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 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 155	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 155	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 63	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.11 194	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 90	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 220	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 150	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 220	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 96	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.07 250

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 111	0.07 3	0.16 107	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 107	0.15 170	0.17 31	0.16 80	0.12 98	0.13 96	0.12 134	0.08 16	0.15 77	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 111	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 77	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 134	0.15 63	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 77	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 45	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 45	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 107	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 107	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 135	0.15 7	0.11 194	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 98	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 231	0.20 121	0.16 26	0.07 3	0.16 107	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 80	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.08 330	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 107	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 162	0.13 16	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	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 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 77	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.18 44	0.19 152	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 77	0.13 181	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 107	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 170	0.07 3	0.16 107	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 187	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	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 44	0.13 1	0.18 111	0.10 134	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	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 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 150

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 135	0.14 3	0.10 134	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.06 150
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	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 134	0.16 107	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 107	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 98	0.12 76	0.08 5	0.11 127	0.16 107	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 107	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 77	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 63	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.07 3	0.15 63	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 77	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	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 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 154	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 90	0.16 26	0.12 272	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.12 531	0.13 550

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 90	0.16 26	0.12 272	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 122	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.12 531	0.13 550

over v1	0.11 50	0.13 363	0.15 24	0.19 170	0.06 1	0.15 63	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 249	0.18 154	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-8	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.20 247	0.07 3	0.15 63	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 162	0.18 154	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-9	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.19 170	0.07 3	0.15 63	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 162	0.18 154	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.10 134	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 110	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 103	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 98	0.16 170	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.08 336

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 98	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.12 122	0.11 504	0.11 579	0.05 1	0.06 159	0.05 7	0.12 530

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 152	0.16 26	0.10 134	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 201	0.18 111	0.09 60	0.14 45	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.11 127	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 73	0.18 111	0.10 134	0.15 63	0.16 220	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 170	0.09 30	0.11 127	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.08 336

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 167	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 110	0.10 39	0.15 150	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
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 50	0.09 92	0.20 121	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 184	0.12 122	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.16 80	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.15 63	0.12 40	0.25 172	0.17 110	0.14 165	0.13 96	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.10 10	0.19 56	0.18 133	0.14 165	0.17 189	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.21 94	0.16 80	0.13 134	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.21 94	0.16 80	0.13 134	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 63	0.15 170	0.20 77	0.15 68	0.12 98	0.13 96	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.25 172	0.16 80	0.14 165	0.13 96	0.08 5	0.10 86	0.16 107	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.22 112	0.17 110	0.14 165	0.12 76	0.10 61	0.11 127	0.17 125	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.22 112	0.17 110	0.14 165	0.12 76	0.10 61	0.11 127	0.17 125	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 194	0.18 174	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 134	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 107	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 146	0.09 4	0.22 112	0.16 80	0.13 134	0.13 96	0.09 30	0.11 127	0.19 184	0.13 181	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 111	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.27 210	0.20 182	0.14 165	0.14 136	0.08 5	0.11 127	0.13 16	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 170	0.12 272	0.14 45	0.12 40	0.25 172	0.17 110	0.13 134	0.16 170	0.08 5	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 272	0.15 63	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 165	0.12 76	0.08 5	0.09 39	0.21 234	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 194	0.16 107	0.13 80	0.21 94	0.16 80	0.11 65	0.15 150	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 73	0.19 170	0.11 194	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 76	0.12 134	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 280	0.06 150

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 286	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 286	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 146	0.13 80	0.18 44	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.11 99	0.12 162	0.18 154	0.11 49	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 318	0.14 116	0.14 10	0.16 80	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 234	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 170	0.11 194	0.14 45	0.10 10	0.22 112	0.18 133	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 293	0.17 73	0.22 377	0.10 134	0.15 63	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.20 208	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

over-6	0.12 87	0.13 363	0.19 103	0.19 170	0.07 3	0.16 107	0.11 26	0.26 194	0.16 80	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 212	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.19 170	0.10 134	0.16 107	0.15 170	0.20 77	0.16 80	0.11 65	0.09 16	0.14 187	0.12 162	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.21 305	0.09 60	0.19 209	0.14 116	0.23 135	0.16 80	0.14 165	0.19 220	0.12 134	0.13 212	0.17 125	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 231	0.28 231	0.20 247	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.22 112	0.16 80	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 162	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 231	0.32 280	0.20 247	0.08 29	0.16 107	0.13 80	0.19 56	0.17 110	0.11 65	0.12 76	0.11 99	0.11 127	0.19 184	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 213	0.19 170	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.12 162	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 231	0.27 213	0.19 170	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 127	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 293	0.28 231	0.19 170	0.08 29	0.17 146	0.15 170	0.22 112	0.18 133	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 127	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 231	0.26 201	0.19 170	0.07 3	0.14 45	0.14 116	0.21 94	0.18 133	0.12 98	0.15 150	0.11 99	0.12 162	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 363	0.28 231	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.20 77	0.16 80	0.11 65	0.14 136	0.09 30	0.13 212	0.18 154	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 231	0.27 213	0.20 247	0.09 60	0.18 174	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 98	0.12 76	0.13 155	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 231	0.27 213	0.20 247	0.09 60	0.18 174	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 98	0.12 76	0.13 155	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 231	0.35 320	0.20 247	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 98	0.14 136	0.12 134	0.12 162	0.15 77	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.07 193	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 231	0.22 152	0.19 170	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 134	0.16 170	0.11 99	0.12 162	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 231	0.28 231	0.20 247	0.08 29	0.15 63	0.13 80	0.22 112	0.19 152	0.12 98	0.14 136	0.12 134	0.12 162	0.15 77	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 231	0.26 201	0.20 247	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.21 94	0.19 152	0.12 98	0.12 76	0.12 134	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 293	0.27 213	0.21 305	0.09 60	0.19 209	0.14 116	0.24 154	0.17 110	0.12 98	0.13 96	0.11 99	0.12 162	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 231	0.23 167	0.22 377	0.09 60	0.16 107	0.14 116	0.24 154	0.19 152	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.13 212	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 231	0.25 191	0.21 305	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 172	0.21 204	0.12 98	0.15 150	0.09 30	0.14 249	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 231	0.24 177	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.15 170	0.26 194	0.20 182	0.11 65	0.12 76	0.10 61	0.13 212	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 135	0.21 305	0.11 194	0.20 252	0.16 220	0.21 94	0.17 110	0.12 98	0.17 189	0.11 99	0.12 162	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.13 355	0.20 252	0.16 220	0.23 135	0.18 133	0.12 98	0.15 150	0.14 187	0.13 212	0.13 16	0.12 122	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 73	0.19 170	0.11 194	0.14 45	0.16 220	0.21 94	0.20 182	0.10 39	0.17 189	0.11 99	0.12 162	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 245	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.19 56	0.17 110	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 162	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 628

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.13 34	0.16 220	0.25 172	0.21 204	0.11 65	0.16 170	0.09 30	0.11 127	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 63	0.15 170	0.24 154	0.17 110	0.13 134	0.15 150	0.16 231	0.13 212	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 107	0.15 170	0.25 172	0.16 80	0.14 165	0.15 150	0.17 243	0.12 162	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 174	0.16 220	0.25 172	0.16 80	0.16 215	0.16 170	0.18 257	0.13 212	0.17 125	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 363	0.15 24	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.17 273	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 392	0.14 36	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.14 116	0.27 210	0.15 68	0.13 134	0.14 136	0.13 155	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 135	0.18 111	0.13 355	0.18 174	0.16 220	0.24 154	0.20 182	0.16 215	0.21 252	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 103	0.15 7	0.16 500	0.10 18	0.12 40	0.26 194	0.23 249	0.13 134	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 293	0.21 135	0.18 111	0.11 194	0.24 364	0.12 40	0.19 56	0.18 133	0.10 39	0.13 96	0.11 99	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.12 272	0.19 209	0.16 220	0.20 77	0.14 50	0.12 98	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.17 57	0.12 272	0.19 209	0.16 220	0.26 194	0.18 133	0.13 134	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 103	0.18 111	0.12 272	0.18 174	0.18 324	0.20 77	0.14 50	0.12 98	0.19 220	0.10 61	0.11 127	0.16 107	0.11 49	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 369	0.08 336

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 280	0.16 26	0.08 29	0.17 146	0.10 10	0.22 112	0.19 152	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 336

3w_stereo	0.12 87	0.11 231	0.18 90	0.18 111	0.08 29	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.19 152	0.12 98	0.12 76	0.07 2	0.12 162	0.15 77	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 111	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.25 172	0.21 204	0.13 134	0.16 170	0.08 5	0.12 162	0.16 107	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 191	0.16 26	0.11 194	0.14 45	0.16 220	0.17 31	0.17 110	0.10 39	0.15 150	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 49	0.07 394	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 468
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 87	0.11 231	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.17 273	0.20 77	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.13 155	0.08 16	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.19 170	0.11 194	0.15 63	0.17 273	0.19 56	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.14 187	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.19 170	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.29 251	0.18 133	0.11 65	0.16 170	0.13 155	0.09 39	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.18 111	0.13 355	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 234	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 589	0.24 667

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 103	0.20 247	0.09 60	0.17 146	0.15 170	0.21 94	0.19 152	0.12 98	0.12 76	0.14 187	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.23 135	0.18 133	0.13 134	0.13 96	0.15 209	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 245	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.19 56	0.17 110	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 162	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 628

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.14 116	0.27 210	0.15 68	0.13 134	0.14 136	0.13 155	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 231	0.22 152	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.19 56	0.17 110	0.14 165	0.11 54	0.11 99	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.08 302	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.09 369	0.08 336

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 103	0.18 111	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.24 154	0.17 110	0.11 65	0.12 76	0.16 231	0.12 162	0.19 184	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.07 250

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 135	0.18 111	0.10 134	0.17 146	0.15 170	0.25 172	0.17 110	0.13 134	0.22 266	0.19 277	0.11 127	0.20 208	0.14 219	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 150

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 231	0.44 448	0.21 305	0.08 29	0.14 45	0.14 116	0.21 94	0.16 80	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.13 212	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 231	0.30 256	0.20 247	0.13 355	0.20 252	0.14 116	0.23 135	0.16 80	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.15 269	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 103	0.18 111	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 152	0.18 111	0.14 406	0.18 174	0.15 170	0.23 135	0.21 204	0.16 215	0.22 266	0.10 61	0.09 39	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.14 406	0.18 174	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.16 215	0.21 252	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 231	0.38 368	0.17 57	0.11 194	0.17 146	0.14 116	0.23 135	0.17 110	0.11 65	0.14 136	0.13 155	0.11 127	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 194	0.17 146	0.16 220	0.32 295	0.22 223	0.15 186	0.17 189	0.20 292	0.13 212	0.14 36	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 152	0.15 7	0.09 60	0.18 174	0.13 80	0.24 154	0.25 281	0.14 165	0.22 266	0.17 243	0.12 162	0.19 184	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 425	0.18 111	0.11 194	0.13 34	0.14 116	0.24 154	0.22 223	0.12 98	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 107	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 73	0.21 305	0.13 355	0.18 174	0.16 220	0.30 271	0.24 266	0.11 65	0.15 150	0.12 134	0.13 212	0.17 125	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.08 269	0.08 330	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 103	0.19 170	0.16 500	0.12 27	0.15 170	0.18 44	0.18 133	0.11 65	0.10 41	0.13 155	0.12 162	0.23 264	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 640	0.06 150

GASTEREO	0.13 136	0.12 293	0.21 135	0.23 437	0.10 134	0.18 174	0.15 170	0.26 194	0.18 133	0.17 234	0.16 170	0.11 99	0.13 212	0.19 184	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.06 106	0.06 150

MSCF	0.13 136	0.12 293	0.21 135	0.22 377	0.10 134	0.16 107	0.15 170	0.26 194	0.18 133	0.17 234	0.16 170	0.11 99	0.13 212	0.18 154	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.06 106	0.06 150

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 121	0.19 170	0.10 134	0.17 146	0.14 116	0.25 172	0.19 152	0.17 234	0.23 275	0.15 209	0.15 269	0.12 8	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 177	0.20 247	0.10 134	0.15 63	0.14 116	0.22 112	0.16 80	0.12 98	0.19 220	0.15 209	0.11 127	0.13 16	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.06 150

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 177	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.18 324	0.21 94	0.18 133	0.11 65	0.17 189	0.09 30	0.09 39	0.15 77	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.05 35

S2M2_L	0.13 136	0.11 231	0.20 121	0.16 26	0.12 272	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 182	0.12 98	0.15 150	0.14 187	0.12 162	0.15 77	0.14 219	0.13 565	0.09 521	0.09 367	0.10 484	0.11 490	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 417	0.19 103	0.26 567	0.09 60	0.15 63	0.13 80	0.22 112	0.18 133	0.12 98	0.11 54	0.10 61	0.13 212	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 656	0.36 340	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 208	0.10 6	0.09 407	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 654	0.05 35

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 90	0.18 111	0.10 134	0.27 419	0.13 80	0.23 135	0.23 249	0.11 65	0.13 96	0.16 231	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 177	0.19 170	0.10 134	0.17 146	0.19 372	0.22 112	0.16 80	0.14 165	0.11 54	0.13 155	0.10 86	0.24 280	0.18 343	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.06 150
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.19 56	0.19 152	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.11 127	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

mms	0.13 136	0.11 231	0.19 103	0.19 170	0.12 272	0.16 107	0.17 273	0.20 77	0.17 110	0.13 134	0.17 189	0.14 187	0.09 39	0.24 280	0.14 219	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.07 250

ours_stereo	0.13 136	0.11 231	0.23 167	0.20 247	0.11 194	0.17 146	0.18 324	0.20 77	0.19 152	0.13 134	0.18 210	0.14 187	0.10 86	0.23 264	0.14 219	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.05 35

RAStereo	0.13 136	0.12 293	0.27 213	0.22 377	0.11 194	0.15 63	0.18 324	0.23 135	0.23 249	0.13 134	0.17 189	0.11 99	0.09 39	0.15 77	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.17 57	0.10 134	0.15 63	0.19 372	0.22 112	0.19 152	0.13 134	0.19 220	0.21 306	0.11 127	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.06 150

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 213	0.19 170	0.11 194	0.20 252	0.12 40	0.31 283	0.24 266	0.15 186	0.15 150	0.13 155	0.11 127	0.17 125	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 152	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.16 80	0.13 134	0.15 150	0.13 155	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 152	0.17 57	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.15 7	0.07 3	0.21 286	0.12 40	0.24 154	0.24 266	0.16 215	0.21 252	0.15 209	0.13 212	0.18 154	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 201	0.23 437	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.26 194	0.16 80	0.15 186	0.15 150	0.13 155	0.14 249	0.20 208	0.11 49	0.06 49	0.07 394	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 167	0.21 305	0.10 134	0.15 63	0.15 170	0.29 251	0.16 80	0.12 98	0.15 150	0.12 134	0.12 162	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 152	0.17 57	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 167	0.18 111	0.19 573	0.19 209	0.16 220	0.23 135	0.14 50	0.13 134	0.17 189	0.13 155	0.16 294	0.16 107	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.08 330	0.07 193	0.06 150

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 103	0.18 111	0.16 500	0.20 252	0.18 324	0.20 77	0.17 110	0.13 134	0.19 220	0.12 134	0.15 269	0.17 125	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 530

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 121	0.18 111	0.09 60	0.21 286	0.13 80	0.27 210	0.21 204	0.13 134	0.10 41	0.15 209	0.09 39	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.14 3	0.08 29	0.22 318	0.15 170	0.25 172	0.24 266	0.16 215	0.21 252	0.14 187	0.13 212	0.18 154	0.13 181	0.09 407	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150
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	0.14 177	0.21 564	0.47 476	0.17 57	0.12 272	0.15 63	0.14 116	0.24 154	0.16 80	0.11 65	0.14 136	0.12 134	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.07 250

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 177	0.19 536	0.70 599	0.17 57	0.12 272	0.13 34	0.14 116	0.24 154	0.17 110	0.10 39	0.12 76	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.05 7	0.07 250

PSi22	0.14 177	0.13 363	0.29 245	0.19 170	0.09 60	0.17 146	0.12 40	0.28 234	0.23 249	0.13 134	0.14 136	0.22 318	0.13 212	0.29 383	0.14 219	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 150

Anonymus123	0.14 177	0.10 151	0.42 425	0.18 111	0.11 194	0.36 555	0.14 116	0.28 234	0.22 223	0.12 98	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 107	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

252Zero-FE	0.14 177	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.11 26	0.21 94	0.19 152	0.77 678	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

Zero-FE251	0.14 177	0.09 92	0.24 177	0.17 57	0.09 60	0.20 252	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 658	0.13 96	0.13 155	0.11 127	0.14 36	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 177	0.10 151	0.18 90	0.21 305	0.10 134	0.29 461	0.16 220	0.28 234	0.20 182	0.14 165	0.17 189	0.16 231	0.14 249	0.17 125	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

GGEV	0.14 177	0.10 151	0.18 90	0.21 305	0.10 134	0.29 461	0.16 220	0.28 234	0.20 182	0.14 165	0.17 189	0.16 231	0.14 249	0.17 125	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

FlowAnything_test	0.14 177	0.11 231	0.21 135	0.21 305	0.12 272	0.17 146	0.16 220	0.25 172	0.16 80	0.15 186	0.13 96	0.15 209	0.14 249	0.18 154	0.16 282	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.12 564	0.08 280	0.09 409

depthmonostereo	0.14 177	0.09 92	0.19 103	0.19 170	0.08 29	0.20 252	0.15 170	0.27 210	0.23 249	0.16 215	0.18 210	0.14 187	0.17 326	0.19 184	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 177	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.21 286	0.14 116	0.24 154	0.21 204	0.21 282	0.21 252	0.15 209	0.14 249	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 177	0.11 231	0.25 191	0.19 170	0.12 272	0.15 63	0.16 220	0.30 271	0.22 223	0.13 134	0.15 150	0.13 155	0.09 39	0.24 280	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.09 369	0.06 150

SCV	0.14 177	0.14 417	0.24 177	0.21 305	0.11 194	0.15 63	0.16 220	0.31 283	0.18 133	0.11 65	0.15 150	0.13 155	0.10 86	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.06 150

castereo	0.14 177	0.10 151	0.19 103	0.18 111	0.10 134	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.13 134	0.18 210	0.16 231	0.16 294	0.15 77	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

tt45	0.14 177	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.11 194	0.23 341	0.18 324	0.22 112	0.17 110	0.15 186	0.13 96	0.14 187	0.10 86	0.30 399	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.07 250

999	0.14 177	0.08 44	0.24 177	0.19 170	0.11 194	0.20 252	0.17 273	0.24 154	0.18 133	0.13 134	0.16 170	0.14 187	0.11 127	0.36 445	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

fffy	0.14 177	0.11 231	0.24 177	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.18 324	0.22 112	0.19 152	0.13 134	0.16 170	0.15 209	0.13 212	0.25 310	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.06 150

WCG-NET	0.14 177	0.09 92	0.23 167	0.18 111	0.08 29	0.18 174	0.17 273	0.21 94	0.28 323	0.18 253	0.21 252	0.15 209	0.12 162	0.18 154	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 177	0.09 92	0.23 167	0.17 57	0.08 29	0.19 209	0.16 220	0.23 135	0.26 293	0.18 253	0.19 220	0.20 292	0.12 162	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 177	0.11 231	0.32 280	0.19 170	0.11 194	0.18 174	0.17 273	0.20 77	0.22 223	0.14 165	0.24 289	0.15 209	0.10 86	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.10 441	0.06 150

ff7	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

IGEVStereo-DCA	0.14 177	0.11 231	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.12 76	0.14 187	0.12 162	0.28 364	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

ffff	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

11t	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

MaDis-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.26 201	0.19 170	0.14 406	0.16 107	0.13 80	0.25 172	0.21 204	0.13 134	0.14 136	0.14 187	0.11 127	0.17 125	0.17 314	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.06 150

UniTT-Stereo	0.14 177	0.10 151	0.30 256	0.21 305	0.13 355	0.17 146	0.13 80	0.19 56	0.18 133	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.11 127	0.18 154	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.06 150

CASnet	0.14 177	0.12 293	0.22 152	0.22 377	0.08 29	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.22 291	0.20 237	0.15 209	0.11 127	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.11 506	0.09 438	0.08 280	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 177	0.14 417	0.33 297	0.20 247	0.09 60	0.21 286	0.10 10	0.26 194	0.20 182	0.18 253	0.19 220	0.15 209	0.13 212	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.06 150

anonymousdsp	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250

LoS	0.14 177	0.08 44	0.27 213	0.16 26	0.09 60	0.22 318	0.14 116	0.26 194	0.26 293	0.15 186	0.18 210	0.18 257	0.13 212	0.22 254	0.14 219	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 177	0.08 44	0.19 103	0.17 57	0.22 616	0.18 174	0.16 220	0.23 135	0.19 152	0.14 165	0.17 189	0.14 187	0.10 86	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 280	0.18 621

ProNet	0.14 177	0.12 293	0.25 191	0.19 170	0.11 194	0.19 209	0.19 372	0.27 210	0.20 182	0.14 165	0.13 96	0.13 155	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.07 250

MC-Stereo	0.14 177	0.09 92	0.25 191	0.21 305	0.09 60	0.18 174	0.16 220	0.23 135	0.19 152	0.18 253	0.23 275	0.16 231	0.13 212	0.22 254	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

ccc-4	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

IGEV-Stereo	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.24 177	0.25 533	0.11 194	0.11 20	0.18 324	0.32 295	0.23 249	0.12 98	0.12 76	0.18 257	0.12 162	0.14 36	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150
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	0.15 213	0.15 456	0.25 191	0.22 377	0.14 406	0.17 146	0.17 273	0.33 310	0.21 204	0.18 253	0.21 252	0.14 187	0.10 86	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.05 35

DN	0.15 213	0.08 44	0.27 213	0.19 170	0.14 406	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.24 266	0.14 165	0.16 170	0.18 257	0.10 86	0.21 234	0.13 181	0.11 504	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.10 468

RT-Monster	0.15 213	0.08 44	0.21 135	0.17 57	0.14 406	0.20 252	0.11 26	0.29 251	0.32 383	0.24 314	0.22 266	0.17 243	0.13 212	0.18 154	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

MM-Stereo_test2	0.15 213	0.10 151	0.44 448	0.23 437	0.11 194	0.21 286	0.21 455	0.27 210	0.22 223	0.15 186	0.16 170	0.13 155	0.11 127	0.20 208	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.05 35

HART	0.15 213	0.11 231	0.30 256	0.21 305	0.09 60	0.17 146	0.16 220	0.30 271	0.19 152	0.15 186	0.25 301	0.17 243	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.07 394	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.06 150

HUF	0.15 213	0.11 231	0.38 368	0.17 57	0.11 194	0.16 107	0.17 273	0.22 112	0.20 182	0.11 65	0.13 96	0.14 187	0.11 127	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.20 667	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 574

rvit_stereo_0080	0.15 213	0.13 363	0.25 191	0.19 170	0.13 355	0.15 63	0.20 424	0.28 234	0.24 266	0.15 186	0.17 189	0.19 277	0.13 212	0.19 184	0.15 255	0.11 504	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.07 250

RAFT-Stereo-weight	0.15 213	0.09 92	0.26 201	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.36 365	0.29 342	0.24 314	0.20 237	0.19 277	0.10 86	0.18 154	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

whm_eth	0.15 213	0.13 363	0.25 191	0.19 170	0.13 355	0.15 63	0.20 424	0.28 234	0.24 266	0.15 186	0.17 189	0.19 277	0.13 212	0.19 184	0.15 255	0.11 504	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.07 250

CAS	0.15 213	0.07 4	0.21 135	0.41 674	0.16 500	0.20 252	0.18 324	0.22 112	0.19 152	0.15 186	0.19 220	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 181	0.29 681	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 574

CroCo-Stereo Lap2	0.15 213	0.15 456	0.28 231	0.25 533	0.18 546	0.11 20	0.19 372	0.28 234	0.21 204	0.13 134	0.16 170	0.15 209	0.12 162	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

GLC_STEREO	0.15 213	0.10 151	0.24 177	0.21 305	0.09 60	0.17 146	0.15 170	0.23 135	0.27 304	0.17 234	0.20 237	0.17 243	0.11 127	0.23 264	0.16 282	0.07 132	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.06 150

CREStereo++_RVC	0.15 213	0.08 44	0.26 201	0.17 57	0.11 194	0.18 174	0.13 80	0.22 112	0.30 358	0.21 282	0.30 359	0.13 155	0.11 127	0.16 107	0.15 255	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 617	0.06 106	0.05 35
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	0.15 213	0.09 92	0.28 231	0.16 26	0.08 29	0.25 384	0.14 116	0.23 135	0.28 323	0.24 314	0.30 359	0.16 231	0.12 162	0.17 125	0.13 181	0.08 302	0.07 394	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

XX-TBD	0.15 213	0.18 520	0.28 231	0.22 377	0.10 134	0.22 318	0.15 170	0.22 112	0.27 304	0.22 291	0.26 312	0.14 187	0.12 162	0.16 107	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

PMTNet	0.15 213	0.08 44	0.23 167	0.15 7	0.09 60	0.23 341	0.16 220	0.25 172	0.23 249	0.17 234	0.21 252	0.16 231	0.14 249	0.22 254	0.13 181	0.29 681	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

Weightmod_eth	0.16 229	0.11 231	0.20 121	0.21 305	0.13 355	0.20 252	0.18 324	0.25 172	0.19 152	0.17 234	0.25 301	0.19 277	0.17 326	0.25 310	0.14 219	0.16 621	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.05 35

Weightmod	0.16 229	0.12 293	0.19 103	0.20 247	0.10 134	0.24 364	0.17 273	0.25 172	0.21 204	0.18 253	0.29 343	0.19 277	0.15 269	0.27 349	0.16 282	0.09 407	0.10 554	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.08 336

SE	0.16 229	0.14 417	0.19 103	0.21 305	0.11 194	0.23 341	0.16 220	0.28 234	0.20 182	0.20 268	0.27 321	0.15 209	0.17 326	0.15 77	0.14 219	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.11 490	0.08 336

FE-Mocha	0.16 229	0.10 151	0.33 297	0.19 170	0.13 355	0.19 209	0.15 170	0.35 346	0.22 223	0.24 314	0.24 289	0.20 292	0.14 249	0.17 125	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.06 150

zero-FE	0.16 229	0.08 44	0.81 625	0.19 170	0.18 546	0.12 27	0.15 170	0.19 56	0.19 152	0.10 39	0.10 41	0.13 155	0.12 162	0.21 234	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 628	0.06 150

xyz-stereo-finetune	0.16 229	0.12 293	0.23 167	0.16 26	0.08 29	0.23 341	0.20 424	0.29 251	0.31 372	0.19 261	0.22 266	0.19 277	0.15 269	0.29 383	0.20 400	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.06 150

Reg-Stereo(zero)	0.16 229	0.07 4	0.36 340	0.19 170	0.10 134	0.19 209	0.14 116	0.28 234	0.24 266	0.22 291	0.20 237	0.24 355	0.18 356	0.21 234	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 150

tg	0.16 229	0.11 231	0.25 191	0.21 305	0.11 194	0.23 341	0.15 170	0.34 322	0.24 266	0.20 268	0.25 301	0.19 277	0.12 162	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.08 280	0.07 250

rvit_stereo_0083	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.21 305	0.13 355	0.17 146	0.17 273	0.22 112	0.34 407	0.16 215	0.21 252	0.19 277	0.16 294	0.21 234	0.16 282	0.11 504	0.10 554	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0081_aga	0.16 229	0.14 417	0.28 231	0.21 305	0.13 355	0.19 209	0.17 273	0.23 135	0.24 266	0.17 234	0.21 252	0.19 277	0.13 212	0.19 184	0.14 219	0.11 504	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0081	0.16 229	0.11 231	0.24 177	0.21 305	0.12 272	0.16 107	0.17 273	0.22 112	0.33 397	0.16 215	0.18 210	0.18 257	0.14 249	0.20 208	0.16 282	0.11 504	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0082	0.16 229	0.11 231	0.24 177	0.21 305	0.12 272	0.16 107	0.17 273	0.22 112	0.33 397	0.16 215	0.18 210	0.18 257	0.14 249	0.20 208	0.16 282	0.11 504	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

CAS++	0.16 229	0.12 293	0.27 213	0.18 111	0.12 272	0.17 146	0.15 170	0.42 437	0.24 266	0.19 261	0.18 210	0.13 155	0.10 86	0.21 234	0.12 122	0.12 544	0.10 554	0.11 506	0.08 330	0.10 441	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.22 377	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.29 251	0.21 204	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.13 212	0.25 310	0.13 181	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

MIF-Stereo (partial)	0.16 229	0.10 151	0.34 309	0.21 305	0.15 467	0.15 63	0.13 80	0.28 234	0.25 281	0.17 234	0.26 312	0.15 209	0.16 294	0.25 310	0.17 314	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.08 336

RCA-Stereo	0.16 229	0.09 92	0.25 191	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.36 365	0.35 423	0.20 268	0.25 301	0.17 243	0.17 326	0.18 154	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

test-3	0.16 229	0.09 92	0.31 271	0.21 305	0.11 194	0.18 174	0.16 220	0.30 271	0.27 304	0.26 337	0.16 170	0.22 318	0.12 162	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.06 150

test_1	0.16 229	0.09 92	0.31 271	0.21 305	0.11 194	0.18 174	0.16 220	0.30 271	0.27 304	0.25 324	0.16 170	0.22 318	0.12 162	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.06 150

iRaftStereo_RVC	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.21 305	0.11 194	0.20 252	0.17 273	0.32 295	0.23 249	0.20 268	0.25 301	0.18 257	0.12 162	0.20 208	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.08 280	0.07 250

raftrobust	0.16 229	0.13 363	0.29 245	0.22 377	0.15 467	0.19 209	0.13 80	0.32 295	0.26 293	0.26 337	0.20 237	0.19 277	0.17 326	0.21 234	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

test_xeample3	0.16 229	0.11 231	0.56 541	0.19 170	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.35 346	0.20 182	0.16 215	0.12 76	0.13 155	0.12 162	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 330	0.07 193	0.07 250

SMOE	0.17 250	0.11 231	0.21 135	0.20 247	0.09 60	0.26 408	0.21 455	0.30 271	0.23 249	0.21 282	0.27 321	0.21 306	0.17 326	0.18 154	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.12 545	0.07 245	0.11 490	0.07 250

NLSM1	0.17 250	0.10 151	0.17 73	0.21 305	0.18 546	0.25 384	0.17 273	0.47 489	0.40 490	0.16 215	0.21 252	0.13 155	0.15 269	0.21 234	0.18 343	0.08 302	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.06 150

xyz-stereo-finetune2	0.17 250	0.11 231	0.26 201	0.16 26	0.09 60	0.27 419	0.19 372	0.27 210	0.20 182	0.22 291	0.28 329	0.21 306	0.22 409	0.37 448	0.22 448	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.07 250

MM-Stereo_test3	0.17 250	0.12 293	0.29 245	0.23 437	0.14 406	0.19 209	0.22 483	0.39 396	0.36 436	0.16 215	0.24 289	0.17 243	0.12 162	0.19 184	0.14 219	0.07 132	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.09 369	0.06 150

MM-Stereo_test1	0.17 250	0.10 151	0.39 384	0.23 437	0.11 194	0.20 252	0.22 483	0.33 310	0.29 342	0.22 291	0.21 252	0.15 209	0.14 249	0.23 264	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.06 150

model_zeroshot	0.17 250	0.11 231	0.39 384	0.20 247	0.12 272	0.24 364	0.15 170	0.34 322	0.22 223	0.30 421	0.20 237	0.22 318	0.12 162	0.24 280	0.14 219	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.07 250

rvit_stereo_ft	0.17 250	0.14 417	0.30 256	0.25 533	0.14 406	0.17 146	0.21 455	0.28 234	0.26 293	0.16 215	0.19 220	0.20 292	0.16 294	0.22 254	0.17 314	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.07 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 250	0.13 363	0.24 177	0.19 170	0.13 355	0.24 364	0.17 273	0.30 271	0.37 447	0.43 600	0.17 189	0.13 155	0.12 162	0.19 184	0.15 255	0.08 302	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.08 336

AE-Stereo	0.17 250	0.11 231	0.31 271	0.24 493	0.14 406	0.23 341	0.18 324	0.34 322	0.29 342	0.15 186	0.25 301	0.21 306	0.13 212	0.20 208	0.14 219	0.07 132	0.08 484	0.09 367	0.10 484	0.07 193	0.06 150

rrr	0.17 250	0.11 231	0.57 544	0.19 170	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.35 346	0.22 223	0.15 186	0.12 76	0.14 187	0.12 162	0.28 364	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

plain	0.17 250	0.13 363	0.43 438	0.21 305	0.13 355	0.16 107	0.17 273	0.27 210	0.22 223	0.16 215	0.26 312	0.13 155	0.16 294	0.27 349	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.07 245	0.10 441	0.07 250

MSKI-zero shot	0.17 250	0.09 92	0.43 438	0.20 247	0.11 194	0.21 286	0.15 170	0.32 295	0.21 204	0.23 299	0.24 289	0.23 340	0.10 86	0.31 406	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

Any-RAFT	0.17 250	0.08 44	0.31 271	0.19 170	0.10 134	0.29 461	0.16 220	0.42 437	0.30 358	0.24 314	0.27 321	0.27 397	0.16 294	0.21 234	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

RAFT-Test	0.17 250	0.10 151	0.38 368	0.19 170	0.12 272	0.25 384	0.17 273	0.33 310	0.23 249	0.23 299	0.29 343	0.27 397	0.14 249	0.20 208	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

4D-IteraStereo	0.17 250	0.16 485	0.50 503	0.21 305	0.14 406	0.19 209	0.17 273	0.28 234	0.28 323	0.23 299	0.20 237	0.20 292	0.11 127	0.19 184	0.14 219	0.06 49	0.04 2	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.06 150

anonymousdsp2	0.17 250	0.10 151	0.28 231	0.20 247	0.11 194	0.25 384	0.17 273	0.41 423	0.31 372	0.23 299	0.23 275	0.22 318	0.15 269	0.25 310	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.07 250

knoymous	0.17 250	0.09 92	0.32 280	0.17 57	0.11 194	0.21 286	0.17 273	0.32 295	0.23 249	0.23 299	0.28 329	0.27 397	0.16 294	0.23 264	0.16 282	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.06 159	0.09 369	0.09 409

Selective-RAFT	0.17 250	0.12 293	0.30 256	0.24 493	0.10 134	0.29 461	0.15 170	0.32 295	0.31 372	0.17 234	0.17 189	0.21 306	0.18 356	0.28 364	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.06 150

AnonymousM	0.17 250	0.19 536	0.24 177	0.18 111	0.10 134	0.18 174	0.17 273	0.30 271	0.23 249	0.26 337	0.20 237	0.18 257	0.14 249	0.19 184	0.14 219	0.09 407	0.06 252	0.38 686	0.15 617	0.06 106	0.05 35

cross-raft	0.17 250	0.12 293	0.41 415	0.23 437	0.10 134	0.20 252	0.24 532	0.33 310	0.23 249	0.23 299	0.28 329	0.29 424	0.15 269	0.17 125	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

test-1	0.17 250	0.11 231	0.40 392	0.23 437	0.13 355	0.22 318	0.23 510	0.34 322	0.26 293	0.20 268	0.24 289	0.22 318	0.14 249	0.16 107	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.08 336

s12784h	0.17 250	0.09 92	0.26 201	0.18 111	0.07 3	0.32 510	0.19 372	0.37 376	0.32 383	0.23 299	0.25 301	0.18 257	0.17 326	0.25 310	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 250	0.14 417	0.32 280	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.17 273	0.32 295	0.30 358	0.25 324	0.33 407	0.20 292	0.17 326	0.19 184	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 250	0.10 151	0.40 392	0.20 247	0.11 194	0.20 252	0.15 170	0.36 365	0.30 358	0.23 299	0.21 252	0.26 387	0.15 269	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 250	0.10 151	0.37 349	0.20 247	0.12 272	0.19 209	0.15 170	0.32 295	0.28 323	0.23 299	0.23 275	0.27 397	0.15 269	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

S0	0.18 275	0.13 363	0.21 135	0.23 437	0.11 194	0.33 521	0.26 563	0.27 210	0.21 204	0.21 282	0.26 312	0.20 292	0.16 294	0.19 184	0.17 314	0.12 544	0.11 579	0.14 594	0.14 607	0.10 441	0.07 250

ManiGeoR	0.18 275	0.15 456	0.55 534	0.15 7	0.11 194	0.21 286	0.14 116	0.39 396	0.27 304	0.19 261	0.24 289	0.18 257	0.15 269	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.08 336

HLf10	0.18 275	0.15 456	0.55 534	0.15 7	0.11 194	0.21 286	0.14 116	0.39 396	0.27 304	0.19 261	0.24 289	0.18 257	0.15 269	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.08 336

TestStereo_HL2	0.18 275	0.14 417	0.34 309	0.17 57	0.11 194	0.20 252	0.15 170	0.33 310	0.29 342	0.22 291	0.29 343	0.19 277	0.17 326	0.39 459	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 280	0.08 336

GGDA	0.18 275	0.14 417	0.33 297	0.17 57	0.10 134	0.20 252	0.16 220	0.33 310	0.31 372	0.22 291	0.28 329	0.19 277	0.16 294	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 280	0.08 336

TestStereo-Hl	0.18 275	0.11 231	0.31 271	0.17 57	0.10 134	0.22 318	0.16 220	0.36 365	0.29 342	0.23 299	0.26 312	0.22 318	0.19 372	0.38 454	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.07 250

Lsterematch	0.18 275	0.13 363	0.33 297	0.19 170	0.10 134	0.23 341	0.17 273	0.25 172	0.32 383	0.28 360	0.37 447	0.24 355	0.21 392	0.23 264	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

WQFJA1	0.18 275	0.10 151	0.16 50	0.22 377	0.18 546	0.25 384	0.19 372	0.51 540	0.51 599	0.15 186	0.17 189	0.15 209	0.16 294	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

WQFJX1	0.18 275	0.10 151	0.16 50	0.23 437	0.17 524	0.24 364	0.19 372	0.58 625	0.52 608	0.16 215	0.16 170	0.14 187	0.15 269	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.06 150

WQFJX	0.18 275	0.10 151	0.17 73	0.22 377	0.18 546	0.25 384	0.18 324	0.53 571	0.45 545	0.17 234	0.16 170	0.14 187	0.16 294	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.08 484	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

NLMM	0.18 275	0.10 151	0.16 50	0.22 377	0.18 546	0.25 384	0.19 372	0.51 540	0.51 599	0.15 186	0.17 189	0.15 209	0.16 294	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

IGEV-FE	0.18 275	0.10 151	0.65 581	0.20 247	0.12 272	0.19 209	0.15 170	0.34 322	0.19 152	0.28 360	0.22 266	0.27 397	0.13 212	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.06 150

H2IRNET	0.18 275	0.13 363	0.35 320	0.21 305	0.12 272	0.20 252	0.15 170	0.27 210	0.30 358	0.17 234	0.31 374	0.25 365	0.20 383	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.10 484	0.09 369	0.06 150

ACVNet-DCA	0.18 275	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.41 423	0.27 304	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.18 356	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.09 369	0.09 409

cc1	0.18 275	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.35 346	0.47 568	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.18 356	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.08 336

11t1	0.18 275	0.10 151	0.30 256	0.20 247	0.11 194	0.27 419	0.17 273	0.35 346	0.23 249	0.25 324	0.23 275	0.23 340	0.23 423	0.25 310	0.18 343	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.09 409

tt1	0.18 275	0.14 417	0.35 320	0.23 437	0.11 194	0.30 481	0.19 372	0.35 346	0.44 533	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.16 294	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.08 336

IGEV_Zeroshot_test	0.18 275	0.10 151	0.65 581	0.20 247	0.12 272	0.19 209	0.15 170	0.34 322	0.19 152	0.28 360	0.22 266	0.27 397	0.13 212	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.06 150

MIM_Stereo	0.18 275	0.12 293	0.38 368	0.20 247	0.11 194	0.17 146	0.14 116	0.35 346	0.25 281	0.27 347	0.35 428	0.23 340	0.13 212	0.27 349	0.16 282	0.06 49	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.06 150

HH	0.18 275	0.12 293	0.55 534	0.22 377	0.12 272	0.18 174	0.18 324	0.34 322	0.19 152	0.20 268	0.24 289	0.34 477	0.18 356	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.06 150

HanStereo	0.18 275	0.12 293	0.55 534	0.22 377	0.12 272	0.18 174	0.18 324	0.34 322	0.19 152	0.20 268	0.24 289	0.34 477	0.18 356	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.06 150

LL-Strereo2	0.18 275	0.18 520	0.39 384	0.22 377	0.12 272	0.24 364	0.13 80	0.31 283	0.23 249	0.24 314	0.20 237	0.24 355	0.12 162	0.26 329	0.15 255	0.06 49	0.06 252	0.12 545	0.09 438	0.08 280	0.07 250

riskmin	0.18 275	0.09 92	0.34 309	0.18 111	0.12 272	0.24 364	0.16 220	0.34 322	0.28 323	0.21 282	0.23 275	0.33 468	0.24 441	0.23 264	0.17 314	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.06 159	0.10 441	0.10 468

test_4	0.18 275	0.12 293	0.34 309	0.23 437	0.12 272	0.18 174	0.22 483	0.26 194	0.24 266	0.24 314	0.47 565	0.22 318	0.13 212	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.07 193	0.05 35

GMOStereo	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

error version	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

test-v	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

test_3	0.18 275	0.11 231	0.32 280	0.24 493	0.11 194	0.22 318	0.25 549	0.31 283	0.31 372	0.25 324	0.18 210	0.23 340	0.13 212	0.25 310	0.19 377	0.06 49	0.05 39	0.09 367	0.10 484	0.07 193	0.06 150

Patchmatch Stereo++	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336
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	0.18 275	0.11 231	0.35 320	0.23 437	0.11 194	0.24 364	0.20 424	0.29 251	0.26 293	0.26 337	0.25 301	0.25 365	0.18 356	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.08 336

PSM-adaLoss	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.16 220	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.18 356	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo_v2	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.16 220	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.28 329	0.25 365	0.17 326	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

HUI-Stereo	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.28 329	0.25 365	0.17 326	0.22 254	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

DeepStereo_RVC	0.18 275	0.11 231	0.40 392	0.21 305	0.11 194	0.19 209	0.16 220	0.28 234	0.22 223	0.27 347	0.27 321	0.23 340	0.28 509	0.24 280	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.10 468

iGMRVC	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.15 170	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

iRAFT	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

CRE-IMP	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.11 194	0.24 364	0.17 273	0.29 251	0.21 204	0.27 347	0.26 312	0.24 355	0.17 326	0.23 264	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.10 441	0.10 468

test-2	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.15 170	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.18 356	0.25 310	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

rafts_anoy	0.18 275	0.15 456	0.35 320	0.22 377	0.14 406	0.19 209	0.17 273	0.32 295	0.30 358	0.23 299	0.25 301	0.20 292	0.16 294	0.22 254	0.19 377	0.08 302	0.07 394	0.10 448	0.12 564	0.09 369	0.08 336

raft+_RVC	0.18 275	0.14 417	0.32 280	0.21 305	0.15 467	0.21 286	0.16 220	0.38 384	0.34 407	0.21 282	0.28 329	0.20 292	0.15 269	0.24 280	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.08 336

RALCasStereoNet	0.18 275	0.15 456	0.33 297	0.21 305	0.14 406	0.21 286	0.18 324	0.31 283	0.25 281	0.21 282	0.29 343	0.22 318	0.15 269	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.10 554	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.09 409

sCroCo_RVC	0.18 275	0.14 417	0.49 492	0.27 595	0.18 546	0.22 318	0.17 273	0.27 210	0.23 249	0.14 165	0.22 266	0.17 243	0.14 249	0.21 234	0.15 255	0.10 461	0.11 579	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

DCANet	0.18 275	0.13 363	0.40 392	0.19 170	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.34 322	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.18 257	0.23 423	0.20 208	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

AFF-stereo	0.18 275	0.15 456	0.32 280	0.21 305	0.10 134	0.18 174	0.18 324	0.33 310	0.27 304	0.25 324	0.37 447	0.25 365	0.17 326	0.24 280	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 275	0.12 293	0.33 297	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.12 40	0.42 437	0.25 281	0.27 347	0.32 384	0.21 306	0.17 326	0.25 310	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.08 336
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	0.18 275	0.09 92	0.32 280	0.22 377	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.42 437	0.19 152	0.31 439	0.45 548	0.20 292	0.14 249	0.18 154	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

RAFT-Stereo	0.18 275	0.09 92	0.32 280	0.22 377	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.42 437	0.19 152	0.31 439	0.45 548	0.20 292	0.14 249	0.18 154	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 324	0.12 293	0.22 152	0.22 377	0.13 355	0.31 497	0.22 483	0.30 271	0.27 304	0.25 324	0.31 374	0.20 292	0.20 383	0.18 154	0.17 314	0.12 544	0.09 521	0.15 610	0.16 629	0.11 490	0.12 530

HLF11	0.19 324	0.14 417	0.54 527	0.15 7	0.12 272	0.21 286	0.12 40	0.37 376	0.24 266	0.20 268	0.29 343	0.18 257	0.18 356	0.37 448	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.09 409

HLf8	0.19 324	0.16 485	0.55 534	0.15 7	0.12 272	0.24 364	0.14 116	0.40 409	0.31 372	0.20 268	0.26 312	0.18 257	0.15 269	0.35 436	0.17 314	0.10 461	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.09 409

TestStereo_HLe17	0.19 324	0.17 505	0.64 579	0.16 26	0.11 194	0.21 286	0.17 273	0.40 409	0.30 358	0.19 261	0.25 301	0.17 243	0.15 269	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

NLMM1	0.19 324	0.12 293	0.16 50	0.23 437	0.18 546	0.24 364	0.20 424	0.59 631	0.65 649	0.18 253	0.17 189	0.13 155	0.14 249	0.25 310	0.18 343	0.08 302	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

NLCSM	0.19 324	0.12 293	0.18 90	0.24 493	0.19 573	0.24 364	0.21 455	0.42 437	0.40 490	0.19 261	0.18 210	0.14 187	0.16 294	0.47 489	0.19 377	0.08 302	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

AIO-test1	0.19 324	0.14 417	0.41 415	0.27 595	0.15 467	0.21 286	0.16 220	0.39 396	0.36 436	0.17 234	0.26 312	0.18 257	0.13 212	0.28 364	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.06 106	0.09 409

rvit_0105_6	0.19 324	0.14 417	0.34 309	0.23 437	0.14 406	0.18 174	0.20 424	0.29 251	0.37 447	0.18 253	0.22 266	0.23 340	0.17 326	0.26 329	0.17 314	0.15 605	0.13 611	0.13 567	0.11 525	0.11 490	0.08 336

1test111	0.19 324	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.41 423	0.27 304	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.18 356	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.09 369	0.09 409

DCANet-4	0.19 324	0.10 151	0.52 520	0.19 170	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.36 365	0.39 472	0.29 389	0.30 359	0.17 243	0.22 409	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

fff	0.19 324	0.13 363	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.35 346	0.43 518	0.29 389	0.30 359	0.18 257	0.28 509	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

ADStereo(finetuned)	0.19 324	0.13 363	0.49 492	0.19 170	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.34 322	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.18 257	0.31 555	0.21 234	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

x	0.19 324	0.11 231	0.29 245	0.20 247	0.11 194	0.26 408	0.18 324	0.41 423	0.29 342	0.25 324	0.29 343	0.28 413	0.24 441	0.26 329	0.23 469	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.08 336

DisPM	0.19 324	0.10 151	0.35 320	0.23 437	0.13 355	0.18 174	0.20 424	0.29 251	0.29 342	0.33 474	0.34 417	0.23 340	0.16 294	0.33 420	0.16 282	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.11 506

iRaft-Stereo_20w	0.19 324	0.10 151	0.46 468	0.19 170	0.13 355	0.25 384	0.19 372	0.52 559	0.19 152	0.29 389	0.21 252	0.22 318	0.20 383	0.28 364	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 330	0.08 280	0.08 336

TRStereo	0.19 324	0.17 505	0.47 476	0.23 437	0.19 573	0.19 209	0.16 220	0.52 559	0.28 323	0.20 268	0.19 220	0.21 306	0.13 212	0.24 280	0.13 181	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.11 525	0.06 106	0.06 150

Pruner-Stereo	0.19 324	0.11 231	0.34 309	0.29 619	0.12 272	0.19 209	0.17 273	0.31 283	0.29 342	0.33 474	0.32 384	0.25 365	0.15 269	0.24 280	0.21 427	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.09 409

RALAANet	0.19 324	0.18 520	0.37 349	0.23 437	0.14 406	0.23 341	0.13 80	0.37 376	0.29 342	0.28 360	0.26 312	0.25 365	0.15 269	0.26 329	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.06 150

csc	0.19 324	0.13 363	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.35 346	0.43 518	0.29 389	0.30 359	0.18 257	0.28 509	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

cscssc	0.19 324	0.13 363	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.35 346	0.43 518	0.29 389	0.30 359	0.18 257	0.28 509	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

GMStereo	0.19 324	0.25 596	0.40 392	0.21 305	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.29 251	0.40 490	0.25 324	0.23 275	0.16 231	0.15 269	0.25 310	0.19 377	0.09 407	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.08 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 345	0.14 417	0.31 271	0.22 377	0.12 272	0.26 408	0.16 220	0.31 283	0.27 304	0.32 461	0.58 617	0.23 340	0.15 269	0.23 264	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.07 245	0.08 280	0.06 150

FLISNet	0.20 345	0.13 363	0.33 297	0.18 111	0.15 467	0.17 146	0.16 220	0.34 322	0.21 204	0.37 535	0.39 476	0.36 496	0.24 441	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.09 438	0.09 369	0.07 250

CoSv	0.20 345	0.13 363	0.33 297	0.18 111	0.15 467	0.17 146	0.16 220	0.34 322	0.21 204	0.37 535	0.39 476	0.36 496	0.24 441	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.09 438	0.09 369	0.07 250

AIO-test2	0.20 345	0.20 549	0.36 340	0.26 567	0.15 467	0.22 318	0.16 220	0.42 437	0.42 510	0.16 215	0.29 343	0.15 209	0.11 127	0.26 329	0.13 181	0.18 644	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.07 193	0.07 250

rvit_0105_4	0.20 345	0.15 456	0.38 368	0.23 437	0.14 406	0.20 252	0.22 483	0.33 310	0.39 472	0.19 261	0.24 289	0.25 365	0.19 372	0.27 349	0.17 314	0.16 621	0.13 611	0.13 567	0.11 525	0.11 490	0.08 336

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 345	0.72 698	0.70 599	0.17 57	0.08 29	0.15 63	0.15 170	0.18 44	0.16 80	0.13 134	0.12 76	0.09 30	0.08 16	0.16 107	0.13 181	0.35 688	0.04 2	0.08 269	0.07 245	0.11 490	0.23 662

test_sample1	0.20 345	0.10 151	0.28 231	0.19 170	0.12 272	0.28 439	0.19 372	0.41 423	0.25 281	0.26 337	0.31 374	0.29 424	0.26 473	0.44 479	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.09 409

MyStereo06	0.20 345	0.12 293	0.57 544	0.21 305	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.40 409	0.21 204	0.30 421	0.24 289	0.31 450	0.18 356	0.22 254	0.18 343	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

xx1	0.20 345	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.35 346	0.47 568	0.17 234	0.19 220	0.28 413	0.24 441	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.09 438	0.09 369	0.09 409

GCAPDPT-zeroshot	0.20 345	0.08 44	1.14 677	0.29 619	0.43 682	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.14 165	0.17 189	0.15 209	0.11 127	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

DCRE	0.20 345	0.13 363	0.40 392	0.21 305	0.15 467	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.22 291	0.80 664	0.23 340	0.16 294	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.07 394	0.07 167	0.08 330	0.07 193	0.06 150

qqq	0.20 345	0.12 293	0.31 271	0.20 247	0.11 194	0.23 341	0.19 372	0.41 423	0.27 304	0.24 314	0.28 329	0.28 413	0.24 441	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.09 369	0.09 409

PFNet+	0.20 345	0.10 151	0.37 349	0.21 305	0.12 272	0.17 146	0.19 372	0.29 251	0.34 407	0.33 474	0.32 384	0.24 355	0.16 294	0.32 413	0.17 314	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.08 280	0.12 530

NF-Stereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

OCTAStereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

RE-Stereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

TVStereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

sAnonymous2	0.20 345	0.21 564	0.58 549	0.24 493	0.17 524	0.22 318	0.19 372	0.34 322	0.28 323	0.17 234	0.19 220	0.17 243	0.16 294	0.17 125	0.14 219	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.23 650	0.17 608

CroCo_RVC	0.20 345	0.21 564	0.58 549	0.24 493	0.17 524	0.22 318	0.19 372	0.34 322	0.28 323	0.17 234	0.19 220	0.17 243	0.16 294	0.17 125	0.14 219	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.23 650	0.17 608

111	0.20 345	0.17 505	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.24 364	0.17 273	0.41 423	0.45 545	0.23 299	0.29 343	0.29 424	0.21 392	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.08 336

HITNet	0.20 345	0.17 505	0.43 438	0.19 170	0.08 29	0.27 419	0.14 116	0.42 437	0.30 358	0.29 389	0.32 384	0.27 397	0.21 392	0.28 364	0.25 491	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.06 150
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 366	0.20 549	0.29 245	0.23 437	0.11 194	0.36 555	0.17 273	0.37 376	0.29 342	0.24 314	0.28 329	0.19 277	0.21 392	0.53 519	0.21 427	0.10 461	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.08 336

TestStereo_HL3	0.21 366	0.13 363	0.77 611	0.17 57	0.11 194	0.23 341	0.16 220	0.34 322	0.20 182	0.27 347	0.38 462	0.23 340	0.19 372	0.41 469	0.14 219	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.08 336

DNS	0.21 366	0.09 92	0.27 213	0.24 493	0.11 194	0.29 461	0.16 220	0.27 210	0.16 80	1.35 706	0.18 210	0.17 243	0.12 162	0.14 36	0.14 219	0.09 407	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.08 280	0.12 530

IGEV_i1	0.21 366	0.11 231	0.43 438	0.22 377	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.43 451	0.30 358	0.29 389	0.30 359	0.31 450	0.20 383	0.33 420	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.08 336

Selective-IGEV-i1	0.21 366	0.10 151	0.31 271	0.23 437	0.13 355	0.31 497	0.22 483	0.46 480	0.42 510	0.27 347	0.32 384	0.33 468	0.17 326	0.25 310	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.09 409

Hybrid-DGEV-2	0.21 366	0.15 456	0.34 309	0.24 493	0.13 355	0.28 439	0.14 116	0.48 502	0.44 533	0.27 347	0.24 289	0.25 365	0.25 463	0.28 364	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.07 250

FACV-RUCA	0.21 366	0.15 456	0.32 280	0.23 437	0.23 629	0.26 408	0.19 372	0.39 396	0.34 407	0.25 324	0.32 384	0.21 306	0.24 441	0.24 280	0.19 377	0.10 461	0.07 394	0.15 610	0.08 330	0.16 589	0.13 550

IGEV-RUCA	0.21 366	0.08 44	0.23 167	0.19 170	0.19 573	0.28 439	0.24 532	0.23 135	0.21 204	0.20 268	0.23 275	0.28 413	0.49 644	0.26 329	0.18 343	0.09 407	0.08 484	0.18 637	0.13 592	0.17 606	0.17 608

rvit_0105_5	0.21 366	0.15 456	0.38 368	0.23 437	0.13 355	0.22 318	0.24 532	0.36 365	0.39 472	0.21 282	0.23 275	0.26 387	0.19 372	0.26 329	0.19 377	0.15 605	0.13 611	0.12 545	0.12 564	0.10 441	0.09 409

GCAP-BAT	0.21 366	0.08 44	1.22 682	0.29 619	0.43 682	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.14 165	0.17 189	0.15 209	0.11 127	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

test_sample2	0.21 366	0.10 151	0.28 231	0.19 170	0.11 194	0.27 419	0.21 455	0.43 451	0.29 342	0.26 337	0.31 374	0.30 441	0.24 441	0.45 482	0.18 343	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.09 409

mmm	0.21 366	0.12 293	0.31 271	0.22 377	0.12 272	0.28 439	0.21 455	0.41 423	0.27 304	0.29 389	0.38 462	0.29 424	0.24 441	0.29 383	0.22 448	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.10 441	0.09 409

CASS	0.21 366	0.15 456	0.32 280	0.26 567	0.11 194	0.28 439	0.19 372	0.39 396	0.30 358	0.32 461	0.34 417	0.25 365	0.24 441	0.25 310	0.20 400	0.13 565	0.08 484	0.11 506	0.09 438	0.11 490	0.11 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 366	0.16 485	0.32 280	0.26 567	0.13 355	0.26 408	0.27 570	0.40 409	0.36 436	0.29 389	0.39 476	0.22 318	0.21 392	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.07 250

RAFT_CTSACE	0.21 366	0.16 485	0.41 415	0.25 533	0.15 467	0.22 318	0.24 532	0.32 295	0.28 323	0.33 474	0.51 583	0.29 424	0.17 326	0.32 413	0.13 181	0.06 49	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.06 150

RAFT+CT+SA	0.21 366	0.18 520	0.33 297	0.25 533	0.18 546	0.23 341	0.29 593	0.40 409	0.36 436	0.24 314	0.38 462	0.18 257	0.16 294	0.32 413	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.12 564	0.09 369	0.09 409

SA-5K	0.21 366	0.16 485	0.32 280	0.26 567	0.13 355	0.26 408	0.27 570	0.40 409	0.36 436	0.29 389	0.39 476	0.22 318	0.21 392	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.07 250

CIPLG	0.21 366	0.21 564	0.55 534	0.23 437	0.15 467	0.25 384	0.20 424	0.35 346	0.29 342	0.31 439	0.33 407	0.22 318	0.15 269	0.26 329	0.20 400	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336

IPLG	0.21 366	0.15 456	0.53 524	0.21 305	0.12 272	0.28 439	0.17 273	0.42 437	0.30 358	0.33 474	0.32 384	0.15 209	0.17 326	0.50 501	0.21 427	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

IPLGR_C	0.21 366	0.22 578	0.60 557	0.23 437	0.15 467	0.24 364	0.20 424	0.35 346	0.29 342	0.31 439	0.32 384	0.22 318	0.15 269	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336

MIPNet	0.21 366	0.15 456	0.52 520	0.21 305	0.12 272	0.27 419	0.20 424	0.45 469	0.37 447	0.30 421	0.23 275	0.19 277	0.24 441	0.27 349	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

IPLGR	0.21 366	0.13 363	0.61 560	0.21 305	0.11 194	0.25 384	0.18 324	0.41 423	0.37 447	0.28 360	0.27 321	0.21 306	0.19 372	0.37 448	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

ACRE	0.21 366	0.20 549	0.62 568	0.23 437	0.15 467	0.24 364	0.20 424	0.35 346	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.22 318	0.15 269	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336

GANet-ADL	0.21 366	0.12 293	0.45 460	0.23 437	0.14 406	0.29 461	0.19 372	0.46 480	0.35 423	0.25 324	0.32 384	0.32 460	0.19 372	0.24 280	0.20 400	0.10 461	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.10 468

LCNet	0.21 366	0.11 231	0.29 245	0.25 533	0.12 272	0.23 341	0.19 372	0.34 322	0.26 293	0.28 360	0.35 428	0.26 387	0.30 538	0.35 436	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.10 484	0.13 549	0.22 655

PSM-softLoss	0.21 366	0.10 151	0.39 384	0.24 493	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.38 384	0.26 293	0.29 389	0.32 384	0.24 355	0.16 294	0.52 512	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.09 438	0.08 280	0.12 530

KMStereo	0.21 366	0.10 151	0.39 384	0.24 493	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.38 384	0.26 293	0.29 389	0.32 384	0.24 355	0.16 294	0.52 512	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.09 438	0.08 280	0.12 530

SST-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.37 349	0.24 493	0.13 355	0.19 209	0.17 273	0.31 283	0.24 266	0.34 494	0.33 407	0.29 424	0.25 463	0.56 539	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.07 250

RAFT_R40	0.21 366	0.10 151	0.37 349	0.24 493	0.13 355	0.18 174	0.18 324	0.31 283	0.29 342	0.33 474	0.33 407	0.30 441	0.24 441	0.55 528	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.07 250

RAFT-345	0.21 366	0.10 151	0.46 468	0.22 377	0.11 194	0.20 252	0.16 220	0.26 194	0.25 281	0.27 347	0.66 643	0.21 306	0.16 294	0.55 528	0.21 427	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.06 150

RAFT	0.21 366	0.17 505	0.32 280	0.24 493	0.12 272	0.25 384	0.27 570	0.35 346	0.28 323	0.33 474	0.33 407	0.38 510	0.22 409	0.29 383	0.17 314	0.08 302	0.08 484	0.11 506	0.10 484	0.10 441	0.06 150

GMM-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.43 438	0.23 437	0.13 355	0.24 364	0.25 549	0.37 376	0.27 304	0.30 421	0.45 548	0.27 397	0.21 392	0.31 406	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.10 448	0.09 438	0.08 280	0.19 628

Prome-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.30 256	0.24 493	0.12 272	0.23 341	0.23 510	0.36 365	0.25 281	0.33 474	0.59 620	0.24 355	0.28 509	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.20 640

TestStereo	0.21 366	0.19 536	0.40 392	0.25 533	0.10 134	0.22 318	0.21 455	0.31 283	0.31 372	0.23 299	0.34 417	0.22 318	0.18 356	0.62 575	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.07 245	0.11 490	0.06 150

XX-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.83 632	0.26 567	0.17 524	0.23 341	0.13 80	0.40 409	0.18 133	0.20 268	0.41 495	0.31 450	0.10 86	0.32 413	0.12 122	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.33 297	0.21 305	0.12 272	0.30 481	0.46 672	0.46 480	0.20 182	0.25 324	0.50 577	0.17 243	0.16 294	0.24 280	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.10 484	0.06 106	0.07 250

FENet	0.21 366	0.11 231	0.45 460	0.21 305	0.12 272	0.26 408	0.17 273	0.41 423	0.35 423	0.30 421	0.31 374	0.29 424	0.23 423	0.26 329	0.23 469	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

MyStereo8	0.22 403	0.15 456	0.63 571	0.21 305	0.17 524	0.31 497	0.16 220	0.36 365	0.32 383	0.28 360	0.36 438	0.25 365	0.18 356	0.25 310	0.28 516	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.12 530

ffm	0.22 403	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.35 346	0.44 533	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.11 506	0.10 484	0.08 280	0.08 336

StereoVision	0.22 403	0.18 520	0.37 349	0.27 595	0.17 524	0.23 341	0.22 483	0.38 384	0.31 372	0.20 268	0.51 583	0.22 318	0.16 294	0.28 364	0.18 343	0.11 504	0.12 599	0.13 567	0.13 592	0.10 441	0.07 250

raft_robust	0.22 403	0.17 505	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.23 341	0.22 483	0.49 512	0.48 578	0.32 461	0.32 384	0.26 387	0.23 423	0.53 519	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.10 484	0.08 280	0.06 150

Sa-1000	0.22 403	0.15 456	0.35 320	0.23 437	0.13 355	0.28 439	0.23 510	0.47 489	0.39 472	0.30 421	0.50 577	0.26 387	0.19 372	0.33 420	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.08 280	0.06 150

SA	0.22 403	0.16 485	0.36 340	0.23 437	0.13 355	0.24 364	0.23 510	0.45 469	0.40 490	0.27 347	0.44 536	0.23 340	0.23 423	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.08 280	0.06 150

dd	0.22 403	0.26 607	0.40 392	0.22 377	0.12 272	0.25 384	0.21 455	0.32 295	0.44 533	0.29 389	0.28 329	0.25 365	0.16 294	0.30 399	0.25 491	0.12 544	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.11 490	0.09 409

GwcNet-ADL	0.22 403	0.14 417	0.58 549	0.24 493	0.13 355	0.22 318	0.23 510	0.49 512	0.40 490	0.27 347	0.29 343	0.30 441	0.20 383	0.26 329	0.23 469	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.09 369	0.09 409

HHNet	0.22 403	0.12 293	0.52 520	0.18 111	0.18 546	0.20 252	0.20 424	0.34 322	0.31 372	0.32 461	0.59 620	0.20 292	0.21 392	0.24 280	0.31 544	0.08 302	0.05 39	0.09 367	0.07 245	0.08 280	0.11 506

KYRaft	0.22 403	0.10 151	0.30 256	0.23 437	0.12 272	0.23 341	0.23 510	0.35 346	0.24 266	0.35 511	0.54 601	0.34 477	0.26 473	0.29 383	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.10 484	0.08 280	0.31 680

IRAFT_RVC	0.22 403	0.12 293	0.39 384	0.26 567	0.11 194	0.18 174	0.24 532	0.40 409	0.37 447	0.31 439	0.30 359	0.29 424	0.24 441	0.55 528	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.07 250

GES	0.22 403	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.14 406	0.27 419	0.19 372	0.49 512	0.33 397	0.30 421	0.36 438	0.25 365	0.23 423	0.29 383	0.22 448	0.10 461	0.08 484	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.11 506

SFCPSM	0.22 403	0.10 151	0.51 513	0.21 305	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.55 590	0.39 472	0.29 389	0.32 384	0.23 340	0.21 392	0.27 349	0.19 377	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.08 336

DMCA	0.22 403	0.14 417	0.36 340	0.22 377	0.14 406	0.27 419	0.20 424	0.43 451	0.38 462	0.31 439	0.32 384	0.33 468	0.24 441	0.24 280	0.28 516	0.11 504	0.08 484	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.11 506

BEATNet_4x	0.22 403	0.18 520	0.47 476	0.22 377	0.10 134	0.28 439	0.14 116	0.46 480	0.32 383	0.31 439	0.34 417	0.31 450	0.25 463	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.10 441	0.08 336

MLCV	0.22 403	0.16 485	0.44 448	0.21 305	0.08 29	0.29 461	0.19 372	0.38 384	0.37 447	0.38 550	0.44 536	0.31 450	0.21 392	0.41 469	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

DN-CSS_ROB	0.22 403	0.25 596	0.47 476	0.24 493	0.14 406	0.25 384	0.12 40	0.40 409	0.33 397	0.29 389	0.42 512	0.22 318	0.20 383	0.33 420	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.07 250

Select-FE	0.23 420	0.14 417	0.78 612	0.22 377	0.18 546	0.22 318	0.13 80	0.43 451	0.26 293	0.28 360	0.33 407	0.39 522	0.29 524	0.27 349	0.19 377	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.13 592	0.08 280	0.12 530

G2L-ROB	0.23 420	0.15 456	0.41 415	0.19 170	0.12 272	0.27 419	0.21 455	0.47 489	0.33 397	0.34 494	0.31 374	0.41 544	0.22 409	0.49 497	0.26 505	0.09 407	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.10 468

DFGA-Net	0.23 420	0.24 591	0.49 492	0.22 377	0.15 467	0.25 384	0.17 273	0.39 396	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.21 306	0.17 326	0.59 556	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.08 336

PAM_32	0.23 420	0.10 151	0.63 571	0.21 305	0.14 406	0.33 521	0.19 372	0.36 365	0.23 249	0.29 389	0.28 329	0.56 628	0.28 509	0.27 349	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.09 409

PAM	0.23 420	0.10 151	0.63 571	0.22 377	0.15 467	0.34 535	0.21 455	0.37 376	0.22 223	0.31 439	0.27 321	0.55 624	0.26 473	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.09 438	0.07 193	0.09 409

rvit_0105_3	0.23 420	0.17 505	0.40 392	0.25 533	0.15 467	0.24 364	0.28 586	0.38 384	0.41 502	0.25 324	0.25 301	0.28 413	0.21 392	0.28 364	0.20 400	0.15 605	0.13 611	0.14 594	0.15 617	0.10 441	0.09 409

UGAM-zero	0.23 420	0.10 151	0.54 527	0.19 170	0.13 355	0.21 286	0.14 116	0.44 459	0.22 223	0.28 360	0.28 329	0.51 607	0.33 565	0.65 591	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 330	0.06 106	0.07 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 420	0.13 363	0.83 632	0.20 247	0.21 600	0.23 341	0.17 273	0.48 502	0.27 304	0.23 299	0.29 343	0.39 522	0.23 423	0.25 310	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.11 525	0.11 490	0.10 468

test_sample3	0.23 420	0.12 293	0.43 438	0.19 170	0.12 272	0.32 510	0.20 424	0.50 523	0.34 407	0.31 439	0.33 407	0.29 424	0.22 409	0.53 519	0.22 448	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.10 441	0.10 468

MyStereo05	0.23 420	0.12 293	0.57 544	0.21 305	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.48 502	0.52 608	0.31 439	0.23 275	0.25 365	0.22 409	0.30 399	0.21 427	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

MyStereo04	0.23 420	0.12 293	0.55 534	0.22 377	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.49 512	0.52 608	0.28 360	0.23 275	0.27 397	0.23 423	0.30 399	0.22 448	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

CoDeX	0.23 420	0.12 293	0.46 468	0.21 305	0.14 406	0.29 461	0.21 455	0.53 571	0.41 502	0.29 389	0.35 428	0.29 424	0.22 409	0.48 492	0.19 377	0.09 407	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250

PCWNet_CMD	0.23 420	0.13 363	0.48 486	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.16 220	0.46 480	0.46 563	0.29 389	0.36 438	0.37 502	0.24 441	0.28 364	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.11 490	0.09 409

anonymousa	0.23 420	0.11 231	0.50 503	0.21 305	0.16 500	0.31 497	0.20 424	0.36 365	0.35 423	0.32 461	0.50 577	0.39 522	0.26 473	0.22 254	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.11 525	0.07 193	0.08 336

BUS	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.25 533	0.14 406	0.43 605	0.17 273	0.56 606	0.34 407	0.34 494	0.35 428	0.32 460	0.20 383	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.09 369	0.09 409

IER	0.23 420	0.12 293	0.39 384	0.20 247	0.14 406	0.31 497	0.19 372	0.42 437	0.36 436	0.33 474	0.40 487	0.32 460	0.33 565	0.29 383	0.22 448	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.08 336

test_5	0.23 420	0.19 536	0.38 368	0.26 567	0.18 546	0.25 384	0.29 593	0.40 409	0.37 447	0.29 389	0.40 487	0.25 365	0.22 409	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.10 468

BSDual-CNN	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.25 533	0.14 406	0.35 550	0.21 455	0.56 606	0.34 407	0.34 494	0.35 428	0.38 510	0.24 441	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.09 369	0.09 409

iRaft-Stereo_5w	0.23 420	0.18 520	0.44 448	0.22 377	0.13 355	0.19 209	0.19 372	0.37 376	0.32 383	0.28 360	0.37 447	0.34 477	0.23 423	0.65 591	0.27 511	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.08 336

psmg	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.21 305	0.14 406	0.35 550	0.23 510	0.51 540	0.34 407	0.35 511	0.38 462	0.38 510	0.24 441	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.09 369	0.08 336

UDGNet	0.23 420	0.31 638	0.38 368	0.24 493	0.14 406	0.24 364	0.18 324	0.32 295	0.43 518	0.29 389	0.28 329	0.24 355	0.19 372	0.29 383	0.20 400	0.15 605	0.07 394	0.21 651	0.11 525	0.14 567	0.10 468

OMP-Stereo	0.23 420	0.14 417	0.35 320	0.29 619	0.13 355	0.21 286	0.16 220	0.37 376	0.33 397	0.34 494	0.30 359	0.34 477	0.19 372	0.70 605	0.24 481	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.07 193	0.06 150

IIG-Stereo	0.23 420	0.13 363	0.35 320	0.29 619	0.12 272	0.23 341	0.14 116	0.38 384	0.31 372	0.34 494	0.37 447	0.33 468	0.21 392	0.70 605	0.26 505	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.07 193	0.06 150

ASMatch	0.23 420	0.11 231	0.51 513	0.24 493	0.14 406	0.19 209	0.17 273	0.31 283	0.28 323	0.28 360	0.68 647	0.27 397	0.26 473	0.50 501	0.22 448	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.11 506

PFNet	0.23 420	0.10 151	0.57 544	0.24 493	0.14 406	0.22 318	0.19 372	0.39 396	0.33 397	0.35 511	0.32 384	0.27 397	0.19 372	0.64 584	0.22 448	0.09 407	0.05 39	0.09 367	0.07 245	0.08 280	0.07 250

ICVP	0.23 420	0.13 363	0.44 448	0.26 567	0.14 406	0.29 461	0.25 549	0.45 469	0.33 397	0.29 389	0.43 525	0.35 491	0.25 463	0.26 329	0.23 469	0.12 544	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.10 468
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 420	0.18 520	0.63 571	0.27 595	0.18 546	0.41 589	0.23 510	0.43 451	0.35 423	0.23 299	0.27 321	0.20 292	0.18 356	0.27 349	0.18 343	0.12 544	0.11 579	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.12 530

CFNet_pseudo	0.23 420	0.13 363	0.47 476	0.19 170	0.13 355	0.26 408	0.16 220	0.44 459	0.44 533	0.29 389	0.37 447	0.38 510	0.23 423	0.29 383	0.21 427	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.08 330	0.11 490	0.09 409

ACVNet	0.23 420	0.13 363	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.27 419	0.23 510	0.39 396	0.44 533	0.28 360	0.41 495	0.38 510	0.26 473	0.27 349	0.32 549	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.07 250

MSMDNet	0.23 420	0.13 363	0.48 486	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.16 220	0.46 480	0.46 563	0.29 389	0.36 438	0.37 502	0.24 441	0.28 364	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.11 490	0.09 409

ccs_rob	0.23 420	0.13 363	0.47 476	0.20 247	0.13 355	0.26 408	0.17 273	0.44 459	0.44 533	0.29 389	0.37 447	0.38 510	0.23 423	0.29 383	0.21 427	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.08 330	0.11 490	0.09 409

G2L-Stereo_test	0.24 451	0.16 485	0.38 368	0.19 170	0.13 355	0.27 419	0.24 532	0.49 512	0.38 462	0.37 535	0.37 447	0.40 537	0.24 441	0.52 512	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.09 369	0.08 336

DCVSM-stereo	0.24 451	0.13 363	0.52 520	0.20 247	0.14 406	0.26 408	0.13 80	0.34 322	0.34 407	0.41 584	0.33 407	0.47 583	0.29 524	0.30 399	0.22 448	0.10 461	0.10 554	0.11 506	0.10 484	0.12 531	0.15 586

rvit_stereo_0075_2	0.24 451	0.17 505	0.50 503	0.26 567	0.22 616	0.22 318	0.15 170	0.40 409	0.35 423	0.27 347	0.37 447	0.29 424	0.20 383	0.28 364	0.19 377	0.17 633	0.12 599	0.19 645	0.12 564	0.13 549	0.13 550

test_sample5	0.24 451	0.13 363	0.42 425	0.21 305	0.12 272	0.30 481	0.21 455	0.50 523	0.34 407	0.32 461	0.41 495	0.29 424	0.23 423	0.55 528	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.11 490	0.10 468

test_sample4	0.24 451	0.13 363	0.43 438	0.20 247	0.12 272	0.32 510	0.21 455	0.51 540	0.34 407	0.31 439	0.37 447	0.28 413	0.23 423	0.53 519	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.11 490	0.10 468

tta	0.24 451	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.28 516	0.10 461	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.07 250

qqq1	0.24 451	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.16 282	0.10 461	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

fff1	0.24 451	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.16 282	0.10 461	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

DualNet	0.24 451	0.13 363	0.42 425	0.21 305	0.12 272	0.30 481	0.21 455	0.50 523	0.34 407	0.33 474	0.43 525	0.29 424	0.23 423	0.55 528	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.11 490	0.10 468

GMStereo_Zeroshot	0.24 451	0.21 564	0.45 460	0.26 567	0.13 355	0.28 439	0.15 170	0.39 396	0.35 423	0.37 535	0.43 525	0.40 537	0.17 326	0.34 427	0.20 400	0.12 544	0.07 394	0.13 567	0.07 245	0.16 589	0.09 409

CFNet_ucs	0.24 451	0.13 363	0.50 503	0.20 247	0.15 467	0.28 439	0.17 273	0.49 512	0.45 545	0.32 461	0.42 512	0.39 522	0.22 409	0.31 406	0.21 427	0.11 504	0.08 484	0.12 545	0.09 438	0.12 531	0.11 506

gwcnet-sp	0.24 451	0.13 363	0.63 571	0.22 377	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.44 459	0.39 472	0.35 511	0.34 417	0.27 397	0.27 492	0.35 436	0.25 491	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

scenet	0.24 451	0.13 363	0.63 571	0.22 377	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.44 459	0.39 472	0.35 511	0.34 417	0.27 397	0.27 492	0.35 436	0.25 491	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

ToySt	0.24 451	0.16 485	0.48 486	0.21 305	0.13 355	0.29 461	0.29 593	0.39 396	0.39 472	0.27 347	0.35 428	0.39 522	0.31 555	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.09 521	0.10 448	0.11 525	0.11 490	0.10 468

ssnet	0.24 451	0.13 363	0.63 571	0.22 377	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.44 459	0.39 472	0.35 511	0.34 417	0.27 397	0.27 492	0.35 436	0.25 491	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

STrans-v2	0.24 451	0.13 363	0.54 527	0.21 305	0.12 272	0.23 341	0.21 455	0.47 489	0.28 323	0.31 439	0.42 512	0.36 496	0.35 579	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.06 150

TransformOpticalFlow	0.24 451	0.13 363	0.56 541	0.23 437	0.11 194	0.21 286	0.19 372	0.40 409	0.32 383	0.30 421	0.43 525	0.36 496	0.31 555	0.61 567	0.20 400	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.07 250

DRaft	0.24 451	0.10 151	0.34 309	0.18 111	0.12 272	0.28 439	0.23 510	0.33 310	0.39 472	0.38 550	0.61 632	0.21 306	0.41 611	0.48 492	0.42 601	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.08 336

HCRNet	0.24 451	0.25 596	0.33 297	0.34 650	0.16 500	0.27 419	0.18 324	0.43 451	0.35 423	0.30 421	0.35 428	0.32 460	0.22 409	0.44 479	0.20 400	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.11 525	0.10 441	0.09 409

ARAFT	0.24 451	0.21 564	0.78 612	0.22 377	0.12 272	0.29 461	0.24 532	0.43 451	0.32 383	0.33 474	0.28 329	0.28 413	0.19 372	0.49 497	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.12 545	0.11 525	0.09 369	0.06 150

cf-r	0.24 451	0.15 456	0.44 448	0.21 305	0.14 406	0.27 419	0.22 483	0.42 437	0.40 490	0.30 421	0.42 512	0.42 553	0.26 473	0.43 475	0.25 491	0.11 504	0.06 252	0.08 269	0.10 484	0.08 280	0.08 336

GANet-RSSM	0.24 451	0.14 417	0.36 340	0.21 305	0.14 406	0.27 419	0.21 455	0.45 469	0.33 397	0.29 389	0.39 476	0.39 522	0.28 509	0.58 550	0.23 469	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.09 409

PSMNet-RSSM	0.24 451	0.15 456	0.36 340	0.21 305	0.14 406	0.25 384	0.20 424	0.48 502	0.37 447	0.30 421	0.44 536	0.38 510	0.26 473	0.52 512	0.22 448	0.12 544	0.07 394	0.11 506	0.13 592	0.10 441	0.09 409

CFNet-ft	0.24 451	0.15 456	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.30 481	0.21 455	0.39 396	0.36 436	0.28 360	0.40 487	0.43 557	0.25 463	0.47 489	0.24 481	0.12 544	0.07 394	0.12 545	0.11 525	0.12 531	0.09 409

CFNet_RVC	0.24 451	0.15 456	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.30 481	0.21 455	0.39 396	0.36 436	0.28 360	0.40 487	0.43 557	0.25 463	0.47 489	0.24 481	0.12 544	0.07 394	0.12 545	0.11 525	0.12 531	0.09 409

UCFNet_RVC	0.24 451	0.16 485	0.34 309	0.18 111	0.15 467	0.33 521	0.16 220	0.46 480	0.35 423	0.29 389	0.35 428	0.39 522	0.25 463	0.34 427	0.22 448	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.14 607	0.13 549	0.12 530

AdaStereo	0.24 451	0.16 485	0.37 349	0.24 493	0.12 272	0.32 510	0.17 273	0.54 580	0.42 510	0.33 474	0.38 462	0.35 491	0.21 392	0.30 399	0.22 448	0.14 590	0.06 252	0.13 567	0.08 330	0.11 490	0.08 336
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	0.24 451	0.18 520	0.61 560	0.25 533	0.11 194	0.29 461	0.21 455	0.42 437	0.43 518	0.33 474	0.43 525	0.27 397	0.22 409	0.34 427	0.26 505	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

RT-IGEV	0.25 479	0.10 151	0.48 486	0.22 377	0.14 406	0.31 497	0.28 586	0.53 571	0.39 472	0.36 527	0.41 495	0.44 568	0.30 538	0.28 364	0.27 511	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.09 438	0.09 369	0.10 468

G2L-Stereo	0.25 479	0.16 485	0.47 476	0.22 377	0.14 406	0.25 384	0.18 324	0.46 480	0.35 423	0.33 474	0.37 447	0.40 537	0.22 409	0.60 560	0.30 536	0.10 461	0.09 521	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.09 409

DDVS	0.25 479	0.15 456	0.39 384	0.24 493	0.17 524	0.34 535	0.21 455	0.41 423	0.30 358	0.33 474	0.41 495	0.48 589	0.21 392	0.52 512	0.27 511	0.11 504	0.09 521	0.11 506	0.09 438	0.13 549	0.14 574

ITSA-stereo	0.25 479	0.15 456	0.33 297	0.23 437	0.11 194	0.27 419	0.18 324	0.56 606	0.59 633	0.31 439	0.32 384	0.33 468	0.28 509	0.49 497	0.30 536	0.11 504	0.08 484	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.13 550

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 479	0.14 417	0.95 655	0.21 305	0.27 651	0.20 252	0.19 372	0.48 502	0.25 281	0.26 337	0.55 605	0.34 477	0.18 356	0.25 310	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.12 564	0.12 531	0.12 530

test_sample7	0.25 479	0.15 456	0.35 320	0.20 247	0.14 406	0.28 439	0.21 455	0.51 540	0.38 462	0.37 535	0.34 417	0.37 502	0.30 538	0.39 459	0.23 469	0.14 590	0.09 521	0.13 567	0.12 564	0.13 549	0.12 530

test_sample6	0.25 479	0.13 363	0.41 415	0.21 305	0.11 194	0.30 481	0.22 483	0.51 540	0.35 423	0.33 474	0.43 525	0.30 441	0.24 441	0.57 543	0.22 448	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.10 468

SMFormer	0.25 479	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.28 516	0.10 461	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.09 409

NINENet	0.25 479	0.15 456	0.37 349	0.23 437	0.16 500	0.43 605	0.17 273	0.60 640	0.46 563	0.32 461	0.37 447	0.32 460	0.20 383	0.42 473	0.21 427	0.10 461	0.10 554	0.12 545	0.08 330	0.11 490	0.10 468

hknet	0.25 479	0.14 417	0.40 392	0.25 533	0.15 467	0.35 550	0.21 455	0.56 606	0.37 447	0.34 494	0.35 428	0.43 557	0.27 492	0.37 448	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.09 369	0.09 409

PSMNet-ADL	0.25 479	0.15 456	0.32 280	0.26 567	0.14 406	0.31 497	0.22 483	0.44 459	0.36 436	0.27 347	0.33 407	0.41 544	0.28 509	0.61 567	0.29 528	0.11 504	0.09 521	0.09 367	0.11 525	0.10 441	0.10 468

PSM-AAD	0.25 479	0.10 151	0.30 256	0.24 493	0.12 272	0.26 408	0.38 649	0.34 322	0.28 323	0.35 511	0.39 476	0.28 413	0.79 685	0.30 399	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.12 545	0.11 525	0.08 280	0.21 649

GrayStereo	0.25 479	0.09 92	0.32 280	0.26 567	0.13 355	0.23 341	0.47 676	0.34 322	0.30 358	0.39 565	0.47 565	0.30 441	0.79 685	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.13 550

RAFT-RH_RVC	0.25 479	0.11 231	0.45 460	0.21 305	0.12 272	0.25 384	0.14 116	0.27 210	0.27 304	0.38 550	1.15 689	0.23 340	0.17 326	0.57 543	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.06 106	0.07 250

UPFNet	0.25 479	0.12 293	0.38 368	0.24 493	0.19 573	0.37 562	0.28 586	0.48 502	0.38 462	0.34 494	0.37 447	0.37 502	0.28 509	0.39 459	0.33 556	0.10 461	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.10 441	0.08 336

acv_ft	0.25 479	0.13 363	0.40 392	0.23 437	0.19 573	0.34 535	0.21 455	0.45 469	0.44 533	0.38 550	0.41 495	0.38 510	0.27 492	0.27 349	0.35 565	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.11 490	0.07 250

CCAANet	0.25 479	0.13 363	0.51 513	0.22 377	0.15 467	0.29 461	0.17 273	0.49 512	0.37 447	0.26 337	0.49 573	0.32 460	0.24 441	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.10 484	0.08 280	0.10 468

iResNet_ROB	0.25 479	0.19 536	0.40 392	0.20 247	0.12 272	0.30 481	0.16 220	0.55 590	0.53 613	0.38 550	0.43 525	0.37 502	0.26 473	0.38 454	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 369	0.09 409

PStereo	0.26 497	0.37 656	0.34 309	0.21 305	0.13 355	0.25 384	0.25 549	0.33 310	0.47 568	0.26 337	0.17 189	0.29 424	0.34 574	0.35 436	0.37 572	0.23 658	0.15 636	0.17 628	0.13 592	0.23 650	0.21 649

coex_refinement	0.26 497	0.16 485	0.36 340	0.23 437	0.15 467	0.31 497	0.20 424	0.49 512	0.42 510	0.35 511	0.42 512	0.45 573	0.27 492	0.55 528	0.33 556	0.10 461	0.06 252	0.07 167	0.07 245	0.10 441	0.10 468

UGAM	0.26 497	0.14 417	0.45 460	0.25 533	0.12 272	0.23 341	0.25 549	0.32 295	0.41 502	0.31 439	0.42 512	0.41 544	0.22 409	0.92 667	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.14 594	0.12 564	0.10 441	0.07 250

SepStereo	0.26 497	0.12 293	0.42 425	0.24 493	0.18 546	0.29 461	0.24 532	0.45 469	0.45 545	0.41 584	0.44 536	0.34 477	0.29 524	0.64 584	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.09 409

AACVNet	0.26 497	0.16 485	0.37 349	0.22 377	0.14 406	0.29 461	0.19 372	0.41 423	0.31 372	0.38 550	0.42 512	0.43 557	0.28 509	0.73 616	0.25 491	0.11 504	0.08 484	0.11 506	0.09 438	0.13 549	0.11 506

DEmStereo	0.26 497	0.09 92	0.47 476	0.19 170	0.12 272	0.30 481	0.25 549	0.28 234	0.36 436	0.36 527	0.58 617	0.25 365	0.48 643	0.53 519	0.44 607	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.07 250

LMCR-Stereo	0.26 497	0.18 520	0.49 492	0.28 616	0.14 406	0.36 555	0.23 510	0.54 580	0.34 407	0.39 565	0.40 487	0.29 424	0.29 524	0.37 448	0.27 511	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.13 549	0.09 409

GwcNet-RSSM	0.26 497	0.17 505	0.46 468	0.21 305	0.13 355	0.28 439	0.23 510	0.44 459	0.42 510	0.31 439	0.45 548	0.40 537	0.26 473	0.55 528	0.28 516	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.10 484	0.09 369	0.08 336

DeepPruner_ROB	0.26 497	0.19 536	0.44 448	0.21 305	0.16 500	0.30 481	0.21 455	0.52 559	0.32 383	0.35 511	0.38 462	0.39 522	0.26 473	0.42 473	0.24 481	0.15 605	0.11 579	0.11 506	0.11 525	0.14 567	0.13 550

ISRNet	0.27 506	0.13 363	0.45 460	0.26 567	0.19 573	0.24 364	0.14 116	0.45 469	0.43 518	0.39 565	0.48 571	0.42 553	0.27 492	0.32 413	0.29 528	0.20 653	0.12 599	0.17 628	0.16 629	0.16 589	0.20 640

rvit_105_1	0.27 506	0.19 536	0.46 468	0.27 595	0.19 573	0.30 481	0.35 634	0.44 459	0.51 599	0.31 439	0.31 374	0.31 450	0.26 473	0.35 436	0.25 491	0.15 605	0.14 621	0.15 610	0.17 639	0.11 490	0.10 468

DispNO	0.27 506	0.18 520	0.62 568	0.23 437	0.17 524	0.25 384	0.22 483	0.45 469	0.41 502	0.32 461	0.39 476	0.38 510	0.27 492	0.77 636	0.27 511	0.09 407	0.07 394	0.10 448	0.10 484	0.08 280	0.08 336

CBFPSM	0.27 506	0.16 485	0.67 587	0.20 247	0.14 406	0.38 570	0.25 549	0.40 409	0.36 436	0.33 474	0.36 438	0.56 628	0.38 596	0.32 413	0.38 575	0.08 302	0.08 484	0.07 167	0.08 330	0.09 369	0.11 506

CSP-Net	0.27 506	0.15 456	0.30 256	0.21 305	0.14 406	0.44 607	0.24 532	0.50 523	0.40 490	0.41 584	0.43 525	0.42 553	0.26 473	0.66 595	0.28 516	0.12 544	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.09 409

DAS	0.27 506	0.12 293	0.42 425	0.24 493	0.18 546	0.29 461	0.24 532	0.45 469	0.45 545	0.41 584	0.44 536	0.34 477	0.29 524	0.75 625	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.09 409

AASNet	0.27 506	0.19 536	0.49 492	0.26 567	0.17 524	0.34 535	0.20 424	0.62 652	0.48 578	0.35 511	0.40 487	0.32 460	0.25 463	0.28 364	0.34 561	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.08 330	0.13 549	0.11 506

GEStereo_RVC	0.27 506	0.20 549	0.44 448	0.27 595	0.16 500	0.33 521	0.25 549	0.56 606	0.54 617	0.34 494	0.38 462	0.34 477	0.25 463	0.51 506	0.28 516	0.12 544	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.11 490	0.11 506

RAFT + AFF	0.27 506	0.23 587	0.50 503	0.25 533	0.17 524	0.30 481	0.33 628	0.52 559	0.40 490	0.28 360	0.30 359	0.30 441	0.31 555	0.62 575	0.24 481	0.09 407	0.10 554	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.11 506

MMNet	0.27 506	0.14 417	0.49 492	0.24 493	0.17 524	0.47 621	0.22 483	0.45 469	0.51 599	0.39 565	0.41 495	0.36 496	0.33 565	0.39 459	0.34 561	0.08 302	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.08 336

delet	0.27 506	0.14 417	0.40 392	0.23 437	0.19 573	0.41 589	0.29 593	0.49 512	0.48 578	0.33 474	0.41 495	0.37 502	0.30 538	0.48 492	0.34 561	0.09 407	0.09 521	0.11 506	0.12 564	0.08 280	0.08 336

ac_64	0.27 506	0.13 363	0.41 415	0.24 493	0.17 524	0.36 555	0.22 483	0.46 480	0.33 397	0.35 511	0.36 438	0.52 613	0.30 538	0.62 575	0.32 549	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.09 369	0.08 336

HGLStereo	0.27 506	0.14 417	0.46 468	0.24 493	0.21 600	0.33 521	0.23 510	0.50 523	0.42 510	0.35 511	0.48 571	0.41 544	0.33 565	0.45 482	0.33 556	0.11 504	0.10 554	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.12 530

DSFCA	0.27 506	0.13 363	0.36 340	0.20 247	0.17 524	0.38 570	0.31 609	0.47 489	0.43 518	0.43 600	0.37 447	0.39 522	0.29 524	0.52 512	0.32 549	0.12 544	0.10 554	0.10 448	0.11 525	0.11 490	0.10 468

DMCA-RVC	0.27 506	0.21 564	0.61 560	0.28 616	0.17 524	0.29 461	0.21 455	0.42 437	0.35 423	0.40 575	0.37 447	0.39 522	0.36 583	0.43 475	0.30 536	0.13 565	0.10 554	0.15 610	0.11 525	0.13 549	0.10 468

HSM-Net_RVC	0.27 506	0.11 231	0.42 425	0.19 170	0.11 194	0.34 535	0.20 424	0.62 652	0.43 518	0.40 575	0.43 525	0.50 603	0.26 473	0.76 630	0.22 448	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 506	0.20 549	0.44 448	0.22 377	0.14 406	0.33 521	0.14 116	0.51 540	0.45 545	0.30 421	0.40 487	0.38 510	0.27 492	0.76 630	0.25 491	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.08 336

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 506	0.21 564	0.59 555	0.25 533	0.18 546	0.29 461	0.22 483	0.50 523	0.40 490	0.38 550	0.41 495	0.43 557	0.27 492	0.43 475	0.29 528	0.11 504	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.10 441	0.11 506
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	0.27 506	0.26 607	0.72 604	0.23 437	0.13 355	0.29 461	0.18 324	0.52 559	0.49 587	0.37 535	0.45 548	0.39 522	0.25 463	0.34 427	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.12 531	0.09 409

StereoDRNet-Refined	0.27 506	0.17 505	0.35 320	0.25 533	0.14 406	0.37 562	0.21 455	0.47 489	0.41 502	0.44 607	0.51 583	0.41 544	0.28 509	0.45 482	0.37 572	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.11 525	0.10 441	0.10 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 526	0.19 536	0.50 503	0.18 111	0.16 500	0.34 535	0.20 424	0.51 540	0.38 462	0.37 535	0.34 417	0.37 502	0.30 538	0.39 459	0.23 469	0.23 658	0.09 521	0.28 671	0.24 666	0.18 620	0.16 595

ssnet_v2	0.28 526	0.16 485	0.44 448	0.22 377	0.15 467	0.40 585	0.30 604	0.57 616	0.46 563	0.38 550	0.36 438	0.47 583	0.29 524	0.38 454	0.39 583	0.13 565	0.11 579	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.11 506

CRFU-Net	0.28 526	0.14 417	0.45 460	0.25 533	0.15 467	0.45 613	0.23 510	0.50 523	0.30 358	0.43 600	0.41 495	0.48 589	0.46 634	0.43 475	0.29 528	0.11 504	0.10 554	0.09 367	0.08 330	0.10 441	0.10 468

dad	0.28 526	0.31 638	0.44 448	0.21 305	0.14 406	0.30 481	0.20 424	0.33 310	0.49 587	0.44 607	0.44 536	0.45 573	0.21 392	0.41 469	0.26 505	0.20 653	0.11 579	0.20 649	0.11 525	0.14 567	0.10 468

FTStereo	0.28 526	0.10 151	0.43 438	0.23 437	0.13 355	0.21 286	0.53 686	0.34 322	0.26 293	0.38 550	0.95 678	0.30 441	0.56 656	0.32 413	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.19 628

ADLNet	0.28 526	0.15 456	0.42 425	0.23 437	0.19 573	0.34 535	0.23 510	0.53 571	0.43 518	0.42 594	0.41 495	0.44 568	0.27 492	0.55 528	0.35 565	0.11 504	0.08 484	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.12 530

UNet	0.28 526	0.14 417	0.69 593	0.23 437	0.20 592	0.44 607	0.22 483	0.50 523	0.40 490	0.34 494	0.39 476	0.43 557	0.33 565	0.40 467	0.31 544	0.09 407	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

STTStereo	0.28 526	0.20 549	0.61 560	0.25 533	0.17 524	0.29 461	0.24 532	0.47 489	0.39 472	0.39 565	0.41 495	0.44 568	0.28 509	0.40 467	0.28 516	0.13 565	0.12 599	0.13 567	0.16 629	0.12 531	0.11 506

RASNet	0.28 526	0.14 417	0.44 448	0.22 377	0.18 546	0.32 510	0.19 372	0.48 502	0.38 462	0.29 389	0.43 525	0.47 583	0.37 592	0.79 640	0.36 571	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.09 438	0.07 193	0.07 250

HSM	0.28 526	0.16 485	0.35 320	0.20 247	0.15 467	0.33 521	0.19 372	0.53 571	0.37 447	0.36 527	0.38 462	0.67 663	0.31 555	0.89 662	0.23 469	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.08 336

DLCB_ROB	0.28 526	0.16 485	0.34 309	0.27 595	0.16 500	0.38 570	0.25 549	0.48 502	0.43 518	0.46 615	0.46 558	0.51 607	0.33 565	0.53 519	0.33 556	0.10 461	0.10 554	0.11 506	0.11 525	0.10 441	0.09 409

ACV-stereo	0.29 537	0.18 520	0.79 619	0.23 437	0.16 500	0.47 621	0.19 372	0.36 365	0.34 407	0.29 389	0.33 407	0.67 663	0.42 620	0.54 526	0.30 536	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.11 506

ff1	0.29 537	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.35 346	0.44 533	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.81 648	1.08 686	0.08 302	0.05 39	0.11 506	0.10 484	0.08 280	0.08 336

LL-Strereo	0.29 537	0.25 596	0.58 549	0.25 533	0.21 600	0.23 341	0.24 532	0.55 590	0.42 510	0.34 494	0.32 384	0.41 544	0.40 607	0.94 671	0.23 469	0.08 302	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.09 369	0.09 409

THIR-Stereo	0.29 537	0.12 293	0.41 415	0.19 170	0.11 194	0.28 439	0.72 700	0.32 295	0.35 423	0.37 535	0.65 641	0.34 477	0.50 646	0.57 543	0.45 610	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.07 250

psm_up	0.29 537	0.16 485	0.41 415	0.26 567	0.17 524	0.32 510	0.26 563	0.55 590	0.43 518	0.36 527	0.40 487	0.45 573	0.37 592	0.58 550	0.30 536	0.11 504	0.12 599	0.13 567	0.12 564	0.10 441	0.10 468

hitnet-ft	0.29 537	0.17 505	0.40 392	0.19 170	0.14 406	0.39 579	0.23 510	0.44 459	0.41 502	0.36 527	0.46 558	0.53 618	0.34 574	0.76 630	0.32 549	0.14 590	0.10 554	0.13 567	0.10 484	0.15 581	0.13 550

FADNet-RVC-Resample	0.29 537	0.25 596	0.93 652	0.26 567	0.16 500	0.32 510	0.21 455	0.47 489	0.39 472	0.35 511	0.38 462	0.33 468	0.27 492	0.53 519	0.24 481	0.10 461	0.10 554	0.14 594	0.13 592	0.13 549	0.16 595

iinet-f	0.30 544	0.18 520	1.03 666	0.20 247	0.15 467	0.44 607	0.22 483	0.45 469	0.37 447	0.35 511	0.44 536	0.41 544	0.34 574	0.34 427	0.40 590	0.10 461	0.09 521	0.08 269	0.08 330	0.13 549	0.11 506

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 544	0.20 549	0.70 599	0.21 305	0.17 524	0.46 615	0.27 570	0.50 523	0.49 587	0.42 594	0.55 605	0.43 557	0.30 538	0.46 485	0.38 575	0.09 407	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.11 490	0.10 468

SACVNet	0.30 544	0.20 549	0.41 415	0.25 533	0.18 546	0.34 535	0.25 549	0.52 559	0.40 490	0.41 584	0.44 536	0.46 581	0.32 562	0.71 608	0.25 491	0.13 565	0.10 554	0.12 545	0.12 564	0.16 589	0.17 608

ADLNet2	0.30 544	0.17 505	0.72 604	0.23 437	0.17 524	0.36 555	0.24 532	0.52 559	0.51 599	0.32 461	0.38 462	0.45 573	0.30 538	0.69 602	0.35 565	0.10 461	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.12 531	0.10 468

FADNet_RVC	0.30 544	0.28 617	0.83 632	0.23 437	0.15 467	0.30 481	0.17 273	0.49 512	0.37 447	0.30 421	0.38 462	0.30 441	0.27 492	0.52 512	0.31 544	0.14 590	0.14 621	0.14 594	0.16 629	0.21 640	0.23 662

TDLM	0.30 544	0.21 564	0.38 368	0.28 616	0.15 467	0.33 521	0.32 617	0.52 559	0.47 568	0.38 550	0.43 525	0.39 522	0.29 524	0.91 666	0.28 516	0.14 590	0.08 484	0.13 567	0.11 525	0.12 531	0.10 468

CVANet_RVC	0.30 544	0.19 536	0.41 415	0.26 567	0.16 500	0.33 521	0.26 563	0.52 559	0.47 568	0.40 575	0.46 558	0.43 557	0.31 555	0.89 662	0.26 505	0.14 590	0.09 521	0.14 594	0.13 592	0.14 567	0.10 468

mmx	0.31 551	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.55 590	0.45 545	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.81 648	1.08 686	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.10 468

xxx	0.31 551	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.55 590	0.45 545	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.81 648	1.08 686	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.10 468

fast-acv-ft	0.31 551	0.20 549	0.81 625	0.24 493	0.18 546	0.46 615	0.27 570	0.41 423	0.49 587	0.39 565	0.55 605	0.49 595	0.35 579	0.37 448	0.38 575	0.11 504	0.11 579	0.11 506	0.12 564	0.12 531	0.09 409

CrosDoStereo	0.31 551	0.10 151	0.49 492	0.18 111	0.12 272	0.22 318	1.11 723	0.34 322	0.37 447	0.38 550	0.61 632	0.28 413	0.46 634	0.61 567	0.57 634	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

DeepStereo_LL	0.31 551	0.10 151	0.49 492	0.18 111	0.12 272	0.22 318	1.11 723	0.34 322	0.37 447	0.38 550	0.61 632	0.28 413	0.46 634	0.61 567	0.57 634	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

FADNet-RVC	0.31 551	0.35 648	0.78 612	0.25 533	0.20 592	0.33 521	0.20 424	0.49 512	0.40 490	0.34 494	0.39 476	0.41 544	0.29 524	0.63 582	0.31 544	0.13 565	0.14 621	0.14 594	0.15 617	0.19 628	0.19 628

AANet_RVC	0.31 551	0.22 578	0.50 503	0.23 437	0.14 406	0.30 481	0.24 532	0.47 489	0.54 617	0.38 550	0.60 625	0.43 557	0.29 524	0.87 657	0.40 590	0.11 504	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.09 369	0.09 409

NVstereo2D	0.31 551	0.16 485	0.54 527	0.24 493	0.22 616	0.42 596	0.28 586	0.58 625	0.56 626	0.28 360	0.38 462	0.40 537	0.30 538	0.71 608	0.28 516	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.10 484	0.19 628	0.16 595

NOSS_ROB	0.31 551	0.20 549	0.35 320	0.24 493	0.16 500	0.32 510	0.19 372	0.52 559	0.48 578	0.33 474	0.36 438	0.42 553	0.28 509	0.93 669	0.24 481	0.19 650	0.20 667	0.24 660	0.22 662	0.17 606	0.17 608

z-ln-s-r	0.32 560	0.21 564	0.82 629	0.23 437	0.14 406	0.30 481	0.26 563	0.43 451	0.50 595	0.32 461	0.60 625	0.39 522	0.29 524	0.73 616	0.66 655	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.08 336

YMNet	0.32 560	0.22 578	0.58 549	0.27 595	0.23 629	0.48 627	0.27 570	0.51 540	0.45 545	0.48 626	0.56 612	0.51 607	0.30 538	0.39 459	0.40 590	0.13 565	0.16 644	0.13 567	0.12 564	0.13 549	0.12 530

YMNet_1	0.32 560	0.22 578	0.58 549	0.27 595	0.23 629	0.48 627	0.27 570	0.51 540	0.45 545	0.48 626	0.56 612	0.51 607	0.30 538	0.39 459	0.40 590	0.13 565	0.16 644	0.13 567	0.12 564	0.13 549	0.12 530

1111x	0.32 560	0.11 231	0.40 392	0.22 377	0.11 194	0.32 510	0.26 563	0.59 631	0.43 518	0.31 439	0.41 495	0.39 522	0.28 509	0.76 630	1.37 704	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.10 484	0.09 369	0.08 336

pcwnet_v2	0.32 560	0.15 456	1.26 686	0.23 437	0.18 546	0.32 510	0.18 324	0.59 631	0.60 637	0.36 527	0.45 548	0.35 491	0.29 524	0.36 445	0.25 491	0.14 590	0.11 579	0.12 545	0.11 525	0.14 567	0.15 586

FADNet	0.32 560	0.36 651	0.74 609	0.23 437	0.22 616	0.37 562	0.19 372	0.53 571	0.48 578	0.32 461	0.36 438	0.43 557	0.32 562	0.64 584	0.25 491	0.16 621	0.16 644	0.14 594	0.16 629	0.24 654	0.19 628

PS-NSSS	0.32 560	0.30 631	0.46 468	0.23 437	0.17 524	0.33 521	0.24 532	0.57 616	0.41 502	0.37 535	0.52 591	0.35 491	0.30 538	0.80 644	0.30 536	0.17 633	0.14 621	0.21 651	0.15 617	0.15 581	0.13 550

StereoDRNet	0.32 560	0.22 578	0.61 560	0.27 595	0.21 600	0.42 596	0.30 604	0.61 644	0.48 578	0.46 615	0.39 476	0.48 589	0.30 538	0.57 543	0.40 590	0.11 504	0.09 521	0.12 545	0.11 525	0.12 531	0.10 468

DISCO	0.32 560	0.13 363	0.51 513	0.25 533	0.16 500	0.48 627	0.25 549	0.50 523	0.57 629	0.37 535	0.45 548	0.62 647	0.36 583	0.64 584	0.49 621	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.12 531	0.11 506

Selective-IGEV-i16pc	0.33 569	0.10 151	1.71 704	0.21 305	0.14 406	0.74 674	0.31 609	0.42 437	0.41 502	0.21 282	0.32 384	0.26 387	0.14 249	0.71 608	0.19 377	0.14 590	0.10 554	0.08 269	0.09 438	0.11 490	0.11 506

TCMNet	0.33 569	0.23 587	0.72 604	0.29 619	0.30 665	0.40 585	0.28 586	0.50 523	0.47 568	0.37 535	0.45 548	0.40 537	0.29 524	0.60 560	0.39 583	0.14 590	0.13 611	0.15 610	0.14 607	0.17 606	0.15 586

HBP-ISP	0.33 569	0.30 631	0.72 604	0.22 377	0.16 500	0.32 510	0.22 483	0.54 580	0.44 533	0.41 584	0.49 573	0.33 468	0.38 596	0.73 616	0.25 491	0.18 644	0.19 662	0.24 660	0.20 651	0.16 589	0.13 550

AAGNet	0.33 569	0.11 231	0.37 349	0.25 533	0.16 500	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.35 511	0.35 428	0.27 397	0.30 538	0.44 479	2.66 725	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.08 280	0.06 150

DRN-Test	0.33 569	0.17 505	0.61 560	0.27 595	0.19 573	0.46 615	0.29 593	0.65 661	0.51 599	0.47 622	0.46 558	0.44 568	0.34 574	0.62 575	0.41 598	0.12 544	0.08 484	0.13 567	0.12 564	0.12 531	0.10 468

CBMV_ROB	0.33 569	0.18 520	0.53 524	0.21 305	0.14 406	0.33 521	0.20 424	0.51 540	0.45 545	0.51 634	0.55 605	0.45 573	0.42 620	0.71 608	0.32 549	0.18 644	0.19 662	0.23 658	0.21 654	0.14 567	0.15 586

XPNet_ROB	0.33 569	0.20 549	0.43 438	0.27 595	0.18 546	0.37 562	0.31 609	0.55 590	0.50 595	0.51 634	0.53 598	0.58 636	0.37 592	0.63 582	0.45 610	0.17 633	0.12 599	0.13 567	0.12 564	0.15 581	0.14 574

PSMNet_ROB	0.33 569	0.24 591	0.54 527	0.31 636	0.21 600	0.42 596	0.43 665	0.59 631	0.47 568	0.37 535	0.44 536	0.49 595	0.31 555	0.64 584	0.43 602	0.14 590	0.10 554	0.15 610	0.14 607	0.13 549	0.11 506

CBMV	0.33 569	0.21 564	0.54 527	0.23 437	0.13 355	0.42 596	0.33 628	0.53 571	0.48 578	0.52 640	0.49 573	0.50 603	0.41 611	0.56 539	0.31 544	0.15 605	0.16 644	0.18 637	0.16 629	0.13 549	0.13 550
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	0.34 578	0.29 624	0.91 648	0.26 567	0.21 600	0.47 621	0.31 609	0.54 580	0.54 617	0.44 607	0.52 591	0.50 603	0.35 579	0.39 459	0.39 583	0.11 504	0.11 579	0.10 448	0.09 438	0.14 567	0.13 550

xxxx	0.34 578	0.10 151	0.29 245	0.19 170	0.11 194	0.37 562	0.20 424	0.58 625	0.38 462	0.29 389	0.42 512	0.38 510	0.24 441	0.46 485	2.20 721	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.09 409

test_xeample	0.34 578	0.10 151	0.29 245	0.19 170	0.11 194	0.33 521	0.23 510	0.55 590	0.38 462	0.32 461	0.45 548	0.29 424	0.26 473	0.57 543	2.24 723	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.09 409

FINET	0.34 578	0.27 614	0.80 622	0.24 493	0.24 637	0.36 555	0.34 630	0.54 580	0.72 664	0.39 565	0.47 565	0.32 460	0.30 538	0.51 506	0.32 549	0.19 650	0.17 651	0.13 567	0.12 564	0.18 620	0.16 595

ETE_ROB	0.34 578	0.26 607	0.45 460	0.29 619	0.18 546	0.40 585	0.37 643	0.57 616	0.47 568	0.50 629	0.50 577	0.62 647	0.36 583	0.55 528	0.38 575	0.13 565	0.10 554	0.14 594	0.12 564	0.16 589	0.16 595

DStereoRT	0.35 583	0.13 363	0.51 513	0.25 533	0.16 500	0.42 596	0.19 372	0.48 502	0.39 472	0.30 421	0.39 476	0.24 355	0.39 602	0.64 584	0.30 536	0.08 302	0.07 394	1.54 728	0.41 695	0.08 280	0.11 506

GwcNet	0.35 583	0.23 587	0.88 644	0.25 533	0.24 637	0.48 627	0.27 570	0.55 590	0.57 629	0.38 550	0.52 591	0.51 607	0.32 562	0.60 560	0.41 598	0.13 565	0.11 579	0.12 545	0.11 525	0.13 549	0.14 574

RP	0.35 583	0.22 578	0.51 513	0.31 636	0.24 637	0.37 562	0.28 586	0.50 523	0.58 632	0.40 575	0.63 638	0.61 645	0.47 637	0.61 567	0.39 583	0.16 621	0.15 636	0.17 628	0.15 617	0.17 606	0.17 608

DANet	0.35 583	0.23 587	0.60 557	0.36 661	0.22 616	0.39 579	0.25 549	0.48 502	0.43 518	0.52 640	0.50 577	0.59 638	0.41 611	0.76 630	0.49 621	0.13 565	0.11 579	0.14 594	0.12 564	0.17 606	0.15 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 583	0.26 607	0.49 492	0.36 661	0.22 616	0.41 589	0.41 660	0.53 571	0.42 510	0.47 622	0.46 558	0.61 645	0.39 602	0.55 528	0.37 572	0.16 621	0.13 611	0.21 651	0.21 654	0.16 589	0.16 595

w-ln-seven-2	0.36 588	0.29 624	1.06 668	0.27 595	0.18 546	0.37 562	0.30 604	0.50 523	0.54 617	0.45 611	0.55 605	0.45 573	0.41 611	0.62 575	0.49 621	0.10 461	0.10 554	0.12 545	0.11 525	0.14 567	0.11 506

GASNet	0.36 588	0.46 672	0.88 644	0.34 650	0.23 629	0.35 550	0.22 483	0.60 640	0.53 613	0.40 575	0.37 447	0.45 573	0.30 538	0.79 640	0.35 565	0.15 605	0.10 554	0.14 594	0.14 607	0.22 647	0.12 530

Wz-Net-MNSev	0.36 588	0.26 607	0.79 619	0.26 567	0.21 600	0.59 655	0.38 649	0.55 590	0.56 626	0.48 626	0.54 601	0.53 618	0.36 583	0.60 560	0.44 607	0.11 504	0.09 521	0.11 506	0.11 525	0.15 581	0.13 550

APVNet	0.36 588	0.20 549	0.70 599	0.26 567	0.22 616	0.52 645	0.35 634	0.61 644	0.44 533	0.38 550	0.52 591	0.48 589	0.38 596	0.84 653	0.46 616	0.13 565	0.14 621	0.15 610	0.16 629	0.16 589	0.15 586

Syn2CoEx	0.36 588	0.31 638	0.78 612	0.34 650	0.21 600	0.41 589	0.28 586	0.61 644	0.49 587	0.42 594	0.56 612	0.45 573	0.44 625	0.69 602	0.38 575	0.17 633	0.14 621	0.15 610	0.12 564	0.13 549	0.12 530

FAT-Stereo	0.36 588	0.18 520	0.73 608	0.26 567	0.18 546	0.33 521	0.29 593	0.60 640	0.59 633	0.46 615	0.60 625	0.60 641	0.50 646	0.61 567	0.34 561	0.13 565	0.14 621	0.13 567	0.12 564	0.14 567	0.18 621

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 588	0.36 651	0.53 524	0.34 650	0.19 573	0.51 636	0.24 532	0.55 590	0.38 462	0.41 584	0.47 565	0.47 583	0.27 492	0.73 616	0.30 536	0.36 689	0.19 662	0.27 663	0.17 639	0.26 663	0.23 662

GANet	0.36 588	0.22 578	0.49 492	0.29 619	0.17 524	0.41 589	0.38 649	0.57 616	0.45 545	0.46 615	0.75 658	0.55 624	0.40 607	0.94 671	0.41 598	0.13 565	0.13 611	0.13 567	0.11 525	0.14 567	0.11 506

LALA_ROB	0.36 588	0.25 596	0.46 468	0.30 630	0.21 600	0.47 621	0.39 654	0.61 644	0.51 599	0.52 640	0.51 583	0.69 669	0.36 583	0.50 501	0.43 602	0.17 633	0.11 579	0.16 622	0.14 607	0.17 606	0.15 586

SGM-Forest	0.36 588	0.17 505	0.47 476	0.23 437	0.16 500	0.45 613	0.41 660	0.55 590	0.48 578	0.52 640	0.60 625	0.52 613	0.41 611	0.85 654	0.50 627	0.17 633	0.17 651	0.17 628	0.15 617	0.15 581	0.15 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 598	0.41 667	0.66 586	0.46 681	0.41 679	0.34 535	0.25 549	0.57 616	0.45 545	0.39 565	0.52 591	0.43 557	0.33 565	0.41 469	0.29 528	0.25 669	0.14 621	0.33 683	0.21 654	0.31 676	0.22 655

Anonymous_2	0.37 598	0.21 564	0.47 476	0.20 247	0.21 600	0.42 596	0.26 563	0.38 384	0.29 342	0.33 474	0.30 359	0.44 568	0.38 596	0.36 445	0.29 528	0.26 670	0.29 688	0.44 691	1.41 729	0.34 680	0.21 649

AF-Net	0.37 598	0.26 607	0.56 541	0.32 642	0.23 629	0.41 589	0.29 593	0.61 644	0.64 648	0.42 594	0.68 647	0.65 658	0.49 644	0.57 543	0.44 607	0.15 605	0.11 579	0.19 645	0.14 607	0.15 581	0.13 550

stereogan	0.37 598	0.17 505	0.65 581	0.27 595	0.22 616	0.62 661	0.26 563	0.59 631	0.63 647	0.43 600	0.60 625	0.67 663	0.42 620	0.68 600	0.35 565	0.13 565	0.14 621	0.14 594	0.12 564	0.19 628	0.17 608

Nwc_Net	0.37 598	0.25 596	0.68 592	0.31 636	0.24 637	0.44 607	0.30 604	0.65 661	0.50 595	0.37 535	0.69 651	0.58 636	0.45 628	0.60 560	0.40 590	0.15 605	0.12 599	0.19 645	0.21 654	0.14 567	0.13 550

RYNet	0.37 598	0.18 520	0.59 555	0.25 533	0.28 656	0.61 659	0.32 617	0.59 631	0.59 633	0.41 584	0.38 462	0.57 633	0.39 602	0.87 657	0.53 632	0.11 504	0.08 484	0.12 545	0.11 525	0.18 620	0.18 621

PA-Net	0.37 598	0.28 617	0.83 632	0.31 636	0.28 656	0.39 579	0.42 663	0.51 540	0.55 623	0.34 494	0.42 512	0.41 544	0.36 583	0.79 640	0.49 621	0.12 544	0.23 678	0.16 622	0.23 664	0.12 531	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 605	0.12 293	0.38 368	0.42 675	3.88 731	0.21 286	0.17 273	0.35 346	0.28 323	0.20 268	0.20 237	0.23 340	0.15 269	0.28 364	0.16 282	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.09 409

S-Stereo	0.38 605	0.20 549	1.05 667	0.27 595	0.22 616	0.38 570	0.32 617	0.55 590	0.66 651	0.39 565	0.59 620	0.49 595	0.41 611	0.75 625	0.40 590	0.12 544	0.15 636	0.13 567	0.13 592	0.16 589	0.21 649

ADCRef	0.38 605	0.24 591	0.88 644	0.26 567	0.21 600	0.49 632	0.27 570	0.52 559	0.48 578	0.50 629	0.58 617	0.35 491	0.47 637	0.48 492	1.29 703	0.09 407	0.08 484	0.12 545	0.12 564	0.11 490	0.11 506

PWC_ROB	0.38 605	0.29 624	0.69 593	0.25 533	0.20 592	0.38 570	0.19 372	0.58 625	0.67 654	0.57 653	0.85 670	0.51 607	0.40 607	0.71 608	0.52 630	0.13 565	0.09 521	0.14 594	0.10 484	0.17 606	0.14 574

PWCDC_ROB	0.38 605	0.30 631	0.60 557	0.33 648	0.20 592	0.42 596	0.19 372	0.58 625	0.89 685	0.42 594	1.26 693	0.36 496	0.34 574	0.50 501	0.38 575	0.18 644	0.11 579	0.11 506	0.09 438	0.19 628	0.13 550

Selective-IGEV-i16pb	0.39 610	0.12 293	2.18 708	0.21 305	0.15 467	0.68 668	0.32 617	0.56 606	0.57 629	0.25 324	0.44 536	0.33 468	0.21 392	0.80 644	0.25 491	0.14 590	0.10 554	0.09 367	0.10 484	0.12 531	0.13 550

aanetorigin	0.39 610	0.29 624	1.09 671	0.24 493	0.19 573	0.28 439	0.37 643	0.33 310	0.47 568	0.94 689	0.82 667	0.52 613	0.54 652	0.49 497	0.50 627	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.16 589	0.15 586

RGC	0.39 610	0.32 643	0.64 579	0.34 650	0.27 651	0.40 585	0.29 593	0.57 616	0.53 613	0.45 611	0.64 640	0.62 647	0.45 628	0.72 614	0.39 583	0.15 605	0.15 636	0.21 651	0.20 651	0.18 620	0.19 628

NCC-stereo	0.39 610	0.25 596	0.69 593	0.32 642	0.28 656	0.46 615	0.36 639	0.65 661	0.52 608	0.40 575	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 616	0.45 610	0.17 633	0.14 621	0.18 637	0.25 671	0.16 589	0.16 595

edge stereo	0.39 610	0.22 578	0.81 625	0.27 595	0.22 616	0.37 562	0.24 532	0.56 606	0.54 617	0.53 646	0.60 625	0.71 672	0.50 646	0.78 638	0.40 590	0.16 621	0.14 621	0.19 645	0.14 607	0.16 589	0.17 608

Abc-Net	0.39 610	0.25 596	0.69 593	0.32 642	0.28 656	0.46 615	0.36 639	0.65 661	0.52 608	0.40 575	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 616	0.45 610	0.17 633	0.14 621	0.18 637	0.25 671	0.16 589	0.16 595
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 610	0.28 617	0.78 612	0.27 595	0.18 546	0.49 632	0.22 483	0.59 631	0.84 683	0.55 650	0.53 598	0.49 595	0.36 583	0.67 599	0.82 669	0.13 565	0.10 554	0.11 506	0.12 564	0.17 606	0.17 608

SQANet	0.40 617	0.48 676	0.67 587	0.48 683	0.39 676	0.48 627	0.22 483	0.51 540	0.43 518	0.40 575	0.47 565	0.47 583	0.33 565	0.54 526	0.32 549	0.36 689	0.15 636	0.40 689	0.21 654	0.45 689	0.31 680

UDG	0.40 617	0.46 672	0.49 492	0.40 673	0.35 673	0.47 621	0.27 570	0.54 580	0.47 568	0.39 565	0.45 548	0.59 638	0.44 625	0.46 485	0.39 583	0.26 670	0.19 662	0.48 693	0.22 662	0.34 680	0.26 671

DDUNet	0.41 619	0.50 681	0.48 486	0.44 678	0.39 676	0.46 615	0.32 617	0.50 523	0.43 518	0.45 611	0.52 591	0.57 633	0.36 583	0.48 492	0.33 556	0.33 686	0.21 669	0.55 697	0.25 671	0.37 684	0.32 683

222	0.41 619	0.10 151	0.29 245	0.19 170	0.11 194	0.36 555	0.20 424	0.57 616	0.39 472	0.35 511	0.44 536	0.30 441	0.27 492	0.55 528	3.56 728	0.11 504	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.09 409

NaN_ROB	0.41 619	0.28 617	0.62 568	0.30 630	0.19 573	0.51 636	0.47 676	0.58 625	0.59 633	0.56 651	0.47 565	0.49 595	0.41 611	1.21 695	0.64 652	0.12 544	0.18 657	0.12 545	0.13 592	0.11 490	0.14 574

w-ln-seven	0.42 622	0.30 631	1.18 679	0.26 567	0.22 616	0.58 652	0.31 609	0.62 652	0.81 675	0.58 654	0.61 632	0.53 618	0.36 583	0.57 543	0.65 654	0.11 504	0.10 554	0.13 567	0.12 564	0.15 581	0.13 550

test_sample9	0.42 622	0.19 536	0.50 503	0.18 111	0.16 500	0.34 535	0.20 424	0.51 540	0.38 462	0.37 535	0.34 417	0.37 502	0.30 538	0.66 595	0.91 676	0.23 658	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 620	0.16 595

SDNR	0.42 622	0.21 564	0.82 629	0.21 305	0.18 546	1.27 706	0.17 273	0.50 523	0.49 587	0.42 594	0.81 665	0.38 510	0.27 492	1.19 692	0.38 575	0.23 658	0.24 680	0.17 628	0.13 592	0.17 606	0.20 640

ccnet	0.42 622	0.31 638	0.48 486	0.27 595	0.32 669	0.60 658	0.32 617	0.65 661	0.46 563	0.53 646	0.66 643	0.56 628	0.45 628	0.72 614	0.61 645	0.26 670	0.19 662	0.24 660	0.21 654	0.26 663	0.22 655

SHD	0.42 622	0.27 614	0.81 625	0.31 636	0.25 645	0.42 596	0.22 483	0.66 667	0.94 694	0.63 661	0.60 625	0.59 638	0.47 637	0.59 556	0.58 639	0.15 605	0.13 611	0.16 622	0.16 629	0.20 637	0.22 655

Wz-Net-SNSev	0.43 627	0.41 667	1.27 687	0.30 630	0.21 600	0.44 607	0.41 660	0.61 644	0.65 649	0.46 615	0.65 641	0.62 647	0.39 602	0.74 624	0.59 640	0.12 544	0.11 579	0.12 545	0.13 592	0.16 589	0.14 574

XQC	0.43 627	0.37 656	0.96 657	0.34 650	0.25 645	0.53 646	0.34 630	0.60 640	0.73 667	0.51 634	0.46 558	0.57 633	0.47 637	0.70 605	0.72 660	0.17 633	0.12 599	0.18 637	0.15 617	0.25 656	0.23 662

CC-Net-ROB	0.43 627	0.47 674	0.65 581	0.37 667	0.23 629	0.51 636	0.29 593	0.66 667	0.49 587	0.46 615	0.51 583	0.48 589	0.38 596	0.96 675	0.35 565	0.34 687	0.23 678	0.55 697	0.25 671	0.31 676	0.20 640

GANetREF_RVC	0.43 627	0.47 674	0.69 593	0.38 669	0.20 592	0.51 636	0.48 680	0.66 667	0.66 651	0.46 615	0.46 558	0.50 603	0.44 625	0.90 665	0.39 583	0.27 675	0.21 669	0.32 680	0.18 645	0.27 668	0.22 655
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	0.43 627	0.26 607	0.54 527	0.31 636	0.20 592	0.51 636	0.32 617	0.70 678	0.60 637	0.59 655	0.55 605	0.65 658	0.41 611	1.40 705	0.51 629	0.13 565	0.17 651	0.21 651	0.16 629	0.17 606	0.18 621

PDISCO_ROB	0.43 627	0.30 631	0.67 587	0.43 676	0.36 674	0.67 666	0.32 617	0.72 681	0.76 669	0.43 600	0.53 598	0.63 655	0.40 607	0.66 595	0.47 618	0.21 655	0.12 599	0.21 651	0.19 649	0.25 656	0.20 640

WQFJA1++	0.44 633	0.07 4	0.63 571	0.18 111	0.13 355	0.15 63	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 723	0.12 76	0.23 340	0.11 127	0.17 125	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 735	0.07 250

z-mn7	0.44 633	0.40 663	1.09 671	0.25 533	0.18 546	0.61 659	0.34 630	0.56 606	0.93 692	0.43 600	0.96 679	0.53 618	0.39 602	0.94 671	0.59 640	0.10 461	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.14 567	0.13 550

DeepPrunerF	0.44 633	0.29 624	1.29 689	0.33 648	0.30 665	0.35 550	0.36 639	0.62 652	1.15 705	0.40 575	0.44 536	0.39 522	0.41 611	0.80 644	0.52 630	0.18 644	0.14 621	0.23 658	0.21 654	0.17 606	0.17 608

ADCP+	0.45 636	0.24 591	1.15 678	0.25 533	0.22 616	0.56 648	0.39 654	0.54 580	0.51 599	0.44 607	0.51 583	0.46 581	0.52 651	0.56 539	1.89 717	0.10 461	0.08 484	0.11 506	0.10 484	0.14 567	0.13 550

PASM	0.45 636	0.35 648	0.90 647	0.35 659	0.33 670	0.39 579	0.38 649	0.50 523	0.61 641	0.52 640	0.51 583	0.62 647	0.45 628	0.93 669	0.48 619	0.26 670	0.29 688	0.29 675	0.33 684	0.29 674	0.26 671

DStereoO	0.46 638	0.32 643	0.51 513	0.36 661	0.29 664	0.38 570	0.45 669	0.55 590	0.60 637	0.47 622	0.49 573	0.48 589	0.73 682	0.59 556	0.69 658	0.81 713	0.18 657	0.38 686	0.19 649	0.46 690	0.20 640

zh-mn7	0.46 638	0.45 671	1.48 695	0.25 533	0.19 573	0.44 607	0.29 593	0.56 606	0.82 676	0.65 665	0.96 679	0.49 595	0.38 596	0.88 660	0.63 650	0.12 544	0.10 554	0.11 506	0.11 525	0.13 549	0.14 574

G-Net	0.46 638	0.25 596	0.86 641	0.34 650	0.28 656	0.90 690	0.35 634	0.47 489	0.45 545	0.68 668	1.22 691	0.64 657	0.60 663	0.61 567	0.57 634	0.16 621	0.14 621	0.17 628	0.13 592	0.22 647	0.19 628

GCST	0.47 641	0.60 690	0.57 544	1.04 715	0.48 689	0.38 570	0.11 26	0.40 409	0.32 383	0.41 584	0.34 417	0.29 424	0.17 326	0.46 485	0.19 377	0.69 705	0.42 700	0.79 710	0.62 713	0.62 698	0.46 695

ADCL	0.47 641	0.22 578	1.00 661	0.27 595	0.19 573	0.74 674	0.64 695	0.54 580	0.69 659	0.56 651	0.71 652	0.55 624	0.60 663	0.60 560	1.43 705	0.11 504	0.09 521	0.13 567	0.13 592	0.14 567	0.14 574

DPSNet	0.47 641	0.24 591	0.93 652	0.27 595	0.20 592	0.75 677	0.57 689	0.84 696	0.79 673	0.47 622	0.51 583	0.60 641	0.69 678	0.87 657	0.71 659	0.16 621	0.13 611	0.12 545	0.10 484	0.25 656	0.21 649

zh-sn7	0.48 644	0.51 683	1.43 694	0.29 619	0.20 592	0.47 621	0.39 654	0.57 616	0.62 643	0.52 640	0.81 665	0.52 613	0.56 656	1.05 684	0.87 673	0.12 544	0.13 611	0.13 567	0.13 592	0.17 606	0.16 595

ADCPNet	0.48 644	0.29 624	1.60 700	0.27 595	0.23 629	0.70 672	0.38 649	0.53 571	0.51 599	0.51 634	0.59 620	0.67 663	0.56 656	0.60 560	1.14 691	0.15 605	0.18 657	0.14 594	0.23 664	0.19 628	0.19 628

MDST_ROB	0.48 644	0.14 417	0.95 655	0.30 630	0.21 600	1.33 709	0.32 617	0.77 686	0.56 626	1.06 697	0.71 652	0.49 595	0.35 579	1.26 698	0.38 575	0.13 565	0.11 579	0.16 622	0.13 592	0.12 531	0.12 530

AANet	0.49 647	0.42 669	1.56 698	0.22 377	0.19 573	0.39 579	0.25 549	0.52 559	0.92 689	0.92 686	0.93 677	0.84 679	0.67 675	0.59 556	0.59 640	0.15 605	0.11 579	0.13 567	0.12 564	0.18 620	0.16 595

test_sample8	0.49 647	0.19 536	0.50 503	0.18 111	0.16 500	0.34 535	0.20 424	0.55 590	0.34 407	0.62 659	0.38 462	1.15 694	0.67 675	0.66 595	0.91 676	0.23 658	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 620	0.16 595

SuperB	0.49 647	0.28 617	2.23 709	0.23 437	0.15 467	0.41 589	0.32 617	0.47 489	0.82 676	0.43 600	0.50 577	0.33 468	0.45 628	0.68 600	1.08 686	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.98 719	0.14 574

ADCMid	0.49 647	0.34 646	1.13 676	0.26 567	0.21 600	0.51 636	0.37 643	0.57 616	0.54 617	0.75 676	0.66 643	0.62 647	0.64 674	0.64 584	1.68 710	0.13 565	0.12 599	0.17 628	0.17 639	0.20 637	0.17 608

psmorigin	0.50 651	0.25 596	3.03 718	0.24 493	0.19 573	0.38 570	0.22 483	0.50 523	0.44 533	0.64 663	0.68 647	0.71 672	0.51 649	0.85 654	0.45 610	0.14 590	0.17 651	0.13 567	0.14 607	0.16 589	0.21 649

CSAN	0.50 651	0.35 648	0.78 612	0.36 661	0.23 629	0.56 648	0.59 692	0.61 644	0.70 661	0.64 663	0.78 662	0.65 658	0.60 663	1.38 704	0.62 647	0.21 655	0.17 651	0.20 649	0.20 651	0.18 620	0.18 621

SGM_RVC	0.50 651	0.19 536	0.50 503	0.25 533	0.15 467	0.69 669	0.39 654	0.68 675	0.82 676	0.95 691	0.84 669	1.13 691	0.76 683	1.16 691	0.60 644	0.16 621	0.16 644	0.16 622	0.16 629	0.16 589	0.17 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 651	0.20 549	0.78 612	0.24 493	0.26 649	0.39 579	0.30 604	0.51 540	0.50 595	0.54 648	1.23 692	2.52 720	0.37 592	0.77 636	0.95 679	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 441	0.08 336

Wz-Net-TNSev	0.51 655	0.58 688	1.61 702	0.25 533	0.21 600	0.65 663	0.45 669	0.63 659	0.69 659	0.51 634	0.54 601	0.71 672	0.60 663	1.00 680	0.77 664	0.15 605	0.15 636	0.13 567	0.15 617	0.21 640	0.20 640

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 655	0.50 681	0.86 641	0.39 671	0.24 637	0.84 685	0.55 687	0.56 606	0.62 643	0.60 656	0.68 647	0.62 647	0.42 620	1.13 690	0.43 602	0.23 658	0.27 684	0.27 663	0.35 686	0.25 656	0.29 676

AnyNet_C32	0.51 655	0.40 663	1.10 675	0.29 619	0.28 656	0.59 655	0.58 690	0.54 580	0.60 637	0.62 659	0.66 643	0.54 622	0.54 652	0.78 638	1.74 714	0.15 605	0.14 621	0.15 610	0.17 639	0.20 637	0.20 640

WCMA_ROB	0.51 655	0.21 564	0.65 581	0.25 533	0.21 600	0.58 652	0.32 617	0.54 580	0.55 623	0.95 691	1.40 698	1.28 698	0.81 688	0.73 616	0.62 647	0.18 644	0.15 636	0.15 610	0.15 617	0.19 628	0.19 628

WZ-Net	0.52 659	0.38 661	1.90 705	0.30 630	0.24 637	0.57 651	0.48 680	0.62 652	0.78 672	0.50 629	0.71 652	0.68 667	0.54 652	0.98 679	0.84 670	0.13 565	0.10 554	0.11 506	0.12 564	0.19 628	0.20 640

SANet	0.53 660	0.28 617	0.96 657	0.26 567	0.15 467	0.69 669	0.44 668	0.67 672	1.34 709	0.67 667	0.98 682	0.94 684	0.71 680	0.89 662	0.76 661	0.14 590	0.12 599	0.12 545	0.11 525	0.17 606	0.16 595

Consistency-Raft	0.55 661	0.48 676	1.02 664	0.45 679	0.49 690	0.49 632	0.47 676	0.72 681	0.72 664	0.45 611	0.82 667	0.47 583	0.60 663	0.50 501	0.63 650	0.39 693	0.39 698	0.44 691	0.51 703	0.52 692	0.37 686

anonymity	0.56 662	0.54 686	0.70 599	0.47 682	0.61 700	0.56 648	0.43 665	0.69 676	0.49 587	0.63 661	0.55 605	0.54 622	0.60 663	0.61 567	0.57 634	0.55 698	0.53 709	0.50 694	0.54 707	0.51 691	0.56 700

MFN_U_SF_RVC	0.56 662	0.51 683	1.19 680	0.38 669	0.22 616	0.69 669	0.27 570	0.80 691	0.67 654	0.73 672	0.74 657	0.87 680	0.61 672	0.81 648	0.76 661	0.29 681	0.27 684	0.32 680	0.37 690	0.32 679	0.31 680

SAMSARA	0.56 662	0.39 662	0.80 622	0.60 695	0.46 687	1.00 694	1.23 726	0.67 672	0.68 657	0.71 671	0.54 601	0.89 683	0.57 659	0.81 648	0.62 647	0.19 650	0.22 673	0.18 637	0.18 645	0.27 668	0.25 669

otaku	0.57 665	0.62 692	0.87 643	0.63 697	0.44 685	0.73 673	0.37 643	0.65 661	0.66 651	0.51 634	0.75 658	0.66 662	0.45 628	0.69 602	0.46 616	0.53 695	0.34 694	0.55 697	0.35 686	0.60 697	0.45 692

Ntro	0.58 666	0.64 693	0.92 650	0.66 698	0.50 691	0.77 678	0.36 639	0.66 667	0.70 661	0.50 629	0.59 620	0.65 658	0.51 649	0.75 625	0.45 610	0.56 699	0.32 692	0.56 700	0.34 685	0.63 699	0.46 695

PVD	0.58 666	0.34 646	0.84 637	0.39 671	0.31 668	0.59 655	0.47 676	0.80 691	1.25 706	0.92 686	1.09 685	0.79 676	0.82 689	0.85 654	0.76 661	0.21 655	0.18 657	0.22 657	0.18 645	0.27 668	0.35 685

ADCS	0.58 666	0.40 663	1.35 692	0.29 619	0.24 637	0.55 647	0.45 669	0.67 672	0.83 680	0.76 677	0.71 652	0.68 667	0.60 663	0.76 630	2.23 722	0.16 621	0.16 644	0.16 622	0.17 639	0.22 647	0.22 655

MeshStereo	0.58 666	0.27 614	0.67 587	0.22 377	0.17 524	0.66 665	0.37 643	0.78 687	0.61 641	1.47 719	1.30 694	1.65 706	0.79 685	1.12 689	0.59 640	0.17 633	0.17 651	0.17 628	0.14 607	0.17 606	0.14 574
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	0.60 670	0.33 645	0.61 560	0.30 630	0.25 645	0.86 687	0.35 634	0.55 590	0.67 654	1.10 699	1.49 703	1.76 709	0.97 699	0.88 660	0.49 621	0.23 658	0.21 669	0.27 663	0.27 679	0.25 656	0.24 667

DGSMNet	0.61 671	0.29 624	0.91 648	0.51 688	0.70 705	0.62 661	1.38 727	0.59 631	0.55 623	0.37 535	0.61 632	0.52 613	0.33 565	0.65 591	0.43 602	0.53 695	0.60 716	0.67 702	0.61 712	0.63 699	0.61 710

FCDSN-DC	0.63 672	0.31 638	0.61 560	0.36 661	0.30 665	0.65 663	0.37 643	0.66 667	0.68 657	1.14 701	1.54 706	1.71 708	1.26 708	0.92 667	0.64 652	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.27 668	0.27 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 672	0.37 656	2.40 713	0.26 567	0.25 645	0.38 570	0.49 682	0.41 423	1.06 699	1.38 708	0.87 674	0.62 647	0.95 696	0.65 591	1.65 709	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.11 525	0.19 628	0.17 608

AnyNet_C01	0.65 674	0.58 688	2.60 716	0.32 642	0.26 649	0.88 688	0.61 693	0.63 659	0.62 643	0.68 668	0.96 679	0.76 675	0.60 663	0.96 675	1.43 705	0.16 621	0.16 644	0.17 628	0.17 639	0.23 650	0.23 662

DispFullNet	0.66 675	0.89 707	1.59 699	0.77 703	1.21 722	0.51 636	0.23 510	0.59 631	0.72 664	0.69 670	0.61 632	0.69 669	0.91 695	0.79 640	0.48 619	0.27 675	0.12 599	0.73 705	0.30 683	0.65 702	0.40 689

NVStereoNet_ROB	0.67 676	0.49 680	0.83 632	0.48 683	0.40 678	0.51 636	0.46 672	0.70 678	0.77 671	0.84 681	1.72 711	1.02 689	0.83 690	1.23 696	0.79 667	0.32 685	0.38 697	0.40 689	0.46 697	0.36 683	0.41 690
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	0.68 677	0.64 693	1.06 668	0.45 679	0.27 651	1.40 713	0.58 690	0.78 687	0.92 689	0.84 681	0.86 671	0.88 682	0.68 677	1.33 703	0.68 657	0.37 691	0.29 688	0.34 684	0.36 689	0.43 687	0.37 686

SPS-STEREO	0.69 678	0.61 691	0.98 659	0.52 691	0.57 697	0.74 674	0.50 683	0.78 687	0.62 643	0.95 691	0.86 671	0.94 684	0.70 679	1.01 681	0.87 673	0.58 701	0.51 706	0.50 694	0.50 702	0.55 694	0.58 703
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 679	0.30 631	0.69 593	0.32 642	0.27 651	0.81 684	0.39 654	0.79 690	0.82 676	1.41 711	1.58 708	1.98 711	1.26 708	1.02 682	0.77 664	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.26 671

FC-DCNN v2	0.71 680	0.30 631	0.67 587	0.32 642	0.27 651	0.84 685	0.39 654	0.84 696	0.85 684	1.44 715	1.64 709	2.09 713	1.28 710	1.06 685	0.80 668	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.25 669

RainbowNet	0.72 681	0.89 707	1.02 664	0.82 705	0.63 702	0.78 681	0.52 684	0.81 693	0.93 692	0.60 656	0.79 663	0.80 677	0.60 663	0.80 644	0.57 634	0.78 711	0.55 712	0.78 708	0.49 700	0.76 709	0.58 703

ACVNet_1	0.72 681	0.81 702	1.37 693	0.72 701	0.53 695	0.77 678	0.42 663	0.85 699	0.90 687	0.74 675	0.75 658	1.32 700	0.72 681	1.02 682	0.55 633	0.54 697	0.31 691	0.71 704	0.35 686	0.64 701	0.45 692

ACVNet-4b	0.72 681	0.81 702	1.33 691	0.72 701	0.50 691	0.80 683	0.31 609	0.71 680	0.80 674	0.50 629	0.72 656	0.95 686	0.43 624	0.96 675	1.20 699	1.13 725	0.21 669	0.76 707	0.45 696	0.65 702	0.46 695

MFMNet_re	0.72 681	0.76 700	0.99 660	0.62 696	0.70 705	0.77 678	0.67 696	0.75 684	0.83 680	0.78 679	0.86 671	0.69 669	0.78 684	0.71 608	0.61 645	0.66 704	0.59 715	0.61 701	0.58 711	0.68 705	0.71 714

ELAS_RVC	0.74 685	0.36 651	1.00 661	0.37 667	0.33 670	0.88 688	0.93 715	0.83 695	1.08 701	1.35 706	1.33 697	1.24 696	1.33 712	1.06 685	0.95 679	0.27 675	0.25 682	0.29 675	0.27 679	0.30 675	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 685	0.36 651	0.85 640	0.36 661	0.33 670	1.36 710	0.77 706	0.93 700	0.92 689	1.41 711	1.53 705	1.16 695	1.17 704	0.95 674	1.03 683	0.26 670	0.25 682	0.28 671	0.28 682	0.31 676	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 687	0.44 670	1.98 706	0.49 686	0.16 500	0.58 652	0.31 609	0.81 693	0.83 680	0.41 584	0.52 591	0.98 688	0.58 660	4.97 732	1.03 683	0.11 504	0.07 394	0.10 448	0.24 666	0.27 668	0.26 671

RTS	0.78 688	0.48 676	4.68 723	0.34 650	0.28 656	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 590	0.11 579	0.15 610	0.15 617	0.21 640	0.19 628

RTSA	0.78 688	0.48 676	4.68 723	0.34 650	0.28 656	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 590	0.11 579	0.15 610	0.15 617	0.21 640	0.19 628

DStereoSA	0.81 690	0.37 656	1.08 670	0.51 688	0.65 703	0.67 666	1.44 728	0.74 683	1.06 699	0.54 648	1.67 710	0.49 595	1.78 718	0.96 675	1.69 712	0.28 678	0.43 701	0.27 663	0.51 703	0.40 686	0.58 703

DStereoFS	0.84 691	0.66 695	0.80 622	0.53 692	0.50 691	1.23 704	0.55 687	0.94 701	1.32 708	0.89 683	1.32 695	1.04 690	2.32 725	1.29 701	1.14 691	0.31 684	0.35 695	0.30 677	0.39 693	0.34 680	0.60 706

SGM+DAISY	0.87 692	0.66 695	1.30 690	0.51 688	0.60 699	1.03 695	0.84 712	0.76 685	0.73 667	1.39 709	1.51 704	1.31 699	1.22 706	1.11 687	1.08 686	0.57 700	0.53 709	0.51 696	0.51 703	0.54 693	0.61 710

ACVNet_2	0.89 693	0.87 706	1.25 685	0.82 705	0.62 701	0.97 693	0.62 694	1.14 706	1.42 711	1.00 694	1.40 698	1.47 703	0.84 691	1.11 687	0.66 655	0.61 702	0.43 701	0.78 708	0.49 700	0.75 708	0.52 698

IMH-64-1	0.91 694	0.86 704	0.84 637	0.97 710	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 683	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 711	0.60 706

IMH-64	0.91 694	0.86 704	0.84 637	0.97 710	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 683	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 711	0.60 706

MonStereo1	0.93 696	0.56 687	0.82 629	0.69 699	0.58 698	1.37 711	0.35 634	0.94 701	1.25 706	0.93 688	1.90 714	1.52 704	2.10 722	1.27 699	0.77 664	0.69 705	0.33 693	0.75 706	0.47 699	0.70 706	0.57 702

U	1.00 697	0.09 92	0.21 135	0.21 305	3.68 729	6.12 732	0.14 116	0.21 94	0.21 204	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	5.42 739	2.90 737	0.07 193	0.06 150

PWCK	1.00 697	1.17 719	1.70 703	0.91 708	0.41 679	1.19 702	0.92 714	1.10 704	1.14 704	1.16 702	1.14 688	1.25 697	0.88 694	1.75 714	1.04 685	0.87 716	0.50 704	0.87 711	0.53 706	0.96 718	0.52 698

WAO-7	1.01 699	0.89 707	0.93 652	0.83 707	0.66 704	1.18 700	0.81 710	1.40 711	1.57 715	1.11 700	1.76 713	1.45 702	1.19 705	1.50 707	1.14 691	0.61 702	0.62 719	0.70 703	0.68 715	0.66 704	0.60 706

MADNet+	1.01 699	1.16 718	4.72 725	0.70 700	0.47 688	1.24 705	0.96 716	0.97 703	0.89 685	0.65 665	0.77 661	0.87 680	0.85 693	2.09 718	1.68 710	0.38 692	0.39 698	0.31 679	0.27 679	0.43 687	0.39 688

MultiAttention	1.02 701	0.13 363	0.43 438	0.35 659	0.43 682	5.36 728	1.71 729	0.69 676	0.53 613	0.36 527	0.63 638	0.55 624	0.22 409	7.60 736	0.43 602	0.09 407	0.06 252	0.14 594	0.24 666	0.26 663	0.30 677

IMH	1.05 702	0.95 711	1.00 661	1.01 712	0.78 710	1.11 697	0.68 697	1.38 710	1.43 712	1.00 694	1.72 711	1.43 701	1.14 701	1.73 713	0.89 675	1.09 722	0.55 712	0.99 715	0.57 710	0.87 713	0.62 712

WAO-6	1.07 703	0.93 710	0.92 650	0.96 709	0.78 710	1.28 707	0.75 703	1.34 709	2.00 719	1.02 696	1.54 706	1.59 705	1.22 706	1.31 702	1.14 691	0.78 711	0.55 712	1.02 717	0.75 720	0.83 710	0.69 713

LVE	1.13 704	1.02 712	1.28 688	1.01 712	0.80 713	1.29 708	0.81 710	1.47 714	1.96 717	1.07 698	1.90 714	1.90 710	1.01 700	1.48 706	0.91 676	0.93 719	0.61 718	0.94 712	0.69 716	0.87 713	0.75 718

JetBlue	1.14 705	0.76 700	2.36 711	0.59 694	0.75 707	3.04 724	1.78 730	1.11 705	0.90 687	0.94 689	1.10 686	1.66 707	1.28 710	2.09 718	1.72 713	0.43 694	0.36 696	0.38 686	0.38 692	0.58 696	0.56 700

Dean	1.17 706	1.04 714	1.49 697	1.03 714	0.78 710	1.20 703	0.77 706	1.48 715	1.96 717	1.28 704	1.99 717	2.15 714	1.14 701	1.25 697	1.00 682	0.81 713	0.60 716	1.01 716	0.69 716	0.92 717	0.74 717

SGM-ForestM	1.36 707	0.28 617	0.79 619	0.26 567	0.16 500	2.26 721	1.00 718	1.42 712	1.46 714	2.38 725	2.05 718	5.95 733	2.66 727	2.95 723	2.46 724	0.17 633	0.18 657	0.18 637	0.18 645	0.15 581	0.18 621

xyz-stereo	1.40 708	0.10 151	17.09 745	0.18 111	0.07 3	4.78 727	0.18 324	0.29 251	0.34 407	0.36 527	2.81 725	0.40 537	0.29 524	0.56 539	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.06 159	0.06 106	0.05 35

MANE	1.41 709	0.36 651	0.74 609	0.43 676	0.41 679	2.16 720	0.80 708	2.39 728	3.38 724	2.22 724	3.06 726	3.54 726	2.73 728	2.15 720	1.94 719	0.28 678	0.27 684	0.30 677	0.46 697	0.28 673	0.34 684

TorneroNet-64	1.43 710	1.03 713	1.20 681	1.10 716	0.86 716	2.26 721	0.73 701	1.84 720	3.84 729	1.25 703	2.25 722	2.69 722	1.42 713	1.76 715	1.43 705	0.76 710	0.50 704	1.09 718	0.66 714	1.23 723	0.76 719

notaker	1.45 711	1.34 722	1.48 695	1.40 723	1.07 720	1.18 700	0.85 713	1.48 715	1.40 710	1.51 720	3.46 727	2.40 719	1.81 719	1.76 715	1.45 708	1.11 723	0.69 724	1.38 725	0.87 723	1.31 725	0.97 723

WAO-8	1.46 712	1.10 716	1.09 671	1.10 716	0.84 714	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 727	1.44 715	2.21 720	2.15 714	1.43 714	3.17 724	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 715	0.71 714

Venus	1.46 712	1.10 716	1.09 671	1.10 716	0.84 714	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 727	1.44 715	2.21 720	2.15 714	1.43 714	3.17 724	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 715	0.71 714

UNDER WATER-64	1.55 714	1.19 720	2.52 714	1.31 721	0.95 718	2.12 719	1.21 725	1.45 713	3.19 723	1.43 714	1.32 695	2.64 721	2.04 721	1.63 710	1.83 715	1.11 723	0.67 723	1.28 723	0.92 724	1.19 720	1.02 724

UNDER WATER	1.59 715	1.22 721	2.36 711	1.38 722	1.03 719	1.67 716	1.10 722	1.54 718	3.63 725	1.44 715	1.47 702	2.85 723	2.25 724	1.67 711	1.94 719	1.06 721	0.62 719	1.31 724	0.93 725	1.21 722	1.02 724

LSM	1.64 716	0.40 663	2.56 715	2.02 727	17.61 744	0.51 636	0.52 684	0.61 644	0.76 669	0.82 680	1.11 687	0.63 655	0.54 652	0.75 625	0.49 621	0.16 621	0.24 680	0.18 637	0.21 654	0.25 656	2.42 731

LE_ROB	1.76 717	0.20 549	2.68 717	0.48 683	0.52 694	0.78 681	0.96 716	0.84 696	6.61 734	7.40 737	2.08 719	2.08 712	4.83 730	1.27 699	3.79 729	0.10 461	0.08 484	0.12 545	0.11 525	0.11 490	0.10 468

ktn	1.77 718	1.36 723	1.22 682	1.43 724	1.14 721	1.52 714	1.08 721	1.51 717	3.96 730	2.77 728	4.69 729	3.35 725	1.46 716	1.69 712	1.25 701	1.43 727	0.77 726	1.45 726	0.99 726	1.32 726	0.96 721

KSHMR	1.89 719	1.36 723	1.60 700	1.47 725	1.22 723	1.38 712	1.06 720	1.79 719	5.97 733	1.42 713	5.65 732	2.98 724	1.14 701	2.23 721	1.20 699	1.27 726	1.12 728	1.46 727	1.10 728	1.32 726	1.15 726

TorneroNet	2.22 720	1.08 715	1.24 684	1.14 720	0.90 717	5.58 729	0.80 708	2.12 725	8.69 736	2.58 726	5.42 731	3.88 727	1.97 720	1.78 717	1.87 716	0.86 715	0.54 711	1.15 722	0.74 719	1.23 723	0.85 720

MADNet++	2.26 721	1.80 726	2.06 707	2.13 729	1.97 727	2.61 723	1.79 731	2.38 727	2.16 720	2.75 727	2.65 724	2.38 718	2.43 726	3.17 724	3.21 726	2.17 730	1.95 732	1.94 731	1.63 730	2.06 729	2.01 730

JetRed	2.30 722	2.64 728	6.12 728	1.12 719	1.38 725	5.85 731	3.29 732	1.99 723	1.67 716	1.98 722	1.95 716	2.16 717	1.60 717	2.48 722	4.10 730	1.05 720	1.60 729	1.09 718	1.01 727	1.67 728	1.28 727

light-stereo	2.37 723	0.69 697	3.61 719	3.84 731	3.41 728	4.04 725	0.31 609	2.13 726	1.45 713	3.61 729	6.33 733	6.90 736	0.63 673	4.83 731	1.28 702	0.71 707	0.74 725	0.32 680	0.39 693	1.20 721	0.96 721

HanzoNet	2.97 724	1.69 725	2.29 710	1.74 726	1.33 724	1.53 715	1.03 719	1.99 723	2.64 722	5.51 733	5.16 730	5.90 732	6.82 735	4.32 730	3.29 727	3.16 733	2.02 734	1.92 729	2.87 736	2.24 730	1.89 729

coex-ft	3.44 725	0.73 699	48.55 759	0.24 493	0.19 573	0.50 635	0.43 665	0.47 489	2.40 721	7.03 736	1.20 690	0.97 687	2.23 723	0.73 616	1.92 718	0.12 544	0.15 636	0.14 594	0.12 564	0.21 640	0.43 691

TCMNet-wrong-test	4.29 726	5.57 733	4.65 722	11.33 741	10.39 737	5.73 730	4.48 735	4.13 732	1.02 695	1.91 721	2.39 723	6.16 734	3.62 729	3.84 729	4.50 732	1.99 729	0.47 703	1.97 732	1.69 731	5.69 737	4.31 736

DPSimNet_ROB	4.34 727	4.23 729	6.89 730	3.67 730	3.68 729	4.75 726	5.21 736	2.67 729	3.68 726	5.82 734	3.95 728	5.57 729	6.72 734	3.46 728	4.48 731	4.05 737	2.88 735	4.68 738	3.12 738	3.69 732	3.62 735

tt	4.71 728	0.10 151	3.94 720	2.06 728	1.53 726	10.14 737	16.88 740	9.27 740	4.98 731	1.39 709	1.02 683	4.68 728	4.90 731	3.35 727	5.86 735	5.76 738	9.15 746	2.24 734	2.53 734	3.10 731	1.32 728

BEATNet-Init1	4.73 729	2.61 727	13.29 744	0.58 693	0.53 695	10.12 736	3.33 733	4.83 733	5.01 732	8.75 738	8.51 735	14.08 747	7.60 737	7.70 737	5.34 733	0.28 678	0.28 687	0.34 684	0.37 690	0.57 695	0.45 692

Selective-IGEV-i1pa	5.57 730	7.99 735	4.76 726	0.80 704	0.45 686	12.99 738	3.60 734	9.25 739	7.43 735	6.97 735	9.87 739	8.94 737	7.26 736	14.66 748	5.65 734	3.55 734	1.08 727	1.93 730	0.72 718	0.73 707	2.79 733

USTest	6.88 731	5.23 732	5.63 727	7.22 735	7.29 732	14.34 740	22.76 741	8.48 737	9.32 737	5.42 732	6.39 734	6.29 735	6.64 733	6.92 735	8.62 738	1.94 728	3.29 736	2.16 733	2.55 735	3.85 733	3.29 734

EDNetEfficientorigin	7.51 732	0.52 685	140.47 761	0.25 533	0.17 524	0.42 596	0.29 593	0.47 489	1.03 696	1.28 704	1.02 683	0.83 678	0.84 691	0.75 625	0.99 681	0.10 461	0.09 521	0.12 545	0.10 484	0.21 640	0.22 655

DGTPSM_ROB	8.34 733	5.10 730	10.37 742	5.31 733	10.18 735	8.33 733	23.60 745	6.06 735	13.41 745	4.90 730	10.87 743	5.65 730	10.44 738	6.17 733	12.59 739	3.74 735	7.55 739	3.69 735	7.26 743	4.14 734	7.46 739

DPSMNet_ROB	8.40 734	5.11 731	10.49 743	5.58 734	10.25 736	8.34 734	23.62 746	6.07 736	13.45 746	4.93 731	10.88 744	5.66 731	10.44 738	6.24 734	12.64 740	3.98 736	7.61 740	3.76 736	7.30 744	4.20 735	7.51 740

DLNR_Zeroshot_test	10.44 735	12.10 744	19.93 747	106.08 760	23.66 756	0.14 45	0.13 80	3.22 730	0.17 110	0.16 215	0.23 275	0.16 231	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.36 731	0.06 252	0.07 167	0.07 245	39.70 760	0.06 150

DLNR-FE	10.45 736	12.13 745	19.94 748	106.10 761	23.12 755	0.14 45	0.13 80	3.28 731	0.17 110	0.16 215	0.23 275	0.16 231	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.41 732	0.06 252	0.07 167	0.07 245	40.22 761	0.06 150

iinet-test	10.78 737	9.29 736	9.70 732	10.48 736	10.68 738	17.98 745	25.98 747	12.57 744	13.39 743	9.64 742	10.10 740	10.06 739	10.61 741	11.22 744	12.70 741	6.40 740	7.74 741	5.68 740	6.69 739	7.47 738	7.30 737

IINet	10.78 737	9.29 736	9.70 732	10.48 736	10.68 738	17.98 745	25.98 747	12.57 744	13.39 743	9.64 742	10.10 740	10.06 739	10.61 741	11.22 744	12.70 741	6.40 740	7.74 741	5.68 740	6.69 739	7.47 738	7.30 737

LRCNet_RVC	10.90 739	14.34 747	9.35 731	15.35 742	8.04 734	1.08 696	0.34 630	8.78 738	0.70 661	12.63 747	16.05 747	9.85 738	6.54 732	8.57 738	6.34 736	20.27 757	5.40 738	23.70 755	21.88 756	14.87 746	13.83 747

DPSM_ROB	11.49 740	9.87 742	10.35 740	11.13 739	11.31 740	19.11 748	27.51 750	13.37 747	14.21 748	10.31 744	11.06 745	10.96 745	11.27 746	11.96 746	13.59 744	6.78 742	8.19 744	6.03 742	7.09 741	7.93 740	7.73 742

DPSM	11.49 740	9.87 742	10.35 740	11.13 739	11.31 740	19.11 748	27.51 750	13.37 747	14.21 748	10.31 744	11.06 745	10.96 745	11.27 746	11.96 746	13.59 744	6.78 742	8.19 744	6.03 742	7.09 741	7.93 740	7.73 742

xxxxx1	15.27 742	9.54 739	10.31 737	20.13 745	18.88 745	17.08 741	23.03 742	10.36 741	10.99 739	9.21 739	9.62 736	10.74 742	10.61 741	10.72 740	13.89 746	7.97 744	9.20 747	31.85 758	44.72 760	12.84 743	13.69 744

tt_ll	15.27 742	9.54 739	10.31 737	20.13 745	18.88 745	17.08 741	23.03 742	10.36 741	10.99 739	9.21 739	9.62 736	10.74 742	10.61 741	10.72 740	13.89 746	7.97 744	9.20 747	31.85 758	44.72 760	12.84 743	13.69 744

ff	15.27 742	9.54 739	10.31 737	20.13 745	18.88 745	17.08 741	23.03 742	10.36 741	10.99 739	9.21 739	9.62 736	10.74 742	10.61 741	10.72 740	13.89 746	7.97 744	9.20 747	31.85 758	44.72 760	12.84 743	13.69 744

PML	16.10 745	12.82 746	6.78 729	5.23 732	7.76 733	33.92 752	66.56 762	5.30 734	10.28 738	26.12 761	68.59 762	20.51 749	13.49 748	10.06 739	6.78 737	5.96 739	2.00 733	6.04 744	2.18 733	8.96 742	2.60 732

Anonymous_1	16.62 746	9.35 738	9.84 734	10.66 738	14.64 742	18.66 747	27.12 749	12.64 746	13.51 747	10.76 746	10.30 742	10.13 741	10.60 740	11.06 743	12.74 743	15.87 755	7.74 741	16.92 753	43.48 759	58.66 762	7.68 741

HaxPig	17.72 747	20.22 757	19.73 746	16.53 743	16.51 743	9.27 735	9.33 737	14.34 749	13.27 742	18.65 749	18.70 748	17.35 748	16.77 749	17.04 749	16.45 749	22.05 758	20.89 758	22.27 754	21.53 755	21.29 755	22.13 759

MEDIAN_ROB	21.21 748	24.62 759	23.47 757	19.58 744	19.65 748	13.22 739	10.96 738	17.88 750	17.00 750	22.14 760	22.02 751	20.86 750	20.36 750	21.06 750	19.71 750	25.63 759	24.13 759	26.21 756	25.20 757	25.17 756	25.38 760

RAFT-FEzeroshot	23.10 749	19.88 752	20.56 749	22.49 749	22.75 751	38.38 753	55.50 758	26.84 754	28.66 755	20.60 755	22.10 752	22.05 753	22.74 753	24.00 753	27.37 757	13.59 747	16.48 752	12.14 745	14.28 747	15.96 749	15.54 751

RAFT-FE	23.10 749	19.88 752	20.56 749	22.49 749	22.75 751	38.38 753	55.50 758	26.84 754	28.66 755	20.60 755	22.10 752	22.05 753	22.74 753	24.00 753	27.37 757	13.59 747	16.48 752	12.14 745	14.28 747	15.96 749	15.54 751

CasAABBNet	23.10 749	19.86 750	20.64 751	22.47 748	22.73 749	38.41 756	55.50 758	26.89 757	28.70 757	20.61 757	22.15 754	22.08 756	22.75 755	23.99 751	27.36 755	13.59 747	16.48 752	12.14 745	14.27 746	15.95 747	15.53 750

FlowAnything	23.14 752	19.87 751	20.79 752	22.50 752	22.74 750	38.39 755	55.46 755	26.89 757	28.72 758	20.77 759	22.29 757	22.07 755	22.72 752	23.99 751	27.41 759	13.60 750	16.55 757	12.15 749	14.36 751	15.97 751	15.52 749

Hybrid-DGEV	23.16 753	19.94 755	20.96 754	22.49 749	22.75 751	38.51 758	55.52 761	27.09 761	28.90 761	20.58 754	22.25 755	22.00 752	22.80 757	24.11 756	27.33 754	13.60 750	16.47 751	12.14 745	14.30 750	15.95 747	15.54 751

Selective-RAFT-Error	23.16 753	19.93 754	20.87 753	22.54 753	22.81 754	38.52 759	55.47 756	27.01 760	28.83 759	20.66 758	22.25 755	22.09 757	22.80 757	24.09 755	27.36 755	13.61 752	16.48 752	12.15 749	14.28 747	15.99 752	15.57 754

fast-reg	23.64 755	20.51 758	23.42 756	23.22 754	24.75 758	38.73 760	55.47 756	26.85 756	28.86 760	20.12 752	21.73 749	21.64 751	22.22 751	24.30 758	27.54 760	13.91 754	16.52 756	14.85 752	15.62 752	16.91 754	15.71 755

LSM0	24.24 756	19.98 756	22.32 755	24.22 755	40.14 761	38.48 757	55.20 754	26.95 759	28.57 754	20.49 753	21.83 750	22.26 758	22.75 755	24.22 757	27.30 753	13.66 753	16.32 750	12.19 751	14.15 745	16.10 753	17.66 756

AVERAGE_ROB	25.43 757	29.06 760	27.24 758	24.63 756	24.20 757	17.73 744	12.61 739	22.29 753	21.39 753	26.79 762	26.16 760	25.20 759	24.64 761	25.07 759	23.53 751	29.96 760	28.40 760	30.60 757	29.58 758	29.72 757	29.84 761

RSGM-EC	29.65 758	17.75 748	10.04 735	35.31 757	33.15 759	26.42 750	46.65 752	19.89 751	17.74 751	18.92 750	23.36 758	30.14 760	23.59 759	41.87 760	45.99 761	59.56 761	34.38 761	33.25 761	20.37 753	34.97 758	19.60 757

acva	29.65 758	17.75 748	10.04 735	35.31 757	33.15 759	26.42 750	46.65 752	19.89 751	17.74 751	18.92 750	23.36 758	30.14 760	23.59 759	41.87 760	45.99 761	59.56 761	34.38 761	33.25 761	20.37 753	34.97 758	19.60 757

Selective-IGEV-i16pa	30.47 760	41.93 761	4.02 721	0.49 686	0.37 675	96.94 762	0.74 702	60.26 763	58.76 762	17.24 748	64.39 761	38.26 762	49.53 762	106.11 763	26.15 752	19.96 756	3.42 737	4.39 737	1.81 732	0.39 685	14.22 748

test_example2	101.33 761	108.28 762	68.15 760	98.43 759	106.93 762	89.75 761	102.43 763	36.80 762	97.65 763	129.04 763	130.15 763	65.26 763	66.62 763	92.11 762	80.24 763	144.10 763	199.48 763	81.81 763	103.01 763	125.01 763	101.27 762

GS-Stereo							0.16 220	0.26 194	0.18 133	0.13 134	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

FSD					0.24 637	0.27 419	0.27 570	0.31 283	0.29 342	0.26 337	0.27 321	0.28 413	0.27 492	0.28 364	0.26 505	0.23 658	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.25 656

ccccc		256.29 763		354.40 762	364.36 763	149.10 763		152.89 764		153.93 764		164.00 764		268.02 764		390.55 764	349.22 764	244.59 764	219.82 764	412.30 764

ASD4		6.65 734

Low-res two-view benchmark