21 369	0.52 487	0.27 487	0.11 484	0.09 503	0.11 486	0.09 419	0.13 525	0.14 550

ITSA-stereo	0.25 455	0.15 430	0.33 272	0.23 414	0.11 178	0.27 397	0.18 304	0.56 581	0.59 608	0.31 414	0.32 360	0.33 443	0.28 485	0.49 471	0.30 512	0.11 484	0.08 468	0.11 486	0.10 463	0.11 472	0.13 528

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 455	0.14 393	0.95 630	0.21 287	0.27 626	0.20 236	0.19 351	0.48 477	0.25 259	0.26 314	0.55 580	0.34 452	0.18 336	0.25 289	0.17 292	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.12 542	0.12 509	0.12 510

test_sample7	0.25 455	0.15 430	0.35 292	0.20 233	0.14 381	0.28 417	0.21 434	0.51 515	0.38 438	0.37 510	0.34 393	0.37 477	0.30 514	0.39 435	0.23 444	0.14 567	0.09 503	0.13 545	0.12 542	0.13 525	0.12 510

test_sample6	0.25 455	0.13 345	0.41 387	0.21 287	0.11 178	0.30 459	0.22 461	0.51 515	0.35 399	0.33 449	0.43 500	0.30 416	0.24 417	0.57 518	0.22 423	0.10 444	0.07 380	0.10 429	0.10 463	0.11 472	0.10 448

SMFormer	0.25 455	0.12 278	0.40 364	0.19 160	0.10 123	0.27 397	0.19 351	0.51 515	0.45 521	0.34 469	0.41 470	0.31 425	0.26 449	0.58 525	0.28 492	0.10 444	0.07 380	0.08 258	0.08 317	0.09 355	0.09 389

NINENet	0.25 455	0.15 430	0.37 321	0.23 414	0.16 475	0.43 580	0.17 255	0.60 615	0.46 539	0.32 436	0.37 423	0.32 435	0.20 361	0.42 447	0.21 403	0.10 444	0.10 533	0.12 524	0.08 317	0.11 472	0.10 448

hknet	0.25 455	0.14 393	0.40 364	0.25 508	0.15 442	0.35 526	0.21 434	0.56 581	0.37 423	0.34 469	0.35 404	0.43 532	0.27 468	0.37 426	0.21 403	0.09 393	0.07 380	0.11 486	0.10 463	0.09 355	0.09 389

PSMNet-ADL	0.25 455	0.15 430	0.32 255	0.26 542	0.14 381	0.31 475	0.22 461	0.44 434	0.36 412	0.27 323	0.33 383	0.41 519	0.28 485	0.61 542	0.29 504	0.11 484	0.09 503	0.09 351	0.11 503	0.10 424	0.10 448

PSM-AAD	0.25 455	0.10 140	0.30 232	0.24 468	0.12 252	0.26 387	0.38 624	0.34 296	0.28 302	0.35 486	0.39 451	0.28 389	0.79 660	0.30 376	0.16 263	0.07 128	0.06 243	0.12 524	0.11 503	0.08 264	0.21 625

GrayStereo	0.25 455	0.09 85	0.32 255	0.26 542	0.13 333	0.23 324	0.47 651	0.34 296	0.30 335	0.39 540	0.47 540	0.30 416	0.79 660	0.29 360	0.16 263	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.09 419	0.07 184	0.13 528

RAFT-RH_RVC	0.25 455	0.11 220	0.45 432	0.21 287	0.12 252	0.25 364	0.14 108	0.27 191	0.27 283	0.38 525	1.15 664	0.23 317	0.17 309	0.57 518	0.24 457	0.07 128	0.05 40	0.10 429	0.07 235	0.06 102	0.07 241

UPFNet	0.25 455	0.12 278	0.38 340	0.24 468	0.19 548	0.37 537	0.28 561	0.48 477	0.38 438	0.34 469	0.37 423	0.37 477	0.28 485	0.39 435	0.33 532	0.10 444	0.09 503	0.10 429	0.10 463	0.10 424	0.08 320

acv_ft	0.25 455	0.13 345	0.40 364	0.23 414	0.19 548	0.34 511	0.21 434	0.45 444	0.44 509	0.38 525	0.41 470	0.38 485	0.27 468	0.27 327	0.35 541	0.08 291	0.07 380	0.08 258	0.07 235	0.11 472	0.07 241

CCAANet	0.25 455	0.13 345	0.51 485	0.22 356	0.15 442	0.29 439	0.17 255	0.49 487	0.37 423	0.26 314	0.49 548	0.32 435	0.24 417	0.62 550	0.23 444	0.07 128	0.06 243	0.10 429	0.10 463	0.08 264	0.10 448

iResNet_ROB	0.25 455	0.19 513	0.40 364	0.20 233	0.12 252	0.30 459	0.16 208	0.55 565	0.53 588	0.38 525	0.43 500	0.37 477	0.26 449	0.38 432	0.22 423	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.04 1	0.09 355	0.09 389

coex_refinement	0.26 473	0.16 462	0.36 312	0.23 414	0.15 442	0.31 475	0.20 403	0.49 487	0.42 486	0.35 486	0.42 487	0.45 548	0.27 468	0.55 503	0.33 532	0.10 444	0.06 243	0.07 158	0.07 235	0.10 424	0.10 448

UGAM	0.26 473	0.14 393	0.45 432	0.25 508	0.12 252	0.23 324	0.25 526	0.32 272	0.41 478	0.31 414	0.42 487	0.41 519	0.22 385	0.92 642	0.22 423	0.08 291	0.06 243	0.14 572	0.12 542	0.10 424	0.07 241

SepStereo	0.26 473	0.12 278	0.42 397	0.24 468	0.18 521	0.29 439	0.24 509	0.45 444	0.45 521	0.41 559	0.44 511	0.34 452	0.29 500	0.64 559	0.21 403	0.09 393	0.07 380	0.09 351	0.07 235	0.09 355	0.09 389

AACVNet	0.26 473	0.16 462	0.37 321	0.22 356	0.14 381	0.29 439	0.19 351	0.41 398	0.31 349	0.38 525	0.42 487	0.43 532	0.28 485	0.73 591	0.25 467	0.11 484	0.08 468	0.11 486	0.09 419	0.13 525	0.11 486

DEmStereo	0.26 473	0.09 85	0.47 448	0.19 160	0.12 252	0.30 459	0.25 526	0.28 214	0.36 412	0.36 502	0.58 592	0.25 341	0.48 618	0.53 494	0.44 582	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.06 102	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 473	0.18 497	0.49 464	0.28 591	0.14 381	0.36 531	0.23 487	0.54 555	0.34 383	0.39 540	0.40 462	0.29 400	0.29 500	0.37 426	0.27 487	0.11 484	0.07 380	0.09 351	0.07 235	0.13 525	0.09 389

GwcNet-RSSM	0.26 473	0.17 482	0.46 440	0.21 287	0.13 333	0.28 417	0.23 487	0.44 434	0.42 486	0.31 414	0.45 523	0.40 512	0.26 449	0.55 503	0.28 492	0.11 484	0.07 380	0.09 351	0.10 463	0.09 355	0.08 320

DeepPruner_ROB	0.26 473	0.19 513	0.44 420	0.21 287	0.16 475	0.30 459	0.21 434	0.52 534	0.32 359	0.35 486	0.38 438	0.39 497	0.26 449	0.42 447	0.24 457	0.15 582	0.11 557	0.11 486	0.11 503	0.14 543	0.13 528

ISRNet	0.27 481	0.13 345	0.45 432	0.26 542	0.19 548	0.24 345	0.14 108	0.45 444	0.43 494	0.39 540	0.48 546	0.42 528	0.27 468	0.32 392	0.29 504	0.20 629	0.12 575	0.17 604	0.16 605	0.16 565	0.20 616

rvit_105_1	0.27 481	0.19 513	0.46 440	0.27 570	0.19 548	0.30 459	0.35 609	0.44 434	0.51 574	0.31 414	0.31 351	0.31 425	0.26 449	0.35 415	0.25 467	0.15 582	0.14 597	0.15 587	0.17 614	0.11 472	0.10 448

DispNO	0.27 481	0.18 497	0.62 542	0.23 414	0.17 499	0.25 364	0.22 461	0.45 444	0.41 478	0.32 436	0.39 451	0.38 485	0.27 468	0.77 611	0.27 487	0.09 393	0.07 380	0.10 429	0.10 463	0.08 264	0.08 320

CBFPSM	0.27 481	0.16 462	0.67 562	0.20 233	0.14 381	0.38 545	0.25 526	0.40 384	0.36 412	0.33 449	0.36 414	0.56 603	0.38 571	0.32 392	0.38 550	0.08 291	0.08 468	0.07 158	0.08 317	0.09 355	0.11 486

CSP-Net	0.27 481	0.15 430	0.30 232	0.21 287	0.14 381	0.44 582	0.24 509	0.50 498	0.40 466	0.41 559	0.43 500	0.42 528	0.26 449	0.66 570	0.28 492	0.12 523	0.08 468	0.08 258	0.08 317	0.10 424	0.09 389

DAS	0.27 481	0.12 278	0.42 397	0.24 468	0.18 521	0.29 439	0.24 509	0.45 444	0.45 521	0.41 559	0.44 511	0.34 452	0.29 500	0.75 600	0.21 403	0.09 393	0.07 380	0.09 351	0.07 235	0.09 355	0.09 389

AASNet	0.27 481	0.19 513	0.49 464	0.26 542	0.17 499	0.34 511	0.20 403	0.62 627	0.48 553	0.35 486	0.40 462	0.32 435	0.25 439	0.28 341	0.34 537	0.11 484	0.09 503	0.10 429	0.08 317	0.13 525	0.11 486

GEStereo_RVC	0.27 481	0.20 526	0.44 420	0.27 570	0.16 475	0.33 498	0.25 526	0.56 581	0.54 592	0.34 469	0.38 438	0.34 452	0.25 439	0.51 481	0.28 492	0.12 523	0.08 468	0.09 351	0.08 317	0.11 472	0.11 486

RAFT + AFF	0.27 481	0.23 563	0.50 475	0.25 508	0.17 499	0.30 459	0.33 603	0.52 534	0.40 466	0.28 335	0.30 335	0.30 416	0.31 531	0.62 550	0.24 457	0.09 393	0.10 533	0.11 486	0.10 463	0.11 472	0.11 486

MMNet	0.27 481	0.14 393	0.49 464	0.24 468	0.17 499	0.47 596	0.22 461	0.45 444	0.51 574	0.39 540	0.41 470	0.36 471	0.33 541	0.39 435	0.34 537	0.08 291	0.07 380	0.09 351	0.09 419	0.10 424	0.08 320

delet	0.27 481	0.14 393	0.40 364	0.23 414	0.19 548	0.41 564	0.29 568	0.49 487	0.48 553	0.33 449	0.41 470	0.37 477	0.30 514	0.48 466	0.34 537	0.09 393	0.09 503	0.11 486	0.12 542	0.08 264	0.08 320

ac_64	0.27 481	0.13 345	0.41 387	0.24 468	0.17 499	0.36 531	0.22 461	0.46 455	0.33 373	0.35 486	0.36 414	0.52 588	0.30 514	0.62 550	0.32 525	0.11 484	0.09 503	0.10 429	0.10 463	0.09 355	0.08 320

HGLStereo	0.27 481	0.14 393	0.46 440	0.24 468	0.21 575	0.33 498	0.23 487	0.50 498	0.42 486	0.35 486	0.48 546	0.41 519	0.33 541	0.45 456	0.33 532	0.11 484	0.10 533	0.09 351	0.09 419	0.10 424	0.12 510

DSFCA	0.27 481	0.13 345	0.36 312	0.20 233	0.17 499	0.38 545	0.31 584	0.47 464	0.43 494	0.43 575	0.37 423	0.39 497	0.29 500	0.52 487	0.32 525	0.12 523	0.10 533	0.10 429	0.11 503	0.11 472	0.10 448

DMCA-RVC	0.27 481	0.21 540	0.61 534	0.28 591	0.17 499	0.29 439	0.21 434	0.42 412	0.35 399	0.40 550	0.37 423	0.39 497	0.36 558	0.43 449	0.30 512	0.13 542	0.10 533	0.15 587	0.11 503	0.13 525	0.10 448

HSM-Net_RVC	0.27 481	0.11 220	0.42 397	0.19 160	0.11 178	0.34 511	0.20 403	0.62 627	0.43 494	0.40 550	0.43 500	0.50 578	0.26 449	0.76 605	0.22 423	0.08 291	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.08 264	0.08 320
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 481	0.20 526	0.44 420	0.22 356	0.14 381	0.33 498	0.14 108	0.51 515	0.45 521	0.30 396	0.40 462	0.38 485	0.27 468	0.76 605	0.25 467	0.09 393	0.07 380	0.11 486	0.11 503	0.11 472	0.08 320

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 481	0.21 540	0.59 529	0.25 508	0.18 521	0.29 439	0.22 461	0.50 498	0.40 466	0.38 525	0.41 470	0.43 532	0.27 468	0.43 449	0.29 504	0.11 484	0.08 468	0.10 429	0.10 463	0.10 424	0.11 486
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	0.27 481	0.26 583	0.72 580	0.23 414	0.13 333	0.29 439	0.18 304	0.52 534	0.49 562	0.37 510	0.45 523	0.39 497	0.25 439	0.34 406	0.20 375	0.08 291	0.06 243	0.07 158	0.05 68	0.12 509	0.09 389

StereoDRNet-Refined	0.27 481	0.17 482	0.35 292	0.25 508	0.14 381	0.37 537	0.21 434	0.47 464	0.41 478	0.44 582	0.51 558	0.41 519	0.28 485	0.45 456	0.37 548	0.09 393	0.06 243	0.11 486	0.11 503	0.10 424	0.10 448
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 501	0.19 513	0.50 475	0.18 103	0.16 475	0.34 511	0.20 403	0.51 515	0.38 438	0.37 510	0.34 393	0.37 477	0.30 514	0.39 435	0.23 444	0.23 634	0.09 503	0.28 646	0.24 641	0.18 596	0.16 571

ssnet_v2	0.28 501	0.16 462	0.44 420	0.22 356	0.15 442	0.40 560	0.30 579	0.57 591	0.46 539	0.38 525	0.36 414	0.47 558	0.29 500	0.38 432	0.39 558	0.13 542	0.11 557	0.11 486	0.11 503	0.11 472	0.11 486

CRFU-Net	0.28 501	0.14 393	0.45 432	0.25 508	0.15 442	0.45 588	0.23 487	0.50 498	0.30 335	0.43 575	0.41 470	0.48 564	0.46 609	0.43 449	0.29 504	0.11 484	0.10 533	0.09 351	0.08 317	0.10 424	0.10 448

dad	0.28 501	0.31 614	0.44 420	0.21 287	0.14 381	0.30 459	0.20 403	0.33 287	0.49 562	0.44 582	0.44 511	0.45 548	0.21 369	0.41 444	0.26 481	0.20 629	0.11 557	0.20 624	0.11 503	0.14 543	0.10 448

FTStereo	0.28 501	0.10 140	0.43 410	0.23 414	0.13 333	0.21 270	0.53 661	0.34 296	0.26 271	0.38 525	0.95 653	0.30 416	0.56 631	0.32 392	0.18 317	0.08 291	0.06 243	0.09 351	0.08 317	0.07 184	0.19 604

ADLNet	0.28 501	0.15 430	0.42 397	0.23 414	0.19 548	0.34 511	0.23 487	0.53 546	0.43 494	0.42 569	0.41 470	0.44 543	0.27 468	0.55 503	0.35 541	0.11 484	0.08 468	0.11 486	0.11 503	0.11 472	0.12 510

UNet	0.28 501	0.14 393	0.69 568	0.23 414	0.20 567	0.44 582	0.22 461	0.50 498	0.40 466	0.34 469	0.39 451	0.43 532	0.33 541	0.40 442	0.31 520	0.09 393	0.07 380	0.10 429	0.08 317	0.10 424	0.08 320

STTStereo	0.28 501	0.20 526	0.61 534	0.25 508	0.17 499	0.29 439	0.24 509	0.47 464	0.39 448	0.39 540	0.41 470	0.44 543	0.28 485	0.40 442	0.28 492	0.13 542	0.12 575	0.13 545	0.16 605	0.12 509	0.11 486

RASNet	0.28 501	0.14 393	0.44 420	0.22 356	0.18 521	0.32 487	0.19 351	0.48 477	0.38 438	0.29 364	0.43 500	0.47 558	0.37 567	0.79 615	0.36 547	0.09 393	0.07 380	0.07 158	0.09 419	0.07 184	0.07 241

HSM	0.28 501	0.16 462	0.35 292	0.20 233	0.15 442	0.33 498	0.19 351	0.53 546	0.37 423	0.36 502	0.38 438	0.67 638	0.31 531	0.89 637	0.23 444	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.08 264	0.08 320

DLCB_ROB	0.28 501	0.16 462	0.34 283	0.27 570	0.16 475	0.38 545	0.25 526	0.48 477	0.43 494	0.46 590	0.46 533	0.51 582	0.33 541	0.53 494	0.33 532	0.10 444	0.10 533	0.11 486	0.11 503	0.10 424	0.09 389

ACV-stereo	0.29 512	0.18 497	0.79 594	0.23 414	0.16 475	0.47 596	0.19 351	0.36 339	0.34 383	0.29 364	0.33 383	0.67 638	0.42 595	0.54 500	0.30 512	0.10 444	0.09 503	0.09 351	0.09 419	0.10 424	0.11 486

ff1	0.29 512	0.12 278	0.42 397	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.20 403	0.35 320	0.44 509	0.30 396	0.42 487	0.34 452	0.23 399	0.81 623	1.08 661	0.08 291	0.05 40	0.11 486	0.10 463	0.08 264	0.08 320

LL-Strereo	0.29 512	0.25 572	0.58 523	0.25 508	0.21 575	0.23 324	0.24 509	0.55 565	0.42 486	0.34 469	0.32 360	0.41 519	0.40 582	0.94 646	0.23 444	0.08 291	0.07 380	0.11 486	0.09 419	0.09 355	0.09 389

THIR-Stereo	0.29 512	0.12 278	0.41 387	0.19 160	0.11 178	0.28 417	0.72 675	0.32 272	0.35 399	0.37 510	0.65 616	0.34 452	0.50 621	0.57 518	0.45 585	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.09 419	0.07 184	0.07 241

psm_up	0.29 512	0.16 462	0.41 387	0.26 542	0.17 499	0.32 487	0.26 539	0.55 565	0.43 494	0.36 502	0.40 462	0.45 548	0.37 567	0.58 525	0.30 512	0.11 484	0.12 575	0.13 545	0.12 542	0.10 424	0.10 448

hitnet-ft	0.29 512	0.17 482	0.40 364	0.19 160	0.14 381	0.39 554	0.23 487	0.44 434	0.41 478	0.36 502	0.46 533	0.53 593	0.34 550	0.76 605	0.32 525	0.14 567	0.10 533	0.13 545	0.10 463	0.15 557	0.13 528

FADNet-RVC-Resample	0.29 512	0.25 572	0.93 627	0.26 542	0.16 475	0.32 487	0.21 434	0.47 464	0.39 448	0.35 486	0.38 438	0.33 443	0.27 468	0.53 494	0.24 457	0.10 444	0.10 533	0.14 572	0.13 570	0.13 525	0.16 571

iinet-f	0.30 519	0.18 497	1.03 641	0.20 233	0.15 442	0.44 582	0.22 461	0.45 444	0.37 423	0.35 486	0.44 511	0.41 519	0.34 550	0.34 406	0.40 565	0.10 444	0.09 503	0.08 258	0.08 317	0.13 525	0.11 486

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 519	0.20 526	0.70 574	0.21 287	0.17 499	0.46 590	0.27 545	0.50 498	0.49 562	0.42 569	0.55 580	0.43 532	0.30 514	0.46 459	0.38 550	0.09 393	0.06 243	0.07 158	0.06 155	0.11 472	0.10 448

SACVNet	0.30 519	0.20 526	0.41 387	0.25 508	0.18 521	0.34 511	0.25 526	0.52 534	0.40 466	0.41 559	0.44 511	0.46 556	0.32 538	0.71 583	0.25 467	0.13 542	0.10 533	0.12 524	0.12 542	0.16 565	0.17 584

ADLNet2	0.30 519	0.17 482	0.72 580	0.23 414	0.17 499	0.36 531	0.24 509	0.52 534	0.51 574	0.32 436	0.38 438	0.45 548	0.30 514	0.69 577	0.35 541	0.10 444	0.08 468	0.09 351	0.09 419	0.12 509	0.10 448

FADNet_RVC	0.30 519	0.28 593	0.83 607	0.23 414	0.15 442	0.30 459	0.17 255	0.49 487	0.37 423	0.30 396	0.38 438	0.30 416	0.27 468	0.52 487	0.31 520	0.14 567	0.14 597	0.14 572	0.16 605	0.21 616	0.23 637

TDLM	0.30 519	0.21 540	0.38 340	0.28 591	0.15 442	0.33 498	0.32 592	0.52 534	0.47 544	0.38 525	0.43 500	0.39 497	0.29 500	0.91 641	0.28 492	0.14 567	0.08 468	0.13 545	0.11 503	0.12 509	0.10 448

CVANet_RVC	0.30 519	0.19 513	0.41 387	0.26 542	0.16 475	0.33 498	0.26 539	0.52 534	0.47 544	0.40 550	0.46 533	0.43 532	0.31 531	0.89 637	0.26 481	0.14 567	0.09 503	0.14 572	0.13 570	0.14 543	0.10 448

mmx	0.31 526	0.12 278	0.42 397	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.20 403	0.55 565	0.45 521	0.30 396	0.42 487	0.34 452	0.23 399	0.81 623	1.08 661	0.10 444	0.07 380	0.11 486	0.10 463	0.11 472	0.10 448

xxx	0.31 526	0.12 278	0.42 397	0.20 233	0.13 333	0.28 417	0.20 403	0.55 565	0.45 521	0.30 396	0.42 487	0.34 452	0.23 399	0.81 623	1.08 661	0.10 444	0.07 380	0.11 486	0.10 463	0.11 472	0.10 448

fast-acv-ft	0.31 526	0.20 526	0.81 600	0.24 468	0.18 521	0.46 590	0.27 545	0.41 398	0.49 562	0.39 540	0.55 580	0.49 570	0.35 554	0.37 426	0.38 550	0.11 484	0.11 557	0.11 486	0.12 542	0.12 509	0.09 389

CrosDoStereo	0.31 526	0.10 140	0.49 464	0.18 103	0.12 252	0.22 302	1.11 698	0.34 296	0.37 423	0.38 525	0.61 607	0.28 389	0.46 609	0.61 542	0.57 609	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 526	0.10 140	0.49 464	0.18 103	0.12 252	0.22 302	1.11 698	0.34 296	0.37 423	0.38 525	0.61 607	0.28 389	0.46 609	0.61 542	0.57 609	0.07 128	0.06 243	0.08 258	0.08 317	0.07 184	0.07 241

FADNet-RVC	0.31 526	0.35 624	0.78 587	0.25 508	0.20 567	0.33 498	0.20 403	0.49 487	0.40 466	0.34 469	0.39 451	0.41 519	0.29 500	0.63 557	0.31 520	0.13 542	0.14 597	0.14 572	0.15 593	0.19 604	0.19 604

AANet_RVC	0.31 526	0.22 554	0.50 475	0.23 414	0.14 381	0.30 459	0.24 509	0.47 464	0.54 592	0.38 525	0.60 600	0.43 532	0.29 500	0.87 632	0.40 565	0.11 484	0.07 380	0.07 158	0.07 235	0.09 355	0.09 389

NVstereo2D	0.31 526	0.16 462	0.54 499	0.24 468	0.22 591	0.42 571	0.28 561	0.58 600	0.56 601	0.28 335	0.38 438	0.40 512	0.30 514	0.71 583	0.28 492	0.13 542	0.08 468	0.13 545	0.10 463	0.19 604	0.16 571

NOSS_ROB	0.31 526	0.20 526	0.35 292	0.24 468	0.16 475	0.32 487	0.19 351	0.52 534	0.48 553	0.33 449	0.36 414	0.42 528	0.28 485	0.93 644	0.24 457	0.19 626	0.20 642	0.24 635	0.22 637	0.17 582	0.17 584

z-ln-s-r	0.32 535	0.21 540	0.82 604	0.23 414	0.14 381	0.30 459	0.26 539	0.43 426	0.50 570	0.32 436	0.60 600	0.39 497	0.29 500	0.73 591	0.66 630	0.08 291	0.06 243	0.08 258	0.07 235	0.10 424	0.08 320

YMNet	0.32 535	0.22 554	0.58 523	0.27 570	0.23 604	0.48 602	0.27 545	0.51 515	0.45 521	0.48 601	0.56 587	0.51 582	0.30 514	0.39 435	0.40 565	0.13 542	0.16 619	0.13 545	0.12 542	0.13 525	0.12 510

YMNet_1	0.32 535	0.22 554	0.58 523	0.27 570	0.23 604	0.48 602	0.27 545	0.51 515	0.45 521	0.48 601	0.56 587	0.51 582	0.30 514	0.39 435	0.40 565	0.13 542	0.16 619	0.13 545	0.12 542	0.13 525	0.12 510

1111x	0.32 535	0.11 220	0.40 364	0.22 356	0.11 178	0.32 487	0.26 539	0.59 606	0.43 494	0.31 414	0.41 470	0.39 497	0.28 485	0.76 605	1.37 679	0.09 393	0.08 468	0.09 351	0.10 463	0.09 355	0.08 320

pcwnet_v2	0.32 535	0.15 430	1.26 661	0.23 414	0.18 521	0.32 487	0.18 304	0.59 606	0.60 612	0.36 502	0.45 523	0.35 466	0.29 500	0.36 423	0.25 467	0.14 567	0.11 557	0.12 524	0.11 503	0.14 543	0.15 562

FADNet	0.32 535	0.36 627	0.74 585	0.23 414	0.22 591	0.37 537	0.19 351	0.53 546	0.48 553	0.32 436	0.36 414	0.43 532	0.32 538	0.64 559	0.25 467	0.16 598	0.16 619	0.14 572	0.16 605	0.24 629	0.19 604

PS-NSSS	0.32 535	0.30 607	0.46 440	0.23 414	0.17 499	0.33 498	0.24 509	0.57 591	0.41 478	0.37 510	0.52 566	0.35 466	0.30 514	0.80 619	0.30 512	0.17 609	0.14 597	0.21 626	0.15 593	0.15 557	0.13 528

StereoDRNet	0.32 535	0.22 554	0.61 534	0.27 570	0.21 575	0.42 571	0.30 579	0.61 619	0.48 553	0.46 590	0.39 451	0.48 564	0.30 514	0.57 518	0.40 565	0.11 484	0.09 503	0.12 524	0.11 503	0.12 509	0.10 448

DISCO	0.32 535	0.13 345	0.51 485	0.25 508	0.16 475	0.48 602	0.25 526	0.50 498	0.57 604	0.37 510	0.45 523	0.62 622	0.36 558	0.64 559	0.49 596	0.09 393	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.12 509	0.11 486

Selective-IGEV-i16pc	0.33 544	0.10 140	1.71 679	0.21 287	0.14 381	0.74 649	0.31 584	0.42 412	0.41 478	0.21 264	0.32 360	0.26 363	0.14 233	0.71 583	0.19 351	0.14 567	0.10 533	0.08 258	0.09 419	0.11 472	0.11 486

TCMNet	0.33 544	0.23 563	0.72 580	0.29 594	0.30 640	0.40 560	0.28 561	0.50 498	0.47 544	0.37 510	0.45 523	0.40 512	0.29 500	0.60 535	0.39 558	0.14 567	0.13 587	0.15 587	0.14 584	0.17 582	0.15 562

HBP-ISP	0.33 544	0.30 607	0.72 580	0.22 356	0.16 475	0.32 487	0.22 461	0.54 555	0.44 509	0.41 559	0.49 548	0.33 443	0.38 571	0.73 591	0.25 467	0.18 620	0.19 637	0.24 635	0.20 626	0.16 565	0.13 528

AAGNet	0.33 544	0.11 220	0.37 321	0.25 508	0.16 475	0.20 236	0.19 351	0.30 250	0.27 283	0.35 486	0.35 404	0.27 373	0.30 514	0.44 453	2.66 700	0.08 291	0.05 40	0.10 429	0.07 235	0.08 264	0.06 145

DRN-Test	0.33 544	0.17 482	0.61 534	0.27 570	0.19 548	0.46 590	0.29 568	0.65 636	0.51 574	0.47 597	0.46 533	0.44 543	0.34 550	0.62 550	0.41 573	0.12 523	0.08 468	0.13 545	0.12 542	0.12 509	0.10 448

CBMV_ROB	0.33 544	0.18 497	0.53 496	0.21 287	0.14 381	0.33 498	0.20 403	0.51 515	0.45 521	0.51 609	0.55 580	0.45 548	0.42 595	0.71 583	0.32 525	0.18 620	0.19 637	0.23 633	0.21 629	0.14 543	0.15 562

XPNet_ROB	0.33 544	0.20 526	0.43 410	0.27 570	0.18 521	0.37 537	0.31 584	0.55 565	0.50 570	0.51 609	0.53 573	0.58 611	0.37 567	0.63 557	0.45 585	0.17 609	0.12 575	0.13 545	0.12 542	0.15 557	0.14 550

PSMNet_ROB	0.33 544	0.24 567	0.54 499	0.31 611	0.21 575	0.42 571	0.43 640	0.59 606	0.47 544	0.37 510	0.44 511	0.49 570	0.31 531	0.64 559	0.43 577	0.14 567	0.10 533	0.15 587	0.14 584	0.13 525	0.11 486

CBMV	0.33 544	0.21 540	0.54 499	0.23 414	0.13 333	0.42 571	0.33 603	0.53 546	0.48 553	0.52 615	0.49 548	0.50 578	0.41 586	0.56 514	0.31 520	0.15 582	0.16 619	0.18 612	0.16 605	0.13 525	0.13 528
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	0.34 553	0.29 600	0.91 623	0.26 542	0.21 575	0.47 596	0.31 584	0.54 555	0.54 592	0.44 582	0.52 566	0.50 578	0.35 554	0.39 435	0.39 558	0.11 484	0.11 557	0.10 429	0.09 419	0.14 543	0.13 528

xxxx	0.34 553	0.10 140	0.29 222	0.19 160	0.11 178	0.37 537	0.20 403	0.58 600	0.38 438	0.29 364	0.42 487	0.38 485	0.24 417	0.46 459	2.20 696	0.11 484	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.09 389

test_xeample	0.34 553	0.10 140	0.29 222	0.19 160	0.11 178	0.33 498	0.23 487	0.55 565	0.38 438	0.32 436	0.45 523	0.29 400	0.26 449	0.57 518	2.24 698	0.10 444	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.09 355	0.09 389

FINET	0.34 553	0.27 590	0.80 597	0.24 468	0.24 612	0.36 531	0.34 605	0.54 555	0.72 639	0.39 540	0.47 540	0.32 435	0.30 514	0.51 481	0.32 525	0.19 626	0.17 626	0.13 545	0.12 542	0.18 596	0.16 571

ETE_ROB	0.34 553	0.26 583	0.45 432	0.29 594	0.18 521	0.40 560	0.37 618	0.57 591	0.47 544	0.50 604	0.50 552	0.62 622	0.36 558	0.55 503	0.38 550	0.13 542	0.10 533	0.14 572	0.12 542	0.16 565	0.16 571

DStereoRT	0.35 558	0.13 345	0.51 485	0.25 508	0.16 475	0.42 571	0.19 351	0.48 477	0.39 448	0.30 396	0.39 451	0.24 331	0.39 577	0.64 559	0.30 512	0.08 291	0.07 380	1.54 703	0.41 670	0.08 264	0.11 486

GwcNet	0.35 558	0.23 563	0.88 619	0.25 508	0.24 612	0.48 602	0.27 545	0.55 565	0.57 604	0.38 525	0.52 566	0.51 582	0.32 538	0.60 535	0.41 573	0.13 542	0.11 557	0.12 524	0.11 503	0.13 525	0.14 550

RP	0.35 558	0.22 554	0.51 485	0.31 611	0.24 612	0.37 537	0.28 561	0.50 498	0.58 607	0.40 550	0.63 613	0.61 620	0.47 612	0.61 542	0.39 558	0.16 598	0.15 612	0.17 604	0.15 593	0.17 582	0.17 584

DANet	0.35 558	0.23 563	0.60 531	0.36 636	0.22 591	0.39 554	0.25 526	0.48 477	0.43 494	0.52 615	0.50 552	0.59 613	0.41 586	0.76 605	0.49 596	0.13 542	0.11 557	0.14 572	0.12 542	0.17 582	0.15 562
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 558	0.26 583	0.49 464	0.36 636	0.22 591	0.41 564	0.41 635	0.53 546	0.42 486	0.47 597	0.46 533	0.61 620	0.39 577	0.55 503	0.37 548	0.16 598	0.13 587	0.21 626	0.21 629	0.16 565	0.16 571

w-ln-seven-2	0.36 563	0.29 600	1.06 643	0.27 570	0.18 521	0.37 537	0.30 579	0.50 498	0.54 592	0.45 586	0.55 580	0.45 548	0.41 586	0.62 550	0.49 596	0.10 444	0.10 533	0.12 524	0.11 503	0.14 543	0.11 486

GASNet	0.36 563	0.46 647	0.88 619	0.34 625	0.23 604	0.35 526	0.22 461	0.60 615	0.53 588	0.40 550	0.37 423	0.45 548	0.30 514	0.79 615	0.35 541	0.15 582	0.10 533	0.14 572	0.14 584	0.22 623	0.12 510

Wz-Net-MNSev	0.36 563	0.26 583	0.79 594	0.26 542	0.21 575	0.59 630	0.38 624	0.55 565	0.56 601	0.48 601	0.54 576	0.53 593	0.36 558	0.60 535	0.44 582	0.11 484	0.09 503	0.11 486	0.11 503	0.15 557	0.13 528

APVNet	0.36 563	0.20 526	0.70 574	0.26 542	0.22 591	0.52 620	0.35 609	0.61 619	0.44 509	0.38 525	0.52 566	0.48 564	0.38 571	0.84 628	0.46 591	0.13 542	0.14 597	0.15 587	0.16 605	0.16 565	0.15 562

Syn2CoEx	0.36 563	0.31 614	0.78 587	0.34 625	0.21 575	0.41 564	0.28 561	0.61 619	0.49 562	0.42 569	0.56 587	0.45 548	0.44 600	0.69 577	0.38 550	0.17 609	0.14 597	0.15 587	0.12 542	0.13 525	0.12 510

FAT-Stereo	0.36 563	0.18 497	0.73 584	0.26 542	0.18 521	0.33 498	0.29 568	0.60 615	0.59 608	0.46 590	0.60 600	0.60 616	0.50 621	0.61 542	0.34 537	0.13 542	0.14 597	0.13 545	0.12 542	0.14 543	0.18 597

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 563	0.36 627	0.53 496	0.34 625	0.19 548	0.51 611	0.24 509	0.55 565	0.38 438	0.41 559	0.47 540	0.47 558	0.27 468	0.73 591	0.30 512	0.36 664	0.19 637	0.27 638	0.17 614	0.26 638	0.23 637

GANet	0.36 563	0.22 554	0.49 464	0.29 594	0.17 499	0.41 564	0.38 624	0.57 591	0.45 521	0.46 590	0.75 633	0.55 599	0.40 582	0.94 646	0.41 573	0.13 542	0.13 587	0.13 545	0.11 503	0.14 543	0.11 486

LALA_ROB	0.36 563	0.25 572	0.46 440	0.30 605	0.21 575	0.47 596	0.39 629	0.61 619	0.51 574	0.52 615	0.51 558	0.69 644	0.36 558	0.50 475	0.43 577	0.17 609	0.11 557	0.16 598	0.14 584	0.17 582	0.15 562

SGM-Forest	0.36 563	0.17 482	0.47 448	0.23 414	0.16 475	0.45 588	0.41 635	0.55 565	0.48 553	0.52 615	0.60 600	0.52 588	0.41 586	0.85 629	0.50 602	0.17 609	0.17 626	0.17 604	0.15 593	0.15 557	0.15 562
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 573	0.41 642	0.66 561	0.46 656	0.41 654	0.34 511	0.25 526	0.57 591	0.45 521	0.39 540	0.52 566	0.43 532	0.33 541	0.41 444	0.29 504	0.25 644	0.14 597	0.33 658	0.21 629	0.31 651	0.22 630

Anonymous_2	0.37 573	0.21 540	0.47 448	0.20 233	0.21 575	0.42 571	0.26 539	0.38 356	0.29 322	0.33 449	0.30 335	0.44 543	0.38 571	0.36 423	0.29 504	0.26 645	0.29 663	0.44 666	1.41 704	0.34 655	0.21 625

AF-Net	0.37 573	0.26 583	0.56 513	0.32 617	0.23 604	0.41 564	0.29 568	0.61 619	0.64 623	0.42 569	0.68 622	0.65 633	0.49 619	0.57 518	0.44 582	0.15 582	0.11 557	0.19 620	0.14 584	0.15 557	0.13 528

stereogan	0.37 573	0.17 482	0.65 556	0.27 570	0.22 591	0.62 636	0.26 539	0.59 606	0.63 622	0.43 575	0.60 600	0.67 638	0.42 595	0.68 575	0.35 541	0.13 542	0.14 597	0.14 572	0.12 542	0.19 604	0.17 584

Nwc_Net	0.37 573	0.25 572	0.68 567	0.31 611	0.24 612	0.44 582	0.30 579	0.65 636	0.50 570	0.37 510	0.69 626	0.58 611	0.45 603	0.60 535	0.40 565	0.15 582	0.12 575	0.19 620	0.21 629	0.14 543	0.13 528

RYNet	0.37 573	0.18 497	0.59 529	0.25 508	0.28 631	0.61 634	0.32 592	0.59 606	0.59 608	0.41 559	0.38 438	0.57 608	0.39 577	0.87 632	0.53 607	0.11 484	0.08 468	0.12 524	0.11 503	0.18 596	0.18 597

PA-Net	0.37 573	0.28 593	0.83 607	0.31 611	0.28 631	0.39 554	0.42 638	0.51 515	0.55 598	0.34 469	0.42 487	0.41 519	0.36 558	0.79 615	0.49 596	0.12 523	0.23 653	0.16 598	0.23 639	0.12 509	0.18 597
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 580	0.12 278	0.38 340	0.42 650	3.88 706	0.21 270	0.17 255	0.35 320	0.28 302	0.20 250	0.20 219	0.23 317	0.15 252	0.28 341	0.16 263	0.09 393	0.07 380	0.09 351	0.07 235	0.09 355	0.09 389

S-Stereo	0.38 580	0.20 526	1.05 642	0.27 570	0.22 591	0.38 545	0.32 592	0.55 565	0.66 626	0.39 540	0.59 595	0.49 570	0.41 586	0.75 600	0.40 565	0.12 523	0.15 612	0.13 545	0.13 570	0.16 565	0.21 625

ADCRef	0.38 580	0.24 567	0.88 619	0.26 542	0.21 575	0.49 607	0.27 545	0.52 534	0.48 553	0.50 604	0.58 592	0.35 466	0.47 612	0.48 466	1.29 678	0.09 393	0.08 468	0.12 524	0.12 542	0.11 472	0.11 486

PWC_ROB	0.38 580	0.29 600	0.69 568	0.25 508	0.20 567	0.38 545	0.19 351	0.58 600	0.67 629	0.57 628	0.85 645	0.51 582	0.40 582	0.71 583	0.52 605	0.13 542	0.09 503	0.14 572	0.10 463	0.17 582	0.14 550

PWCDC_ROB	0.38 580	0.30 607	0.60 531	0.33 623	0.20 567	0.42 571	0.19 351	0.58 600	0.89 660	0.42 569	1.26 668	0.36 471	0.34 550	0.50 475	0.38 550	0.18 620	0.11 557	0.11 486	0.09 419	0.19 604	0.13 528

Selective-IGEV-i16pb	0.39 585	0.12 278	2.18 683	0.21 287	0.15 442	0.68 643	0.32 592	0.56 581	0.57 604	0.25 302	0.44 511	0.33 443	0.21 369	0.80 619	0.25 467	0.14 567	0.10 533	0.09 351	0.10 463	0.12 509	0.13 528

aanetorigin	0.39 585	0.29 600	1.09 646	0.24 468	0.19 548	0.28 417	0.37 618	0.33 287	0.47 544	0.94 664	0.82 642	0.52 588	0.54 627	0.49 471	0.50 602	0.11 484	0.09 503	0.10 429	0.10 463	0.16 565	0.15 562

RGC	0.39 585	0.32 619	0.64 554	0.34 625	0.27 626	0.40 560	0.29 568	0.57 591	0.53 588	0.45 586	0.64 615	0.62 622	0.45 603	0.72 589	0.39 558	0.15 582	0.15 612	0.21 626	0.20 626	0.18 596	0.19 604

NCC-stereo	0.39 585	0.25 572	0.69 568	0.32 617	0.28 631	0.46 590	0.36 614	0.65 636	0.52 583	0.40 550	0.57 590	0.56 603	0.47 612	0.73 591	0.45 585	0.17 609	0.14 597	0.18 612	0.25 646	0.16 565	0.16 571

edge stereo	0.39 585	0.22 554	0.81 600	0.27 570	0.22 591	0.37 537	0.24 509	0.56 581	0.54 592	0.53 621	0.60 600	0.71 647	0.50 621	0.78 613	0.40 565	0.16 598	0.14 597	0.19 620	0.14 584	0.16 565	0.17 584

Abc-Net	0.39 585	0.25 572	0.69 568	0.32 617	0.28 631	0.46 590	0.36 614	0.65 636	0.52 583	0.40 550	0.57 590	0.56 603	0.47 612	0.73 591	0.45 585	0.17 609	0.14 597	0.18 612	0.25 646	0.16 565	0.16 571
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 585	0.28 593	0.78 587	0.27 570	0.18 521	0.49 607	0.22 461	0.59 606	0.84 658	0.55 625	0.53 573	0.49 570	0.36 558	0.67 574	0.82 644	0.13 542	0.10 533	0.11 486	0.12 542	0.17 582	0.17 584

SQANet	0.40 592	0.48 651	0.67 562	0.48 658	0.39 651	0.48 602	0.22 461	0.51 515	0.43 494	0.40 550	0.47 540	0.47 558	0.33 541	0.54 500	0.32 525	0.36 664	0.15 612	0.40 664	0.21 629	0.45 664	0.31 655

UDG	0.40 592	0.46 647	0.49 464	0.40 648	0.35 648	0.47 596	0.27 545	0.54 555	0.47 544	0.39 540	0.45 523	0.59 613	0.44 600	0.46 459	0.39 558	0.26 645	0.19 637	0.48 668	0.22 637	0.34 655	0.26 646

DDUNet	0.41 594	0.50 656	0.48 458	0.44 653	0.39 651	0.46 590	0.32 592	0.50 498	0.43 494	0.45 586	0.52 566	0.57 608	0.36 558	0.48 466	0.33 532	0.33 661	0.21 644	0.55 672	0.25 646	0.37 659	0.32 658

222	0.41 594	0.10 140	0.29 222	0.19 160	0.11 178	0.36 531	0.20 403	0.57 591	0.39 448	0.35 486	0.44 511	0.30 416	0.27 468	0.55 503	3.56 703	0.11 484	0.07 380	0.08 258	0.08 317	0.09 355	0.09 389

NaN_ROB	0.41 594	0.28 593	0.62 542	0.30 605	0.19 548	0.51 611	0.47 651	0.58 600	0.59 608	0.56 626	0.47 540	0.49 570	0.41 586	1.21 670	0.64 627	0.12 523	0.18 632	0.12 524	0.13 570	0.11 472	0.14 550

w-ln-seven	0.42 597	0.30 607	1.18 654	0.26 542	0.22 591	0.58 627	0.31 584	0.62 627	0.81 650	0.58 629	0.61 607	0.53 593	0.36 558	0.57 518	0.65 629	0.11 484	0.10 533	0.13 545	0.12 542	0.15 557	0.13 528

test_sample9	0.42 597	0.19 513	0.50 475	0.18 103	0.16 475	0.34 511	0.20 403	0.51 515	0.38 438	0.37 510	0.34 393	0.37 477	0.30 514	0.66 570	0.91 651	0.23 634	1.82 705	0.28 646	0.24 641	0.18 596	0.16 571

SDNR	0.42 597	0.21 540	0.82 604	0.21 287	0.18 521	1.27 681	0.17 255	0.50 498	0.49 562	0.42 569	0.81 640	0.38 485	0.27 468	1.19 667	0.38 550	0.23 634	0.24 655	0.17 604	0.13 570	0.17 582	0.20 616

ccnet	0.42 597	0.31 614	0.48 458	0.27 570	0.32 644	0.60 633	0.32 592	0.65 636	0.46 539	0.53 621	0.66 618	0.56 603	0.45 603	0.72 589	0.61 620	0.26 645	0.19 637	0.24 635	0.21 629	0.26 638	0.22 630

SHD	0.42 597	0.27 590	0.81 600	0.31 611	0.25 620	0.42 571	0.22 461	0.66 642	0.94 669	0.63 636	0.60 600	0.59 613	0.47 612	0.59 531	0.58 614	0.15 582	0.13 587	0.16 598	0.16 605	0.20 613	0.22 630

Wz-Net-SNSev	0.43 602	0.41 642	1.27 662	0.30 605	0.21 575	0.44 582	0.41 635	0.61 619	0.65 624	0.46 590	0.65 616	0.62 622	0.39 577	0.74 599	0.59 615	0.12 523	0.11 557	0.12 524	0.13 570	0.16 565	0.14 550

XQC	0.43 602	0.37 632	0.96 632	0.34 625	0.25 620	0.53 621	0.34 605	0.60 615	0.73 642	0.51 609	0.46 533	0.57 608	0.47 612	0.70 580	0.72 635	0.17 609	0.12 575	0.18 612	0.15 593	0.25 631	0.23 637

CC-Net-ROB	0.43 602	0.47 649	0.65 556	0.37 642	0.23 604	0.51 611	0.29 568	0.66 642	0.49 562	0.46 590	0.51 558	0.48 564	0.38 571	0.96 650	0.35 541	0.34 662	0.23 653	0.55 672	0.25 646	0.31 651	0.20 616

GANetREF_RVC	0.43 602	0.47 649	0.69 568	0.38 644	0.20 567	0.51 611	0.48 655	0.66 642	0.66 626	0.46 590	0.46 533	0.50 578	0.44 600	0.90 640	0.39 558	0.27 650	0.21 644	0.32 655	0.18 620	0.27 643	0.22 630
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	0.43 602	0.26 583	0.54 499	0.31 611	0.20 567	0.51 611	0.32 592	0.70 653	0.60 612	0.59 630	0.55 580	0.65 633	0.41 586	1.40 680	0.51 604	0.13 542	0.17 626	0.21 626	0.16 605	0.17 582	0.18 597

PDISCO_ROB	0.43 602	0.30 607	0.67 562	0.43 651	0.36 649	0.67 641	0.32 592	0.72 656	0.76 644	0.43 575	0.53 573	0.63 630	0.40 582	0.66 570	0.47 593	0.21 631	0.12 575	0.21 626	0.19 624	0.25 631	0.20 616

WQFJA1++	0.44 608	0.07 5	0.63 545	0.18 103	0.13 333	0.15 55	0.11 20	0.20 64	0.11 8	2.05 698	0.12 66	0.23 317	0.11 117	0.17 116	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 47	0.05 68	4.20 710	0.07 241

z-mn7	0.44 608	0.40 638	1.09 646	0.25 508	0.18 521	0.61 634	0.34 605	0.56 581	0.93 667	0.43 575	0.96 654	0.53 593	0.39 577	0.94 646	0.59 615	0.10 444	0.09 503	0.10 429	0.10 463	0.14 543	0.13 528

DeepPrunerF	0.44 608	0.29 600	1.29 664	0.33 623	0.30 640	0.35 526	0.36 614	0.62 627	1.15 680	0.40 550	0.44 511	0.39 497	0.41 586	0.80 619	0.52 605	0.18 620	0.14 597	0.23 633	0.21 629	0.17 582	0.17 584

ADCP+	0.45 611	0.24 567	1.15 653	0.25 508	0.22 591	0.56 623	0.39 629	0.54 555	0.51 574	0.44 582	0.51 558	0.46 556	0.52 626	0.56 514	1.89 692	0.10 444	0.08 468	0.11 486	0.10 463	0.14 543	0.13 528

PASM	0.45 611	0.35 624	0.90 622	0.35 634	0.33 645	0.39 554	0.38 624	0.50 498	0.61 616	0.52 615	0.51 558	0.62 622	0.45 603	0.93 644	0.48 594	0.26 645	0.29 663	0.29 650	0.33 659	0.29 649	0.26 646

DStereoO	0.46 613	0.32 619	0.51 485	0.36 636	0.29 639	0.38 545	0.45 644	0.55 565	0.60 612	0.47 597	0.49 548	0.48 564	0.73 657	0.59 531	0.69 633	0.81 688	0.18 632	0.38 661	0.19 624	0.46 665	0.20 616

zh-mn7	0.46 613	0.45 646	1.48 670	0.25 508	0.19 548	0.44 582	0.29 568	0.56 581	0.82 651	0.65 640	0.96 654	0.49 570	0.38 571	0.88 635	0.63 625	0.12 523	0.10 533	0.11 486	0.11 503	0.13 525	0.14 550

G-Net	0.46 613	0.25 572	0.86 616	0.34 625	0.28 631	0.90 665	0.35 609	0.47 464	0.45 521	0.68 643	1.22 666	0.64 632	0.60 638	0.61 542	0.57 609	0.16 598	0.14 597	0.17 604	0.13 570	0.22 623	0.19 604

GCST	0.47 616	0.60 665	0.57 517	1.04 690	0.48 664	0.38 545	0.11 20	0.40 384	0.32 359	0.41 559	0.34 393	0.29 400	0.17 309	0.46 459	0.19 351	0.69 680	0.42 675	0.79 685	0.62 688	0.62 673	0.46 670

ADCL	0.47 616	0.22 554	1.00 636	0.27 570	0.19 548	0.74 649	0.64 670	0.54 555	0.69 634	0.56 626	0.71 627	0.55 599	0.60 638	0.60 535	1.43 680	0.11 484	0.09 503	0.13 545	0.13 570	0.14 543	0.14 550

DPSNet	0.47 616	0.24 567	0.93 627	0.27 570	0.20 567	0.75 652	0.57 664	0.84 671	0.79 648	0.47 597	0.51 558	0.60 616	0.69 653	0.87 632	0.71 634	0.16 598	0.13 587	0.12 524	0.10 463	0.25 631	0.21 625

zh-sn7	0.48 619	0.51 658	1.43 669	0.29 594	0.20 567	0.47 596	0.39 629	0.57 591	0.62 618	0.52 615	0.81 640	0.52 588	0.56 631	1.05 659	0.87 648	0.12 523	0.13 587	0.13 545	0.13 570	0.17 582	0.16 571

ADCPNet	0.48 619	0.29 600	1.60 675	0.27 570	0.23 604	0.70 647	0.38 624	0.53 546	0.51 574	0.51 609	0.59 595	0.67 638	0.56 631	0.60 535	1.14 666	0.15 582	0.18 632	0.14 572	0.23 639	0.19 604	0.19 604

MDST_ROB	0.48 619	0.14 393	0.95 630	0.30 605	0.21 575	1.33 684	0.32 592	0.77 661	0.56 601	1.06 672	0.71 627	0.49 570	0.35 554	1.26 673	0.38 550	0.13 542	0.11 557	0.16 598	0.13 570	0.12 509	0.12 510

AANet	0.49 622	0.42 644	1.56 673	0.22 356	0.19 548	0.39 554	0.25 526	0.52 534	0.92 664	0.92 661	0.93 652	0.84 654	0.67 650	0.59 531	0.59 615	0.15 582	0.11 557	0.13 545	0.12 542	0.18 596	0.16 571

test_sample8	0.49 622	0.19 513	0.50 475	0.18 103	0.16 475	0.34 511	0.20 403	0.55 565	0.34 383	0.62 634	0.38 438	1.15 669	0.67 650	0.66 570	0.91 651	0.23 634	1.82 705	0.28 646	0.24 641	0.18 596	0.16 571

SuperB	0.49 622	0.28 593	2.23 684	0.23 414	0.15 442	0.41 564	0.32 592	0.47 464	0.82 651	0.43 575	0.50 552	0.33 443	0.45 603	0.68 575	1.08 661	0.10 444	0.07 380	0.09 351	0.08 317	0.98 694	0.14 550

ADCMid	0.49 622	0.34 622	1.13 651	0.26 542	0.21 575	0.51 611	0.37 618	0.57 591	0.54 592	0.75 651	0.66 618	0.62 622	0.64 649	0.64 559	1.68 685	0.13 542	0.12 575	0.17 604	0.17 614	0.20 613	0.17 584

psmorigin	0.50 626	0.25 572	3.03 693	0.24 468	0.19 548	0.38 545	0.22 461	0.50 498	0.44 509	0.64 638	0.68 622	0.71 647	0.51 624	0.85 629	0.45 585	0.14 567	0.17 626	0.13 545	0.14 584	0.16 565	0.21 625

CSAN	0.50 626	0.35 624	0.78 587	0.36 636	0.23 604	0.56 623	0.59 667	0.61 619	0.70 636	0.64 638	0.78 637	0.65 633	0.60 638	1.38 679	0.62 622	0.21 631	0.17 626	0.20 624	0.20 626	0.18 596	0.18 597

SGM_RVC	0.50 626	0.19 513	0.50 475	0.25 508	0.15 442	0.69 644	0.39 629	0.68 650	0.82 651	0.95 666	0.84 644	1.13 666	0.76 658	1.16 666	0.60 619	0.16 598	0.16 619	0.16 598	0.16 605	0.16 565	0.17 584
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 626	0.20 526	0.78 587	0.24 468	0.26 624	0.39 554	0.30 579	0.51 515	0.50 570	0.54 623	1.23 667	2.52 695	0.37 567	0.77 611	0.95 654	0.08 291	0.06 243	0.06 47	0.05 68	0.10 424	0.08 320

Wz-Net-TNSev	0.51 630	0.58 663	1.61 677	0.25 508	0.21 575	0.65 638	0.45 644	0.63 634	0.69 634	0.51 609	0.54 576	0.71 647	0.60 638	1.00 655	0.77 639	0.15 582	0.15 612	0.13 545	0.15 593	0.21 616	0.20 616

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 630	0.50 656	0.86 616	0.39 646	0.24 612	0.84 660	0.55 662	0.56 581	0.62 618	0.60 631	0.68 622	0.62 622	0.42 595	1.13 665	0.43 577	0.23 634	0.27 659	0.27 638	0.35 661	0.25 631	0.29 651

AnyNet_C32	0.51 630	0.40 638	1.10 650	0.29 594	0.28 631	0.59 630	0.58 665	0.54 555	0.60 612	0.62 634	0.66 618	0.54 597	0.54 627	0.78 613	1.74 689	0.15 582	0.14 597	0.15 587	0.17 614	0.20 613	0.20 616

WCMA_ROB	0.51 630	0.21 540	0.65 556	0.25 508	0.21 575	0.58 627	0.32 592	0.54 555	0.55 598	0.95 666	1.40 673	1.28 673	0.81 663	0.73 591	0.62 622	0.18 620	0.15 612	0.15 587	0.15 593	0.19 604	0.19 604

WZ-Net	0.52 634	0.38 636	1.90 680	0.30 605	0.24 612	0.57 626	0.48 655	0.62 627	0.78 647	0.50 604	0.71 627	0.68 642	0.54 627	0.98 654	0.84 645	0.13 542	0.10 533	0.11 486	0.12 542	0.19 604	0.20 616

SANet	0.53 635	0.28 593	0.96 632	0.26 542	0.15 442	0.69 644	0.44 643	0.67 647	1.34 684	0.67 642	0.98 657	0.94 659	0.71 655	0.89 637	0.76 636	0.14 567	0.12 575	0.12 524	0.11 503	0.17 582	0.16 571

Consistency-Raft	0.55 636	0.48 651	1.02 639	0.45 654	0.49 665	0.49 607	0.47 651	0.72 656	0.72 639	0.45 586	0.82 642	0.47 558	0.60 638	0.50 475	0.63 625	0.39 668	0.39 673	0.44 666	0.51 678	0.52 667	0.37 661

anonymity	0.56 637	0.54 661	0.70 574	0.47 657	0.61 675	0.56 623	0.43 640	0.69 651	0.49 562	0.63 636	0.55 580	0.54 597	0.60 638	0.61 542	0.57 609	0.55 673	0.53 684	0.50 669	0.54 682	0.51 666	0.56 675

MFN_U_SF_RVC	0.56 637	0.51 658	1.19 655	0.38 644	0.22 591	0.69 644	0.27 545	0.80 666	0.67 629	0.73 647	0.74 632	0.87 655	0.61 647	0.81 623	0.76 636	0.29 656	0.27 659	0.32 655	0.37 665	0.32 654	0.31 655

SAMSARA	0.56 637	0.39 637	0.80 597	0.60 670	0.46 662	1.00 669	1.23 701	0.67 647	0.68 632	0.71 646	0.54 576	0.89 658	0.57 634	0.81 623	0.62 622	0.19 626	0.22 648	0.18 612	0.18 620	0.27 643	0.25 644

otaku	0.57 640	0.62 667	0.87 618	0.63 672	0.44 660	0.73 648	0.37 618	0.65 636	0.66 626	0.51 609	0.75 633	0.66 637	0.45 603	0.69 577	0.46 591	0.53 670	0.34 669	0.55 672	0.35 661	0.60 672	0.45 667

Ntro	0.58 641	0.64 668	0.92 625	0.66 673	0.50 666	0.77 653	0.36 614	0.66 642	0.70 636	0.50 604	0.59 595	0.65 633	0.51 624	0.75 600	0.45 585	0.56 674	0.32 667	0.56 675	0.34 660	0.63 674	0.46 670

PVD	0.58 641	0.34 622	0.84 612	0.39 646	0.31 643	0.59 630	0.47 651	0.80 666	1.25 681	0.92 661	1.09 660	0.79 651	0.82 664	0.85 629	0.76 636	0.21 631	0.18 632	0.22 632	0.18 620	0.27 643	0.35 660

ADCS	0.58 641	0.40 638	1.35 667	0.29 594	0.24 612	0.55 622	0.45 644	0.67 647	0.83 655	0.76 652	0.71 627	0.68 642	0.60 638	0.76 605	2.23 697	0.16 598	0.16 619	0.16 598	0.17 614	0.22 623	0.22 630

MeshStereo	0.58 641	0.27 590	0.67 562	0.22 356	0.17 499	0.66 640	0.37 618	0.78 662	0.61 616	1.47 694	1.30 669	1.65 681	0.79 660	1.12 664	0.59 615	0.17 609	0.17 626	0.17 604	0.14 584	0.17 582	0.14 550
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	0.60 645	0.33 621	0.61 534	0.30 605	0.25 620	0.86 662	0.35 609	0.55 565	0.67 629	1.10 674	1.49 678	1.76 684	0.97 674	0.88 635	0.49 596	0.23 634	0.21 644	0.27 638	0.27 654	0.25 631	0.24 642

DGSMNet	0.61 646	0.29 600	0.91 623	0.51 663	0.70 680	0.62 636	1.38 702	0.59 606	0.55 598	0.37 510	0.61 607	0.52 588	0.33 541	0.65 566	0.43 577	0.53 670	0.60 691	0.67 677	0.61 687	0.63 674	0.61 685

FCDSN-DC	0.63 647	0.31 614	0.61 534	0.36 636	0.30 640	0.65 638	0.37 618	0.66 642	0.68 632	1.14 676	1.54 681	1.71 683	1.26 683	0.92 642	0.64 627	0.24 641	0.22 648	0.27 638	0.26 650	0.27 643	0.27 650
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 647	0.37 632	2.40 688	0.26 542	0.25 620	0.38 545	0.49 657	0.41 398	1.06 674	1.38 683	0.87 649	0.62 622	0.95 671	0.65 566	1.65 684	0.11 484	0.09 503	0.10 429	0.11 503	0.19 604	0.17 584

AnyNet_C01	0.65 649	0.58 663	2.60 691	0.32 617	0.26 624	0.88 663	0.61 668	0.63 634	0.62 618	0.68 643	0.96 654	0.76 650	0.60 638	0.96 650	1.43 680	0.16 598	0.16 619	0.17 604	0.17 614	0.23 626	0.23 637

DispFullNet	0.66 650	0.89 682	1.59 674	0.77 678	1.21 697	0.51 611	0.23 487	0.59 606	0.72 639	0.69 645	0.61 607	0.69 644	0.91 670	0.79 615	0.48 594	0.27 650	0.12 575	0.73 680	0.30 658	0.65 677	0.40 664

NVStereoNet_ROB	0.67 651	0.49 655	0.83 607	0.48 658	0.40 653	0.51 611	0.46 647	0.70 653	0.77 646	0.84 656	1.72 686	1.02 664	0.83 665	1.23 671	0.79 642	0.32 660	0.38 672	0.40 664	0.46 672	0.36 658	0.41 665
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	0.68 652	0.64 668	1.06 643	0.45 654	0.27 626	1.40 688	0.58 665	0.78 662	0.92 664	0.84 656	0.86 646	0.88 657	0.68 652	1.33 678	0.68 632	0.37 666	0.29 663	0.34 659	0.36 664	0.43 662	0.37 661

SPS-STEREO	0.69 653	0.61 666	0.98 634	0.52 666	0.57 672	0.74 649	0.50 658	0.78 662	0.62 618	0.95 666	0.86 646	0.94 659	0.70 654	1.01 656	0.87 648	0.58 676	0.51 681	0.50 669	0.50 677	0.55 669	0.58 678
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 654	0.30 607	0.69 568	0.32 617	0.27 626	0.81 659	0.39 629	0.79 665	0.82 651	1.41 686	1.58 683	1.98 686	1.26 683	1.02 657	0.77 639	0.24 641	0.22 648	0.27 638	0.26 650	0.26 638	0.26 646

FC-DCNN v2	0.71 655	0.30 607	0.67 562	0.32 617	0.27 626	0.84 660	0.39 629	0.84 671	0.85 659	1.44 690	1.64 684	2.09 688	1.28 685	1.06 660	0.80 643	0.24 641	0.22 648	0.27 638	0.26 650	0.26 638	0.25 644

RainbowNet	0.72 656	0.89 682	1.02 639	0.82 680	0.63 677	0.78 656	0.52 659	0.81 668	0.93 667	0.60 631	0.79 638	0.80 652	0.60 638	0.80 619	0.57 609	0.78 686	0.55 687	0.78 683	0.49 675	0.76 684	0.58 678

ACVNet_1	0.72 656	0.81 677	1.37 668	0.72 676	0.53 670	0.77 653	0.42 638	0.85 674	0.90 662	0.74 650	0.75 633	1.32 675	0.72 656	1.02 657	0.55 608	0.54 672	0.31 666	0.71 679	0.35 661	0.64 676	0.45 667

ACVNet-4b	0.72 656	0.81 677	1.33 666	0.72 676	0.50 666	0.80 658	0.31 584	0.71 655	0.80 649	0.50 604	0.72 631	0.95 661	0.43 599	0.96 650	1.20 674	1.13 700	0.21 644	0.76 682	0.45 671	0.65 677	0.46 670

MFMNet_re	0.72 656	0.76 675	0.99 635	0.62 671	0.70 680	0.77 653	0.67 671	0.75 659	0.83 655	0.78 654	0.86 646	0.69 644	0.78 659	0.71 583	0.61 620	0.66 679	0.59 690	0.61 676	0.58 686	0.68 680	0.71 689

ELAS_RVC	0.74 660	0.36 627	1.00 636	0.37 642	0.33 645	0.88 663	0.93 690	0.83 670	1.08 676	1.35 681	1.33 672	1.24 671	1.33 687	1.06 660	0.95 654	0.27 650	0.25 657	0.29 650	0.27 654	0.30 650	0.30 652
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 660	0.36 627	0.85 615	0.36 636	0.33 645	1.36 685	0.77 681	0.93 675	0.92 664	1.41 686	1.53 680	1.16 670	1.17 679	0.95 649	1.03 658	0.26 645	0.25 657	0.28 646	0.28 657	0.31 651	0.30 652
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 662	0.44 645	1.98 681	0.49 661	0.16 475	0.58 627	0.31 584	0.81 668	0.83 655	0.41 559	0.52 566	0.98 663	0.58 635	4.97 707	1.03 658	0.11 484	0.07 380	0.10 429	0.24 641	0.27 643	0.26 646

RTS	0.78 663	0.48 651	4.68 698	0.34 625	0.28 631	1.12 673	0.46 647	0.62 627	1.03 671	0.73 647	0.89 650	0.60 616	0.59 636	1.61 683	1.16 670	0.14 567	0.11 557	0.15 587	0.15 593	0.21 616	0.19 604

RTSA	0.78 663	0.48 651	4.68 698	0.34 625	0.28 631	1.12 673	0.46 647	0.62 627	1.03 671	0.73 647	0.89 650	0.60 616	0.59 636	1.61 683	1.16 670	0.14 567	0.11 557	0.15 587	0.15 593	0.21 616	0.19 604

DStereoSA	0.81 665	0.37 632	1.08 645	0.51 663	0.65 678	0.67 641	1.44 703	0.74 658	1.06 674	0.54 623	1.67 685	0.49 570	1.78 693	0.96 650	1.69 687	0.28 653	0.43 676	0.27 638	0.51 678	0.40 661	0.58 678

DStereoFS	0.84 666	0.66 670	0.80 597	0.53 667	0.50 666	1.23 679	0.55 662	0.94 676	1.32 683	0.89 658	1.32 670	1.04 665	2.32 700	1.29 676	1.14 666	0.31 659	0.35 670	0.30 652	0.39 668	0.34 655	0.60 681

SGM+DAISY	0.87 667	0.66 670	1.30 665	0.51 663	0.60 674	1.03 670	0.84 687	0.76 660	0.73 642	1.39 684	1.51 679	1.31 674	1.22 681	1.11 662	1.08 661	0.57 675	0.53 684	0.51 671	0.51 678	0.54 668	0.61 685

ACVNet_2	0.89 668	0.87 681	1.25 660	0.82 680	0.62 676	0.97 668	0.62 669	1.14 681	1.42 686	1.00 669	1.40 673	1.47 678	0.84 666	1.11 662	0.66 630	0.61 677	0.43 676	0.78 683	0.49 675	0.75 683	0.52 673

IMH-64-1	0.91 669	0.86 679	0.84 612	0.97 685	0.75 682	0.92 666	0.71 673	1.27 682	1.10 677	0.89 658	1.45 675	1.14 667	0.96 672	1.19 667	0.84 645	0.74 683	0.51 681	0.97 688	0.55 683	0.84 686	0.60 681

IMH-64	0.91 669	0.86 679	0.84 612	0.97 685	0.75 682	0.92 666	0.71 673	1.27 682	1.10 677	0.89 658	1.45 675	1.14 667	0.96 672	1.19 667	0.84 645	0.74 683	0.51 681	0.97 688	0.55 683	0.84 686	0.60 681

MonStereo1	0.93 671	0.56 662	0.82 604	0.69 674	0.58 673	1.37 686	0.35 609	0.94 676	1.25 681	0.93 663	1.90 689	1.52 679	2.10 697	1.27 674	0.77 639	0.69 680	0.33 668	0.75 681	0.47 674	0.70 681	0.57 677

U	1.00 672	0.09 85	0.21 116	0.21 287	3.68 704	6.12 707	0.14 108	0.21 79	0.21 184	0.11 58	0.11 46	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 714	2.90 712	0.07 184	0.06 145

PWCK	1.00 672	1.17 694	1.70 678	0.91 683	0.41 654	1.19 677	0.92 689	1.10 679	1.14 679	1.16 677	1.14 663	1.25 672	0.88 669	1.75 689	1.04 660	0.87 691	0.50 679	0.87 686	0.53 681	0.96 693	0.52 673

WAO-7	1.01 674	0.89 682	0.93 627	0.83 682	0.66 679	1.18 675	0.81 685	1.40 686	1.57 690	1.11 675	1.76 688	1.45 677	1.19 680	1.50 682	1.14 666	0.61 677	0.62 694	0.70 678	0.68 690	0.66 679	0.60 681

MADNet+	1.01 674	1.16 693	4.72 700	0.70 675	0.47 663	1.24 680	0.96 691	0.97 678	0.89 660	0.65 640	0.77 636	0.87 655	0.85 668	2.09 693	1.68 685	0.38 667	0.39 673	0.31 654	0.27 654	0.43 662	0.39 663

MultiAttention	1.02 676	0.13 345	0.43 410	0.35 634	0.43 657	5.36 703	1.71 704	0.69 651	0.53 588	0.36 502	0.63 613	0.55 599	0.22 385	7.60 711	0.43 577	0.09 393	0.06 243	0.14 572	0.24 641	0.26 638	0.30 652

IMH	1.05 677	0.95 686	1.00 636	1.01 687	0.78 685	1.11 672	0.68 672	1.38 685	1.43 687	1.00 669	1.72 686	1.43 676	1.14 676	1.73 688	0.89 650	1.09 697	0.55 687	0.99 690	0.57 685	0.87 688	0.62 687

WAO-6	1.07 678	0.93 685	0.92 625	0.96 684	0.78 685	1.28 682	0.75 678	1.34 684	2.00 694	1.02 671	1.54 681	1.59 680	1.22 681	1.31 677	1.14 666	0.78 686	0.55 687	1.02 692	0.75 695	0.83 685	0.69 688

LVE	1.13 679	1.02 687	1.28 663	1.01 687	0.80 688	1.29 683	0.81 685	1.47 689	1.96 692	1.07 673	1.90 689	1.90 685	1.01 675	1.48 681	0.91 651	0.93 694	0.61 693	0.94 687	0.69 691	0.87 688	0.75 693

JetBlue	1.14 680	0.76 675	2.36 686	0.59 669	0.75 682	3.04 699	1.78 705	1.11 680	0.90 662	0.94 664	1.10 661	1.66 682	1.28 685	2.09 693	1.72 688	0.43 669	0.36 671	0.38 661	0.38 667	0.58 671	0.56 675

Dean	1.17 681	1.04 689	1.49 672	1.03 689	0.78 685	1.20 678	0.77 681	1.48 690	1.96 692	1.28 679	1.99 692	2.15 689	1.14 676	1.25 672	1.00 657	0.81 688	0.60 691	1.01 691	0.69 691	0.92 692	0.74 692

SGM-ForestM	1.36 682	0.28 593	0.79 594	0.26 542	0.16 475	2.26 696	1.00 693	1.42 687	1.46 689	2.38 700	2.05 693	5.95 708	2.66 702	2.95 698	2.46 699	0.17 609	0.18 632	0.18 612	0.18 620	0.15 557	0.18 597

xyz-stereo	1.40 683	0.10 140	17.09 720	0.18 103	0.07 2	4.78 702	0.18 304	0.29 230	0.34 383	0.36 502	2.81 700	0.40 512	0.29 500	0.56 514	0.24 457	0.07 128	0.05 40	0.09 351	0.06 155	0.06 102	0.05 34

MANE	1.41 684	0.36 627	0.74 585	0.43 651	0.41 654	2.16 695	0.80 683	2.39 703	3.38 699	2.22 699	3.06 701	3.54 701	2.73 703	2.15 695	1.94 694	0.28 653	0.27 659	0.30 652	0.46 672	0.28 648	0.34 659

TorneroNet-64	1.43 685	1.03 688	1.20 656	1.10 691	0.86 691	2.26 696	0.73 676	1.84 695	3.84 704	1.25 678	2.25 697	2.69 697	1.42 688	1.76 690	1.43 680	0.76 685	0.50 679	1.09 693	0.66 689	1.23 698	0.76 694

notaker	1.45 686	1.34 697	1.48 670	1.40 698	1.07 695	1.18 675	0.85 688	1.48 690	1.40 685	1.51 695	3.46 702	2.40 694	1.81 694	1.76 690	1.45 683	1.11 698	0.69 699	1.38 700	0.87 698	1.31 700	0.97 698

WAO-8	1.46 687	1.10 691	1.09 646	1.10 691	0.84 689	2.06 692	0.75 678	1.84 695	3.83 702	1.44 690	2.21 695	2.15 689	1.43 689	3.17 699	1.19 672	0.91 692	0.65 696	1.09 693	0.79 696	0.90 690	0.71 689

Venus	1.46 687	1.10 691	1.09 646	1.10 691	0.84 689	2.06 692	0.75 678	1.84 695	3.83 702	1.44 690	2.21 695	2.15 689	1.43 689	3.17 699	1.19 672	0.91 692	0.65 696	1.09 693	0.79 696	0.90 690	0.71 689

UNDER WATER-64	1.55 689	1.19 695	2.52 689	1.31 696	0.95 693	2.12 694	1.21 700	1.45 688	3.19 698	1.43 689	1.32 670	2.64 696	2.04 696	1.63 685	1.83 690	1.11 698	0.67 698	1.28 698	0.92 699	1.19 695	1.02 699

UNDER WATER	1.59 690	1.22 696	2.36 686	1.38 697	1.03 694	1.67 691	1.10 697	1.54 693	3.63 700	1.44 690	1.47 677	2.85 698	2.25 699	1.67 686	1.94 694	1.06 696	0.62 694	1.31 699	0.93 700	1.21 697	1.02 699

LSM	1.64 691	0.40 638	2.56 690	2.02 702	17.61 719	0.51 611	0.52 659	0.61 619	0.76 644	0.82 655	1.11 662	0.63 630	0.54 627	0.75 600	0.49 596	0.16 598	0.24 655	0.18 612	0.21 629	0.25 631	2.42 706

LE_ROB	1.76 692	0.20 526	2.68 692	0.48 658	0.52 669	0.78 656	0.96 691	0.84 671	6.61 709	7.40 712	2.08 694	2.08 687	4.83 705	1.27 674	3.79 704	0.10 444	0.08 468	0.12 524	0.11 503	0.11 472	0.10 448

ktn	1.77 693	1.36 698	1.22 657	1.43 699	1.14 696	1.52 689	1.08 696	1.51 692	3.96 705	2.77 703	4.69 704	3.35 700	1.46 691	1.69 687	1.25 676	1.43 702	0.77 701	1.45 701	0.99 701	1.32 701	0.96 696

KSHMR	1.89 694	1.36 698	1.60 675	1.47 700	1.22 698	1.38 687	1.06 695	1.79 694	5.97 708	1.42 688	5.65 707	2.98 699	1.14 676	2.23 696	1.20 674	1.27 701	1.12 703	1.46 702	1.10 703	1.32 701	1.15 701

TorneroNet	2.22 695	1.08 690	1.24 659	1.14 695	0.90 692	5.58 704	0.80 683	2.12 700	8.69 711	2.58 701	5.42 706	3.88 702	1.97 695	1.78 692	1.87 691	0.86 690	0.54 686	1.15 697	0.74 694	1.23 698	0.85 695

MADNet++	2.26 696	1.80 701	2.06 682	2.13 704	1.97 702	2.61 698	1.79 706	2.38 702	2.16 695	2.75 702	2.65 699	2.38 693	2.43 701	3.17 699	3.21 701	2.17 705	1.95 707	1.94 706	1.63 705	2.06 704	2.01 705

JetRed	2.30 697	2.64 703	6.12 703	1.12 694	1.38 700	5.85 706	3.29 707	1.99 698	1.67 691	1.98 697	1.95 691	2.16 692	1.60 692	2.48 697	4.10 705	1.05 695	1.60 704	1.09 693	1.01 702	1.67 703	1.28 702

light-stereo	2.37 698	0.69 672	3.61 694	3.84 706	3.41 703	4.04 700	0.31 584	2.13 701	1.45 688	3.61 704	6.33 708	6.90 711	0.63 648	4.83 706	1.28 677	0.71 682	0.74 700	0.32 655	0.39 668	1.20 696	0.96 696

HanzoNet	2.97 699	1.69 700	2.29 685	1.74 701	1.33 699	1.53 690	1.03 694	1.99 698	2.64 697	5.51 708	5.16 705	5.90 707	6.82 710	4.32 705	3.29 702	3.16 708	2.02 709	1.92 704	2.87 711	2.24 705	1.89 704

coex-ft	3.44 700	0.73 674	48.55 734	0.24 468	0.19 548	0.50 610	0.43 640	0.47 464	2.40 696	7.03 711	1.20 665	0.97 662	2.23 698	0.73 591	1.92 693	0.12 523	0.15 612	0.14 572	0.12 542	0.21 616	0.43 666

TCMNet-wrong-test	4.29 701	5.57 708	4.65 697	11.33 716	10.39 712	5.73 705	4.48 710	4.13 707	1.02 670	1.91 696	2.39 698	6.16 709	3.62 704	3.84 704	4.50 707	1.99 704	0.47 678	1.97 707	1.69 706	5.69 712	4.31 711

DPSimNet_ROB	4.34 702	4.23 704	6.89 705	3.67 705	3.68 704	4.75 701	5.21 711	2.67 704	3.68 701	5.82 709	3.95 703	5.57 704	6.72 709	3.46 703	4.48 706	4.05 712	2.88 710	4.68 713	3.12 713	3.69 707	3.62 710

tt	4.71 703	0.10 140	3.94 695	2.06 703	1.53 701	10.14 712	16.88 715	9.27 715	4.98 706	1.39 684	1.02 658	4.68 703	4.90 706	3.35 702	5.86 710	5.76 713	9.15 721	2.24 709	2.53 709	3.10 706	1.32 703

BEATNet-Init1	4.73 704	2.61 702	13.29 719	0.58 668	0.53 670	10.12 711	3.33 708	4.83 708	5.01 707	8.75 713	8.51 710	14.08 722	7.60 712	7.70 712	5.34 708	0.28 653	0.28 662	0.34 659	0.37 665	0.57 670	0.45 667

Selective-IGEV-i1pa	5.57 705	7.99 710	4.76 701	0.80 679	0.45 661	12.99 713	3.60 709	9.25 714	7.43 710	6.97 710	9.87 714	8.94 712	7.26 711	14.66 723	5.65 709	3.55 709	1.08 702	1.93 705	0.72 693	0.73 682	2.79 708

USTest	6.88 706	5.23 707	5.63 702	7.22 710	7.29 707	14.34 715	22.76 716	8.48 712	9.32 712	5.42 707	6.39 709	6.29 710	6.64 708	6.92 710	8.62 713	1.94 703	3.29 711	2.16 708	2.55 710	3.85 708	3.29 709

EDNetEfficientorigin	7.51 707	0.52 660	140.47 736	0.25 508	0.17 499	0.42 571	0.29 568	0.47 464	1.03 671	1.28 679	1.02 658	0.83 653	0.84 666	0.75 600	0.99 656	0.10 444	0.09 503	0.12 524	0.10 463	0.21 616	0.22 630

DGTPSM_ROB	8.34 708	5.10 705	10.37 717	5.31 708	10.18 710	8.33 708	23.60 720	6.06 710	13.41 720	4.90 705	10.87 718	5.65 705	10.44 713	6.17 708	12.59 714	3.74 710	7.55 714	3.69 710	7.26 718	4.14 709	7.46 714

DPSMNet_ROB	8.40 709	5.11 706	10.49 718	5.58 709	10.25 711	8.34 709	23.62 721	6.07 711	13.45 721	4.93 706	10.88 719	5.66 706	10.44 713	6.24 709	12.64 715	3.98 711	7.61 715	3.76 711	7.30 719	4.20 710	7.51 715

DLNR_Zeroshot_test	10.44 710	12.10 719	19.93 722	106.08 735	23.66 731	0.14 37	0.13 71	3.22 705	0.17 96	0.16 198	0.23 257	0.16 214	0.10 79	0.31 383	0.15 236	2.36 706	0.06 243	0.07 158	0.07 235	39.70 735	0.06 145

DLNR-FE	10.45 711	12.13 720	19.94 723	106.10 736	23.12 730	0.14 37	0.13 71	3.28 706	0.17 96	0.16 198	0.23 257	0.16 214	0.10 79	0.31 383	0.15 236	2.41 707	0.06 243	0.07 158	0.07 235	40.22 736	0.06 145

iinet-test	10.78 712	9.29 711	9.70 707	10.48 711	10.68 713	17.98 720	25.98 722	12.57 719	13.39 718	9.64 717	10.10 715	10.06 714	10.61 716	11.22 719	12.70 716	6.40 715	7.74 716	5.68 715	6.69 714	7.47 713	7.30 712

IINet	10.78 712	9.29 711	9.70 707	10.48 711	10.68 713	17.98 720	25.98 722	12.57 719	13.39 718	9.64 717	10.10 715	10.06 714	10.61 716	11.22 719	12.70 716	6.40 715	7.74 716	5.68 715	6.69 714	7.47 713	7.30 712

LRCNet_RVC	10.90 714	14.34 722	9.35 706	15.35 717	8.04 709	1.08 671	0.34 605	8.78 713	0.70 636	12.63 722	16.05 722	9.85 713	6.54 707	8.57 713	6.34 711	20.27 732	5.40 713	23.70 730	21.88 731	14.87 721	13.83 722

DPSM_ROB	11.49 715	9.87 717	10.35 715	11.13 714	11.31 715	19.11 723	27.51 725	13.37 722	14.21 723	10.31 719	11.06 720	10.96 720	11.27 721	11.96 721	13.59 719	6.78 717	8.19 719	6.03 717	7.09 716	7.93 715	7.73 717

DPSM	11.49 715	9.87 717	10.35 715	11.13 714	11.31 715	19.11 723	27.51 725	13.37 722	14.21 723	10.31 719	11.06 720	10.96 720	11.27 721	11.96 721	13.59 719	6.78 717	8.19 719	6.03 717	7.09 716	7.93 715	7.73 717

xxxxx1	15.27 717	9.54 714	10.31 712	20.13 720	18.88 720	17.08 716	23.03 717	10.36 716	10.99 714	9.21 714	9.62 711	10.74 717	10.61 716	10.72 715	13.89 721	7.97 719	9.20 722	31.85 733	44.72 735	12.84 718	13.69 719

tt_ll	15.27 717	9.54 714	10.31 712	20.13 720	18.88 720	17.08 716	23.03 717	10.36 716	10.99 714	9.21 714	9.62 711	10.74 717	10.61 716	10.72 715	13.89 721	7.97 719	9.20 722	31.85 733	44.72 735	12.84 718	13.69 719

ff	15.27 717	9.54 714	10.31 712	20.13 720	18.88 720	17.08 716	23.03 717	10.36 716	10.99 714	9.21 714	9.62 711	10.74 717	10.61 716	10.72 715	13.89 721	7.97 719	9.20 722	31.85 733	44.72 735	12.84 718	13.69 719

PML	16.10 720	12.82 721	6.78 704	5.23 707	7.76 708	33.92 727	66.56 737	5.30 709	10.28 713	26.12 736	68.59 737	20.51 724	13.49 723	10.06 714	6.78 712	5.96 714	2.00 708	6.04 719	2.18 708	8.96 717	2.60 707

Anonymous_1	16.62 721	9.35 713	9.84 709	10.66 713	14.64 717	18.66 722	27.12 724	12.64 721	13.51 722	10.76 721	10.30 717	10.13 716	10.60 715	11.06 718	12.74 718	15.87 730	7.74 716	16.92 728	43.48 734	58.66 737	7.68 716

HaxPig	17.72 722	20.22 732	19.73 721	16.53 718	16.51 718	9.27 710	9.33 712	14.34 724	13.27 717	18.65 724	18.70 723	17.35 723	16.77 724	17.04 724	16.45 724	22.05 733	20.89 733	22.27 729	21.53 730	21.29 730	22.13 734

MEDIAN_ROB	21.21 723	24.62 734	23.47 732	19.58 719	19.65 723	13.22 714	10.96 713	17.88 725	17.00 725	22.14 735	22.02 726	20.86 725	20.36 725	21.06 725	19.71 725	25.63 734	24.13 734	26.21 731	25.20 732	25.17 731	25.38 735

RAFT-FEzeroshot	23.10 724	19.88 727	20.56 724	22.49 724	22.75 726	38.38 728	55.50 733	26.84 729	28.66 730	20.60 730	22.10 727	22.05 728	22.74 728	24.00 728	27.37 732	13.59 722	16.48 727	12.14 720	14.28 722	15.96 724	15.54 726

RAFT-FE	23.10 724	19.88 727	20.56 724	22.49 724	22.75 726	38.38 728	55.50 733	26.84 729	28.66 730	20.60 730	22.10 727	22.05 728	22.74 728	24.00 728	27.37 732	13.59 722	16.48 727	12.14 720	14.28 722	15.96 724	15.54 726

CasAABBNet	23.10 724	19.86 725	20.64 726	22.47 723	22.73 724	38.41 731	55.50 733	26.89 732	28.70 732	20.61 732	22.15 729	22.08 731	22.75 730	23.99 726	27.36 730	13.59 722	16.48 727	12.14 720	14.27 721	15.95 722	15.53 725

FlowAnything	23.14 727	19.87 726	20.79 727	22.50 727	22.74 725	38.39 730	55.46 730	26.89 732	28.72 733	20.77 734	22.29 732	22.07 730	22.72 727	23.99 726	27.41 734	13.60 725	16.55 732	12.15 724	14.36 726	15.97 726	15.52 724

Hybrid-DGEV	23.16 728	19.94 730	20.96 729	22.49 724	22.75 726	38.51 733	55.52 736	27.09 736	28.90 736	20.58 729	22.25 730	22.00 727	22.80 732	24.11 731	27.33 729	13.60 725	16.47 726	12.14 720	14.30 725	15.95 722	15.54 726

Selective-RAFT-Error	23.16 728	19.93 729	20.87 728	22.54 728	22.81 729	38.52 734	55.47 731	27.01 735	28.83 734	20.66 733	22.25 730	22.09 732	22.80 732	24.09 730	27.36 730	13.61 727	16.48 727	12.15 724	14.28 722	15.99 727	15.57 729

fast-reg	23.64 730	20.51 733	23.42 731	23.22 729	24.75 733	38.73 735	55.47 731	26.85 731	28.86 735	20.12 727	21.73 724	21.64 726	22.22 726	24.30 733	27.54 735	13.91 729	16.52 731	14.85 727	15.62 727	16.91 729	15.71 730

LSM0	24.24 731	19.98 731	22.32 730	24.22 730	40.14 736	38.48 732	55.20 729	26.95 734	28.57 729	20.49 728	21.83 725	22.26 733	22.75 730	24.22 732	27.30 728	13.66 728	16.32 725	12.19 726	14.15 720	16.10 728	17.66 731

AVERAGE_ROB	25.43 732	29.06 735	27.24 733	24.63 731	24.20 732	17.73 719	12.61 714	22.29 728	21.39 728	26.79 737	26.16 735	25.20 734	24.64 736	25.07 734	23.53 726	29.96 735	28.40 735	30.60 732	29.58 733	29.72 732	29.84 736

RSGM-EC	29.65 733	17.75 723	10.04 710	35.31 732	33.15 734	26.42 725	46.65 727	19.89 726	17.74 726	18.92 725	23.36 733	30.14 735	23.59 734	41.87 735	45.99 736	59.56 736	34.38 736	33.25 736	20.37 728	34.97 733	19.60 732

acva	29.65 733	17.75 723	10.04 710	35.31 732	33.15 734	26.42 725	46.65 727	19.89 726	17.74 726	18.92 725	23.36 733	30.14 735	23.59 734	41.87 735	45.99 736	59.56 736	34.38 736	33.25 736	20.37 728	34.97 733	19.60 732

Selective-IGEV-i16pa	30.47 735	41.93 736	4.02 696	0.49 661	0.37 650	96.94 737	0.74 677	60.26 738	58.76 737	17.24 723	64.39 736	38.26 737	49.53 737	106.11 738	26.15 727	19.96 731	3.42 712	4.39 712	1.81 707	0.39 660	14.22 723

test_example2	101.33 736	108.28 737	68.15 735	98.43 734	106.93 737	89.75 736	102.43 738	36.80 737	97.65 738	129.04 738	130.15 738	65.26 738	66.62 738	92.11 737	80.24 738	144.10 738	199.48 738	81.81 738	103.01 738	125.01 738	101.27 737

GS-Stereo							0.16 208	0.26 176	0.18 116	0.13 118	0.15 134	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 320

FSD					0.24 612	0.27 397	0.27 545	0.31 260	0.29 322	0.26 314	0.27 302	0.28 389	0.27 468	0.28 341	0.26 481	0.23 634	0.22 648	0.27 638	0.26 650	0.25 631

ccccc		256.29 738		354.40 737	364.36 738	149.10 738		152.89 739		153.93 739		164.00 739		268.02 739		390.55 739	349.22 739	244.59 739	219.82 739	412.30 739

ASD4		6.65 709

Low-res two-view benchmark