Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LACA_dic	0.09 1	0.12 303	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 35	0.08 18	0.15 83	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 107	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 1	0.14 55	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 89	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 10	0.11 239	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.08 15	0.08 5	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 156	0.16 54	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.11 28	0.15 17	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.14 55	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 89	0.13 9	0.15 74	0.10 44	0.11 60	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 234	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 234	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 105	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.17 35	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.12 143	0.08 18	0.15 83	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.16 26	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.14 11	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.10 69	0.10 94	0.16 114	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 89	0.15 17	0.08 1	0.12 108	0.10 47	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.13 89	0.17 35	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 89	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.13 89	0.11 2	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 117	0.10 12	0.20 83	0.14 55	0.09 17	0.10 47	0.09 35	0.12 173	0.13 16	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.19 62	0.15 74	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.18 48	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.11 107	0.10 94	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.11 13	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.12 46	0.16 26	0.12 24	0.08 2	0.09 18	0.14 200	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 46	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 83	0.12 24	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 159

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 146	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 60	0.09 35	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 117	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.08 5	0.11 136	0.16 114	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 114	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 133	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 117	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.06 1	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.07 3	0.17 133	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 26	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 161	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.17 133	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

over v1	0.11 56	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.10 6	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.14 261	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-8	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.20 256	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.10 6	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-9	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 83	0.11 13	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

anonymous	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 125	0.16 26	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.12 108	0.16 181	0.11 107	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 46	0.13 9	0.10 6	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.12 131	0.11 524	0.11 597	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 547

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 156	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 125	0.20 83	0.13 35	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 234	0.23 141	0.15 74	0.10 44	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.08 347

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 83	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.13 89	0.16 26	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.09 35	0.09 44	0.19 195	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.14 177	0.13 105	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.09 35	0.10 94	0.18 163	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.20 83	0.15 74	0.12 108	0.13 105	0.10 69	0.09 44	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.13 105	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.12 46	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 159	0.09 4	0.22 118	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.09 35	0.11 136	0.19 195	0.13 190	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.14 145	0.08 5	0.11 136	0.13 16	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.12 282	0.14 48	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 56	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.11 28	0.23 141	0.15 74	0.14 177	0.12 85	0.08 5	0.09 44	0.21 246	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 202	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.16 87	0.11 73	0.15 160	0.09 35	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 118	0.15 74	0.11 73	0.12 85	0.12 143	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.06 159

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 159	0.13 89	0.18 48	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.11 53	0.08 314	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.14 11	0.16 87	0.11 73	0.10 47	0.09 35	0.08 18	0.21 246	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 118	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 612	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.10 476	0.08 497	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 303	0.17 79	0.22 389	0.10 138	0.15 69	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.20 219	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

over-6	0.12 93	0.13 376	0.19 114	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.11 28	0.26 205	0.16 87	0.10 44	0.10 47	0.10 69	0.13 224	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 179	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.09 18	0.14 200	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.14 177	0.19 232	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.11 60	0.09 35	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 239	0.32 292	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.11 107	0.11 136	0.19 195	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 156	0.27 226	0.19 179	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.21 100	0.15 74	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 303	0.28 243	0.19 179	0.08 30	0.17 159	0.15 180	0.22 118	0.18 141	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.19 179	0.07 3	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 376	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.09 35	0.13 224	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 239	0.35 332	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 201	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.15 74	0.13 146	0.16 181	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.08 30	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.19 161	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.20 256	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.12 143	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 303	0.27 226	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 239	0.23 179	0.22 389	0.09 63	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.19 161	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.13 224	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.08 30	0.13 34	0.14 125	0.25 183	0.21 215	0.12 108	0.15 160	0.09 35	0.14 261	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.15 180	0.26 205	0.20 193	0.11 73	0.12 85	0.10 69	0.13 224	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 156	0.21 146	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.21 100	0.17 118	0.12 108	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 366	0.20 265	0.16 234	0.23 141	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.13 224	0.13 16	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 94	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.21 100	0.20 193	0.10 44	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 234	0.25 183	0.21 215	0.11 73	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.17 118	0.13 146	0.15 160	0.16 244	0.13 224	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.15 160	0.17 256	0.12 173	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 187	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.16 229	0.16 181	0.18 269	0.13 224	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 93	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.21 406	0.14 38	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.24 161	0.20 193	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 515	0.10 18	0.12 46	0.26 205	0.23 260	0.13 146	0.11 60	0.10 69	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 303	0.21 146	0.18 115	0.11 202	0.24 380	0.12 46	0.19 62	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.11 107	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

GSStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.17 58	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

gasm-f	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.19 232	0.10 69	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.09 380	0.08 347

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 156	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 159	0.10 12	0.22 118	0.19 161	0.11 73	0.10 47	0.10 69	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 347

3w_stereo	0.12 93	0.11 239	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.07 2	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.25 204	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.17 35	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 482
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 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.13 166	0.08 18	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

AIO_test	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.15 69	0.17 286	0.19 62	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.29 261	0.18 141	0.11 73	0.16 181	0.13 166	0.09 44	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 366	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.10 44	0.08 15	0.10 69	0.10 94	0.21 246	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 606	0.24 685

RSM++	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.20 256	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.23 141	0.18 141	0.13 146	0.13 105	0.15 222	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 94	0.16 54	0.20 256	0.14 418	0.14 48	0.15 180	0.33 321	0.23 260	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 239	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.19 62	0.17 118	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.08 347

PhaseNet	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.16 244	0.12 173	0.19 195	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

DF	0.13 143	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.10 138	0.17 159	0.15 180	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.22 278	0.19 289	0.11 136	0.20 219	0.14 229	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 239	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.16 87	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.13 224	0.18 163	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new	0.13 143	0.11 239	0.30 268	0.20 256	0.13 366	0.20 265	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.15 281	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.23 141	0.21 215	0.16 229	0.22 278	0.10 69	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.23 141	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.16 234	0.32 306	0.22 234	0.15 200	0.17 200	0.20 304	0.13 224	0.14 38	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.24 161	0.25 293	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

BStereo	0.13 143	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

NLSM3	0.13 143	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.24 278	0.11 73	0.15 160	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 179	0.16 515	0.12 27	0.15 180	0.18 48	0.18 141	0.11 73	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.23 276	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 658	0.06 159

GASTEREO	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.23 450	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.19 195	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

MSCF	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.22 389	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.14 125	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.23 289	0.15 222	0.15 281	0.12 8	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.12 108	0.19 232	0.15 222	0.11 136	0.13 16	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.06 159

LG-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.18 337	0.21 100	0.18 141	0.11 73	0.17 200	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

S2M2_L	0.13 143	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.12 282	0.12 27	0.07 1	0.18 48	0.20 193	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.12 173	0.15 83	0.14 229	0.13 585	0.09 536	0.09 382	0.10 501	0.11 506	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 430	0.19 114	0.26 584	0.09 63	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.18 141	0.12 108	0.11 60	0.10 69	0.13 224	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 674	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 94	0.20 219	0.10 7	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 672	0.05 37

castereo++	0.13 143	0.10 156	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.27 435	0.13 89	0.23 141	0.23 260	0.11 73	0.13 105	0.16 244	0.10 94	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.19 386	0.22 118	0.16 87	0.14 177	0.11 60	0.13 166	0.10 94	0.24 292	0.18 354	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.19 62	0.19 161	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.11 136	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

mms	0.13 143	0.11 239	0.19 114	0.19 179	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.17 200	0.14 200	0.09 44	0.24 292	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

ours_stereo	0.13 143	0.11 239	0.23 179	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.18 337	0.20 83	0.19 161	0.13 146	0.18 223	0.14 200	0.10 94	0.23 276	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 303	0.27 226	0.22 389	0.11 202	0.15 69	0.18 337	0.23 141	0.23 260	0.13 146	0.17 200	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.05 37

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 386	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.19 232	0.21 318	0.11 136	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.12 46	0.31 294	0.24 278	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.16 87	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 299	0.12 46	0.24 161	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.15 222	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 450	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.16 87	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.14 261	0.20 219	0.11 53	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 143	0.10 156	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

testlalala	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.17 200	0.13 166	0.16 306	0.16 114	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

LoS_RVC	0.13 143	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.19 232	0.12 143	0.15 281	0.17 133	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 547

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.13 89	0.27 221	0.21 215	0.13 146	0.10 47	0.15 222	0.09 44	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 332	0.15 180	0.25 183	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.14 200	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FAST (zero-shot)	0.14 186	0.10 156	0.22 163	0.23 450	0.26 666	0.14 48	0.15 180	0.23 141	0.15 74	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.09 536	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.09 422

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 186	0.21 578	0.47 493	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.10 94	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 186	0.19 550	0.70 617	0.17 58	0.12 282	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.10 44	0.12 85	0.10 69	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 259

PSi22	0.14 186	0.13 376	0.29 257	0.19 179	0.09 63	0.17 159	0.12 46	0.28 244	0.23 260	0.13 146	0.14 145	0.22 330	0.13 224	0.29 396	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Anonymus123	0.14 186	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.36 573	0.14 125	0.28 244	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

252Zero-FE	0.14 186	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 100	0.19 161	0.77 699	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Zero-FE251	0.14 186	0.09 94	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 265	0.13 89	0.20 83	0.14 55	0.61 679	0.13 105	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GGEV	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

FlowAnything_test	0.14 186	0.11 239	0.21 146	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.15 200	0.13 105	0.15 222	0.14 261	0.18 163	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.09 422

depthmonostereo	0.14 186	0.09 94	0.19 114	0.19 179	0.08 30	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.23 260	0.16 229	0.18 223	0.14 200	0.17 338	0.19 195	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 186	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.14 125	0.24 161	0.21 215	0.21 297	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

SCV_C0	0.14 186	0.11 239	0.25 204	0.19 179	0.12 282	0.15 69	0.16 234	0.30 282	0.22 234	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.09 44	0.24 292	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.06 159

SCV	0.14 186	0.14 430	0.24 190	0.21 315	0.11 202	0.15 69	0.16 234	0.31 294	0.18 141	0.11 73	0.15 160	0.13 166	0.10 94	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159

castereo	0.14 186	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.10 138	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.13 146	0.18 223	0.16 244	0.16 306	0.15 83	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

tt45	0.14 186	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.23 357	0.18 337	0.22 118	0.17 118	0.15 200	0.13 105	0.14 200	0.10 94	0.30 412	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

999	0.14 186	0.08 44	0.24 190	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.24 161	0.18 141	0.13 146	0.16 181	0.14 200	0.11 136	0.36 460	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

fffy	0.14 186	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.13 224	0.25 322	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

WCG-NET	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 187	0.17 286	0.21 100	0.28 335	0.18 267	0.21 264	0.15 222	0.12 173	0.18 163	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.26 305	0.18 267	0.19 232	0.20 304	0.12 173	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 186	0.11 239	0.32 292	0.19 179	0.11 202	0.18 187	0.17 286	0.20 83	0.22 234	0.14 177	0.24 303	0.15 222	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.10 456	0.06 159

ff7	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEVStereo-DCA	0.14 186	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

ffff	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

11t	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

MaDis-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.26 214	0.19 179	0.14 418	0.16 117	0.13 89	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.14 145	0.14 200	0.11 136	0.17 133	0.17 325	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

UniTT-Stereo	0.14 186	0.10 156	0.30 268	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.13 89	0.19 62	0.18 141	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.11 136	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.06 159

CASnet	0.14 186	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.22 307	0.20 249	0.15 222	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.11 524	0.09 453	0.08 291	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 186	0.14 430	0.33 309	0.20 256	0.09 63	0.21 299	0.10 12	0.26 205	0.20 193	0.18 267	0.19 232	0.15 222	0.13 224	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 159

anonymousdsp	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

LoS	0.14 186	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.26 205	0.26 305	0.15 200	0.18 223	0.18 269	0.13 224	0.22 266	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 186	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 633	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.14 177	0.17 200	0.14 200	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.18 639

ProNet	0.14 186	0.12 303	0.25 204	0.19 179	0.11 202	0.19 222	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.13 105	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.07 259

MC-Stereo	0.14 186	0.09 94	0.25 204	0.21 315	0.09 63	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.18 267	0.23 289	0.16 244	0.13 224	0.22 266	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

ccc-4	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEV-Stereo	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.24 190	0.25 549	0.11 202	0.11 20	0.18 337	0.32 306	0.23 260	0.12 108	0.12 85	0.18 269	0.12 173	0.14 38	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 223	0.18 533	0.40 405	0.27 612	0.26 666	0.46 633	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 223	0.15 469	0.25 204	0.22 389	0.14 418	0.17 159	0.17 286	0.33 321	0.21 215	0.18 267	0.21 264	0.14 200	0.10 94	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

DN	0.15 223	0.08 44	0.27 226	0.19 179	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.24 278	0.14 177	0.16 181	0.18 269	0.10 94	0.21 246	0.13 190	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.10 482

RT-Monster	0.15 223	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 418	0.20 265	0.11 28	0.29 261	0.32 397	0.24 331	0.22 278	0.17 256	0.13 224	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

MM-Stereo_test2	0.15 223	0.10 156	0.44 464	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.21 470	0.27 221	0.22 234	0.15 200	0.16 181	0.13 166	0.11 136	0.20 219	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.05 37

HART	0.15 223	0.11 239	0.30 268	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.16 234	0.30 282	0.19 161	0.15 200	0.25 315	0.17 256	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.07 405	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.06 159

HUF	0.15 223	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.20 193	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.11 136	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.20 687	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 591

rvit_stereo_0080	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

RAFT-Stereo-weight	0.15 223	0.09 94	0.26 214	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.29 354	0.24 331	0.20 249	0.19 289	0.10 94	0.18 163	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

whm_eth	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

CAS	0.15 223	0.07 4	0.21 146	0.41 694	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.15 200	0.19 232	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.13 190	0.29 701	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 591

CroCo-Stereo Lap2	0.15 223	0.15 469	0.28 243	0.25 549	0.18 562	0.11 20	0.19 386	0.28 244	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

GLC_STEREO	0.15 223	0.10 156	0.24 190	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.23 141	0.27 316	0.17 248	0.20 249	0.17 256	0.11 136	0.23 276	0.16 292	0.07 141	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

CREStereo++_RVC	0.15 223	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.13 89	0.22 118	0.30 371	0.21 297	0.30 374	0.13 166	0.11 136	0.16 114	0.15 265	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 635	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 223	0.09 94	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 400	0.14 125	0.23 141	0.28 335	0.24 331	0.30 374	0.16 244	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

XX-TBD	0.15 223	0.18 533	0.28 243	0.22 389	0.10 138	0.22 332	0.15 180	0.22 118	0.27 316	0.22 307	0.26 327	0.14 200	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

PMTNet	0.15 223	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 357	0.16 234	0.25 183	0.23 260	0.17 248	0.21 264	0.16 244	0.14 261	0.22 266	0.13 190	0.29 701	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

Weightmod_eth	0.16 240	0.11 239	0.20 132	0.21 315	0.13 366	0.20 265	0.18 337	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.25 315	0.19 289	0.17 338	0.25 322	0.14 229	0.16 641	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.05 37

Weightmod	0.16 240	0.12 303	0.19 114	0.20 256	0.10 138	0.24 380	0.17 286	0.25 183	0.21 215	0.18 267	0.29 358	0.19 289	0.15 281	0.27 361	0.16 292	0.09 421	0.10 571	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

SE	0.16 240	0.14 430	0.19 114	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.20 283	0.27 336	0.15 222	0.17 338	0.15 83	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.08 347

FE-Mocha	0.16 240	0.10 156	0.33 309	0.19 179	0.13 366	0.19 222	0.15 180	0.35 358	0.22 234	0.24 331	0.24 303	0.20 304	0.14 261	0.17 133	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

zero-FE	0.16 240	0.08 44	0.81 643	0.19 179	0.18 562	0.12 27	0.15 180	0.19 62	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.21 246	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 646	0.06 159

xyz-stereo-finetune	0.16 240	0.12 303	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 357	0.20 439	0.29 261	0.31 385	0.19 275	0.22 278	0.19 289	0.15 281	0.29 396	0.20 411	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 159

Reg-Stereo(zero)	0.16 240	0.07 4	0.36 352	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.14 125	0.28 244	0.24 278	0.22 307	0.20 249	0.24 367	0.18 369	0.21 246	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

tg	0.16 240	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.15 180	0.34 334	0.24 278	0.20 283	0.25 315	0.19 289	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

rvit_stereo_0083	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.17 286	0.22 118	0.34 421	0.16 229	0.21 264	0.19 289	0.16 306	0.21 246	0.16 292	0.11 524	0.10 571	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081_aga	0.16 240	0.14 430	0.28 243	0.21 315	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.23 141	0.24 278	0.17 248	0.21 264	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.14 229	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0082	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

CAS++	0.16 240	0.12 303	0.27 226	0.18 115	0.12 282	0.17 159	0.15 180	0.42 451	0.24 278	0.19 275	0.18 223	0.13 166	0.10 94	0.21 246	0.12 131	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.08 342	0.10 456	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.29 261	0.21 215	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.13 224	0.25 322	0.13 190	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MIF-Stereo (partial)	0.16 240	0.10 156	0.34 321	0.21 315	0.15 482	0.15 69	0.13 89	0.28 244	0.25 293	0.17 248	0.26 327	0.15 222	0.16 306	0.25 322	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.08 347

RCA-Stereo	0.16 240	0.09 94	0.25 204	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.35 438	0.20 283	0.25 315	0.17 256	0.17 338	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

test-3	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.26 354	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_1	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

iRaftStereo_RVC	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.20 283	0.25 315	0.18 269	0.12 173	0.20 219	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

raftrobust	0.16 240	0.13 376	0.29 257	0.22 389	0.15 482	0.19 222	0.13 89	0.32 306	0.26 305	0.26 354	0.20 249	0.19 289	0.17 338	0.21 246	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

test_xeample3	0.16 240	0.11 239	0.56 559	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.20 193	0.16 229	0.12 85	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.07 259

monster_256*512	0.17 261	0.12 303	0.18 98	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.29 354	0.19 275	0.22 278	0.24 367	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

SMOE	0.17 261	0.11 239	0.21 146	0.20 256	0.09 63	0.26 424	0.21 470	0.30 282	0.23 260	0.21 297	0.27 336	0.21 318	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.12 563	0.07 255	0.11 506	0.07 259

NLSM1	0.17 261	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.18 562	0.25 400	0.17 286	0.47 507	0.40 505	0.16 229	0.21 264	0.13 166	0.15 281	0.21 246	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

xyz-stereo-finetune2	0.17 261	0.11 239	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 435	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.22 307	0.28 344	0.21 318	0.22 424	0.37 463	0.22 460	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 259

MM-Stereo_test3	0.17 261	0.12 303	0.29 257	0.23 450	0.14 418	0.19 222	0.22 500	0.39 408	0.36 451	0.16 229	0.24 303	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.06 159

MM-Stereo_test1	0.17 261	0.10 156	0.39 397	0.23 450	0.11 202	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.06 159

model_zeroshot	0.17 261	0.11 239	0.39 397	0.20 256	0.12 282	0.24 380	0.15 180	0.34 334	0.22 234	0.30 438	0.20 249	0.22 330	0.12 173	0.24 292	0.14 229	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

rvit_stereo_ft	0.17 261	0.14 430	0.30 268	0.25 549	0.14 418	0.17 159	0.21 470	0.28 244	0.26 305	0.16 229	0.19 232	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.17 325	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.07 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 261	0.13 376	0.24 190	0.19 179	0.13 366	0.24 380	0.17 286	0.30 282	0.37 462	0.43 621	0.17 200	0.13 166	0.12 173	0.19 195	0.15 265	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

AE-Stereo	0.17 261	0.11 239	0.31 283	0.24 508	0.14 418	0.23 357	0.18 337	0.34 334	0.29 354	0.15 200	0.25 315	0.21 318	0.13 224	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

rrr	0.17 261	0.11 239	0.57 562	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.22 234	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

plain	0.17 261	0.13 376	0.43 454	0.21 315	0.13 366	0.16 117	0.17 286	0.27 221	0.22 234	0.16 229	0.26 327	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.07 259

MSKI-zero shot	0.17 261	0.09 94	0.43 454	0.20 256	0.11 202	0.21 299	0.15 180	0.32 306	0.21 215	0.23 316	0.24 303	0.23 352	0.10 94	0.31 419	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

Any-RAFT	0.17 261	0.08 44	0.31 283	0.19 179	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.42 451	0.30 371	0.24 331	0.27 336	0.27 412	0.16 306	0.21 246	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

RAFT-Test	0.17 261	0.10 156	0.38 381	0.19 179	0.12 282	0.25 400	0.17 286	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.29 358	0.27 412	0.14 261	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

4D-IteraStereo	0.17 261	0.16 498	0.50 521	0.21 315	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.28 244	0.28 335	0.23 316	0.20 249	0.20 304	0.11 136	0.19 195	0.14 229	0.06 53	0.04 2	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.06 159

anonymousdsp2	0.17 261	0.10 156	0.28 243	0.20 256	0.11 202	0.25 400	0.17 286	0.41 437	0.31 385	0.23 316	0.23 289	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.07 259

knoymous	0.17 261	0.09 94	0.32 292	0.17 58	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.27 412	0.16 306	0.23 276	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.09 380	0.09 422

Selective-RAFT	0.17 261	0.12 303	0.30 268	0.24 508	0.10 138	0.29 477	0.15 180	0.32 306	0.31 385	0.17 248	0.17 200	0.21 318	0.18 369	0.28 376	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.06 159

AnonymousM	0.17 261	0.19 550	0.24 190	0.18 115	0.10 138	0.18 187	0.17 286	0.30 282	0.23 260	0.26 354	0.20 249	0.18 269	0.14 261	0.19 195	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.38 706	0.15 635	0.06 113	0.05 37

cross-raft	0.17 261	0.12 303	0.41 430	0.23 450	0.10 138	0.20 265	0.24 549	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.29 439	0.15 281	0.17 133	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

test-1	0.17 261	0.11 239	0.40 405	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.34 334	0.26 305	0.20 283	0.24 303	0.22 330	0.14 261	0.16 114	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 347

s12784h	0.17 261	0.09 94	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 526	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.23 316	0.25 315	0.18 269	0.17 338	0.25 322	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 261	0.14 430	0.32 292	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.25 341	0.33 422	0.20 304	0.17 338	0.19 195	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 261	0.10 156	0.40 405	0.20 256	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.36 377	0.30 371	0.23 316	0.21 264	0.26 401	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 261	0.10 156	0.37 361	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.32 306	0.28 335	0.23 316	0.23 289	0.27 412	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

S0	0.18 287	0.13 376	0.21 146	0.23 450	0.11 202	0.33 537	0.26 581	0.27 221	0.21 215	0.21 297	0.26 327	0.20 304	0.16 306	0.19 195	0.17 325	0.12 564	0.11 597	0.14 612	0.14 625	0.10 456	0.07 259

ManiGeoR	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

HLf10	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo_HL2	0.18 287	0.14 430	0.34 321	0.17 58	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.29 358	0.19 289	0.17 338	0.39 474	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

GGDA	0.18 287	0.14 430	0.33 309	0.17 58	0.10 138	0.20 265	0.16 234	0.33 321	0.31 385	0.22 307	0.28 344	0.19 289	0.16 306	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo-Hl	0.18 287	0.11 239	0.31 283	0.17 58	0.10 138	0.22 332	0.16 234	0.36 377	0.29 354	0.23 316	0.26 327	0.22 330	0.19 385	0.38 469	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.07 259

Lsterematch	0.18 287	0.13 376	0.33 309	0.19 179	0.10 138	0.23 357	0.17 286	0.25 183	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.24 367	0.21 406	0.23 276	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

WQFJA1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

WQFJX1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.23 450	0.17 540	0.24 380	0.19 386	0.58 645	0.52 626	0.16 229	0.16 181	0.14 200	0.15 281	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159

WQFJX	0.18 287	0.10 156	0.17 79	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.18 337	0.53 590	0.45 561	0.17 248	0.16 181	0.14 200	0.16 306	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.08 497	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IGEV-FE	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

H2IRNET	0.18 287	0.13 376	0.35 332	0.21 315	0.12 282	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.30 371	0.17 248	0.31 389	0.25 379	0.20 396	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.06 159

ACVNet-DCA	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

cc1	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

11t1	0.18 287	0.10 156	0.30 268	0.20 256	0.11 202	0.27 435	0.17 286	0.35 358	0.23 260	0.25 341	0.23 289	0.23 352	0.23 438	0.25 322	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

tt1	0.18 287	0.14 430	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.30 496	0.19 386	0.35 358	0.44 549	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

IGEV_Zeroshot_test	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

MIM_Stereo	0.18 287	0.12 303	0.38 381	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.35 358	0.25 293	0.27 364	0.35 444	0.23 352	0.13 224	0.27 361	0.16 292	0.06 53	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.06 159

HH	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

HanStereo	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

LL-Strereo2	0.18 287	0.18 533	0.39 397	0.22 389	0.12 282	0.24 380	0.13 89	0.31 294	0.23 260	0.24 331	0.20 249	0.24 367	0.12 173	0.26 341	0.15 265	0.06 53	0.06 263	0.12 563	0.09 453	0.08 291	0.07 259

riskmin	0.18 287	0.09 94	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.24 380	0.16 234	0.34 334	0.28 335	0.21 297	0.23 289	0.33 485	0.24 456	0.23 276	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.10 456	0.10 482

test_4	0.18 287	0.12 303	0.34 321	0.23 450	0.12 282	0.18 187	0.22 500	0.26 205	0.24 278	0.24 331	0.47 584	0.22 330	0.13 224	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.07 201	0.05 37

GMOStereo	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

error version	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test-v	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test_3	0.18 287	0.11 239	0.32 292	0.24 508	0.11 202	0.22 332	0.25 567	0.31 294	0.31 385	0.25 341	0.18 223	0.23 352	0.13 224	0.25 322	0.19 388	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

Patchmatch Stereo++	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347
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	0.18 287	0.11 239	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.24 380	0.20 439	0.29 261	0.26 305	0.26 354	0.25 315	0.25 379	0.18 369	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

PSM-adaLoss	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo_v2	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

HUI-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.22 266	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

DeepStereo_RVC	0.18 287	0.11 239	0.40 405	0.21 315	0.11 202	0.19 222	0.16 234	0.28 244	0.22 234	0.27 364	0.27 336	0.23 352	0.28 525	0.24 292	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.10 482

iGMRVC	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

iRAFT	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

CRE-IMP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.11 202	0.24 380	0.17 286	0.29 261	0.21 215	0.27 364	0.26 327	0.24 367	0.17 338	0.23 276	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.10 482

test-2	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

rafts_anoy	0.18 287	0.15 469	0.35 332	0.22 389	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.23 316	0.25 315	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.08 347

raft+_RVC	0.18 287	0.14 430	0.32 292	0.21 315	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.38 396	0.34 421	0.21 297	0.28 344	0.20 304	0.15 281	0.24 292	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

RALCasStereoNet	0.18 287	0.15 469	0.33 309	0.21 315	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.31 294	0.25 293	0.21 297	0.29 358	0.22 330	0.15 281	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.10 571	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

sCroCo_RVC	0.18 287	0.14 430	0.49 510	0.27 612	0.18 562	0.22 332	0.17 286	0.27 221	0.23 260	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.14 261	0.21 246	0.15 265	0.10 476	0.11 597	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

DCANet	0.18 287	0.13 376	0.40 405	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.23 438	0.20 219	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

AFF-stereo	0.18 287	0.15 469	0.32 292	0.21 315	0.10 138	0.18 187	0.18 337	0.33 321	0.27 316	0.25 341	0.37 463	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.33 309	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.12 46	0.42 451	0.25 293	0.27 364	0.32 399	0.21 318	0.17 338	0.25 322	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.08 347
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	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

RAFT-Stereo	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 336	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.31 389	0.20 304	0.20 396	0.18 163	0.17 325	0.12 564	0.09 536	0.15 628	0.16 647	0.11 506	0.12 547

HLF11	0.19 336	0.14 430	0.54 545	0.15 7	0.12 282	0.21 299	0.12 46	0.37 388	0.24 278	0.20 283	0.29 358	0.18 269	0.18 369	0.37 463	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.09 422

HLf8	0.19 336	0.16 498	0.55 552	0.15 7	0.12 282	0.24 380	0.14 125	0.40 422	0.31 385	0.20 283	0.26 327	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.17 325	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

TestStereo_HLe17	0.19 336	0.17 518	0.64 597	0.16 26	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.40 422	0.30 371	0.19 275	0.25 315	0.17 256	0.15 281	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM1	0.19 336	0.12 303	0.16 54	0.23 450	0.18 562	0.24 380	0.20 439	0.59 651	0.65 669	0.18 267	0.17 200	0.13 166	0.14 261	0.25 322	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLCSM	0.19 336	0.12 303	0.18 98	0.24 508	0.19 589	0.24 380	0.21 470	0.42 451	0.40 505	0.19 275	0.18 223	0.14 200	0.16 306	0.47 505	0.19 388	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

AIO-test1	0.19 336	0.14 430	0.41 430	0.27 612	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.39 408	0.36 451	0.17 248	0.26 327	0.18 269	0.13 224	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.06 113	0.09 422

rvit_0105_6	0.19 336	0.14 430	0.34 321	0.23 450	0.14 418	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.37 462	0.18 267	0.22 278	0.23 352	0.17 338	0.26 341	0.17 325	0.15 625	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

1test111	0.19 336	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

DCANet-4	0.19 336	0.10 156	0.52 538	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.36 377	0.39 487	0.29 406	0.30 374	0.17 256	0.22 424	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

fff	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

ADStereo(finetuned)	0.19 336	0.13 376	0.49 510	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.31 572	0.21 246	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

x	0.19 336	0.11 239	0.29 257	0.20 256	0.11 202	0.26 424	0.18 337	0.41 437	0.29 354	0.25 341	0.29 358	0.28 428	0.24 456	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

DisPM	0.19 336	0.10 156	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.29 354	0.33 493	0.34 433	0.23 352	0.16 306	0.33 433	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.11 523

iRaft-Stereo_20w	0.19 336	0.10 156	0.46 485	0.19 179	0.13 366	0.25 400	0.19 386	0.52 578	0.19 161	0.29 406	0.21 264	0.22 330	0.20 396	0.28 376	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.08 291	0.08 347

TRStereo	0.19 336	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.52 578	0.28 335	0.20 283	0.19 232	0.21 318	0.13 224	0.24 292	0.13 190	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.06 113	0.06 159

Pruner-Stereo	0.19 336	0.11 239	0.34 321	0.29 638	0.12 282	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.32 399	0.25 379	0.15 281	0.24 292	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.09 422

RALAANet	0.19 336	0.18 533	0.37 361	0.23 450	0.14 418	0.23 357	0.13 89	0.37 388	0.29 354	0.28 377	0.26 327	0.25 379	0.15 281	0.26 341	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.06 159

csc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

cscssc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

GMStereo	0.19 336	0.25 612	0.40 405	0.21 315	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.29 261	0.40 505	0.25 341	0.23 289	0.16 244	0.15 281	0.25 322	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347
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	0.20 357	0.14 430	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.26 424	0.16 234	0.31 294	0.27 316	0.32 478	0.58 637	0.23 352	0.15 281	0.23 276	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.06 159

FLISNet	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

CoSv	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

AIO-test2	0.20 357	0.20 563	0.36 352	0.26 584	0.15 482	0.22 332	0.16 234	0.42 451	0.42 525	0.16 229	0.29 358	0.15 222	0.11 136	0.26 341	0.13 190	0.18 664	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.07 201	0.07 259

rvit_0105_4	0.20 357	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.14 418	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.39 487	0.19 275	0.24 303	0.25 379	0.19 385	0.27 361	0.17 325	0.16 641	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 357	0.72 718	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 180	0.18 48	0.16 87	0.13 146	0.12 85	0.09 35	0.08 18	0.16 114	0.13 190	0.35 708	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.23 680

test_sample1	0.20 357	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.12 282	0.28 455	0.19 386	0.41 437	0.25 293	0.26 354	0.31 389	0.29 439	0.26 489	0.44 495	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

MyStereo06	0.20 357	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.40 422	0.21 215	0.30 438	0.24 303	0.31 466	0.18 369	0.22 266	0.18 354	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

xx1	0.20 357	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.28 428	0.24 456	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

GCAPDPT-zeroshot	0.20 357	0.08 44	1.14 695	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

DCRE	0.20 357	0.13 376	0.40 405	0.21 315	0.15 482	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.22 307	0.80 684	0.23 352	0.16 306	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.07 405	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

qqq	0.20 357	0.12 303	0.31 283	0.20 256	0.11 202	0.23 357	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.24 331	0.28 344	0.28 428	0.24 456	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

PFNet+	0.20 357	0.10 156	0.37 361	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.19 386	0.29 261	0.34 421	0.33 493	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.32 426	0.17 325	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.12 547

NF-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

OCTAStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

RE-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

TVStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

sAnonymous2	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

CroCo_RVC	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

111	0.20 357	0.17 518	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 380	0.17 286	0.41 437	0.45 561	0.23 316	0.29 358	0.29 439	0.21 406	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

HITNet	0.20 357	0.17 518	0.43 454	0.19 179	0.08 30	0.27 435	0.14 125	0.42 451	0.30 371	0.29 406	0.32 399	0.27 412	0.21 406	0.28 376	0.25 504	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159
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	0.21 378	0.20 563	0.29 257	0.23 450	0.11 202	0.36 573	0.17 286	0.37 388	0.29 354	0.24 331	0.28 344	0.19 289	0.21 406	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.08 347

TestStereo_HL3	0.21 378	0.13 376	0.77 629	0.17 58	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.34 334	0.20 193	0.27 364	0.38 478	0.23 352	0.19 385	0.41 485	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

IGEV_i1	0.21 378	0.11 239	0.43 454	0.22 389	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.43 465	0.30 371	0.29 406	0.30 374	0.31 466	0.20 396	0.33 433	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.08 347

Selective-IGEV-i1	0.21 378	0.10 156	0.31 283	0.23 450	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.46 497	0.42 525	0.27 364	0.32 399	0.33 485	0.17 338	0.25 322	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.09 422

Hybrid-DGEV-2	0.21 378	0.15 469	0.34 321	0.24 508	0.13 366	0.28 455	0.14 125	0.48 520	0.44 549	0.27 364	0.24 303	0.25 379	0.25 478	0.28 376	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.07 259

FACV-RUCA	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.23 450	0.23 646	0.26 424	0.19 386	0.39 408	0.34 421	0.25 341	0.32 399	0.21 318	0.24 456	0.24 292	0.19 388	0.10 476	0.07 405	0.15 628	0.08 342	0.16 606	0.13 567

IGEV-RUCA	0.21 378	0.08 44	0.23 179	0.19 179	0.19 589	0.28 455	0.24 549	0.23 141	0.21 215	0.20 283	0.23 289	0.28 428	0.49 664	0.26 341	0.18 354	0.09 421	0.08 497	0.18 655	0.13 610	0.17 623	0.17 626

rvit_0105_5	0.21 378	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.24 549	0.36 377	0.39 487	0.21 297	0.23 289	0.26 401	0.19 385	0.26 341	0.19 388	0.15 625	0.13 629	0.12 563	0.12 581	0.10 456	0.09 422

GCAP-BAT	0.21 378	0.08 44	1.22 700	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

test_sample2	0.21 378	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.11 202	0.27 435	0.21 470	0.43 465	0.29 354	0.26 354	0.31 389	0.30 456	0.24 456	0.45 498	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

mmm	0.21 378	0.12 303	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.28 455	0.21 470	0.41 437	0.27 316	0.29 406	0.38 478	0.29 439	0.24 456	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.10 456	0.09 422

CASS	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.11 202	0.28 455	0.19 386	0.39 408	0.30 371	0.32 478	0.34 433	0.25 379	0.24 456	0.25 322	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.11 506	0.11 523
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

RAFT_CTSACE	0.21 378	0.16 498	0.41 430	0.25 549	0.15 482	0.22 332	0.24 549	0.32 306	0.28 335	0.33 493	0.51 602	0.29 439	0.17 338	0.32 426	0.13 190	0.06 53	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.06 159

RAFT+CT+SA	0.21 378	0.18 533	0.33 309	0.25 549	0.18 562	0.23 357	0.29 611	0.40 422	0.36 451	0.24 331	0.38 478	0.18 269	0.16 306	0.32 426	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.12 581	0.09 380	0.09 422

SA-5K	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

CIPLG	0.21 378	0.21 578	0.55 552	0.23 450	0.15 482	0.25 400	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.33 422	0.22 330	0.15 281	0.26 341	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

IPLG	0.21 378	0.15 469	0.53 542	0.21 315	0.12 282	0.28 455	0.17 286	0.42 451	0.30 371	0.33 493	0.32 399	0.15 222	0.17 338	0.50 518	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IPLGR_C	0.21 378	0.22 593	0.60 575	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

MIPNet	0.21 378	0.15 469	0.52 538	0.21 315	0.12 282	0.27 435	0.20 439	0.45 486	0.37 462	0.30 438	0.23 289	0.19 289	0.24 456	0.27 361	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IPLGR	0.21 378	0.13 376	0.61 578	0.21 315	0.11 202	0.25 400	0.18 337	0.41 437	0.37 462	0.28 377	0.27 336	0.21 318	0.19 385	0.37 463	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

ACRE	0.21 378	0.20 563	0.62 586	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

GANet-ADL	0.21 378	0.12 303	0.45 477	0.23 450	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.46 497	0.35 438	0.25 341	0.32 399	0.32 476	0.19 385	0.24 292	0.20 411	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

LCNet	0.21 378	0.11 239	0.29 257	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.19 386	0.34 334	0.26 305	0.28 377	0.35 444	0.26 401	0.30 555	0.35 451	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.13 565	0.22 673

PSM-softLoss	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

KMStereo	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

SST-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.24 278	0.34 513	0.33 422	0.29 439	0.25 478	0.56 557	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

RAFT_R40	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.18 187	0.18 337	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.33 422	0.30 456	0.24 456	0.55 546	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

RAFT-345	0.21 378	0.10 156	0.46 485	0.22 389	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.26 205	0.25 293	0.27 364	0.66 663	0.21 318	0.16 306	0.55 546	0.21 438	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

RAFT	0.21 378	0.17 518	0.32 292	0.24 508	0.12 282	0.25 400	0.27 588	0.35 358	0.28 335	0.33 493	0.33 422	0.38 530	0.22 424	0.29 396	0.17 325	0.08 314	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.10 456	0.06 159

GMM-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.25 567	0.37 388	0.27 316	0.30 438	0.45 567	0.27 412	0.21 406	0.31 419	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.19 646

Prome-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.36 377	0.25 293	0.33 493	0.59 640	0.24 367	0.28 525	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.20 658

TestStereo	0.21 378	0.19 550	0.40 405	0.25 549	0.10 138	0.22 332	0.21 470	0.31 294	0.31 385	0.23 316	0.34 433	0.22 330	0.18 369	0.62 593	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.11 506	0.06 159

XX-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.83 650	0.26 584	0.17 540	0.23 357	0.13 89	0.40 422	0.18 141	0.20 283	0.41 512	0.31 466	0.10 94	0.32 426	0.12 131	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.33 309	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.46 692	0.46 497	0.20 193	0.25 341	0.50 596	0.17 256	0.16 306	0.24 292	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.10 501	0.06 113	0.07 259

FENet	0.21 378	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.26 424	0.17 286	0.41 437	0.35 438	0.30 438	0.31 389	0.29 439	0.23 438	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

SCION-MonSter(vits)	0.22 414	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.44 473	0.53 631	0.09 17	0.44 554	0.30 456	0.25 478	0.34 440	0.42 618	0.10 476	0.08 497	0.18 655	0.17 657	0.14 583	0.12 547

MyStereo8	0.22 414	0.15 469	0.63 589	0.21 315	0.17 540	0.31 512	0.16 234	0.36 377	0.32 397	0.28 377	0.36 454	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.28 530	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.12 547

ffm	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

StereoVision	0.22 414	0.18 533	0.37 361	0.27 612	0.17 540	0.23 357	0.22 500	0.38 396	0.31 385	0.20 283	0.51 602	0.22 330	0.16 306	0.28 376	0.18 354	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.13 610	0.10 456	0.07 259

raft_robust	0.22 414	0.17 518	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.23 357	0.22 500	0.49 530	0.48 596	0.32 478	0.32 399	0.26 401	0.23 438	0.53 536	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.06 159

Sa-1000	0.22 414	0.15 469	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.47 507	0.39 487	0.30 438	0.50 596	0.26 401	0.19 385	0.33 433	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

SA	0.22 414	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.23 527	0.45 486	0.40 505	0.27 364	0.44 554	0.23 352	0.23 438	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

dd	0.22 414	0.26 623	0.40 405	0.22 389	0.12 282	0.25 400	0.21 470	0.32 306	0.44 549	0.29 406	0.28 344	0.25 379	0.16 306	0.30 412	0.25 504	0.12 564	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

GwcNet-ADL	0.22 414	0.14 430	0.58 567	0.24 508	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.49 530	0.40 505	0.27 364	0.29 358	0.30 456	0.20 396	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

HHNet	0.22 414	0.12 303	0.52 538	0.18 115	0.18 562	0.20 265	0.20 439	0.34 334	0.31 385	0.32 478	0.59 640	0.20 304	0.21 406	0.24 292	0.31 558	0.08 314	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.11 523

KYRaft	0.22 414	0.10 156	0.30 268	0.23 450	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.35 358	0.24 278	0.35 530	0.54 620	0.34 495	0.26 489	0.29 396	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.08 291	0.31 698

IRAFT_RVC	0.22 414	0.12 303	0.39 397	0.26 584	0.11 202	0.18 187	0.24 549	0.40 422	0.37 462	0.31 456	0.30 374	0.29 439	0.24 456	0.55 546	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

GES	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.14 418	0.27 435	0.19 386	0.49 530	0.33 411	0.30 438	0.36 454	0.25 379	0.23 438	0.29 396	0.22 460	0.10 476	0.08 497	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.11 523

SFCPSM	0.22 414	0.10 156	0.51 531	0.21 315	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.55 610	0.39 487	0.29 406	0.32 399	0.23 352	0.21 406	0.27 361	0.19 388	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.08 347

DMCA	0.22 414	0.14 430	0.36 352	0.22 389	0.14 418	0.27 435	0.20 439	0.43 465	0.38 477	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.24 456	0.24 292	0.28 530	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.11 523

BEATNet_4x	0.22 414	0.18 533	0.47 493	0.22 389	0.10 138	0.28 455	0.14 125	0.46 497	0.32 397	0.31 456	0.34 433	0.31 466	0.25 478	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.10 456	0.08 347

MLCV	0.22 414	0.16 498	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.29 477	0.19 386	0.38 396	0.37 462	0.38 570	0.44 554	0.31 466	0.21 406	0.41 485	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

DN-CSS_ROB	0.22 414	0.25 612	0.47 493	0.24 508	0.14 418	0.25 400	0.12 46	0.40 422	0.33 411	0.29 406	0.42 529	0.22 330	0.20 396	0.33 433	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.07 259

Select-FE	0.23 432	0.14 430	0.78 630	0.22 389	0.18 562	0.22 332	0.13 89	0.43 465	0.26 305	0.28 377	0.33 422	0.39 542	0.29 540	0.27 361	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.13 610	0.08 291	0.12 547

G2L-ROB	0.23 432	0.15 469	0.41 430	0.19 179	0.12 282	0.27 435	0.21 470	0.47 507	0.33 411	0.34 513	0.31 389	0.41 564	0.22 424	0.49 514	0.26 518	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

DFGA-Net	0.23 432	0.24 607	0.49 510	0.22 389	0.15 482	0.25 400	0.17 286	0.39 408	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.21 318	0.17 338	0.59 574	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

PAM_32	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.19 386	0.36 377	0.23 260	0.29 406	0.28 344	0.56 648	0.28 525	0.27 361	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.09 422

PAM	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.22 389	0.15 482	0.34 551	0.21 470	0.37 388	0.22 234	0.31 456	0.27 336	0.55 644	0.26 489	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.09 422

rvit_0105_3	0.23 432	0.17 518	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.24 380	0.28 604	0.38 396	0.41 517	0.25 341	0.25 315	0.28 428	0.21 406	0.28 376	0.20 411	0.15 625	0.13 629	0.14 612	0.15 635	0.10 456	0.09 422

UGAM-zero	0.23 432	0.10 156	0.54 545	0.19 179	0.13 366	0.21 299	0.14 125	0.44 473	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.51 627	0.33 583	0.65 609	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.06 113	0.07 259

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 432	0.13 376	0.83 650	0.20 256	0.21 616	0.23 357	0.17 286	0.48 520	0.27 316	0.23 316	0.29 358	0.39 542	0.23 438	0.25 322	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.11 542	0.11 506	0.10 482

test_sample3	0.23 432	0.12 303	0.43 454	0.19 179	0.12 282	0.32 526	0.20 439	0.50 541	0.34 421	0.31 456	0.33 422	0.29 439	0.22 424	0.53 536	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

MyStereo05	0.23 432	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.48 520	0.52 626	0.31 456	0.23 289	0.25 379	0.22 424	0.30 412	0.21 438	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo04	0.23 432	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.49 530	0.52 626	0.28 377	0.23 289	0.27 412	0.23 438	0.30 412	0.22 460	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

CoDeX	0.23 432	0.12 303	0.46 485	0.21 315	0.14 418	0.29 477	0.21 470	0.53 590	0.41 517	0.29 406	0.35 444	0.29 439	0.22 424	0.48 509	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

PCWNet_CMD	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

anonymousa	0.23 432	0.11 239	0.50 521	0.21 315	0.16 515	0.31 512	0.20 439	0.36 377	0.35 438	0.32 478	0.50 596	0.39 542	0.26 489	0.22 266	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.07 201	0.08 347

BUS	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.43 623	0.17 286	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.32 476	0.20 396	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

IER	0.23 432	0.12 303	0.39 397	0.20 256	0.14 418	0.31 512	0.19 386	0.42 451	0.36 451	0.33 493	0.40 503	0.32 476	0.33 583	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

test_5	0.23 432	0.19 550	0.38 381	0.26 584	0.18 562	0.25 400	0.29 611	0.40 422	0.37 462	0.29 406	0.40 503	0.25 379	0.22 424	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.10 482

BSDual-CNN	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

iRaft-Stereo_5w	0.23 432	0.18 533	0.44 464	0.22 389	0.13 366	0.19 222	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.34 495	0.23 438	0.65 609	0.27 524	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

psmg	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.23 527	0.51 559	0.34 421	0.35 530	0.38 478	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

UDGNet	0.23 432	0.31 656	0.38 381	0.24 508	0.14 418	0.24 380	0.18 337	0.32 306	0.43 533	0.29 406	0.28 344	0.24 367	0.19 385	0.29 396	0.20 411	0.15 625	0.07 405	0.21 670	0.11 542	0.14 583	0.10 482

OMP-Stereo	0.23 432	0.14 430	0.35 332	0.29 638	0.13 366	0.21 299	0.16 234	0.37 388	0.33 411	0.34 513	0.30 374	0.34 495	0.19 385	0.70 623	0.24 494	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

IIG-Stereo	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.29 638	0.12 282	0.23 357	0.14 125	0.38 396	0.31 385	0.34 513	0.37 463	0.33 485	0.21 406	0.70 623	0.26 518	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

ASMatch	0.23 432	0.11 239	0.51 531	0.24 508	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.28 335	0.28 377	0.68 667	0.27 412	0.26 489	0.50 518	0.22 460	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 523

PFNet	0.23 432	0.10 156	0.57 562	0.24 508	0.14 418	0.22 332	0.19 386	0.39 408	0.33 411	0.35 530	0.32 399	0.27 412	0.19 385	0.64 602	0.22 460	0.09 421	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.07 259

ICVP	0.23 432	0.13 376	0.44 464	0.26 584	0.14 418	0.29 477	0.25 567	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.43 543	0.35 509	0.25 478	0.26 341	0.23 481	0.12 564	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.10 482
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 432	0.18 533	0.63 589	0.27 612	0.18 562	0.41 607	0.23 527	0.43 465	0.35 438	0.23 316	0.27 336	0.20 304	0.18 369	0.27 361	0.18 354	0.12 564	0.11 597	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.12 547

CFNet_pseudo	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.19 179	0.13 366	0.26 424	0.16 234	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ACVNet	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.27 435	0.23 527	0.39 408	0.44 549	0.28 377	0.41 512	0.38 530	0.26 489	0.27 361	0.32 564	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.07 259

MSMDNet	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ccs_rob	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.20 256	0.13 366	0.26 424	0.17 286	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

G2L-Stereo_test	0.24 463	0.16 498	0.38 381	0.19 179	0.13 366	0.27 435	0.24 549	0.49 530	0.38 477	0.37 555	0.37 463	0.40 557	0.24 456	0.52 529	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.08 347

DCVSM-stereo	0.24 463	0.13 376	0.52 538	0.20 256	0.14 418	0.26 424	0.13 89	0.34 334	0.34 421	0.41 605	0.33 422	0.47 603	0.29 540	0.30 412	0.22 460	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.12 547	0.15 604

rvit_stereo_0075_2	0.24 463	0.17 518	0.50 521	0.26 584	0.22 633	0.22 332	0.15 180	0.40 422	0.35 438	0.27 364	0.37 463	0.29 439	0.20 396	0.28 376	0.19 388	0.17 653	0.12 617	0.19 664	0.12 581	0.13 565	0.13 567

test_sample5	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.32 478	0.41 512	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample4	0.24 463	0.13 376	0.43 454	0.20 256	0.12 282	0.32 526	0.21 470	0.51 559	0.34 421	0.31 456	0.37 463	0.28 428	0.23 438	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

tta	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

qqq1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

fff1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

DualNet	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.33 493	0.43 543	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

GMStereo_Zeroshot	0.24 463	0.21 578	0.45 477	0.26 584	0.13 366	0.28 455	0.15 180	0.39 408	0.35 438	0.37 555	0.43 543	0.40 557	0.17 338	0.34 440	0.20 411	0.12 564	0.07 405	0.13 585	0.07 255	0.16 606	0.09 422

CFNet_ucs	0.24 463	0.13 376	0.50 521	0.20 256	0.15 482	0.28 455	0.17 286	0.49 530	0.45 561	0.32 478	0.42 529	0.39 542	0.22 424	0.31 419	0.21 438	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.09 453	0.12 547	0.11 523

gwcnet-sp	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

scenet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

ToySt	0.24 463	0.16 498	0.48 504	0.21 315	0.13 366	0.29 477	0.29 611	0.39 408	0.39 487	0.27 364	0.35 444	0.39 542	0.31 572	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

ssnet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

STrans-v2	0.24 463	0.13 376	0.54 545	0.21 315	0.12 282	0.23 357	0.21 470	0.47 507	0.28 335	0.31 456	0.42 529	0.36 514	0.35 598	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

TransformOpticalFlow	0.24 463	0.13 376	0.56 559	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.32 397	0.30 438	0.43 543	0.36 514	0.31 572	0.61 585	0.20 411	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 259

DRaft	0.24 463	0.10 156	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.28 455	0.23 527	0.33 321	0.39 487	0.38 570	0.61 652	0.21 318	0.41 631	0.48 509	0.42 618	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.08 347

HCRNet	0.24 463	0.25 612	0.33 309	0.34 670	0.16 515	0.27 435	0.18 337	0.43 465	0.35 438	0.30 438	0.35 444	0.32 476	0.22 424	0.44 495	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.10 456	0.09 422

ARAFT	0.24 463	0.21 578	0.78 630	0.22 389	0.12 282	0.29 477	0.24 549	0.43 465	0.32 397	0.33 493	0.28 344	0.28 428	0.19 385	0.49 514	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.09 380	0.06 159

cf-r	0.24 463	0.15 469	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.22 500	0.42 451	0.40 505	0.30 438	0.42 529	0.42 573	0.26 489	0.43 491	0.25 504	0.11 524	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.08 347

GANet-RSSM	0.24 463	0.14 430	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.21 470	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.39 492	0.39 542	0.28 525	0.58 568	0.23 481	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.09 422

PSMNet-RSSM	0.24 463	0.15 469	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.20 439	0.48 520	0.37 462	0.30 438	0.44 554	0.38 530	0.26 489	0.52 529	0.22 460	0.12 564	0.07 405	0.11 524	0.13 610	0.10 456	0.09 422

CFNet-ft	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

CFNet_RVC	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

UCFNet_RVC	0.24 463	0.16 498	0.34 321	0.18 115	0.15 482	0.33 537	0.16 234	0.46 497	0.35 438	0.29 406	0.35 444	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.22 460	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.14 625	0.13 565	0.12 547

AdaStereo	0.24 463	0.16 498	0.37 361	0.24 508	0.12 282	0.32 526	0.17 286	0.54 600	0.42 525	0.33 493	0.38 478	0.35 509	0.21 406	0.30 412	0.22 460	0.14 610	0.06 263	0.13 585	0.08 342	0.11 506	0.08 347
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	0.24 463	0.18 533	0.61 578	0.25 549	0.11 202	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.43 533	0.33 493	0.43 543	0.27 412	0.22 424	0.34 440	0.26 518	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

MWSP-net	0.25 491	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.40 679	0.50 541	0.43 533	0.32 478	0.33 422	0.36 514	0.31 572	0.28 376	0.31 558	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

RT-IGEV	0.25 491	0.10 156	0.48 504	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.28 604	0.53 590	0.39 487	0.36 547	0.41 512	0.44 588	0.30 555	0.28 376	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.10 482

G2L-Stereo	0.25 491	0.16 498	0.47 493	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.18 337	0.46 497	0.35 438	0.33 493	0.37 463	0.40 557	0.22 424	0.60 578	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.09 422

DDVS	0.25 491	0.15 469	0.39 397	0.24 508	0.17 540	0.34 551	0.21 470	0.41 437	0.30 371	0.33 493	0.41 512	0.48 609	0.21 406	0.52 529	0.27 524	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.14 591

ITSA-stereo	0.25 491	0.15 469	0.33 309	0.23 450	0.11 202	0.27 435	0.18 337	0.56 626	0.59 653	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.28 525	0.49 514	0.30 550	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.13 567

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 491	0.14 430	0.95 673	0.21 315	0.27 670	0.20 265	0.19 386	0.48 520	0.25 293	0.26 354	0.55 625	0.34 495	0.18 369	0.25 322	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.12 581	0.12 547	0.12 547

test_sample7	0.25 491	0.15 469	0.35 332	0.20 256	0.14 418	0.28 455	0.21 470	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.14 610	0.09 536	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

test_sample6	0.25 491	0.13 376	0.41 430	0.21 315	0.11 202	0.30 496	0.22 500	0.51 559	0.35 438	0.33 493	0.43 543	0.30 456	0.24 456	0.57 561	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.10 482

SMFormer	0.25 491	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

NINENet	0.25 491	0.15 469	0.37 361	0.23 450	0.16 515	0.43 623	0.17 286	0.60 660	0.46 579	0.32 478	0.37 463	0.32 476	0.20 396	0.42 489	0.21 438	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.08 342	0.11 506	0.10 482

hknet	0.25 491	0.14 430	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.37 462	0.34 513	0.35 444	0.43 577	0.27 508	0.37 463	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

PSMNet-ADL	0.25 491	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.14 418	0.31 512	0.22 500	0.44 473	0.36 451	0.27 364	0.33 422	0.41 564	0.28 525	0.61 585	0.29 542	0.11 524	0.09 536	0.09 382	0.11 542	0.10 456	0.10 482

PSM-AAD	0.25 491	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.26 424	0.38 668	0.34 334	0.28 335	0.35 530	0.39 492	0.28 428	0.79 705	0.30 412	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.08 291	0.21 667

GrayStereo	0.25 491	0.09 94	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.23 357	0.47 696	0.34 334	0.30 371	0.39 586	0.47 584	0.30 456	0.79 705	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.13 567

RAFT-RH_RVC	0.25 491	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.25 400	0.14 125	0.27 221	0.27 316	0.38 570	1.15 709	0.23 352	0.17 338	0.57 561	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.06 113	0.07 259

UPFNet	0.25 491	0.12 303	0.38 381	0.24 508	0.19 589	0.37 580	0.28 604	0.48 520	0.38 477	0.34 513	0.37 463	0.37 522	0.28 525	0.39 474	0.33 571	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.08 347

acv_ft	0.25 491	0.13 376	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.21 470	0.45 486	0.44 549	0.38 570	0.41 512	0.38 530	0.27 508	0.27 361	0.35 580	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.07 259

CCAANet	0.25 491	0.13 376	0.51 531	0.22 389	0.15 482	0.29 477	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.26 354	0.49 592	0.32 476	0.24 456	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.10 482

iResNet_ROB	0.25 491	0.19 550	0.40 405	0.20 256	0.12 282	0.30 496	0.16 234	0.55 610	0.53 631	0.38 570	0.43 543	0.37 522	0.26 489	0.38 469	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.09 380	0.09 422

MEA-ACV	0.26 510	0.11 239	0.42 440	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.24 549	0.53 590	0.47 584	0.35 530	0.42 529	0.36 514	0.34 592	0.47 505	0.27 524	0.09 421	0.09 536	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.10 482

PStereo	0.26 510	0.37 674	0.34 321	0.21 315	0.13 366	0.25 400	0.25 567	0.33 321	0.47 584	0.26 354	0.17 200	0.29 439	0.34 592	0.35 451	0.37 587	0.23 678	0.15 656	0.17 646	0.13 610	0.23 668	0.21 667

DNS	0.26 510	0.30 648	0.18 98	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.12 108	0.17 200	0.13 166	0.10 94	0.70 623	0.37 587	0.08 314	0.14 640	0.08 280	0.05 81	1.01 738	0.80 738

coex_refinement	0.26 510	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.15 482	0.31 512	0.20 439	0.49 530	0.42 525	0.35 530	0.42 529	0.45 593	0.27 508	0.55 546	0.33 571	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.10 456	0.10 482

UGAM	0.26 510	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.25 567	0.32 306	0.41 517	0.31 456	0.42 529	0.41 564	0.22 424	0.92 687	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.14 612	0.12 581	0.10 456	0.07 259

SepStereo	0.26 510	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.64 602	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

AACVNet	0.26 510	0.16 498	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.41 437	0.31 385	0.38 570	0.42 529	0.43 577	0.28 525	0.73 635	0.25 504	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.11 523

DEmStereo	0.26 510	0.09 94	0.47 493	0.19 179	0.12 282	0.30 496	0.25 567	0.28 244	0.36 451	0.36 547	0.58 637	0.25 379	0.48 663	0.53 536	0.44 625	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.07 259

LMCR-Stereo	0.26 510	0.18 533	0.49 510	0.28 635	0.14 418	0.36 573	0.23 527	0.54 600	0.34 421	0.39 586	0.40 503	0.29 439	0.29 540	0.37 463	0.27 524	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.13 565	0.09 422

GwcNet-RSSM	0.26 510	0.17 518	0.46 485	0.21 315	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.44 473	0.42 525	0.31 456	0.45 567	0.40 557	0.26 489	0.55 546	0.28 530	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DeepPruner_ROB	0.26 510	0.19 550	0.44 464	0.21 315	0.16 515	0.30 496	0.21 470	0.52 578	0.32 397	0.35 530	0.38 478	0.39 542	0.26 489	0.42 489	0.24 494	0.15 625	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.14 583	0.13 567

noway7	0.27 521	0.51 701	1.61 721	0.24 508	0.12 282	0.22 332	0.18 337	0.44 473	0.31 385	0.21 297	0.22 278	0.24 367	0.20 396	0.20 219	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

ISRNet	0.27 521	0.13 376	0.45 477	0.26 584	0.19 589	0.24 380	0.14 125	0.45 486	0.43 533	0.39 586	0.48 590	0.42 573	0.27 508	0.32 426	0.29 542	0.20 673	0.12 617	0.17 646	0.16 647	0.16 606	0.20 658

rvit_105_1	0.27 521	0.19 550	0.46 485	0.27 612	0.19 589	0.30 496	0.35 653	0.44 473	0.51 617	0.31 456	0.31 389	0.31 466	0.26 489	0.35 451	0.25 504	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.11 506	0.10 482

DispNO	0.27 521	0.18 533	0.62 586	0.23 450	0.17 540	0.25 400	0.22 500	0.45 486	0.41 517	0.32 478	0.39 492	0.38 530	0.27 508	0.77 656	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.08 347

CBFPSM	0.27 521	0.16 498	0.67 605	0.20 256	0.14 418	0.38 588	0.25 567	0.40 422	0.36 451	0.33 493	0.36 454	0.56 648	0.38 615	0.32 426	0.38 591	0.08 314	0.08 497	0.07 175	0.08 342	0.09 380	0.11 523

CSP-Net	0.27 521	0.15 469	0.30 268	0.21 315	0.14 418	0.44 625	0.24 549	0.50 541	0.40 505	0.41 605	0.43 543	0.42 573	0.26 489	0.66 613	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.09 422

DAS	0.27 521	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.75 644	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

AASNet	0.27 521	0.19 550	0.49 510	0.26 584	0.17 540	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.48 596	0.35 530	0.40 503	0.32 476	0.25 478	0.28 376	0.34 576	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.13 565	0.11 523

GEStereo_RVC	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.27 612	0.16 515	0.33 537	0.25 567	0.56 626	0.54 636	0.34 513	0.38 478	0.34 495	0.25 478	0.51 523	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.11 523

RAFT + AFF	0.27 521	0.23 603	0.50 521	0.25 549	0.17 540	0.30 496	0.33 647	0.52 578	0.40 505	0.28 377	0.30 374	0.30 456	0.31 572	0.62 593	0.24 494	0.09 421	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.11 523

MMNet	0.27 521	0.14 430	0.49 510	0.24 508	0.17 540	0.47 640	0.22 500	0.45 486	0.51 617	0.39 586	0.41 512	0.36 514	0.33 583	0.39 474	0.34 576	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

delet	0.27 521	0.14 430	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.41 607	0.29 611	0.49 530	0.48 596	0.33 493	0.41 512	0.37 522	0.30 555	0.48 509	0.34 576	0.09 421	0.09 536	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.08 347

ac_64	0.27 521	0.13 376	0.41 430	0.24 508	0.17 540	0.36 573	0.22 500	0.46 497	0.33 411	0.35 530	0.36 454	0.52 633	0.30 555	0.62 593	0.32 564	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

HGLStereo	0.27 521	0.14 430	0.46 485	0.24 508	0.21 616	0.33 537	0.23 527	0.50 541	0.42 525	0.35 530	0.48 590	0.41 564	0.33 583	0.45 498	0.33 571	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.12 547

DSFCA	0.27 521	0.13 376	0.36 352	0.20 256	0.17 540	0.38 588	0.31 627	0.47 507	0.43 533	0.43 621	0.37 463	0.39 542	0.29 540	0.52 529	0.32 564	0.12 564	0.10 571	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

DMCA-RVC	0.27 521	0.21 578	0.61 578	0.28 635	0.17 540	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.35 438	0.40 596	0.37 463	0.39 542	0.36 602	0.43 491	0.30 550	0.13 585	0.10 571	0.15 628	0.11 542	0.13 565	0.10 482

HSM-Net_RVC	0.27 521	0.11 239	0.42 440	0.19 179	0.11 202	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.43 533	0.40 596	0.43 543	0.50 623	0.26 489	0.76 650	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.22 389	0.14 418	0.33 537	0.14 125	0.51 559	0.45 561	0.30 438	0.40 503	0.38 530	0.27 508	0.76 650	0.25 504	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.08 347

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 521	0.21 578	0.59 573	0.25 549	0.18 562	0.29 477	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.38 570	0.41 512	0.43 577	0.27 508	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.11 523
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	0.27 521	0.26 623	0.72 622	0.23 450	0.13 366	0.29 477	0.18 337	0.52 578	0.49 605	0.37 555	0.45 567	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.12 547	0.09 422

StereoDRNet-Refined	0.27 521	0.17 518	0.35 332	0.25 549	0.14 418	0.37 580	0.21 470	0.47 507	0.41 517	0.44 628	0.51 602	0.41 564	0.28 525	0.45 498	0.37 587	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.10 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 542	0.51 701	1.51 716	0.24 508	0.16 515	0.22 332	0.21 470	0.39 408	0.34 421	0.22 307	0.25 315	0.26 401	0.21 406	0.34 440	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347

DNSM	0.28 542	0.28 633	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.13 166	0.11 136	0.75 644	0.63 669	0.08 314	0.13 629	0.06 59	0.05 81	1.14 739	0.81 739

DualNet (step1)	0.28 542	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.23 678	0.09 536	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

ssnet_v2	0.28 542	0.16 498	0.44 464	0.22 389	0.15 482	0.40 603	0.30 622	0.57 636	0.46 579	0.38 570	0.36 454	0.47 603	0.29 540	0.38 469	0.39 599	0.13 585	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.11 523

CRFU-Net	0.28 542	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.15 482	0.45 631	0.23 527	0.50 541	0.30 371	0.43 621	0.41 512	0.48 609	0.46 654	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

dad	0.28 542	0.31 656	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.30 496	0.20 439	0.33 321	0.49 605	0.44 628	0.44 554	0.45 593	0.21 406	0.41 485	0.26 518	0.20 673	0.11 597	0.20 668	0.11 542	0.14 583	0.10 482

FTStereo	0.28 542	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.53 706	0.34 334	0.26 305	0.38 570	0.95 698	0.30 456	0.56 676	0.32 426	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.19 646

ADLNet	0.28 542	0.15 469	0.42 440	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.23 527	0.53 590	0.43 533	0.42 615	0.41 512	0.44 588	0.27 508	0.55 546	0.35 580	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.12 547

UNet	0.28 542	0.14 430	0.69 611	0.23 450	0.20 608	0.44 625	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.43 577	0.33 583	0.40 483	0.31 558	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

STTStereo	0.28 542	0.20 563	0.61 578	0.25 549	0.17 540	0.29 477	0.24 549	0.47 507	0.39 487	0.39 586	0.41 512	0.44 588	0.28 525	0.40 483	0.28 530	0.13 585	0.12 617	0.13 585	0.16 647	0.12 547	0.11 523

RASNet	0.28 542	0.14 430	0.44 464	0.22 389	0.18 562	0.32 526	0.19 386	0.48 520	0.38 477	0.29 406	0.43 543	0.47 603	0.37 611	0.79 660	0.36 586	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.07 259

HSM	0.28 542	0.16 498	0.35 332	0.20 256	0.15 482	0.33 537	0.19 386	0.53 590	0.37 462	0.36 547	0.38 478	0.67 683	0.31 572	0.89 682	0.23 481	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.08 347

DLCB_ROB	0.28 542	0.16 498	0.34 321	0.27 612	0.16 515	0.38 588	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.46 636	0.46 577	0.51 627	0.33 583	0.53 536	0.33 571	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.09 422

MWDA-net	0.29 555	0.21 578	0.47 493	0.25 549	0.21 616	0.35 566	0.32 635	0.44 473	0.47 584	0.38 570	0.40 503	0.33 485	0.38 615	0.54 543	0.40 606	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

ACV-stereo	0.29 555	0.18 533	0.79 637	0.23 450	0.16 515	0.47 640	0.19 386	0.36 377	0.34 421	0.29 406	0.33 422	0.67 683	0.42 640	0.54 543	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.11 523

ff1	0.29 555	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

LL-Strereo	0.29 555	0.25 612	0.58 567	0.25 549	0.21 616	0.23 357	0.24 549	0.55 610	0.42 525	0.34 513	0.32 399	0.41 564	0.40 627	0.94 691	0.23 481	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.09 422

THIR-Stereo	0.29 555	0.12 303	0.41 430	0.19 179	0.11 202	0.28 455	0.72 720	0.32 306	0.35 438	0.37 555	0.65 661	0.34 495	0.50 666	0.57 561	0.45 628	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

psm_up	0.29 555	0.16 498	0.41 430	0.26 584	0.17 540	0.32 526	0.26 581	0.55 610	0.43 533	0.36 547	0.40 503	0.45 593	0.37 611	0.58 568	0.30 550	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.10 456	0.10 482

hitnet-ft	0.29 555	0.17 518	0.40 405	0.19 179	0.14 418	0.39 597	0.23 527	0.44 473	0.41 517	0.36 547	0.46 577	0.53 638	0.34 592	0.76 650	0.32 564	0.14 610	0.10 571	0.13 585	0.10 501	0.15 598	0.13 567

FADNet-RVC-Resample	0.29 555	0.25 612	0.93 670	0.26 584	0.16 515	0.32 526	0.21 470	0.47 507	0.39 487	0.35 530	0.38 478	0.33 485	0.27 508	0.53 536	0.24 494	0.10 476	0.10 571	0.14 612	0.13 610	0.13 565	0.16 613

iinet-f	0.30 563	0.18 533	1.03 684	0.20 256	0.15 482	0.44 625	0.22 500	0.45 486	0.37 462	0.35 530	0.44 554	0.41 564	0.34 592	0.34 440	0.40 606	0.10 476	0.09 536	0.08 280	0.08 342	0.13 565	0.11 523

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 563	0.20 563	0.70 617	0.21 315	0.17 540	0.46 633	0.27 588	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.55 625	0.43 577	0.30 555	0.46 501	0.38 591	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.11 506	0.10 482

SACVNet	0.30 563	0.20 563	0.41 430	0.25 549	0.18 562	0.34 551	0.25 567	0.52 578	0.40 505	0.41 605	0.44 554	0.46 601	0.32 580	0.71 627	0.25 504	0.13 585	0.10 571	0.12 563	0.12 581	0.16 606	0.17 626

ADLNet2	0.30 563	0.17 518	0.72 622	0.23 450	0.17 540	0.36 573	0.24 549	0.52 578	0.51 617	0.32 478	0.38 478	0.45 593	0.30 555	0.69 620	0.35 580	0.10 476	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.12 547	0.10 482

FADNet_RVC	0.30 563	0.28 633	0.83 650	0.23 450	0.15 482	0.30 496	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.30 438	0.38 478	0.30 456	0.27 508	0.52 529	0.31 558	0.14 610	0.14 640	0.14 612	0.16 647	0.21 658	0.23 680

TDLM	0.30 563	0.21 578	0.38 381	0.28 635	0.15 482	0.33 537	0.32 635	0.52 578	0.47 584	0.38 570	0.43 543	0.39 542	0.29 540	0.91 686	0.28 530	0.14 610	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.12 547	0.10 482

CVANet_RVC	0.30 563	0.19 550	0.41 430	0.26 584	0.16 515	0.33 537	0.26 581	0.52 578	0.47 584	0.40 596	0.46 577	0.43 577	0.31 572	0.89 682	0.26 518	0.14 610	0.09 536	0.14 612	0.13 610	0.14 583	0.10 482

mmx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

xxx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

fast-acv-ft	0.31 570	0.20 563	0.81 643	0.24 508	0.18 562	0.46 633	0.27 588	0.41 437	0.49 605	0.39 586	0.55 625	0.49 615	0.35 598	0.37 463	0.38 591	0.11 524	0.11 597	0.11 524	0.12 581	0.12 547	0.09 422

CrosDoStereo	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

DeepStereo_LL	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

FADNet-RVC	0.31 570	0.35 666	0.78 630	0.25 549	0.20 608	0.33 537	0.20 439	0.49 530	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.41 564	0.29 540	0.63 600	0.31 558	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.15 635	0.19 646	0.19 646

AANet_RVC	0.31 570	0.22 593	0.50 521	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.24 549	0.47 507	0.54 636	0.38 570	0.60 645	0.43 577	0.29 540	0.87 677	0.40 606	0.11 524	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

NVstereo2D	0.31 570	0.16 498	0.54 545	0.24 508	0.22 633	0.42 614	0.28 604	0.58 645	0.56 645	0.28 377	0.38 478	0.40 557	0.30 555	0.71 627	0.28 530	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.10 501	0.19 646	0.16 613

NOSS_ROB	0.31 570	0.20 563	0.35 332	0.24 508	0.16 515	0.32 526	0.19 386	0.52 578	0.48 596	0.33 493	0.36 454	0.42 573	0.28 525	0.93 689	0.24 494	0.19 670	0.20 687	0.24 679	0.22 681	0.17 623	0.17 626

SCION-MonSter	0.32 579	0.22 593	0.44 464	0.29 638	0.28 675	0.54 666	0.21 470	0.46 497	0.57 648	0.32 478	0.54 620	0.32 476	0.29 540	0.39 474	0.52 648	0.10 476	0.10 571	0.25 682	0.22 681	0.18 637	0.14 591

z-ln-s-r	0.32 579	0.21 578	0.82 647	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.26 581	0.43 465	0.50 613	0.32 478	0.60 645	0.39 542	0.29 540	0.73 635	0.66 675	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.08 347

YMNet	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

YMNet_1	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

1111x	0.32 579	0.11 239	0.40 405	0.22 389	0.11 202	0.32 526	0.26 581	0.59 651	0.43 533	0.31 456	0.41 512	0.39 542	0.28 525	0.76 650	1.37 724	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

pcwnet_v2	0.32 579	0.15 469	1.26 704	0.23 450	0.18 562	0.32 526	0.18 337	0.59 651	0.60 657	0.36 547	0.45 567	0.35 509	0.29 540	0.36 460	0.25 504	0.14 610	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.15 604

FADNet	0.32 579	0.36 669	0.74 627	0.23 450	0.22 633	0.37 580	0.19 386	0.53 590	0.48 596	0.32 478	0.36 454	0.43 577	0.32 580	0.64 602	0.25 504	0.16 641	0.16 664	0.14 612	0.16 647	0.24 672	0.19 646

PS-NSSS	0.32 579	0.30 648	0.46 485	0.23 450	0.17 540	0.33 537	0.24 549	0.57 636	0.41 517	0.37 555	0.52 610	0.35 509	0.30 555	0.80 664	0.30 550	0.17 653	0.14 640	0.21 670	0.15 635	0.15 598	0.13 567

StereoDRNet	0.32 579	0.22 593	0.61 578	0.27 612	0.21 616	0.42 614	0.30 622	0.61 664	0.48 596	0.46 636	0.39 492	0.48 609	0.30 555	0.57 561	0.40 606	0.11 524	0.09 536	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.10 482

DISCO	0.32 579	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.48 646	0.25 567	0.50 541	0.57 648	0.37 555	0.45 567	0.62 667	0.36 602	0.64 602	0.49 639	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.11 523

Selective-IGEV-i16pc	0.33 589	0.10 156	1.71 724	0.21 315	0.14 418	0.74 694	0.31 627	0.42 451	0.41 517	0.21 297	0.32 399	0.26 401	0.14 261	0.71 627	0.19 388	0.14 610	0.10 571	0.08 280	0.09 453	0.11 506	0.11 523

TCMNet	0.33 589	0.23 603	0.72 622	0.29 638	0.30 685	0.40 603	0.28 604	0.50 541	0.47 584	0.37 555	0.45 567	0.40 557	0.29 540	0.60 578	0.39 599	0.14 610	0.13 629	0.15 628	0.14 625	0.17 623	0.15 604

HBP-ISP	0.33 589	0.30 648	0.72 622	0.22 389	0.16 515	0.32 526	0.22 500	0.54 600	0.44 549	0.41 605	0.49 592	0.33 485	0.38 615	0.73 635	0.25 504	0.18 664	0.19 682	0.24 679	0.20 670	0.16 606	0.13 567

AAGNet	0.33 589	0.11 239	0.37 361	0.25 549	0.16 515	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.35 530	0.35 444	0.27 412	0.30 555	0.44 495	2.66 745	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.08 291	0.06 159

DRN-Test	0.33 589	0.17 518	0.61 578	0.27 612	0.19 589	0.46 633	0.29 611	0.65 681	0.51 617	0.47 643	0.46 577	0.44 588	0.34 592	0.62 593	0.41 615	0.12 564	0.08 497	0.13 585	0.12 581	0.12 547	0.10 482

CBMV_ROB	0.33 589	0.18 533	0.53 542	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.20 439	0.51 559	0.45 561	0.51 655	0.55 625	0.45 593	0.42 640	0.71 627	0.32 564	0.18 664	0.19 682	0.23 677	0.21 673	0.14 583	0.15 604

XPNet_ROB	0.33 589	0.20 563	0.43 454	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.31 627	0.55 610	0.50 613	0.51 655	0.53 617	0.58 656	0.37 611	0.63 600	0.45 628	0.17 653	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.14 591

PSMNet_ROB	0.33 589	0.24 607	0.54 545	0.31 656	0.21 616	0.42 614	0.43 685	0.59 651	0.47 584	0.37 555	0.44 554	0.49 615	0.31 572	0.64 602	0.43 620	0.14 610	0.10 571	0.15 628	0.14 625	0.13 565	0.11 523

CBMV	0.33 589	0.21 578	0.54 545	0.23 450	0.13 366	0.42 614	0.33 647	0.53 590	0.48 596	0.52 661	0.49 592	0.50 623	0.41 631	0.56 557	0.31 558	0.15 625	0.16 664	0.18 655	0.16 647	0.13 565	0.13 567
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	0.34 598	0.29 641	0.91 666	0.26 584	0.21 616	0.47 640	0.31 627	0.54 600	0.54 636	0.44 628	0.52 610	0.50 623	0.35 598	0.39 474	0.39 599	0.11 524	0.11 597	0.10 465	0.09 453	0.14 583	0.13 567

xxxx	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.37 580	0.20 439	0.58 645	0.38 477	0.29 406	0.42 529	0.38 530	0.24 456	0.46 501	2.20 741	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

test_xeample	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.33 537	0.23 527	0.55 610	0.38 477	0.32 478	0.45 567	0.29 439	0.26 489	0.57 561	2.24 743	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

FINET	0.34 598	0.27 630	0.80 640	0.24 508	0.24 654	0.36 573	0.34 649	0.54 600	0.72 684	0.39 586	0.47 584	0.32 476	0.30 555	0.51 523	0.32 564	0.19 670	0.17 671	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

ETE_ROB	0.34 598	0.26 623	0.45 477	0.29 638	0.18 562	0.40 603	0.37 662	0.57 636	0.47 584	0.50 650	0.50 596	0.62 667	0.36 602	0.55 546	0.38 591	0.13 585	0.10 571	0.14 612	0.12 581	0.16 606	0.16 613

DStereoRT	0.35 603	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.42 614	0.19 386	0.48 520	0.39 487	0.30 438	0.39 492	0.24 367	0.39 622	0.64 602	0.30 550	0.08 314	0.07 405	1.54 748	0.41 715	0.08 291	0.11 523

GwcNet	0.35 603	0.23 603	0.88 662	0.25 549	0.24 654	0.48 646	0.27 588	0.55 610	0.57 648	0.38 570	0.52 610	0.51 627	0.32 580	0.60 578	0.41 615	0.13 585	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.13 565	0.14 591

RP	0.35 603	0.22 593	0.51 531	0.31 656	0.24 654	0.37 580	0.28 604	0.50 541	0.58 652	0.40 596	0.63 658	0.61 665	0.47 657	0.61 585	0.39 599	0.16 641	0.15 656	0.17 646	0.15 635	0.17 623	0.17 626

DANet	0.35 603	0.23 603	0.60 575	0.36 681	0.22 633	0.39 597	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.52 661	0.50 596	0.59 658	0.41 631	0.76 650	0.49 639	0.13 585	0.11 597	0.14 612	0.12 581	0.17 623	0.15 604
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 603	0.26 623	0.49 510	0.36 681	0.22 633	0.41 607	0.41 680	0.53 590	0.42 525	0.47 643	0.46 577	0.61 665	0.39 622	0.55 546	0.37 587	0.16 641	0.13 629	0.21 670	0.21 673	0.16 606	0.16 613

w-ln-seven-2	0.36 608	0.29 641	1.06 686	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.30 622	0.50 541	0.54 636	0.45 632	0.55 625	0.45 593	0.41 631	0.62 593	0.49 639	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.11 523

GASNet	0.36 608	0.46 690	0.88 662	0.34 670	0.23 646	0.35 566	0.22 500	0.60 660	0.53 631	0.40 596	0.37 463	0.45 593	0.30 555	0.79 660	0.35 580	0.15 625	0.10 571	0.14 612	0.14 625	0.22 665	0.12 547

Wz-Net-MNSev	0.36 608	0.26 623	0.79 637	0.26 584	0.21 616	0.59 675	0.38 668	0.55 610	0.56 645	0.48 647	0.54 620	0.53 638	0.36 602	0.60 578	0.44 625	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.11 542	0.15 598	0.13 567

APVNet	0.36 608	0.20 563	0.70 617	0.26 584	0.22 633	0.52 664	0.35 653	0.61 664	0.44 549	0.38 570	0.52 610	0.48 609	0.38 615	0.84 673	0.46 634	0.13 585	0.14 640	0.15 628	0.16 647	0.16 606	0.15 604

Syn2CoEx	0.36 608	0.31 656	0.78 630	0.34 670	0.21 616	0.41 607	0.28 604	0.61 664	0.49 605	0.42 615	0.56 632	0.45 593	0.44 645	0.69 620	0.38 591	0.17 653	0.14 640	0.15 628	0.12 581	0.13 565	0.12 547

FAT-Stereo	0.36 608	0.18 533	0.73 626	0.26 584	0.18 562	0.33 537	0.29 611	0.60 660	0.59 653	0.46 636	0.60 645	0.60 661	0.50 666	0.61 585	0.34 576	0.13 585	0.14 640	0.13 585	0.12 581	0.14 583	0.18 639

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 608	0.36 669	0.53 542	0.34 670	0.19 589	0.51 655	0.24 549	0.55 610	0.38 477	0.41 605	0.47 584	0.47 603	0.27 508	0.73 635	0.30 550	0.36 709	0.19 682	0.27 683	0.17 657	0.26 681	0.23 680

GANet	0.36 608	0.22 593	0.49 510	0.29 638	0.17 540	0.41 607	0.38 668	0.57 636	0.45 561	0.46 636	0.75 678	0.55 644	0.40 627	0.94 691	0.41 615	0.13 585	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.14 583	0.11 523

LALA_ROB	0.36 608	0.25 612	0.46 485	0.30 650	0.21 616	0.47 640	0.39 673	0.61 664	0.51 617	0.52 661	0.51 602	0.69 689	0.36 602	0.50 518	0.43 620	0.17 653	0.11 597	0.16 640	0.14 625	0.17 623	0.15 604

SGM-Forest	0.36 608	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.16 515	0.45 631	0.41 680	0.55 610	0.48 596	0.52 661	0.60 645	0.52 633	0.41 631	0.85 674	0.50 645	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.15 635	0.15 598	0.15 604
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 618	0.41 685	0.66 604	0.46 701	0.41 699	0.34 551	0.25 567	0.57 636	0.45 561	0.39 586	0.52 610	0.43 577	0.33 583	0.41 485	0.29 542	0.25 689	0.14 640	0.33 703	0.21 673	0.31 694	0.22 673

Anonymous_2	0.37 618	0.21 578	0.47 493	0.20 256	0.21 616	0.42 614	0.26 581	0.38 396	0.29 354	0.33 493	0.30 374	0.44 588	0.38 615	0.36 460	0.29 542	0.26 690	0.29 708	0.44 711	1.41 749	0.34 698	0.21 667

AF-Net	0.37 618	0.26 623	0.56 559	0.32 662	0.23 646	0.41 607	0.29 611	0.61 664	0.64 668	0.42 615	0.68 667	0.65 678	0.49 664	0.57 561	0.44 625	0.15 625	0.11 597	0.19 664	0.14 625	0.15 598	0.13 567

stereogan	0.37 618	0.17 518	0.65 599	0.27 612	0.22 633	0.62 681	0.26 581	0.59 651	0.63 667	0.43 621	0.60 645	0.67 683	0.42 640	0.68 618	0.35 580	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.12 581	0.19 646	0.17 626

Nwc_Net	0.37 618	0.25 612	0.68 610	0.31 656	0.24 654	0.44 625	0.30 622	0.65 681	0.50 613	0.37 555	0.69 671	0.58 656	0.45 648	0.60 578	0.40 606	0.15 625	0.12 617	0.19 664	0.21 673	0.14 583	0.13 567

RYNet	0.37 618	0.18 533	0.59 573	0.25 549	0.28 675	0.61 679	0.32 635	0.59 651	0.59 653	0.41 605	0.38 478	0.57 653	0.39 622	0.87 677	0.53 651	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.18 637	0.18 639

PA-Net	0.37 618	0.28 633	0.83 650	0.31 656	0.28 675	0.39 597	0.42 683	0.51 559	0.55 642	0.34 513	0.42 529	0.41 564	0.36 602	0.79 660	0.49 639	0.12 564	0.23 698	0.16 640	0.23 684	0.12 547	0.18 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 625	0.12 303	0.38 381	0.42 695	3.88 751	0.21 299	0.17 286	0.35 358	0.28 335	0.20 283	0.20 249	0.23 352	0.15 281	0.28 376	0.16 292	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

S-Stereo	0.38 625	0.20 563	1.05 685	0.27 612	0.22 633	0.38 588	0.32 635	0.55 610	0.66 671	0.39 586	0.59 640	0.49 615	0.41 631	0.75 644	0.40 606	0.12 564	0.15 656	0.13 585	0.13 610	0.16 606	0.21 667

ADCRef	0.38 625	0.24 607	0.88 662	0.26 584	0.21 616	0.49 651	0.27 588	0.52 578	0.48 596	0.50 650	0.58 637	0.35 509	0.47 657	0.48 509	1.29 723	0.09 421	0.08 497	0.12 563	0.12 581	0.11 506	0.11 523

PWC_ROB	0.38 625	0.29 641	0.69 611	0.25 549	0.20 608	0.38 588	0.19 386	0.58 645	0.67 674	0.57 674	0.85 690	0.51 627	0.40 627	0.71 627	0.52 648	0.13 585	0.09 536	0.14 612	0.10 501	0.17 623	0.14 591

PWCDC_ROB	0.38 625	0.30 648	0.60 575	0.33 668	0.20 608	0.42 614	0.19 386	0.58 645	0.89 705	0.42 615	1.26 713	0.36 514	0.34 592	0.50 518	0.38 591	0.18 664	0.11 597	0.11 524	0.09 453	0.19 646	0.13 567

Selective-IGEV-i16pb	0.39 630	0.12 303	2.18 728	0.21 315	0.15 482	0.68 688	0.32 635	0.56 626	0.57 648	0.25 341	0.44 554	0.33 485	0.21 406	0.80 664	0.25 504	0.14 610	0.10 571	0.09 382	0.10 501	0.12 547	0.13 567

aanetorigin	0.39 630	0.29 641	1.09 689	0.24 508	0.19 589	0.28 455	0.37 662	0.33 321	0.47 584	0.94 710	0.82 687	0.52 633	0.54 672	0.49 514	0.50 645	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.16 606	0.15 604

RGC	0.39 630	0.32 661	0.64 597	0.34 670	0.27 670	0.40 603	0.29 611	0.57 636	0.53 631	0.45 632	0.64 660	0.62 667	0.45 648	0.72 633	0.39 599	0.15 625	0.15 656	0.21 670	0.20 670	0.18 637	0.19 646

NCC-stereo	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613

edge stereo	0.39 630	0.22 593	0.81 643	0.27 612	0.22 633	0.37 580	0.24 549	0.56 626	0.54 636	0.53 667	0.60 645	0.71 692	0.50 666	0.78 658	0.40 606	0.16 641	0.14 640	0.19 664	0.14 625	0.16 606	0.17 626

Abc-Net	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 630	0.28 633	0.78 630	0.27 612	0.18 562	0.49 651	0.22 500	0.59 651	0.84 703	0.55 671	0.53 617	0.49 615	0.36 602	0.67 617	0.82 689	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.17 623	0.17 626

SQANet	0.40 637	0.48 694	0.67 605	0.48 703	0.39 696	0.48 646	0.22 500	0.51 559	0.43 533	0.40 596	0.47 584	0.47 603	0.33 583	0.54 543	0.32 564	0.36 709	0.15 656	0.40 709	0.21 673	0.45 707	0.31 698

UDG	0.40 637	0.46 690	0.49 510	0.40 693	0.35 693	0.47 640	0.27 588	0.54 600	0.47 584	0.39 586	0.45 567	0.59 658	0.44 645	0.46 501	0.39 599	0.26 690	0.19 682	0.48 713	0.22 681	0.34 698	0.26 689

DDUNet	0.41 639	0.50 699	0.48 504	0.44 698	0.39 696	0.46 633	0.32 635	0.50 541	0.43 533	0.45 632	0.52 610	0.57 653	0.36 602	0.48 509	0.33 571	0.33 706	0.21 689	0.55 717	0.25 691	0.37 702	0.32 701

222	0.41 639	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.36 573	0.20 439	0.57 636	0.39 487	0.35 530	0.44 554	0.30 456	0.27 508	0.55 546	3.56 748	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

NaN_ROB	0.41 639	0.28 633	0.62 586	0.30 650	0.19 589	0.51 655	0.47 696	0.58 645	0.59 653	0.56 672	0.47 584	0.49 615	0.41 631	1.21 715	0.64 672	0.12 564	0.18 677	0.12 563	0.13 610	0.11 506	0.14 591

w-ln-seven	0.42 642	0.30 648	1.18 697	0.26 584	0.22 633	0.58 672	0.31 627	0.62 672	0.81 695	0.58 675	0.61 652	0.53 638	0.36 602	0.57 561	0.65 674	0.11 524	0.10 571	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.13 567

test_sample9	0.42 642	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

SDNR	0.42 642	0.21 578	0.82 647	0.21 315	0.18 562	1.27 726	0.17 286	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.81 685	0.38 530	0.27 508	1.19 712	0.38 591	0.23 678	0.24 700	0.17 646	0.13 610	0.17 623	0.20 658

ccnet	0.42 642	0.31 656	0.48 504	0.27 612	0.32 689	0.60 678	0.32 635	0.65 681	0.46 579	0.53 667	0.66 663	0.56 648	0.45 648	0.72 633	0.61 664	0.26 690	0.19 682	0.24 679	0.21 673	0.26 681	0.22 673

SHD	0.42 642	0.27 630	0.81 643	0.31 656	0.25 662	0.42 614	0.22 500	0.66 687	0.94 719	0.63 682	0.60 645	0.59 658	0.47 657	0.59 574	0.58 658	0.15 625	0.13 629	0.16 640	0.16 647	0.20 655	0.22 673

Wz-Net-SNSev	0.43 647	0.41 685	1.27 705	0.30 650	0.21 616	0.44 625	0.41 680	0.61 664	0.65 669	0.46 636	0.65 661	0.62 667	0.39 622	0.74 643	0.59 659	0.12 564	0.11 597	0.12 563	0.13 610	0.16 606	0.14 591

XQC	0.43 647	0.37 674	0.96 675	0.34 670	0.25 662	0.53 665	0.34 649	0.60 660	0.73 687	0.51 655	0.46 577	0.57 653	0.47 657	0.70 623	0.72 680	0.17 653	0.12 617	0.18 655	0.15 635	0.25 674	0.23 680

CC-Net-ROB	0.43 647	0.47 692	0.65 599	0.37 687	0.23 646	0.51 655	0.29 611	0.66 687	0.49 605	0.46 636	0.51 602	0.48 609	0.38 615	0.96 695	0.35 580	0.34 707	0.23 698	0.55 717	0.25 691	0.31 694	0.20 658

GANetREF_RVC	0.43 647	0.47 692	0.69 611	0.38 689	0.20 608	0.51 655	0.48 700	0.66 687	0.66 671	0.46 636	0.46 577	0.50 623	0.44 645	0.90 685	0.39 599	0.27 695	0.21 689	0.32 700	0.18 664	0.27 686	0.22 673
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	0.43 647	0.26 623	0.54 545	0.31 656	0.20 608	0.51 655	0.32 635	0.70 698	0.60 657	0.59 676	0.55 625	0.65 678	0.41 631	1.40 725	0.51 647	0.13 585	0.17 671	0.21 670	0.16 647	0.17 623	0.18 639

PDISCO_ROB	0.43 647	0.30 648	0.67 605	0.43 696	0.36 694	0.67 686	0.32 635	0.72 701	0.76 689	0.43 621	0.53 617	0.63 675	0.40 627	0.66 613	0.47 636	0.21 675	0.12 617	0.21 670	0.19 668	0.25 674	0.20 658

WQFJA1++	0.44 653	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 366	0.15 69	0.11 28	0.20 83	0.11 13	2.05 748	0.12 85	0.23 352	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 755	0.07 259

z-mn7	0.44 653	0.40 681	1.09 689	0.25 549	0.18 562	0.61 679	0.34 649	0.56 626	0.93 717	0.43 621	0.96 699	0.53 638	0.39 622	0.94 691	0.59 659	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.14 583	0.13 567

DeepPrunerF	0.44 653	0.29 641	1.29 707	0.33 668	0.30 685	0.35 566	0.36 658	0.62 672	1.15 730	0.40 596	0.44 554	0.39 542	0.41 631	0.80 664	0.52 648	0.18 664	0.14 640	0.23 677	0.21 673	0.17 623	0.17 626

ADCP+	0.45 656	0.24 607	1.15 696	0.25 549	0.22 633	0.56 668	0.39 673	0.54 600	0.51 617	0.44 628	0.51 602	0.46 601	0.52 671	0.56 557	1.89 737	0.10 476	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.14 583	0.13 567

PASM	0.45 656	0.35 666	0.90 665	0.35 679	0.33 690	0.39 597	0.38 668	0.50 541	0.61 661	0.52 661	0.51 602	0.62 667	0.45 648	0.93 689	0.48 637	0.26 690	0.29 708	0.29 695	0.33 704	0.29 692	0.26 689

DStereoO	0.46 658	0.32 661	0.51 531	0.36 681	0.29 684	0.38 588	0.45 689	0.55 610	0.60 657	0.47 643	0.49 592	0.48 609	0.73 702	0.59 574	0.69 678	0.81 733	0.18 677	0.38 706	0.19 668	0.46 708	0.20 658

zh-mn7	0.46 658	0.45 689	1.48 713	0.25 549	0.19 589	0.44 625	0.29 611	0.56 626	0.82 696	0.65 686	0.96 699	0.49 615	0.38 615	0.88 680	0.63 669	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.13 565	0.14 591

G-Net	0.46 658	0.25 612	0.86 659	0.34 670	0.28 675	0.90 710	0.35 653	0.47 507	0.45 561	0.68 689	1.22 711	0.64 677	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.16 641	0.14 640	0.17 646	0.13 610	0.22 665	0.19 646

GCST	0.47 661	0.60 710	0.57 562	1.04 735	0.48 709	0.38 588	0.11 28	0.40 422	0.32 397	0.41 605	0.34 433	0.29 439	0.17 338	0.46 501	0.19 388	0.69 725	0.42 720	0.79 730	0.62 733	0.62 716	0.46 713

ADCL	0.47 661	0.22 593	1.00 679	0.27 612	0.19 589	0.74 694	0.64 715	0.54 600	0.69 679	0.56 672	0.71 672	0.55 644	0.60 683	0.60 578	1.43 725	0.11 524	0.09 536	0.13 585	0.13 610	0.14 583	0.14 591

DPSNet	0.47 661	0.24 607	0.93 670	0.27 612	0.20 608	0.75 697	0.57 709	0.84 716	0.79 693	0.47 643	0.51 602	0.60 661	0.69 698	0.87 677	0.71 679	0.16 641	0.13 629	0.12 563	0.10 501	0.25 674	0.21 667

zh-sn7	0.48 664	0.51 701	1.43 712	0.29 638	0.20 608	0.47 640	0.39 673	0.57 636	0.62 663	0.52 661	0.81 685	0.52 633	0.56 676	1.05 704	0.87 693	0.12 564	0.13 629	0.13 585	0.13 610	0.17 623	0.16 613

ADCPNet	0.48 664	0.29 641	1.60 719	0.27 612	0.23 646	0.70 692	0.38 668	0.53 590	0.51 617	0.51 655	0.59 640	0.67 683	0.56 676	0.60 578	1.14 711	0.15 625	0.18 677	0.14 612	0.23 684	0.19 646	0.19 646

MDST_ROB	0.48 664	0.14 430	0.95 673	0.30 650	0.21 616	1.33 729	0.32 635	0.77 706	0.56 645	1.06 718	0.71 672	0.49 615	0.35 598	1.26 718	0.38 591	0.13 585	0.11 597	0.16 640	0.13 610	0.12 547	0.12 547

AANet	0.49 667	0.42 687	1.56 717	0.22 389	0.19 589	0.39 597	0.25 567	0.52 578	0.92 713	0.92 707	0.93 697	0.84 699	0.67 695	0.59 574	0.59 659	0.15 625	0.11 597	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

test_sample8	0.49 667	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.55 610	0.34 421	0.62 680	0.38 478	1.15 714	0.67 695	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

SuperB	0.49 667	0.28 633	2.23 729	0.23 450	0.15 482	0.41 607	0.32 635	0.47 507	0.82 696	0.43 621	0.50 596	0.33 485	0.45 648	0.68 618	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.98 737	0.14 591

ADCMid	0.49 667	0.34 664	1.13 694	0.26 584	0.21 616	0.51 655	0.37 662	0.57 636	0.54 636	0.75 697	0.66 663	0.62 667	0.64 694	0.64 602	1.68 730	0.13 585	0.12 617	0.17 646	0.17 657	0.20 655	0.17 626

psmorigin	0.50 671	0.25 612	3.03 738	0.24 508	0.19 589	0.38 588	0.22 500	0.50 541	0.44 549	0.64 684	0.68 667	0.71 692	0.51 669	0.85 674	0.45 628	0.14 610	0.17 671	0.13 585	0.14 625	0.16 606	0.21 667

CSAN	0.50 671	0.35 666	0.78 630	0.36 681	0.23 646	0.56 668	0.59 712	0.61 664	0.70 681	0.64 684	0.78 682	0.65 678	0.60 683	1.38 724	0.62 666	0.21 675	0.17 671	0.20 668	0.20 670	0.18 637	0.18 639

SGM_RVC	0.50 671	0.19 550	0.50 521	0.25 549	0.15 482	0.69 689	0.39 673	0.68 695	0.82 696	0.95 712	0.84 689	1.13 711	0.76 703	1.16 711	0.60 663	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.16 647	0.16 606	0.17 626
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 671	0.20 563	0.78 630	0.24 508	0.26 666	0.39 597	0.30 622	0.51 559	0.50 613	0.54 669	1.23 712	2.52 740	0.37 611	0.77 656	0.95 699	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.10 456	0.08 347

Wz-Net-TNSev	0.51 675	0.58 708	1.61 721	0.25 549	0.21 616	0.65 683	0.45 689	0.63 679	0.69 679	0.51 655	0.54 620	0.71 692	0.60 683	1.00 700	0.77 684	0.15 625	0.15 656	0.13 585	0.15 635	0.21 658	0.20 658

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 675	0.50 699	0.86 659	0.39 691	0.24 654	0.84 705	0.55 707	0.56 626	0.62 663	0.60 677	0.68 667	0.62 667	0.42 640	1.13 710	0.43 620	0.23 678	0.27 704	0.27 683	0.35 706	0.25 674	0.29 694

AnyNet_C32	0.51 675	0.40 681	1.10 693	0.29 638	0.28 675	0.59 675	0.58 710	0.54 600	0.60 657	0.62 680	0.66 663	0.54 642	0.54 672	0.78 658	1.74 734	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.20 655	0.20 658

WCMA_ROB	0.51 675	0.21 578	0.65 599	0.25 549	0.21 616	0.58 672	0.32 635	0.54 600	0.55 642	0.95 712	1.40 718	1.28 718	0.81 708	0.73 635	0.62 666	0.18 664	0.15 656	0.15 628	0.15 635	0.19 646	0.19 646

WZ-Net	0.52 679	0.38 679	1.90 725	0.30 650	0.24 654	0.57 671	0.48 700	0.62 672	0.78 692	0.50 650	0.71 672	0.68 687	0.54 672	0.98 699	0.84 690	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.19 646	0.20 658

SANet	0.53 680	0.28 633	0.96 675	0.26 584	0.15 482	0.69 689	0.44 688	0.67 692	1.34 734	0.67 688	0.98 702	0.94 704	0.71 700	0.89 682	0.76 681	0.14 610	0.12 617	0.12 563	0.11 542	0.17 623	0.16 613

Consistency-Raft	0.55 681	0.48 694	1.02 682	0.45 699	0.49 710	0.49 651	0.47 696	0.72 701	0.72 684	0.45 632	0.82 687	0.47 603	0.60 683	0.50 518	0.63 669	0.39 713	0.39 718	0.44 711	0.51 723	0.52 710	0.37 704

anonymity	0.56 682	0.54 706	0.70 617	0.47 702	0.61 720	0.56 668	0.43 685	0.69 696	0.49 605	0.63 682	0.55 625	0.54 642	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.55 718	0.53 734	0.50 714	0.54 727	0.51 709	0.56 718

MFN_U_SF_RVC	0.56 682	0.51 701	1.19 698	0.38 689	0.22 633	0.69 689	0.27 588	0.80 711	0.67 674	0.73 693	0.74 677	0.87 700	0.61 692	0.81 668	0.76 681	0.29 701	0.27 704	0.32 700	0.37 710	0.32 697	0.31 698

SAMSARA	0.56 682	0.39 680	0.80 640	0.60 715	0.46 707	1.00 714	1.23 746	0.67 692	0.68 677	0.71 692	0.54 620	0.89 703	0.57 679	0.81 668	0.62 666	0.19 670	0.22 693	0.18 655	0.18 664	0.27 686	0.25 687

otaku	0.57 685	0.62 712	0.87 661	0.63 717	0.44 705	0.73 693	0.37 662	0.65 681	0.66 671	0.51 655	0.75 678	0.66 682	0.45 648	0.69 620	0.46 634	0.53 715	0.34 714	0.55 717	0.35 706	0.60 715	0.45 710

Ntro	0.58 686	0.64 713	0.92 668	0.66 718	0.50 711	0.77 698	0.36 658	0.66 687	0.70 681	0.50 650	0.59 640	0.65 678	0.51 669	0.75 644	0.45 628	0.56 719	0.32 712	0.56 720	0.34 705	0.63 717	0.46 713

PVD	0.58 686	0.34 664	0.84 655	0.39 691	0.31 688	0.59 675	0.47 696	0.80 711	1.25 731	0.92 707	1.09 705	0.79 696	0.82 709	0.85 674	0.76 681	0.21 675	0.18 677	0.22 676	0.18 664	0.27 686	0.35 703

ADCS	0.58 686	0.40 681	1.35 710	0.29 638	0.24 654	0.55 667	0.45 689	0.67 692	0.83 700	0.76 698	0.71 672	0.68 687	0.60 683	0.76 650	2.23 742	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.17 657	0.22 665	0.22 673

MeshStereo	0.58 686	0.27 630	0.67 605	0.22 389	0.17 540	0.66 685	0.37 662	0.78 707	0.61 661	1.47 739	1.30 714	1.65 726	0.79 705	1.12 709	0.59 659	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.14 625	0.17 623	0.14 591
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	0.60 690	0.33 663	0.61 578	0.30 650	0.25 662	0.86 707	0.35 653	0.55 610	0.67 674	1.10 720	1.49 723	1.76 729	0.97 719	0.88 680	0.49 639	0.23 678	0.21 689	0.27 683	0.27 699	0.25 674	0.24 685

DGSMNet	0.61 691	0.29 641	0.91 666	0.51 708	0.70 725	0.62 681	1.38 747	0.59 651	0.55 642	0.37 555	0.61 652	0.52 633	0.33 583	0.65 609	0.43 620	0.53 715	0.60 741	0.67 722	0.61 732	0.63 717	0.61 728

FCDSN-DC	0.63 692	0.31 656	0.61 578	0.36 681	0.30 685	0.65 683	0.37 662	0.66 687	0.68 677	1.14 722	1.54 726	1.71 728	1.26 728	0.92 687	0.64 672	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.27 686	0.27 693
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 692	0.37 674	2.40 733	0.26 584	0.25 662	0.38 588	0.49 702	0.41 437	1.06 724	1.38 728	0.87 694	0.62 667	0.95 716	0.65 609	1.65 729	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.19 646	0.17 626

AnyNet_C01	0.65 694	0.58 708	2.60 736	0.32 662	0.26 666	0.88 708	0.61 713	0.63 679	0.62 663	0.68 689	0.96 699	0.76 695	0.60 683	0.96 695	1.43 725	0.16 641	0.16 664	0.17 646	0.17 657	0.23 668	0.23 680

DispFullNet	0.66 695	0.89 727	1.59 718	0.77 723	1.21 742	0.51 655	0.23 527	0.59 651	0.72 684	0.69 691	0.61 652	0.69 689	0.91 715	0.79 660	0.48 637	0.27 695	0.12 617	0.73 725	0.30 703	0.65 720	0.40 707

NVStereoNet_ROB	0.67 696	0.49 698	0.83 650	0.48 703	0.40 698	0.51 655	0.46 692	0.70 698	0.77 691	0.84 702	1.72 731	1.02 709	0.83 710	1.23 716	0.79 687	0.32 705	0.38 717	0.40 709	0.46 717	0.36 701	0.41 708
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	0.68 697	0.64 713	1.06 686	0.45 699	0.27 670	1.40 733	0.58 710	0.78 707	0.92 713	0.84 702	0.86 691	0.88 702	0.68 697	1.33 723	0.68 677	0.37 711	0.29 708	0.34 704	0.36 709	0.43 705	0.37 704

SPS-STEREO	0.69 698	0.61 711	0.98 677	0.52 711	0.57 717	0.74 694	0.50 703	0.78 707	0.62 663	0.95 712	0.86 691	0.94 704	0.70 699	1.01 701	0.87 693	0.58 721	0.51 731	0.50 714	0.50 722	0.55 712	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 699	0.30 648	0.69 611	0.32 662	0.27 670	0.81 704	0.39 673	0.79 710	0.82 696	1.41 731	1.58 728	1.98 731	1.26 728	1.02 702	0.77 684	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.26 689

FC-DCNN v2	0.71 700	0.30 648	0.67 605	0.32 662	0.27 670	0.84 705	0.39 673	0.84 716	0.85 704	1.44 735	1.64 729	2.09 733	1.28 730	1.06 705	0.80 688	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.25 687

RainbowNet	0.72 701	0.89 727	1.02 682	0.82 725	0.63 722	0.78 701	0.52 704	0.81 713	0.93 717	0.60 677	0.79 683	0.80 697	0.60 683	0.80 664	0.57 653	0.78 731	0.55 737	0.78 728	0.49 720	0.76 727	0.58 721

ACVNet_1	0.72 701	0.81 722	1.37 711	0.72 721	0.53 715	0.77 698	0.42 683	0.85 719	0.90 707	0.74 696	0.75 678	1.32 720	0.72 701	1.02 702	0.55 652	0.54 717	0.31 711	0.71 724	0.35 706	0.64 719	0.45 710

ACVNet-4b	0.72 701	0.81 722	1.33 709	0.72 721	0.50 711	0.80 703	0.31 627	0.71 700	0.80 694	0.50 650	0.72 676	0.95 706	0.43 644	0.96 695	1.20 719	1.13 745	0.21 689	0.76 727	0.45 716	0.65 720	0.46 713

MFMNet_re	0.72 701	0.76 720	0.99 678	0.62 716	0.70 725	0.77 698	0.67 716	0.75 704	0.83 700	0.78 700	0.86 691	0.69 689	0.78 704	0.71 627	0.61 664	0.66 724	0.59 740	0.61 721	0.58 731	0.68 723	0.71 732

ELAS_RVC	0.74 705	0.36 669	1.00 679	0.37 687	0.33 690	0.88 708	0.93 735	0.83 715	1.08 726	1.35 727	1.33 717	1.24 716	1.33 732	1.06 705	0.95 699	0.27 695	0.25 702	0.29 695	0.27 699	0.30 693	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 705	0.36 669	0.85 658	0.36 681	0.33 690	1.36 730	0.77 726	0.93 720	0.92 713	1.41 731	1.53 725	1.16 715	1.17 724	0.95 694	1.03 703	0.26 690	0.25 702	0.28 691	0.28 702	0.31 694	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 707	0.44 688	1.98 726	0.49 706	0.16 515	0.58 672	0.31 627	0.81 713	0.83 700	0.41 605	0.52 610	0.98 708	0.58 680	4.97 757	1.03 703	0.11 524	0.07 405	0.10 465	0.24 686	0.27 686	0.26 689

RTS	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

RTSA	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

DStereoSA	0.81 710	0.37 674	1.08 688	0.51 708	0.65 723	0.67 686	1.44 748	0.74 703	1.06 724	0.54 669	1.67 730	0.49 615	1.78 738	0.96 695	1.69 732	0.28 698	0.43 721	0.27 683	0.51 723	0.40 704	0.58 721

DStereoFS	0.84 711	0.66 715	0.80 640	0.53 712	0.50 711	1.23 724	0.55 707	0.94 721	1.32 733	0.89 704	1.32 715	1.04 710	2.32 745	1.29 721	1.14 711	0.31 704	0.35 715	0.30 697	0.39 713	0.34 698	0.60 724

SGM+DAISY	0.87 712	0.66 715	1.30 708	0.51 708	0.60 719	1.03 715	0.84 732	0.76 705	0.73 687	1.39 729	1.51 724	1.31 719	1.22 726	1.11 707	1.08 706	0.57 720	0.53 734	0.51 716	0.51 723	0.54 711	0.61 728

ACVNet_2	0.89 713	0.87 726	1.25 703	0.82 725	0.62 721	0.97 713	0.62 714	1.14 726	1.42 736	1.00 715	1.40 718	1.47 723	0.84 711	1.11 707	0.66 675	0.61 722	0.43 721	0.78 728	0.49 720	0.75 726	0.52 716

IMH-64-1	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

IMH-64	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

MonStereo1	0.93 716	0.56 707	0.82 647	0.69 719	0.58 718	1.37 731	0.35 653	0.94 721	1.25 731	0.93 709	1.90 734	1.52 724	2.10 742	1.27 719	0.77 684	0.69 725	0.33 713	0.75 726	0.47 719	0.70 724	0.57 720

U	1.00 717	0.09 94	0.21 146	0.21 315	3.68 749	6.12 757	0.14 125	0.21 100	0.21 215	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 764	2.90 762	0.07 201	0.06 159

PWCK	1.00 717	1.17 739	1.70 723	0.91 728	0.41 699	1.19 722	0.92 734	1.10 724	1.14 729	1.16 723	1.14 708	1.25 717	0.88 714	1.75 734	1.04 705	0.87 736	0.50 729	0.87 731	0.53 726	0.96 736	0.52 716

WAO-7	1.01 719	0.89 727	0.93 670	0.83 727	0.66 724	1.18 720	0.81 730	1.40 731	1.57 740	1.11 721	1.76 733	1.45 722	1.19 725	1.50 727	1.14 711	0.61 722	0.62 744	0.70 723	0.68 735	0.66 722	0.60 724

MADNet+	1.01 719	1.16 738	4.72 747	0.70 720	0.47 708	1.24 725	0.96 736	0.97 723	0.89 705	0.65 686	0.77 681	0.87 700	0.85 713	2.09 738	1.68 730	0.38 712	0.39 718	0.31 699	0.27 699	0.43 705	0.39 706

MultiAttention	1.02 721	0.13 376	0.43 454	0.35 679	0.43 702	5.36 748	1.71 749	0.69 696	0.53 631	0.36 547	0.63 658	0.55 644	0.22 424	7.60 761	0.43 620	0.09 421	0.06 263	0.14 612	0.24 686	0.26 681	0.30 695

IMH	1.05 722	0.95 731	1.00 679	1.01 732	0.78 730	1.11 717	0.68 717	1.38 730	1.43 737	1.00 715	1.72 731	1.43 721	1.14 721	1.73 733	0.89 695	1.09 742	0.55 737	0.99 735	0.57 730	0.87 731	0.62 730

WAO-6	1.07 723	0.93 730	0.92 668	0.96 729	0.78 730	1.28 727	0.75 723	1.34 729	2.00 744	1.02 717	1.54 726	1.59 725	1.22 726	1.31 722	1.14 711	0.78 731	0.55 737	1.02 737	0.75 740	0.83 728	0.69 731

LVE	1.13 724	1.02 732	1.28 706	1.01 732	0.80 733	1.29 728	0.81 730	1.47 734	1.96 742	1.07 719	1.90 734	1.90 730	1.01 720	1.48 726	0.91 696	0.93 739	0.61 743	0.94 732	0.69 736	0.87 731	0.75 736

JetBlue	1.14 725	0.76 720	2.36 731	0.59 714	0.75 727	3.04 744	1.78 750	1.11 725	0.90 707	0.94 710	1.10 706	1.66 727	1.28 730	2.09 738	1.72 733	0.43 714	0.36 716	0.38 706	0.38 712	0.58 714	0.56 718

Dean	1.17 726	1.04 734	1.49 715	1.03 734	0.78 730	1.20 723	0.77 726	1.48 735	1.96 742	1.28 725	1.99 737	2.15 734	1.14 721	1.25 717	1.00 702	0.81 733	0.60 741	1.01 736	0.69 736	0.92 735	0.74 735

SGM-ForestM	1.36 727	0.28 633	0.79 637	0.26 584	0.16 515	2.26 741	1.00 738	1.42 732	1.46 739	2.38 750	2.05 738	5.95 753	2.66 747	2.95 743	2.46 744	0.17 653	0.18 677	0.18 655	0.18 664	0.15 598	0.18 639

xyz-stereo	1.40 728	0.10 156	17.09 770	0.18 115	0.07 3	4.78 747	0.18 337	0.29 261	0.34 421	0.36 547	2.81 750	0.40 557	0.29 540	0.56 557	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MANE	1.41 729	0.36 669	0.74 627	0.43 696	0.41 699	2.16 740	0.80 728	2.39 748	3.38 749	2.22 749	3.06 751	3.54 746	2.73 748	2.15 740	1.94 739	0.28 698	0.27 704	0.30 697	0.46 717	0.28 691	0.34 702

TorneroNet-64	1.43 730	1.03 733	1.20 699	1.10 736	0.86 736	2.26 741	0.73 721	1.84 740	3.84 754	1.25 724	2.25 742	2.69 742	1.42 733	1.76 735	1.43 725	0.76 730	0.50 729	1.09 738	0.66 734	1.23 743	0.76 737

notaker	1.45 731	1.34 742	1.48 713	1.40 743	1.07 740	1.18 720	0.85 733	1.48 735	1.40 735	1.51 740	3.46 752	2.40 739	1.81 739	1.76 735	1.45 728	1.11 743	0.69 749	1.38 745	0.87 743	1.31 745	0.97 743

WAO-8	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

Venus	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

UNDER WATER-64	1.55 734	1.19 740	2.52 734	1.31 741	0.95 738	2.12 739	1.21 745	1.45 733	3.19 748	1.43 734	1.32 715	2.64 741	2.04 741	1.63 730	1.83 735	1.11 743	0.67 748	1.28 743	0.92 744	1.19 740	1.02 744

UNDER WATER	1.59 735	1.22 741	2.36 731	1.38 742	1.03 739	1.67 736	1.10 742	1.54 738	3.63 750	1.44 735	1.47 722	2.85 743	2.25 744	1.67 731	1.94 739	1.06 741	0.62 744	1.31 744	0.93 745	1.21 742	1.02 744

LSM	1.64 736	0.40 681	2.56 735	2.02 747	17.61 769	0.51 655	0.52 704	0.61 664	0.76 689	0.82 701	1.11 707	0.63 675	0.54 672	0.75 644	0.49 639	0.16 641	0.24 700	0.18 655	0.21 673	0.25 674	2.42 751

LE_ROB	1.76 737	0.20 563	2.68 737	0.48 703	0.52 714	0.78 701	0.96 736	0.84 716	6.61 759	7.40 762	2.08 739	2.08 732	4.83 755	1.27 719	3.79 749	0.10 476	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.11 506	0.10 482

ktn	1.77 738	1.36 743	1.22 700	1.43 744	1.14 741	1.52 734	1.08 741	1.51 737	3.96 755	2.77 753	4.69 754	3.35 745	1.46 736	1.69 732	1.25 721	1.43 747	0.77 751	1.45 746	0.99 746	1.32 746	0.96 741

KSHMR	1.89 739	1.36 743	1.60 719	1.47 745	1.22 743	1.38 732	1.06 740	1.79 739	5.97 758	1.42 733	5.65 757	2.98 744	1.14 721	2.23 741	1.20 719	1.27 746	1.12 753	1.46 747	1.10 748	1.32 746	1.15 746

TorneroNet	2.22 740	1.08 735	1.24 702	1.14 740	0.90 737	5.58 749	0.80 728	2.12 745	8.69 761	2.58 751	5.42 756	3.88 747	1.97 740	1.78 737	1.87 736	0.86 735	0.54 736	1.15 742	0.74 739	1.23 743	0.85 740

MADNet++	2.26 741	1.80 746	2.06 727	2.13 749	1.97 747	2.61 743	1.79 751	2.38 747	2.16 745	2.75 752	2.65 749	2.38 738	2.43 746	3.17 744	3.21 746	2.17 755	1.95 757	1.94 751	1.63 750	2.06 749	2.01 750

JetRed	2.30 742	2.64 748	6.12 753	1.12 739	1.38 745	5.85 756	3.29 752	1.99 743	1.67 741	1.98 747	1.95 736	2.16 737	1.60 737	2.48 742	4.10 750	1.05 740	1.60 754	1.09 738	1.01 747	1.67 748	1.28 747

light-stereo	2.37 743	0.69 717	3.61 739	3.84 751	3.41 748	4.04 745	0.31 627	2.13 746	1.45 738	3.61 754	6.33 758	6.90 761	0.63 693	4.83 756	1.28 722	0.71 727	0.74 750	0.32 700	0.39 713	1.20 741	0.96 741

HanzoNet	2.97 744	1.69 745	2.29 730	1.74 746	1.33 744	1.53 735	1.03 739	1.99 743	2.64 747	5.51 758	5.16 755	5.90 752	6.82 760	4.32 755	3.29 747	3.16 758	2.02 759	1.92 749	2.87 761	2.24 750	1.89 749

coex-ft	3.44 745	0.73 719	48.55 788	0.24 508	0.19 589	0.50 654	0.43 685	0.47 507	2.40 746	7.03 761	1.20 710	0.97 707	2.23 743	0.73 635	1.92 738	0.12 564	0.15 656	0.14 612	0.12 581	0.21 658	0.43 709

noway2	4.26 746	5.26 753	4.63 743	11.29 762	10.43 758	5.62 750	4.46 755	4.09 752	0.90 707	1.87 743	2.47 745	6.20 759	3.67 754	3.62 749	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.02 753	1.74 753	5.72 759	4.32 758

noway3	4.27 747	5.33 754	4.61 742	11.26 761	10.44 759	5.62 750	4.46 755	4.12 753	0.92 713	1.86 742	2.49 748	6.19 758	3.66 753	3.74 753	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.03 756	1.74 753	5.69 757	4.21 756

TCMNet-wrong-test	4.29 748	5.57 755	4.65 744	11.33 763	10.39 757	5.73 755	4.48 759	4.13 754	1.02 720	1.91 746	2.39 743	6.16 756	3.62 751	3.84 754	4.50 752	1.99 751	0.47 725	1.97 752	1.69 751	5.69 757	4.31 757

zzzz4	4.31 749	5.77 756	4.85 751	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.91 712	1.87 743	2.47 745	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway1	4.31 749	5.77 756	4.81 750	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.90 707	1.87 743	2.48 747	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway4	4.32 751	5.81 758	4.75 748	11.39 766	10.47 762	5.70 754	4.50 760	4.14 755	0.90 707	1.83 741	2.44 744	6.16 756	3.63 752	3.66 752	4.60 757	2.00 754	0.47 725	2.03 756	1.73 752	5.80 762	4.40 761

DPSimNet_ROB	4.34 752	4.23 749	6.89 755	3.67 750	3.68 749	4.75 746	5.21 761	2.67 749	3.68 751	5.82 759	3.95 753	5.57 749	6.72 759	3.46 748	4.48 751	4.05 762	2.88 760	4.68 763	3.12 763	3.69 752	3.62 755

tt	4.71 753	0.10 156	3.94 740	2.06 748	1.53 746	10.14 762	16.88 765	9.27 765	4.98 756	1.39 729	1.02 703	4.68 748	4.90 756	3.35 747	5.86 760	5.76 763	9.15 771	2.24 759	2.53 759	3.10 751	1.32 748

BEATNet-Init1	4.73 754	2.61 747	13.29 769	0.58 713	0.53 715	10.12 761	3.33 753	4.83 758	5.01 757	8.75 763	8.51 760	14.08 772	7.60 762	7.70 762	5.34 758	0.28 698	0.28 707	0.34 704	0.37 710	0.57 713	0.45 710

Selective-IGEV-i1pa	5.57 755	7.99 760	4.76 749	0.80 724	0.45 706	12.99 763	3.60 754	9.25 764	7.43 760	6.97 760	9.87 764	8.94 762	7.26 761	14.66 773	5.65 759	3.55 759	1.08 752	1.93 750	0.72 738	0.73 725	2.79 753

USTest	6.88 756	5.23 752	5.63 752	7.22 755	7.29 752	14.34 765	22.76 766	8.48 762	9.32 762	5.42 757	6.39 759	6.29 760	6.64 758	6.92 760	8.62 763	1.94 748	3.29 761	2.16 758	2.55 760	3.85 753	3.29 754

EDNetEfficientorigin	7.51 757	0.52 705	140.47 790	0.25 549	0.17 540	0.42 614	0.29 611	0.47 507	1.03 721	1.28 725	1.02 703	0.83 698	0.84 711	0.75 644	0.99 701	0.10 476	0.09 536	0.12 563	0.10 501	0.21 658	0.22 673

DGTPSM_ROB	8.34 758	5.10 750	10.37 767	5.31 753	10.18 755	8.33 758	23.60 770	6.06 760	13.41 770	4.90 755	10.87 768	5.65 750	10.44 763	6.17 758	12.59 764	3.74 760	7.55 764	3.69 760	7.26 768	4.14 754	7.46 764

DPSMNet_ROB	8.40 759	5.11 751	10.49 768	5.58 754	10.25 756	8.34 759	23.62 771	6.07 761	13.45 771	4.93 756	10.88 769	5.66 751	10.44 763	6.24 759	12.64 765	3.98 761	7.61 765	3.76 761	7.30 769	4.20 755	7.51 765

DLNR_Zeroshot_test	10.44 760	12.10 769	19.93 772	106.08 789	23.66 781	0.14 48	0.13 89	3.22 750	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.36 756	0.06 263	0.07 175	0.07 255	39.70 789	0.06 159

DLNR-FE	10.45 761	12.13 770	19.94 773	106.10 790	23.12 780	0.14 48	0.13 89	3.28 751	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.41 757	0.06 263	0.07 175	0.07 255	40.22 790	0.06 159

iinet-test	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

IINet	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

LRCNet_RVC	10.90 764	14.34 772	9.35 756	15.35 767	8.04 754	1.08 716	0.34 649	8.78 763	0.70 681	12.63 772	16.05 772	9.85 763	6.54 757	8.57 763	6.34 761	20.27 784	5.40 763	23.70 784	21.88 785	14.87 771	13.83 772

DPSM_ROB	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

DPSM	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

xxxxx1	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

tt_ll	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

ff	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

PML	16.10 770	12.82 771	6.78 754	5.23 752	7.76 753	33.92 777	66.56 787	5.30 759	10.28 763	26.12 786	68.59 791	20.51 774	13.49 773	10.06 764	6.78 762	5.96 764	2.00 758	6.04 769	2.18 758	8.96 767	2.60 752

Anonymous_1	16.62 771	9.35 763	9.84 759	10.66 758	14.64 767	18.66 772	27.12 774	12.64 771	13.51 772	10.76 771	10.30 767	10.13 766	10.60 765	11.06 768	12.74 768	15.87 780	7.74 766	16.92 778	43.48 788	58.66 791	7.68 766

HaxPig	17.72 772	20.22 782	19.73 771	16.53 768	16.51 768	9.27 760	9.33 762	14.34 774	13.27 767	18.65 774	18.70 773	17.35 773	16.77 774	17.04 774	16.45 774	22.05 787	20.89 783	22.27 783	21.53 780	21.29 782	22.13 786

MEDIAN_ROB	21.21 773	24.62 786	23.47 782	19.58 769	19.65 773	13.22 764	10.96 763	17.88 775	17.00 775	22.14 785	22.02 776	20.86 775	20.36 775	21.06 775	19.71 775	25.63 788	24.13 784	26.21 785	25.20 786	25.17 785	25.38 789

RAFT-FEzeroshot	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

RAFT-FE	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

CasAABBNet	23.10 774	19.86 775	20.64 776	22.47 773	22.73 774	38.41 781	55.50 783	26.89 782	28.70 782	20.61 782	22.15 779	22.08 781	22.75 780	23.99 776	27.36 780	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.27 771	15.95 772	15.53 775

FlowAnything	23.14 777	19.87 776	20.79 777	22.50 777	22.74 775	38.39 780	55.46 780	26.89 782	28.72 783	20.77 784	22.29 782	22.07 780	22.72 777	23.99 776	27.41 784	13.60 775	16.55 782	12.15 774	14.36 776	15.97 776	15.52 774

Hybrid-DGEV	23.16 778	19.94 780	20.96 779	22.49 774	22.75 776	38.51 783	55.52 786	27.09 786	28.90 786	20.58 779	22.25 780	22.00 777	22.80 782	24.11 781	27.33 779	13.60 775	16.47 776	12.14 770	14.30 775	15.95 772	15.54 776

Selective-RAFT-Error	23.16 778	19.93 779	20.87 778	22.54 778	22.81 779	38.52 784	55.47 781	27.01 785	28.83 784	20.66 783	22.25 780	22.09 782	22.80 782	24.09 780	27.36 780	13.61 777	16.48 777	12.15 774	14.28 772	15.99 777	15.57 779

fast-reg	23.64 780	20.51 783	23.42 781	23.22 779	24.75 783	38.73 785	55.47 781	26.85 781	28.86 785	20.12 777	21.73 774	21.64 776	22.22 776	24.30 783	27.54 785	13.91 779	16.52 781	14.85 777	15.62 777	16.91 779	15.71 780

LSM0	24.24 781	19.98 781	22.32 780	24.22 780	40.14 788	38.48 782	55.20 779	26.95 784	28.57 779	20.49 778	21.83 775	22.26 783	22.75 780	24.22 782	27.30 778	13.66 778	16.32 775	12.19 776	14.15 770	16.10 778	17.66 781

AVERAGE_ROB	25.43 782	29.06 787	27.24 783	24.63 781	24.20 782	17.73 769	12.61 764	22.29 778	21.39 778	26.79 787	26.16 785	25.20 784	24.64 786	25.07 784	23.53 776	29.96 789	28.40 789	30.60 786	29.58 787	29.72 786	29.84 790

RSGM-EC	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

acva	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

Selective-IGEV-i16pa	30.47 785	41.93 790	4.02 741	0.49 706	0.37 695	96.94 791	0.74 722	60.26 792	58.76 791	17.24 773	64.39 790	38.26 791	49.53 791	106.11 792	26.15 777	19.96 783	3.42 762	4.39 762	1.81 757	0.39 703	14.22 773

zzzzzz3	33.80 786	21.93 784	29.35 784	40.69 786	40.71 789	54.58 787	75.81 789	38.06 788	43.73 789	30.21 788	32.81 786	33.59 789	36.40 789	35.16 785	41.64 788	19.24 781	24.62 785	18.35 779	21.58 781	19.15 780	18.48 782

zzz1	33.83 787	21.95 785	29.58 785	40.69 786	40.71 789	54.57 786	75.77 788	38.08 789	43.79 790	30.23 789	32.84 787	33.61 790	36.40 789	35.19 786	41.64 788	19.25 782	24.62 785	18.36 780	21.58 781	19.16 781	18.49 783

zzzz2	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

noway5	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

test_example2	101.33 790	108.28 791	68.15 789	98.43 788	106.93 791	89.75 790	102.43 792	36.80 787	97.65 792	129.04 792	130.15 792	65.26 792	66.62 792	92.11 791	80.24 792	144.10 792	199.48 792	81.81 792	103.01 792	125.01 792	101.27 791

GS-Stereo							0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

FSD					0.24 654	0.27 435	0.27 588	0.31 294	0.29 354	0.26 354	0.27 336	0.28 428	0.27 508	0.28 376	0.26 518	0.23 678	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.25 674

ccccc		256.29 792		354.40 791	364.36 792	149.10 792		152.89 793		153.93 793		164.00 793		268.02 793		390.55 793	349.22 793	244.59 793	219.82 793	412.30 793

ASD4		6.65 759

Low-res two-view benchmark