Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 156	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 156	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

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

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

LACA1	0.09 1	0.10 150	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 65	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

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

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 161	0.07 193	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 91	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 223	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 151	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 223	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 96	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 220	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.07 250

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 110	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 110	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 96	0.12 134	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 65	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 150	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 110	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 137	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 231	0.20 123	0.16 26	0.07 3	0.16 110	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.08 331	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 110	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 164	0.13 16	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 181	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 110	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 110	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 190	0.13 214	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 150

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 137	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.06 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 110	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 76	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 105	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 105	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 110	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 65	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 124	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 65	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 153	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 91	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.10 463	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.12 531	0.13 550

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 91	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 124	0.12 122	0.10 463	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.12 531	0.13 550

over v1	0.11 50	0.13 363	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 65	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 251	0.18 153	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-8	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 65	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 164	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-9	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 65	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 164	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 105	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 171	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.08 336

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.12 122	0.11 506	0.11 579	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 531

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 154	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 150	0.26 204	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 73	0.18 113	0.10 135	0.15 65	0.16 223	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 171	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.08 336

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 170	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 151	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 123	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 184	0.12 122	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 50	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 65	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 96	0.09 30	0.09 39	0.18 153	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 190	0.09 30	0.10 86	0.18 153	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 150	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 65	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 96	0.10 61	0.09 39	0.17 124	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 96	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 212	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 76	0.10 61	0.11 128	0.17 124	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 212	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 76	0.10 61	0.11 128	0.17 124	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 177	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 149	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 96	0.09 30	0.11 128	0.19 184	0.13 181	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 150	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 110	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 136	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 171	0.08 5	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 65	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 76	0.08 5	0.09 39	0.21 234	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 196	0.16 110	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 151	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 73	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 76	0.12 134	0.08 16	0.18 153	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 281	0.06 150

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.07 3	0.21 289	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.07 3	0.21 289	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 149	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 96	0.11 99	0.12 164	0.18 153	0.11 49	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 321	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 234	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 293	0.17 73	0.22 379	0.10 135	0.15 65	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.20 208	0.14 220	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.07 250

over-6	0.12 87	0.13 363	0.19 105	0.19 172	0.07 3	0.16 110	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 214	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.19 172	0.10 135	0.16 110	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 190	0.12 164	0.17 124	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.07 250

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.21 307	0.09 60	0.19 212	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 222	0.12 134	0.13 214	0.17 124	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 231	0.28 233	0.20 249	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 164	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 231	0.32 282	0.20 249	0.08 29	0.16 110	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 76	0.11 99	0.11 128	0.19 184	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 150	0.27 216	0.19 172	0.08 29	0.16 110	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.12 164	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 231	0.27 216	0.19 172	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 293	0.28 233	0.19 172	0.08 29	0.17 149	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 128	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 231	0.26 204	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 151	0.11 99	0.12 164	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 363	0.28 233	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 136	0.09 30	0.13 214	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 231	0.27 216	0.20 249	0.09 60	0.18 177	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 76	0.13 156	0.13 214	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 231	0.27 216	0.20 249	0.09 60	0.18 177	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 76	0.13 156	0.13 214	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 231	0.35 322	0.20 249	0.08 29	0.16 110	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 136	0.12 134	0.12 164	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 193	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 231	0.22 154	0.19 172	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 171	0.11 99	0.12 164	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 231	0.28 233	0.20 249	0.08 29	0.15 65	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 136	0.12 134	0.12 164	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 231	0.26 204	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 76	0.12 134	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 293	0.27 216	0.21 307	0.09 60	0.19 212	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 96	0.11 99	0.12 164	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 231	0.23 170	0.22 379	0.09 60	0.16 110	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 214	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 231	0.25 194	0.21 307	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 151	0.09 30	0.14 251	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 231	0.24 180	0.20 249	0.09 60	0.19 212	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 76	0.10 61	0.13 214	0.17 124	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 150	0.21 137	0.21 307	0.11 196	0.20 255	0.16 223	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 190	0.11 99	0.12 164	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.13 356	0.20 255	0.16 223	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 151	0.14 190	0.13 214	0.13 16	0.12 122	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 73	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 223	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 190	0.11 99	0.12 164	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 247	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 164	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 628

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 91	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 223	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 171	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 65	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 151	0.16 234	0.13 214	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 110	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 151	0.17 246	0.12 164	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 177	0.16 223	0.25 175	0.16 81	0.16 218	0.16 171	0.18 259	0.13 214	0.17 124	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 363	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.17 275	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 394	0.14 36	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.07 250

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 136	0.13 156	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 137	0.18 113	0.13 356	0.18 177	0.16 223	0.24 155	0.20 184	0.16 218	0.21 254	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 105	0.15 7	0.16 501	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 293	0.21 137	0.18 113	0.11 196	0.24 367	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 96	0.11 99	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.12 273	0.19 212	0.16 223	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 151	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.08 336

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.17 57	0.12 273	0.19 212	0.16 223	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 151	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.08 336

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 105	0.18 113	0.12 273	0.18 177	0.18 326	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 222	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 369	0.08 336

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 150	0.32 282	0.16 26	0.08 29	0.17 149	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 336

3w_stereo	0.12 87	0.11 231	0.18 91	0.18 113	0.08 29	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 76	0.07 2	0.12 164	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 171	0.08 5	0.12 164	0.16 106	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 194	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 223	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 151	0.09 30	0.09 39	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 469
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 87	0.11 231	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.17 275	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 96	0.13 156	0.08 16	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.19 172	0.11 196	0.15 65	0.17 275	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 96	0.14 190	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.19 172	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 171	0.13 156	0.09 39	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.18 113	0.13 356	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 234	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 589	0.24 667

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 105	0.20 249	0.09 60	0.17 149	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 76	0.14 190	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 96	0.15 212	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 247	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 164	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 628

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 136	0.13 156	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 231	0.22 154	0.20 249	0.09 60	0.19 212	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 302	0.07 393	0.11 508	0.09 440	0.09 369	0.08 336

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 105	0.18 113	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 76	0.16 234	0.12 164	0.19 184	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.07 250

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 137	0.18 113	0.10 135	0.17 149	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 268	0.19 279	0.11 128	0.20 208	0.14 220	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.06 150

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 231	0.44 450	0.21 307	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.13 214	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 231	0.30 258	0.20 249	0.13 356	0.20 255	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.15 271	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 105	0.18 113	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 154	0.18 113	0.14 407	0.18 177	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 218	0.22 268	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.14 407	0.18 177	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 218	0.21 254	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 231	0.38 370	0.17 57	0.11 196	0.17 149	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 136	0.13 156	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 149	0.16 223	0.32 297	0.22 225	0.15 189	0.17 190	0.20 294	0.13 214	0.14 36	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 154	0.15 7	0.09 60	0.18 177	0.13 80	0.24 155	0.25 283	0.14 167	0.22 268	0.17 246	0.12 164	0.19 184	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

BStereo	0.13 136	0.10 150	0.42 427	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 106	0.14 220	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.06 150

NLSM3	0.13 136	0.10 150	0.17 73	0.21 307	0.13 356	0.18 177	0.16 223	0.30 273	0.24 268	0.11 65	0.15 151	0.12 134	0.13 214	0.17 124	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.08 270	0.08 331	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 105	0.19 172	0.16 501	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 156	0.12 164	0.23 264	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 640	0.06 150

GASTEREO	0.13 136	0.12 293	0.21 137	0.23 439	0.10 135	0.18 177	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 237	0.16 171	0.11 99	0.13 214	0.19 184	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 106	0.06 150

MSCF	0.13 136	0.12 293	0.21 137	0.22 379	0.10 135	0.16 110	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 237	0.16 171	0.11 99	0.13 214	0.18 153	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 106	0.06 150

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 123	0.19 172	0.10 135	0.17 149	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 237	0.23 277	0.15 212	0.15 271	0.12 8	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 180	0.20 249	0.10 135	0.15 65	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 222	0.15 212	0.11 128	0.13 16	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 193	0.06 150

LG-Stereo	0.13 136	0.10 150	0.24 180	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.18 326	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 190	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 220	0.05 9	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.05 35

S2M2_L	0.13 136	0.11 231	0.20 123	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 151	0.14 190	0.12 164	0.15 76	0.14 220	0.13 567	0.09 520	0.09 369	0.10 486	0.11 490	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 417	0.19 105	0.26 569	0.09 60	0.15 65	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 214	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 658	0.36 342	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 208	0.10 6	0.09 409	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 654	0.05 35

castereo++	0.13 136	0.10 150	0.18 91	0.18 113	0.10 135	0.27 422	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 96	0.16 234	0.10 86	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 180	0.19 172	0.10 135	0.17 149	0.19 374	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 156	0.10 86	0.24 280	0.18 343	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.06 150
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 150	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.19 212	0.17 275	0.19 56	0.19 154	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.11 128	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

mms	0.13 136	0.11 231	0.19 105	0.19 172	0.12 273	0.16 110	0.17 275	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 190	0.14 190	0.09 39	0.24 280	0.14 220	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.07 250

ours_stereo	0.13 136	0.11 231	0.23 170	0.20 249	0.11 196	0.17 149	0.18 326	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 213	0.14 190	0.10 86	0.23 264	0.14 220	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.06 106	0.05 35

RAStereo	0.13 136	0.12 293	0.27 216	0.22 379	0.11 196	0.15 65	0.18 326	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 190	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 137	0.17 57	0.10 135	0.15 65	0.19 374	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 222	0.21 308	0.11 128	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.06 150

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 216	0.19 172	0.11 196	0.20 255	0.12 40	0.31 285	0.24 268	0.15 189	0.15 151	0.13 156	0.11 128	0.17 124	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 150	0.22 154	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 151	0.13 156	0.08 16	0.18 153	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 154	0.17 57	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 137	0.15 7	0.07 3	0.21 289	0.12 40	0.24 155	0.24 268	0.16 218	0.21 254	0.15 212	0.13 214	0.18 153	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 204	0.23 439	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 189	0.15 151	0.13 156	0.14 251	0.20 208	0.11 49	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.05 35

IGEV++	0.13 136	0.10 150	0.23 170	0.21 307	0.10 135	0.15 65	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 151	0.12 134	0.12 164	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 154	0.17 57	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 170	0.18 113	0.19 574	0.19 212	0.16 223	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 190	0.13 156	0.16 296	0.16 106	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.06 150

LoS_RVC	0.13 136	0.10 150	0.19 105	0.18 113	0.16 501	0.20 255	0.18 326	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 222	0.12 134	0.15 271	0.17 124	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 531

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 123	0.18 113	0.09 60	0.21 289	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 212	0.09 39	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 137	0.14 3	0.08 29	0.22 321	0.15 171	0.25 175	0.24 268	0.16 218	0.21 254	0.14 190	0.13 214	0.18 153	0.13 181	0.09 409	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FAST (zero-shot)	0.14 177	0.10 150	0.22 154	0.23 439	0.26 650	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 136	0.12 134	0.12 164	0.18 153	0.13 181	0.09 409	0.09 520	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.09 409

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 177	0.21 564	0.47 478	0.17 57	0.12 273	0.15 65	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 136	0.12 134	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.07 250

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 177	0.19 536	0.70 601	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 76	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 250

PSi22	0.14 177	0.13 363	0.29 247	0.19 172	0.09 60	0.17 149	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 136	0.22 320	0.13 214	0.29 383	0.14 220	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 150

Anonymus123	0.14 177	0.10 150	0.42 427	0.18 113	0.11 196	0.36 557	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 106	0.14 220	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.06 150

252Zero-FE	0.14 177	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 681	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

Zero-FE251	0.14 177	0.09 92	0.24 180	0.17 57	0.09 60	0.20 255	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 661	0.13 96	0.13 156	0.11 128	0.14 36	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 177	0.10 150	0.18 91	0.21 307	0.10 135	0.29 464	0.16 223	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 190	0.16 234	0.14 251	0.17 124	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

GGEV	0.14 177	0.10 150	0.18 91	0.21 307	0.10 135	0.29 464	0.16 223	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 190	0.16 234	0.14 251	0.17 124	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

FlowAnything_test	0.14 177	0.11 231	0.21 137	0.21 307	0.12 273	0.17 149	0.16 223	0.25 175	0.16 81	0.15 189	0.13 96	0.15 212	0.14 251	0.18 153	0.16 282	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.12 566	0.08 281	0.09 409

depthmonostereo	0.14 177	0.09 92	0.19 105	0.19 172	0.08 29	0.20 255	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 218	0.18 213	0.14 190	0.17 328	0.19 184	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 177	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.09 60	0.21 289	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 285	0.21 254	0.15 212	0.14 251	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 177	0.11 231	0.25 194	0.19 172	0.12 273	0.15 65	0.16 223	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 151	0.13 156	0.09 39	0.24 280	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 369	0.06 150

SCV	0.14 177	0.14 417	0.24 180	0.21 307	0.11 196	0.15 65	0.16 223	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 151	0.13 156	0.10 86	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.06 150

castereo	0.14 177	0.10 150	0.19 105	0.18 113	0.10 135	0.20 255	0.19 374	0.30 273	0.27 306	0.13 136	0.18 213	0.16 234	0.16 296	0.15 76	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.05 35

tt45	0.14 177	0.09 92	0.22 154	0.19 172	0.11 196	0.23 344	0.18 326	0.22 112	0.17 111	0.15 189	0.13 96	0.14 190	0.10 86	0.30 399	0.14 220	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.07 250

999	0.14 177	0.08 44	0.24 180	0.19 172	0.11 196	0.20 255	0.17 275	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 171	0.14 190	0.11 128	0.36 445	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.07 250

fffy	0.14 177	0.11 231	0.24 180	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.18 326	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 171	0.15 212	0.13 214	0.25 310	0.14 220	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.06 150

WCG-NET	0.14 177	0.09 92	0.23 170	0.18 113	0.08 29	0.18 177	0.17 275	0.21 94	0.28 325	0.18 256	0.21 254	0.15 212	0.12 164	0.18 153	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 177	0.09 92	0.23 170	0.17 57	0.08 29	0.19 212	0.16 223	0.23 135	0.26 295	0.18 256	0.19 222	0.20 294	0.12 164	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 177	0.11 231	0.32 282	0.19 172	0.11 196	0.18 177	0.17 275	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 291	0.15 212	0.10 86	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.10 441	0.06 150

ff7	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

IGEVStereo-DCA	0.14 177	0.11 231	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.12 76	0.14 190	0.12 164	0.28 364	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

ffff	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

11t	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

MaDis-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.26 204	0.19 172	0.14 407	0.16 110	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 136	0.14 190	0.11 128	0.17 124	0.17 314	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.06 150

UniTT-Stereo	0.14 177	0.10 150	0.30 258	0.21 307	0.13 356	0.17 149	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.11 128	0.18 153	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.06 150

CASnet	0.14 177	0.12 293	0.22 154	0.22 379	0.08 29	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.25 283	0.22 294	0.20 239	0.15 212	0.11 128	0.17 124	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.11 508	0.09 440	0.08 281	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 177	0.14 417	0.33 299	0.20 249	0.09 60	0.21 289	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 256	0.19 222	0.15 212	0.13 214	0.17 124	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.06 150

anonymousdsp	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.28 236	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.07 250

LoS	0.14 177	0.08 44	0.27 216	0.16 26	0.09 60	0.22 321	0.14 116	0.26 197	0.26 295	0.15 189	0.18 213	0.18 259	0.13 214	0.22 254	0.14 220	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 177	0.08 44	0.19 105	0.17 57	0.22 617	0.18 177	0.16 223	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 190	0.14 190	0.10 86	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 281	0.18 621

ProNet	0.14 177	0.12 293	0.25 194	0.19 172	0.11 196	0.19 212	0.19 374	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 96	0.13 156	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.07 250

MC-Stereo	0.14 177	0.09 92	0.25 194	0.21 307	0.09 60	0.18 177	0.16 223	0.23 135	0.19 154	0.18 256	0.23 277	0.16 234	0.13 214	0.22 254	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

ccc-4	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

IGEV-Stereo	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.28 236	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.07 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.24 180	0.25 535	0.11 196	0.11 20	0.18 326	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 76	0.18 259	0.12 164	0.14 36	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 214	0.15 456	0.25 194	0.22 379	0.14 407	0.17 149	0.17 275	0.33 312	0.21 206	0.18 256	0.21 254	0.14 190	0.10 86	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.05 35

DN	0.15 214	0.08 44	0.27 216	0.19 172	0.14 407	0.21 289	0.18 326	0.28 236	0.24 268	0.14 167	0.16 171	0.18 259	0.10 86	0.21 234	0.13 181	0.11 506	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.10 469

RT-Monster	0.15 214	0.08 44	0.21 137	0.17 57	0.14 407	0.20 255	0.11 26	0.29 253	0.32 385	0.24 317	0.22 268	0.17 246	0.13 214	0.18 153	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

MM-Stereo_test2	0.15 214	0.10 150	0.44 450	0.23 439	0.11 196	0.21 289	0.21 457	0.27 213	0.22 225	0.15 189	0.16 171	0.13 156	0.11 128	0.20 208	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.05 35

HART	0.15 214	0.11 231	0.30 258	0.21 307	0.09 60	0.17 149	0.16 223	0.30 273	0.19 154	0.15 189	0.25 303	0.17 246	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.07 393	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.06 150

HUF	0.15 214	0.11 231	0.38 370	0.17 57	0.11 196	0.16 110	0.17 275	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 96	0.14 190	0.11 128	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.20 669	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 574

rvit_stereo_0080	0.15 214	0.13 363	0.25 194	0.19 172	0.13 356	0.15 65	0.20 426	0.28 236	0.24 268	0.15 189	0.17 190	0.19 279	0.13 214	0.19 184	0.15 255	0.11 506	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.07 250

RAFT-Stereo-weight	0.15 214	0.09 92	0.26 204	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.17 275	0.36 367	0.29 344	0.24 317	0.20 239	0.19 279	0.10 86	0.18 153	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

whm_eth	0.15 214	0.13 363	0.25 194	0.19 172	0.13 356	0.15 65	0.20 426	0.28 236	0.24 268	0.15 189	0.17 190	0.19 279	0.13 214	0.19 184	0.15 255	0.11 506	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.07 250

CAS	0.15 214	0.07 4	0.21 137	0.41 676	0.16 501	0.20 255	0.18 326	0.22 112	0.19 154	0.15 189	0.19 222	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 181	0.29 683	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 574

CroCo-Stereo Lap2	0.15 214	0.15 456	0.28 233	0.25 535	0.18 547	0.11 20	0.19 374	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 171	0.15 212	0.12 164	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.07 393	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.07 250

GLC_STEREO	0.15 214	0.10 150	0.24 180	0.21 307	0.09 60	0.17 149	0.15 171	0.23 135	0.27 306	0.17 237	0.20 239	0.17 246	0.11 128	0.23 264	0.16 282	0.07 132	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.06 150

CREStereo++_RVC	0.15 214	0.08 44	0.26 204	0.17 57	0.11 196	0.18 177	0.13 80	0.22 112	0.30 360	0.21 285	0.30 361	0.13 156	0.11 128	0.16 106	0.15 255	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 619	0.06 106	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 214	0.09 92	0.28 233	0.16 26	0.08 29	0.25 387	0.14 116	0.23 135	0.28 325	0.24 317	0.30 361	0.16 234	0.12 164	0.17 124	0.13 181	0.08 302	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

XX-TBD	0.15 214	0.18 520	0.28 233	0.22 379	0.10 135	0.22 321	0.15 171	0.22 112	0.27 306	0.22 294	0.26 314	0.14 190	0.12 164	0.16 106	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

PMTNet	0.15 214	0.08 44	0.23 170	0.15 7	0.09 60	0.23 344	0.16 223	0.25 175	0.23 251	0.17 237	0.21 254	0.16 234	0.14 251	0.22 254	0.13 181	0.29 683	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

Weightmod_eth	0.16 230	0.11 231	0.20 123	0.21 307	0.13 356	0.20 255	0.18 326	0.25 175	0.19 154	0.17 237	0.25 303	0.19 279	0.17 328	0.25 310	0.14 220	0.16 623	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.05 35

Weightmod	0.16 230	0.12 293	0.19 105	0.20 249	0.10 135	0.24 367	0.17 275	0.25 175	0.21 206	0.18 256	0.29 345	0.19 279	0.15 271	0.27 349	0.16 282	0.09 409	0.10 554	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.08 336

SE	0.16 230	0.14 417	0.19 105	0.21 307	0.11 196	0.23 344	0.16 223	0.28 236	0.20 184	0.20 271	0.27 323	0.15 212	0.17 328	0.15 76	0.14 220	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.11 490	0.08 336

FE-Mocha	0.16 230	0.10 150	0.33 299	0.19 172	0.13 356	0.19 212	0.15 171	0.35 348	0.22 225	0.24 317	0.24 291	0.20 294	0.14 251	0.17 124	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.06 150

zero-FE	0.16 230	0.08 44	0.81 627	0.19 172	0.18 547	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 156	0.12 164	0.21 234	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 628	0.06 150

xyz-stereo-finetune	0.16 230	0.12 293	0.23 170	0.16 26	0.08 29	0.23 344	0.20 426	0.29 253	0.31 374	0.19 264	0.22 268	0.19 279	0.15 271	0.29 383	0.20 400	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.06 106	0.06 150

Reg-Stereo(zero)	0.16 230	0.07 4	0.36 342	0.19 172	0.10 135	0.19 212	0.14 116	0.28 236	0.24 268	0.22 294	0.20 239	0.24 357	0.18 358	0.21 234	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.06 150

tg	0.16 230	0.11 231	0.25 194	0.21 307	0.11 196	0.23 344	0.15 171	0.34 324	0.24 268	0.20 271	0.25 303	0.19 279	0.12 164	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.08 281	0.07 250

rvit_stereo_0083	0.16 230	0.12 293	0.26 204	0.21 307	0.13 356	0.17 149	0.17 275	0.22 112	0.34 409	0.16 218	0.21 254	0.19 279	0.16 296	0.21 234	0.16 282	0.11 506	0.10 554	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0081_aga	0.16 230	0.14 417	0.28 233	0.21 307	0.13 356	0.19 212	0.17 275	0.23 135	0.24 268	0.17 237	0.21 254	0.19 279	0.13 214	0.19 184	0.14 220	0.11 506	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0081	0.16 230	0.11 231	0.24 180	0.21 307	0.12 273	0.16 110	0.17 275	0.22 112	0.33 399	0.16 218	0.18 213	0.18 259	0.14 251	0.20 208	0.16 282	0.11 506	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0082	0.16 230	0.11 231	0.24 180	0.21 307	0.12 273	0.16 110	0.17 275	0.22 112	0.33 399	0.16 218	0.18 213	0.18 259	0.14 251	0.20 208	0.16 282	0.11 506	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

CAS++	0.16 230	0.12 293	0.27 216	0.18 113	0.12 273	0.17 149	0.15 171	0.42 439	0.24 268	0.19 264	0.18 213	0.13 156	0.10 86	0.21 234	0.12 122	0.12 546	0.10 554	0.11 508	0.08 331	0.10 441	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 230	0.12 293	0.26 204	0.22 379	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.29 253	0.21 206	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.13 214	0.25 310	0.13 181	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

MIF-Stereo (partial)	0.16 230	0.10 150	0.34 311	0.21 307	0.15 468	0.15 65	0.13 80	0.28 236	0.25 283	0.17 237	0.26 314	0.15 212	0.16 296	0.25 310	0.17 314	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.08 336

RCA-Stereo	0.16 230	0.09 92	0.25 194	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.17 275	0.36 367	0.35 425	0.20 271	0.25 303	0.17 246	0.17 328	0.18 153	0.14 220	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

test-3	0.16 230	0.09 92	0.31 273	0.21 307	0.11 196	0.18 177	0.16 223	0.30 273	0.27 306	0.26 340	0.16 171	0.22 320	0.12 164	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.06 150

test_1	0.16 230	0.09 92	0.31 273	0.21 307	0.11 196	0.18 177	0.16 223	0.30 273	0.27 306	0.25 327	0.16 171	0.22 320	0.12 164	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.06 150

iRaftStereo_RVC	0.16 230	0.12 293	0.26 204	0.21 307	0.11 196	0.20 255	0.17 275	0.32 297	0.23 251	0.20 271	0.25 303	0.18 259	0.12 164	0.20 208	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.08 281	0.07 250

raftrobust	0.16 230	0.13 363	0.29 247	0.22 379	0.15 468	0.19 212	0.13 80	0.32 297	0.26 295	0.26 340	0.20 239	0.19 279	0.17 328	0.21 234	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.07 250

test_xeample3	0.16 230	0.11 231	0.56 543	0.19 172	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.35 348	0.20 184	0.16 218	0.12 76	0.13 156	0.12 164	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.07 250

SMOE	0.17 251	0.11 231	0.21 137	0.20 249	0.09 60	0.26 411	0.21 457	0.30 273	0.23 251	0.21 285	0.27 323	0.21 308	0.17 328	0.18 153	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.12 547	0.07 246	0.11 490	0.07 250

NLSM1	0.17 251	0.10 150	0.17 73	0.21 307	0.18 547	0.25 387	0.17 275	0.47 491	0.40 492	0.16 218	0.21 254	0.13 156	0.15 271	0.21 234	0.18 343	0.08 302	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.06 150

xyz-stereo-finetune2	0.17 251	0.11 231	0.26 204	0.16 26	0.09 60	0.27 422	0.19 374	0.27 213	0.20 184	0.22 294	0.28 331	0.21 308	0.22 411	0.37 448	0.22 448	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.06 106	0.07 250

MM-Stereo_test3	0.17 251	0.12 293	0.29 247	0.23 439	0.14 407	0.19 212	0.22 485	0.39 398	0.36 438	0.16 218	0.24 291	0.17 246	0.12 164	0.19 184	0.14 220	0.07 132	0.07 393	0.08 270	0.06 161	0.09 369	0.06 150

MM-Stereo_test1	0.17 251	0.10 150	0.39 386	0.23 439	0.11 196	0.20 255	0.22 485	0.33 312	0.29 344	0.22 294	0.21 254	0.15 212	0.14 251	0.23 264	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.06 150

model_zeroshot	0.17 251	0.11 231	0.39 386	0.20 249	0.12 273	0.24 367	0.15 171	0.34 324	0.22 225	0.30 424	0.20 239	0.22 320	0.12 164	0.24 280	0.14 220	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.07 250

rvit_stereo_ft	0.17 251	0.14 417	0.30 258	0.25 535	0.14 407	0.17 149	0.21 457	0.28 236	0.26 295	0.16 218	0.19 222	0.20 294	0.16 296	0.22 254	0.17 314	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.07 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 251	0.13 363	0.24 180	0.19 172	0.13 356	0.24 367	0.17 275	0.30 273	0.37 449	0.43 603	0.17 190	0.13 156	0.12 164	0.19 184	0.15 255	0.08 302	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.08 336

AE-Stereo	0.17 251	0.11 231	0.31 273	0.24 496	0.14 407	0.23 344	0.18 326	0.34 324	0.29 344	0.15 189	0.25 303	0.21 308	0.13 214	0.20 208	0.14 220	0.07 132	0.08 483	0.09 369	0.10 486	0.07 193	0.06 150

rrr	0.17 251	0.11 231	0.57 546	0.19 172	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.35 348	0.22 225	0.15 189	0.12 76	0.14 190	0.12 164	0.28 364	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

plain	0.17 251	0.13 363	0.43 440	0.21 307	0.13 356	0.16 110	0.17 275	0.27 213	0.22 225	0.16 218	0.26 314	0.13 156	0.16 296	0.27 349	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.07 246	0.10 441	0.07 250

MSKI-zero shot	0.17 251	0.09 92	0.43 440	0.20 249	0.11 196	0.21 289	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 302	0.24 291	0.23 342	0.10 86	0.31 406	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

Any-RAFT	0.17 251	0.08 44	0.31 273	0.19 172	0.10 135	0.29 464	0.16 223	0.42 439	0.30 360	0.24 317	0.27 323	0.27 399	0.16 296	0.21 234	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

RAFT-Test	0.17 251	0.10 150	0.38 370	0.19 172	0.12 273	0.25 387	0.17 275	0.33 312	0.23 251	0.23 302	0.29 345	0.27 399	0.14 251	0.20 208	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

4D-IteraStereo	0.17 251	0.16 485	0.50 505	0.21 307	0.14 407	0.19 212	0.17 275	0.28 236	0.28 325	0.23 302	0.20 239	0.20 294	0.11 128	0.19 184	0.14 220	0.06 49	0.04 2	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.06 150

anonymousdsp2	0.17 251	0.10 150	0.28 233	0.20 249	0.11 196	0.25 387	0.17 275	0.41 425	0.31 374	0.23 302	0.23 277	0.22 320	0.15 271	0.25 310	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.07 250

knoymous	0.17 251	0.09 92	0.32 282	0.17 57	0.11 196	0.21 289	0.17 275	0.32 297	0.23 251	0.23 302	0.28 331	0.27 399	0.16 296	0.23 264	0.16 282	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.06 161	0.09 369	0.09 409

Selective-RAFT	0.17 251	0.12 293	0.30 258	0.24 496	0.10 135	0.29 464	0.15 171	0.32 297	0.31 374	0.17 237	0.17 190	0.21 308	0.18 358	0.28 364	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.06 150

AnonymousM	0.17 251	0.19 536	0.24 180	0.18 113	0.10 135	0.18 177	0.17 275	0.30 273	0.23 251	0.26 340	0.20 239	0.18 259	0.14 251	0.19 184	0.14 220	0.09 409	0.06 252	0.38 688	0.15 619	0.06 106	0.05 35

cross-raft	0.17 251	0.12 293	0.41 417	0.23 439	0.10 135	0.20 255	0.24 534	0.33 312	0.23 251	0.23 302	0.28 331	0.29 426	0.15 271	0.17 124	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

test-1	0.17 251	0.11 231	0.40 394	0.23 439	0.13 356	0.22 321	0.23 512	0.34 324	0.26 295	0.20 271	0.24 291	0.22 320	0.14 251	0.16 106	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.08 336

s12784h	0.17 251	0.09 92	0.26 204	0.18 113	0.07 3	0.32 512	0.19 374	0.37 378	0.32 385	0.23 302	0.25 303	0.18 259	0.17 328	0.25 310	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 251	0.14 417	0.32 282	0.20 249	0.09 60	0.19 212	0.17 275	0.32 297	0.30 360	0.25 327	0.33 409	0.20 294	0.17 328	0.19 184	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 251	0.10 150	0.40 394	0.20 249	0.11 196	0.20 255	0.15 171	0.36 367	0.30 360	0.23 302	0.21 254	0.26 389	0.15 271	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 251	0.10 150	0.37 351	0.20 249	0.12 273	0.19 212	0.15 171	0.32 297	0.28 325	0.23 302	0.23 277	0.27 399	0.15 271	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

S0	0.18 276	0.13 363	0.21 137	0.23 439	0.11 196	0.33 523	0.26 565	0.27 213	0.21 206	0.21 285	0.26 314	0.20 294	0.16 296	0.19 184	0.17 314	0.12 546	0.11 579	0.14 596	0.14 609	0.10 441	0.07 250

ManiGeoR	0.18 276	0.15 456	0.55 536	0.15 7	0.11 196	0.21 289	0.14 116	0.39 398	0.27 306	0.19 264	0.24 291	0.18 259	0.15 271	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.08 336

HLf10	0.18 276	0.15 456	0.55 536	0.15 7	0.11 196	0.21 289	0.14 116	0.39 398	0.27 306	0.19 264	0.24 291	0.18 259	0.15 271	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.08 336

TestStereo_HL2	0.18 276	0.14 417	0.34 311	0.17 57	0.11 196	0.20 255	0.15 171	0.33 312	0.29 344	0.22 294	0.29 345	0.19 279	0.17 328	0.39 459	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 281	0.08 336

GGDA	0.18 276	0.14 417	0.33 299	0.17 57	0.10 135	0.20 255	0.16 223	0.33 312	0.31 374	0.22 294	0.28 331	0.19 279	0.16 296	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 281	0.08 336

TestStereo-Hl	0.18 276	0.11 231	0.31 273	0.17 57	0.10 135	0.22 321	0.16 223	0.36 367	0.29 344	0.23 302	0.26 314	0.22 320	0.19 374	0.38 454	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 193	0.07 250

Lsterematch	0.18 276	0.13 363	0.33 299	0.19 172	0.10 135	0.23 344	0.17 275	0.25 175	0.32 385	0.28 363	0.37 449	0.24 357	0.21 394	0.23 264	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.07 250

WQFJA1	0.18 276	0.10 150	0.16 50	0.22 379	0.18 547	0.25 387	0.19 374	0.51 542	0.51 601	0.15 189	0.17 190	0.15 212	0.16 296	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

WQFJX1	0.18 276	0.10 150	0.16 50	0.23 439	0.17 525	0.24 367	0.19 374	0.58 627	0.52 610	0.16 218	0.16 171	0.14 190	0.15 271	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.06 150

WQFJX	0.18 276	0.10 150	0.17 73	0.22 379	0.18 547	0.25 387	0.18 326	0.53 573	0.45 547	0.17 237	0.16 171	0.14 190	0.16 296	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.08 483	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

NLMM	0.18 276	0.10 150	0.16 50	0.22 379	0.18 547	0.25 387	0.19 374	0.51 542	0.51 601	0.15 189	0.17 190	0.15 212	0.16 296	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

IGEV-FE	0.18 276	0.10 150	0.65 583	0.20 249	0.12 273	0.19 212	0.15 171	0.34 324	0.19 154	0.28 363	0.22 268	0.27 399	0.13 214	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.06 150

H2IRNET	0.18 276	0.13 363	0.35 322	0.21 307	0.12 273	0.20 255	0.15 171	0.27 213	0.30 360	0.17 237	0.31 376	0.25 367	0.20 385	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.10 486	0.09 369	0.06 150

ACVNet-DCA	0.18 276	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.41 425	0.27 306	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.18 358	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.09 369	0.09 409

cc1	0.18 276	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.35 348	0.47 570	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.18 358	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.08 336

11t1	0.18 276	0.10 150	0.30 258	0.20 249	0.11 196	0.27 422	0.17 275	0.35 348	0.23 251	0.25 327	0.23 277	0.23 342	0.23 425	0.25 310	0.18 343	0.09 409	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.09 409

tt1	0.18 276	0.14 417	0.35 322	0.23 439	0.11 196	0.30 483	0.19 374	0.35 348	0.44 535	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.16 296	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.08 336

IGEV_Zeroshot_test	0.18 276	0.10 150	0.65 583	0.20 249	0.12 273	0.19 212	0.15 171	0.34 324	0.19 154	0.28 363	0.22 268	0.27 399	0.13 214	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.06 150

MIM_Stereo	0.18 276	0.12 293	0.38 370	0.20 249	0.11 196	0.17 149	0.14 116	0.35 348	0.25 283	0.27 350	0.35 430	0.23 342	0.13 214	0.27 349	0.16 282	0.06 49	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.06 150

HH	0.18 276	0.12 293	0.55 536	0.22 379	0.12 273	0.18 177	0.18 326	0.34 324	0.19 154	0.20 271	0.24 291	0.34 479	0.18 358	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.06 150

HanStereo	0.18 276	0.12 293	0.55 536	0.22 379	0.12 273	0.18 177	0.18 326	0.34 324	0.19 154	0.20 271	0.24 291	0.34 479	0.18 358	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.06 150

LL-Strereo2	0.18 276	0.18 520	0.39 386	0.22 379	0.12 273	0.24 367	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 317	0.20 239	0.24 357	0.12 164	0.26 329	0.15 255	0.06 49	0.06 252	0.12 547	0.09 440	0.08 281	0.07 250

riskmin	0.18 276	0.09 92	0.34 311	0.18 113	0.12 273	0.24 367	0.16 223	0.34 324	0.28 325	0.21 285	0.23 277	0.33 470	0.24 443	0.23 264	0.17 314	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.06 161	0.10 441	0.10 469

test_4	0.18 276	0.12 293	0.34 311	0.23 439	0.12 273	0.18 177	0.22 485	0.26 197	0.24 268	0.24 317	0.47 567	0.22 320	0.13 214	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.07 193	0.05 35

GMOStereo	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

error version	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

test-v	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

test_3	0.18 276	0.11 231	0.32 282	0.24 496	0.11 196	0.22 321	0.25 551	0.31 285	0.31 374	0.25 327	0.18 213	0.23 342	0.13 214	0.25 310	0.19 377	0.06 49	0.05 39	0.09 369	0.10 486	0.07 193	0.06 150

Patchmatch Stereo++	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NRIStereo	0.18 276	0.11 231	0.35 322	0.23 439	0.11 196	0.24 367	0.20 426	0.29 253	0.26 295	0.26 340	0.25 303	0.25 367	0.18 358	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.08 336

PSM-adaLoss	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.16 223	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.18 358	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo_v2	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.16 223	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.28 331	0.25 367	0.17 328	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

HUI-Stereo	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.28 331	0.25 367	0.17 328	0.22 254	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

DeepStereo_RVC	0.18 276	0.11 231	0.40 394	0.21 307	0.11 196	0.19 212	0.16 223	0.28 236	0.22 225	0.27 350	0.27 323	0.23 342	0.28 511	0.24 280	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.10 469

iGMRVC	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

iRAFT	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

CRE-IMP	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.11 196	0.24 367	0.17 275	0.29 253	0.21 206	0.27 350	0.26 314	0.24 357	0.17 328	0.23 264	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.07 246	0.10 441	0.10 469

test-2	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.18 358	0.25 310	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

rafts_anoy	0.18 276	0.15 456	0.35 322	0.22 379	0.14 407	0.19 212	0.17 275	0.32 297	0.30 360	0.23 302	0.25 303	0.20 294	0.16 296	0.22 254	0.19 377	0.08 302	0.07 393	0.10 450	0.12 566	0.09 369	0.08 336

raft+_RVC	0.18 276	0.14 417	0.32 282	0.21 307	0.15 468	0.21 289	0.16 223	0.38 386	0.34 409	0.21 285	0.28 331	0.20 294	0.15 271	0.24 280	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.08 336

RALCasStereoNet	0.18 276	0.15 456	0.33 299	0.21 307	0.14 407	0.21 289	0.18 326	0.31 285	0.25 283	0.21 285	0.29 345	0.22 320	0.15 271	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.10 554	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.09 409

sCroCo_RVC	0.18 276	0.14 417	0.49 494	0.27 597	0.18 547	0.22 321	0.17 275	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 268	0.17 246	0.14 251	0.21 234	0.15 255	0.10 463	0.11 579	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

DCANet	0.18 276	0.13 363	0.40 394	0.19 172	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.34 324	0.39 474	0.29 392	0.31 376	0.18 259	0.23 425	0.20 208	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

AFF-stereo	0.18 276	0.15 456	0.32 282	0.21 307	0.10 135	0.18 177	0.18 326	0.33 312	0.27 306	0.25 327	0.37 449	0.25 367	0.17 328	0.24 280	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 276	0.12 293	0.33 299	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.12 40	0.42 439	0.25 283	0.27 350	0.32 386	0.21 308	0.17 328	0.25 310	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.08 336
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 276	0.09 92	0.32 282	0.22 379	0.12 273	0.22 321	0.19 374	0.42 439	0.19 154	0.31 442	0.45 550	0.20 294	0.14 251	0.18 153	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

RAFT-Stereo	0.18 276	0.09 92	0.32 282	0.22 379	0.12 273	0.22 321	0.19 374	0.42 439	0.19 154	0.31 442	0.45 550	0.20 294	0.14 251	0.18 153	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 325	0.12 293	0.22 154	0.22 379	0.13 356	0.31 499	0.22 485	0.30 273	0.27 306	0.25 327	0.31 376	0.20 294	0.20 385	0.18 153	0.17 314	0.12 546	0.09 520	0.15 612	0.16 631	0.11 490	0.12 531

HLF11	0.19 325	0.14 417	0.54 529	0.15 7	0.12 273	0.21 289	0.12 40	0.37 378	0.24 268	0.20 271	0.29 345	0.18 259	0.18 358	0.37 448	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.09 409

HLf8	0.19 325	0.16 485	0.55 536	0.15 7	0.12 273	0.24 367	0.14 116	0.40 411	0.31 374	0.20 271	0.26 314	0.18 259	0.15 271	0.35 436	0.17 314	0.10 463	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.09 409

TestStereo_HLe17	0.19 325	0.17 505	0.64 581	0.16 26	0.11 196	0.21 289	0.17 275	0.40 411	0.30 360	0.19 264	0.25 303	0.17 246	0.15 271	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

NLMM1	0.19 325	0.12 293	0.16 50	0.23 439	0.18 547	0.24 367	0.20 426	0.59 633	0.65 651	0.18 256	0.17 190	0.13 156	0.14 251	0.25 310	0.18 343	0.08 302	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

NLCSM	0.19 325	0.12 293	0.18 91	0.24 496	0.19 574	0.24 367	0.21 457	0.42 439	0.40 492	0.19 264	0.18 213	0.14 190	0.16 296	0.47 489	0.19 377	0.08 302	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

AIO-test1	0.19 325	0.14 417	0.41 417	0.27 597	0.15 468	0.21 289	0.16 223	0.39 398	0.36 438	0.17 237	0.26 314	0.18 259	0.13 214	0.28 364	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.06 106	0.09 409

rvit_0105_6	0.19 325	0.14 417	0.34 311	0.23 439	0.14 407	0.18 177	0.20 426	0.29 253	0.37 449	0.18 256	0.22 268	0.23 342	0.17 328	0.26 329	0.17 314	0.15 607	0.13 611	0.13 569	0.11 527	0.11 490	0.08 336

1test111	0.19 325	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.41 425	0.27 306	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.18 358	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.09 369	0.09 409

DCANet-4	0.19 325	0.10 150	0.52 522	0.19 172	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.36 367	0.39 474	0.29 392	0.30 361	0.17 246	0.22 411	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

fff	0.19 325	0.13 363	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.35 348	0.43 520	0.29 392	0.30 361	0.18 259	0.28 511	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

ADStereo(finetuned)	0.19 325	0.13 363	0.49 494	0.19 172	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.34 324	0.39 474	0.29 392	0.31 376	0.18 259	0.31 557	0.21 234	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

x	0.19 325	0.11 231	0.29 247	0.20 249	0.11 196	0.26 411	0.18 326	0.41 425	0.29 344	0.25 327	0.29 345	0.28 415	0.24 443	0.26 329	0.23 469	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.08 336

DisPM	0.19 325	0.10 150	0.35 322	0.23 439	0.13 356	0.18 177	0.20 426	0.29 253	0.29 344	0.33 477	0.34 419	0.23 342	0.16 296	0.33 420	0.16 282	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.11 507

iRaft-Stereo_20w	0.19 325	0.10 150	0.46 470	0.19 172	0.13 356	0.25 387	0.19 374	0.52 561	0.19 154	0.29 392	0.21 254	0.22 320	0.20 385	0.28 364	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 331	0.08 281	0.08 336

TRStereo	0.19 325	0.17 505	0.47 478	0.23 439	0.19 574	0.19 212	0.16 223	0.52 561	0.28 325	0.20 271	0.19 222	0.21 308	0.13 214	0.24 280	0.13 181	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.11 527	0.06 106	0.06 150

Pruner-Stereo	0.19 325	0.11 231	0.34 311	0.29 621	0.12 273	0.19 212	0.17 275	0.31 285	0.29 344	0.33 477	0.32 386	0.25 367	0.15 271	0.24 280	0.21 427	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.09 409

RALAANet	0.19 325	0.18 520	0.37 351	0.23 439	0.14 407	0.23 344	0.13 80	0.37 378	0.29 344	0.28 363	0.26 314	0.25 367	0.15 271	0.26 329	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.06 150

csc	0.19 325	0.13 363	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.35 348	0.43 520	0.29 392	0.30 361	0.18 259	0.28 511	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

cscssc	0.19 325	0.13 363	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.35 348	0.43 520	0.29 392	0.30 361	0.18 259	0.28 511	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

GMStereo	0.19 325	0.25 596	0.40 394	0.21 307	0.12 273	0.22 321	0.19 374	0.29 253	0.40 492	0.25 327	0.23 277	0.16 234	0.15 271	0.25 310	0.19 377	0.09 409	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.08 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 346	0.14 417	0.31 273	0.22 379	0.12 273	0.26 411	0.16 223	0.31 285	0.27 306	0.32 464	0.58 619	0.23 342	0.15 271	0.23 264	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.07 246	0.08 281	0.06 150

FLISNet	0.20 346	0.13 363	0.33 299	0.18 113	0.15 468	0.17 149	0.16 223	0.34 324	0.21 206	0.37 538	0.39 478	0.36 498	0.24 443	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.09 440	0.09 369	0.07 250

CoSv	0.20 346	0.13 363	0.33 299	0.18 113	0.15 468	0.17 149	0.16 223	0.34 324	0.21 206	0.37 538	0.39 478	0.36 498	0.24 443	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.09 440	0.09 369	0.07 250

AIO-test2	0.20 346	0.20 549	0.36 342	0.26 569	0.15 468	0.22 321	0.16 223	0.42 439	0.42 512	0.16 218	0.29 345	0.15 212	0.11 128	0.26 329	0.13 181	0.18 646	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.07 193	0.07 250

rvit_0105_4	0.20 346	0.15 456	0.38 370	0.23 439	0.14 407	0.20 255	0.22 485	0.33 312	0.39 474	0.19 264	0.24 291	0.25 367	0.19 374	0.27 349	0.17 314	0.16 623	0.13 611	0.13 569	0.11 527	0.11 490	0.08 336

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 346	0.72 700	0.70 601	0.17 57	0.08 29	0.15 65	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 76	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 181	0.35 690	0.04 2	0.08 270	0.07 246	0.11 490	0.23 662

test_sample1	0.20 346	0.10 150	0.28 233	0.19 172	0.12 273	0.28 442	0.19 374	0.41 425	0.25 283	0.26 340	0.31 376	0.29 426	0.26 475	0.44 479	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.09 409

MyStereo06	0.20 346	0.12 293	0.57 546	0.21 307	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.40 411	0.21 206	0.30 424	0.24 291	0.31 452	0.18 358	0.22 254	0.18 343	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

xx1	0.20 346	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.35 348	0.47 570	0.17 237	0.19 222	0.28 415	0.24 443	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.09 440	0.09 369	0.09 409

GCAPDPT-zeroshot	0.20 346	0.08 44	1.14 679	0.29 621	0.43 684	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.25 283	0.14 167	0.17 190	0.15 212	0.11 128	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

DCRE	0.20 346	0.13 363	0.40 394	0.21 307	0.15 468	0.20 255	0.19 374	0.30 273	0.27 306	0.22 294	0.80 666	0.23 342	0.16 296	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.07 393	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.06 150

qqq	0.20 346	0.12 293	0.31 273	0.20 249	0.11 196	0.23 344	0.19 374	0.41 425	0.27 306	0.24 317	0.28 331	0.28 415	0.24 443	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.09 369	0.09 409

PFNet+	0.20 346	0.10 150	0.37 351	0.21 307	0.12 273	0.17 149	0.19 374	0.29 253	0.34 409	0.33 477	0.32 386	0.24 357	0.16 296	0.32 413	0.17 314	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.08 281	0.12 531

NF-Stereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

OCTAStereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

RE-Stereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

TVStereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

sAnonymous2	0.20 346	0.21 564	0.58 551	0.24 496	0.17 525	0.22 321	0.19 374	0.34 324	0.28 325	0.17 237	0.19 222	0.17 246	0.16 296	0.17 124	0.14 220	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.23 650	0.17 608

CroCo_RVC	0.20 346	0.21 564	0.58 551	0.24 496	0.17 525	0.22 321	0.19 374	0.34 324	0.28 325	0.17 237	0.19 222	0.17 246	0.16 296	0.17 124	0.14 220	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.23 650	0.17 608

111	0.20 346	0.17 505	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.24 367	0.17 275	0.41 425	0.45 547	0.23 302	0.29 345	0.29 426	0.21 394	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.08 336

HITNet	0.20 346	0.17 505	0.43 440	0.19 172	0.08 29	0.27 422	0.14 116	0.42 439	0.30 360	0.29 392	0.32 386	0.27 399	0.21 394	0.28 364	0.25 491	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.06 150
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 367	0.20 549	0.29 247	0.23 439	0.11 196	0.36 557	0.17 275	0.37 378	0.29 344	0.24 317	0.28 331	0.19 279	0.21 394	0.53 519	0.21 427	0.10 463	0.08 483	0.10 450	0.10 486	0.11 490	0.08 336

TestStereo_HL3	0.21 367	0.13 363	0.77 613	0.17 57	0.11 196	0.23 344	0.16 223	0.34 324	0.20 184	0.27 350	0.38 464	0.23 342	0.19 374	0.41 469	0.14 220	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.08 336

IGEV_i1	0.21 367	0.11 231	0.43 440	0.22 379	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.43 453	0.30 360	0.29 392	0.30 361	0.31 452	0.20 385	0.33 420	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.08 336

Selective-IGEV-i1	0.21 367	0.10 150	0.31 273	0.23 439	0.13 356	0.31 499	0.22 485	0.46 482	0.42 512	0.27 350	0.32 386	0.33 470	0.17 328	0.25 310	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.09 409

Hybrid-DGEV-2	0.21 367	0.15 456	0.34 311	0.24 496	0.13 356	0.28 442	0.14 116	0.48 504	0.44 535	0.27 350	0.24 291	0.25 367	0.25 465	0.28 364	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.07 250

FACV-RUCA	0.21 367	0.15 456	0.32 282	0.23 439	0.23 630	0.26 411	0.19 374	0.39 398	0.34 409	0.25 327	0.32 386	0.21 308	0.24 443	0.24 280	0.19 377	0.10 463	0.07 393	0.15 612	0.08 331	0.16 589	0.13 550

IGEV-RUCA	0.21 367	0.08 44	0.23 170	0.19 172	0.19 574	0.28 442	0.24 534	0.23 135	0.21 206	0.20 271	0.23 277	0.28 415	0.49 646	0.26 329	0.18 343	0.09 409	0.08 483	0.18 639	0.13 594	0.17 606	0.17 608

rvit_0105_5	0.21 367	0.15 456	0.38 370	0.23 439	0.13 356	0.22 321	0.24 534	0.36 367	0.39 474	0.21 285	0.23 277	0.26 389	0.19 374	0.26 329	0.19 377	0.15 607	0.13 611	0.12 547	0.12 566	0.10 441	0.09 409

GCAP-BAT	0.21 367	0.08 44	1.22 684	0.29 621	0.43 684	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.25 283	0.14 167	0.17 190	0.15 212	0.11 128	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

test_sample2	0.21 367	0.10 150	0.28 233	0.19 172	0.11 196	0.27 422	0.21 457	0.43 453	0.29 344	0.26 340	0.31 376	0.30 443	0.24 443	0.45 482	0.18 343	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.09 409

mmm	0.21 367	0.12 293	0.31 273	0.22 379	0.12 273	0.28 442	0.21 457	0.41 425	0.27 306	0.29 392	0.38 464	0.29 426	0.24 443	0.29 383	0.22 448	0.09 409	0.07 393	0.11 508	0.09 440	0.10 441	0.09 409

CASS	0.21 367	0.15 456	0.32 282	0.26 569	0.11 196	0.28 442	0.19 374	0.39 398	0.30 360	0.32 464	0.34 419	0.25 367	0.24 443	0.25 310	0.20 400	0.13 567	0.08 483	0.11 508	0.09 440	0.11 490	0.11 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 367	0.16 485	0.32 282	0.26 569	0.13 356	0.26 411	0.27 572	0.40 411	0.36 438	0.29 392	0.39 478	0.22 320	0.21 394	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.07 250

RAFT_CTSACE	0.21 367	0.16 485	0.41 417	0.25 535	0.15 468	0.22 321	0.24 534	0.32 297	0.28 325	0.33 477	0.51 585	0.29 426	0.17 328	0.32 413	0.13 181	0.06 49	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.06 150

RAFT+CT+SA	0.21 367	0.18 520	0.33 299	0.25 535	0.18 547	0.23 344	0.29 595	0.40 411	0.36 438	0.24 317	0.38 464	0.18 259	0.16 296	0.32 413	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.12 566	0.09 369	0.09 409

SA-5K	0.21 367	0.16 485	0.32 282	0.26 569	0.13 356	0.26 411	0.27 572	0.40 411	0.36 438	0.29 392	0.39 478	0.22 320	0.21 394	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.07 250

CIPLG	0.21 367	0.21 564	0.55 536	0.23 439	0.15 468	0.25 387	0.20 426	0.35 348	0.29 344	0.31 442	0.33 409	0.22 320	0.15 271	0.26 329	0.20 400	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336

IPLG	0.21 367	0.15 456	0.53 526	0.21 307	0.12 273	0.28 442	0.17 275	0.42 439	0.30 360	0.33 477	0.32 386	0.15 212	0.17 328	0.50 501	0.21 427	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

IPLGR_C	0.21 367	0.22 578	0.60 559	0.23 439	0.15 468	0.24 367	0.20 426	0.35 348	0.29 344	0.31 442	0.32 386	0.22 320	0.15 271	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336

MIPNet	0.21 367	0.15 456	0.52 522	0.21 307	0.12 273	0.27 422	0.20 426	0.45 471	0.37 449	0.30 424	0.23 277	0.19 279	0.24 443	0.27 349	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

IPLGR	0.21 367	0.13 363	0.61 562	0.21 307	0.11 196	0.25 387	0.18 326	0.41 425	0.37 449	0.28 363	0.27 323	0.21 308	0.19 374	0.37 448	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

ACRE	0.21 367	0.20 549	0.62 570	0.23 439	0.15 468	0.24 367	0.20 426	0.35 348	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.22 320	0.15 271	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336

GANet-ADL	0.21 367	0.12 293	0.45 462	0.23 439	0.14 407	0.29 464	0.19 374	0.46 482	0.35 425	0.25 327	0.32 386	0.32 462	0.19 374	0.24 280	0.20 400	0.10 463	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.10 469

LCNet	0.21 367	0.11 231	0.29 247	0.25 535	0.12 273	0.23 344	0.19 374	0.34 324	0.26 295	0.28 363	0.35 430	0.26 389	0.30 540	0.35 436	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.10 486	0.13 549	0.22 655

PSM-softLoss	0.21 367	0.10 150	0.39 386	0.24 496	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.38 386	0.26 295	0.29 392	0.32 386	0.24 357	0.16 296	0.52 512	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.09 440	0.08 281	0.12 531

KMStereo	0.21 367	0.10 150	0.39 386	0.24 496	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.38 386	0.26 295	0.29 392	0.32 386	0.24 357	0.16 296	0.52 512	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.09 440	0.08 281	0.12 531

SST-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.37 351	0.24 496	0.13 356	0.19 212	0.17 275	0.31 285	0.24 268	0.34 497	0.33 409	0.29 426	0.25 465	0.56 539	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.07 250

RAFT_R40	0.21 367	0.10 150	0.37 351	0.24 496	0.13 356	0.18 177	0.18 326	0.31 285	0.29 344	0.33 477	0.33 409	0.30 443	0.24 443	0.55 528	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.07 250

RAFT-345	0.21 367	0.10 150	0.46 470	0.22 379	0.11 196	0.20 255	0.16 223	0.26 197	0.25 283	0.27 350	0.66 645	0.21 308	0.16 296	0.55 528	0.21 427	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.06 150

RAFT	0.21 367	0.17 505	0.32 282	0.24 496	0.12 273	0.25 387	0.27 572	0.35 348	0.28 325	0.33 477	0.33 409	0.38 512	0.22 411	0.29 383	0.17 314	0.08 302	0.08 483	0.11 508	0.10 486	0.10 441	0.06 150

GMM-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.43 440	0.23 439	0.13 356	0.24 367	0.25 551	0.37 378	0.27 306	0.30 424	0.45 550	0.27 399	0.21 394	0.31 406	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.10 450	0.09 440	0.08 281	0.19 628

Prome-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.30 258	0.24 496	0.12 273	0.23 344	0.23 512	0.36 367	0.25 283	0.33 477	0.59 622	0.24 357	0.28 511	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.20 640

TestStereo	0.21 367	0.19 536	0.40 394	0.25 535	0.10 135	0.22 321	0.21 457	0.31 285	0.31 374	0.23 302	0.34 419	0.22 320	0.18 358	0.62 575	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.07 246	0.11 490	0.06 150

XX-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.83 634	0.26 569	0.17 525	0.23 344	0.13 80	0.40 411	0.18 134	0.20 271	0.41 497	0.31 452	0.10 86	0.32 413	0.12 122	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.33 299	0.21 307	0.12 273	0.30 483	0.46 674	0.46 482	0.20 184	0.25 327	0.50 579	0.17 246	0.16 296	0.24 280	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.10 486	0.06 106	0.07 250

FENet	0.21 367	0.11 231	0.45 462	0.21 307	0.12 273	0.26 411	0.17 275	0.41 425	0.35 425	0.30 424	0.31 376	0.29 426	0.23 425	0.26 329	0.23 469	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

MyStereo8	0.22 403	0.15 456	0.63 573	0.21 307	0.17 525	0.31 499	0.16 223	0.36 367	0.32 385	0.28 363	0.36 440	0.25 367	0.18 358	0.25 310	0.28 516	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.12 531

ffm	0.22 403	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.35 348	0.44 535	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.11 508	0.10 486	0.08 281	0.08 336

StereoVision	0.22 403	0.18 520	0.37 351	0.27 597	0.17 525	0.23 344	0.22 485	0.38 386	0.31 374	0.20 271	0.51 585	0.22 320	0.16 296	0.28 364	0.18 343	0.11 506	0.12 599	0.13 569	0.13 594	0.10 441	0.07 250

raft_robust	0.22 403	0.17 505	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.23 344	0.22 485	0.49 514	0.48 580	0.32 464	0.32 386	0.26 389	0.23 425	0.53 519	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.10 486	0.08 281	0.06 150

Sa-1000	0.22 403	0.15 456	0.35 322	0.23 439	0.13 356	0.28 442	0.23 512	0.47 491	0.39 474	0.30 424	0.50 579	0.26 389	0.19 374	0.33 420	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.08 281	0.06 150

SA	0.22 403	0.16 485	0.36 342	0.23 439	0.13 356	0.24 367	0.23 512	0.45 471	0.40 492	0.27 350	0.44 538	0.23 342	0.23 425	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.08 281	0.06 150

dd	0.22 403	0.26 607	0.40 394	0.22 379	0.12 273	0.25 387	0.21 457	0.32 297	0.44 535	0.29 392	0.28 331	0.25 367	0.16 296	0.30 399	0.25 491	0.12 546	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.11 490	0.09 409

GwcNet-ADL	0.22 403	0.14 417	0.58 551	0.24 496	0.13 356	0.22 321	0.23 512	0.49 514	0.40 492	0.27 350	0.29 345	0.30 443	0.20 385	0.26 329	0.23 469	0.09 409	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.09 369	0.09 409

HHNet	0.22 403	0.12 293	0.52 522	0.18 113	0.18 547	0.20 255	0.20 426	0.34 324	0.31 374	0.32 464	0.59 622	0.20 294	0.21 394	0.24 280	0.31 544	0.08 302	0.05 39	0.09 369	0.07 246	0.08 281	0.11 507

KYRaft	0.22 403	0.10 150	0.30 258	0.23 439	0.12 273	0.23 344	0.23 512	0.35 348	0.24 268	0.35 514	0.54 603	0.34 479	0.26 475	0.29 383	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.10 486	0.08 281	0.31 680

IRAFT_RVC	0.22 403	0.12 293	0.39 386	0.26 569	0.11 196	0.18 177	0.24 534	0.40 411	0.37 449	0.31 442	0.30 361	0.29 426	0.24 443	0.55 528	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.07 250

GES	0.22 403	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.14 407	0.27 422	0.19 374	0.49 514	0.33 399	0.30 424	0.36 440	0.25 367	0.23 425	0.29 383	0.22 448	0.10 463	0.08 483	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.11 507

SFCPSM	0.22 403	0.10 150	0.51 515	0.21 307	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.55 592	0.39 474	0.29 392	0.32 386	0.23 342	0.21 394	0.27 349	0.19 377	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.08 336

DMCA	0.22 403	0.14 417	0.36 342	0.22 379	0.14 407	0.27 422	0.20 426	0.43 453	0.38 464	0.31 442	0.32 386	0.33 470	0.24 443	0.24 280	0.28 516	0.11 506	0.08 483	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.11 507

BEATNet_4x	0.22 403	0.18 520	0.47 478	0.22 379	0.10 135	0.28 442	0.14 116	0.46 482	0.32 385	0.31 442	0.34 419	0.31 452	0.25 465	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.10 441	0.08 336

MLCV	0.22 403	0.16 485	0.44 450	0.21 307	0.08 29	0.29 464	0.19 374	0.38 386	0.37 449	0.38 553	0.44 538	0.31 452	0.21 394	0.41 469	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

DN-CSS_ROB	0.22 403	0.25 596	0.47 478	0.24 496	0.14 407	0.25 387	0.12 40	0.40 411	0.33 399	0.29 392	0.42 514	0.22 320	0.20 385	0.33 420	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.07 250

Select-FE	0.23 420	0.14 417	0.78 614	0.22 379	0.18 547	0.22 321	0.13 80	0.43 453	0.26 295	0.28 363	0.33 409	0.39 524	0.29 526	0.27 349	0.19 377	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.13 594	0.08 281	0.12 531

G2L-ROB	0.23 420	0.15 456	0.41 417	0.19 172	0.12 273	0.27 422	0.21 457	0.47 491	0.33 399	0.34 497	0.31 376	0.41 546	0.22 411	0.49 497	0.26 505	0.09 409	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.10 469

DFGA-Net	0.23 420	0.24 591	0.49 494	0.22 379	0.15 468	0.25 387	0.17 275	0.39 398	0.39 474	0.29 392	0.31 376	0.21 308	0.17 328	0.59 556	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.08 336

PAM_32	0.23 420	0.10 150	0.63 573	0.21 307	0.14 407	0.33 523	0.19 374	0.36 367	0.23 251	0.29 392	0.28 331	0.56 630	0.28 511	0.27 349	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.09 409

PAM	0.23 420	0.10 150	0.63 573	0.22 379	0.15 468	0.34 537	0.21 457	0.37 378	0.22 225	0.31 442	0.27 323	0.55 626	0.26 475	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.09 440	0.07 193	0.09 409

rvit_0105_3	0.23 420	0.17 505	0.40 394	0.25 535	0.15 468	0.24 367	0.28 588	0.38 386	0.41 504	0.25 327	0.25 303	0.28 415	0.21 394	0.28 364	0.20 400	0.15 607	0.13 611	0.14 596	0.15 619	0.10 441	0.09 409

UGAM-zero	0.23 420	0.10 150	0.54 529	0.19 172	0.13 356	0.21 289	0.14 116	0.44 461	0.22 225	0.28 363	0.28 331	0.51 609	0.33 567	0.65 591	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 331	0.06 106	0.07 250

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 420	0.13 363	0.83 634	0.20 249	0.21 601	0.23 344	0.17 275	0.48 504	0.27 306	0.23 302	0.29 345	0.39 524	0.23 425	0.25 310	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.11 527	0.11 490	0.10 469

test_sample3	0.23 420	0.12 293	0.43 440	0.19 172	0.12 273	0.32 512	0.20 426	0.50 525	0.34 409	0.31 442	0.33 409	0.29 426	0.22 411	0.53 519	0.22 448	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.10 441	0.10 469

MyStereo05	0.23 420	0.12 293	0.57 546	0.21 307	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.48 504	0.52 610	0.31 442	0.23 277	0.25 367	0.22 411	0.30 399	0.21 427	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

MyStereo04	0.23 420	0.12 293	0.55 536	0.22 379	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.49 514	0.52 610	0.28 363	0.23 277	0.27 399	0.23 425	0.30 399	0.22 448	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

CoDeX	0.23 420	0.12 293	0.46 470	0.21 307	0.14 407	0.29 464	0.21 457	0.53 573	0.41 504	0.29 392	0.35 430	0.29 426	0.22 411	0.48 492	0.19 377	0.09 409	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.07 250

PCWNet_CMD	0.23 420	0.13 363	0.48 488	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.16 223	0.46 482	0.46 565	0.29 392	0.36 440	0.37 504	0.24 443	0.28 364	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.11 490	0.09 409

anonymousa	0.23 420	0.11 231	0.50 505	0.21 307	0.16 501	0.31 499	0.20 426	0.36 367	0.35 425	0.32 464	0.50 579	0.39 524	0.26 475	0.22 254	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.11 527	0.07 193	0.08 336

BUS	0.23 420	0.12 293	0.28 233	0.25 535	0.14 407	0.43 607	0.17 275	0.56 608	0.34 409	0.34 497	0.35 430	0.32 462	0.20 385	0.26 329	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.09 369	0.09 409

IER	0.23 420	0.12 293	0.39 386	0.20 249	0.14 407	0.31 499	0.19 374	0.42 439	0.36 438	0.33 477	0.40 489	0.32 462	0.33 567	0.29 383	0.22 448	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.08 336

test_5	0.23 420	0.19 536	0.38 370	0.26 569	0.18 547	0.25 387	0.29 595	0.40 411	0.37 449	0.29 392	0.40 489	0.25 367	0.22 411	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.10 469

BSDual-CNN	0.23 420	0.12 293	0.28 233	0.25 535	0.14 407	0.35 552	0.21 457	0.56 608	0.34 409	0.34 497	0.35 430	0.38 512	0.24 443	0.26 329	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.09 369	0.09 409

iRaft-Stereo_5w	0.23 420	0.18 520	0.44 450	0.22 379	0.13 356	0.19 212	0.19 374	0.37 378	0.32 385	0.28 363	0.37 449	0.34 479	0.23 425	0.65 591	0.27 511	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.08 336

psmg	0.23 420	0.12 293	0.28 233	0.21 307	0.14 407	0.35 552	0.23 512	0.51 542	0.34 409	0.35 514	0.38 464	0.38 512	0.24 443	0.26 329	0.21 427	0.10 463	0.08 483	0.10 450	0.10 486	0.09 369	0.08 336

UDGNet	0.23 420	0.31 640	0.38 370	0.24 496	0.14 407	0.24 367	0.18 326	0.32 297	0.43 520	0.29 392	0.28 331	0.24 357	0.19 374	0.29 383	0.20 400	0.15 607	0.07 393	0.21 653	0.11 527	0.14 567	0.10 469

OMP-Stereo	0.23 420	0.14 417	0.35 322	0.29 621	0.13 356	0.21 289	0.16 223	0.37 378	0.33 399	0.34 497	0.30 361	0.34 479	0.19 374	0.70 605	0.24 481	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.07 193	0.06 150

IIG-Stereo	0.23 420	0.13 363	0.35 322	0.29 621	0.12 273	0.23 344	0.14 116	0.38 386	0.31 374	0.34 497	0.37 449	0.33 470	0.21 394	0.70 605	0.26 505	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.07 193	0.06 150

ASMatch	0.23 420	0.11 231	0.51 515	0.24 496	0.14 407	0.19 212	0.17 275	0.31 285	0.28 325	0.28 363	0.68 649	0.27 399	0.26 475	0.50 501	0.22 448	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.11 507

PFNet	0.23 420	0.10 150	0.57 546	0.24 496	0.14 407	0.22 321	0.19 374	0.39 398	0.33 399	0.35 514	0.32 386	0.27 399	0.19 374	0.64 584	0.22 448	0.09 409	0.05 39	0.09 369	0.07 246	0.08 281	0.07 250

ICVP	0.23 420	0.13 363	0.44 450	0.26 569	0.14 407	0.29 464	0.25 551	0.45 471	0.33 399	0.29 392	0.43 527	0.35 493	0.25 465	0.26 329	0.23 469	0.12 546	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.10 469
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 420	0.18 520	0.63 573	0.27 597	0.18 547	0.41 591	0.23 512	0.43 453	0.35 425	0.23 302	0.27 323	0.20 294	0.18 358	0.27 349	0.18 343	0.12 546	0.11 579	0.10 450	0.10 486	0.11 490	0.12 531

CFNet_pseudo	0.23 420	0.13 363	0.47 478	0.19 172	0.13 356	0.26 411	0.16 223	0.44 461	0.44 535	0.29 392	0.37 449	0.38 512	0.23 425	0.29 383	0.21 427	0.09 409	0.06 252	0.11 508	0.08 331	0.11 490	0.09 409

ACVNet	0.23 420	0.13 363	0.35 322	0.18 113	0.15 468	0.27 422	0.23 512	0.39 398	0.44 535	0.28 363	0.41 497	0.38 512	0.26 475	0.27 349	0.32 549	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.07 250

MSMDNet	0.23 420	0.13 363	0.48 488	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.16 223	0.46 482	0.46 565	0.29 392	0.36 440	0.37 504	0.24 443	0.28 364	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.11 490	0.09 409

ccs_rob	0.23 420	0.13 363	0.47 478	0.20 249	0.13 356	0.26 411	0.17 275	0.44 461	0.44 535	0.29 392	0.37 449	0.38 512	0.23 425	0.29 383	0.21 427	0.09 409	0.06 252	0.11 508	0.08 331	0.11 490	0.09 409

G2L-Stereo_test	0.24 451	0.16 485	0.38 370	0.19 172	0.13 356	0.27 422	0.24 534	0.49 514	0.38 464	0.37 538	0.37 449	0.40 539	0.24 443	0.52 512	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 161	0.09 369	0.08 336

DCVSM-stereo	0.24 451	0.13 363	0.52 522	0.20 249	0.14 407	0.26 411	0.13 80	0.34 324	0.34 409	0.41 587	0.33 409	0.47 585	0.29 526	0.30 399	0.22 448	0.10 463	0.10 554	0.11 508	0.10 486	0.12 531	0.15 586

rvit_stereo_0075_2	0.24 451	0.17 505	0.50 505	0.26 569	0.22 617	0.22 321	0.15 171	0.40 411	0.35 425	0.27 350	0.37 449	0.29 426	0.20 385	0.28 364	0.19 377	0.17 635	0.12 599	0.19 647	0.12 566	0.13 549	0.13 550

test_sample5	0.24 451	0.13 363	0.42 427	0.21 307	0.12 273	0.30 483	0.21 457	0.50 525	0.34 409	0.32 464	0.41 497	0.29 426	0.23 425	0.55 528	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.11 490	0.10 469

test_sample4	0.24 451	0.13 363	0.43 440	0.20 249	0.12 273	0.32 512	0.21 457	0.51 542	0.34 409	0.31 442	0.37 449	0.28 415	0.23 425	0.53 519	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.11 490	0.10 469

tta	0.24 451	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.28 516	0.10 463	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.07 250

qqq1	0.24 451	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.16 282	0.10 463	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

fff1	0.24 451	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.16 282	0.10 463	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

DualNet	0.24 451	0.13 363	0.42 427	0.21 307	0.12 273	0.30 483	0.21 457	0.50 525	0.34 409	0.33 477	0.43 527	0.29 426	0.23 425	0.55 528	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.11 490	0.10 469

GMStereo_Zeroshot	0.24 451	0.21 564	0.45 462	0.26 569	0.13 356	0.28 442	0.15 171	0.39 398	0.35 425	0.37 538	0.43 527	0.40 539	0.17 328	0.34 427	0.20 400	0.12 546	0.07 393	0.13 569	0.07 246	0.16 589	0.09 409

CFNet_ucs	0.24 451	0.13 363	0.50 505	0.20 249	0.15 468	0.28 442	0.17 275	0.49 514	0.45 547	0.32 464	0.42 514	0.39 524	0.22 411	0.31 406	0.21 427	0.11 506	0.08 483	0.12 547	0.09 440	0.12 531	0.11 507

gwcnet-sp	0.24 451	0.13 363	0.63 573	0.22 379	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.44 461	0.39 474	0.35 514	0.34 419	0.27 399	0.27 494	0.35 436	0.25 491	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

scenet	0.24 451	0.13 363	0.63 573	0.22 379	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.44 461	0.39 474	0.35 514	0.34 419	0.27 399	0.27 494	0.35 436	0.25 491	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

ToySt	0.24 451	0.16 485	0.48 488	0.21 307	0.13 356	0.29 464	0.29 595	0.39 398	0.39 474	0.27 350	0.35 430	0.39 524	0.31 557	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.09 520	0.10 450	0.11 527	0.11 490	0.10 469

ssnet	0.24 451	0.13 363	0.63 573	0.22 379	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.44 461	0.39 474	0.35 514	0.34 419	0.27 399	0.27 494	0.35 436	0.25 491	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

STrans-v2	0.24 451	0.13 363	0.54 529	0.21 307	0.12 273	0.23 344	0.21 457	0.47 491	0.28 325	0.31 442	0.42 514	0.36 498	0.35 581	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.06 150

TransformOpticalFlow	0.24 451	0.13 363	0.56 543	0.23 439	0.11 196	0.21 289	0.19 374	0.40 411	0.32 385	0.30 424	0.43 527	0.36 498	0.31 557	0.61 567	0.20 400	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.07 250

DRaft	0.24 451	0.10 150	0.34 311	0.18 113	0.12 273	0.28 442	0.23 512	0.33 312	0.39 474	0.38 553	0.61 634	0.21 308	0.41 613	0.48 492	0.42 602	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.08 336

HCRNet	0.24 451	0.25 596	0.33 299	0.34 652	0.16 501	0.27 422	0.18 326	0.43 453	0.35 425	0.30 424	0.35 430	0.32 462	0.22 411	0.44 479	0.20 400	0.13 567	0.08 483	0.13 569	0.11 527	0.10 441	0.09 409

ARAFT	0.24 451	0.21 564	0.78 614	0.22 379	0.12 273	0.29 464	0.24 534	0.43 453	0.32 385	0.33 477	0.28 331	0.28 415	0.19 374	0.49 497	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.12 547	0.11 527	0.09 369	0.06 150

cf-r	0.24 451	0.15 456	0.44 450	0.21 307	0.14 407	0.27 422	0.22 485	0.42 439	0.40 492	0.30 424	0.42 514	0.42 555	0.26 475	0.43 475	0.25 491	0.11 506	0.06 252	0.08 270	0.10 486	0.08 281	0.08 336

GANet-RSSM	0.24 451	0.14 417	0.36 342	0.21 307	0.14 407	0.27 422	0.21 457	0.45 471	0.33 399	0.29 392	0.39 478	0.39 524	0.28 511	0.58 550	0.23 469	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.09 409

PSMNet-RSSM	0.24 451	0.15 456	0.36 342	0.21 307	0.14 407	0.25 387	0.20 426	0.48 504	0.37 449	0.30 424	0.44 538	0.38 512	0.26 475	0.52 512	0.22 448	0.12 546	0.07 393	0.11 508	0.13 594	0.10 441	0.09 409

CFNet-ft	0.24 451	0.15 456	0.35 322	0.18 113	0.15 468	0.30 483	0.21 457	0.39 398	0.36 438	0.28 363	0.40 489	0.43 559	0.25 465	0.47 489	0.24 481	0.12 546	0.07 393	0.12 547	0.11 527	0.12 531	0.09 409

CFNet_RVC	0.24 451	0.15 456	0.35 322	0.18 113	0.15 468	0.30 483	0.21 457	0.39 398	0.36 438	0.28 363	0.40 489	0.43 559	0.25 465	0.47 489	0.24 481	0.12 546	0.07 393	0.12 547	0.11 527	0.12 531	0.09 409

UCFNet_RVC	0.24 451	0.16 485	0.34 311	0.18 113	0.15 468	0.33 523	0.16 223	0.46 482	0.35 425	0.29 392	0.35 430	0.39 524	0.25 465	0.34 427	0.22 448	0.13 567	0.08 483	0.13 569	0.14 609	0.13 549	0.12 531

AdaStereo	0.24 451	0.16 485	0.37 351	0.24 496	0.12 273	0.32 512	0.17 275	0.54 582	0.42 512	0.33 477	0.38 464	0.35 493	0.21 394	0.30 399	0.22 448	0.14 592	0.06 252	0.13 569	0.08 331	0.11 490	0.08 336
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.24 451	0.18 520	0.61 562	0.25 535	0.11 196	0.29 464	0.21 457	0.42 439	0.43 520	0.33 477	0.43 527	0.27 399	0.22 411	0.34 427	0.26 505	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

RT-IGEV	0.25 479	0.10 150	0.48 488	0.22 379	0.14 407	0.31 499	0.28 588	0.53 573	0.39 474	0.36 530	0.41 497	0.44 570	0.30 540	0.28 364	0.27 511	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.09 440	0.09 369	0.10 469

G2L-Stereo	0.25 479	0.16 485	0.47 478	0.22 379	0.14 407	0.25 387	0.18 326	0.46 482	0.35 425	0.33 477	0.37 449	0.40 539	0.22 411	0.60 560	0.30 536	0.10 463	0.09 520	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.09 409

DDVS	0.25 479	0.15 456	0.39 386	0.24 496	0.17 525	0.34 537	0.21 457	0.41 425	0.30 360	0.33 477	0.41 497	0.48 591	0.21 394	0.52 512	0.27 511	0.11 506	0.09 520	0.11 508	0.09 440	0.13 549	0.14 574

ITSA-stereo	0.25 479	0.15 456	0.33 299	0.23 439	0.11 196	0.27 422	0.18 326	0.56 608	0.59 635	0.31 442	0.32 386	0.33 470	0.28 511	0.49 497	0.30 536	0.11 506	0.08 483	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.13 550

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 479	0.14 417	0.95 657	0.21 307	0.27 653	0.20 255	0.19 374	0.48 504	0.25 283	0.26 340	0.55 607	0.34 479	0.18 358	0.25 310	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.12 566	0.12 531	0.12 531

test_sample7	0.25 479	0.15 456	0.35 322	0.20 249	0.14 407	0.28 442	0.21 457	0.51 542	0.38 464	0.37 538	0.34 419	0.37 504	0.30 540	0.39 459	0.23 469	0.14 592	0.09 520	0.13 569	0.12 566	0.13 549	0.12 531

test_sample6	0.25 479	0.13 363	0.41 417	0.21 307	0.11 196	0.30 483	0.22 485	0.51 542	0.35 425	0.33 477	0.43 527	0.30 443	0.24 443	0.57 543	0.22 448	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.10 486	0.11 490	0.10 469

SMFormer	0.25 479	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.28 516	0.10 463	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.09 409

NINENet	0.25 479	0.15 456	0.37 351	0.23 439	0.16 501	0.43 607	0.17 275	0.60 642	0.46 565	0.32 464	0.37 449	0.32 462	0.20 385	0.42 473	0.21 427	0.10 463	0.10 554	0.12 547	0.08 331	0.11 490	0.10 469

hknet	0.25 479	0.14 417	0.40 394	0.25 535	0.15 468	0.35 552	0.21 457	0.56 608	0.37 449	0.34 497	0.35 430	0.43 559	0.27 494	0.37 448	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.09 369	0.09 409

PSMNet-ADL	0.25 479	0.15 456	0.32 282	0.26 569	0.14 407	0.31 499	0.22 485	0.44 461	0.36 438	0.27 350	0.33 409	0.41 546	0.28 511	0.61 567	0.29 528	0.11 506	0.09 520	0.09 369	0.11 527	0.10 441	0.10 469

PSM-AAD	0.25 479	0.10 150	0.30 258	0.24 496	0.12 273	0.26 411	0.38 651	0.34 324	0.28 325	0.35 514	0.39 478	0.28 415	0.79 687	0.30 399	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.12 547	0.11 527	0.08 281	0.21 649

GrayStereo	0.25 479	0.09 92	0.32 282	0.26 569	0.13 356	0.23 344	0.47 678	0.34 324	0.30 360	0.39 568	0.47 567	0.30 443	0.79 687	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.13 550

RAFT-RH_RVC	0.25 479	0.11 231	0.45 462	0.21 307	0.12 273	0.25 387	0.14 116	0.27 213	0.27 306	0.38 553	1.15 691	0.23 342	0.17 328	0.57 543	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.10 450	0.07 246	0.06 106	0.07 250

UPFNet	0.25 479	0.12 293	0.38 370	0.24 496	0.19 574	0.37 564	0.28 588	0.48 504	0.38 464	0.34 497	0.37 449	0.37 504	0.28 511	0.39 459	0.33 556	0.10 463	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.10 441	0.08 336

acv_ft	0.25 479	0.13 363	0.40 394	0.23 439	0.19 574	0.34 537	0.21 457	0.45 471	0.44 535	0.38 553	0.41 497	0.38 512	0.27 494	0.27 349	0.35 565	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.11 490	0.07 250

CCAANet	0.25 479	0.13 363	0.51 515	0.22 379	0.15 468	0.29 464	0.17 275	0.49 514	0.37 449	0.26 340	0.49 575	0.32 462	0.24 443	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.10 486	0.08 281	0.10 469

iResNet_ROB	0.25 479	0.19 536	0.40 394	0.20 249	0.12 273	0.30 483	0.16 223	0.55 592	0.53 615	0.38 553	0.43 527	0.37 504	0.26 475	0.38 454	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 369	0.09 409

PStereo	0.26 497	0.37 658	0.34 311	0.21 307	0.13 356	0.25 387	0.25 551	0.33 312	0.47 570	0.26 340	0.17 190	0.29 426	0.34 576	0.35 436	0.37 572	0.23 660	0.15 638	0.17 630	0.13 594	0.23 650	0.21 649

DNS	0.26 497	0.30 632	0.18 91	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 190	0.13 156	0.10 86	0.70 605	0.37 572	0.08 302	0.14 622	0.08 270	0.05 73	1.01 720	0.80 720

coex_refinement	0.26 497	0.16 485	0.36 342	0.23 439	0.15 468	0.31 499	0.20 426	0.49 514	0.42 512	0.35 514	0.42 514	0.45 575	0.27 494	0.55 528	0.33 556	0.10 463	0.06 252	0.07 167	0.07 246	0.10 441	0.10 469

UGAM	0.26 497	0.14 417	0.45 462	0.25 535	0.12 273	0.23 344	0.25 551	0.32 297	0.41 504	0.31 442	0.42 514	0.41 546	0.22 411	0.92 669	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.14 596	0.12 566	0.10 441	0.07 250

SepStereo	0.26 497	0.12 293	0.42 427	0.24 496	0.18 547	0.29 464	0.24 534	0.45 471	0.45 547	0.41 587	0.44 538	0.34 479	0.29 526	0.64 584	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.09 409

AACVNet	0.26 497	0.16 485	0.37 351	0.22 379	0.14 407	0.29 464	0.19 374	0.41 425	0.31 374	0.38 553	0.42 514	0.43 559	0.28 511	0.73 617	0.25 491	0.11 506	0.08 483	0.11 508	0.09 440	0.13 549	0.11 507

DEmStereo	0.26 497	0.09 92	0.47 478	0.19 172	0.12 273	0.30 483	0.25 551	0.28 236	0.36 438	0.36 530	0.58 619	0.25 367	0.48 645	0.53 519	0.44 608	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.07 250

LMCR-Stereo	0.26 497	0.18 520	0.49 494	0.28 618	0.14 407	0.36 557	0.23 512	0.54 582	0.34 409	0.39 568	0.40 489	0.29 426	0.29 526	0.37 448	0.27 511	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.13 549	0.09 409

GwcNet-RSSM	0.26 497	0.17 505	0.46 470	0.21 307	0.13 356	0.28 442	0.23 512	0.44 461	0.42 512	0.31 442	0.45 550	0.40 539	0.26 475	0.55 528	0.28 516	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.10 486	0.09 369	0.08 336

DeepPruner_ROB	0.26 497	0.19 536	0.44 450	0.21 307	0.16 501	0.30 483	0.21 457	0.52 561	0.32 385	0.35 514	0.38 464	0.39 524	0.26 475	0.42 473	0.24 481	0.15 607	0.11 579	0.11 508	0.11 527	0.14 567	0.13 550

ISRNet	0.27 507	0.13 363	0.45 462	0.26 569	0.19 574	0.24 367	0.14 116	0.45 471	0.43 520	0.39 568	0.48 573	0.42 555	0.27 494	0.32 413	0.29 528	0.20 655	0.12 599	0.17 630	0.16 631	0.16 589	0.20 640

rvit_105_1	0.27 507	0.19 536	0.46 470	0.27 597	0.19 574	0.30 483	0.35 636	0.44 461	0.51 601	0.31 442	0.31 376	0.31 452	0.26 475	0.35 436	0.25 491	0.15 607	0.14 622	0.15 612	0.17 641	0.11 490	0.10 469

DispNO	0.27 507	0.18 520	0.62 570	0.23 439	0.17 525	0.25 387	0.22 485	0.45 471	0.41 504	0.32 464	0.39 478	0.38 512	0.27 494	0.77 638	0.27 511	0.09 409	0.07 393	0.10 450	0.10 486	0.08 281	0.08 336

CBFPSM	0.27 507	0.16 485	0.67 589	0.20 249	0.14 407	0.38 572	0.25 551	0.40 411	0.36 438	0.33 477	0.36 440	0.56 630	0.38 598	0.32 413	0.38 576	0.08 302	0.08 483	0.07 167	0.08 331	0.09 369	0.11 507

CSP-Net	0.27 507	0.15 456	0.30 258	0.21 307	0.14 407	0.44 609	0.24 534	0.50 525	0.40 492	0.41 587	0.43 527	0.42 555	0.26 475	0.66 595	0.28 516	0.12 546	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.09 409

DAS	0.27 507	0.12 293	0.42 427	0.24 496	0.18 547	0.29 464	0.24 534	0.45 471	0.45 547	0.41 587	0.44 538	0.34 479	0.29 526	0.75 626	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.09 409

AASNet	0.27 507	0.19 536	0.49 494	0.26 569	0.17 525	0.34 537	0.20 426	0.62 654	0.48 580	0.35 514	0.40 489	0.32 462	0.25 465	0.28 364	0.34 561	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.08 331	0.13 549	0.11 507

GEStereo_RVC	0.27 507	0.20 549	0.44 450	0.27 597	0.16 501	0.33 523	0.25 551	0.56 608	0.54 619	0.34 497	0.38 464	0.34 479	0.25 465	0.51 506	0.28 516	0.12 546	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.11 490	0.11 507

RAFT + AFF	0.27 507	0.23 587	0.50 505	0.25 535	0.17 525	0.30 483	0.33 630	0.52 561	0.40 492	0.28 363	0.30 361	0.30 443	0.31 557	0.62 575	0.24 481	0.09 409	0.10 554	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.11 507

MMNet	0.27 507	0.14 417	0.49 494	0.24 496	0.17 525	0.47 623	0.22 485	0.45 471	0.51 601	0.39 568	0.41 497	0.36 498	0.33 567	0.39 459	0.34 561	0.08 302	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.08 336

delet	0.27 507	0.14 417	0.40 394	0.23 439	0.19 574	0.41 591	0.29 595	0.49 514	0.48 580	0.33 477	0.41 497	0.37 504	0.30 540	0.48 492	0.34 561	0.09 409	0.09 520	0.11 508	0.12 566	0.08 281	0.08 336

ac_64	0.27 507	0.13 363	0.41 417	0.24 496	0.17 525	0.36 557	0.22 485	0.46 482	0.33 399	0.35 514	0.36 440	0.52 615	0.30 540	0.62 575	0.32 549	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.09 369	0.08 336

HGLStereo	0.27 507	0.14 417	0.46 470	0.24 496	0.21 601	0.33 523	0.23 512	0.50 525	0.42 512	0.35 514	0.48 573	0.41 546	0.33 567	0.45 482	0.33 556	0.11 506	0.10 554	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.12 531

DSFCA	0.27 507	0.13 363	0.36 342	0.20 249	0.17 525	0.38 572	0.31 611	0.47 491	0.43 520	0.43 603	0.37 449	0.39 524	0.29 526	0.52 512	0.32 549	0.12 546	0.10 554	0.10 450	0.11 527	0.11 490	0.10 469

DMCA-RVC	0.27 507	0.21 564	0.61 562	0.28 618	0.17 525	0.29 464	0.21 457	0.42 439	0.35 425	0.40 578	0.37 449	0.39 524	0.36 585	0.43 475	0.30 536	0.13 567	0.10 554	0.15 612	0.11 527	0.13 549	0.10 469

HSM-Net_RVC	0.27 507	0.11 231	0.42 427	0.19 172	0.11 196	0.34 537	0.20 426	0.62 654	0.43 520	0.40 578	0.43 527	0.50 605	0.26 475	0.76 632	0.22 448	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 507	0.20 549	0.44 450	0.22 379	0.14 407	0.33 523	0.14 116	0.51 542	0.45 547	0.30 424	0.40 489	0.38 512	0.27 494	0.76 632	0.25 491	0.09 409	0.07 393	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.08 336

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 507	0.21 564	0.59 557	0.25 535	0.18 547	0.29 464	0.22 485	0.50 525	0.40 492	0.38 553	0.41 497	0.43 559	0.27 494	0.43 475	0.29 528	0.11 506	0.08 483	0.10 450	0.10 486	0.10 441	0.11 507
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	0.27 507	0.26 607	0.72 606	0.23 439	0.13 356	0.29 464	0.18 326	0.52 561	0.49 589	0.37 538	0.45 550	0.39 524	0.25 465	0.34 427	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.12 531	0.09 409

StereoDRNet-Refined	0.27 507	0.17 505	0.35 322	0.25 535	0.14 407	0.37 564	0.21 457	0.47 491	0.41 504	0.44 610	0.51 585	0.41 546	0.28 511	0.45 482	0.37 572	0.09 409	0.06 252	0.11 508	0.11 527	0.10 441	0.10 469
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DNSM	0.28 527	0.28 617	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 190	0.13 156	0.11 128	0.75 626	0.63 651	0.08 302	0.13 611	0.06 53	0.05 73	1.14 721	0.81 721

DualNet (step1)	0.28 527	0.19 536	0.50 505	0.18 113	0.16 501	0.34 537	0.20 426	0.51 542	0.38 464	0.37 538	0.34 419	0.37 504	0.30 540	0.39 459	0.23 469	0.23 660	0.09 520	0.28 673	0.24 668	0.18 620	0.16 595

ssnet_v2	0.28 527	0.16 485	0.44 450	0.22 379	0.15 468	0.40 587	0.30 606	0.57 618	0.46 565	0.38 553	0.36 440	0.47 585	0.29 526	0.38 454	0.39 584	0.13 567	0.11 579	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.11 507

CRFU-Net	0.28 527	0.14 417	0.45 462	0.25 535	0.15 468	0.45 615	0.23 512	0.50 525	0.30 360	0.43 603	0.41 497	0.48 591	0.46 636	0.43 475	0.29 528	0.11 506	0.10 554	0.09 369	0.08 331	0.10 441	0.10 469

dad	0.28 527	0.31 640	0.44 450	0.21 307	0.14 407	0.30 483	0.20 426	0.33 312	0.49 589	0.44 610	0.44 538	0.45 575	0.21 394	0.41 469	0.26 505	0.20 655	0.11 579	0.20 651	0.11 527	0.14 567	0.10 469

FTStereo	0.28 527	0.10 150	0.43 440	0.23 439	0.13 356	0.21 289	0.53 688	0.34 324	0.26 295	0.38 553	0.95 680	0.30 443	0.56 658	0.32 413	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.19 628

ADLNet	0.28 527	0.15 456	0.42 427	0.23 439	0.19 574	0.34 537	0.23 512	0.53 573	0.43 520	0.42 597	0.41 497	0.44 570	0.27 494	0.55 528	0.35 565	0.11 506	0.08 483	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.12 531

UNet	0.28 527	0.14 417	0.69 595	0.23 439	0.20 593	0.44 609	0.22 485	0.50 525	0.40 492	0.34 497	0.39 478	0.43 559	0.33 567	0.40 467	0.31 544	0.09 409	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

STTStereo	0.28 527	0.20 549	0.61 562	0.25 535	0.17 525	0.29 464	0.24 534	0.47 491	0.39 474	0.39 568	0.41 497	0.44 570	0.28 511	0.40 467	0.28 516	0.13 567	0.12 599	0.13 569	0.16 631	0.12 531	0.11 507

RASNet	0.28 527	0.14 417	0.44 450	0.22 379	0.18 547	0.32 512	0.19 374	0.48 504	0.38 464	0.29 392	0.43 527	0.47 585	0.37 594	0.79 642	0.36 571	0.09 409	0.07 393	0.07 167	0.09 440	0.07 193	0.07 250

HSM	0.28 527	0.16 485	0.35 322	0.20 249	0.15 468	0.33 523	0.19 374	0.53 573	0.37 449	0.36 530	0.38 464	0.67 665	0.31 557	0.89 664	0.23 469	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.08 336

DLCB_ROB	0.28 527	0.16 485	0.34 311	0.27 597	0.16 501	0.38 572	0.25 551	0.48 504	0.43 520	0.46 618	0.46 560	0.51 609	0.33 567	0.53 519	0.33 556	0.10 463	0.10 554	0.11 508	0.11 527	0.10 441	0.09 409

ACV-stereo	0.29 539	0.18 520	0.79 621	0.23 439	0.16 501	0.47 623	0.19 374	0.36 367	0.34 409	0.29 392	0.33 409	0.67 665	0.42 622	0.54 526	0.30 536	0.10 463	0.09 520	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.11 507

ff1	0.29 539	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.35 348	0.44 535	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.81 650	1.08 688	0.08 302	0.05 39	0.11 508	0.10 486	0.08 281	0.08 336

LL-Strereo	0.29 539	0.25 596	0.58 551	0.25 535	0.21 601	0.23 344	0.24 534	0.55 592	0.42 512	0.34 497	0.32 386	0.41 546	0.40 609	0.94 673	0.23 469	0.08 302	0.07 393	0.11 508	0.09 440	0.09 369	0.09 409

THIR-Stereo	0.29 539	0.12 293	0.41 417	0.19 172	0.11 196	0.28 442	0.72 702	0.32 297	0.35 425	0.37 538	0.65 643	0.34 479	0.50 648	0.57 543	0.45 611	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.07 250

psm_up	0.29 539	0.16 485	0.41 417	0.26 569	0.17 525	0.32 512	0.26 565	0.55 592	0.43 520	0.36 530	0.40 489	0.45 575	0.37 594	0.58 550	0.30 536	0.11 506	0.12 599	0.13 569	0.12 566	0.10 441	0.10 469

hitnet-ft	0.29 539	0.17 505	0.40 394	0.19 172	0.14 407	0.39 581	0.23 512	0.44 461	0.41 504	0.36 530	0.46 560	0.53 620	0.34 576	0.76 632	0.32 549	0.14 592	0.10 554	0.13 569	0.10 486	0.15 581	0.13 550

FADNet-RVC-Resample	0.29 539	0.25 596	0.93 654	0.26 569	0.16 501	0.32 512	0.21 457	0.47 491	0.39 474	0.35 514	0.38 464	0.33 470	0.27 494	0.53 519	0.24 481	0.10 463	0.10 554	0.14 596	0.13 594	0.13 549	0.16 595

iinet-f	0.30 546	0.18 520	1.03 668	0.20 249	0.15 468	0.44 609	0.22 485	0.45 471	0.37 449	0.35 514	0.44 538	0.41 546	0.34 576	0.34 427	0.40 591	0.10 463	0.09 520	0.08 270	0.08 331	0.13 549	0.11 507

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 546	0.20 549	0.70 601	0.21 307	0.17 525	0.46 617	0.27 572	0.50 525	0.49 589	0.42 597	0.55 607	0.43 559	0.30 540	0.46 485	0.38 576	0.09 409	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.11 490	0.10 469

SACVNet	0.30 546	0.20 549	0.41 417	0.25 535	0.18 547	0.34 537	0.25 551	0.52 561	0.40 492	0.41 587	0.44 538	0.46 583	0.32 564	0.71 609	0.25 491	0.13 567	0.10 554	0.12 547	0.12 566	0.16 589	0.17 608

ADLNet2	0.30 546	0.17 505	0.72 606	0.23 439	0.17 525	0.36 557	0.24 534	0.52 561	0.51 601	0.32 464	0.38 464	0.45 575	0.30 540	0.69 602	0.35 565	0.10 463	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.12 531	0.10 469

FADNet_RVC	0.30 546	0.28 617	0.83 634	0.23 439	0.15 468	0.30 483	0.17 275	0.49 514	0.37 449	0.30 424	0.38 464	0.30 443	0.27 494	0.52 512	0.31 544	0.14 592	0.14 622	0.14 596	0.16 631	0.21 640	0.23 662

TDLM	0.30 546	0.21 564	0.38 370	0.28 618	0.15 468	0.33 523	0.32 619	0.52 561	0.47 570	0.38 553	0.43 527	0.39 524	0.29 526	0.91 668	0.28 516	0.14 592	0.08 483	0.13 569	0.11 527	0.12 531	0.10 469

CVANet_RVC	0.30 546	0.19 536	0.41 417	0.26 569	0.16 501	0.33 523	0.26 565	0.52 561	0.47 570	0.40 578	0.46 560	0.43 559	0.31 557	0.89 664	0.26 505	0.14 592	0.09 520	0.14 596	0.13 594	0.14 567	0.10 469

mmx	0.31 553	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.55 592	0.45 547	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.81 650	1.08 688	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.10 469

xxx	0.31 553	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.55 592	0.45 547	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.81 650	1.08 688	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.10 469

fast-acv-ft	0.31 553	0.20 549	0.81 627	0.24 496	0.18 547	0.46 617	0.27 572	0.41 425	0.49 589	0.39 568	0.55 607	0.49 597	0.35 581	0.37 448	0.38 576	0.11 506	0.11 579	0.11 508	0.12 566	0.12 531	0.09 409

CrosDoStereo	0.31 553	0.10 150	0.49 494	0.18 113	0.12 273	0.22 321	1.11 725	0.34 324	0.37 449	0.38 553	0.61 634	0.28 415	0.46 636	0.61 567	0.57 635	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.07 250

DeepStereo_LL	0.31 553	0.10 150	0.49 494	0.18 113	0.12 273	0.22 321	1.11 725	0.34 324	0.37 449	0.38 553	0.61 634	0.28 415	0.46 636	0.61 567	0.57 635	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.07 250

FADNet-RVC	0.31 553	0.35 650	0.78 614	0.25 535	0.20 593	0.33 523	0.20 426	0.49 514	0.40 492	0.34 497	0.39 478	0.41 546	0.29 526	0.63 582	0.31 544	0.13 567	0.14 622	0.14 596	0.15 619	0.19 628	0.19 628

AANet_RVC	0.31 553	0.22 578	0.50 505	0.23 439	0.14 407	0.30 483	0.24 534	0.47 491	0.54 619	0.38 553	0.60 627	0.43 559	0.29 526	0.87 659	0.40 591	0.11 506	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.09 369	0.09 409

NVstereo2D	0.31 553	0.16 485	0.54 529	0.24 496	0.22 617	0.42 598	0.28 588	0.58 627	0.56 628	0.28 363	0.38 464	0.40 539	0.30 540	0.71 609	0.28 516	0.13 567	0.08 483	0.13 569	0.10 486	0.19 628	0.16 595

NOSS_ROB	0.31 553	0.20 549	0.35 322	0.24 496	0.16 501	0.32 512	0.19 374	0.52 561	0.48 580	0.33 477	0.36 440	0.42 555	0.28 511	0.93 671	0.24 481	0.19 652	0.20 669	0.24 662	0.22 664	0.17 606	0.17 608

z-ln-s-r	0.32 562	0.21 564	0.82 631	0.23 439	0.14 407	0.30 483	0.26 565	0.43 453	0.50 597	0.32 464	0.60 627	0.39 524	0.29 526	0.73 617	0.66 657	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.08 336

YMNet	0.32 562	0.22 578	0.58 551	0.27 597	0.23 630	0.48 629	0.27 572	0.51 542	0.45 547	0.48 629	0.56 614	0.51 609	0.30 540	0.39 459	0.40 591	0.13 567	0.16 646	0.13 569	0.12 566	0.13 549	0.12 531

YMNet_1	0.32 562	0.22 578	0.58 551	0.27 597	0.23 630	0.48 629	0.27 572	0.51 542	0.45 547	0.48 629	0.56 614	0.51 609	0.30 540	0.39 459	0.40 591	0.13 567	0.16 646	0.13 569	0.12 566	0.13 549	0.12 531

1111x	0.32 562	0.11 231	0.40 394	0.22 379	0.11 196	0.32 512	0.26 565	0.59 633	0.43 520	0.31 442	0.41 497	0.39 524	0.28 511	0.76 632	1.37 706	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.10 486	0.09 369	0.08 336

pcwnet_v2	0.32 562	0.15 456	1.26 688	0.23 439	0.18 547	0.32 512	0.18 326	0.59 633	0.60 639	0.36 530	0.45 550	0.35 493	0.29 526	0.36 445	0.25 491	0.14 592	0.11 579	0.12 547	0.11 527	0.14 567	0.15 586

FADNet	0.32 562	0.36 653	0.74 611	0.23 439	0.22 617	0.37 564	0.19 374	0.53 573	0.48 580	0.32 464	0.36 440	0.43 559	0.32 564	0.64 584	0.25 491	0.16 623	0.16 646	0.14 596	0.16 631	0.24 654	0.19 628

PS-NSSS	0.32 562	0.30 632	0.46 470	0.23 439	0.17 525	0.33 523	0.24 534	0.57 618	0.41 504	0.37 538	0.52 593	0.35 493	0.30 540	0.80 646	0.30 536	0.17 635	0.14 622	0.21 653	0.15 619	0.15 581	0.13 550

StereoDRNet	0.32 562	0.22 578	0.61 562	0.27 597	0.21 601	0.42 598	0.30 606	0.61 646	0.48 580	0.46 618	0.39 478	0.48 591	0.30 540	0.57 543	0.40 591	0.11 506	0.09 520	0.12 547	0.11 527	0.12 531	0.10 469

DISCO	0.32 562	0.13 363	0.51 515	0.25 535	0.16 501	0.48 629	0.25 551	0.50 525	0.57 631	0.37 538	0.45 550	0.62 649	0.36 585	0.64 584	0.49 622	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.12 531	0.11 507

Selective-IGEV-i16pc	0.33 571	0.10 150	1.71 706	0.21 307	0.14 407	0.74 676	0.31 611	0.42 439	0.41 504	0.21 285	0.32 386	0.26 389	0.14 251	0.71 609	0.19 377	0.14 592	0.10 554	0.08 270	0.09 440	0.11 490	0.11 507

TCMNet	0.33 571	0.23 587	0.72 606	0.29 621	0.30 667	0.40 587	0.28 588	0.50 525	0.47 570	0.37 538	0.45 550	0.40 539	0.29 526	0.60 560	0.39 584	0.14 592	0.13 611	0.15 612	0.14 609	0.17 606	0.15 586

HBP-ISP	0.33 571	0.30 632	0.72 606	0.22 379	0.16 501	0.32 512	0.22 485	0.54 582	0.44 535	0.41 587	0.49 575	0.33 470	0.38 598	0.73 617	0.25 491	0.18 646	0.19 664	0.24 662	0.20 653	0.16 589	0.13 550

AAGNet	0.33 571	0.11 231	0.37 351	0.25 535	0.16 501	0.20 255	0.19 374	0.30 273	0.27 306	0.35 514	0.35 430	0.27 399	0.30 540	0.44 479	2.66 727	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.07 246	0.08 281	0.06 150

DRN-Test	0.33 571	0.17 505	0.61 562	0.27 597	0.19 574	0.46 617	0.29 595	0.65 663	0.51 601	0.47 625	0.46 560	0.44 570	0.34 576	0.62 575	0.41 599	0.12 546	0.08 483	0.13 569	0.12 566	0.12 531	0.10 469

CBMV_ROB	0.33 571	0.18 520	0.53 526	0.21 307	0.14 407	0.33 523	0.20 426	0.51 542	0.45 547	0.51 637	0.55 607	0.45 575	0.42 622	0.71 609	0.32 549	0.18 646	0.19 664	0.23 660	0.21 656	0.14 567	0.15 586

XPNet_ROB	0.33 571	0.20 549	0.43 440	0.27 597	0.18 547	0.37 564	0.31 611	0.55 592	0.50 597	0.51 637	0.53 600	0.58 638	0.37 594	0.63 582	0.45 611	0.17 635	0.12 599	0.13 569	0.12 566	0.15 581	0.14 574

PSMNet_ROB	0.33 571	0.24 591	0.54 529	0.31 638	0.21 601	0.42 598	0.43 667	0.59 633	0.47 570	0.37 538	0.44 538	0.49 597	0.31 557	0.64 584	0.43 603	0.14 592	0.10 554	0.15 612	0.14 609	0.13 549	0.11 507

CBMV	0.33 571	0.21 564	0.54 529	0.23 439	0.13 356	0.42 598	0.33 630	0.53 573	0.48 580	0.52 643	0.49 575	0.50 605	0.41 613	0.56 539	0.31 544	0.15 607	0.16 646	0.18 639	0.16 631	0.13 549	0.13 550
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 580	0.29 625	0.91 650	0.26 569	0.21 601	0.47 623	0.31 611	0.54 582	0.54 619	0.44 610	0.52 593	0.50 605	0.35 581	0.39 459	0.39 584	0.11 506	0.11 579	0.10 450	0.09 440	0.14 567	0.13 550

xxxx	0.34 580	0.10 150	0.29 247	0.19 172	0.11 196	0.37 564	0.20 426	0.58 627	0.38 464	0.29 392	0.42 514	0.38 512	0.24 443	0.46 485	2.20 723	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.09 409

test_xeample	0.34 580	0.10 150	0.29 247	0.19 172	0.11 196	0.33 523	0.23 512	0.55 592	0.38 464	0.32 464	0.45 550	0.29 426	0.26 475	0.57 543	2.24 725	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.09 409

FINET	0.34 580	0.27 614	0.80 624	0.24 496	0.24 638	0.36 557	0.34 632	0.54 582	0.72 666	0.39 568	0.47 567	0.32 462	0.30 540	0.51 506	0.32 549	0.19 652	0.17 653	0.13 569	0.12 566	0.18 620	0.16 595

ETE_ROB	0.34 580	0.26 607	0.45 462	0.29 621	0.18 547	0.40 587	0.37 645	0.57 618	0.47 570	0.50 632	0.50 579	0.62 649	0.36 585	0.55 528	0.38 576	0.13 567	0.10 554	0.14 596	0.12 566	0.16 589	0.16 595

DStereoRT	0.35 585	0.13 363	0.51 515	0.25 535	0.16 501	0.42 598	0.19 374	0.48 504	0.39 474	0.30 424	0.39 478	0.24 357	0.39 604	0.64 584	0.30 536	0.08 302	0.07 393	1.54 730	0.41 697	0.08 281	0.11 507

GwcNet	0.35 585	0.23 587	0.88 646	0.25 535	0.24 638	0.48 629	0.27 572	0.55 592	0.57 631	0.38 553	0.52 593	0.51 609	0.32 564	0.60 560	0.41 599	0.13 567	0.11 579	0.12 547	0.11 527	0.13 549	0.14 574

RP	0.35 585	0.22 578	0.51 515	0.31 638	0.24 638	0.37 564	0.28 588	0.50 525	0.58 634	0.40 578	0.63 640	0.61 647	0.47 639	0.61 567	0.39 584	0.16 623	0.15 638	0.17 630	0.15 619	0.17 606	0.17 608

DANet	0.35 585	0.23 587	0.60 559	0.36 663	0.22 617	0.39 581	0.25 551	0.48 504	0.43 520	0.52 643	0.50 579	0.59 640	0.41 613	0.76 632	0.49 622	0.13 567	0.11 579	0.14 596	0.12 566	0.17 606	0.15 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 585	0.26 607	0.49 494	0.36 663	0.22 617	0.41 591	0.41 662	0.53 573	0.42 512	0.47 625	0.46 560	0.61 647	0.39 604	0.55 528	0.37 572	0.16 623	0.13 611	0.21 653	0.21 656	0.16 589	0.16 595

w-ln-seven-2	0.36 590	0.29 625	1.06 670	0.27 597	0.18 547	0.37 564	0.30 606	0.50 525	0.54 619	0.45 614	0.55 607	0.45 575	0.41 613	0.62 575	0.49 622	0.10 463	0.10 554	0.12 547	0.11 527	0.14 567	0.11 507

GASNet	0.36 590	0.46 674	0.88 646	0.34 652	0.23 630	0.35 552	0.22 485	0.60 642	0.53 615	0.40 578	0.37 449	0.45 575	0.30 540	0.79 642	0.35 565	0.15 607	0.10 554	0.14 596	0.14 609	0.22 647	0.12 531

Wz-Net-MNSev	0.36 590	0.26 607	0.79 621	0.26 569	0.21 601	0.59 657	0.38 651	0.55 592	0.56 628	0.48 629	0.54 603	0.53 620	0.36 585	0.60 560	0.44 608	0.11 506	0.09 520	0.11 508	0.11 527	0.15 581	0.13 550

APVNet	0.36 590	0.20 549	0.70 601	0.26 569	0.22 617	0.52 647	0.35 636	0.61 646	0.44 535	0.38 553	0.52 593	0.48 591	0.38 598	0.84 655	0.46 617	0.13 567	0.14 622	0.15 612	0.16 631	0.16 589	0.15 586

Syn2CoEx	0.36 590	0.31 640	0.78 614	0.34 652	0.21 601	0.41 591	0.28 588	0.61 646	0.49 589	0.42 597	0.56 614	0.45 575	0.44 627	0.69 602	0.38 576	0.17 635	0.14 622	0.15 612	0.12 566	0.13 549	0.12 531

FAT-Stereo	0.36 590	0.18 520	0.73 610	0.26 569	0.18 547	0.33 523	0.29 595	0.60 642	0.59 635	0.46 618	0.60 627	0.60 643	0.50 648	0.61 567	0.34 561	0.13 567	0.14 622	0.13 569	0.12 566	0.14 567	0.18 621

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 590	0.36 653	0.53 526	0.34 652	0.19 574	0.51 638	0.24 534	0.55 592	0.38 464	0.41 587	0.47 567	0.47 585	0.27 494	0.73 617	0.30 536	0.36 691	0.19 664	0.27 665	0.17 641	0.26 663	0.23 662

GANet	0.36 590	0.22 578	0.49 494	0.29 621	0.17 525	0.41 591	0.38 651	0.57 618	0.45 547	0.46 618	0.75 660	0.55 626	0.40 609	0.94 673	0.41 599	0.13 567	0.13 611	0.13 569	0.11 527	0.14 567	0.11 507

LALA_ROB	0.36 590	0.25 596	0.46 470	0.30 632	0.21 601	0.47 623	0.39 656	0.61 646	0.51 601	0.52 643	0.51 585	0.69 671	0.36 585	0.50 501	0.43 603	0.17 635	0.11 579	0.16 624	0.14 609	0.17 606	0.15 586

SGM-Forest	0.36 590	0.17 505	0.47 478	0.23 439	0.16 501	0.45 615	0.41 662	0.55 592	0.48 580	0.52 643	0.60 627	0.52 615	0.41 613	0.85 656	0.50 628	0.17 635	0.17 653	0.17 630	0.15 619	0.15 581	0.15 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 600	0.41 669	0.66 588	0.46 683	0.41 681	0.34 537	0.25 551	0.57 618	0.45 547	0.39 568	0.52 593	0.43 559	0.33 567	0.41 469	0.29 528	0.25 671	0.14 622	0.33 685	0.21 656	0.31 676	0.22 655

Anonymous_2	0.37 600	0.21 564	0.47 478	0.20 249	0.21 601	0.42 598	0.26 565	0.38 386	0.29 344	0.33 477	0.30 361	0.44 570	0.38 598	0.36 445	0.29 528	0.26 672	0.29 690	0.44 693	1.41 731	0.34 680	0.21 649

AF-Net	0.37 600	0.26 607	0.56 543	0.32 644	0.23 630	0.41 591	0.29 595	0.61 646	0.64 650	0.42 597	0.68 649	0.65 660	0.49 646	0.57 543	0.44 608	0.15 607	0.11 579	0.19 647	0.14 609	0.15 581	0.13 550

stereogan	0.37 600	0.17 505	0.65 583	0.27 597	0.22 617	0.62 663	0.26 565	0.59 633	0.63 649	0.43 603	0.60 627	0.67 665	0.42 622	0.68 600	0.35 565	0.13 567	0.14 622	0.14 596	0.12 566	0.19 628	0.17 608

Nwc_Net	0.37 600	0.25 596	0.68 594	0.31 638	0.24 638	0.44 609	0.30 606	0.65 663	0.50 597	0.37 538	0.69 653	0.58 638	0.45 630	0.60 560	0.40 591	0.15 607	0.12 599	0.19 647	0.21 656	0.14 567	0.13 550

RYNet	0.37 600	0.18 520	0.59 557	0.25 535	0.28 658	0.61 661	0.32 619	0.59 633	0.59 635	0.41 587	0.38 464	0.57 635	0.39 604	0.87 659	0.53 633	0.11 506	0.08 483	0.12 547	0.11 527	0.18 620	0.18 621

PA-Net	0.37 600	0.28 617	0.83 634	0.31 638	0.28 658	0.39 581	0.42 665	0.51 542	0.55 625	0.34 497	0.42 514	0.41 546	0.36 585	0.79 642	0.49 622	0.12 546	0.23 680	0.16 624	0.23 666	0.12 531	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 607	0.12 293	0.38 370	0.42 677	3.88 733	0.21 289	0.17 275	0.35 348	0.28 325	0.20 271	0.20 239	0.23 342	0.15 271	0.28 364	0.16 282	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.09 409

S-Stereo	0.38 607	0.20 549	1.05 669	0.27 597	0.22 617	0.38 572	0.32 619	0.55 592	0.66 653	0.39 568	0.59 622	0.49 597	0.41 613	0.75 626	0.40 591	0.12 546	0.15 638	0.13 569	0.13 594	0.16 589	0.21 649

ADCRef	0.38 607	0.24 591	0.88 646	0.26 569	0.21 601	0.49 634	0.27 572	0.52 561	0.48 580	0.50 632	0.58 619	0.35 493	0.47 639	0.48 492	1.29 705	0.09 409	0.08 483	0.12 547	0.12 566	0.11 490	0.11 507

PWC_ROB	0.38 607	0.29 625	0.69 595	0.25 535	0.20 593	0.38 572	0.19 374	0.58 627	0.67 656	0.57 656	0.85 672	0.51 609	0.40 609	0.71 609	0.52 631	0.13 567	0.09 520	0.14 596	0.10 486	0.17 606	0.14 574

PWCDC_ROB	0.38 607	0.30 632	0.60 559	0.33 650	0.20 593	0.42 598	0.19 374	0.58 627	0.89 687	0.42 597	1.26 695	0.36 498	0.34 576	0.50 501	0.38 576	0.18 646	0.11 579	0.11 508	0.09 440	0.19 628	0.13 550

Selective-IGEV-i16pb	0.39 612	0.12 293	2.18 710	0.21 307	0.15 468	0.68 670	0.32 619	0.56 608	0.57 631	0.25 327	0.44 538	0.33 470	0.21 394	0.80 646	0.25 491	0.14 592	0.10 554	0.09 369	0.10 486	0.12 531	0.13 550

aanetorigin	0.39 612	0.29 625	1.09 673	0.24 496	0.19 574	0.28 442	0.37 645	0.33 312	0.47 570	0.94 692	0.82 669	0.52 615	0.54 654	0.49 497	0.50 628	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.16 589	0.15 586

RGC	0.39 612	0.32 645	0.64 581	0.34 652	0.27 653	0.40 587	0.29 595	0.57 618	0.53 615	0.45 614	0.64 642	0.62 649	0.45 630	0.72 615	0.39 584	0.15 607	0.15 638	0.21 653	0.20 653	0.18 620	0.19 628

NCC-stereo	0.39 612	0.25 596	0.69 595	0.32 644	0.28 658	0.46 617	0.36 641	0.65 663	0.52 610	0.40 578	0.57 617	0.56 630	0.47 639	0.73 617	0.45 611	0.17 635	0.14 622	0.18 639	0.25 673	0.16 589	0.16 595

edge stereo	0.39 612	0.22 578	0.81 627	0.27 597	0.22 617	0.37 564	0.24 534	0.56 608	0.54 619	0.53 649	0.60 627	0.71 674	0.50 648	0.78 640	0.40 591	0.16 623	0.14 622	0.19 647	0.14 609	0.16 589	0.17 608

Abc-Net	0.39 612	0.25 596	0.69 595	0.32 644	0.28 658	0.46 617	0.36 641	0.65 663	0.52 610	0.40 578	0.57 617	0.56 630	0.47 639	0.73 617	0.45 611	0.17 635	0.14 622	0.18 639	0.25 673	0.16 589	0.16 595
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 612	0.28 617	0.78 614	0.27 597	0.18 547	0.49 634	0.22 485	0.59 633	0.84 685	0.55 653	0.53 600	0.49 597	0.36 585	0.67 599	0.82 671	0.13 567	0.10 554	0.11 508	0.12 566	0.17 606	0.17 608

SQANet	0.40 619	0.48 678	0.67 589	0.48 685	0.39 678	0.48 629	0.22 485	0.51 542	0.43 520	0.40 578	0.47 567	0.47 585	0.33 567	0.54 526	0.32 549	0.36 691	0.15 638	0.40 691	0.21 656	0.45 689	0.31 680

UDG	0.40 619	0.46 674	0.49 494	0.40 675	0.35 675	0.47 623	0.27 572	0.54 582	0.47 570	0.39 568	0.45 550	0.59 640	0.44 627	0.46 485	0.39 584	0.26 672	0.19 664	0.48 695	0.22 664	0.34 680	0.26 671

DDUNet	0.41 621	0.50 683	0.48 488	0.44 680	0.39 678	0.46 617	0.32 619	0.50 525	0.43 520	0.45 614	0.52 593	0.57 635	0.36 585	0.48 492	0.33 556	0.33 688	0.21 671	0.55 699	0.25 673	0.37 684	0.32 683

222	0.41 621	0.10 150	0.29 247	0.19 172	0.11 196	0.36 557	0.20 426	0.57 618	0.39 474	0.35 514	0.44 538	0.30 443	0.27 494	0.55 528	3.56 730	0.11 506	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.09 409

NaN_ROB	0.41 621	0.28 617	0.62 570	0.30 632	0.19 574	0.51 638	0.47 678	0.58 627	0.59 635	0.56 654	0.47 567	0.49 597	0.41 613	1.21 697	0.64 654	0.12 546	0.18 659	0.12 547	0.13 594	0.11 490	0.14 574

w-ln-seven	0.42 624	0.30 632	1.18 681	0.26 569	0.22 617	0.58 654	0.31 611	0.62 654	0.81 677	0.58 657	0.61 634	0.53 620	0.36 585	0.57 543	0.65 656	0.11 506	0.10 554	0.13 569	0.12 566	0.15 581	0.13 550

test_sample9	0.42 624	0.19 536	0.50 505	0.18 113	0.16 501	0.34 537	0.20 426	0.51 542	0.38 464	0.37 538	0.34 419	0.37 504	0.30 540	0.66 595	0.91 678	0.23 660	1.82 732	0.28 673	0.24 668	0.18 620	0.16 595

SDNR	0.42 624	0.21 564	0.82 631	0.21 307	0.18 547	1.27 708	0.17 275	0.50 525	0.49 589	0.42 597	0.81 667	0.38 512	0.27 494	1.19 694	0.38 576	0.23 660	0.24 682	0.17 630	0.13 594	0.17 606	0.20 640

ccnet	0.42 624	0.31 640	0.48 488	0.27 597	0.32 671	0.60 660	0.32 619	0.65 663	0.46 565	0.53 649	0.66 645	0.56 630	0.45 630	0.72 615	0.61 646	0.26 672	0.19 664	0.24 662	0.21 656	0.26 663	0.22 655

SHD	0.42 624	0.27 614	0.81 627	0.31 638	0.25 646	0.42 598	0.22 485	0.66 669	0.94 696	0.63 664	0.60 627	0.59 640	0.47 639	0.59 556	0.58 640	0.15 607	0.13 611	0.16 624	0.16 631	0.20 637	0.22 655

Wz-Net-SNSev	0.43 629	0.41 669	1.27 689	0.30 632	0.21 601	0.44 609	0.41 662	0.61 646	0.65 651	0.46 618	0.65 643	0.62 649	0.39 604	0.74 625	0.59 641	0.12 546	0.11 579	0.12 547	0.13 594	0.16 589	0.14 574

XQC	0.43 629	0.37 658	0.96 659	0.34 652	0.25 646	0.53 648	0.34 632	0.60 642	0.73 669	0.51 637	0.46 560	0.57 635	0.47 639	0.70 605	0.72 662	0.17 635	0.12 599	0.18 639	0.15 619	0.25 656	0.23 662

CC-Net-ROB	0.43 629	0.47 676	0.65 583	0.37 669	0.23 630	0.51 638	0.29 595	0.66 669	0.49 589	0.46 618	0.51 585	0.48 591	0.38 598	0.96 677	0.35 565	0.34 689	0.23 680	0.55 699	0.25 673	0.31 676	0.20 640

GANetREF_RVC	0.43 629	0.47 676	0.69 595	0.38 671	0.20 593	0.51 638	0.48 682	0.66 669	0.66 653	0.46 618	0.46 560	0.50 605	0.44 627	0.90 667	0.39 584	0.27 677	0.21 671	0.32 682	0.18 647	0.27 668	0.22 655
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 629	0.26 607	0.54 529	0.31 638	0.20 593	0.51 638	0.32 619	0.70 680	0.60 639	0.59 658	0.55 607	0.65 660	0.41 613	1.40 707	0.51 630	0.13 567	0.17 653	0.21 653	0.16 631	0.17 606	0.18 621

PDISCO_ROB	0.43 629	0.30 632	0.67 589	0.43 678	0.36 676	0.67 668	0.32 619	0.72 683	0.76 671	0.43 603	0.53 600	0.63 657	0.40 609	0.66 595	0.47 619	0.21 657	0.12 599	0.21 653	0.19 651	0.25 656	0.20 640

WQFJA1++	0.44 635	0.07 4	0.63 573	0.18 113	0.13 356	0.15 65	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 725	0.12 76	0.23 342	0.11 128	0.17 124	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 737	0.07 250

z-mn7	0.44 635	0.40 665	1.09 673	0.25 535	0.18 547	0.61 661	0.34 632	0.56 608	0.93 694	0.43 603	0.96 681	0.53 620	0.39 604	0.94 673	0.59 641	0.10 463	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.14 567	0.13 550

DeepPrunerF	0.44 635	0.29 625	1.29 691	0.33 650	0.30 667	0.35 552	0.36 641	0.62 654	1.15 707	0.40 578	0.44 538	0.39 524	0.41 613	0.80 646	0.52 631	0.18 646	0.14 622	0.23 660	0.21 656	0.17 606	0.17 608

ADCP+	0.45 638	0.24 591	1.15 680	0.25 535	0.22 617	0.56 650	0.39 656	0.54 582	0.51 601	0.44 610	0.51 585	0.46 583	0.52 653	0.56 539	1.89 719	0.10 463	0.08 483	0.11 508	0.10 486	0.14 567	0.13 550

PASM	0.45 638	0.35 650	0.90 649	0.35 661	0.33 672	0.39 581	0.38 651	0.50 525	0.61 643	0.52 643	0.51 585	0.62 649	0.45 630	0.93 671	0.48 620	0.26 672	0.29 690	0.29 677	0.33 686	0.29 674	0.26 671

DStereoO	0.46 640	0.32 645	0.51 515	0.36 663	0.29 666	0.38 572	0.45 671	0.55 592	0.60 639	0.47 625	0.49 575	0.48 591	0.73 684	0.59 556	0.69 660	0.81 715	0.18 659	0.38 688	0.19 651	0.46 690	0.20 640

zh-mn7	0.46 640	0.45 673	1.48 697	0.25 535	0.19 574	0.44 609	0.29 595	0.56 608	0.82 678	0.65 668	0.96 681	0.49 597	0.38 598	0.88 662	0.63 651	0.12 546	0.10 554	0.11 508	0.11 527	0.13 549	0.14 574

G-Net	0.46 640	0.25 596	0.86 643	0.34 652	0.28 658	0.90 692	0.35 636	0.47 491	0.45 547	0.68 671	1.22 693	0.64 659	0.60 665	0.61 567	0.57 635	0.16 623	0.14 622	0.17 630	0.13 594	0.22 647	0.19 628

GCST	0.47 643	0.60 692	0.57 546	1.04 717	0.48 691	0.38 572	0.11 26	0.40 411	0.32 385	0.41 587	0.34 419	0.29 426	0.17 328	0.46 485	0.19 377	0.69 707	0.42 702	0.79 712	0.62 715	0.62 698	0.46 695

ADCL	0.47 643	0.22 578	1.00 663	0.27 597	0.19 574	0.74 676	0.64 697	0.54 582	0.69 661	0.56 654	0.71 654	0.55 626	0.60 665	0.60 560	1.43 707	0.11 506	0.09 520	0.13 569	0.13 594	0.14 567	0.14 574

DPSNet	0.47 643	0.24 591	0.93 654	0.27 597	0.20 593	0.75 679	0.57 691	0.84 698	0.79 675	0.47 625	0.51 585	0.60 643	0.69 680	0.87 659	0.71 661	0.16 623	0.13 611	0.12 547	0.10 486	0.25 656	0.21 649

zh-sn7	0.48 646	0.51 685	1.43 696	0.29 621	0.20 593	0.47 623	0.39 656	0.57 618	0.62 645	0.52 643	0.81 667	0.52 615	0.56 658	1.05 686	0.87 675	0.12 546	0.13 611	0.13 569	0.13 594	0.17 606	0.16 595

ADCPNet	0.48 646	0.29 625	1.60 702	0.27 597	0.23 630	0.70 674	0.38 651	0.53 573	0.51 601	0.51 637	0.59 622	0.67 665	0.56 658	0.60 560	1.14 693	0.15 607	0.18 659	0.14 596	0.23 666	0.19 628	0.19 628

MDST_ROB	0.48 646	0.14 417	0.95 657	0.30 632	0.21 601	1.33 711	0.32 619	0.77 688	0.56 628	1.06 700	0.71 654	0.49 597	0.35 581	1.26 700	0.38 576	0.13 567	0.11 579	0.16 624	0.13 594	0.12 531	0.12 531

AANet	0.49 649	0.42 671	1.56 700	0.22 379	0.19 574	0.39 581	0.25 551	0.52 561	0.92 691	0.92 689	0.93 679	0.84 681	0.67 677	0.59 556	0.59 641	0.15 607	0.11 579	0.13 569	0.12 566	0.18 620	0.16 595

test_sample8	0.49 649	0.19 536	0.50 505	0.18 113	0.16 501	0.34 537	0.20 426	0.55 592	0.34 409	0.62 662	0.38 464	1.15 696	0.67 677	0.66 595	0.91 678	0.23 660	1.82 732	0.28 673	0.24 668	0.18 620	0.16 595

SuperB	0.49 649	0.28 617	2.23 711	0.23 439	0.15 468	0.41 591	0.32 619	0.47 491	0.82 678	0.43 603	0.50 579	0.33 470	0.45 630	0.68 600	1.08 688	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.98 719	0.14 574

ADCMid	0.49 649	0.34 648	1.13 678	0.26 569	0.21 601	0.51 638	0.37 645	0.57 618	0.54 619	0.75 679	0.66 645	0.62 649	0.64 676	0.64 584	1.68 712	0.13 567	0.12 599	0.17 630	0.17 641	0.20 637	0.17 608

psmorigin	0.50 653	0.25 596	3.03 720	0.24 496	0.19 574	0.38 572	0.22 485	0.50 525	0.44 535	0.64 666	0.68 649	0.71 674	0.51 651	0.85 656	0.45 611	0.14 592	0.17 653	0.13 569	0.14 609	0.16 589	0.21 649

CSAN	0.50 653	0.35 650	0.78 614	0.36 663	0.23 630	0.56 650	0.59 694	0.61 646	0.70 663	0.64 666	0.78 664	0.65 660	0.60 665	1.38 706	0.62 648	0.21 657	0.17 653	0.20 651	0.20 653	0.18 620	0.18 621

SGM_RVC	0.50 653	0.19 536	0.50 505	0.25 535	0.15 468	0.69 671	0.39 656	0.68 677	0.82 678	0.95 694	0.84 671	1.13 693	0.76 685	1.16 693	0.60 645	0.16 623	0.16 646	0.16 624	0.16 631	0.16 589	0.17 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 653	0.20 549	0.78 614	0.24 496	0.26 650	0.39 581	0.30 606	0.51 542	0.50 597	0.54 651	1.23 694	2.52 722	0.37 594	0.77 638	0.95 681	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 441	0.08 336

Wz-Net-TNSev	0.51 657	0.58 690	1.61 704	0.25 535	0.21 601	0.65 665	0.45 671	0.63 661	0.69 661	0.51 637	0.54 603	0.71 674	0.60 665	1.00 682	0.77 666	0.15 607	0.15 638	0.13 569	0.15 619	0.21 640	0.20 640

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 657	0.50 683	0.86 643	0.39 673	0.24 638	0.84 687	0.55 689	0.56 608	0.62 645	0.60 659	0.68 649	0.62 649	0.42 622	1.13 692	0.43 603	0.23 660	0.27 686	0.27 665	0.35 688	0.25 656	0.29 676

AnyNet_C32	0.51 657	0.40 665	1.10 677	0.29 621	0.28 658	0.59 657	0.58 692	0.54 582	0.60 639	0.62 662	0.66 645	0.54 624	0.54 654	0.78 640	1.74 716	0.15 607	0.14 622	0.15 612	0.17 641	0.20 637	0.20 640

WCMA_ROB	0.51 657	0.21 564	0.65 583	0.25 535	0.21 601	0.58 654	0.32 619	0.54 582	0.55 625	0.95 694	1.40 700	1.28 700	0.81 690	0.73 617	0.62 648	0.18 646	0.15 638	0.15 612	0.15 619	0.19 628	0.19 628

WZ-Net	0.52 661	0.38 663	1.90 707	0.30 632	0.24 638	0.57 653	0.48 682	0.62 654	0.78 674	0.50 632	0.71 654	0.68 669	0.54 654	0.98 681	0.84 672	0.13 567	0.10 554	0.11 508	0.12 566	0.19 628	0.20 640

SANet	0.53 662	0.28 617	0.96 659	0.26 569	0.15 468	0.69 671	0.44 670	0.67 674	1.34 711	0.67 670	0.98 684	0.94 686	0.71 682	0.89 664	0.76 663	0.14 592	0.12 599	0.12 547	0.11 527	0.17 606	0.16 595

Consistency-Raft	0.55 663	0.48 678	1.02 666	0.45 681	0.49 692	0.49 634	0.47 678	0.72 683	0.72 666	0.45 614	0.82 669	0.47 585	0.60 665	0.50 501	0.63 651	0.39 695	0.39 700	0.44 693	0.51 705	0.52 692	0.37 686

anonymity	0.56 664	0.54 688	0.70 601	0.47 684	0.61 702	0.56 650	0.43 667	0.69 678	0.49 589	0.63 664	0.55 607	0.54 624	0.60 665	0.61 567	0.57 635	0.55 700	0.53 711	0.50 696	0.54 709	0.51 691	0.56 700

MFN_U_SF_RVC	0.56 664	0.51 685	1.19 682	0.38 671	0.22 617	0.69 671	0.27 572	0.80 693	0.67 656	0.73 675	0.74 659	0.87 682	0.61 674	0.81 650	0.76 663	0.29 683	0.27 686	0.32 682	0.37 692	0.32 679	0.31 680

SAMSARA	0.56 664	0.39 664	0.80 624	0.60 697	0.46 689	1.00 696	1.23 728	0.67 674	0.68 659	0.71 674	0.54 603	0.89 685	0.57 661	0.81 650	0.62 648	0.19 652	0.22 675	0.18 639	0.18 647	0.27 668	0.25 669

otaku	0.57 667	0.62 694	0.87 645	0.63 699	0.44 687	0.73 675	0.37 645	0.65 663	0.66 653	0.51 637	0.75 660	0.66 664	0.45 630	0.69 602	0.46 617	0.53 697	0.34 696	0.55 699	0.35 688	0.60 697	0.45 692

Ntro	0.58 668	0.64 695	0.92 652	0.66 700	0.50 693	0.77 680	0.36 641	0.66 669	0.70 663	0.50 632	0.59 622	0.65 660	0.51 651	0.75 626	0.45 611	0.56 701	0.32 694	0.56 702	0.34 687	0.63 699	0.46 695

PVD	0.58 668	0.34 648	0.84 639	0.39 673	0.31 670	0.59 657	0.47 678	0.80 693	1.25 708	0.92 689	1.09 687	0.79 678	0.82 691	0.85 656	0.76 663	0.21 657	0.18 659	0.22 659	0.18 647	0.27 668	0.35 685

ADCS	0.58 668	0.40 665	1.35 694	0.29 621	0.24 638	0.55 649	0.45 671	0.67 674	0.83 682	0.76 680	0.71 654	0.68 669	0.60 665	0.76 632	2.23 724	0.16 623	0.16 646	0.16 624	0.17 641	0.22 647	0.22 655

MeshStereo	0.58 668	0.27 614	0.67 589	0.22 379	0.17 525	0.66 667	0.37 645	0.78 689	0.61 643	1.47 721	1.30 696	1.65 708	0.79 687	1.12 691	0.59 641	0.17 635	0.17 653	0.17 630	0.14 609	0.17 606	0.14 574
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	0.60 672	0.33 647	0.61 562	0.30 632	0.25 646	0.86 689	0.35 636	0.55 592	0.67 656	1.10 702	1.49 705	1.76 711	0.97 701	0.88 662	0.49 622	0.23 660	0.21 671	0.27 665	0.27 681	0.25 656	0.24 667

DGSMNet	0.61 673	0.29 625	0.91 650	0.51 690	0.70 707	0.62 663	1.38 729	0.59 633	0.55 625	0.37 538	0.61 634	0.52 615	0.33 567	0.65 591	0.43 603	0.53 697	0.60 718	0.67 704	0.61 714	0.63 699	0.61 710

FCDSN-DC	0.63 674	0.31 640	0.61 562	0.36 663	0.30 667	0.65 665	0.37 645	0.66 669	0.68 659	1.14 704	1.54 708	1.71 710	1.26 710	0.92 669	0.64 654	0.24 668	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.27 668	0.27 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 674	0.37 658	2.40 715	0.26 569	0.25 646	0.38 572	0.49 684	0.41 425	1.06 701	1.38 710	0.87 676	0.62 649	0.95 698	0.65 591	1.65 711	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.11 527	0.19 628	0.17 608

AnyNet_C01	0.65 676	0.58 690	2.60 718	0.32 644	0.26 650	0.88 690	0.61 695	0.63 661	0.62 645	0.68 671	0.96 681	0.76 677	0.60 665	0.96 677	1.43 707	0.16 623	0.16 646	0.17 630	0.17 641	0.23 650	0.23 662

DispFullNet	0.66 677	0.89 709	1.59 701	0.77 705	1.21 724	0.51 638	0.23 512	0.59 633	0.72 666	0.69 673	0.61 634	0.69 671	0.91 697	0.79 642	0.48 620	0.27 677	0.12 599	0.73 707	0.30 685	0.65 702	0.40 689

NVStereoNet_ROB	0.67 678	0.49 682	0.83 634	0.48 685	0.40 680	0.51 638	0.46 674	0.70 680	0.77 673	0.84 684	1.72 713	1.02 691	0.83 692	1.23 698	0.79 669	0.32 687	0.38 699	0.40 691	0.46 699	0.36 683	0.41 690
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 679	0.64 695	1.06 670	0.45 681	0.27 653	1.40 715	0.58 692	0.78 689	0.92 691	0.84 684	0.86 673	0.88 684	0.68 679	1.33 705	0.68 659	0.37 693	0.29 690	0.34 686	0.36 691	0.43 687	0.37 686

SPS-STEREO	0.69 680	0.61 693	0.98 661	0.52 693	0.57 699	0.74 676	0.50 685	0.78 689	0.62 645	0.95 694	0.86 673	0.94 686	0.70 681	1.01 683	0.87 675	0.58 703	0.51 708	0.50 696	0.50 704	0.55 694	0.58 703
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 681	0.30 632	0.69 595	0.32 644	0.27 653	0.81 686	0.39 656	0.79 692	0.82 678	1.41 713	1.58 710	1.98 713	1.26 710	1.02 684	0.77 666	0.24 668	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.26 663	0.26 671

FC-DCNN v2	0.71 682	0.30 632	0.67 589	0.32 644	0.27 653	0.84 687	0.39 656	0.84 698	0.85 686	1.44 717	1.64 711	2.09 715	1.28 712	1.06 687	0.80 670	0.24 668	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.26 663	0.25 669

RainbowNet	0.72 683	0.89 709	1.02 666	0.82 707	0.63 704	0.78 683	0.52 686	0.81 695	0.93 694	0.60 659	0.79 665	0.80 679	0.60 665	0.80 646	0.57 635	0.78 713	0.55 714	0.78 710	0.49 702	0.76 709	0.58 703

ACVNet_1	0.72 683	0.81 704	1.37 695	0.72 703	0.53 697	0.77 680	0.42 665	0.85 701	0.90 689	0.74 678	0.75 660	1.32 702	0.72 683	1.02 684	0.55 634	0.54 699	0.31 693	0.71 706	0.35 688	0.64 701	0.45 692

ACVNet-4b	0.72 683	0.81 704	1.33 693	0.72 703	0.50 693	0.80 685	0.31 611	0.71 682	0.80 676	0.50 632	0.72 658	0.95 688	0.43 626	0.96 677	1.20 701	1.13 727	0.21 671	0.76 709	0.45 698	0.65 702	0.46 695

MFMNet_re	0.72 683	0.76 702	0.99 662	0.62 698	0.70 707	0.77 680	0.67 698	0.75 686	0.83 682	0.78 682	0.86 673	0.69 671	0.78 686	0.71 609	0.61 646	0.66 706	0.59 717	0.61 703	0.58 713	0.68 705	0.71 714

ELAS_RVC	0.74 687	0.36 653	1.00 663	0.37 669	0.33 672	0.88 690	0.93 717	0.83 697	1.08 703	1.35 709	1.33 699	1.24 698	1.33 714	1.06 687	0.95 681	0.27 677	0.25 684	0.29 677	0.27 681	0.30 675	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 687	0.36 653	0.85 642	0.36 663	0.33 672	1.36 712	0.77 708	0.93 702	0.92 691	1.41 713	1.53 707	1.16 697	1.17 706	0.95 676	1.03 685	0.26 672	0.25 684	0.28 673	0.28 684	0.31 676	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 689	0.44 672	1.98 708	0.49 688	0.16 501	0.58 654	0.31 611	0.81 695	0.83 682	0.41 587	0.52 593	0.98 690	0.58 662	4.97 734	1.03 685	0.11 506	0.07 393	0.10 450	0.24 668	0.27 668	0.26 671

RTS	0.78 690	0.48 678	4.68 725	0.34 652	0.28 658	1.12 700	0.46 674	0.62 654	1.03 698	0.73 675	0.89 677	0.60 643	0.59 663	1.61 710	1.16 697	0.14 592	0.11 579	0.15 612	0.15 619	0.21 640	0.19 628

RTSA	0.78 690	0.48 678	4.68 725	0.34 652	0.28 658	1.12 700	0.46 674	0.62 654	1.03 698	0.73 675	0.89 677	0.60 643	0.59 663	1.61 710	1.16 697	0.14 592	0.11 579	0.15 612	0.15 619	0.21 640	0.19 628

DStereoSA	0.81 692	0.37 658	1.08 672	0.51 690	0.65 705	0.67 668	1.44 730	0.74 685	1.06 701	0.54 651	1.67 712	0.49 597	1.78 720	0.96 677	1.69 714	0.28 680	0.43 703	0.27 665	0.51 705	0.40 686	0.58 703

DStereoFS	0.84 693	0.66 697	0.80 624	0.53 694	0.50 693	1.23 706	0.55 689	0.94 703	1.32 710	0.89 686	1.32 697	1.04 692	2.32 727	1.29 703	1.14 693	0.31 686	0.35 697	0.30 679	0.39 695	0.34 680	0.60 706

SGM+DAISY	0.87 694	0.66 697	1.30 692	0.51 690	0.60 701	1.03 697	0.84 714	0.76 687	0.73 669	1.39 711	1.51 706	1.31 701	1.22 708	1.11 689	1.08 688	0.57 702	0.53 711	0.51 698	0.51 705	0.54 693	0.61 710

ACVNet_2	0.89 695	0.87 708	1.25 687	0.82 707	0.62 703	0.97 695	0.62 696	1.14 708	1.42 713	1.00 697	1.40 700	1.47 705	0.84 693	1.11 689	0.66 657	0.61 704	0.43 703	0.78 710	0.49 702	0.75 708	0.52 698

IMH-64-1	0.91 696	0.86 706	0.84 639	0.97 712	0.75 709	0.92 693	0.71 700	1.27 709	1.10 704	0.89 686	1.45 702	1.14 694	0.96 699	1.19 694	0.84 672	0.74 710	0.51 708	0.97 715	0.55 710	0.84 711	0.60 706

IMH-64	0.91 696	0.86 706	0.84 639	0.97 712	0.75 709	0.92 693	0.71 700	1.27 709	1.10 704	0.89 686	1.45 702	1.14 694	0.96 699	1.19 694	0.84 672	0.74 710	0.51 708	0.97 715	0.55 710	0.84 711	0.60 706

MonStereo1	0.93 698	0.56 689	0.82 631	0.69 701	0.58 700	1.37 713	0.35 636	0.94 703	1.25 708	0.93 691	1.90 716	1.52 706	2.10 724	1.27 701	0.77 666	0.69 707	0.33 695	0.75 708	0.47 701	0.70 706	0.57 702

U	1.00 699	0.09 92	0.21 137	0.21 307	3.68 731	6.12 734	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	5.42 741	2.90 739	0.07 193	0.06 150

PWCK	1.00 699	1.17 721	1.70 705	0.91 710	0.41 681	1.19 704	0.92 716	1.10 706	1.14 706	1.16 705	1.14 690	1.25 699	0.88 696	1.75 716	1.04 687	0.87 718	0.50 706	0.87 713	0.53 708	0.96 718	0.52 698

WAO-7	1.01 701	0.89 709	0.93 654	0.83 709	0.66 706	1.18 702	0.81 712	1.40 713	1.57 717	1.11 703	1.76 715	1.45 704	1.19 707	1.50 709	1.14 693	0.61 704	0.62 721	0.70 705	0.68 717	0.66 704	0.60 706

MADNet+	1.01 701	1.16 720	4.72 727	0.70 702	0.47 690	1.24 707	0.96 718	0.97 705	0.89 687	0.65 668	0.77 663	0.87 682	0.85 695	2.09 720	1.68 712	0.38 694	0.39 700	0.31 681	0.27 681	0.43 687	0.39 688

MultiAttention	1.02 703	0.13 363	0.43 440	0.35 661	0.43 684	5.36 730	1.71 731	0.69 678	0.53 615	0.36 530	0.63 640	0.55 626	0.22 411	7.60 738	0.43 603	0.09 409	0.06 252	0.14 596	0.24 668	0.26 663	0.30 677

IMH	1.05 704	0.95 713	1.00 663	1.01 714	0.78 712	1.11 699	0.68 699	1.38 712	1.43 714	1.00 697	1.72 713	1.43 703	1.14 703	1.73 715	0.89 677	1.09 724	0.55 714	0.99 717	0.57 712	0.87 713	0.62 712

WAO-6	1.07 705	0.93 712	0.92 652	0.96 711	0.78 712	1.28 709	0.75 705	1.34 711	2.00 721	1.02 699	1.54 708	1.59 707	1.22 708	1.31 704	1.14 693	0.78 713	0.55 714	1.02 719	0.75 722	0.83 710	0.69 713

LVE	1.13 706	1.02 714	1.28 690	1.01 714	0.80 715	1.29 710	0.81 712	1.47 716	1.96 719	1.07 701	1.90 716	1.90 712	1.01 702	1.48 708	0.91 678	0.93 721	0.61 720	0.94 714	0.69 718	0.87 713	0.75 718

JetBlue	1.14 707	0.76 702	2.36 713	0.59 696	0.75 709	3.04 726	1.78 732	1.11 707	0.90 689	0.94 692	1.10 688	1.66 709	1.28 712	2.09 720	1.72 715	0.43 696	0.36 698	0.38 688	0.38 694	0.58 696	0.56 700

Dean	1.17 708	1.04 716	1.49 699	1.03 716	0.78 712	1.20 705	0.77 708	1.48 717	1.96 719	1.28 707	1.99 719	2.15 716	1.14 703	1.25 699	1.00 684	0.81 715	0.60 718	1.01 718	0.69 718	0.92 717	0.74 717

SGM-ForestM	1.36 709	0.28 617	0.79 621	0.26 569	0.16 501	2.26 723	1.00 720	1.42 714	1.46 716	2.38 727	2.05 720	5.95 735	2.66 729	2.95 725	2.46 726	0.17 635	0.18 659	0.18 639	0.18 647	0.15 581	0.18 621

xyz-stereo	1.40 710	0.10 150	17.09 747	0.18 113	0.07 3	4.78 729	0.18 326	0.29 253	0.34 409	0.36 530	2.81 727	0.40 539	0.29 526	0.56 539	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.06 161	0.06 106	0.05 35

MANE	1.41 711	0.36 653	0.74 611	0.43 678	0.41 681	2.16 722	0.80 710	2.39 730	3.38 726	2.22 726	3.06 728	3.54 728	2.73 730	2.15 722	1.94 721	0.28 680	0.27 686	0.30 679	0.46 699	0.28 673	0.34 684

TorneroNet-64	1.43 712	1.03 715	1.20 683	1.10 718	0.86 718	2.26 723	0.73 703	1.84 722	3.84 731	1.25 706	2.25 724	2.69 724	1.42 715	1.76 717	1.43 707	0.76 712	0.50 706	1.09 720	0.66 716	1.23 725	0.76 719

notaker	1.45 713	1.34 724	1.48 697	1.40 725	1.07 722	1.18 702	0.85 715	1.48 717	1.40 712	1.51 722	3.46 729	2.40 721	1.81 721	1.76 717	1.45 710	1.11 725	0.69 726	1.38 727	0.87 725	1.31 727	0.97 725

WAO-8	1.46 714	1.10 718	1.09 673	1.10 718	0.84 716	2.06 719	0.75 705	1.84 722	3.83 729	1.44 717	2.21 722	2.15 716	1.43 716	3.17 726	1.19 699	0.91 719	0.65 723	1.09 720	0.79 723	0.90 715	0.71 714

Venus	1.46 714	1.10 718	1.09 673	1.10 718	0.84 716	2.06 719	0.75 705	1.84 722	3.83 729	1.44 717	2.21 722	2.15 716	1.43 716	3.17 726	1.19 699	0.91 719	0.65 723	1.09 720	0.79 723	0.90 715	0.71 714

UNDER WATER-64	1.55 716	1.19 722	2.52 716	1.31 723	0.95 720	2.12 721	1.21 727	1.45 715	3.19 725	1.43 716	1.32 697	2.64 723	2.04 723	1.63 712	1.83 717	1.11 725	0.67 725	1.28 725	0.92 726	1.19 722	1.02 726

UNDER WATER	1.59 717	1.22 723	2.36 713	1.38 724	1.03 721	1.67 718	1.10 724	1.54 720	3.63 727	1.44 717	1.47 704	2.85 725	2.25 726	1.67 713	1.94 721	1.06 723	0.62 721	1.31 726	0.93 727	1.21 724	1.02 726

LSM	1.64 718	0.40 665	2.56 717	2.02 729	17.61 746	0.51 638	0.52 686	0.61 646	0.76 671	0.82 683	1.11 689	0.63 657	0.54 654	0.75 626	0.49 622	0.16 623	0.24 682	0.18 639	0.21 656	0.25 656	2.42 733

LE_ROB	1.76 719	0.20 549	2.68 719	0.48 685	0.52 696	0.78 683	0.96 718	0.84 698	6.61 736	7.40 739	2.08 721	2.08 714	4.83 732	1.27 701	3.79 731	0.10 463	0.08 483	0.12 547	0.11 527	0.11 490	0.10 469

ktn	1.77 720	1.36 725	1.22 684	1.43 726	1.14 723	1.52 716	1.08 723	1.51 719	3.96 732	2.77 730	4.69 731	3.35 727	1.46 718	1.69 714	1.25 703	1.43 729	0.77 728	1.45 728	0.99 728	1.32 728	0.96 723

KSHMR	1.89 721	1.36 725	1.60 702	1.47 727	1.22 725	1.38 714	1.06 722	1.79 721	5.97 735	1.42 715	5.65 734	2.98 726	1.14 703	2.23 723	1.20 701	1.27 728	1.12 730	1.46 729	1.10 730	1.32 728	1.15 728

TorneroNet	2.22 722	1.08 717	1.24 686	1.14 722	0.90 719	5.58 731	0.80 710	2.12 727	8.69 738	2.58 728	5.42 733	3.88 729	1.97 722	1.78 719	1.87 718	0.86 717	0.54 713	1.15 724	0.74 721	1.23 725	0.85 722

MADNet++	2.26 723	1.80 728	2.06 709	2.13 731	1.97 729	2.61 725	1.79 733	2.38 729	2.16 722	2.75 729	2.65 726	2.38 720	2.43 728	3.17 726	3.21 728	2.17 732	1.95 734	1.94 733	1.63 732	2.06 731	2.01 732

JetRed	2.30 724	2.64 730	6.12 730	1.12 721	1.38 727	5.85 733	3.29 734	1.99 725	1.67 718	1.98 724	1.95 718	2.16 719	1.60 719	2.48 724	4.10 732	1.05 722	1.60 731	1.09 720	1.01 729	1.67 730	1.28 729

light-stereo	2.37 725	0.69 699	3.61 721	3.84 733	3.41 730	4.04 727	0.31 611	2.13 728	1.45 715	3.61 731	6.33 735	6.90 738	0.63 675	4.83 733	1.28 704	0.71 709	0.74 727	0.32 682	0.39 695	1.20 723	0.96 723

HanzoNet	2.97 726	1.69 727	2.29 712	1.74 728	1.33 726	1.53 717	1.03 721	1.99 725	2.64 724	5.51 735	5.16 732	5.90 734	6.82 737	4.32 732	3.29 729	3.16 735	2.02 736	1.92 731	2.87 738	2.24 732	1.89 731

coex-ft	3.44 727	0.73 701	48.55 761	0.24 496	0.19 574	0.50 637	0.43 667	0.47 491	2.40 723	7.03 738	1.20 692	0.97 689	2.23 725	0.73 617	1.92 720	0.12 546	0.15 638	0.14 596	0.12 566	0.21 640	0.43 691

TCMNet-wrong-test	4.29 728	5.57 735	4.65 724	11.33 743	10.39 739	5.73 732	4.48 737	4.13 734	1.02 697	1.91 723	2.39 725	6.16 736	3.62 731	3.84 731	4.50 734	1.99 731	0.47 705	1.97 734	1.69 733	5.69 739	4.31 738

DPSimNet_ROB	4.34 729	4.23 731	6.89 732	3.67 732	3.68 731	4.75 728	5.21 738	2.67 731	3.68 728	5.82 736	3.95 730	5.57 731	6.72 736	3.46 730	4.48 733	4.05 739	2.88 737	4.68 740	3.12 740	3.69 734	3.62 737

tt	4.71 730	0.10 150	3.94 722	2.06 730	1.53 728	10.14 739	16.88 742	9.27 742	4.98 733	1.39 711	1.02 685	4.68 730	4.90 733	3.35 729	5.86 737	5.76 740	9.15 748	2.24 736	2.53 736	3.10 733	1.32 730

BEATNet-Init1	4.73 731	2.61 729	13.29 746	0.58 695	0.53 697	10.12 738	3.33 735	4.83 735	5.01 734	8.75 740	8.51 737	14.08 749	7.60 739	7.70 739	5.34 735	0.28 680	0.28 689	0.34 686	0.37 692	0.57 695	0.45 692

Selective-IGEV-i1pa	5.57 732	7.99 737	4.76 728	0.80 706	0.45 688	12.99 740	3.60 736	9.25 741	7.43 737	6.97 737	9.87 741	8.94 739	7.26 738	14.66 750	5.65 736	3.55 736	1.08 729	1.93 732	0.72 720	0.73 707	2.79 735

USTest	6.88 733	5.23 734	5.63 729	7.22 737	7.29 734	14.34 742	22.76 743	8.48 739	9.32 739	5.42 734	6.39 736	6.29 737	6.64 735	6.92 737	8.62 740	1.94 730	3.29 738	2.16 735	2.55 737	3.85 735	3.29 736

EDNetEfficientorigin	7.51 734	0.52 687	140.47 763	0.25 535	0.17 525	0.42 598	0.29 595	0.47 491	1.03 698	1.28 707	1.02 685	0.83 680	0.84 693	0.75 626	0.99 683	0.10 463	0.09 520	0.12 547	0.10 486	0.21 640	0.22 655

DGTPSM_ROB	8.34 735	5.10 732	10.37 744	5.31 735	10.18 737	8.33 735	23.60 747	6.06 737	13.41 747	4.90 732	10.87 745	5.65 732	10.44 740	6.17 735	12.59 741	3.74 737	7.55 741	3.69 737	7.26 745	4.14 736	7.46 741

DPSMNet_ROB	8.40 736	5.11 733	10.49 745	5.58 736	10.25 738	8.34 736	23.62 748	6.07 738	13.45 748	4.93 733	10.88 746	5.66 733	10.44 740	6.24 736	12.64 742	3.98 738	7.61 742	3.76 738	7.30 746	4.20 737	7.51 742

DLNR_Zeroshot_test	10.44 737	12.10 746	19.93 749	106.08 762	23.66 758	0.14 46	0.13 80	3.22 732	0.17 111	0.16 218	0.23 277	0.16 234	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.36 733	0.06 252	0.07 167	0.07 246	39.70 762	0.06 150

DLNR-FE	10.45 738	12.13 747	19.94 750	106.10 763	23.12 757	0.14 46	0.13 80	3.28 733	0.17 111	0.16 218	0.23 277	0.16 234	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.41 734	0.06 252	0.07 167	0.07 246	40.22 763	0.06 150

iinet-test	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 738	10.68 740	17.98 747	25.98 749	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 742	10.06 741	10.61 743	11.22 746	12.70 743	6.40 742	7.74 743	5.68 742	6.69 741	7.47 740	7.30 739

IINet	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 738	10.68 740	17.98 747	25.98 749	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 742	10.06 741	10.61 743	11.22 746	12.70 743	6.40 742	7.74 743	5.68 742	6.69 741	7.47 740	7.30 739

LRCNet_RVC	10.90 741	14.34 749	9.35 733	15.35 744	8.04 736	1.08 698	0.34 632	8.78 740	0.70 663	12.63 749	16.05 749	9.85 740	6.54 734	8.57 740	6.34 738	20.27 759	5.40 740	23.70 757	21.88 758	14.87 748	13.83 749

DPSM_ROB	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 741	11.31 742	19.11 750	27.51 752	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 747	10.96 747	11.27 748	11.96 748	13.59 746	6.78 744	8.19 746	6.03 744	7.09 743	7.93 742	7.73 744

DPSM	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 741	11.31 742	19.11 750	27.51 752	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 747	10.96 747	11.27 748	11.96 748	13.59 746	6.78 744	8.19 746	6.03 744	7.09 743	7.93 742	7.73 744

xxxxx1	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 747	18.88 747	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 746	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

tt_ll	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 747	18.88 747	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 746	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

ff	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 747	18.88 747	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 746	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

PML	16.10 747	12.82 748	6.78 731	5.23 734	7.76 735	33.92 754	66.56 764	5.30 736	10.28 740	26.12 763	68.59 764	20.51 751	13.49 750	10.06 741	6.78 739	5.96 741	2.00 735	6.04 746	2.18 735	8.96 744	2.60 734

Anonymous_1	16.62 748	9.35 740	9.84 736	10.66 740	14.64 744	18.66 749	27.12 751	12.64 748	13.51 749	10.76 748	10.30 744	10.13 743	10.60 742	11.06 745	12.74 745	15.87 757	7.74 743	16.92 755	43.48 761	58.66 764	7.68 743

HaxPig	17.72 749	20.22 759	19.73 748	16.53 745	16.51 745	9.27 737	9.33 739	14.34 751	13.27 744	18.65 751	18.70 750	17.35 750	16.77 751	17.04 751	16.45 751	22.05 760	20.89 760	22.27 756	21.53 757	21.29 757	22.13 761

MEDIAN_ROB	21.21 750	24.62 761	23.47 759	19.58 746	19.65 750	13.22 741	10.96 740	17.88 752	17.00 752	22.14 762	22.02 753	20.86 752	20.36 752	21.06 752	19.71 752	25.63 761	24.13 761	26.21 758	25.20 759	25.17 758	25.38 762

RAFT-FEzeroshot	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 751	22.75 753	38.38 755	55.50 760	26.84 756	28.66 757	20.60 757	22.10 754	22.05 755	22.74 755	24.00 755	27.37 759	13.59 749	16.48 754	12.14 747	14.28 749	15.96 751	15.54 753

RAFT-FE	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 751	22.75 753	38.38 755	55.50 760	26.84 756	28.66 757	20.60 757	22.10 754	22.05 755	22.74 755	24.00 755	27.37 759	13.59 749	16.48 754	12.14 747	14.28 749	15.96 751	15.54 753

CasAABBNet	23.10 751	19.86 752	20.64 753	22.47 750	22.73 751	38.41 758	55.50 760	26.89 759	28.70 759	20.61 759	22.15 756	22.08 758	22.75 757	23.99 753	27.36 757	13.59 749	16.48 754	12.14 747	14.27 748	15.95 749	15.53 752

FlowAnything	23.14 754	19.87 753	20.79 754	22.50 754	22.74 752	38.39 757	55.46 757	26.89 759	28.72 760	20.77 761	22.29 759	22.07 757	22.72 754	23.99 753	27.41 761	13.60 752	16.55 759	12.15 751	14.36 753	15.97 753	15.52 751

Hybrid-DGEV	23.16 755	19.94 757	20.96 756	22.49 751	22.75 753	38.51 760	55.52 763	27.09 763	28.90 763	20.58 756	22.25 757	22.00 754	22.80 759	24.11 758	27.33 756	13.60 752	16.47 753	12.14 747	14.30 752	15.95 749	15.54 753

Selective-RAFT-Error	23.16 755	19.93 756	20.87 755	22.54 755	22.81 756	38.52 761	55.47 758	27.01 762	28.83 761	20.66 760	22.25 757	22.09 759	22.80 759	24.09 757	27.36 757	13.61 754	16.48 754	12.15 751	14.28 749	15.99 754	15.57 756

fast-reg	23.64 757	20.51 760	23.42 758	23.22 756	24.75 760	38.73 762	55.47 758	26.85 758	28.86 762	20.12 754	21.73 751	21.64 753	22.22 753	24.30 760	27.54 762	13.91 756	16.52 758	14.85 754	15.62 754	16.91 756	15.71 757

LSM0	24.24 758	19.98 758	22.32 757	24.22 757	40.14 763	38.48 759	55.20 756	26.95 761	28.57 756	20.49 755	21.83 752	22.26 760	22.75 757	24.22 759	27.30 755	13.66 755	16.32 752	12.19 753	14.15 747	16.10 755	17.66 758

AVERAGE_ROB	25.43 759	29.06 762	27.24 760	24.63 758	24.20 759	17.73 746	12.61 741	22.29 755	21.39 755	26.79 764	26.16 762	25.20 761	24.64 763	25.07 761	23.53 753	29.96 762	28.40 762	30.60 759	29.58 760	29.72 759	29.84 763

RSGM-EC	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 759	33.15 761	26.42 752	46.65 754	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 760	30.14 762	23.59 761	41.87 762	45.99 763	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 759

acva	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 759	33.15 761	26.42 752	46.65 754	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 760	30.14 762	23.59 761	41.87 762	45.99 763	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 759

Selective-IGEV-i16pa	30.47 762	41.93 763	4.02 723	0.49 688	0.37 677	96.94 764	0.74 704	60.26 765	58.76 764	17.24 750	64.39 763	38.26 764	49.53 764	106.11 765	26.15 754	19.96 758	3.42 739	4.39 739	1.81 734	0.39 685	14.22 750

test_example2	101.33 763	108.28 764	68.15 762	98.43 761	106.93 764	89.75 763	102.43 765	36.80 764	97.65 765	129.04 765	130.15 765	65.26 765	66.62 765	92.11 764	80.24 765	144.10 765	199.48 765	81.81 765	103.01 765	125.01 765	101.27 764

GS-Stereo							0.16 223	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 151	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.08 336

FSD					0.24 638	0.27 422	0.27 572	0.31 285	0.29 344	0.26 340	0.27 323	0.28 415	0.27 494	0.28 364	0.26 505	0.23 660	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.25 656

ccccc		256.29 765		354.40 764	364.36 765	149.10 765		152.89 766		153.93 766		164.00 766		268.02 766		390.55 766	349.22 766	244.59 766	219.82 766	412.30 766

ASD4		6.65 736

Low-res two-view benchmark