Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 24	0.16 25	0.09 56	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 26	0.08 2	0.09 16	0.11 93	0.09 36	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 49	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 143	0.09 36	0.12 5	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 49	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 143	0.09 36	0.12 5	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 49	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 93	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 49	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 145	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 81	0.13 13	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 56	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 44	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 49	0.16 25	0.08 25	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 36	0.11 1	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

testmc14	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.08 15	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 17	0.12 17	0.10 35	0.16 157	0.11 93	0.08 15	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.11 15	0.12 33	0.17 26	0.14 44	0.08 2	0.09 16	0.11 93	0.09 36	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.06 246	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.16 25	0.09 56	0.09 1	0.12 33	0.17 26	0.13 26	0.08 2	0.09 16	0.11 93	0.09 36	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 49	0.18 105	0.09 56	0.11 15	0.12 33	0.16 17	0.14 44	0.08 2	0.09 16	0.11 93	0.09 36	0.15 72	0.11 44	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 49	0.16 25	0.10 127	0.15 57	0.10 8	0.18 38	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 72	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 146

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 49	0.16 25	0.09 56	0.14 39	0.10 8	0.19 48	0.13 26	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 72	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 49	0.16 25	0.09 56	0.14 39	0.10 8	0.19 48	0.13 26	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 72	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 53	0.08 25	0.13 28	0.12 33	0.24 143	0.19 140	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 32	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.14 108	0.17 26	0.14 44	0.08 2	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.14 32	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 145	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 26	0.11 59	0.09 16	0.10 57	0.10 81	0.16 101	0.09 1	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 123	0.15 6	0.11 185	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 91	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 13	0.10 6	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.16 25	0.09 56	0.15 57	0.12 33	0.17 26	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.11 93	0.10 81	0.14 32	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 225	0.20 111	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 26	0.14 44	0.09 16	0.09 16	0.11 93	0.10 81	0.14 32	0.09 1	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 49	0.15 6	0.09 56	0.13 28	0.13 73	0.22 101	0.16 72	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 32	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 127	0.17 135	0.13 73	0.11 2	0.13 26	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 242	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.08 323	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 67	0.14 44	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 154	0.13 13	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.16 25	0.09 56	0.15 57	0.12 33	0.17 26	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.11 93	0.10 81	0.14 32	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.15 6	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.19 48	0.15 61	0.10 35	0.09 16	0.11 93	0.09 36	0.15 72	0.13 171	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 24	0.15 6	0.09 56	0.15 57	0.12 33	0.18 38	0.19 140	0.10 35	0.10 36	0.11 93	0.10 81	0.15 72	0.13 171	0.06 49	0.06 246	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 25	0.16 97	0.13 73	0.21 83	0.11 9	0.11 59	0.11 48	0.10 57	0.10 81	0.14 32	0.11 44	0.07 129	0.06 246	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 89	0.14 8	0.19 164	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 17	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 175	0.13 202	0.14 32	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 53	0.08 25	0.14 39	0.12 33	0.24 143	0.19 140	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 32	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.18 105	0.10 127	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 81	0.14 32	0.11 44	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 53	0.08 25	0.13 28	0.12 33	0.24 143	0.19 140	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 32	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 49	0.16 25	0.08 25	0.11 15	0.09 2	0.20 67	0.12 17	0.11 59	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 252	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 146

S2M2_XL	0.10 9	0.09 89	0.21 123	0.14 2	0.10 127	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 36	0.12 5	0.11 44	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 146
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 145	0.15 24	0.17 53	0.10 127	0.16 97	0.10 8	0.19 48	0.13 26	0.12 91	0.11 48	0.09 27	0.10 81	0.16 101	0.11 44	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 145	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.10 8	0.19 48	0.13 26	0.12 91	0.12 68	0.08 4	0.11 120	0.16 101	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 42	0.19 94	0.16 25	0.09 56	0.12 21	0.13 73	0.18 38	0.13 26	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 101	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 42	0.19 94	0.16 25	0.09 56	0.12 21	0.13 73	0.17 26	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 119	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 42	0.16 49	0.17 53	0.08 25	0.16 97	0.12 33	0.17 26	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 32	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 146

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.11 20	0.16 17	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 72	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.18 105	0.09 56	0.15 57	0.11 20	0.16 17	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 119	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 26	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 147	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 42	0.17 70	0.17 53	0.08 25	0.13 28	0.09 2	0.16 17	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 36	0.15 72	0.11 44	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.06 146

MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 53	0.08 25	0.14 39	0.12 33	0.24 143	0.19 140	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 32	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 25	0.09 1	0.13 73	0.24 143	0.13 26	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 147	0.12 115	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

depth_test_26	0.11 47	0.07 5	0.19 94	0.16 25	0.09 56	0.09 1	0.11 20	0.16 17	0.15 61	0.12 91	0.16 157	0.11 93	0.08 15	0.14 32	0.10 6	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 326

LGCAT	0.11 47	0.07 5	0.15 24	0.14 2	0.09 56	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 91	0.09 16	0.11 93	0.10 81	0.19 174	0.12 115	0.11 492	0.11 566	0.05 1	0.06 154	0.05 7	0.12 519

LiteMatch*	0.11 47	0.07 5	0.22 140	0.16 25	0.10 127	0.13 28	0.13 73	0.18 38	0.14 44	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 81	0.14 32	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.06 146

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 47	0.10 145	0.26 188	0.18 105	0.09 56	0.14 39	0.14 108	0.20 67	0.13 26	0.11 59	0.13 88	0.10 57	0.11 120	0.14 32	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 47	0.09 89	0.17 70	0.18 105	0.10 127	0.15 57	0.16 210	0.23 124	0.15 61	0.10 35	0.16 157	0.09 27	0.11 120	0.13 13	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.08 326

MatchStereo	0.11 47	0.08 42	0.23 154	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 67	0.17 100	0.10 35	0.15 138	0.08 4	0.08 15	0.14 32	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 47	0.09 89	0.20 111	0.20 238	0.10 127	0.19 198	0.13 73	0.16 17	0.13 26	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 36	0.19 174	0.12 115	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 47	0.11 225	0.16 49	0.17 53	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.24 143	0.16 72	0.11 59	0.11 48	0.08 4	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 47	0.10 145	0.14 8	0.17 53	0.10 127	0.15 57	0.12 33	0.25 161	0.17 100	0.14 154	0.13 88	0.09 27	0.09 36	0.18 147	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.10 8	0.19 48	0.18 121	0.14 154	0.17 177	0.09 27	0.10 81	0.18 147	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 47	0.11 225	0.16 49	0.17 53	0.10 127	0.17 135	0.12 33	0.21 83	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 27	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 47	0.11 225	0.16 49	0.17 53	0.10 127	0.17 135	0.12 33	0.21 83	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 27	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 47	0.11 225	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.21 83	0.16 72	0.13 123	0.13 88	0.08 4	0.09 36	0.13 13	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 47	0.11 225	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.21 83	0.16 72	0.13 123	0.13 88	0.08 4	0.09 36	0.13 13	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 47	0.11 225	0.16 49	0.17 53	0.10 127	0.17 135	0.12 33	0.21 83	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 27	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 47	0.10 145	0.15 24	0.18 105	0.09 56	0.15 57	0.15 161	0.20 67	0.15 61	0.12 91	0.13 88	0.10 57	0.09 36	0.17 119	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 47	0.09 89	0.14 8	0.16 25	0.09 56	0.15 57	0.12 33	0.25 161	0.16 72	0.14 154	0.13 88	0.08 4	0.10 81	0.16 101	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.19 198	0.10 8	0.22 101	0.17 100	0.14 154	0.12 68	0.10 57	0.11 120	0.17 119	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 53	0.09 56	0.19 198	0.10 8	0.22 101	0.17 100	0.14 154	0.12 68	0.10 57	0.11 120	0.17 119	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 53	0.11 185	0.18 163	0.12 33	0.23 124	0.14 44	0.13 123	0.11 48	0.08 4	0.10 81	0.16 101	0.11 44	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 47	0.10 145	0.14 8	0.17 53	0.09 56	0.17 135	0.09 2	0.22 101	0.16 72	0.13 123	0.13 88	0.09 27	0.11 120	0.19 174	0.13 171	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 47	0.10 145	0.15 24	0.18 105	0.08 25	0.16 97	0.14 108	0.27 197	0.20 169	0.14 154	0.14 124	0.08 4	0.11 120	0.13 13	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 47	0.09 89	0.14 8	0.19 164	0.12 262	0.14 39	0.12 33	0.25 161	0.17 100	0.13 123	0.16 157	0.08 4	0.09 36	0.19 174	0.11 44	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 47	0.09 89	0.13 1	0.17 53	0.12 262	0.15 57	0.11 20	0.23 124	0.15 61	0.14 154	0.12 68	0.08 4	0.09 36	0.21 222	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 47	0.06 1	0.17 70	0.15 6	0.11 185	0.16 97	0.13 73	0.21 83	0.16 72	0.11 59	0.15 138	0.09 27	0.07 3	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 47	0.07 5	0.17 70	0.19 164	0.11 185	0.13 28	0.11 20	0.22 101	0.15 61	0.11 59	0.12 68	0.12 123	0.08 15	0.18 147	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.08 271	0.06 146

LG-G_1	0.11 47	0.08 42	0.18 84	0.18 105	0.07 2	0.21 273	0.09 2	0.19 48	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 93	0.10 81	0.19 174	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 146

LG-G	0.11 47	0.08 42	0.18 84	0.18 105	0.07 2	0.21 273	0.09 2	0.19 48	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 93	0.10 81	0.19 174	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 146

SGD-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 70	0.17 53	0.07 2	0.17 135	0.13 73	0.18 38	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.11 93	0.12 154	0.18 147	0.11 44	0.08 294	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 70	0.17 53	0.09 56	0.22 305	0.14 108	0.14 6	0.16 72	0.11 59	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 222	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 47	0.08 42	0.15 24	0.19 164	0.11 185	0.14 39	0.10 8	0.22 101	0.18 121	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 120	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

Anonymus	0.12 78	0.08 42	0.17 70	0.19 164	0.10 127	0.16 97	0.15 161	0.20 67	0.16 72	0.11 59	0.09 16	0.14 175	0.12 154	0.17 119	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 242

TS12	0.12 78	0.08 42	0.17 70	0.21 294	0.09 56	0.19 198	0.14 108	0.23 124	0.16 72	0.14 154	0.19 208	0.12 123	0.13 202	0.17 119	0.15 242	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 78	0.11 225	0.28 218	0.20 238	0.09 56	0.15 57	0.14 108	0.22 101	0.16 72	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 154	0.20 197	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 78	0.11 225	0.32 267	0.20 238	0.08 25	0.16 97	0.13 73	0.19 48	0.17 100	0.11 59	0.12 68	0.11 93	0.11 120	0.19 174	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 78	0.10 145	0.27 200	0.19 164	0.08 25	0.16 97	0.14 108	0.21 83	0.15 61	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 154	0.20 197	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 78	0.11 225	0.27 200	0.19 164	0.11 185	0.16 97	0.14 108	0.19 48	0.14 44	0.11 59	0.14 124	0.10 57	0.11 120	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 78	0.12 285	0.28 218	0.19 164	0.08 25	0.17 135	0.15 161	0.22 101	0.18 121	0.11 59	0.14 124	0.10 57	0.11 120	0.17 119	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 78	0.11 225	0.26 188	0.19 164	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 83	0.18 121	0.12 91	0.15 138	0.11 93	0.12 154	0.13 13	0.11 44	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 78	0.13 354	0.28 218	0.20 238	0.09 56	0.16 97	0.15 161	0.20 67	0.16 72	0.11 59	0.14 124	0.09 27	0.13 202	0.18 147	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 146

aanet-new-32k	0.12 78	0.11 225	0.27 200	0.20 238	0.09 56	0.18 163	0.13 73	0.18 38	0.13 26	0.12 91	0.12 68	0.13 143	0.13 202	0.14 32	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 78	0.11 225	0.27 200	0.20 238	0.09 56	0.18 163	0.13 73	0.18 38	0.13 26	0.12 91	0.12 68	0.13 143	0.13 202	0.14 32	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 78	0.11 225	0.35 307	0.20 238	0.08 25	0.16 97	0.14 108	0.19 48	0.14 44	0.12 91	0.14 124	0.12 123	0.12 154	0.15 72	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.07 238	0.07 187	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 78	0.11 225	0.22 140	0.19 164	0.11 185	0.16 97	0.14 108	0.19 48	0.15 61	0.13 123	0.16 157	0.11 93	0.12 154	0.14 32	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 78	0.11 225	0.28 218	0.20 238	0.08 25	0.15 57	0.13 73	0.22 101	0.19 140	0.12 91	0.14 124	0.12 123	0.12 154	0.15 72	0.11 44	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 78	0.11 225	0.26 188	0.20 238	0.08 25	0.14 39	0.12 33	0.21 83	0.19 140	0.12 91	0.12 68	0.12 123	0.11 120	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 78	0.12 285	0.27 200	0.21 294	0.09 56	0.19 198	0.14 108	0.24 143	0.17 100	0.12 91	0.13 88	0.11 93	0.12 154	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 78	0.11 225	0.23 154	0.22 365	0.09 56	0.16 97	0.14 108	0.24 143	0.19 140	0.12 91	0.11 48	0.09 27	0.13 202	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.04 2	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 78	0.11 225	0.25 178	0.21 294	0.08 25	0.13 28	0.14 108	0.25 161	0.21 191	0.12 91	0.15 138	0.09 27	0.14 238	0.15 72	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 78	0.11 225	0.24 164	0.20 238	0.09 56	0.19 198	0.15 161	0.26 182	0.20 169	0.11 59	0.12 68	0.10 57	0.13 202	0.17 119	0.11 44	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 78	0.10 145	0.21 123	0.21 294	0.11 185	0.20 240	0.16 210	0.21 83	0.17 100	0.12 91	0.17 177	0.11 93	0.12 154	0.14 32	0.11 44	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 78	0.08 42	0.18 84	0.18 105	0.13 343	0.20 240	0.16 210	0.23 124	0.18 121	0.12 91	0.15 138	0.14 175	0.13 202	0.13 13	0.12 115	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 78	0.09 89	0.17 70	0.19 164	0.11 185	0.14 39	0.16 210	0.21 83	0.20 169	0.10 35	0.17 177	0.11 93	0.12 154	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 146

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 78	0.08 42	0.29 232	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.14 108	0.19 48	0.17 100	0.11 59	0.14 124	0.11 93	0.12 154	0.13 13	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.19 615

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 78	0.09 89	0.18 84	0.18 105	0.09 56	0.13 28	0.16 210	0.25 161	0.21 191	0.11 59	0.16 157	0.09 27	0.11 120	0.13 13	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.07 238	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 78	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 161	0.24 143	0.17 100	0.13 123	0.15 138	0.16 219	0.13 202	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 78	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 161	0.25 161	0.16 72	0.14 154	0.15 138	0.17 231	0.12 154	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 78	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 163	0.16 210	0.25 161	0.16 72	0.16 203	0.16 157	0.18 245	0.13 202	0.17 119	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 78	0.13 354	0.15 24	0.19 164	0.10 127	0.15 57	0.17 261	0.17 26	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.11 93	0.21 379	0.14 32	0.22 435	0.08 294	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 242

Selective-IGEV-i32	0.12 78	0.09 89	0.22 140	0.19 164	0.10 127	0.15 57	0.14 108	0.27 197	0.15 61	0.13 123	0.14 124	0.13 143	0.08 15	0.21 222	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 78	0.09 89	0.21 123	0.18 105	0.13 343	0.18 163	0.16 210	0.24 143	0.20 169	0.16 203	0.21 240	0.09 27	0.09 36	0.13 13	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 78	0.07 5	0.19 94	0.15 6	0.16 487	0.10 13	0.12 33	0.26 182	0.23 236	0.13 123	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 222	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 78	0.12 285	0.21 123	0.18 105	0.11 185	0.24 351	0.12 33	0.19 48	0.18 121	0.10 35	0.13 88	0.11 93	0.09 36	0.19 174	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 78	0.09 89	0.20 111	0.18 105	0.12 262	0.19 198	0.16 210	0.20 67	0.14 44	0.12 91	0.15 138	0.10 57	0.09 36	0.16 101	0.10 6	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 326

GSStereo	0.12 78	0.09 89	0.20 111	0.17 53	0.12 262	0.19 198	0.16 210	0.26 182	0.18 121	0.13 123	0.15 138	0.10 57	0.09 36	0.16 101	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 326

gasm-f	0.12 78	0.09 89	0.19 94	0.18 105	0.12 262	0.18 163	0.18 312	0.20 67	0.14 44	0.12 91	0.19 208	0.10 57	0.11 120	0.16 101	0.11 44	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.09 360	0.08 326

Replicate-Monster	0.12 78	0.10 145	0.32 267	0.16 25	0.08 25	0.17 135	0.10 8	0.22 101	0.19 140	0.11 59	0.10 36	0.10 57	0.09 36	0.19 174	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.08 326

3w_stereo	0.12 78	0.11 225	0.18 84	0.18 105	0.08 25	0.16 97	0.15 161	0.27 197	0.19 140	0.12 91	0.12 68	0.07 1	0.12 154	0.15 72	0.11 44	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 78	0.08 42	0.14 8	0.18 105	0.09 56	0.16 97	0.15 161	0.25 161	0.21 191	0.13 123	0.16 157	0.08 4	0.12 154	0.16 101	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 78	0.09 89	0.25 178	0.16 25	0.11 185	0.14 39	0.16 210	0.17 26	0.17 100	0.10 35	0.15 138	0.09 27	0.09 36	0.18 147	0.10 6	0.06 49	0.07 385	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.10 457
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 78	0.11 225	0.22 140	0.19 164	0.10 127	0.15 57	0.17 261	0.20 67	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.13 143	0.08 15	0.22 242	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 242

AIO_test	0.12 78	0.09 89	0.20 111	0.19 164	0.11 185	0.15 57	0.17 261	0.19 48	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.14 175	0.09 36	0.20 197	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

GIP-stereo	0.12 78	0.09 89	0.20 111	0.19 164	0.11 185	0.16 97	0.14 108	0.29 238	0.18 121	0.11 59	0.16 157	0.13 143	0.09 36	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 78	0.08 42	0.17 70	0.18 105	0.13 343	0.09 1	0.11 20	0.16 17	0.15 61	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 81	0.21 222	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.16 576	0.24 654

RSM++	0.12 78	0.09 89	0.19 94	0.20 238	0.09 56	0.17 135	0.15 161	0.21 83	0.19 140	0.12 91	0.12 68	0.14 175	0.09 36	0.20 197	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 34

RSM	0.12 78	0.09 89	0.20 111	0.20 238	0.09 56	0.16 97	0.15 161	0.23 124	0.18 121	0.13 123	0.13 88	0.15 197	0.09 36	0.21 222	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 78	0.08 42	0.29 232	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.14 108	0.19 48	0.17 100	0.11 59	0.14 124	0.11 93	0.12 154	0.13 13	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.19 615

Selective-IGEV	0.12 78	0.09 89	0.22 140	0.19 164	0.10 127	0.15 57	0.14 108	0.27 197	0.15 61	0.13 123	0.14 124	0.13 143	0.08 15	0.21 222	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 34

PhaseNet	0.13 125	0.09 89	0.19 94	0.18 105	0.11 185	0.16 97	0.14 108	0.24 143	0.17 100	0.11 59	0.12 68	0.16 219	0.12 154	0.19 174	0.16 269	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 242

DF	0.13 125	0.09 89	0.21 123	0.18 105	0.10 127	0.17 135	0.15 161	0.25 161	0.17 100	0.13 123	0.22 254	0.19 265	0.11 120	0.20 197	0.14 209	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 146

aanet-new-78k	0.13 125	0.11 225	0.44 435	0.21 294	0.08 25	0.14 39	0.14 108	0.21 83	0.16 72	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 202	0.18 147	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 34

aanet-new	0.13 125	0.11 225	0.30 243	0.20 238	0.13 343	0.20 240	0.14 108	0.23 124	0.16 72	0.12 91	0.13 88	0.09 27	0.15 257	0.19 174	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.06 146

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 125	0.09 89	0.19 94	0.18 105	0.14 393	0.19 198	0.15 161	0.25 161	0.22 210	0.15 174	0.20 225	0.10 57	0.09 36	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 125	0.09 89	0.22 140	0.18 105	0.14 393	0.18 163	0.15 161	0.23 124	0.21 191	0.16 203	0.22 254	0.10 57	0.09 36	0.15 72	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 125	0.09 89	0.20 111	0.18 105	0.14 393	0.18 163	0.15 161	0.25 161	0.22 210	0.16 203	0.21 240	0.09 27	0.09 36	0.13 13	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 125	0.11 225	0.38 355	0.17 53	0.11 185	0.17 135	0.14 108	0.23 124	0.17 100	0.11 59	0.14 124	0.13 143	0.11 120	0.14 32	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 125	0.07 5	0.16 49	0.17 53	0.11 185	0.17 135	0.16 210	0.32 282	0.22 210	0.15 174	0.17 177	0.20 279	0.13 202	0.14 32	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 125	0.08 42	0.22 140	0.15 6	0.09 56	0.18 163	0.13 73	0.24 143	0.25 268	0.14 154	0.22 254	0.17 231	0.12 154	0.19 174	0.13 171	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 242

BStereo	0.13 125	0.10 145	0.42 412	0.18 105	0.11 185	0.13 28	0.14 108	0.24 143	0.22 210	0.12 91	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.16 101	0.14 209	0.05 9	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 146

NLSM3	0.13 125	0.10 145	0.17 70	0.21 294	0.13 343	0.18 163	0.16 210	0.30 258	0.24 253	0.11 59	0.15 138	0.12 123	0.13 202	0.17 119	0.15 242	0.05 9	0.05 40	0.08 262	0.08 323	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 125	0.08 42	0.19 94	0.19 164	0.16 487	0.12 21	0.15 161	0.18 38	0.18 121	0.11 59	0.10 36	0.13 143	0.12 154	0.23 252	0.19 364	0.08 294	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.21 627	0.06 146

GASTEREO	0.13 125	0.12 285	0.21 123	0.23 424	0.10 127	0.18 163	0.15 161	0.26 182	0.18 121	0.17 222	0.16 157	0.11 93	0.13 202	0.19 174	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.07 238	0.06 104	0.06 146

MSCF	0.13 125	0.12 285	0.21 123	0.22 365	0.10 127	0.16 97	0.15 161	0.26 182	0.18 121	0.17 222	0.16 157	0.11 93	0.13 202	0.18 147	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.07 238	0.06 104	0.06 146

water-stereo	0.13 125	0.08 42	0.20 111	0.19 164	0.10 127	0.17 135	0.14 108	0.25 161	0.19 140	0.17 222	0.23 263	0.15 197	0.15 257	0.12 5	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 125	0.09 89	0.24 164	0.20 238	0.10 127	0.15 57	0.14 108	0.22 101	0.16 72	0.12 91	0.19 208	0.15 197	0.11 120	0.13 13	0.17 301	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.06 146

LG-Stereo	0.13 125	0.10 145	0.24 164	0.20 238	0.09 56	0.16 97	0.18 312	0.21 83	0.18 121	0.11 59	0.17 177	0.09 27	0.09 36	0.15 72	0.14 209	0.05 9	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 34

S2M2_L	0.13 125	0.11 225	0.20 111	0.16 25	0.12 262	0.12 21	0.07 1	0.18 38	0.20 169	0.12 91	0.15 138	0.14 175	0.12 154	0.15 72	0.14 209	0.13 553	0.09 510	0.09 357	0.10 471	0.11 479	0.09 398
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 125	0.14 404	0.19 94	0.26 554	0.09 56	0.15 57	0.13 73	0.22 101	0.18 121	0.12 91	0.11 48	0.10 57	0.13 202	0.21 222	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 125	0.37 643	0.36 327	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 26	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 81	0.20 197	0.10 6	0.09 397	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.24 641	0.05 34

castereo++	0.13 125	0.10 145	0.18 84	0.18 105	0.10 127	0.27 406	0.13 73	0.23 124	0.23 236	0.11 59	0.13 88	0.16 219	0.10 81	0.18 147	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 125	0.09 89	0.24 164	0.19 164	0.10 127	0.17 135	0.19 359	0.22 101	0.16 72	0.14 154	0.11 48	0.13 143	0.10 81	0.24 268	0.18 330	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 146
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 125	0.10 145	0.22 140	0.19 164	0.10 127	0.19 198	0.17 261	0.19 48	0.19 140	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.11 120	0.24 268	0.16 269	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

mms	0.13 125	0.11 225	0.19 94	0.19 164	0.12 262	0.16 97	0.17 261	0.20 67	0.17 100	0.13 123	0.17 177	0.14 175	0.09 36	0.24 268	0.14 209	0.06 49	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 242

ours_stereo	0.13 125	0.11 225	0.23 154	0.20 238	0.11 185	0.17 135	0.18 312	0.20 67	0.19 140	0.13 123	0.18 198	0.14 175	0.10 81	0.23 252	0.14 209	0.06 49	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.05 34

RAStereo	0.13 125	0.12 285	0.27 200	0.22 365	0.11 185	0.15 57	0.18 312	0.23 124	0.23 236	0.13 123	0.17 177	0.11 93	0.09 36	0.15 72	0.13 171	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.05 34

Occ-G	0.13 125	0.08 42	0.21 123	0.17 53	0.10 127	0.15 57	0.19 359	0.22 101	0.19 140	0.13 123	0.19 208	0.21 293	0.11 120	0.17 119	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 146

Pointernet	0.13 125	0.07 5	0.27 200	0.19 164	0.11 185	0.20 240	0.12 33	0.31 270	0.24 253	0.15 174	0.15 138	0.13 143	0.11 120	0.17 119	0.13 171	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 125	0.10 145	0.22 140	0.20 238	0.09 56	0.16 97	0.15 161	0.27 197	0.16 72	0.13 123	0.15 138	0.13 143	0.08 15	0.18 147	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 146

gcap-zeroshot	0.13 125	0.09 89	0.22 140	0.17 53	0.14 393	0.19 198	0.15 161	0.25 161	0.22 210	0.15 174	0.20 225	0.10 57	0.09 36	0.13 13	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 125	0.09 89	0.20 111	0.18 105	0.14 393	0.19 198	0.15 161	0.25 161	0.22 210	0.15 174	0.20 225	0.10 57	0.09 36	0.14 32	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 125	0.08 42	0.21 123	0.15 6	0.07 2	0.21 273	0.12 33	0.24 143	0.24 253	0.16 203	0.21 240	0.15 197	0.13 202	0.18 147	0.13 171	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.05 34

MoCha-V2	0.13 125	0.08 42	0.26 188	0.23 424	0.09 56	0.16 97	0.15 161	0.26 182	0.16 72	0.15 174	0.15 138	0.13 143	0.14 238	0.20 197	0.11 44	0.06 49	0.07 385	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 34

IGEV++	0.13 125	0.10 145	0.23 154	0.21 294	0.10 127	0.15 57	0.15 161	0.29 238	0.16 72	0.12 91	0.15 138	0.12 123	0.12 154	0.17 119	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 242

testlalala	0.13 125	0.09 89	0.22 140	0.17 53	0.14 393	0.19 198	0.15 161	0.25 161	0.22 210	0.15 174	0.20 225	0.10 57	0.09 36	0.13 13	0.11 44	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 125	0.09 89	0.23 154	0.18 105	0.19 560	0.19 198	0.16 210	0.23 124	0.14 44	0.13 123	0.17 177	0.13 143	0.16 282	0.16 101	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 146

LoS_RVC	0.13 125	0.10 145	0.19 94	0.18 105	0.16 487	0.20 240	0.18 312	0.20 67	0.17 100	0.13 123	0.19 208	0.12 123	0.15 257	0.17 119	0.13 171	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.12 519

EGLCR-Stereo	0.13 125	0.08 42	0.20 111	0.18 105	0.09 56	0.21 273	0.13 73	0.27 197	0.21 191	0.13 123	0.10 36	0.15 197	0.09 36	0.20 197	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 146

CREStereo	0.13 125	0.08 42	0.21 123	0.14 2	0.08 25	0.22 305	0.15 161	0.25 161	0.24 253	0.16 203	0.21 240	0.14 175	0.13 202	0.18 147	0.13 171	0.09 397	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 146
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 165	0.21 551	0.47 463	0.17 53	0.12 262	0.15 57	0.14 108	0.24 143	0.16 72	0.11 59	0.14 124	0.12 123	0.10 81	0.14 32	0.10 6	0.06 49	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.07 242

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 165	0.19 523	0.70 586	0.17 53	0.12 262	0.13 28	0.14 108	0.24 143	0.17 100	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 81	0.13 13	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 49	0.07 238	0.05 7	0.07 242

PSi22	0.14 165	0.13 354	0.29 232	0.19 164	0.09 56	0.17 135	0.12 33	0.28 221	0.23 236	0.13 123	0.14 124	0.22 305	0.13 202	0.29 370	0.14 209	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 146

Anonymus123	0.14 165	0.10 145	0.42 412	0.18 105	0.11 185	0.36 542	0.14 108	0.28 221	0.22 210	0.12 91	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.16 101	0.14 209	0.05 9	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 146

252Zero-FE	0.14 165	0.07 5	0.17 70	0.17 53	0.09 56	0.15 57	0.11 20	0.21 83	0.19 140	0.77 665	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 13	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 146

Zero-FE251	0.14 165	0.09 89	0.24 164	0.17 53	0.09 56	0.20 240	0.13 73	0.20 67	0.14 44	0.61 645	0.13 88	0.13 143	0.11 120	0.14 32	0.16 269	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 165	0.10 145	0.18 84	0.21 294	0.10 127	0.29 448	0.16 210	0.28 221	0.20 169	0.14 154	0.17 177	0.16 219	0.14 238	0.17 119	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 242

GGEV	0.14 165	0.10 145	0.18 84	0.21 294	0.10 127	0.29 448	0.16 210	0.28 221	0.20 169	0.14 154	0.17 177	0.16 219	0.14 238	0.17 119	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 242

FlowAnything_test	0.14 165	0.11 225	0.21 123	0.21 294	0.12 262	0.17 135	0.16 210	0.25 161	0.16 72	0.15 174	0.13 88	0.15 197	0.14 238	0.18 147	0.16 269	0.10 451	0.07 385	0.11 494	0.12 551	0.08 271	0.09 398

depthmonostereo	0.14 165	0.09 89	0.19 94	0.19 164	0.08 25	0.20 240	0.15 161	0.27 197	0.23 236	0.16 203	0.18 198	0.14 175	0.17 314	0.19 174	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 165	0.08 42	0.18 84	0.18 105	0.09 56	0.21 273	0.14 108	0.24 143	0.21 191	0.21 269	0.21 240	0.15 197	0.14 238	0.23 252	0.15 242	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 165	0.11 225	0.25 178	0.19 164	0.12 262	0.15 57	0.16 210	0.30 258	0.22 210	0.13 123	0.15 138	0.13 143	0.09 36	0.24 268	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.09 360	0.06 146

SCV	0.14 165	0.14 404	0.24 164	0.21 294	0.11 185	0.15 57	0.16 210	0.31 270	0.18 121	0.11 59	0.15 138	0.13 143	0.10 81	0.23 252	0.11 44	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.06 146

castereo	0.14 165	0.10 145	0.19 94	0.18 105	0.10 127	0.20 240	0.19 359	0.30 258	0.27 291	0.13 123	0.18 198	0.16 219	0.16 282	0.15 72	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 34

tt45	0.14 165	0.09 89	0.22 140	0.19 164	0.11 185	0.23 328	0.18 312	0.22 101	0.17 100	0.15 174	0.13 88	0.14 175	0.10 81	0.30 386	0.14 209	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 242

999	0.14 165	0.08 42	0.24 164	0.19 164	0.11 185	0.20 240	0.17 261	0.24 143	0.18 121	0.13 123	0.16 157	0.14 175	0.11 120	0.36 432	0.15 242	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 242

fffy	0.14 165	0.11 225	0.24 164	0.20 238	0.10 127	0.19 198	0.18 312	0.22 101	0.19 140	0.13 123	0.16 157	0.15 197	0.13 202	0.25 298	0.14 209	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 146

WCG-NET	0.14 165	0.09 89	0.23 154	0.18 105	0.08 25	0.18 163	0.17 261	0.21 83	0.28 310	0.18 240	0.21 240	0.15 197	0.12 154	0.18 147	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 165	0.09 89	0.23 154	0.17 53	0.08 25	0.19 198	0.16 210	0.23 124	0.26 280	0.18 240	0.19 208	0.20 279	0.12 154	0.21 222	0.12 115	0.06 49	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 165	0.11 225	0.32 267	0.19 164	0.11 185	0.18 163	0.17 261	0.20 67	0.22 210	0.14 154	0.24 277	0.15 197	0.10 81	0.18 147	0.12 115	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.10 430	0.06 146

ff7	0.14 165	0.12 285	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.27 197	0.20 169	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

IGEVStereo-DCA	0.14 165	0.11 225	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.20 240	0.18 312	0.27 197	0.20 169	0.15 174	0.12 68	0.14 175	0.12 154	0.28 351	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

ffff	0.14 165	0.12 285	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.27 197	0.20 169	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

11t	0.14 165	0.12 285	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.27 197	0.20 169	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

MaDis-Stereo	0.14 165	0.13 354	0.26 188	0.19 164	0.14 393	0.16 97	0.13 73	0.25 161	0.21 191	0.13 123	0.14 124	0.14 175	0.11 120	0.17 119	0.17 301	0.08 294	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 146

UniTT-Stereo	0.14 165	0.10 145	0.30 243	0.21 294	0.13 343	0.17 135	0.13 73	0.19 48	0.18 121	0.15 174	0.20 225	0.10 57	0.11 120	0.18 147	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.06 146

CASnet	0.14 165	0.12 285	0.22 140	0.22 365	0.08 25	0.16 97	0.15 161	0.27 197	0.25 268	0.22 278	0.20 225	0.15 197	0.11 120	0.17 119	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.11 494	0.09 427	0.08 271	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 165	0.14 404	0.33 284	0.20 238	0.09 56	0.21 273	0.10 8	0.26 182	0.20 169	0.18 240	0.19 208	0.15 197	0.13 202	0.17 119	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.06 146

anonymousdsp	0.14 165	0.12 285	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.28 221	0.20 169	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 242

LoS	0.14 165	0.08 42	0.27 200	0.16 25	0.09 56	0.22 305	0.14 108	0.26 182	0.26 280	0.15 174	0.18 198	0.18 245	0.13 202	0.22 242	0.14 209	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 146
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 165	0.08 42	0.19 94	0.17 53	0.22 603	0.18 163	0.16 210	0.23 124	0.19 140	0.14 154	0.17 177	0.14 175	0.10 81	0.18 147	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.08 271	0.18 608

ProNet	0.14 165	0.12 285	0.25 178	0.19 164	0.11 185	0.19 198	0.19 359	0.27 197	0.20 169	0.14 154	0.13 88	0.13 143	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.07 242

MC-Stereo	0.14 165	0.09 89	0.25 178	0.21 294	0.09 56	0.18 163	0.16 210	0.23 124	0.19 140	0.18 240	0.23 263	0.16 219	0.13 202	0.22 242	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 34

ccc-4	0.14 165	0.12 285	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.27 197	0.20 169	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

IGEV-Stereo	0.14 165	0.12 285	0.27 200	0.19 164	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.28 221	0.20 169	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.12 154	0.24 268	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 242
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 165	0.13 354	0.24 164	0.25 520	0.11 185	0.11 15	0.18 312	0.32 282	0.23 236	0.12 91	0.12 68	0.18 245	0.12 154	0.14 32	0.13 171	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.06 146
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 201	0.15 443	0.25 178	0.22 365	0.14 393	0.17 135	0.17 261	0.33 297	0.21 191	0.18 240	0.21 240	0.14 175	0.10 81	0.17 119	0.14 209	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.05 34

DN	0.15 201	0.08 42	0.27 200	0.19 164	0.14 393	0.21 273	0.18 312	0.28 221	0.24 253	0.14 154	0.16 157	0.18 245	0.10 81	0.21 222	0.13 171	0.11 492	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.10 457

RT-Monster	0.15 201	0.08 42	0.21 123	0.17 53	0.14 393	0.20 240	0.11 20	0.29 238	0.32 370	0.24 301	0.22 254	0.17 231	0.13 202	0.18 147	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 242

MM-Stereo_test2	0.15 201	0.10 145	0.44 435	0.23 424	0.11 185	0.21 273	0.21 442	0.27 197	0.22 210	0.15 174	0.16 157	0.13 143	0.11 120	0.20 197	0.13 171	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.05 34

HART	0.15 201	0.11 225	0.30 243	0.21 294	0.09 56	0.17 135	0.16 210	0.30 258	0.19 140	0.15 174	0.25 289	0.17 231	0.09 36	0.21 222	0.12 115	0.06 49	0.07 385	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.06 146

HUF	0.15 201	0.11 225	0.38 355	0.17 53	0.11 185	0.16 97	0.17 261	0.22 101	0.20 169	0.11 59	0.13 88	0.14 175	0.11 120	0.18 147	0.12 115	0.07 129	0.20 654	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.14 561

rvit_stereo_0080	0.15 201	0.13 354	0.25 178	0.19 164	0.13 343	0.15 57	0.20 411	0.28 221	0.24 253	0.15 174	0.17 177	0.19 265	0.13 202	0.19 174	0.15 242	0.11 492	0.08 474	0.08 262	0.08 323	0.10 430	0.07 242

RAFT-Stereo-weight	0.15 201	0.09 89	0.26 188	0.20 238	0.10 127	0.19 198	0.17 261	0.36 352	0.29 329	0.24 301	0.20 225	0.19 265	0.10 81	0.18 147	0.15 242	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 34

whm_eth	0.15 201	0.13 354	0.25 178	0.19 164	0.13 343	0.15 57	0.20 411	0.28 221	0.24 253	0.15 174	0.17 177	0.19 265	0.13 202	0.19 174	0.15 242	0.11 492	0.08 474	0.08 262	0.08 323	0.10 430	0.07 242

CAS	0.15 201	0.07 5	0.21 123	0.41 661	0.16 487	0.20 240	0.18 312	0.22 101	0.19 140	0.15 174	0.19 208	0.11 93	0.09 36	0.14 32	0.13 171	0.29 668	0.04 2	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.14 561

CroCo-Stereo Lap2	0.15 201	0.15 443	0.28 218	0.25 520	0.18 533	0.11 15	0.19 359	0.28 221	0.21 191	0.13 123	0.16 157	0.15 197	0.12 154	0.17 119	0.14 209	0.07 129	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 242

GLC_STEREO	0.15 201	0.10 145	0.24 164	0.21 294	0.09 56	0.17 135	0.15 161	0.23 124	0.27 291	0.17 222	0.20 225	0.17 231	0.11 120	0.23 252	0.16 269	0.07 129	0.09 510	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.06 146

CREStereo++_RVC	0.15 201	0.08 42	0.26 188	0.17 53	0.11 185	0.18 163	0.13 73	0.22 101	0.30 345	0.21 269	0.30 346	0.13 143	0.11 120	0.16 101	0.15 242	0.07 129	0.04 2	0.06 49	0.15 604	0.06 104	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 201	0.09 89	0.28 218	0.16 25	0.08 25	0.25 371	0.14 108	0.23 124	0.28 310	0.24 301	0.30 346	0.16 219	0.12 154	0.17 119	0.13 171	0.08 294	0.07 385	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 242

XX-TBD	0.15 201	0.18 507	0.28 218	0.22 365	0.10 127	0.22 305	0.15 161	0.22 101	0.27 291	0.22 278	0.26 299	0.14 175	0.12 154	0.16 101	0.13 171	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 146

PMTNet	0.15 201	0.08 42	0.23 154	0.15 6	0.09 56	0.23 328	0.16 210	0.25 161	0.23 236	0.17 222	0.21 240	0.16 219	0.14 238	0.22 242	0.13 171	0.29 668	0.05 40	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 146

Weightmod	0.16 217	0.12 285	0.19 94	0.20 238	0.10 127	0.24 351	0.17 261	0.25 161	0.21 191	0.18 240	0.29 330	0.19 265	0.15 257	0.27 336	0.16 269	0.09 397	0.10 541	0.08 262	0.08 323	0.09 360	0.08 326

SE	0.16 217	0.14 404	0.19 94	0.21 294	0.11 185	0.23 328	0.16 210	0.28 221	0.20 169	0.20 255	0.27 308	0.15 197	0.17 314	0.15 72	0.14 209	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.11 479	0.08 326

FE-Mocha	0.16 217	0.10 145	0.33 284	0.19 164	0.13 343	0.19 198	0.15 161	0.35 333	0.22 210	0.24 301	0.24 277	0.20 279	0.14 238	0.17 119	0.17 301	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 146

zero-FE	0.16 217	0.08 42	0.81 612	0.19 164	0.18 533	0.12 21	0.15 161	0.19 48	0.19 140	0.10 35	0.10 36	0.13 143	0.12 154	0.21 222	0.19 364	0.08 294	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.19 615	0.06 146

xyz-stereo-finetune	0.16 217	0.12 285	0.23 154	0.16 25	0.08 25	0.23 328	0.20 411	0.29 238	0.31 359	0.19 248	0.22 254	0.19 265	0.15 257	0.29 370	0.20 387	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.06 146

Reg-Stereo(zero)	0.16 217	0.07 5	0.36 327	0.19 164	0.10 127	0.19 198	0.14 108	0.28 221	0.24 253	0.22 278	0.20 225	0.24 342	0.18 343	0.21 222	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 146

tg	0.16 217	0.11 225	0.25 178	0.21 294	0.11 185	0.23 328	0.15 161	0.34 309	0.24 253	0.20 255	0.25 289	0.19 265	0.12 154	0.24 268	0.15 242	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.09 427	0.08 271	0.07 242

rvit_stereo_0083	0.16 217	0.12 285	0.26 188	0.21 294	0.13 343	0.17 135	0.17 261	0.22 101	0.34 394	0.16 203	0.21 240	0.19 265	0.16 282	0.21 222	0.16 269	0.11 492	0.10 541	0.10 436	0.08 323	0.09 360	0.07 242

rvit_stereo_0081_aga	0.16 217	0.14 404	0.28 218	0.21 294	0.13 343	0.19 198	0.17 261	0.23 124	0.24 253	0.17 222	0.21 240	0.19 265	0.13 202	0.19 174	0.14 209	0.11 492	0.08 474	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.07 242

rvit_stereo_0081	0.16 217	0.11 225	0.24 164	0.21 294	0.12 262	0.16 97	0.17 261	0.22 101	0.33 384	0.16 203	0.18 198	0.18 245	0.14 238	0.20 197	0.16 269	0.11 492	0.08 474	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.07 242

rvit_stereo_0082	0.16 217	0.11 225	0.24 164	0.21 294	0.12 262	0.16 97	0.17 261	0.22 101	0.33 384	0.16 203	0.18 198	0.18 245	0.14 238	0.20 197	0.16 269	0.11 492	0.08 474	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.07 242

CAS++	0.16 217	0.12 285	0.27 200	0.18 105	0.12 262	0.17 135	0.15 161	0.42 424	0.24 253	0.19 248	0.18 198	0.13 143	0.10 81	0.21 222	0.12 115	0.12 532	0.10 541	0.11 494	0.08 323	0.10 430	0.09 398
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 217	0.12 285	0.26 188	0.22 365	0.14 393	0.25 371	0.23 497	0.29 238	0.21 191	0.15 174	0.13 88	0.12 123	0.13 202	0.25 298	0.13 171	0.07 129	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

MIF-Stereo (partial)	0.16 217	0.10 145	0.34 296	0.21 294	0.15 454	0.15 57	0.13 73	0.28 221	0.25 268	0.17 222	0.26 299	0.15 197	0.16 282	0.25 298	0.17 301	0.09 397	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.09 360	0.08 326

RCA-Stereo	0.16 217	0.09 89	0.25 178	0.20 238	0.10 127	0.19 198	0.17 261	0.36 352	0.35 410	0.20 255	0.25 289	0.17 231	0.17 314	0.18 147	0.14 209	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 34

test-3	0.16 217	0.09 89	0.31 258	0.21 294	0.11 185	0.18 163	0.16 210	0.30 258	0.27 291	0.26 324	0.16 157	0.22 305	0.12 154	0.26 316	0.18 330	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 146

test_1	0.16 217	0.09 89	0.31 258	0.21 294	0.11 185	0.18 163	0.16 210	0.30 258	0.27 291	0.25 311	0.16 157	0.22 305	0.12 154	0.26 316	0.18 330	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 146

iRaftStereo_RVC	0.16 217	0.12 285	0.26 188	0.21 294	0.11 185	0.20 240	0.17 261	0.32 282	0.23 236	0.20 255	0.25 289	0.18 245	0.12 154	0.20 197	0.15 242	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.09 427	0.08 271	0.07 242

raftrobust	0.16 217	0.13 354	0.29 232	0.22 365	0.15 454	0.19 198	0.13 73	0.32 282	0.26 280	0.26 324	0.20 225	0.19 265	0.17 314	0.21 222	0.15 242	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 242

test_xeample3	0.16 217	0.11 225	0.56 528	0.19 164	0.12 262	0.20 240	0.18 312	0.35 333	0.20 169	0.16 203	0.12 68	0.13 143	0.12 154	0.24 268	0.15 242	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.07 242

SMOE	0.17 237	0.11 225	0.21 123	0.20 238	0.09 56	0.26 395	0.21 442	0.30 258	0.23 236	0.21 269	0.27 308	0.21 293	0.17 314	0.18 147	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.12 532	0.07 238	0.11 479	0.07 242

NLSM1	0.17 237	0.10 145	0.17 70	0.21 294	0.18 533	0.25 371	0.17 261	0.47 476	0.40 477	0.16 203	0.21 240	0.13 143	0.15 257	0.21 222	0.18 330	0.08 294	0.09 510	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.06 146

xyz-stereo-finetune2	0.17 237	0.11 225	0.26 188	0.16 25	0.09 56	0.27 406	0.19 359	0.27 197	0.20 169	0.22 278	0.28 316	0.21 293	0.22 396	0.37 435	0.22 435	0.06 49	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.07 242

MM-Stereo_test3	0.17 237	0.12 285	0.29 232	0.23 424	0.14 393	0.19 198	0.22 470	0.39 383	0.36 423	0.16 203	0.24 277	0.17 231	0.12 154	0.19 174	0.14 209	0.07 129	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.09 360	0.06 146

MM-Stereo_test1	0.17 237	0.10 145	0.39 371	0.23 424	0.11 185	0.20 240	0.22 470	0.33 297	0.29 329	0.22 278	0.21 240	0.15 197	0.14 238	0.23 252	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 360	0.06 146

model_zeroshot	0.17 237	0.11 225	0.39 371	0.20 238	0.12 262	0.24 351	0.15 161	0.34 309	0.22 210	0.30 408	0.20 225	0.22 305	0.12 154	0.24 268	0.14 209	0.08 294	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 242

rvit_stereo_ft	0.17 237	0.14 404	0.30 243	0.25 520	0.14 393	0.17 135	0.21 442	0.28 221	0.26 280	0.16 203	0.19 208	0.20 279	0.16 282	0.22 242	0.17 301	0.11 492	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.07 242

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 237	0.13 354	0.24 164	0.19 164	0.13 343	0.24 351	0.17 261	0.30 258	0.37 434	0.43 587	0.17 177	0.13 143	0.12 154	0.19 174	0.15 242	0.08 294	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 360	0.08 326

AE-Stereo	0.17 237	0.11 225	0.31 258	0.24 480	0.14 393	0.23 328	0.18 312	0.34 309	0.29 329	0.15 174	0.25 289	0.21 293	0.13 202	0.20 197	0.14 209	0.07 129	0.08 474	0.09 357	0.10 471	0.07 187	0.06 146

rrr	0.17 237	0.11 225	0.57 531	0.19 164	0.12 262	0.20 240	0.18 312	0.35 333	0.22 210	0.15 174	0.12 68	0.14 175	0.12 154	0.28 351	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

plain	0.17 237	0.13 354	0.43 425	0.21 294	0.13 343	0.16 97	0.17 261	0.27 197	0.22 210	0.16 203	0.26 299	0.13 143	0.16 282	0.27 336	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.07 238	0.10 430	0.07 242

MSKI-zero shot	0.17 237	0.09 89	0.43 425	0.20 238	0.11 185	0.21 273	0.15 161	0.32 282	0.21 191	0.23 286	0.24 277	0.23 327	0.10 81	0.31 393	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

Any-RAFT	0.17 237	0.08 42	0.31 258	0.19 164	0.10 127	0.29 448	0.16 210	0.42 424	0.30 345	0.24 301	0.27 308	0.27 384	0.16 282	0.21 222	0.12 115	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 146

RAFT-Test	0.17 237	0.10 145	0.38 355	0.19 164	0.12 262	0.25 371	0.17 261	0.33 297	0.23 236	0.23 286	0.29 330	0.27 384	0.14 238	0.20 197	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 146

4D-IteraStereo	0.17 237	0.16 472	0.50 490	0.21 294	0.14 393	0.19 198	0.17 261	0.28 221	0.28 310	0.23 286	0.20 225	0.20 279	0.11 120	0.19 174	0.14 209	0.06 49	0.04 2	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.06 146

anonymousdsp2	0.17 237	0.10 145	0.28 218	0.20 238	0.11 185	0.25 371	0.17 261	0.41 410	0.31 359	0.23 286	0.23 263	0.22 305	0.15 257	0.25 298	0.15 242	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.07 242

knoymous	0.17 237	0.09 89	0.32 267	0.17 53	0.11 185	0.21 273	0.17 261	0.32 282	0.23 236	0.23 286	0.28 316	0.27 384	0.16 282	0.23 252	0.16 269	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.06 154	0.09 360	0.09 398

Selective-RAFT	0.17 237	0.12 285	0.30 243	0.24 480	0.10 127	0.29 448	0.15 161	0.32 282	0.31 359	0.17 222	0.17 177	0.21 293	0.18 343	0.28 351	0.17 301	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.06 146

AnonymousM	0.17 237	0.19 523	0.24 164	0.18 105	0.10 127	0.18 163	0.17 261	0.30 258	0.23 236	0.26 324	0.20 225	0.18 245	0.14 238	0.19 174	0.14 209	0.09 397	0.06 246	0.38 673	0.15 604	0.06 104	0.05 34

cross-raft	0.17 237	0.12 285	0.41 402	0.23 424	0.10 127	0.20 240	0.24 519	0.33 297	0.23 236	0.23 286	0.28 316	0.29 411	0.15 257	0.17 119	0.15 242	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 34

test-1	0.17 237	0.11 225	0.40 379	0.23 424	0.13 343	0.22 305	0.23 497	0.34 309	0.26 280	0.20 255	0.24 277	0.22 305	0.14 238	0.16 101	0.20 387	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.08 326

s12784h	0.17 237	0.09 89	0.26 188	0.18 105	0.07 2	0.32 497	0.19 359	0.37 363	0.32 370	0.23 286	0.25 289	0.18 245	0.17 314	0.25 298	0.16 269	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 237	0.14 404	0.32 267	0.20 238	0.09 56	0.19 198	0.17 261	0.32 282	0.30 345	0.25 311	0.33 394	0.20 279	0.17 314	0.19 174	0.15 242	0.06 49	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 237	0.10 145	0.40 379	0.20 238	0.11 185	0.20 240	0.15 161	0.36 352	0.30 345	0.23 286	0.21 240	0.26 374	0.15 257	0.20 197	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 237	0.10 145	0.37 336	0.20 238	0.12 262	0.19 198	0.15 161	0.32 282	0.28 310	0.23 286	0.23 263	0.27 384	0.15 257	0.20 197	0.13 171	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 146

S0	0.18 262	0.13 354	0.21 123	0.23 424	0.11 185	0.33 508	0.26 550	0.27 197	0.21 191	0.21 269	0.26 299	0.20 279	0.16 282	0.19 174	0.17 301	0.12 532	0.11 566	0.14 581	0.14 594	0.10 430	0.07 242

ManiGeoR	0.18 262	0.15 443	0.55 521	0.15 6	0.11 185	0.21 273	0.14 108	0.39 383	0.27 291	0.19 248	0.24 277	0.18 245	0.15 257	0.35 423	0.19 364	0.08 294	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 326

HLf10	0.18 262	0.15 443	0.55 521	0.15 6	0.11 185	0.21 273	0.14 108	0.39 383	0.27 291	0.19 248	0.24 277	0.18 245	0.15 257	0.35 423	0.19 364	0.08 294	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 326

TestStereo_HL2	0.18 262	0.14 404	0.34 296	0.17 53	0.11 185	0.20 240	0.15 161	0.33 297	0.29 329	0.22 278	0.29 330	0.19 265	0.17 314	0.39 446	0.18 330	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 326

GGDA	0.18 262	0.14 404	0.33 284	0.17 53	0.10 127	0.20 240	0.16 210	0.33 297	0.31 359	0.22 278	0.28 316	0.19 265	0.16 282	0.38 441	0.17 301	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 326

TestStereo-Hl	0.18 262	0.11 225	0.31 258	0.17 53	0.10 127	0.22 305	0.16 210	0.36 352	0.29 329	0.23 286	0.26 299	0.22 305	0.19 359	0.38 441	0.17 301	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.07 242

Lsterematch	0.18 262	0.13 354	0.33 284	0.19 164	0.10 127	0.23 328	0.17 261	0.25 161	0.32 370	0.28 347	0.37 434	0.24 342	0.21 379	0.23 252	0.22 435	0.08 294	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 242

WQFJA1	0.18 262	0.10 145	0.16 49	0.22 365	0.18 533	0.25 371	0.19 359	0.51 527	0.51 586	0.15 174	0.17 177	0.15 197	0.16 282	0.20 197	0.20 387	0.07 129	0.09 510	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

WQFJX1	0.18 262	0.10 145	0.16 49	0.23 424	0.17 511	0.24 351	0.19 359	0.58 612	0.52 595	0.16 203	0.16 157	0.14 175	0.15 257	0.26 316	0.17 301	0.08 294	0.09 510	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 146

WQFJX	0.18 262	0.10 145	0.17 70	0.22 365	0.18 533	0.25 371	0.18 312	0.53 558	0.45 532	0.17 222	0.16 157	0.14 175	0.16 282	0.23 252	0.18 330	0.07 129	0.08 474	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

NLMM	0.18 262	0.10 145	0.16 49	0.22 365	0.18 533	0.25 371	0.19 359	0.51 527	0.51 586	0.15 174	0.17 177	0.15 197	0.16 282	0.20 197	0.20 387	0.07 129	0.09 510	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IGEV-FE	0.18 262	0.10 145	0.65 568	0.20 238	0.12 262	0.19 198	0.15 161	0.34 309	0.19 140	0.28 347	0.22 254	0.27 384	0.13 202	0.23 252	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 146

H2IRNET	0.18 262	0.13 354	0.35 307	0.21 294	0.12 262	0.20 240	0.15 161	0.27 197	0.30 345	0.17 222	0.31 361	0.25 352	0.20 370	0.24 268	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.09 357	0.10 471	0.09 360	0.06 146

ACVNet-DCA	0.18 262	0.14 404	0.38 355	0.23 424	0.11 185	0.31 484	0.19 359	0.41 410	0.27 291	0.17 222	0.19 208	0.13 143	0.18 343	0.28 351	0.11 44	0.08 294	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.09 360	0.09 398

cc1	0.18 262	0.14 404	0.38 355	0.23 424	0.11 185	0.31 484	0.19 359	0.35 333	0.47 555	0.17 222	0.19 208	0.13 143	0.18 343	0.28 351	0.11 44	0.08 294	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 326

11t1	0.18 262	0.10 145	0.30 243	0.20 238	0.11 185	0.27 406	0.17 261	0.35 333	0.23 236	0.25 311	0.23 263	0.23 327	0.23 410	0.25 298	0.18 330	0.09 397	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.09 398

tt1	0.18 262	0.14 404	0.35 307	0.23 424	0.11 185	0.30 468	0.19 359	0.35 333	0.44 520	0.17 222	0.19 208	0.13 143	0.16 282	0.27 336	0.11 44	0.08 294	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 326

IGEV_Zeroshot_test	0.18 262	0.10 145	0.65 568	0.20 238	0.12 262	0.19 198	0.15 161	0.34 309	0.19 140	0.28 347	0.22 254	0.27 384	0.13 202	0.23 252	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 146

MIM_Stereo	0.18 262	0.12 285	0.38 355	0.20 238	0.11 185	0.17 135	0.14 108	0.35 333	0.25 268	0.27 334	0.35 415	0.23 327	0.13 202	0.27 336	0.16 269	0.06 49	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.06 146

HH	0.18 262	0.12 285	0.55 521	0.22 365	0.12 262	0.18 163	0.18 312	0.34 309	0.19 140	0.20 255	0.24 277	0.34 464	0.18 343	0.29 370	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 146

HanStereo	0.18 262	0.12 285	0.55 521	0.22 365	0.12 262	0.18 163	0.18 312	0.34 309	0.19 140	0.20 255	0.24 277	0.34 464	0.18 343	0.29 370	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 146

LL-Strereo2	0.18 262	0.18 507	0.39 371	0.22 365	0.12 262	0.24 351	0.13 73	0.31 270	0.23 236	0.24 301	0.20 225	0.24 342	0.12 154	0.26 316	0.15 242	0.06 49	0.06 246	0.12 532	0.09 427	0.08 271	0.07 242

riskmin	0.18 262	0.09 89	0.34 296	0.18 105	0.12 262	0.24 351	0.16 210	0.34 309	0.28 310	0.21 269	0.23 263	0.33 455	0.24 428	0.23 252	0.17 301	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.06 154	0.10 430	0.10 457

test_4	0.18 262	0.12 285	0.34 296	0.23 424	0.12 262	0.18 163	0.22 470	0.26 182	0.24 253	0.24 301	0.47 552	0.22 305	0.13 202	0.24 268	0.16 269	0.06 49	0.05 40	0.09 357	0.09 427	0.07 187	0.05 34

GMOStereo	0.18 262	0.14 404	0.30 243	0.22 365	0.12 262	0.20 240	0.27 557	0.26 182	0.28 310	0.31 426	0.32 371	0.26 374	0.17 314	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.05 34

error version	0.18 262	0.14 404	0.30 243	0.22 365	0.12 262	0.20 240	0.27 557	0.26 182	0.28 310	0.31 426	0.32 371	0.26 374	0.17 314	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.05 34

test-v	0.18 262	0.14 404	0.30 243	0.22 365	0.12 262	0.20 240	0.27 557	0.26 182	0.28 310	0.31 426	0.32 371	0.26 374	0.17 314	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.05 34

test_3	0.18 262	0.11 225	0.32 267	0.24 480	0.11 185	0.22 305	0.25 536	0.31 270	0.31 359	0.25 311	0.18 198	0.23 327	0.13 202	0.25 298	0.19 364	0.06 49	0.05 40	0.09 357	0.10 471	0.07 187	0.06 146

Patchmatch Stereo++	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.14 108	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.29 330	0.25 352	0.17 314	0.26 316	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326
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	0.18 262	0.11 225	0.35 307	0.23 424	0.11 185	0.24 351	0.20 411	0.29 238	0.26 280	0.26 324	0.25 289	0.25 352	0.18 343	0.34 414	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.09 360	0.08 326

PSM-adaLoss	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.16 210	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.29 330	0.25 352	0.18 343	0.24 268	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

ROB_FTStereo_v2	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.16 210	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.29 330	0.25 352	0.17 314	0.24 268	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

ROB_FTStereo	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.14 108	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.28 316	0.25 352	0.17 314	0.24 268	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

HUI-Stereo	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.14 108	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.28 316	0.25 352	0.17 314	0.22 242	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

DeepStereo_RVC	0.18 262	0.11 225	0.40 379	0.21 294	0.11 185	0.19 198	0.16 210	0.28 221	0.22 210	0.27 334	0.27 308	0.23 327	0.28 496	0.24 268	0.18 330	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.09 360	0.10 457

iGMRVC	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.15 161	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.29 330	0.25 352	0.17 314	0.27 336	0.17 301	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

iRAFT	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.14 108	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.29 330	0.25 352	0.17 314	0.26 316	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

CRE-IMP	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.11 185	0.24 351	0.17 261	0.29 238	0.21 191	0.27 334	0.26 299	0.24 342	0.17 314	0.23 252	0.18 330	0.08 294	0.05 40	0.10 436	0.07 238	0.10 430	0.10 457

test-2	0.18 262	0.14 404	0.30 243	0.22 365	0.12 262	0.20 240	0.27 557	0.26 182	0.28 310	0.31 426	0.32 371	0.26 374	0.17 314	0.15 72	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 262	0.12 285	0.37 336	0.22 365	0.10 127	0.18 163	0.15 161	0.29 238	0.22 210	0.28 347	0.29 330	0.25 352	0.18 343	0.25 298	0.16 269	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

rafts_anoy	0.18 262	0.15 443	0.35 307	0.22 365	0.14 393	0.19 198	0.17 261	0.32 282	0.30 345	0.23 286	0.25 289	0.20 279	0.16 282	0.22 242	0.19 364	0.08 294	0.07 385	0.10 436	0.12 551	0.09 360	0.08 326

raft+_RVC	0.18 262	0.14 404	0.32 267	0.21 294	0.15 454	0.21 273	0.16 210	0.38 371	0.34 394	0.21 269	0.28 316	0.20 279	0.15 257	0.24 268	0.19 364	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 326

RALCasStereoNet	0.18 262	0.15 443	0.33 284	0.21 294	0.14 393	0.21 273	0.18 312	0.31 270	0.25 268	0.21 269	0.29 330	0.22 305	0.15 257	0.27 336	0.17 301	0.08 294	0.10 541	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.09 398

sCroCo_RVC	0.18 262	0.14 404	0.49 479	0.27 582	0.18 533	0.22 305	0.17 261	0.27 197	0.23 236	0.14 154	0.22 254	0.17 231	0.14 238	0.21 222	0.15 242	0.10 451	0.11 566	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.09 398

DCANet	0.18 262	0.13 354	0.40 379	0.19 164	0.09 56	0.19 198	0.18 312	0.34 309	0.39 459	0.29 376	0.31 361	0.18 245	0.23 410	0.20 197	0.19 364	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 242

AFF-stereo	0.18 262	0.15 443	0.32 267	0.21 294	0.10 127	0.18 163	0.18 312	0.33 297	0.27 291	0.25 311	0.37 434	0.25 352	0.17 314	0.24 268	0.15 242	0.06 49	0.05 40	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 262	0.12 285	0.33 284	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.12 33	0.42 424	0.25 268	0.27 334	0.32 371	0.21 293	0.17 314	0.25 298	0.20 387	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.08 326
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	0.18 262	0.09 89	0.32 267	0.22 365	0.12 262	0.22 305	0.19 359	0.42 424	0.19 140	0.31 426	0.45 535	0.20 279	0.14 238	0.18 147	0.15 242	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

RAFT-Stereo	0.18 262	0.09 89	0.32 267	0.22 365	0.12 262	0.22 305	0.19 359	0.42 424	0.19 140	0.31 426	0.45 535	0.20 279	0.14 238	0.18 147	0.15 242	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 311	0.12 285	0.22 140	0.22 365	0.13 343	0.31 484	0.22 470	0.30 258	0.27 291	0.25 311	0.31 361	0.20 279	0.20 370	0.18 147	0.17 301	0.12 532	0.09 510	0.15 597	0.16 616	0.11 479	0.12 519

HLF11	0.19 311	0.14 404	0.54 514	0.15 6	0.12 262	0.21 273	0.12 33	0.37 363	0.24 253	0.20 255	0.29 330	0.18 245	0.18 343	0.37 435	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.09 398

HLf8	0.19 311	0.16 472	0.55 521	0.15 6	0.12 262	0.24 351	0.14 108	0.40 396	0.31 359	0.20 255	0.26 299	0.18 245	0.15 257	0.35 423	0.17 301	0.10 451	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.09 398

TestStereo_HLe17	0.19 311	0.17 492	0.64 566	0.16 25	0.11 185	0.21 273	0.17 261	0.40 396	0.30 345	0.19 248	0.25 289	0.17 231	0.15 257	0.38 441	0.17 301	0.08 294	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

NLMM1	0.19 311	0.12 285	0.16 49	0.23 424	0.18 533	0.24 351	0.20 411	0.59 618	0.65 636	0.18 240	0.17 177	0.13 143	0.14 238	0.25 298	0.18 330	0.08 294	0.09 510	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

NLCSM	0.19 311	0.12 285	0.18 84	0.24 480	0.19 560	0.24 351	0.21 442	0.42 424	0.40 477	0.19 248	0.18 198	0.14 175	0.16 282	0.47 476	0.19 364	0.08 294	0.09 510	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.07 242

AIO-test1	0.19 311	0.14 404	0.41 402	0.27 582	0.15 454	0.21 273	0.16 210	0.39 383	0.36 423	0.17 222	0.26 299	0.18 245	0.13 202	0.28 351	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.10 436	0.11 512	0.06 104	0.09 398

rvit_0105_6	0.19 311	0.14 404	0.34 296	0.23 424	0.14 393	0.18 163	0.20 411	0.29 238	0.37 434	0.18 240	0.22 254	0.23 327	0.17 314	0.26 316	0.17 301	0.15 593	0.13 598	0.13 554	0.11 512	0.11 479	0.08 326

1test111	0.19 311	0.14 404	0.38 355	0.23 424	0.11 185	0.31 484	0.19 359	0.41 410	0.27 291	0.17 222	0.19 208	0.13 143	0.18 343	0.34 414	0.22 435	0.08 294	0.05 40	0.08 262	0.06 154	0.09 360	0.09 398

DCANet-4	0.19 311	0.10 145	0.52 507	0.19 164	0.09 56	0.19 198	0.18 312	0.36 352	0.39 459	0.29 376	0.30 346	0.17 231	0.22 396	0.20 197	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

fff	0.19 311	0.13 354	0.40 379	0.18 105	0.09 56	0.19 198	0.18 312	0.35 333	0.43 505	0.29 376	0.30 346	0.18 245	0.28 496	0.20 197	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

ADStereo(finetuned)	0.19 311	0.13 354	0.49 479	0.19 164	0.09 56	0.19 198	0.18 312	0.34 309	0.39 459	0.29 376	0.31 361	0.18 245	0.31 542	0.21 222	0.19 364	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 242

x	0.19 311	0.11 225	0.29 232	0.20 238	0.11 185	0.26 395	0.18 312	0.41 410	0.29 329	0.25 311	0.29 330	0.28 400	0.24 428	0.26 316	0.23 456	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 360	0.08 326

DisPM	0.19 311	0.10 145	0.35 307	0.23 424	0.13 343	0.18 163	0.20 411	0.29 238	0.29 329	0.33 461	0.34 404	0.23 327	0.16 282	0.33 407	0.16 269	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.11 495

iRaft-Stereo_20w	0.19 311	0.10 145	0.46 455	0.19 164	0.13 343	0.25 371	0.19 359	0.52 546	0.19 140	0.29 376	0.21 240	0.22 305	0.20 370	0.28 351	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.08 271	0.08 326

TRStereo	0.19 311	0.17 492	0.47 463	0.23 424	0.19 560	0.19 198	0.16 210	0.52 546	0.28 310	0.20 255	0.19 208	0.21 293	0.13 202	0.24 268	0.13 171	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.11 512	0.06 104	0.06 146

Pruner-Stereo	0.19 311	0.11 225	0.34 296	0.29 606	0.12 262	0.19 198	0.17 261	0.31 270	0.29 329	0.33 461	0.32 371	0.25 352	0.15 257	0.24 268	0.21 414	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.09 398

RALAANet	0.19 311	0.18 507	0.37 336	0.23 424	0.14 393	0.23 328	0.13 73	0.37 363	0.29 329	0.28 347	0.26 299	0.25 352	0.15 257	0.26 316	0.18 330	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.06 146

csc	0.19 311	0.13 354	0.40 379	0.18 105	0.09 56	0.19 198	0.18 312	0.35 333	0.43 505	0.29 376	0.30 346	0.18 245	0.28 496	0.20 197	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

cscssc	0.19 311	0.13 354	0.40 379	0.18 105	0.09 56	0.19 198	0.18 312	0.35 333	0.43 505	0.29 376	0.30 346	0.18 245	0.28 496	0.20 197	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

GMStereo	0.19 311	0.25 583	0.40 379	0.21 294	0.12 262	0.22 305	0.19 359	0.29 238	0.40 477	0.25 311	0.23 263	0.16 219	0.15 257	0.25 298	0.19 364	0.09 397	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.10 430	0.08 326
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	0.20 332	0.14 404	0.31 258	0.22 365	0.12 262	0.26 395	0.16 210	0.31 270	0.27 291	0.32 448	0.58 604	0.23 327	0.15 257	0.23 252	0.17 301	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.07 238	0.08 271	0.06 146

fast-iter	0.20 332	0.13 354	0.33 284	0.18 105	0.15 454	0.17 135	0.16 210	0.34 309	0.21 191	0.37 522	0.39 463	0.36 483	0.24 428	0.29 370	0.21 414	0.06 49	0.05 40	0.08 262	0.09 427	0.09 360	0.07 242

CoSv	0.20 332	0.13 354	0.33 284	0.18 105	0.15 454	0.17 135	0.16 210	0.34 309	0.21 191	0.37 522	0.39 463	0.36 483	0.24 428	0.29 370	0.21 414	0.06 49	0.05 40	0.08 262	0.09 427	0.09 360	0.07 242

AIO-test2	0.20 332	0.20 536	0.36 327	0.26 554	0.15 454	0.22 305	0.16 210	0.42 424	0.42 497	0.16 203	0.29 330	0.15 197	0.11 120	0.26 316	0.13 171	0.18 631	0.06 246	0.10 436	0.11 512	0.07 187	0.07 242

rvit_0105_4	0.20 332	0.15 443	0.38 355	0.23 424	0.14 393	0.20 240	0.22 470	0.33 297	0.39 459	0.19 248	0.24 277	0.25 352	0.19 359	0.27 336	0.17 301	0.16 609	0.13 598	0.13 554	0.11 512	0.11 479	0.08 326

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 332	0.72 685	0.70 586	0.17 53	0.08 25	0.15 57	0.15 161	0.18 38	0.16 72	0.13 123	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 101	0.13 171	0.35 675	0.04 2	0.08 262	0.07 238	0.11 479	0.23 649

test_sample1	0.20 332	0.10 145	0.28 218	0.19 164	0.12 262	0.28 426	0.19 359	0.41 410	0.25 268	0.26 324	0.31 361	0.29 411	0.26 460	0.44 466	0.21 414	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 360	0.09 398

MyStereo06	0.20 332	0.12 285	0.57 531	0.21 294	0.14 393	0.25 371	0.23 497	0.40 396	0.21 191	0.30 408	0.24 277	0.31 437	0.18 343	0.22 242	0.18 330	0.07 129	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

xx1	0.20 332	0.14 404	0.38 355	0.23 424	0.11 185	0.31 484	0.19 359	0.35 333	0.47 555	0.17 222	0.19 208	0.28 400	0.24 428	0.28 351	0.11 44	0.08 294	0.05 40	0.10 436	0.09 427	0.09 360	0.09 398

GCAPDPT-zeroshot	0.20 332	0.08 42	1.14 664	0.29 606	0.43 669	0.16 97	0.15 161	0.27 197	0.25 268	0.14 154	0.17 177	0.15 197	0.11 120	0.20 197	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

DCRE	0.20 332	0.13 354	0.40 379	0.21 294	0.15 454	0.20 240	0.19 359	0.30 258	0.27 291	0.22 278	0.80 651	0.23 327	0.16 282	0.23 252	0.15 242	0.07 129	0.07 385	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 146

qqq	0.20 332	0.12 285	0.31 258	0.20 238	0.11 185	0.23 328	0.19 359	0.41 410	0.27 291	0.24 301	0.28 316	0.28 400	0.24 428	0.34 414	0.22 435	0.08 294	0.07 385	0.10 436	0.09 427	0.09 360	0.09 398

PFNet+	0.20 332	0.10 145	0.37 336	0.21 294	0.12 262	0.17 135	0.19 359	0.29 238	0.34 394	0.33 461	0.32 371	0.24 342	0.16 282	0.32 400	0.17 301	0.10 451	0.07 385	0.11 494	0.10 471	0.08 271	0.12 519

NF-Stereo	0.20 332	0.10 145	0.35 307	0.24 480	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.38 371	0.32 370	0.28 347	0.30 346	0.22 305	0.16 282	0.51 493	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 539

OCTAStereo	0.20 332	0.10 145	0.35 307	0.24 480	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.38 371	0.32 370	0.28 347	0.30 346	0.22 305	0.16 282	0.51 493	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 539

RE-Stereo	0.20 332	0.10 145	0.35 307	0.24 480	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.38 371	0.32 370	0.28 347	0.30 346	0.22 305	0.16 282	0.51 493	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 539

TVStereo	0.20 332	0.10 145	0.35 307	0.24 480	0.12 262	0.21 273	0.18 312	0.38 371	0.32 370	0.28 347	0.30 346	0.22 305	0.16 282	0.51 493	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 539

sAnonymous2	0.20 332	0.21 551	0.58 536	0.24 480	0.17 511	0.22 305	0.19 359	0.34 309	0.28 310	0.17 222	0.19 208	0.17 231	0.16 282	0.17 119	0.14 209	0.10 451	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.23 637	0.17 595

CroCo_RVC	0.20 332	0.21 551	0.58 536	0.24 480	0.17 511	0.22 305	0.19 359	0.34 309	0.28 310	0.17 222	0.19 208	0.17 231	0.16 282	0.17 119	0.14 209	0.10 451	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.23 637	0.17 595

111	0.20 332	0.17 492	0.40 379	0.18 105	0.09 56	0.24 351	0.17 261	0.41 410	0.45 532	0.23 286	0.29 330	0.29 411	0.21 379	0.24 268	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 326

HITNet	0.20 332	0.17 492	0.43 425	0.19 164	0.08 25	0.27 406	0.14 108	0.42 424	0.30 345	0.29 376	0.32 371	0.27 384	0.21 379	0.28 351	0.25 478	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.06 146
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	0.21 353	0.20 536	0.29 232	0.23 424	0.11 185	0.36 542	0.17 261	0.37 363	0.29 329	0.24 301	0.28 316	0.19 265	0.21 379	0.53 506	0.21 414	0.10 451	0.08 474	0.10 436	0.10 471	0.11 479	0.08 326

TestStereo_HL3	0.21 353	0.13 354	0.77 598	0.17 53	0.11 185	0.23 328	0.16 210	0.34 309	0.20 169	0.27 334	0.38 449	0.23 327	0.19 359	0.41 456	0.14 209	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 326

DNS	0.21 353	0.09 89	0.27 200	0.24 480	0.11 185	0.29 448	0.16 210	0.27 197	0.16 72	1.35 693	0.18 198	0.17 231	0.12 154	0.14 32	0.14 209	0.09 397	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.12 519

IGEV_i1	0.21 353	0.11 225	0.43 425	0.22 365	0.11 185	0.31 484	0.19 359	0.43 438	0.30 345	0.29 376	0.30 346	0.31 437	0.20 370	0.33 407	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.08 326

Selective-IGEV-i1	0.21 353	0.10 145	0.31 258	0.23 424	0.13 343	0.31 484	0.22 470	0.46 467	0.42 497	0.27 334	0.32 371	0.33 455	0.17 314	0.25 298	0.19 364	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.09 398

Hybrid-DGEV-2	0.21 353	0.15 443	0.34 296	0.24 480	0.13 343	0.28 426	0.14 108	0.48 489	0.44 520	0.27 334	0.24 277	0.25 352	0.25 450	0.28 351	0.19 364	0.07 129	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.07 242

FACV-RUCA	0.21 353	0.15 443	0.32 267	0.23 424	0.23 616	0.26 395	0.19 359	0.39 383	0.34 394	0.25 311	0.32 371	0.21 293	0.24 428	0.24 268	0.19 364	0.10 451	0.07 385	0.15 597	0.08 323	0.16 576	0.13 539

IGEV-RUCA	0.21 353	0.08 42	0.23 154	0.19 164	0.19 560	0.28 426	0.24 519	0.23 124	0.21 191	0.20 255	0.23 263	0.28 400	0.49 631	0.26 316	0.18 330	0.09 397	0.08 474	0.18 624	0.13 579	0.17 593	0.17 595

rvit_0105_5	0.21 353	0.15 443	0.38 355	0.23 424	0.13 343	0.22 305	0.24 519	0.36 352	0.39 459	0.21 269	0.23 263	0.26 374	0.19 359	0.26 316	0.19 364	0.15 593	0.13 598	0.12 532	0.12 551	0.10 430	0.09 398

GCAP-BAT	0.21 353	0.08 42	1.22 669	0.29 606	0.43 669	0.16 97	0.15 161	0.27 197	0.25 268	0.14 154	0.17 177	0.15 197	0.11 120	0.20 197	0.12 115	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

test_sample2	0.21 353	0.10 145	0.28 218	0.19 164	0.11 185	0.27 406	0.21 442	0.43 438	0.29 329	0.26 324	0.31 361	0.30 428	0.24 428	0.45 469	0.18 330	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 360	0.09 398

mmm	0.21 353	0.12 285	0.31 258	0.22 365	0.12 262	0.28 426	0.21 442	0.41 410	0.27 291	0.29 376	0.38 449	0.29 411	0.24 428	0.29 370	0.22 435	0.09 397	0.07 385	0.11 494	0.09 427	0.10 430	0.09 398

CASS	0.21 353	0.15 443	0.32 267	0.26 554	0.11 185	0.28 426	0.19 359	0.39 383	0.30 345	0.32 448	0.34 404	0.25 352	0.24 428	0.25 298	0.20 387	0.13 553	0.08 474	0.11 494	0.09 427	0.11 479	0.11 495
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 353	0.16 472	0.32 267	0.26 554	0.13 343	0.26 395	0.27 557	0.40 396	0.36 423	0.29 376	0.39 463	0.22 305	0.21 379	0.33 407	0.17 301	0.07 129	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.07 242

RAFT_CTSACE	0.21 353	0.16 472	0.41 402	0.25 520	0.15 454	0.22 305	0.24 519	0.32 282	0.28 310	0.33 461	0.51 570	0.29 411	0.17 314	0.32 400	0.13 171	0.06 49	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.06 146

RAFT+CT+SA	0.21 353	0.18 507	0.33 284	0.25 520	0.18 533	0.23 328	0.29 580	0.40 396	0.36 423	0.24 301	0.38 449	0.18 245	0.16 282	0.32 400	0.16 269	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.12 551	0.09 360	0.09 398

SA-5K	0.21 353	0.16 472	0.32 267	0.26 554	0.13 343	0.26 395	0.27 557	0.40 396	0.36 423	0.29 376	0.39 463	0.22 305	0.21 379	0.33 407	0.17 301	0.07 129	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.07 242

CIPLG	0.21 353	0.21 551	0.55 521	0.23 424	0.15 454	0.25 371	0.20 411	0.35 333	0.29 329	0.31 426	0.33 394	0.22 305	0.15 257	0.26 316	0.20 387	0.08 294	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326

IPLG	0.21 353	0.15 443	0.53 511	0.21 294	0.12 262	0.28 426	0.17 261	0.42 424	0.30 345	0.33 461	0.32 371	0.15 197	0.17 314	0.50 488	0.21 414	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IPLGR_C	0.21 353	0.22 565	0.60 544	0.23 424	0.15 454	0.24 351	0.20 411	0.35 333	0.29 329	0.31 426	0.32 371	0.22 305	0.15 257	0.25 298	0.20 387	0.08 294	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326

MIPNet	0.21 353	0.15 443	0.52 507	0.21 294	0.12 262	0.27 406	0.20 411	0.45 456	0.37 434	0.30 408	0.23 263	0.19 265	0.24 428	0.27 336	0.19 364	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IPLGR	0.21 353	0.13 354	0.61 547	0.21 294	0.11 185	0.25 371	0.18 312	0.41 410	0.37 434	0.28 347	0.27 308	0.21 293	0.19 359	0.37 435	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

ACRE	0.21 353	0.20 536	0.62 555	0.23 424	0.15 454	0.24 351	0.20 411	0.35 333	0.28 310	0.31 426	0.32 371	0.22 305	0.15 257	0.25 298	0.20 387	0.08 294	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326

GANet-ADL	0.21 353	0.12 285	0.45 447	0.23 424	0.14 393	0.29 448	0.19 359	0.46 467	0.35 410	0.25 311	0.32 371	0.32 447	0.19 359	0.24 268	0.20 387	0.10 451	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.10 457

LCNet	0.21 353	0.11 225	0.29 232	0.25 520	0.12 262	0.23 328	0.19 359	0.34 309	0.26 280	0.28 347	0.35 415	0.26 374	0.30 525	0.35 423	0.17 301	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.10 471	0.13 536	0.22 642

PSM-softLoss	0.21 353	0.10 145	0.39 371	0.24 480	0.12 262	0.20 240	0.18 312	0.38 371	0.26 280	0.29 376	0.32 371	0.24 342	0.16 282	0.52 499	0.20 387	0.09 397	0.06 246	0.10 436	0.09 427	0.08 271	0.12 519

KMStereo	0.21 353	0.10 145	0.39 371	0.24 480	0.12 262	0.20 240	0.18 312	0.38 371	0.26 280	0.29 376	0.32 371	0.24 342	0.16 282	0.52 499	0.20 387	0.09 397	0.06 246	0.10 436	0.09 427	0.08 271	0.12 519

SST-Stereo	0.21 353	0.10 145	0.37 336	0.24 480	0.13 343	0.19 198	0.17 261	0.31 270	0.24 253	0.34 481	0.33 394	0.29 411	0.25 450	0.56 526	0.17 301	0.08 294	0.05 40	0.10 436	0.08 323	0.09 360	0.07 242

RAFT_R40	0.21 353	0.10 145	0.37 336	0.24 480	0.13 343	0.18 163	0.18 312	0.31 270	0.29 329	0.33 461	0.33 394	0.30 428	0.24 428	0.55 515	0.18 330	0.08 294	0.05 40	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.07 242

RAFT-345	0.21 353	0.10 145	0.46 455	0.22 365	0.11 185	0.20 240	0.16 210	0.26 182	0.25 268	0.27 334	0.66 630	0.21 293	0.16 282	0.55 515	0.21 414	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 146

RAFT	0.21 353	0.17 492	0.32 267	0.24 480	0.12 262	0.25 371	0.27 557	0.35 333	0.28 310	0.33 461	0.33 394	0.38 497	0.22 396	0.29 370	0.17 301	0.08 294	0.08 474	0.11 494	0.10 471	0.10 430	0.06 146

GMM-Stereo	0.21 353	0.10 145	0.43 425	0.23 424	0.13 343	0.24 351	0.25 536	0.37 363	0.27 291	0.30 408	0.45 535	0.27 384	0.21 379	0.31 393	0.17 301	0.07 129	0.05 40	0.10 436	0.09 427	0.08 271	0.19 615

Prome-Stereo	0.21 353	0.10 145	0.30 243	0.24 480	0.12 262	0.23 328	0.23 497	0.36 352	0.25 268	0.33 461	0.59 607	0.24 342	0.28 496	0.29 370	0.16 269	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.20 627

TestStereo	0.21 353	0.19 523	0.40 379	0.25 520	0.10 127	0.22 305	0.21 442	0.31 270	0.31 359	0.23 286	0.34 404	0.22 305	0.18 343	0.62 562	0.18 330	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.07 238	0.11 479	0.06 146

XX-Stereo	0.21 353	0.10 145	0.83 619	0.26 554	0.17 511	0.23 328	0.13 73	0.40 396	0.18 121	0.20 255	0.41 482	0.31 437	0.10 81	0.32 400	0.12 115	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 353	0.10 145	0.33 284	0.21 294	0.12 262	0.30 468	0.46 659	0.46 467	0.20 169	0.25 311	0.50 564	0.17 231	0.16 282	0.24 268	0.23 456	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.10 471	0.06 104	0.07 242

FENet	0.21 353	0.11 225	0.45 447	0.21 294	0.12 262	0.26 395	0.17 261	0.41 410	0.35 410	0.30 408	0.31 361	0.29 411	0.23 410	0.26 316	0.23 456	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.09 398

MyStereo8	0.22 390	0.15 443	0.63 558	0.21 294	0.17 511	0.31 484	0.16 210	0.36 352	0.32 370	0.28 347	0.36 425	0.25 352	0.18 343	0.25 298	0.28 503	0.08 294	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 430	0.12 519

ffm	0.22 390	0.12 285	0.42 412	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.20 411	0.35 333	0.44 520	0.30 408	0.42 499	0.34 464	0.23 410	0.27 336	0.11 44	0.08 294	0.05 40	0.11 494	0.10 471	0.08 271	0.08 326

StereoVision	0.22 390	0.18 507	0.37 336	0.27 582	0.17 511	0.23 328	0.22 470	0.38 371	0.31 359	0.20 255	0.51 570	0.22 305	0.16 282	0.28 351	0.18 330	0.11 492	0.12 586	0.13 554	0.13 579	0.10 430	0.07 242

raft_robust	0.22 390	0.17 492	0.30 243	0.22 365	0.12 262	0.23 328	0.22 470	0.49 499	0.48 565	0.32 448	0.32 371	0.26 374	0.23 410	0.53 506	0.15 242	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.10 471	0.08 271	0.06 146

Sa-1000	0.22 390	0.15 443	0.35 307	0.23 424	0.13 343	0.28 426	0.23 497	0.47 476	0.39 459	0.30 408	0.50 564	0.26 374	0.19 359	0.33 407	0.16 269	0.07 129	0.06 246	0.10 436	0.11 512	0.08 271	0.06 146

SA	0.22 390	0.16 472	0.36 327	0.23 424	0.13 343	0.24 351	0.23 497	0.45 456	0.40 477	0.27 334	0.44 523	0.23 327	0.23 410	0.33 407	0.17 301	0.07 129	0.06 246	0.10 436	0.11 512	0.08 271	0.06 146

dd	0.22 390	0.26 594	0.40 379	0.22 365	0.12 262	0.25 371	0.21 442	0.32 282	0.44 520	0.29 376	0.28 316	0.25 352	0.16 282	0.30 386	0.25 478	0.12 532	0.07 385	0.10 436	0.08 323	0.11 479	0.09 398

GwcNet-ADL	0.22 390	0.14 404	0.58 536	0.24 480	0.13 343	0.22 305	0.23 497	0.49 499	0.40 477	0.27 334	0.29 330	0.30 428	0.20 370	0.26 316	0.23 456	0.09 397	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 360	0.09 398

HHNet	0.22 390	0.12 285	0.52 507	0.18 105	0.18 533	0.20 240	0.20 411	0.34 309	0.31 359	0.32 448	0.59 607	0.20 279	0.21 379	0.24 268	0.31 531	0.08 294	0.05 40	0.09 357	0.07 238	0.08 271	0.11 495

KYRaft	0.22 390	0.10 145	0.30 243	0.23 424	0.12 262	0.23 328	0.23 497	0.35 333	0.24 253	0.35 498	0.54 588	0.34 464	0.26 460	0.29 370	0.15 242	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.10 471	0.08 271	0.31 667

IRAFT_RVC	0.22 390	0.12 285	0.39 371	0.26 554	0.11 185	0.18 163	0.24 519	0.40 396	0.37 434	0.31 426	0.30 346	0.29 411	0.24 428	0.55 515	0.22 435	0.08 294	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.08 271	0.07 242

GES	0.22 390	0.12 285	0.42 412	0.20 238	0.14 393	0.27 406	0.19 359	0.49 499	0.33 384	0.30 408	0.36 425	0.25 352	0.23 410	0.29 370	0.22 435	0.10 451	0.08 474	0.08 262	0.07 238	0.10 430	0.11 495

SFCPSM	0.22 390	0.10 145	0.51 500	0.21 294	0.14 393	0.34 522	0.22 470	0.55 577	0.39 459	0.29 376	0.32 371	0.23 327	0.21 379	0.27 336	0.19 364	0.09 397	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.08 326

DMCA	0.22 390	0.14 404	0.36 327	0.22 365	0.14 393	0.27 406	0.20 411	0.43 438	0.38 449	0.31 426	0.32 371	0.33 455	0.24 428	0.24 268	0.28 503	0.11 492	0.08 474	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.11 495

BEATNet_4x	0.22 390	0.18 507	0.47 463	0.22 365	0.10 127	0.28 426	0.14 108	0.46 467	0.32 370	0.31 426	0.34 404	0.31 437	0.25 450	0.31 393	0.29 515	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.10 430	0.08 326

MLCV	0.22 390	0.16 472	0.44 435	0.21 294	0.08 25	0.29 448	0.19 359	0.38 371	0.37 434	0.38 537	0.44 523	0.31 437	0.21 379	0.41 456	0.24 468	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 146

DN-CSS_ROB	0.22 390	0.25 583	0.47 463	0.24 480	0.14 393	0.25 371	0.12 33	0.40 396	0.33 384	0.29 376	0.42 499	0.22 305	0.20 370	0.33 407	0.19 364	0.07 129	0.06 246	0.11 494	0.11 512	0.11 479	0.07 242

Select-FE	0.23 407	0.14 404	0.78 599	0.22 365	0.18 533	0.22 305	0.13 73	0.43 438	0.26 280	0.28 347	0.33 394	0.39 509	0.29 511	0.27 336	0.19 364	0.08 294	0.07 385	0.08 262	0.13 579	0.08 271	0.12 519

G2L-ROB	0.23 407	0.15 443	0.41 402	0.19 164	0.12 262	0.27 406	0.21 442	0.47 476	0.33 384	0.34 481	0.31 361	0.41 531	0.22 396	0.49 484	0.26 492	0.09 397	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 360	0.10 457

DFGA-Net	0.23 407	0.24 578	0.49 479	0.22 365	0.15 454	0.25 371	0.17 261	0.39 383	0.39 459	0.29 376	0.31 361	0.21 293	0.17 314	0.59 543	0.28 503	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.09 427	0.10 430	0.08 326

PAM_32	0.23 407	0.10 145	0.63 558	0.21 294	0.14 393	0.33 508	0.19 359	0.36 352	0.23 236	0.29 376	0.28 316	0.56 615	0.28 496	0.27 336	0.18 330	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.09 427	0.07 187	0.09 398

PAM	0.23 407	0.10 145	0.63 558	0.22 365	0.15 454	0.34 522	0.21 442	0.37 363	0.22 210	0.31 426	0.27 308	0.55 611	0.26 460	0.26 316	0.17 301	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.09 427	0.07 187	0.09 398

rvit_0105_3	0.23 407	0.17 492	0.40 379	0.25 520	0.15 454	0.24 351	0.28 573	0.38 371	0.41 489	0.25 311	0.25 289	0.28 400	0.21 379	0.28 351	0.20 387	0.15 593	0.13 598	0.14 581	0.15 604	0.10 430	0.09 398

UGAM-zero	0.23 407	0.10 145	0.54 514	0.19 164	0.13 343	0.21 273	0.14 108	0.44 446	0.22 210	0.28 347	0.28 316	0.51 594	0.33 552	0.65 578	0.14 209	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.06 104	0.07 242

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 407	0.13 354	0.83 619	0.20 238	0.21 587	0.23 328	0.17 261	0.48 489	0.27 291	0.23 286	0.29 330	0.39 509	0.23 410	0.25 298	0.15 242	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.11 512	0.11 479	0.10 457

test_sample3	0.23 407	0.12 285	0.43 425	0.19 164	0.12 262	0.32 497	0.20 411	0.50 510	0.34 394	0.31 426	0.33 394	0.29 411	0.22 396	0.53 506	0.22 435	0.10 451	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.10 430	0.10 457

MyStereo05	0.23 407	0.12 285	0.57 531	0.21 294	0.14 393	0.25 371	0.23 497	0.48 489	0.52 595	0.31 426	0.23 263	0.25 352	0.22 396	0.30 386	0.21 414	0.07 129	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

MyStereo04	0.23 407	0.12 285	0.55 521	0.22 365	0.14 393	0.25 371	0.23 497	0.49 499	0.52 595	0.28 347	0.23 263	0.27 384	0.23 410	0.30 386	0.22 435	0.07 129	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

CoDeX	0.23 407	0.12 285	0.46 455	0.21 294	0.14 393	0.29 448	0.21 442	0.53 558	0.41 489	0.29 376	0.35 415	0.29 411	0.22 396	0.48 479	0.19 364	0.09 397	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 242

PCWNet_CMD	0.23 407	0.13 354	0.48 473	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.16 210	0.46 467	0.46 550	0.29 376	0.36 425	0.37 489	0.24 428	0.28 351	0.20 387	0.09 397	0.06 246	0.10 436	0.08 323	0.11 479	0.09 398

anonymousa	0.23 407	0.11 225	0.50 490	0.21 294	0.16 487	0.31 484	0.20 411	0.36 352	0.35 410	0.32 448	0.50 564	0.39 509	0.26 460	0.22 242	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.11 512	0.07 187	0.08 326

BUS	0.23 407	0.12 285	0.28 218	0.25 520	0.14 393	0.43 592	0.17 261	0.56 593	0.34 394	0.34 481	0.35 415	0.32 447	0.20 370	0.26 316	0.21 414	0.10 451	0.07 385	0.11 494	0.10 471	0.09 360	0.09 398

IER	0.23 407	0.12 285	0.39 371	0.20 238	0.14 393	0.31 484	0.19 359	0.42 424	0.36 423	0.33 461	0.40 474	0.32 447	0.33 552	0.29 370	0.22 435	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 360	0.08 326

test_5	0.23 407	0.19 523	0.38 355	0.26 554	0.18 533	0.25 371	0.29 580	0.40 396	0.37 434	0.29 376	0.40 474	0.25 352	0.22 396	0.34 414	0.18 330	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.09 427	0.10 430	0.10 457

BSDual-CNN	0.23 407	0.12 285	0.28 218	0.25 520	0.14 393	0.35 537	0.21 442	0.56 593	0.34 394	0.34 481	0.35 415	0.38 497	0.24 428	0.26 316	0.21 414	0.10 451	0.07 385	0.11 494	0.10 471	0.09 360	0.09 398

iRaft-Stereo_5w	0.23 407	0.18 507	0.44 435	0.22 365	0.13 343	0.19 198	0.19 359	0.37 363	0.32 370	0.28 347	0.37 434	0.34 464	0.23 410	0.65 578	0.27 498	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 360	0.08 326

psmg	0.23 407	0.12 285	0.28 218	0.21 294	0.14 393	0.35 537	0.23 497	0.51 527	0.34 394	0.35 498	0.38 449	0.38 497	0.24 428	0.26 316	0.21 414	0.10 451	0.08 474	0.10 436	0.10 471	0.09 360	0.08 326

UDGNet	0.23 407	0.31 625	0.38 355	0.24 480	0.14 393	0.24 351	0.18 312	0.32 282	0.43 505	0.29 376	0.28 316	0.24 342	0.19 359	0.29 370	0.20 387	0.15 593	0.07 385	0.21 638	0.11 512	0.14 554	0.10 457

OMP-Stereo	0.23 407	0.14 404	0.35 307	0.29 606	0.13 343	0.21 273	0.16 210	0.37 363	0.33 384	0.34 481	0.30 346	0.34 464	0.19 359	0.70 592	0.24 468	0.07 129	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IIG-Stereo	0.23 407	0.13 354	0.35 307	0.29 606	0.12 262	0.23 328	0.14 108	0.38 371	0.31 359	0.34 481	0.37 434	0.33 455	0.21 379	0.70 592	0.26 492	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.07 187	0.06 146

ASMatch	0.23 407	0.11 225	0.51 500	0.24 480	0.14 393	0.19 198	0.17 261	0.31 270	0.28 310	0.28 347	0.68 634	0.27 384	0.26 460	0.50 488	0.22 435	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.11 495

PFNet	0.23 407	0.10 145	0.57 531	0.24 480	0.14 393	0.22 305	0.19 359	0.39 383	0.33 384	0.35 498	0.32 371	0.27 384	0.19 359	0.64 571	0.22 435	0.09 397	0.05 40	0.09 357	0.07 238	0.08 271	0.07 242

ICVP	0.23 407	0.13 354	0.44 435	0.26 554	0.14 393	0.29 448	0.25 536	0.45 456	0.33 384	0.29 376	0.43 512	0.35 478	0.25 450	0.26 316	0.23 456	0.12 532	0.09 510	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.10 457
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 407	0.18 507	0.63 558	0.27 582	0.18 533	0.41 576	0.23 497	0.43 438	0.35 410	0.23 286	0.27 308	0.20 279	0.18 343	0.27 336	0.18 330	0.12 532	0.11 566	0.10 436	0.10 471	0.11 479	0.12 519

CFNet_pseudo	0.23 407	0.13 354	0.47 463	0.19 164	0.13 343	0.26 395	0.16 210	0.44 446	0.44 520	0.29 376	0.37 434	0.38 497	0.23 410	0.29 370	0.21 414	0.09 397	0.06 246	0.11 494	0.08 323	0.11 479	0.09 398

ACVNet	0.23 407	0.13 354	0.35 307	0.18 105	0.15 454	0.27 406	0.23 497	0.39 383	0.44 520	0.28 347	0.41 482	0.38 497	0.26 460	0.27 336	0.32 536	0.08 294	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 430	0.07 242

MSMDNet	0.23 407	0.13 354	0.48 473	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.16 210	0.46 467	0.46 550	0.29 376	0.36 425	0.37 489	0.24 428	0.28 351	0.20 387	0.09 397	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.11 479	0.09 398

ccs_rob	0.23 407	0.13 354	0.47 463	0.20 238	0.13 343	0.26 395	0.17 261	0.44 446	0.44 520	0.29 376	0.37 434	0.38 497	0.23 410	0.29 370	0.21 414	0.09 397	0.06 246	0.11 494	0.08 323	0.11 479	0.09 398

G2L-Stereo_test	0.24 438	0.16 472	0.38 355	0.19 164	0.13 343	0.27 406	0.24 519	0.49 499	0.38 449	0.37 522	0.37 434	0.40 524	0.24 428	0.52 499	0.28 503	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.09 360	0.08 326

DCVSM-stereo	0.24 438	0.13 354	0.52 507	0.20 238	0.14 393	0.26 395	0.13 73	0.34 309	0.34 394	0.41 571	0.33 394	0.47 570	0.29 511	0.30 386	0.22 435	0.10 451	0.10 541	0.11 494	0.10 471	0.12 520	0.15 573

rvit_stereo_0075_2	0.24 438	0.17 492	0.50 490	0.26 554	0.22 603	0.22 305	0.15 161	0.40 396	0.35 410	0.27 334	0.37 434	0.29 411	0.20 370	0.28 351	0.19 364	0.17 620	0.12 586	0.19 632	0.12 551	0.13 536	0.13 539

test_sample5	0.24 438	0.13 354	0.42 412	0.21 294	0.12 262	0.30 468	0.21 442	0.50 510	0.34 394	0.32 448	0.41 482	0.29 411	0.23 410	0.55 515	0.21 414	0.10 451	0.07 385	0.10 436	0.09 427	0.11 479	0.10 457

test_sample4	0.24 438	0.13 354	0.43 425	0.20 238	0.12 262	0.32 497	0.21 442	0.51 527	0.34 394	0.31 426	0.37 434	0.28 400	0.23 410	0.53 506	0.21 414	0.10 451	0.07 385	0.10 436	0.09 427	0.11 479	0.10 457

tta	0.24 438	0.12 285	0.40 379	0.19 164	0.10 127	0.27 406	0.19 359	0.51 527	0.45 532	0.34 481	0.41 482	0.31 437	0.26 460	0.58 537	0.28 503	0.10 451	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.07 242

qqq1	0.24 438	0.12 285	0.40 379	0.19 164	0.10 127	0.27 406	0.19 359	0.51 527	0.45 532	0.34 481	0.41 482	0.31 437	0.26 460	0.58 537	0.16 269	0.10 451	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

fff1	0.24 438	0.12 285	0.40 379	0.19 164	0.10 127	0.27 406	0.19 359	0.51 527	0.45 532	0.34 481	0.41 482	0.31 437	0.26 460	0.58 537	0.16 269	0.10 451	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

DualNet	0.24 438	0.13 354	0.42 412	0.21 294	0.12 262	0.30 468	0.21 442	0.50 510	0.34 394	0.33 461	0.43 512	0.29 411	0.23 410	0.55 515	0.21 414	0.10 451	0.07 385	0.10 436	0.09 427	0.11 479	0.10 457

GMStereo_Zeroshot	0.24 438	0.21 551	0.45 447	0.26 554	0.13 343	0.28 426	0.15 161	0.39 383	0.35 410	0.37 522	0.43 512	0.40 524	0.17 314	0.34 414	0.20 387	0.12 532	0.07 385	0.13 554	0.07 238	0.16 576	0.09 398

CFNet_ucs	0.24 438	0.13 354	0.50 490	0.20 238	0.15 454	0.28 426	0.17 261	0.49 499	0.45 532	0.32 448	0.42 499	0.39 509	0.22 396	0.31 393	0.21 414	0.11 492	0.08 474	0.12 532	0.09 427	0.12 520	0.11 495

gwcnet-sp	0.24 438	0.13 354	0.63 558	0.22 365	0.14 393	0.34 522	0.22 470	0.44 446	0.39 459	0.35 498	0.34 404	0.27 384	0.27 479	0.35 423	0.25 478	0.09 397	0.08 474	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.09 398

scenet	0.24 438	0.13 354	0.63 558	0.22 365	0.14 393	0.34 522	0.22 470	0.44 446	0.39 459	0.35 498	0.34 404	0.27 384	0.27 479	0.35 423	0.25 478	0.09 397	0.08 474	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.09 398

ToySt	0.24 438	0.16 472	0.48 473	0.21 294	0.13 343	0.29 448	0.29 580	0.39 383	0.39 459	0.27 334	0.35 415	0.39 509	0.31 542	0.31 393	0.29 515	0.08 294	0.09 510	0.10 436	0.11 512	0.11 479	0.10 457

ssnet	0.24 438	0.13 354	0.63 558	0.22 365	0.14 393	0.34 522	0.22 470	0.44 446	0.39 459	0.35 498	0.34 404	0.27 384	0.27 479	0.35 423	0.25 478	0.09 397	0.08 474	0.09 357	0.09 427	0.09 360	0.09 398

STrans-v2	0.24 438	0.13 354	0.54 514	0.21 294	0.12 262	0.23 328	0.21 442	0.47 476	0.28 310	0.31 426	0.42 499	0.36 483	0.35 566	0.62 562	0.23 456	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 146

TransformOpticalFlow	0.24 438	0.13 354	0.56 528	0.23 424	0.11 185	0.21 273	0.19 359	0.40 396	0.32 370	0.30 408	0.43 512	0.36 483	0.31 542	0.61 554	0.20 387	0.07 129	0.05 40	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.07 242

DRaft	0.24 438	0.10 145	0.34 296	0.18 105	0.12 262	0.28 426	0.23 497	0.33 297	0.39 459	0.38 537	0.61 619	0.21 293	0.41 598	0.48 479	0.42 588	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.08 326

HCRNet	0.24 438	0.25 583	0.33 284	0.34 637	0.16 487	0.27 406	0.18 312	0.43 438	0.35 410	0.30 408	0.35 415	0.32 447	0.22 396	0.44 466	0.20 387	0.13 553	0.08 474	0.13 554	0.11 512	0.10 430	0.09 398

ARAFT	0.24 438	0.21 551	0.78 599	0.22 365	0.12 262	0.29 448	0.24 519	0.43 438	0.32 370	0.33 461	0.28 316	0.28 400	0.19 359	0.49 484	0.18 330	0.07 129	0.06 246	0.12 532	0.11 512	0.09 360	0.06 146

cf-r	0.24 438	0.15 443	0.44 435	0.21 294	0.14 393	0.27 406	0.22 470	0.42 424	0.40 477	0.30 408	0.42 499	0.42 540	0.26 460	0.43 462	0.25 478	0.11 492	0.06 246	0.08 262	0.10 471	0.08 271	0.08 326

GANet-RSSM	0.24 438	0.14 404	0.36 327	0.21 294	0.14 393	0.27 406	0.21 442	0.45 456	0.33 384	0.29 376	0.39 463	0.39 509	0.28 496	0.58 537	0.23 456	0.11 492	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.10 430	0.09 398

PSMNet-RSSM	0.24 438	0.15 443	0.36 327	0.21 294	0.14 393	0.25 371	0.20 411	0.48 489	0.37 434	0.30 408	0.44 523	0.38 497	0.26 460	0.52 499	0.22 435	0.12 532	0.07 385	0.11 494	0.13 579	0.10 430	0.09 398

CFNet-ft	0.24 438	0.15 443	0.35 307	0.18 105	0.15 454	0.30 468	0.21 442	0.39 383	0.36 423	0.28 347	0.40 474	0.43 544	0.25 450	0.47 476	0.24 468	0.12 532	0.07 385	0.12 532	0.11 512	0.12 520	0.09 398

CFNet_RVC	0.24 438	0.15 443	0.35 307	0.18 105	0.15 454	0.30 468	0.21 442	0.39 383	0.36 423	0.28 347	0.40 474	0.43 544	0.25 450	0.47 476	0.24 468	0.12 532	0.07 385	0.12 532	0.11 512	0.12 520	0.09 398

UCFNet_RVC	0.24 438	0.16 472	0.34 296	0.18 105	0.15 454	0.33 508	0.16 210	0.46 467	0.35 410	0.29 376	0.35 415	0.39 509	0.25 450	0.34 414	0.22 435	0.13 553	0.08 474	0.13 554	0.14 594	0.13 536	0.12 519

AdaStereo	0.24 438	0.16 472	0.37 336	0.24 480	0.12 262	0.32 497	0.17 261	0.54 567	0.42 497	0.33 461	0.38 449	0.35 478	0.21 379	0.30 386	0.22 435	0.14 578	0.06 246	0.13 554	0.08 323	0.11 479	0.08 326
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	0.24 438	0.18 507	0.61 547	0.25 520	0.11 185	0.29 448	0.21 442	0.42 424	0.43 505	0.33 461	0.43 512	0.27 384	0.22 396	0.34 414	0.26 492	0.07 129	0.05 40	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

RT-IGEV	0.25 466	0.10 145	0.48 473	0.22 365	0.14 393	0.31 484	0.28 573	0.53 558	0.39 459	0.36 514	0.41 482	0.44 555	0.30 525	0.28 351	0.27 498	0.09 397	0.07 385	0.08 262	0.09 427	0.09 360	0.10 457

G2L-Stereo	0.25 466	0.16 472	0.47 463	0.22 365	0.14 393	0.25 371	0.18 312	0.46 467	0.35 410	0.33 461	0.37 434	0.40 524	0.22 396	0.60 547	0.30 523	0.10 451	0.09 510	0.10 436	0.08 323	0.09 360	0.09 398

DDVS	0.25 466	0.15 443	0.39 371	0.24 480	0.17 511	0.34 522	0.21 442	0.41 410	0.30 345	0.33 461	0.41 482	0.48 576	0.21 379	0.52 499	0.27 498	0.11 492	0.09 510	0.11 494	0.09 427	0.13 536	0.14 561

ITSA-stereo	0.25 466	0.15 443	0.33 284	0.23 424	0.11 185	0.27 406	0.18 312	0.56 593	0.59 620	0.31 426	0.32 371	0.33 455	0.28 496	0.49 484	0.30 523	0.11 492	0.08 474	0.11 494	0.10 471	0.11 479	0.13 539

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 466	0.14 404	0.95 642	0.21 294	0.27 638	0.20 240	0.19 359	0.48 489	0.25 268	0.26 324	0.55 592	0.34 464	0.18 343	0.25 298	0.17 301	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.12 551	0.12 520	0.12 519

test_sample7	0.25 466	0.15 443	0.35 307	0.20 238	0.14 393	0.28 426	0.21 442	0.51 527	0.38 449	0.37 522	0.34 404	0.37 489	0.30 525	0.39 446	0.23 456	0.14 578	0.09 510	0.13 554	0.12 551	0.13 536	0.12 519

test_sample6	0.25 466	0.13 354	0.41 402	0.21 294	0.11 185	0.30 468	0.22 470	0.51 527	0.35 410	0.33 461	0.43 512	0.30 428	0.24 428	0.57 530	0.22 435	0.10 451	0.07 385	0.10 436	0.10 471	0.11 479	0.10 457

SMFormer	0.25 466	0.12 285	0.40 379	0.19 164	0.10 127	0.27 406	0.19 359	0.51 527	0.45 532	0.34 481	0.41 482	0.31 437	0.26 460	0.58 537	0.28 503	0.10 451	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 360	0.09 398

NINENet	0.25 466	0.15 443	0.37 336	0.23 424	0.16 487	0.43 592	0.17 261	0.60 627	0.46 550	0.32 448	0.37 434	0.32 447	0.20 370	0.42 460	0.21 414	0.10 451	0.10 541	0.12 532	0.08 323	0.11 479	0.10 457

hknet	0.25 466	0.14 404	0.40 379	0.25 520	0.15 454	0.35 537	0.21 442	0.56 593	0.37 434	0.34 481	0.35 415	0.43 544	0.27 479	0.37 435	0.21 414	0.09 397	0.07 385	0.11 494	0.10 471	0.09 360	0.09 398

PSMNet-ADL	0.25 466	0.15 443	0.32 267	0.26 554	0.14 393	0.31 484	0.22 470	0.44 446	0.36 423	0.27 334	0.33 394	0.41 531	0.28 496	0.61 554	0.29 515	0.11 492	0.09 510	0.09 357	0.11 512	0.10 430	0.10 457

PSM-AAD	0.25 466	0.10 145	0.30 243	0.24 480	0.12 262	0.26 395	0.38 636	0.34 309	0.28 310	0.35 498	0.39 463	0.28 400	0.79 672	0.30 386	0.16 269	0.07 129	0.06 246	0.12 532	0.11 512	0.08 271	0.21 636

GrayStereo	0.25 466	0.09 89	0.32 267	0.26 554	0.13 343	0.23 328	0.47 663	0.34 309	0.30 345	0.39 552	0.47 552	0.30 428	0.79 672	0.29 370	0.16 269	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.09 427	0.07 187	0.13 539

RAFT-RH_RVC	0.25 466	0.11 225	0.45 447	0.21 294	0.12 262	0.25 371	0.14 108	0.27 197	0.27 291	0.38 537	1.15 676	0.23 327	0.17 314	0.57 530	0.24 468	0.07 129	0.05 40	0.10 436	0.07 238	0.06 104	0.07 242

UPFNet	0.25 466	0.12 285	0.38 355	0.24 480	0.19 560	0.37 549	0.28 573	0.48 489	0.38 449	0.34 481	0.37 434	0.37 489	0.28 496	0.39 446	0.33 543	0.10 451	0.09 510	0.10 436	0.10 471	0.10 430	0.08 326

acv_ft	0.25 466	0.13 354	0.40 379	0.23 424	0.19 560	0.34 522	0.21 442	0.45 456	0.44 520	0.38 537	0.41 482	0.38 497	0.27 479	0.27 336	0.35 552	0.08 294	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.11 479	0.07 242

CCAANet	0.25 466	0.13 354	0.51 500	0.22 365	0.15 454	0.29 448	0.17 261	0.49 499	0.37 434	0.26 324	0.49 560	0.32 447	0.24 428	0.62 562	0.23 456	0.07 129	0.06 246	0.10 436	0.10 471	0.08 271	0.10 457

iResNet_ROB	0.25 466	0.19 523	0.40 379	0.20 238	0.12 262	0.30 468	0.16 210	0.55 577	0.53 600	0.38 537	0.43 512	0.37 489	0.26 460	0.38 441	0.22 435	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.09 360	0.09 398

PStereo	0.26 484	0.37 643	0.34 296	0.21 294	0.13 343	0.25 371	0.25 536	0.33 297	0.47 555	0.26 324	0.17 177	0.29 411	0.34 561	0.35 423	0.37 559	0.23 645	0.15 623	0.17 615	0.13 579	0.23 637	0.21 636

coex_refinement	0.26 484	0.16 472	0.36 327	0.23 424	0.15 454	0.31 484	0.20 411	0.49 499	0.42 497	0.35 498	0.42 499	0.45 560	0.27 479	0.55 515	0.33 543	0.10 451	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.10 430	0.10 457

UGAM	0.26 484	0.14 404	0.45 447	0.25 520	0.12 262	0.23 328	0.25 536	0.32 282	0.41 489	0.31 426	0.42 499	0.41 531	0.22 396	0.92 654	0.22 435	0.08 294	0.06 246	0.14 581	0.12 551	0.10 430	0.07 242

SepStereo	0.26 484	0.12 285	0.42 412	0.24 480	0.18 533	0.29 448	0.24 519	0.45 456	0.45 532	0.41 571	0.44 523	0.34 464	0.29 511	0.64 571	0.21 414	0.09 397	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 360	0.09 398

AACVNet	0.26 484	0.16 472	0.37 336	0.22 365	0.14 393	0.29 448	0.19 359	0.41 410	0.31 359	0.38 537	0.42 499	0.43 544	0.28 496	0.73 603	0.25 478	0.11 492	0.08 474	0.11 494	0.09 427	0.13 536	0.11 495

DEmStereo	0.26 484	0.09 89	0.47 463	0.19 164	0.12 262	0.30 468	0.25 536	0.28 221	0.36 423	0.36 514	0.58 604	0.25 352	0.48 630	0.53 506	0.44 594	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.07 242

LMCR-Stereo	0.26 484	0.18 507	0.49 479	0.28 603	0.14 393	0.36 542	0.23 497	0.54 567	0.34 394	0.39 552	0.40 474	0.29 411	0.29 511	0.37 435	0.27 498	0.11 492	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.13 536	0.09 398

GwcNet-RSSM	0.26 484	0.17 492	0.46 455	0.21 294	0.13 343	0.28 426	0.23 497	0.44 446	0.42 497	0.31 426	0.45 535	0.40 524	0.26 460	0.55 515	0.28 503	0.11 492	0.07 385	0.09 357	0.10 471	0.09 360	0.08 326

DeepPruner_ROB	0.26 484	0.19 523	0.44 435	0.21 294	0.16 487	0.30 468	0.21 442	0.52 546	0.32 370	0.35 498	0.38 449	0.39 509	0.26 460	0.42 460	0.24 468	0.15 593	0.11 566	0.11 494	0.11 512	0.14 554	0.13 539

ISRNet	0.27 493	0.13 354	0.45 447	0.26 554	0.19 560	0.24 351	0.14 108	0.45 456	0.43 505	0.39 552	0.48 558	0.42 540	0.27 479	0.32 400	0.29 515	0.20 640	0.12 586	0.17 615	0.16 616	0.16 576	0.20 627

rvit_105_1	0.27 493	0.19 523	0.46 455	0.27 582	0.19 560	0.30 468	0.35 621	0.44 446	0.51 586	0.31 426	0.31 361	0.31 437	0.26 460	0.35 423	0.25 478	0.15 593	0.14 608	0.15 597	0.17 626	0.11 479	0.10 457

DispNO	0.27 493	0.18 507	0.62 555	0.23 424	0.17 511	0.25 371	0.22 470	0.45 456	0.41 489	0.32 448	0.39 463	0.38 497	0.27 479	0.77 623	0.27 498	0.09 397	0.07 385	0.10 436	0.10 471	0.08 271	0.08 326

CBFPSM	0.27 493	0.16 472	0.67 574	0.20 238	0.14 393	0.38 557	0.25 536	0.40 396	0.36 423	0.33 461	0.36 425	0.56 615	0.38 583	0.32 400	0.38 562	0.08 294	0.08 474	0.07 161	0.08 323	0.09 360	0.11 495

CSP-Net	0.27 493	0.15 443	0.30 243	0.21 294	0.14 393	0.44 594	0.24 519	0.50 510	0.40 477	0.41 571	0.43 512	0.42 540	0.26 460	0.66 582	0.28 503	0.12 532	0.08 474	0.08 262	0.08 323	0.10 430	0.09 398

DAS	0.27 493	0.12 285	0.42 412	0.24 480	0.18 533	0.29 448	0.24 519	0.45 456	0.45 532	0.41 571	0.44 523	0.34 464	0.29 511	0.75 612	0.21 414	0.09 397	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 360	0.09 398

AASNet	0.27 493	0.19 523	0.49 479	0.26 554	0.17 511	0.34 522	0.20 411	0.62 639	0.48 565	0.35 498	0.40 474	0.32 447	0.25 450	0.28 351	0.34 548	0.11 492	0.09 510	0.10 436	0.08 323	0.13 536	0.11 495

GEStereo_RVC	0.27 493	0.20 536	0.44 435	0.27 582	0.16 487	0.33 508	0.25 536	0.56 593	0.54 604	0.34 481	0.38 449	0.34 464	0.25 450	0.51 493	0.28 503	0.12 532	0.08 474	0.09 357	0.08 323	0.11 479	0.11 495

RAFT + AFF	0.27 493	0.23 574	0.50 490	0.25 520	0.17 511	0.30 468	0.33 615	0.52 546	0.40 477	0.28 347	0.30 346	0.30 428	0.31 542	0.62 562	0.24 468	0.09 397	0.10 541	0.11 494	0.10 471	0.11 479	0.11 495

MMNet	0.27 493	0.14 404	0.49 479	0.24 480	0.17 511	0.47 608	0.22 470	0.45 456	0.51 586	0.39 552	0.41 482	0.36 483	0.33 552	0.39 446	0.34 548	0.08 294	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.10 430	0.08 326

delet	0.27 493	0.14 404	0.40 379	0.23 424	0.19 560	0.41 576	0.29 580	0.49 499	0.48 565	0.33 461	0.41 482	0.37 489	0.30 525	0.48 479	0.34 548	0.09 397	0.09 510	0.11 494	0.12 551	0.08 271	0.08 326

ac_64	0.27 493	0.13 354	0.41 402	0.24 480	0.17 511	0.36 542	0.22 470	0.46 467	0.33 384	0.35 498	0.36 425	0.52 600	0.30 525	0.62 562	0.32 536	0.11 492	0.09 510	0.10 436	0.10 471	0.09 360	0.08 326

HGLStereo	0.27 493	0.14 404	0.46 455	0.24 480	0.21 587	0.33 508	0.23 497	0.50 510	0.42 497	0.35 498	0.48 558	0.41 531	0.33 552	0.45 469	0.33 543	0.11 492	0.10 541	0.09 357	0.09 427	0.10 430	0.12 519

DSFCA	0.27 493	0.13 354	0.36 327	0.20 238	0.17 511	0.38 557	0.31 596	0.47 476	0.43 505	0.43 587	0.37 434	0.39 509	0.29 511	0.52 499	0.32 536	0.12 532	0.10 541	0.10 436	0.11 512	0.11 479	0.10 457

DMCA-RVC	0.27 493	0.21 551	0.61 547	0.28 603	0.17 511	0.29 448	0.21 442	0.42 424	0.35 410	0.40 562	0.37 434	0.39 509	0.36 570	0.43 462	0.30 523	0.13 553	0.10 541	0.15 597	0.11 512	0.13 536	0.10 457

HSM-Net_RVC	0.27 493	0.11 225	0.42 412	0.19 164	0.11 185	0.34 522	0.20 411	0.62 639	0.43 505	0.40 562	0.43 512	0.50 590	0.26 460	0.76 617	0.22 435	0.08 294	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 493	0.20 536	0.44 435	0.22 365	0.14 393	0.33 508	0.14 108	0.51 527	0.45 532	0.30 408	0.40 474	0.38 497	0.27 479	0.76 617	0.25 478	0.09 397	0.07 385	0.11 494	0.11 512	0.11 479	0.08 326

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 493	0.21 551	0.59 542	0.25 520	0.18 533	0.29 448	0.22 470	0.50 510	0.40 477	0.38 537	0.41 482	0.43 544	0.27 479	0.43 462	0.29 515	0.11 492	0.08 474	0.10 436	0.10 471	0.10 430	0.11 495
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	0.27 493	0.26 594	0.72 591	0.23 424	0.13 343	0.29 448	0.18 312	0.52 546	0.49 574	0.37 522	0.45 535	0.39 509	0.25 450	0.34 414	0.20 387	0.08 294	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.12 520	0.09 398

StereoDRNet-Refined	0.27 493	0.17 492	0.35 307	0.25 520	0.14 393	0.37 549	0.21 442	0.47 476	0.41 489	0.44 594	0.51 570	0.41 531	0.28 496	0.45 469	0.37 559	0.09 397	0.06 246	0.11 494	0.11 512	0.10 430	0.10 457
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 513	0.19 523	0.50 490	0.18 105	0.16 487	0.34 522	0.20 411	0.51 527	0.38 449	0.37 522	0.34 404	0.37 489	0.30 525	0.39 446	0.23 456	0.23 645	0.09 510	0.28 658	0.24 653	0.18 607	0.16 582

ssnet_v2	0.28 513	0.16 472	0.44 435	0.22 365	0.15 454	0.40 572	0.30 591	0.57 603	0.46 550	0.38 537	0.36 425	0.47 570	0.29 511	0.38 441	0.39 570	0.13 553	0.11 566	0.11 494	0.11 512	0.11 479	0.11 495

CRFU-Net	0.28 513	0.14 404	0.45 447	0.25 520	0.15 454	0.45 600	0.23 497	0.50 510	0.30 345	0.43 587	0.41 482	0.48 576	0.46 621	0.43 462	0.29 515	0.11 492	0.10 541	0.09 357	0.08 323	0.10 430	0.10 457

dad	0.28 513	0.31 625	0.44 435	0.21 294	0.14 393	0.30 468	0.20 411	0.33 297	0.49 574	0.44 594	0.44 523	0.45 560	0.21 379	0.41 456	0.26 492	0.20 640	0.11 566	0.20 636	0.11 512	0.14 554	0.10 457

FTStereo	0.28 513	0.10 145	0.43 425	0.23 424	0.13 343	0.21 273	0.53 673	0.34 309	0.26 280	0.38 537	0.95 665	0.30 428	0.56 643	0.32 400	0.18 330	0.08 294	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.19 615

ADLNet	0.28 513	0.15 443	0.42 412	0.23 424	0.19 560	0.34 522	0.23 497	0.53 558	0.43 505	0.42 581	0.41 482	0.44 555	0.27 479	0.55 515	0.35 552	0.11 492	0.08 474	0.11 494	0.11 512	0.11 479	0.12 519

UNet	0.28 513	0.14 404	0.69 580	0.23 424	0.20 579	0.44 594	0.22 470	0.50 510	0.40 477	0.34 481	0.39 463	0.43 544	0.33 552	0.40 454	0.31 531	0.09 397	0.07 385	0.10 436	0.08 323	0.10 430	0.08 326

STTStereo	0.28 513	0.20 536	0.61 547	0.25 520	0.17 511	0.29 448	0.24 519	0.47 476	0.39 459	0.39 552	0.41 482	0.44 555	0.28 496	0.40 454	0.28 503	0.13 553	0.12 586	0.13 554	0.16 616	0.12 520	0.11 495

RASNet	0.28 513	0.14 404	0.44 435	0.22 365	0.18 533	0.32 497	0.19 359	0.48 489	0.38 449	0.29 376	0.43 512	0.47 570	0.37 579	0.79 627	0.36 558	0.09 397	0.07 385	0.07 161	0.09 427	0.07 187	0.07 242

HSM	0.28 513	0.16 472	0.35 307	0.20 238	0.15 454	0.33 508	0.19 359	0.53 558	0.37 434	0.36 514	0.38 449	0.67 650	0.31 542	0.89 649	0.23 456	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.08 326

DLCB_ROB	0.28 513	0.16 472	0.34 296	0.27 582	0.16 487	0.38 557	0.25 536	0.48 489	0.43 505	0.46 602	0.46 545	0.51 594	0.33 552	0.53 506	0.33 543	0.10 451	0.10 541	0.11 494	0.11 512	0.10 430	0.09 398

ACV-stereo	0.29 524	0.18 507	0.79 606	0.23 424	0.16 487	0.47 608	0.19 359	0.36 352	0.34 394	0.29 376	0.33 394	0.67 650	0.42 607	0.54 513	0.30 523	0.10 451	0.09 510	0.09 357	0.09 427	0.10 430	0.11 495

ff1	0.29 524	0.12 285	0.42 412	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.20 411	0.35 333	0.44 520	0.30 408	0.42 499	0.34 464	0.23 410	0.81 635	1.08 673	0.08 294	0.05 40	0.11 494	0.10 471	0.08 271	0.08 326

LL-Strereo	0.29 524	0.25 583	0.58 536	0.25 520	0.21 587	0.23 328	0.24 519	0.55 577	0.42 497	0.34 481	0.32 371	0.41 531	0.40 594	0.94 658	0.23 456	0.08 294	0.07 385	0.11 494	0.09 427	0.09 360	0.09 398

THIR-Stereo	0.29 524	0.12 285	0.41 402	0.19 164	0.11 185	0.28 426	0.72 687	0.32 282	0.35 410	0.37 522	0.65 628	0.34 464	0.50 633	0.57 530	0.45 597	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.09 427	0.07 187	0.07 242

psm_up	0.29 524	0.16 472	0.41 402	0.26 554	0.17 511	0.32 497	0.26 550	0.55 577	0.43 505	0.36 514	0.40 474	0.45 560	0.37 579	0.58 537	0.30 523	0.11 492	0.12 586	0.13 554	0.12 551	0.10 430	0.10 457

hitnet-ft	0.29 524	0.17 492	0.40 379	0.19 164	0.14 393	0.39 566	0.23 497	0.44 446	0.41 489	0.36 514	0.46 545	0.53 605	0.34 561	0.76 617	0.32 536	0.14 578	0.10 541	0.13 554	0.10 471	0.15 568	0.13 539

FADNet-RVC-Resample	0.29 524	0.25 583	0.93 639	0.26 554	0.16 487	0.32 497	0.21 442	0.47 476	0.39 459	0.35 498	0.38 449	0.33 455	0.27 479	0.53 506	0.24 468	0.10 451	0.10 541	0.14 581	0.13 579	0.13 536	0.16 582

iinet-f	0.30 531	0.18 507	1.03 653	0.20 238	0.15 454	0.44 594	0.22 470	0.45 456	0.37 434	0.35 498	0.44 523	0.41 531	0.34 561	0.34 414	0.40 577	0.10 451	0.09 510	0.08 262	0.08 323	0.13 536	0.11 495

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 531	0.20 536	0.70 586	0.21 294	0.17 511	0.46 602	0.27 557	0.50 510	0.49 574	0.42 581	0.55 592	0.43 544	0.30 525	0.46 472	0.38 562	0.09 397	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.11 479	0.10 457

SACVNet	0.30 531	0.20 536	0.41 402	0.25 520	0.18 533	0.34 522	0.25 536	0.52 546	0.40 477	0.41 571	0.44 523	0.46 568	0.32 549	0.71 595	0.25 478	0.13 553	0.10 541	0.12 532	0.12 551	0.16 576	0.17 595

ADLNet2	0.30 531	0.17 492	0.72 591	0.23 424	0.17 511	0.36 542	0.24 519	0.52 546	0.51 586	0.32 448	0.38 449	0.45 560	0.30 525	0.69 589	0.35 552	0.10 451	0.08 474	0.09 357	0.09 427	0.12 520	0.10 457

FADNet_RVC	0.30 531	0.28 604	0.83 619	0.23 424	0.15 454	0.30 468	0.17 261	0.49 499	0.37 434	0.30 408	0.38 449	0.30 428	0.27 479	0.52 499	0.31 531	0.14 578	0.14 608	0.14 581	0.16 616	0.21 627	0.23 649

TDLM	0.30 531	0.21 551	0.38 355	0.28 603	0.15 454	0.33 508	0.32 604	0.52 546	0.47 555	0.38 537	0.43 512	0.39 509	0.29 511	0.91 653	0.28 503	0.14 578	0.08 474	0.13 554	0.11 512	0.12 520	0.10 457

CVANet_RVC	0.30 531	0.19 523	0.41 402	0.26 554	0.16 487	0.33 508	0.26 550	0.52 546	0.47 555	0.40 562	0.46 545	0.43 544	0.31 542	0.89 649	0.26 492	0.14 578	0.09 510	0.14 581	0.13 579	0.14 554	0.10 457

mmx	0.31 538	0.12 285	0.42 412	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.20 411	0.55 577	0.45 532	0.30 408	0.42 499	0.34 464	0.23 410	0.81 635	1.08 673	0.10 451	0.07 385	0.11 494	0.10 471	0.11 479	0.10 457

xxx	0.31 538	0.12 285	0.42 412	0.20 238	0.13 343	0.28 426	0.20 411	0.55 577	0.45 532	0.30 408	0.42 499	0.34 464	0.23 410	0.81 635	1.08 673	0.10 451	0.07 385	0.11 494	0.10 471	0.11 479	0.10 457

fast-acv-ft	0.31 538	0.20 536	0.81 612	0.24 480	0.18 533	0.46 602	0.27 557	0.41 410	0.49 574	0.39 552	0.55 592	0.49 582	0.35 566	0.37 435	0.38 562	0.11 492	0.11 566	0.11 494	0.12 551	0.12 520	0.09 398

CrosDoStereo	0.31 538	0.10 145	0.49 479	0.18 105	0.12 262	0.22 305	1.11 710	0.34 309	0.37 434	0.38 537	0.61 619	0.28 400	0.46 621	0.61 554	0.57 621	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 242

DeepStereo_LL	0.31 538	0.10 145	0.49 479	0.18 105	0.12 262	0.22 305	1.11 710	0.34 309	0.37 434	0.38 537	0.61 619	0.28 400	0.46 621	0.61 554	0.57 621	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 242

FADNet-RVC	0.31 538	0.35 635	0.78 599	0.25 520	0.20 579	0.33 508	0.20 411	0.49 499	0.40 477	0.34 481	0.39 463	0.41 531	0.29 511	0.63 569	0.31 531	0.13 553	0.14 608	0.14 581	0.15 604	0.19 615	0.19 615

AANet_RVC	0.31 538	0.22 565	0.50 490	0.23 424	0.14 393	0.30 468	0.24 519	0.47 476	0.54 604	0.38 537	0.60 612	0.43 544	0.29 511	0.87 644	0.40 577	0.11 492	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 360	0.09 398

NVstereo2D	0.31 538	0.16 472	0.54 514	0.24 480	0.22 603	0.42 583	0.28 573	0.58 612	0.56 613	0.28 347	0.38 449	0.40 524	0.30 525	0.71 595	0.28 503	0.13 553	0.08 474	0.13 554	0.10 471	0.19 615	0.16 582

NOSS_ROB	0.31 538	0.20 536	0.35 307	0.24 480	0.16 487	0.32 497	0.19 359	0.52 546	0.48 565	0.33 461	0.36 425	0.42 540	0.28 496	0.93 656	0.24 468	0.19 637	0.20 654	0.24 647	0.22 649	0.17 593	0.17 595

z-ln-s-r	0.32 547	0.21 551	0.82 616	0.23 424	0.14 393	0.30 468	0.26 550	0.43 438	0.50 582	0.32 448	0.60 612	0.39 509	0.29 511	0.73 603	0.66 642	0.08 294	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.10 430	0.08 326

YMNet	0.32 547	0.22 565	0.58 536	0.27 582	0.23 616	0.48 614	0.27 557	0.51 527	0.45 532	0.48 613	0.56 599	0.51 594	0.30 525	0.39 446	0.40 577	0.13 553	0.16 631	0.13 554	0.12 551	0.13 536	0.12 519

YMNet_1	0.32 547	0.22 565	0.58 536	0.27 582	0.23 616	0.48 614	0.27 557	0.51 527	0.45 532	0.48 613	0.56 599	0.51 594	0.30 525	0.39 446	0.40 577	0.13 553	0.16 631	0.13 554	0.12 551	0.13 536	0.12 519

1111x	0.32 547	0.11 225	0.40 379	0.22 365	0.11 185	0.32 497	0.26 550	0.59 618	0.43 505	0.31 426	0.41 482	0.39 509	0.28 496	0.76 617	1.37 691	0.09 397	0.08 474	0.09 357	0.10 471	0.09 360	0.08 326

pcwnet_v2	0.32 547	0.15 443	1.26 673	0.23 424	0.18 533	0.32 497	0.18 312	0.59 618	0.60 624	0.36 514	0.45 535	0.35 478	0.29 511	0.36 432	0.25 478	0.14 578	0.11 566	0.12 532	0.11 512	0.14 554	0.15 573

FADNet	0.32 547	0.36 638	0.74 596	0.23 424	0.22 603	0.37 549	0.19 359	0.53 558	0.48 565	0.32 448	0.36 425	0.43 544	0.32 549	0.64 571	0.25 478	0.16 609	0.16 631	0.14 581	0.16 616	0.24 641	0.19 615

PS-NSSS	0.32 547	0.30 618	0.46 455	0.23 424	0.17 511	0.33 508	0.24 519	0.57 603	0.41 489	0.37 522	0.52 578	0.35 478	0.30 525	0.80 631	0.30 523	0.17 620	0.14 608	0.21 638	0.15 604	0.15 568	0.13 539

StereoDRNet	0.32 547	0.22 565	0.61 547	0.27 582	0.21 587	0.42 583	0.30 591	0.61 631	0.48 565	0.46 602	0.39 463	0.48 576	0.30 525	0.57 530	0.40 577	0.11 492	0.09 510	0.12 532	0.11 512	0.12 520	0.10 457

DISCO	0.32 547	0.13 354	0.51 500	0.25 520	0.16 487	0.48 614	0.25 536	0.50 510	0.57 616	0.37 522	0.45 535	0.62 634	0.36 570	0.64 571	0.49 608	0.09 397	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.12 520	0.11 495

Selective-IGEV-i16pc	0.33 556	0.10 145	1.71 691	0.21 294	0.14 393	0.74 661	0.31 596	0.42 424	0.41 489	0.21 269	0.32 371	0.26 374	0.14 238	0.71 595	0.19 364	0.14 578	0.10 541	0.08 262	0.09 427	0.11 479	0.11 495

TCMNet	0.33 556	0.23 574	0.72 591	0.29 606	0.30 652	0.40 572	0.28 573	0.50 510	0.47 555	0.37 522	0.45 535	0.40 524	0.29 511	0.60 547	0.39 570	0.14 578	0.13 598	0.15 597	0.14 594	0.17 593	0.15 573

HBP-ISP	0.33 556	0.30 618	0.72 591	0.22 365	0.16 487	0.32 497	0.22 470	0.54 567	0.44 520	0.41 571	0.49 560	0.33 455	0.38 583	0.73 603	0.25 478	0.18 631	0.19 649	0.24 647	0.20 638	0.16 576	0.13 539

AAGNet	0.33 556	0.11 225	0.37 336	0.25 520	0.16 487	0.20 240	0.19 359	0.30 258	0.27 291	0.35 498	0.35 415	0.27 384	0.30 525	0.44 466	2.66 712	0.08 294	0.05 40	0.10 436	0.07 238	0.08 271	0.06 146

DRN-Test	0.33 556	0.17 492	0.61 547	0.27 582	0.19 560	0.46 602	0.29 580	0.65 648	0.51 586	0.47 609	0.46 545	0.44 555	0.34 561	0.62 562	0.41 585	0.12 532	0.08 474	0.13 554	0.12 551	0.12 520	0.10 457

CBMV_ROB	0.33 556	0.18 507	0.53 511	0.21 294	0.14 393	0.33 508	0.20 411	0.51 527	0.45 532	0.51 621	0.55 592	0.45 560	0.42 607	0.71 595	0.32 536	0.18 631	0.19 649	0.23 645	0.21 641	0.14 554	0.15 573

XPNet_ROB	0.33 556	0.20 536	0.43 425	0.27 582	0.18 533	0.37 549	0.31 596	0.55 577	0.50 582	0.51 621	0.53 585	0.58 623	0.37 579	0.63 569	0.45 597	0.17 620	0.12 586	0.13 554	0.12 551	0.15 568	0.14 561

PSMNet_ROB	0.33 556	0.24 578	0.54 514	0.31 623	0.21 587	0.42 583	0.43 652	0.59 618	0.47 555	0.37 522	0.44 523	0.49 582	0.31 542	0.64 571	0.43 589	0.14 578	0.10 541	0.15 597	0.14 594	0.13 536	0.11 495

CBMV	0.33 556	0.21 551	0.54 514	0.23 424	0.13 343	0.42 583	0.33 615	0.53 558	0.48 565	0.52 627	0.49 560	0.50 590	0.41 598	0.56 526	0.31 531	0.15 593	0.16 631	0.18 624	0.16 616	0.13 536	0.13 539
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	0.34 565	0.29 611	0.91 635	0.26 554	0.21 587	0.47 608	0.31 596	0.54 567	0.54 604	0.44 594	0.52 578	0.50 590	0.35 566	0.39 446	0.39 570	0.11 492	0.11 566	0.10 436	0.09 427	0.14 554	0.13 539

xxxx	0.34 565	0.10 145	0.29 232	0.19 164	0.11 185	0.37 549	0.20 411	0.58 612	0.38 449	0.29 376	0.42 499	0.38 497	0.24 428	0.46 472	2.20 708	0.11 492	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.09 398

test_xeample	0.34 565	0.10 145	0.29 232	0.19 164	0.11 185	0.33 508	0.23 497	0.55 577	0.38 449	0.32 448	0.45 535	0.29 411	0.26 460	0.57 530	2.24 710	0.10 451	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.09 360	0.09 398

FINET	0.34 565	0.27 601	0.80 609	0.24 480	0.24 624	0.36 542	0.34 617	0.54 567	0.72 651	0.39 552	0.47 552	0.32 447	0.30 525	0.51 493	0.32 536	0.19 637	0.17 638	0.13 554	0.12 551	0.18 607	0.16 582

ETE_ROB	0.34 565	0.26 594	0.45 447	0.29 606	0.18 533	0.40 572	0.37 630	0.57 603	0.47 555	0.50 616	0.50 564	0.62 634	0.36 570	0.55 515	0.38 562	0.13 553	0.10 541	0.14 581	0.12 551	0.16 576	0.16 582

DStereoRT	0.35 570	0.13 354	0.51 500	0.25 520	0.16 487	0.42 583	0.19 359	0.48 489	0.39 459	0.30 408	0.39 463	0.24 342	0.39 589	0.64 571	0.30 523	0.08 294	0.07 385	1.54 715	0.41 682	0.08 271	0.11 495

GwcNet	0.35 570	0.23 574	0.88 631	0.25 520	0.24 624	0.48 614	0.27 557	0.55 577	0.57 616	0.38 537	0.52 578	0.51 594	0.32 549	0.60 547	0.41 585	0.13 553	0.11 566	0.12 532	0.11 512	0.13 536	0.14 561

RP	0.35 570	0.22 565	0.51 500	0.31 623	0.24 624	0.37 549	0.28 573	0.50 510	0.58 619	0.40 562	0.63 625	0.61 632	0.47 624	0.61 554	0.39 570	0.16 609	0.15 623	0.17 615	0.15 604	0.17 593	0.17 595

DANet	0.35 570	0.23 574	0.60 544	0.36 648	0.22 603	0.39 566	0.25 536	0.48 489	0.43 505	0.52 627	0.50 564	0.59 625	0.41 598	0.76 617	0.49 608	0.13 553	0.11 566	0.14 581	0.12 551	0.17 593	0.15 573
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 570	0.26 594	0.49 479	0.36 648	0.22 603	0.41 576	0.41 647	0.53 558	0.42 497	0.47 609	0.46 545	0.61 632	0.39 589	0.55 515	0.37 559	0.16 609	0.13 598	0.21 638	0.21 641	0.16 576	0.16 582

w-ln-seven-2	0.36 575	0.29 611	1.06 655	0.27 582	0.18 533	0.37 549	0.30 591	0.50 510	0.54 604	0.45 598	0.55 592	0.45 560	0.41 598	0.62 562	0.49 608	0.10 451	0.10 541	0.12 532	0.11 512	0.14 554	0.11 495

GASNet	0.36 575	0.46 659	0.88 631	0.34 637	0.23 616	0.35 537	0.22 470	0.60 627	0.53 600	0.40 562	0.37 434	0.45 560	0.30 525	0.79 627	0.35 552	0.15 593	0.10 541	0.14 581	0.14 594	0.22 634	0.12 519

Wz-Net-MNSev	0.36 575	0.26 594	0.79 606	0.26 554	0.21 587	0.59 642	0.38 636	0.55 577	0.56 613	0.48 613	0.54 588	0.53 605	0.36 570	0.60 547	0.44 594	0.11 492	0.09 510	0.11 494	0.11 512	0.15 568	0.13 539

APVNet	0.36 575	0.20 536	0.70 586	0.26 554	0.22 603	0.52 632	0.35 621	0.61 631	0.44 520	0.38 537	0.52 578	0.48 576	0.38 583	0.84 640	0.46 603	0.13 553	0.14 608	0.15 597	0.16 616	0.16 576	0.15 573

Syn2CoEx	0.36 575	0.31 625	0.78 599	0.34 637	0.21 587	0.41 576	0.28 573	0.61 631	0.49 574	0.42 581	0.56 599	0.45 560	0.44 612	0.69 589	0.38 562	0.17 620	0.14 608	0.15 597	0.12 551	0.13 536	0.12 519

FAT-Stereo	0.36 575	0.18 507	0.73 595	0.26 554	0.18 533	0.33 508	0.29 580	0.60 627	0.59 620	0.46 602	0.60 612	0.60 628	0.50 633	0.61 554	0.34 548	0.13 553	0.14 608	0.13 554	0.12 551	0.14 554	0.18 608

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 575	0.36 638	0.53 511	0.34 637	0.19 560	0.51 623	0.24 519	0.55 577	0.38 449	0.41 571	0.47 552	0.47 570	0.27 479	0.73 603	0.30 523	0.36 676	0.19 649	0.27 650	0.17 626	0.26 650	0.23 649

GANet	0.36 575	0.22 565	0.49 479	0.29 606	0.17 511	0.41 576	0.38 636	0.57 603	0.45 532	0.46 602	0.75 645	0.55 611	0.40 594	0.94 658	0.41 585	0.13 553	0.13 598	0.13 554	0.11 512	0.14 554	0.11 495

LALA_ROB	0.36 575	0.25 583	0.46 455	0.30 617	0.21 587	0.47 608	0.39 641	0.61 631	0.51 586	0.52 627	0.51 570	0.69 656	0.36 570	0.50 488	0.43 589	0.17 620	0.11 566	0.16 609	0.14 594	0.17 593	0.15 573

SGM-Forest	0.36 575	0.17 492	0.47 463	0.23 424	0.16 487	0.45 600	0.41 647	0.55 577	0.48 565	0.52 627	0.60 612	0.52 600	0.41 598	0.85 641	0.50 614	0.17 620	0.17 638	0.17 615	0.15 604	0.15 568	0.15 573
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 585	0.41 654	0.66 573	0.46 668	0.41 666	0.34 522	0.25 536	0.57 603	0.45 532	0.39 552	0.52 578	0.43 544	0.33 552	0.41 456	0.29 515	0.25 656	0.14 608	0.33 670	0.21 641	0.31 663	0.22 642

Anonymous_2	0.37 585	0.21 551	0.47 463	0.20 238	0.21 587	0.42 583	0.26 550	0.38 371	0.29 329	0.33 461	0.30 346	0.44 555	0.38 583	0.36 432	0.29 515	0.26 657	0.29 675	0.44 678	1.41 716	0.34 667	0.21 636

AF-Net	0.37 585	0.26 594	0.56 528	0.32 629	0.23 616	0.41 576	0.29 580	0.61 631	0.64 635	0.42 581	0.68 634	0.65 645	0.49 631	0.57 530	0.44 594	0.15 593	0.11 566	0.19 632	0.14 594	0.15 568	0.13 539

stereogan	0.37 585	0.17 492	0.65 568	0.27 582	0.22 603	0.62 648	0.26 550	0.59 618	0.63 634	0.43 587	0.60 612	0.67 650	0.42 607	0.68 587	0.35 552	0.13 553	0.14 608	0.14 581	0.12 551	0.19 615	0.17 595

Nwc_Net	0.37 585	0.25 583	0.68 579	0.31 623	0.24 624	0.44 594	0.30 591	0.65 648	0.50 582	0.37 522	0.69 638	0.58 623	0.45 615	0.60 547	0.40 577	0.15 593	0.12 586	0.19 632	0.21 641	0.14 554	0.13 539

RYNet	0.37 585	0.18 507	0.59 542	0.25 520	0.28 643	0.61 646	0.32 604	0.59 618	0.59 620	0.41 571	0.38 449	0.57 620	0.39 589	0.87 644	0.53 619	0.11 492	0.08 474	0.12 532	0.11 512	0.18 607	0.18 608

PA-Net	0.37 585	0.28 604	0.83 619	0.31 623	0.28 643	0.39 566	0.42 650	0.51 527	0.55 610	0.34 481	0.42 499	0.41 531	0.36 570	0.79 627	0.49 608	0.12 532	0.23 665	0.16 609	0.23 651	0.12 520	0.18 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 592	0.12 285	0.38 355	0.42 662	3.88 718	0.21 273	0.17 261	0.35 333	0.28 310	0.20 255	0.20 225	0.23 327	0.15 257	0.28 351	0.16 269	0.09 397	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 360	0.09 398

S-Stereo	0.38 592	0.20 536	1.05 654	0.27 582	0.22 603	0.38 557	0.32 604	0.55 577	0.66 638	0.39 552	0.59 607	0.49 582	0.41 598	0.75 612	0.40 577	0.12 532	0.15 623	0.13 554	0.13 579	0.16 576	0.21 636

ADCRef	0.38 592	0.24 578	0.88 631	0.26 554	0.21 587	0.49 619	0.27 557	0.52 546	0.48 565	0.50 616	0.58 604	0.35 478	0.47 624	0.48 479	1.29 690	0.09 397	0.08 474	0.12 532	0.12 551	0.11 479	0.11 495

PWC_ROB	0.38 592	0.29 611	0.69 580	0.25 520	0.20 579	0.38 557	0.19 359	0.58 612	0.67 641	0.57 640	0.85 657	0.51 594	0.40 594	0.71 595	0.52 617	0.13 553	0.09 510	0.14 581	0.10 471	0.17 593	0.14 561

PWCDC_ROB	0.38 592	0.30 618	0.60 544	0.33 635	0.20 579	0.42 583	0.19 359	0.58 612	0.89 672	0.42 581	1.26 680	0.36 483	0.34 561	0.50 488	0.38 562	0.18 631	0.11 566	0.11 494	0.09 427	0.19 615	0.13 539

Selective-IGEV-i16pb	0.39 597	0.12 285	2.18 695	0.21 294	0.15 454	0.68 655	0.32 604	0.56 593	0.57 616	0.25 311	0.44 523	0.33 455	0.21 379	0.80 631	0.25 478	0.14 578	0.10 541	0.09 357	0.10 471	0.12 520	0.13 539

aanetorigin	0.39 597	0.29 611	1.09 658	0.24 480	0.19 560	0.28 426	0.37 630	0.33 297	0.47 555	0.94 676	0.82 654	0.52 600	0.54 639	0.49 484	0.50 614	0.11 492	0.09 510	0.10 436	0.10 471	0.16 576	0.15 573

RGC	0.39 597	0.32 630	0.64 566	0.34 637	0.27 638	0.40 572	0.29 580	0.57 603	0.53 600	0.45 598	0.64 627	0.62 634	0.45 615	0.72 601	0.39 570	0.15 593	0.15 623	0.21 638	0.20 638	0.18 607	0.19 615

NCC-stereo	0.39 597	0.25 583	0.69 580	0.32 629	0.28 643	0.46 602	0.36 626	0.65 648	0.52 595	0.40 562	0.57 602	0.56 615	0.47 624	0.73 603	0.45 597	0.17 620	0.14 608	0.18 624	0.25 658	0.16 576	0.16 582

edge stereo	0.39 597	0.22 565	0.81 612	0.27 582	0.22 603	0.37 549	0.24 519	0.56 593	0.54 604	0.53 633	0.60 612	0.71 659	0.50 633	0.78 625	0.40 577	0.16 609	0.14 608	0.19 632	0.14 594	0.16 576	0.17 595

Abc-Net	0.39 597	0.25 583	0.69 580	0.32 629	0.28 643	0.46 602	0.36 626	0.65 648	0.52 595	0.40 562	0.57 602	0.56 615	0.47 624	0.73 603	0.45 597	0.17 620	0.14 608	0.18 624	0.25 658	0.16 576	0.16 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 597	0.28 604	0.78 599	0.27 582	0.18 533	0.49 619	0.22 470	0.59 618	0.84 670	0.55 637	0.53 585	0.49 582	0.36 570	0.67 586	0.82 656	0.13 553	0.10 541	0.11 494	0.12 551	0.17 593	0.17 595

SQANet	0.40 604	0.48 663	0.67 574	0.48 670	0.39 663	0.48 614	0.22 470	0.51 527	0.43 505	0.40 562	0.47 552	0.47 570	0.33 552	0.54 513	0.32 536	0.36 676	0.15 623	0.40 676	0.21 641	0.45 676	0.31 667

UDG	0.40 604	0.46 659	0.49 479	0.40 660	0.35 660	0.47 608	0.27 557	0.54 567	0.47 555	0.39 552	0.45 535	0.59 625	0.44 612	0.46 472	0.39 570	0.26 657	0.19 649	0.48 680	0.22 649	0.34 667	0.26 658

DDUNet	0.41 606	0.50 668	0.48 473	0.44 665	0.39 663	0.46 602	0.32 604	0.50 510	0.43 505	0.45 598	0.52 578	0.57 620	0.36 570	0.48 479	0.33 543	0.33 673	0.21 656	0.55 684	0.25 658	0.37 671	0.32 670

222	0.41 606	0.10 145	0.29 232	0.19 164	0.11 185	0.36 542	0.20 411	0.57 603	0.39 459	0.35 498	0.44 523	0.30 428	0.27 479	0.55 515	3.56 715	0.11 492	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 360	0.09 398

NaN_ROB	0.41 606	0.28 604	0.62 555	0.30 617	0.19 560	0.51 623	0.47 663	0.58 612	0.59 620	0.56 638	0.47 552	0.49 582	0.41 598	1.21 682	0.64 639	0.12 532	0.18 644	0.12 532	0.13 579	0.11 479	0.14 561

w-ln-seven	0.42 609	0.30 618	1.18 666	0.26 554	0.22 603	0.58 639	0.31 596	0.62 639	0.81 662	0.58 641	0.61 619	0.53 605	0.36 570	0.57 530	0.65 641	0.11 492	0.10 541	0.13 554	0.12 551	0.15 568	0.13 539

test_sample9	0.42 609	0.19 523	0.50 490	0.18 105	0.16 487	0.34 522	0.20 411	0.51 527	0.38 449	0.37 522	0.34 404	0.37 489	0.30 525	0.66 582	0.91 663	0.23 645	1.82 717	0.28 658	0.24 653	0.18 607	0.16 582

SDNR	0.42 609	0.21 551	0.82 616	0.21 294	0.18 533	1.27 693	0.17 261	0.50 510	0.49 574	0.42 581	0.81 652	0.38 497	0.27 479	1.19 679	0.38 562	0.23 645	0.24 667	0.17 615	0.13 579	0.17 593	0.20 627

ccnet	0.42 609	0.31 625	0.48 473	0.27 582	0.32 656	0.60 645	0.32 604	0.65 648	0.46 550	0.53 633	0.66 630	0.56 615	0.45 615	0.72 601	0.61 632	0.26 657	0.19 649	0.24 647	0.21 641	0.26 650	0.22 642

SHD	0.42 609	0.27 601	0.81 612	0.31 623	0.25 632	0.42 583	0.22 470	0.66 654	0.94 681	0.63 648	0.60 612	0.59 625	0.47 624	0.59 543	0.58 626	0.15 593	0.13 598	0.16 609	0.16 616	0.20 624	0.22 642

Wz-Net-SNSev	0.43 614	0.41 654	1.27 674	0.30 617	0.21 587	0.44 594	0.41 647	0.61 631	0.65 636	0.46 602	0.65 628	0.62 634	0.39 589	0.74 611	0.59 627	0.12 532	0.11 566	0.12 532	0.13 579	0.16 576	0.14 561

XQC	0.43 614	0.37 643	0.96 644	0.34 637	0.25 632	0.53 633	0.34 617	0.60 627	0.73 654	0.51 621	0.46 545	0.57 620	0.47 624	0.70 592	0.72 647	0.17 620	0.12 586	0.18 624	0.15 604	0.25 643	0.23 649

CC-Net-ROB	0.43 614	0.47 661	0.65 568	0.37 654	0.23 616	0.51 623	0.29 580	0.66 654	0.49 574	0.46 602	0.51 570	0.48 576	0.38 583	0.96 662	0.35 552	0.34 674	0.23 665	0.55 684	0.25 658	0.31 663	0.20 627

GANetREF_RVC	0.43 614	0.47 661	0.69 580	0.38 656	0.20 579	0.51 623	0.48 667	0.66 654	0.66 638	0.46 602	0.46 545	0.50 590	0.44 612	0.90 652	0.39 570	0.27 662	0.21 656	0.32 667	0.18 632	0.27 655	0.22 642
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	0.43 614	0.26 594	0.54 514	0.31 623	0.20 579	0.51 623	0.32 604	0.70 665	0.60 624	0.59 642	0.55 592	0.65 645	0.41 598	1.40 692	0.51 616	0.13 553	0.17 638	0.21 638	0.16 616	0.17 593	0.18 608

PDISCO_ROB	0.43 614	0.30 618	0.67 574	0.43 663	0.36 661	0.67 653	0.32 604	0.72 668	0.76 656	0.43 587	0.53 585	0.63 642	0.40 594	0.66 582	0.47 605	0.21 642	0.12 586	0.21 638	0.19 636	0.25 643	0.20 627

WQFJA1++	0.44 620	0.07 5	0.63 558	0.18 105	0.13 343	0.15 57	0.11 20	0.20 67	0.11 9	2.05 710	0.12 68	0.23 327	0.11 120	0.17 119	0.12 115	0.08 294	0.05 40	0.06 49	0.05 69	4.20 722	0.07 242

z-mn7	0.44 620	0.40 650	1.09 658	0.25 520	0.18 533	0.61 646	0.34 617	0.56 593	0.93 679	0.43 587	0.96 666	0.53 605	0.39 589	0.94 658	0.59 627	0.10 451	0.09 510	0.10 436	0.10 471	0.14 554	0.13 539

DeepPrunerF	0.44 620	0.29 611	1.29 676	0.33 635	0.30 652	0.35 537	0.36 626	0.62 639	1.15 692	0.40 562	0.44 523	0.39 509	0.41 598	0.80 631	0.52 617	0.18 631	0.14 608	0.23 645	0.21 641	0.17 593	0.17 595

ADCP+	0.45 623	0.24 578	1.15 665	0.25 520	0.22 603	0.56 635	0.39 641	0.54 567	0.51 586	0.44 594	0.51 570	0.46 568	0.52 638	0.56 526	1.89 704	0.10 451	0.08 474	0.11 494	0.10 471	0.14 554	0.13 539

PASM	0.45 623	0.35 635	0.90 634	0.35 646	0.33 657	0.39 566	0.38 636	0.50 510	0.61 628	0.52 627	0.51 570	0.62 634	0.45 615	0.93 656	0.48 606	0.26 657	0.29 675	0.29 662	0.33 671	0.29 661	0.26 658

DStereoO	0.46 625	0.32 630	0.51 500	0.36 648	0.29 651	0.38 557	0.45 656	0.55 577	0.60 624	0.47 609	0.49 560	0.48 576	0.73 669	0.59 543	0.69 645	0.81 700	0.18 644	0.38 673	0.19 636	0.46 677	0.20 627

zh-mn7	0.46 625	0.45 658	1.48 682	0.25 520	0.19 560	0.44 594	0.29 580	0.56 593	0.82 663	0.65 652	0.96 666	0.49 582	0.38 583	0.88 647	0.63 637	0.12 532	0.10 541	0.11 494	0.11 512	0.13 536	0.14 561

G-Net	0.46 625	0.25 583	0.86 628	0.34 637	0.28 643	0.90 677	0.35 621	0.47 476	0.45 532	0.68 655	1.22 678	0.64 644	0.60 650	0.61 554	0.57 621	0.16 609	0.14 608	0.17 615	0.13 579	0.22 634	0.19 615

GCST	0.47 628	0.60 677	0.57 531	1.04 702	0.48 676	0.38 557	0.11 20	0.40 396	0.32 370	0.41 571	0.34 404	0.29 411	0.17 314	0.46 472	0.19 364	0.69 692	0.42 687	0.79 697	0.62 700	0.62 685	0.46 682

ADCL	0.47 628	0.22 565	1.00 648	0.27 582	0.19 560	0.74 661	0.64 682	0.54 567	0.69 646	0.56 638	0.71 639	0.55 611	0.60 650	0.60 547	1.43 692	0.11 492	0.09 510	0.13 554	0.13 579	0.14 554	0.14 561

DPSNet	0.47 628	0.24 578	0.93 639	0.27 582	0.20 579	0.75 664	0.57 676	0.84 683	0.79 660	0.47 609	0.51 570	0.60 628	0.69 665	0.87 644	0.71 646	0.16 609	0.13 598	0.12 532	0.10 471	0.25 643	0.21 636

zh-sn7	0.48 631	0.51 670	1.43 681	0.29 606	0.20 579	0.47 608	0.39 641	0.57 603	0.62 630	0.52 627	0.81 652	0.52 600	0.56 643	1.05 671	0.87 660	0.12 532	0.13 598	0.13 554	0.13 579	0.17 593	0.16 582

ADCPNet	0.48 631	0.29 611	1.60 687	0.27 582	0.23 616	0.70 659	0.38 636	0.53 558	0.51 586	0.51 621	0.59 607	0.67 650	0.56 643	0.60 547	1.14 678	0.15 593	0.18 644	0.14 581	0.23 651	0.19 615	0.19 615

MDST_ROB	0.48 631	0.14 404	0.95 642	0.30 617	0.21 587	1.33 696	0.32 604	0.77 673	0.56 613	1.06 684	0.71 639	0.49 582	0.35 566	1.26 685	0.38 562	0.13 553	0.11 566	0.16 609	0.13 579	0.12 520	0.12 519

AANet	0.49 634	0.42 656	1.56 685	0.22 365	0.19 560	0.39 566	0.25 536	0.52 546	0.92 676	0.92 673	0.93 664	0.84 666	0.67 662	0.59 543	0.59 627	0.15 593	0.11 566	0.13 554	0.12 551	0.18 607	0.16 582

test_sample8	0.49 634	0.19 523	0.50 490	0.18 105	0.16 487	0.34 522	0.20 411	0.55 577	0.34 394	0.62 646	0.38 449	1.15 681	0.67 662	0.66 582	0.91 663	0.23 645	1.82 717	0.28 658	0.24 653	0.18 607	0.16 582

SuperB	0.49 634	0.28 604	2.23 696	0.23 424	0.15 454	0.41 576	0.32 604	0.47 476	0.82 663	0.43 587	0.50 564	0.33 455	0.45 615	0.68 587	1.08 673	0.10 451	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.98 706	0.14 561

ADCMid	0.49 634	0.34 633	1.13 663	0.26 554	0.21 587	0.51 623	0.37 630	0.57 603	0.54 604	0.75 663	0.66 630	0.62 634	0.64 661	0.64 571	1.68 697	0.13 553	0.12 586	0.17 615	0.17 626	0.20 624	0.17 595

psmorigin	0.50 638	0.25 583	3.03 705	0.24 480	0.19 560	0.38 557	0.22 470	0.50 510	0.44 520	0.64 650	0.68 634	0.71 659	0.51 636	0.85 641	0.45 597	0.14 578	0.17 638	0.13 554	0.14 594	0.16 576	0.21 636

CSAN	0.50 638	0.35 635	0.78 599	0.36 648	0.23 616	0.56 635	0.59 679	0.61 631	0.70 648	0.64 650	0.78 649	0.65 645	0.60 650	1.38 691	0.62 634	0.21 642	0.17 638	0.20 636	0.20 638	0.18 607	0.18 608

SGM_RVC	0.50 638	0.19 523	0.50 490	0.25 520	0.15 454	0.69 656	0.39 641	0.68 662	0.82 663	0.95 678	0.84 656	1.13 678	0.76 670	1.16 678	0.60 631	0.16 609	0.16 631	0.16 609	0.16 616	0.16 576	0.17 595
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 638	0.20 536	0.78 599	0.24 480	0.26 636	0.39 566	0.30 591	0.51 527	0.50 582	0.54 635	1.23 679	2.52 707	0.37 579	0.77 623	0.95 666	0.08 294	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.10 430	0.08 326

Wz-Net-TNSev	0.51 642	0.58 675	1.61 689	0.25 520	0.21 587	0.65 650	0.45 656	0.63 646	0.69 646	0.51 621	0.54 588	0.71 659	0.60 650	1.00 667	0.77 651	0.15 593	0.15 623	0.13 554	0.15 604	0.21 627	0.20 627

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 642	0.50 668	0.86 628	0.39 658	0.24 624	0.84 672	0.55 674	0.56 593	0.62 630	0.60 643	0.68 634	0.62 634	0.42 607	1.13 677	0.43 589	0.23 645	0.27 671	0.27 650	0.35 673	0.25 643	0.29 663

AnyNet_C32	0.51 642	0.40 650	1.10 662	0.29 606	0.28 643	0.59 642	0.58 677	0.54 567	0.60 624	0.62 646	0.66 630	0.54 609	0.54 639	0.78 625	1.74 701	0.15 593	0.14 608	0.15 597	0.17 626	0.20 624	0.20 627

WCMA_ROB	0.51 642	0.21 551	0.65 568	0.25 520	0.21 587	0.58 639	0.32 604	0.54 567	0.55 610	0.95 678	1.40 685	1.28 685	0.81 675	0.73 603	0.62 634	0.18 631	0.15 623	0.15 597	0.15 604	0.19 615	0.19 615

WZ-Net	0.52 646	0.38 648	1.90 692	0.30 617	0.24 624	0.57 638	0.48 667	0.62 639	0.78 659	0.50 616	0.71 639	0.68 654	0.54 639	0.98 666	0.84 657	0.13 553	0.10 541	0.11 494	0.12 551	0.19 615	0.20 627

SANet	0.53 647	0.28 604	0.96 644	0.26 554	0.15 454	0.69 656	0.44 655	0.67 659	1.34 696	0.67 654	0.98 669	0.94 671	0.71 667	0.89 649	0.76 648	0.14 578	0.12 586	0.12 532	0.11 512	0.17 593	0.16 582

Consistency-Raft	0.55 648	0.48 663	1.02 651	0.45 666	0.49 677	0.49 619	0.47 663	0.72 668	0.72 651	0.45 598	0.82 654	0.47 570	0.60 650	0.50 488	0.63 637	0.39 680	0.39 685	0.44 678	0.51 690	0.52 679	0.37 673

anonymity	0.56 649	0.54 673	0.70 586	0.47 669	0.61 687	0.56 635	0.43 652	0.69 663	0.49 574	0.63 648	0.55 592	0.54 609	0.60 650	0.61 554	0.57 621	0.55 685	0.53 696	0.50 681	0.54 694	0.51 678	0.56 687

MFN_U_SF_RVC	0.56 649	0.51 670	1.19 667	0.38 656	0.22 603	0.69 656	0.27 557	0.80 678	0.67 641	0.73 659	0.74 644	0.87 667	0.61 659	0.81 635	0.76 648	0.29 668	0.27 671	0.32 667	0.37 677	0.32 666	0.31 667

SAMSARA	0.56 649	0.39 649	0.80 609	0.60 682	0.46 674	1.00 681	1.23 713	0.67 659	0.68 644	0.71 658	0.54 588	0.89 670	0.57 646	0.81 635	0.62 634	0.19 637	0.22 660	0.18 624	0.18 632	0.27 655	0.25 656

otaku	0.57 652	0.62 679	0.87 630	0.63 684	0.44 672	0.73 660	0.37 630	0.65 648	0.66 638	0.51 621	0.75 645	0.66 649	0.45 615	0.69 589	0.46 603	0.53 682	0.34 681	0.55 684	0.35 673	0.60 684	0.45 679

Ntro	0.58 653	0.64 680	0.92 637	0.66 685	0.50 678	0.77 665	0.36 626	0.66 654	0.70 648	0.50 616	0.59 607	0.65 645	0.51 636	0.75 612	0.45 597	0.56 686	0.32 679	0.56 687	0.34 672	0.63 686	0.46 682

PVD	0.58 653	0.34 633	0.84 624	0.39 658	0.31 655	0.59 642	0.47 663	0.80 678	1.25 693	0.92 673	1.09 672	0.79 663	0.82 676	0.85 641	0.76 648	0.21 642	0.18 644	0.22 644	0.18 632	0.27 655	0.35 672

ADCS	0.58 653	0.40 650	1.35 679	0.29 606	0.24 624	0.55 634	0.45 656	0.67 659	0.83 667	0.76 664	0.71 639	0.68 654	0.60 650	0.76 617	2.23 709	0.16 609	0.16 631	0.16 609	0.17 626	0.22 634	0.22 642

MeshStereo	0.58 653	0.27 601	0.67 574	0.22 365	0.17 511	0.66 652	0.37 630	0.78 674	0.61 628	1.47 706	1.30 681	1.65 693	0.79 672	1.12 676	0.59 627	0.17 620	0.17 638	0.17 615	0.14 594	0.17 593	0.14 561
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	0.60 657	0.33 632	0.61 547	0.30 617	0.25 632	0.86 674	0.35 621	0.55 577	0.67 641	1.10 686	1.49 690	1.76 696	0.97 686	0.88 647	0.49 608	0.23 645	0.21 656	0.27 650	0.27 666	0.25 643	0.24 654

DGSMNet	0.61 658	0.29 611	0.91 635	0.51 675	0.70 692	0.62 648	1.38 714	0.59 618	0.55 610	0.37 522	0.61 619	0.52 600	0.33 552	0.65 578	0.43 589	0.53 682	0.60 703	0.67 689	0.61 699	0.63 686	0.61 697

FCDSN-DC	0.63 659	0.31 625	0.61 547	0.36 648	0.30 652	0.65 650	0.37 630	0.66 654	0.68 644	1.14 688	1.54 693	1.71 695	1.26 695	0.92 654	0.64 639	0.24 653	0.22 660	0.27 650	0.26 662	0.27 655	0.27 662
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 659	0.37 643	2.40 700	0.26 554	0.25 632	0.38 557	0.49 669	0.41 410	1.06 686	1.38 695	0.87 661	0.62 634	0.95 683	0.65 578	1.65 696	0.11 492	0.09 510	0.10 436	0.11 512	0.19 615	0.17 595

AnyNet_C01	0.65 661	0.58 675	2.60 703	0.32 629	0.26 636	0.88 675	0.61 680	0.63 646	0.62 630	0.68 655	0.96 666	0.76 662	0.60 650	0.96 662	1.43 692	0.16 609	0.16 631	0.17 615	0.17 626	0.23 637	0.23 649

DispFullNet	0.66 662	0.89 694	1.59 686	0.77 690	1.21 709	0.51 623	0.23 497	0.59 618	0.72 651	0.69 657	0.61 619	0.69 656	0.91 682	0.79 627	0.48 606	0.27 662	0.12 586	0.73 692	0.30 670	0.65 689	0.40 676

NVStereoNet_ROB	0.67 663	0.49 667	0.83 619	0.48 670	0.40 665	0.51 623	0.46 659	0.70 665	0.77 658	0.84 668	1.72 698	1.02 676	0.83 677	1.23 683	0.79 654	0.32 672	0.38 684	0.40 676	0.46 684	0.36 670	0.41 677
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	0.68 664	0.64 680	1.06 655	0.45 666	0.27 638	1.40 700	0.58 677	0.78 674	0.92 676	0.84 668	0.86 658	0.88 669	0.68 664	1.33 690	0.68 644	0.37 678	0.29 675	0.34 671	0.36 676	0.43 674	0.37 673

SPS-STEREO	0.69 665	0.61 678	0.98 646	0.52 678	0.57 684	0.74 661	0.50 670	0.78 674	0.62 630	0.95 678	0.86 658	0.94 671	0.70 666	1.01 668	0.87 660	0.58 688	0.51 693	0.50 681	0.50 689	0.55 681	0.58 690
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 666	0.30 618	0.69 580	0.32 629	0.27 638	0.81 671	0.39 641	0.79 677	0.82 663	1.41 698	1.58 695	1.98 698	1.26 695	1.02 669	0.77 651	0.24 653	0.22 660	0.27 650	0.26 662	0.26 650	0.26 658

FC-DCNN v2	0.71 667	0.30 618	0.67 574	0.32 629	0.27 638	0.84 672	0.39 641	0.84 683	0.85 671	1.44 702	1.64 696	2.09 700	1.28 697	1.06 672	0.80 655	0.24 653	0.22 660	0.27 650	0.26 662	0.26 650	0.25 656

RainbowNet	0.72 668	0.89 694	1.02 651	0.82 692	0.63 689	0.78 668	0.52 671	0.81 680	0.93 679	0.60 643	0.79 650	0.80 664	0.60 650	0.80 631	0.57 621	0.78 698	0.55 699	0.78 695	0.49 687	0.76 696	0.58 690

ACVNet_1	0.72 668	0.81 689	1.37 680	0.72 688	0.53 682	0.77 665	0.42 650	0.85 686	0.90 674	0.74 662	0.75 645	1.32 687	0.72 668	1.02 669	0.55 620	0.54 684	0.31 678	0.71 691	0.35 673	0.64 688	0.45 679

ACVNet-4b	0.72 668	0.81 689	1.33 678	0.72 688	0.50 678	0.80 670	0.31 596	0.71 667	0.80 661	0.50 616	0.72 643	0.95 673	0.43 611	0.96 662	1.20 686	1.13 712	0.21 656	0.76 694	0.45 683	0.65 689	0.46 682

MFMNet_re	0.72 668	0.76 687	0.99 647	0.62 683	0.70 692	0.77 665	0.67 683	0.75 671	0.83 667	0.78 666	0.86 658	0.69 656	0.78 671	0.71 595	0.61 632	0.66 691	0.59 702	0.61 688	0.58 698	0.68 692	0.71 701

ELAS_RVC	0.74 672	0.36 638	1.00 648	0.37 654	0.33 657	0.88 675	0.93 702	0.83 682	1.08 688	1.35 693	1.33 684	1.24 683	1.33 699	1.06 672	0.95 666	0.27 662	0.25 669	0.29 662	0.27 666	0.30 662	0.30 664
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 672	0.36 638	0.85 627	0.36 648	0.33 657	1.36 697	0.77 693	0.93 687	0.92 676	1.41 698	1.53 692	1.16 682	1.17 691	0.95 661	1.03 670	0.26 657	0.25 669	0.28 658	0.28 669	0.31 663	0.30 664
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 674	0.44 657	1.98 693	0.49 673	0.16 487	0.58 639	0.31 596	0.81 680	0.83 667	0.41 571	0.52 578	0.98 675	0.58 647	4.97 719	1.03 670	0.11 492	0.07 385	0.10 436	0.24 653	0.27 655	0.26 658

RTS	0.78 675	0.48 663	4.68 710	0.34 637	0.28 643	1.12 685	0.46 659	0.62 639	1.03 683	0.73 659	0.89 662	0.60 628	0.59 648	1.61 695	1.16 682	0.14 578	0.11 566	0.15 597	0.15 604	0.21 627	0.19 615

RTSA	0.78 675	0.48 663	4.68 710	0.34 637	0.28 643	1.12 685	0.46 659	0.62 639	1.03 683	0.73 659	0.89 662	0.60 628	0.59 648	1.61 695	1.16 682	0.14 578	0.11 566	0.15 597	0.15 604	0.21 627	0.19 615

DStereoSA	0.81 677	0.37 643	1.08 657	0.51 675	0.65 690	0.67 653	1.44 715	0.74 670	1.06 686	0.54 635	1.67 697	0.49 582	1.78 705	0.96 662	1.69 699	0.28 665	0.43 688	0.27 650	0.51 690	0.40 673	0.58 690

DStereoFS	0.84 678	0.66 682	0.80 609	0.53 679	0.50 678	1.23 691	0.55 674	0.94 688	1.32 695	0.89 670	1.32 682	1.04 677	2.32 712	1.29 688	1.14 678	0.31 671	0.35 682	0.30 664	0.39 680	0.34 667	0.60 693

SGM+DAISY	0.87 679	0.66 682	1.30 677	0.51 675	0.60 686	1.03 682	0.84 699	0.76 672	0.73 654	1.39 696	1.51 691	1.31 686	1.22 693	1.11 674	1.08 673	0.57 687	0.53 696	0.51 683	0.51 690	0.54 680	0.61 697

ACVNet_2	0.89 680	0.87 693	1.25 672	0.82 692	0.62 688	0.97 680	0.62 681	1.14 693	1.42 698	1.00 681	1.40 685	1.47 690	0.84 678	1.11 674	0.66 642	0.61 689	0.43 688	0.78 695	0.49 687	0.75 695	0.52 685

IMH-64-1	0.91 681	0.86 691	0.84 624	0.97 697	0.75 694	0.92 678	0.71 685	1.27 694	1.10 689	0.89 670	1.45 687	1.14 679	0.96 684	1.19 679	0.84 657	0.74 695	0.51 693	0.97 700	0.55 695	0.84 698	0.60 693

IMH-64	0.91 681	0.86 691	0.84 624	0.97 697	0.75 694	0.92 678	0.71 685	1.27 694	1.10 689	0.89 670	1.45 687	1.14 679	0.96 684	1.19 679	0.84 657	0.74 695	0.51 693	0.97 700	0.55 695	0.84 698	0.60 693

MonStereo1	0.93 683	0.56 674	0.82 616	0.69 686	0.58 685	1.37 698	0.35 621	0.94 688	1.25 693	0.93 675	1.90 701	1.52 691	2.10 709	1.27 686	0.77 651	0.69 692	0.33 680	0.75 693	0.47 686	0.70 693	0.57 689

U	1.00 684	0.09 89	0.21 123	0.21 294	3.68 716	6.12 719	0.14 108	0.21 83	0.21 191	0.11 59	0.11 48	0.10 57	0.09 36	0.12 5	0.11 44	0.07 129	0.05 40	5.42 726	2.90 724	0.07 187	0.06 146

PWCK	1.00 684	1.17 706	1.70 690	0.91 695	0.41 666	1.19 689	0.92 701	1.10 691	1.14 691	1.16 689	1.14 675	1.25 684	0.88 681	1.75 701	1.04 672	0.87 703	0.50 691	0.87 698	0.53 693	0.96 705	0.52 685

WAO-7	1.01 686	0.89 694	0.93 639	0.83 694	0.66 691	1.18 687	0.81 697	1.40 698	1.57 702	1.11 687	1.76 700	1.45 689	1.19 692	1.50 694	1.14 678	0.61 689	0.62 706	0.70 690	0.68 702	0.66 691	0.60 693

MADNet+	1.01 686	1.16 705	4.72 712	0.70 687	0.47 675	1.24 692	0.96 703	0.97 690	0.89 672	0.65 652	0.77 648	0.87 667	0.85 680	2.09 705	1.68 697	0.38 679	0.39 685	0.31 666	0.27 666	0.43 674	0.39 675

MultiAttention	1.02 688	0.13 354	0.43 425	0.35 646	0.43 669	5.36 715	1.71 716	0.69 663	0.53 600	0.36 514	0.63 625	0.55 611	0.22 396	7.60 723	0.43 589	0.09 397	0.06 246	0.14 581	0.24 653	0.26 650	0.30 664

IMH	1.05 689	0.95 698	1.00 648	1.01 699	0.78 697	1.11 684	0.68 684	1.38 697	1.43 699	1.00 681	1.72 698	1.43 688	1.14 688	1.73 700	0.89 662	1.09 709	0.55 699	0.99 702	0.57 697	0.87 700	0.62 699

WAO-6	1.07 690	0.93 697	0.92 637	0.96 696	0.78 697	1.28 694	0.75 690	1.34 696	2.00 706	1.02 683	1.54 693	1.59 692	1.22 693	1.31 689	1.14 678	0.78 698	0.55 699	1.02 704	0.75 707	0.83 697	0.69 700

LVE	1.13 691	1.02 699	1.28 675	1.01 699	0.80 700	1.29 695	0.81 697	1.47 701	1.96 704	1.07 685	1.90 701	1.90 697	1.01 687	1.48 693	0.91 663	0.93 706	0.61 705	0.94 699	0.69 703	0.87 700	0.75 705

JetBlue	1.14 692	0.76 687	2.36 698	0.59 681	0.75 694	3.04 711	1.78 717	1.11 692	0.90 674	0.94 676	1.10 673	1.66 694	1.28 697	2.09 705	1.72 700	0.43 681	0.36 683	0.38 673	0.38 679	0.58 683	0.56 687

Dean	1.17 693	1.04 701	1.49 684	1.03 701	0.78 697	1.20 690	0.77 693	1.48 702	1.96 704	1.28 691	1.99 704	2.15 701	1.14 688	1.25 684	1.00 669	0.81 700	0.60 703	1.01 703	0.69 703	0.92 704	0.74 704

SGM-ForestM	1.36 694	0.28 604	0.79 606	0.26 554	0.16 487	2.26 708	1.00 705	1.42 699	1.46 701	2.38 712	2.05 705	5.95 720	2.66 714	2.95 710	2.46 711	0.17 620	0.18 644	0.18 624	0.18 632	0.15 568	0.18 608

xyz-stereo	1.40 695	0.10 145	17.09 732	0.18 105	0.07 2	4.78 714	0.18 312	0.29 238	0.34 394	0.36 514	2.81 712	0.40 524	0.29 511	0.56 526	0.24 468	0.07 129	0.05 40	0.09 357	0.06 154	0.06 104	0.05 34

MANE	1.41 696	0.36 638	0.74 596	0.43 663	0.41 666	2.16 707	0.80 695	2.39 715	3.38 711	2.22 711	3.06 713	3.54 713	2.73 715	2.15 707	1.94 706	0.28 665	0.27 671	0.30 664	0.46 684	0.28 660	0.34 671

TorneroNet-64	1.43 697	1.03 700	1.20 668	1.10 703	0.86 703	2.26 708	0.73 688	1.84 707	3.84 716	1.25 690	2.25 709	2.69 709	1.42 700	1.76 702	1.43 692	0.76 697	0.50 691	1.09 705	0.66 701	1.23 710	0.76 706

notaker	1.45 698	1.34 709	1.48 682	1.40 710	1.07 707	1.18 687	0.85 700	1.48 702	1.40 697	1.51 707	3.46 714	2.40 706	1.81 706	1.76 702	1.45 695	1.11 710	0.69 711	1.38 712	0.87 710	1.31 712	0.97 710

WAO-8	1.46 699	1.10 703	1.09 658	1.10 703	0.84 701	2.06 704	0.75 690	1.84 707	3.83 714	1.44 702	2.21 707	2.15 701	1.43 701	3.17 711	1.19 684	0.91 704	0.65 708	1.09 705	0.79 708	0.90 702	0.71 701

Venus	1.46 699	1.10 703	1.09 658	1.10 703	0.84 701	2.06 704	0.75 690	1.84 707	3.83 714	1.44 702	2.21 707	2.15 701	1.43 701	3.17 711	1.19 684	0.91 704	0.65 708	1.09 705	0.79 708	0.90 702	0.71 701

UNDER WATER-64	1.55 701	1.19 707	2.52 701	1.31 708	0.95 705	2.12 706	1.21 712	1.45 700	3.19 710	1.43 701	1.32 682	2.64 708	2.04 708	1.63 697	1.83 702	1.11 710	0.67 710	1.28 710	0.92 711	1.19 707	1.02 711

UNDER WATER	1.59 702	1.22 708	2.36 698	1.38 709	1.03 706	1.67 703	1.10 709	1.54 705	3.63 712	1.44 702	1.47 689	2.85 710	2.25 711	1.67 698	1.94 706	1.06 708	0.62 706	1.31 711	0.93 712	1.21 709	1.02 711

LSM	1.64 703	0.40 650	2.56 702	2.02 714	17.61 731	0.51 623	0.52 671	0.61 631	0.76 656	0.82 667	1.11 674	0.63 642	0.54 639	0.75 612	0.49 608	0.16 609	0.24 667	0.18 624	0.21 641	0.25 643	2.42 718

LE_ROB	1.76 704	0.20 536	2.68 704	0.48 670	0.52 681	0.78 668	0.96 703	0.84 683	6.61 721	7.40 724	2.08 706	2.08 699	4.83 717	1.27 686	3.79 716	0.10 451	0.08 474	0.12 532	0.11 512	0.11 479	0.10 457

ktn	1.77 705	1.36 710	1.22 669	1.43 711	1.14 708	1.52 701	1.08 708	1.51 704	3.96 717	2.77 715	4.69 716	3.35 712	1.46 703	1.69 699	1.25 688	1.43 714	0.77 713	1.45 713	0.99 713	1.32 713	0.96 708

KSHMR	1.89 706	1.36 710	1.60 687	1.47 712	1.22 710	1.38 699	1.06 707	1.79 706	5.97 720	1.42 700	5.65 719	2.98 711	1.14 688	2.23 708	1.20 686	1.27 713	1.12 715	1.46 714	1.10 715	1.32 713	1.15 713

TorneroNet	2.22 707	1.08 702	1.24 671	1.14 707	0.90 704	5.58 716	0.80 695	2.12 712	8.69 723	2.58 713	5.42 718	3.88 714	1.97 707	1.78 704	1.87 703	0.86 702	0.54 698	1.15 709	0.74 706	1.23 710	0.85 707

MADNet++	2.26 708	1.80 713	2.06 694	2.13 716	1.97 714	2.61 710	1.79 718	2.38 714	2.16 707	2.75 714	2.65 711	2.38 705	2.43 713	3.17 711	3.21 713	2.17 717	1.95 719	1.94 718	1.63 717	2.06 716	2.01 717

JetRed	2.30 709	2.64 715	6.12 715	1.12 706	1.38 712	5.85 718	3.29 719	1.99 710	1.67 703	1.98 709	1.95 703	2.16 704	1.60 704	2.48 709	4.10 717	1.05 707	1.60 716	1.09 705	1.01 714	1.67 715	1.28 714

light-stereo	2.37 710	0.69 684	3.61 706	3.84 718	3.41 715	4.04 712	0.31 596	2.13 713	1.45 700	3.61 716	6.33 720	6.90 723	0.63 660	4.83 718	1.28 689	0.71 694	0.74 712	0.32 667	0.39 680	1.20 708	0.96 708

HanzoNet	2.97 711	1.69 712	2.29 697	1.74 713	1.33 711	1.53 702	1.03 706	1.99 710	2.64 709	5.51 720	5.16 717	5.90 719	6.82 722	4.32 717	3.29 714	3.16 720	2.02 721	1.92 716	2.87 723	2.24 717	1.89 716

coex-ft	3.44 712	0.73 686	48.55 746	0.24 480	0.19 560	0.50 622	0.43 652	0.47 476	2.40 708	7.03 723	1.20 677	0.97 674	2.23 710	0.73 603	1.92 705	0.12 532	0.15 623	0.14 581	0.12 551	0.21 627	0.43 678

TCMNet-wrong-test	4.29 713	5.57 720	4.65 709	11.33 728	10.39 724	5.73 717	4.48 722	4.13 719	1.02 682	1.91 708	2.39 710	6.16 721	3.62 716	3.84 716	4.50 719	1.99 716	0.47 690	1.97 719	1.69 718	5.69 724	4.31 723

DPSimNet_ROB	4.34 714	4.23 716	6.89 717	3.67 717	3.68 716	4.75 713	5.21 723	2.67 716	3.68 713	5.82 721	3.95 715	5.57 716	6.72 721	3.46 715	4.48 718	4.05 724	2.88 722	4.68 725	3.12 725	3.69 719	3.62 722

tt	4.71 715	0.10 145	3.94 707	2.06 715	1.53 713	10.14 724	16.88 727	9.27 727	4.98 718	1.39 696	1.02 670	4.68 715	4.90 718	3.35 714	5.86 722	5.76 725	9.15 733	2.24 721	2.53 721	3.10 718	1.32 715

BEATNet-Init1	4.73 716	2.61 714	13.29 731	0.58 680	0.53 682	10.12 723	3.33 720	4.83 720	5.01 719	8.75 725	8.51 722	14.08 734	7.60 724	7.70 724	5.34 720	0.28 665	0.28 674	0.34 671	0.37 677	0.57 682	0.45 679

Selective-IGEV-i1pa	5.57 717	7.99 722	4.76 713	0.80 691	0.45 673	12.99 725	3.60 721	9.25 726	7.43 722	6.97 722	9.87 726	8.94 724	7.26 723	14.66 735	5.65 721	3.55 721	1.08 714	1.93 717	0.72 705	0.73 694	2.79 720

USTest	6.88 718	5.23 719	5.63 714	7.22 722	7.29 719	14.34 727	22.76 728	8.48 724	9.32 724	5.42 719	6.39 721	6.29 722	6.64 720	6.92 722	8.62 725	1.94 715	3.29 723	2.16 720	2.55 722	3.85 720	3.29 721

EDNetEfficientorigin	7.51 719	0.52 672	140.47 748	0.25 520	0.17 511	0.42 583	0.29 580	0.47 476	1.03 683	1.28 691	1.02 670	0.83 665	0.84 678	0.75 612	0.99 668	0.10 451	0.09 510	0.12 532	0.10 471	0.21 627	0.22 642

DGTPSM_ROB	8.34 720	5.10 717	10.37 729	5.31 720	10.18 722	8.33 720	23.60 732	6.06 722	13.41 732	4.90 717	10.87 730	5.65 717	10.44 725	6.17 720	12.59 726	3.74 722	7.55 726	3.69 722	7.26 730	4.14 721	7.46 726

DPSMNet_ROB	8.40 721	5.11 718	10.49 730	5.58 721	10.25 723	8.34 721	23.62 733	6.07 723	13.45 733	4.93 718	10.88 731	5.66 718	10.44 725	6.24 721	12.64 727	3.98 723	7.61 727	3.76 723	7.30 731	4.20 722	7.51 727

DLNR_Zeroshot_test	10.44 722	12.10 731	19.93 734	106.08 747	23.66 743	0.14 39	0.13 73	3.22 717	0.17 100	0.16 203	0.23 263	0.16 219	0.10 81	0.31 393	0.15 242	2.36 718	0.06 246	0.07 161	0.07 238	39.70 747	0.06 146

DLNR-FE	10.45 723	12.13 732	19.94 735	106.10 748	23.12 742	0.14 39	0.13 73	3.28 718	0.17 100	0.16 203	0.23 263	0.16 219	0.10 81	0.31 393	0.15 242	2.41 719	0.06 246	0.07 161	0.07 238	40.22 748	0.06 146

iinet-test	10.78 724	9.29 723	9.70 719	10.48 723	10.68 725	17.98 732	25.98 734	12.57 731	13.39 730	9.64 729	10.10 727	10.06 726	10.61 728	11.22 731	12.70 728	6.40 727	7.74 728	5.68 727	6.69 726	7.47 725	7.30 724

IINet	10.78 724	9.29 723	9.70 719	10.48 723	10.68 725	17.98 732	25.98 734	12.57 731	13.39 730	9.64 729	10.10 727	10.06 726	10.61 728	11.22 731	12.70 728	6.40 727	7.74 728	5.68 727	6.69 726	7.47 725	7.30 724

LRCNet_RVC	10.90 726	14.34 734	9.35 718	15.35 729	8.04 721	1.08 683	0.34 617	8.78 725	0.70 648	12.63 734	16.05 734	9.85 725	6.54 719	8.57 725	6.34 723	20.27 744	5.40 725	23.70 742	21.88 743	14.87 733	13.83 734

DPSM_ROB	11.49 727	9.87 729	10.35 727	11.13 726	11.31 727	19.11 735	27.51 737	13.37 734	14.21 735	10.31 731	11.06 732	10.96 732	11.27 733	11.96 733	13.59 731	6.78 729	8.19 731	6.03 729	7.09 728	7.93 727	7.73 729

DPSM	11.49 727	9.87 729	10.35 727	11.13 726	11.31 727	19.11 735	27.51 737	13.37 734	14.21 735	10.31 731	11.06 732	10.96 732	11.27 733	11.96 733	13.59 731	6.78 729	8.19 731	6.03 729	7.09 728	7.93 727	7.73 729

xxxxx1	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 732	18.88 732	17.08 728	23.03 729	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 723	10.74 729	10.61 728	10.72 727	13.89 733	7.97 731	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 731

tt_ll	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 732	18.88 732	17.08 728	23.03 729	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 723	10.74 729	10.61 728	10.72 727	13.89 733	7.97 731	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 731

ff	15.27 729	9.54 726	10.31 724	20.13 732	18.88 732	17.08 728	23.03 729	10.36 728	10.99 726	9.21 726	9.62 723	10.74 729	10.61 728	10.72 727	13.89 733	7.97 731	9.20 734	31.85 745	44.72 747	12.84 730	13.69 731

PML	16.10 732	12.82 733	6.78 716	5.23 719	7.76 720	33.92 739	66.56 749	5.30 721	10.28 725	26.12 748	68.59 749	20.51 736	13.49 735	10.06 726	6.78 724	5.96 726	2.00 720	6.04 731	2.18 720	8.96 729	2.60 719

Anonymous_1	16.62 733	9.35 725	9.84 721	10.66 725	14.64 729	18.66 734	27.12 736	12.64 733	13.51 734	10.76 733	10.30 729	10.13 728	10.60 727	11.06 730	12.74 730	15.87 742	7.74 728	16.92 740	43.48 746	58.66 749	7.68 728

HaxPig	17.72 734	20.22 744	19.73 733	16.53 730	16.51 730	9.27 722	9.33 724	14.34 736	13.27 729	18.65 736	18.70 735	17.35 735	16.77 736	17.04 736	16.45 736	22.05 745	20.89 745	22.27 741	21.53 742	21.29 742	22.13 746

MEDIAN_ROB	21.21 735	24.62 746	23.47 744	19.58 731	19.65 735	13.22 726	10.96 725	17.88 737	17.00 737	22.14 747	22.02 738	20.86 737	20.36 737	21.06 737	19.71 737	25.63 746	24.13 746	26.21 743	25.20 744	25.17 743	25.38 747

RAFT-FEzeroshot	23.10 736	19.88 739	20.56 736	22.49 736	22.75 738	38.38 740	55.50 745	26.84 741	28.66 742	20.60 742	22.10 739	22.05 740	22.74 740	24.00 740	27.37 744	13.59 734	16.48 739	12.14 732	14.28 734	15.96 736	15.54 738

RAFT-FE	23.10 736	19.88 739	20.56 736	22.49 736	22.75 738	38.38 740	55.50 745	26.84 741	28.66 742	20.60 742	22.10 739	22.05 740	22.74 740	24.00 740	27.37 744	13.59 734	16.48 739	12.14 732	14.28 734	15.96 736	15.54 738

CasAABBNet	23.10 736	19.86 737	20.64 738	22.47 735	22.73 736	38.41 743	55.50 745	26.89 744	28.70 744	20.61 744	22.15 741	22.08 743	22.75 742	23.99 738	27.36 742	13.59 734	16.48 739	12.14 732	14.27 733	15.95 734	15.53 737

FlowAnything	23.14 739	19.87 738	20.79 739	22.50 739	22.74 737	38.39 742	55.46 742	26.89 744	28.72 745	20.77 746	22.29 744	22.07 742	22.72 739	23.99 738	27.41 746	13.60 737	16.55 744	12.15 736	14.36 738	15.97 738	15.52 736

Hybrid-DGEV	23.16 740	19.94 742	20.96 741	22.49 736	22.75 738	38.51 745	55.52 748	27.09 748	28.90 748	20.58 741	22.25 742	22.00 739	22.80 744	24.11 743	27.33 741	13.60 737	16.47 738	12.14 732	14.30 737	15.95 734	15.54 738

Selective-RAFT-Error	23.16 740	19.93 741	20.87 740	22.54 740	22.81 741	38.52 746	55.47 743	27.01 747	28.83 746	20.66 745	22.25 742	22.09 744	22.80 744	24.09 742	27.36 742	13.61 739	16.48 739	12.15 736	14.28 734	15.99 739	15.57 741

fast-reg	23.64 742	20.51 745	23.42 743	23.22 741	24.75 745	38.73 747	55.47 743	26.85 743	28.86 747	20.12 739	21.73 736	21.64 738	22.22 738	24.30 745	27.54 747	13.91 741	16.52 743	14.85 739	15.62 739	16.91 741	15.71 742

LSM0	24.24 743	19.98 743	22.32 742	24.22 742	40.14 748	38.48 744	55.20 741	26.95 746	28.57 741	20.49 740	21.83 737	22.26 745	22.75 742	24.22 744	27.30 740	13.66 740	16.32 737	12.19 738	14.15 732	16.10 740	17.66 743

AVERAGE_ROB	25.43 744	29.06 747	27.24 745	24.63 743	24.20 744	17.73 731	12.61 726	22.29 740	21.39 740	26.79 749	26.16 747	25.20 746	24.64 748	25.07 746	23.53 738	29.96 747	28.40 747	30.60 744	29.58 745	29.72 744	29.84 748

RSGM-EC	29.65 745	17.75 735	10.04 722	35.31 744	33.15 746	26.42 737	46.65 739	19.89 738	17.74 738	18.92 737	23.36 745	30.14 747	23.59 746	41.87 747	45.99 748	59.56 748	34.38 748	33.25 748	20.37 740	34.97 745	19.60 744

acva	29.65 745	17.75 735	10.04 722	35.31 744	33.15 746	26.42 737	46.65 739	19.89 738	17.74 738	18.92 737	23.36 745	30.14 747	23.59 746	41.87 747	45.99 748	59.56 748	34.38 748	33.25 748	20.37 740	34.97 745	19.60 744

Selective-IGEV-i16pa	30.47 747	41.93 748	4.02 708	0.49 673	0.37 662	96.94 749	0.74 689	60.26 750	58.76 749	17.24 735	64.39 748	38.26 749	49.53 749	106.11 750	26.15 739	19.96 743	3.42 724	4.39 724	1.81 719	0.39 672	14.22 735

test_example2	101.33 748	108.28 749	68.15 747	98.43 746	106.93 749	89.75 748	102.43 750	36.80 749	97.65 750	129.04 750	130.15 750	65.26 750	66.62 750	92.11 749	80.24 750	144.10 750	199.48 750	81.81 750	103.01 750	125.01 750	101.27 749

GS-Stereo							0.16 210	0.26 182	0.18 121	0.13 123	0.15 138	0.10 57	0.09 36	0.16 101	0.10 6	0.07 129	0.05 40	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 326

FSD					0.24 624	0.27 406	0.27 557	0.31 270	0.29 329	0.26 324	0.27 308	0.28 400	0.27 479	0.28 351	0.26 492	0.23 645	0.22 660	0.27 650	0.26 662	0.25 643

ccccc		256.29 750		354.40 749	364.36 750	149.10 750		152.89 751		153.93 751		164.00 751		268.02 751		390.55 751	349.22 751	244.59 751	219.82 751	412.30 751

ASD4		6.65 721

Low-res two-view benchmark