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 26	0.16 25	0.09 56	0.09 1	0.12 33	0.14 7	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.11 45	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 51	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 12	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 145	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 12	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 145	0.09 36	0.12 5	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 51	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 7	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 94	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 129	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 51	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 7	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 58	0.08 15	0.11 1	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 145	0.13 2	0.16 25	0.07 2	0.15 59	0.12 33	0.15 12	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 28	0.10 81	0.13 14	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 53	0.09 56	0.09 1	0.14 107	0.10 1	0.14 44	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.16 25	0.08 25	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 58	0.09 36	0.11 1	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 9	0.18 106	0.07 2	0.16 99	0.14 107	0.15 12	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 58	0.08 15	0.12 5	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 9	0.17 53	0.07 2	0.16 99	0.15 160	0.17 27	0.16 72	0.12 91	0.13 88	0.12 123	0.08 15	0.15 73	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.11 15	0.12 33	0.17 27	0.14 44	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.06 246	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 26	0.16 25	0.09 56	0.09 1	0.12 33	0.17 27	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.11 45	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 51	0.18 106	0.09 56	0.11 15	0.12 33	0.16 18	0.14 44	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.15 73	0.11 45	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 25	0.10 127	0.15 59	0.10 8	0.18 40	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 28	0.07 3	0.15 73	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 25	0.09 56	0.14 41	0.10 8	0.19 50	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 73	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 51	0.16 25	0.09 56	0.14 41	0.10 8	0.19 50	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 73	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 42	0.13 2	0.17 53	0.08 25	0.13 30	0.12 33	0.24 145	0.19 142	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 42	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.14 107	0.17 27	0.14 44	0.08 2	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 145	0.14 9	0.15 6	0.07 2	0.16 99	0.14 107	0.14 7	0.13 25	0.11 59	0.09 16	0.10 58	0.10 81	0.16 103	0.09 1	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 126	0.15 6	0.11 187	0.10 13	0.13 73	0.15 12	0.08 1	0.12 91	0.10 36	0.09 28	0.07 3	0.13 14	0.10 6	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 26	0.16 25	0.09 56	0.15 59	0.12 33	0.17 27	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.14 33	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 226	0.20 113	0.16 25	0.07 2	0.16 99	0.13 73	0.17 27	0.14 44	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.14 33	0.09 1	0.07 129	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 51	0.15 6	0.09 56	0.13 30	0.13 73	0.22 103	0.16 72	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 33	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 9	0.17 53	0.10 127	0.17 137	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 244	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.08 323	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 26	0.13 1	0.07 2	0.16 99	0.10 8	0.20 69	0.14 44	0.09 16	0.10 36	0.09 28	0.12 156	0.13 14	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 26	0.16 25	0.09 56	0.15 59	0.12 33	0.17 27	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.14 33	0.12 115	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 26	0.15 6	0.09 56	0.14 41	0.12 33	0.19 50	0.15 61	0.10 35	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.15 73	0.13 171	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 26	0.15 6	0.09 56	0.15 59	0.12 33	0.18 40	0.19 142	0.10 35	0.10 36	0.11 94	0.10 81	0.15 73	0.13 171	0.06 49	0.06 246	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 9	0.16 25	0.08 25	0.16 99	0.13 73	0.21 85	0.11 9	0.11 59	0.11 48	0.10 58	0.10 81	0.14 33	0.11 45	0.07 129	0.06 246	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 89	0.14 9	0.19 164	0.07 2	0.16 99	0.12 33	0.16 18	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 177	0.13 204	0.14 33	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 42	0.13 2	0.17 53	0.08 25	0.14 41	0.12 33	0.24 145	0.19 142	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 2	0.18 106	0.10 127	0.13 30	0.12 33	0.15 12	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 58	0.10 81	0.14 33	0.11 45	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 42	0.13 2	0.17 53	0.08 25	0.13 30	0.12 33	0.24 145	0.19 142	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 33	0.11 45	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 51	0.16 25	0.08 25	0.11 15	0.09 2	0.20 69	0.12 17	0.11 59	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 254	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 147

S2M2_XL	0.10 9	0.09 89	0.21 126	0.14 2	0.10 127	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 28	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 145	0.15 26	0.17 53	0.10 127	0.16 99	0.10 8	0.19 50	0.13 25	0.12 91	0.11 48	0.09 28	0.10 81	0.16 103	0.11 45	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 145	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.10 8	0.19 50	0.13 25	0.12 91	0.12 68	0.08 4	0.11 121	0.16 103	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 42	0.19 96	0.16 25	0.09 56	0.12 21	0.13 73	0.18 40	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 103	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 42	0.19 96	0.16 25	0.09 56	0.12 21	0.13 73	0.17 27	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 121	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 42	0.16 51	0.17 53	0.08 25	0.16 99	0.12 33	0.17 27	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 58	0.08 15	0.14 33	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 42	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.11 20	0.16 18	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 58	0.06 1	0.15 73	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 42	0.15 26	0.18 106	0.09 56	0.15 59	0.11 20	0.16 18	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 58	0.07 3	0.17 121	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 42	0.15 26	0.18 106	0.07 2	0.15 59	0.11 20	0.17 27	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 58	0.08 15	0.18 149	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 42	0.17 72	0.17 53	0.08 25	0.13 30	0.09 2	0.16 18	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 28	0.09 36	0.15 73	0.11 45	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.06 147

MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 2	0.17 53	0.08 25	0.14 41	0.12 33	0.24 145	0.19 142	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 33	0.11 45	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 9	0.17 53	0.08 25	0.09 1	0.13 73	0.24 145	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 28	0.08 15	0.18 149	0.12 115	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (FT)	0.11 47	0.10 145	0.14 9	0.19 164	0.10 127	0.12 21	0.15 160	0.12 5	0.13 25	0.10 35	0.13 88	0.08 4	0.10 81	0.14 33	0.13 171	0.06 49	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.08 271	0.11 497

depth_test_26	0.11 47	0.07 4	0.19 96	0.16 25	0.09 56	0.09 1	0.11 20	0.16 18	0.15 61	0.12 91	0.16 160	0.11 94	0.08 15	0.14 33	0.10 6	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 328

LGCAT	0.11 47	0.07 4	0.15 26	0.14 2	0.09 56	0.12 21	0.12 33	0.13 6	0.10 4	0.12 91	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.19 176	0.12 115	0.11 494	0.11 569	0.05 1	0.06 154	0.05 7	0.12 522

LiteMatch*	0.11 47	0.07 4	0.22 143	0.16 25	0.10 127	0.13 30	0.13 73	0.18 40	0.14 44	0.09 16	0.09 16	0.09 28	0.10 81	0.14 33	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 47	0.10 145	0.26 191	0.18 106	0.09 56	0.14 41	0.14 107	0.20 69	0.13 25	0.11 59	0.13 88	0.10 58	0.11 121	0.14 33	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 47	0.09 89	0.17 72	0.18 106	0.10 127	0.15 59	0.16 211	0.23 126	0.15 61	0.10 35	0.16 160	0.09 28	0.11 121	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.08 328

MatchStereo	0.11 47	0.08 42	0.23 157	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 69	0.17 101	0.10 35	0.15 140	0.08 4	0.08 15	0.14 33	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	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 47	0.09 89	0.20 113	0.20 239	0.10 127	0.19 200	0.13 73	0.16 18	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 28	0.09 36	0.19 176	0.12 115	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 47	0.11 226	0.16 51	0.17 53	0.09 56	0.14 41	0.12 33	0.24 145	0.16 72	0.11 59	0.11 48	0.08 4	0.10 81	0.15 73	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 47	0.10 145	0.14 9	0.17 53	0.10 127	0.15 59	0.12 33	0.25 163	0.17 101	0.14 155	0.13 88	0.09 28	0.09 36	0.18 149	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.10 8	0.19 50	0.18 123	0.14 155	0.17 179	0.09 28	0.10 81	0.18 149	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 47	0.11 226	0.16 51	0.17 53	0.10 127	0.17 137	0.12 33	0.21 85	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.10 81	0.15 73	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 47	0.11 226	0.16 51	0.17 53	0.10 127	0.17 137	0.12 33	0.21 85	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.10 81	0.15 73	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 47	0.11 226	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.14 41	0.12 33	0.21 85	0.16 72	0.13 124	0.13 88	0.08 4	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 47	0.11 226	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.14 41	0.12 33	0.21 85	0.16 72	0.13 124	0.13 88	0.08 4	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 47	0.11 226	0.16 51	0.17 53	0.10 127	0.17 137	0.12 33	0.21 85	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.10 81	0.15 73	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 47	0.10 145	0.15 26	0.18 106	0.09 56	0.15 59	0.15 160	0.20 69	0.15 61	0.12 91	0.13 88	0.10 58	0.09 36	0.17 121	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 47	0.09 89	0.14 9	0.16 25	0.09 56	0.15 59	0.12 33	0.25 163	0.16 72	0.14 155	0.13 88	0.08 4	0.10 81	0.16 103	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 47	0.09 89	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.19 200	0.10 8	0.22 103	0.17 101	0.14 155	0.12 68	0.10 58	0.11 121	0.17 121	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 26	0.17 53	0.09 56	0.19 200	0.10 8	0.22 103	0.17 101	0.14 155	0.12 68	0.10 58	0.11 121	0.17 121	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 47	0.09 89	0.15 26	0.17 53	0.11 187	0.18 165	0.12 33	0.23 126	0.14 44	0.13 124	0.11 48	0.08 4	0.10 81	0.16 103	0.11 45	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 47	0.10 145	0.14 9	0.17 53	0.09 56	0.17 137	0.09 2	0.22 103	0.16 72	0.13 124	0.13 88	0.09 28	0.11 121	0.19 176	0.13 171	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 47	0.10 145	0.15 26	0.18 106	0.08 25	0.16 99	0.14 107	0.27 200	0.20 172	0.14 155	0.14 126	0.08 4	0.11 121	0.13 14	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 47	0.09 89	0.14 9	0.19 164	0.12 264	0.14 41	0.12 33	0.25 163	0.17 101	0.13 124	0.16 160	0.08 4	0.09 36	0.19 176	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 47	0.09 89	0.13 2	0.17 53	0.12 264	0.15 59	0.11 20	0.23 126	0.15 61	0.14 155	0.12 68	0.08 4	0.09 36	0.21 224	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 47	0.06 1	0.17 72	0.15 6	0.11 187	0.16 99	0.13 73	0.21 85	0.16 72	0.11 59	0.15 140	0.09 28	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 47	0.07 4	0.17 72	0.19 164	0.11 187	0.13 30	0.11 20	0.22 103	0.15 61	0.11 59	0.12 68	0.12 123	0.08 15	0.18 149	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.08 271	0.06 147

LG-G_1	0.11 47	0.08 42	0.18 86	0.18 106	0.07 2	0.21 276	0.09 2	0.19 50	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.19 176	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

LG-G	0.11 47	0.08 42	0.18 86	0.18 106	0.07 2	0.21 276	0.09 2	0.19 50	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.19 176	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

SGD-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 72	0.17 53	0.07 2	0.17 137	0.13 73	0.18 40	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.11 94	0.12 156	0.18 149	0.11 45	0.08 296	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 72	0.17 53	0.09 56	0.22 308	0.14 107	0.14 7	0.16 72	0.11 59	0.10 36	0.09 28	0.08 15	0.21 224	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 47	0.08 42	0.15 26	0.19 164	0.11 187	0.14 41	0.10 8	0.22 103	0.18 123	0.10 35	0.13 88	0.10 58	0.11 121	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

Anonymus	0.12 79	0.08 42	0.17 72	0.19 164	0.10 127	0.16 99	0.15 160	0.20 69	0.16 72	0.11 59	0.09 16	0.14 177	0.12 156	0.17 121	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 243

TS12	0.12 79	0.08 42	0.17 72	0.21 295	0.09 56	0.19 200	0.14 107	0.23 126	0.16 72	0.14 155	0.19 210	0.12 123	0.13 204	0.17 121	0.15 244	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 79	0.11 226	0.28 221	0.20 239	0.09 56	0.15 59	0.14 107	0.22 103	0.16 72	0.09 16	0.11 48	0.09 28	0.12 156	0.20 199	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 79	0.11 226	0.32 270	0.20 239	0.08 25	0.16 99	0.13 73	0.19 50	0.17 101	0.11 59	0.12 68	0.11 94	0.11 121	0.19 176	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 79	0.10 145	0.27 203	0.19 164	0.08 25	0.16 99	0.14 107	0.21 85	0.15 61	0.10 35	0.13 88	0.10 58	0.12 156	0.20 199	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 79	0.11 226	0.27 203	0.19 164	0.11 187	0.16 99	0.14 107	0.19 50	0.14 44	0.11 59	0.14 126	0.10 58	0.11 121	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 79	0.12 287	0.28 221	0.19 164	0.08 25	0.17 137	0.15 160	0.22 103	0.18 123	0.11 59	0.14 126	0.10 58	0.11 121	0.17 121	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 79	0.11 226	0.26 191	0.19 164	0.07 2	0.14 41	0.14 107	0.21 85	0.18 123	0.12 91	0.15 140	0.11 94	0.12 156	0.13 14	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 79	0.13 356	0.28 221	0.20 239	0.09 56	0.16 99	0.15 160	0.20 69	0.16 72	0.11 59	0.14 126	0.09 28	0.13 204	0.18 149	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 147

aanet-new-32k	0.12 79	0.11 226	0.27 203	0.20 239	0.09 56	0.18 165	0.13 73	0.18 40	0.13 25	0.12 91	0.12 68	0.13 145	0.13 204	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 79	0.11 226	0.27 203	0.20 239	0.09 56	0.18 165	0.13 73	0.18 40	0.13 25	0.12 91	0.12 68	0.13 145	0.13 204	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 79	0.11 226	0.35 310	0.20 239	0.08 25	0.16 99	0.14 107	0.19 50	0.14 44	0.12 91	0.14 126	0.12 123	0.12 156	0.15 73	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.07 187	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 79	0.11 226	0.22 143	0.19 164	0.11 187	0.16 99	0.14 107	0.19 50	0.15 61	0.13 124	0.16 160	0.11 94	0.12 156	0.14 33	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 79	0.11 226	0.28 221	0.20 239	0.08 25	0.15 59	0.13 73	0.22 103	0.19 142	0.12 91	0.14 126	0.12 123	0.12 156	0.15 73	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 79	0.11 226	0.26 191	0.20 239	0.08 25	0.14 41	0.12 33	0.21 85	0.19 142	0.12 91	0.12 68	0.12 123	0.11 121	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 79	0.12 287	0.27 203	0.21 295	0.09 56	0.19 200	0.14 107	0.24 145	0.17 101	0.12 91	0.13 88	0.11 94	0.12 156	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 79	0.11 226	0.23 157	0.22 367	0.09 56	0.16 99	0.14 107	0.24 145	0.19 142	0.12 91	0.11 48	0.09 28	0.13 204	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.04 2	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 79	0.11 226	0.25 181	0.21 295	0.08 25	0.13 30	0.14 107	0.25 163	0.21 194	0.12 91	0.15 140	0.09 28	0.14 240	0.15 73	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 79	0.11 226	0.24 167	0.20 239	0.09 56	0.19 200	0.15 160	0.26 185	0.20 172	0.11 59	0.12 68	0.10 58	0.13 204	0.17 121	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 79	0.10 145	0.21 126	0.21 295	0.11 187	0.20 242	0.16 211	0.21 85	0.17 101	0.12 91	0.17 179	0.11 94	0.12 156	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 79	0.08 42	0.18 86	0.18 106	0.13 345	0.20 242	0.16 211	0.23 126	0.18 123	0.12 91	0.15 140	0.14 177	0.13 204	0.13 14	0.12 115	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 79	0.09 89	0.17 72	0.19 164	0.11 187	0.14 41	0.16 211	0.21 85	0.20 172	0.10 35	0.17 179	0.11 94	0.12 156	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 79	0.08 42	0.29 235	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.14 107	0.19 50	0.17 101	0.11 59	0.14 126	0.11 94	0.12 156	0.13 14	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.19 618

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 79	0.09 89	0.18 86	0.18 106	0.09 56	0.13 30	0.16 211	0.25 163	0.21 194	0.11 59	0.16 160	0.09 28	0.11 121	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 79	0.07 4	0.14 9	0.16 25	0.07 2	0.15 59	0.15 160	0.24 145	0.17 101	0.13 124	0.15 140	0.16 221	0.13 204	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 79	0.07 4	0.14 9	0.16 25	0.07 2	0.16 99	0.15 160	0.25 163	0.16 72	0.14 155	0.15 140	0.17 233	0.12 156	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 79	0.07 4	0.14 9	0.15 6	0.07 2	0.18 165	0.16 211	0.25 163	0.16 72	0.16 205	0.16 160	0.18 247	0.13 204	0.17 121	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 79	0.13 356	0.15 26	0.19 164	0.10 127	0.15 59	0.17 262	0.17 27	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.21 382	0.14 33	0.22 438	0.08 296	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 243

Selective-IGEV-i32	0.12 79	0.09 89	0.22 143	0.19 164	0.10 127	0.15 59	0.14 107	0.27 200	0.15 61	0.13 124	0.14 126	0.13 145	0.08 15	0.21 224	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 79	0.09 89	0.21 126	0.18 106	0.13 345	0.18 165	0.16 211	0.24 145	0.20 172	0.16 205	0.21 242	0.09 28	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 79	0.07 4	0.19 96	0.15 6	0.16 490	0.10 13	0.12 33	0.26 185	0.23 239	0.13 124	0.11 48	0.10 58	0.08 15	0.21 224	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 79	0.12 287	0.21 126	0.18 106	0.11 187	0.24 354	0.12 33	0.19 50	0.18 123	0.10 35	0.13 88	0.11 94	0.09 36	0.19 176	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 79	0.09 89	0.20 113	0.18 106	0.12 264	0.19 200	0.16 211	0.20 69	0.14 44	0.12 91	0.15 140	0.10 58	0.09 36	0.16 103	0.10 6	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 328

GSStereo	0.12 79	0.09 89	0.20 113	0.17 53	0.12 264	0.19 200	0.16 211	0.26 185	0.18 123	0.13 124	0.15 140	0.10 58	0.09 36	0.16 103	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 328

gasm-f	0.12 79	0.09 89	0.19 96	0.18 106	0.12 264	0.18 165	0.18 314	0.20 69	0.14 44	0.12 91	0.19 210	0.10 58	0.11 121	0.16 103	0.11 45	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.09 361	0.08 328

Replicate-Monster	0.12 79	0.10 145	0.32 270	0.16 25	0.08 25	0.17 137	0.10 8	0.22 103	0.19 142	0.11 59	0.10 36	0.10 58	0.09 36	0.19 176	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.08 328

3w_stereo	0.12 79	0.11 226	0.18 86	0.18 106	0.08 25	0.16 99	0.15 160	0.27 200	0.19 142	0.12 91	0.12 68	0.07 1	0.12 156	0.15 73	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 79	0.08 42	0.14 9	0.18 106	0.09 56	0.16 99	0.15 160	0.25 163	0.21 194	0.13 124	0.16 160	0.08 4	0.12 156	0.16 103	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 79	0.09 89	0.25 181	0.16 25	0.11 187	0.14 41	0.16 211	0.17 27	0.17 101	0.10 35	0.15 140	0.09 28	0.09 36	0.18 149	0.10 6	0.06 49	0.07 385	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.10 459
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 79	0.11 226	0.22 143	0.19 164	0.10 127	0.15 59	0.17 262	0.20 69	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.13 145	0.08 15	0.22 244	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

AIO_test	0.12 79	0.09 89	0.20 113	0.19 164	0.11 187	0.15 59	0.17 262	0.19 50	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.14 177	0.09 36	0.20 199	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

GIP-stereo	0.12 79	0.09 89	0.20 113	0.19 164	0.11 187	0.16 99	0.14 107	0.29 241	0.18 123	0.11 59	0.16 160	0.13 145	0.09 36	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 79	0.08 42	0.17 72	0.18 106	0.13 345	0.09 1	0.11 20	0.16 18	0.15 61	0.10 35	0.08 15	0.10 58	0.10 81	0.21 224	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.16 579	0.24 657

RSM++	0.12 79	0.09 89	0.19 96	0.20 239	0.09 56	0.17 137	0.15 160	0.21 85	0.19 142	0.12 91	0.12 68	0.14 177	0.09 36	0.20 199	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 35

RSM	0.12 79	0.09 89	0.20 113	0.20 239	0.09 56	0.16 99	0.15 160	0.23 126	0.18 123	0.13 124	0.13 88	0.15 199	0.09 36	0.21 224	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 79	0.08 42	0.29 235	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.14 107	0.19 50	0.17 101	0.11 59	0.14 126	0.11 94	0.12 156	0.13 14	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.19 618

Selective-IGEV	0.12 79	0.09 89	0.22 143	0.19 164	0.10 127	0.15 59	0.14 107	0.27 200	0.15 61	0.13 124	0.14 126	0.13 145	0.08 15	0.21 224	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

ft-warping	0.13 126	0.16 474	0.12 1	0.23 426	0.10 127	0.12 21	0.17 262	0.16 18	0.17 101	0.14 155	0.15 140	0.12 123	0.11 121	0.12 5	0.16 271	0.07 129	0.07 385	0.12 534	0.10 472	0.11 481	0.07 243

PhaseNet	0.13 126	0.09 89	0.19 96	0.18 106	0.11 187	0.16 99	0.14 107	0.24 145	0.17 101	0.11 59	0.12 68	0.16 221	0.12 156	0.19 176	0.16 271	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 243

DF	0.13 126	0.09 89	0.21 126	0.18 106	0.10 127	0.17 137	0.15 160	0.25 163	0.17 101	0.13 124	0.22 256	0.19 267	0.11 121	0.20 199	0.14 210	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 147

aanet-new-78k	0.13 126	0.11 226	0.44 438	0.21 295	0.08 25	0.14 41	0.14 107	0.21 85	0.16 72	0.10 35	0.13 88	0.10 58	0.13 204	0.18 149	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new	0.13 126	0.11 226	0.30 246	0.20 239	0.13 345	0.20 242	0.14 107	0.23 126	0.16 72	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.15 259	0.19 176	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 126	0.09 89	0.19 96	0.18 106	0.14 396	0.19 200	0.15 160	0.25 163	0.22 213	0.15 176	0.20 227	0.10 58	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 126	0.09 89	0.22 143	0.18 106	0.14 396	0.18 165	0.15 160	0.23 126	0.21 194	0.16 205	0.22 256	0.10 58	0.09 36	0.15 73	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 126	0.09 89	0.20 113	0.18 106	0.14 396	0.18 165	0.15 160	0.25 163	0.22 213	0.16 205	0.21 242	0.09 28	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 126	0.11 226	0.38 358	0.17 53	0.11 187	0.17 137	0.14 107	0.23 126	0.17 101	0.11 59	0.14 126	0.13 145	0.11 121	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 126	0.07 4	0.16 51	0.17 53	0.11 187	0.17 137	0.16 211	0.32 285	0.22 213	0.15 176	0.17 179	0.20 282	0.13 204	0.14 33	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 126	0.08 42	0.22 143	0.15 6	0.09 56	0.18 165	0.13 73	0.24 145	0.25 271	0.14 155	0.22 256	0.17 233	0.12 156	0.19 176	0.13 171	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

BStereo	0.13 126	0.10 145	0.42 415	0.18 106	0.11 187	0.13 30	0.14 107	0.24 145	0.22 213	0.12 91	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.16 103	0.14 210	0.05 9	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 147

NLSM3	0.13 126	0.10 145	0.17 72	0.21 295	0.13 345	0.18 165	0.16 211	0.30 261	0.24 256	0.11 59	0.15 140	0.12 123	0.13 204	0.17 121	0.15 244	0.05 9	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 126	0.08 42	0.19 96	0.19 164	0.16 490	0.12 21	0.15 160	0.18 40	0.18 123	0.11 59	0.10 36	0.13 145	0.12 156	0.23 254	0.19 367	0.08 296	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.21 630	0.06 147

GASTEREO	0.13 126	0.12 287	0.21 126	0.23 426	0.10 127	0.18 165	0.15 160	0.26 185	0.18 123	0.17 224	0.16 160	0.11 94	0.13 204	0.19 176	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.06 104	0.06 147

MSCF	0.13 126	0.12 287	0.21 126	0.22 367	0.10 127	0.16 99	0.15 160	0.26 185	0.18 123	0.17 224	0.16 160	0.11 94	0.13 204	0.18 149	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.06 104	0.06 147

water-stereo	0.13 126	0.08 42	0.20 113	0.19 164	0.10 127	0.17 137	0.14 107	0.25 163	0.19 142	0.17 224	0.23 265	0.15 199	0.15 259	0.12 5	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 126	0.09 89	0.24 167	0.20 239	0.10 127	0.15 59	0.14 107	0.22 103	0.16 72	0.12 91	0.19 210	0.15 199	0.11 121	0.13 14	0.17 304	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.06 147

LG-Stereo	0.13 126	0.10 145	0.24 167	0.20 239	0.09 56	0.16 99	0.18 314	0.21 85	0.18 123	0.11 59	0.17 179	0.09 28	0.09 36	0.15 73	0.14 210	0.05 9	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

S2M2_L	0.13 126	0.11 226	0.20 113	0.16 25	0.12 264	0.12 21	0.07 1	0.18 40	0.20 172	0.12 91	0.15 140	0.14 177	0.12 156	0.15 73	0.14 210	0.13 555	0.09 513	0.09 358	0.10 472	0.11 481	0.09 400
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 126	0.14 406	0.19 96	0.26 557	0.09 56	0.15 59	0.13 73	0.22 103	0.18 123	0.12 91	0.11 48	0.10 58	0.13 204	0.21 224	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 126	0.37 646	0.36 330	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 27	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 81	0.20 199	0.10 6	0.09 399	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.24 644	0.05 35

castereo++	0.13 126	0.10 145	0.18 86	0.18 106	0.10 127	0.27 409	0.13 73	0.23 126	0.23 239	0.11 59	0.13 88	0.16 221	0.10 81	0.18 149	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 126	0.09 89	0.24 167	0.19 164	0.10 127	0.17 137	0.19 362	0.22 103	0.16 72	0.14 155	0.11 48	0.13 145	0.10 81	0.24 270	0.18 333	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 147
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 126	0.10 145	0.22 143	0.19 164	0.10 127	0.19 200	0.17 262	0.19 50	0.19 142	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.11 121	0.24 270	0.16 271	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

mms	0.13 126	0.11 226	0.19 96	0.19 164	0.12 264	0.16 99	0.17 262	0.20 69	0.17 101	0.13 124	0.17 179	0.14 177	0.09 36	0.24 270	0.14 210	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 243

ours_stereo	0.13 126	0.11 226	0.23 157	0.20 239	0.11 187	0.17 137	0.18 314	0.20 69	0.19 142	0.13 124	0.18 200	0.14 177	0.10 81	0.23 254	0.14 210	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.05 35

RAStereo	0.13 126	0.12 287	0.27 203	0.22 367	0.11 187	0.15 59	0.18 314	0.23 126	0.23 239	0.13 124	0.17 179	0.11 94	0.09 36	0.15 73	0.13 171	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.05 35

Occ-G	0.13 126	0.08 42	0.21 126	0.17 53	0.10 127	0.15 59	0.19 362	0.22 103	0.19 142	0.13 124	0.19 210	0.21 296	0.11 121	0.17 121	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 147

Pointernet	0.13 126	0.07 4	0.27 203	0.19 164	0.11 187	0.20 242	0.12 33	0.31 273	0.24 256	0.15 176	0.15 140	0.13 145	0.11 121	0.17 121	0.13 171	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 126	0.10 145	0.22 143	0.20 239	0.09 56	0.16 99	0.15 160	0.27 200	0.16 72	0.13 124	0.15 140	0.13 145	0.08 15	0.18 149	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

gcap-zeroshot	0.13 126	0.09 89	0.22 143	0.17 53	0.14 396	0.19 200	0.15 160	0.25 163	0.22 213	0.15 176	0.20 227	0.10 58	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 126	0.09 89	0.20 113	0.18 106	0.14 396	0.19 200	0.15 160	0.25 163	0.22 213	0.15 176	0.20 227	0.10 58	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 126	0.08 42	0.21 126	0.15 6	0.07 2	0.21 276	0.12 33	0.24 145	0.24 256	0.16 205	0.21 242	0.15 199	0.13 204	0.18 149	0.13 171	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MoCha-V2	0.13 126	0.08 42	0.26 191	0.23 426	0.09 56	0.16 99	0.15 160	0.26 185	0.16 72	0.15 176	0.15 140	0.13 145	0.14 240	0.20 199	0.11 45	0.06 49	0.07 385	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 35

IGEV++	0.13 126	0.10 145	0.23 157	0.21 295	0.10 127	0.15 59	0.15 160	0.29 241	0.16 72	0.12 91	0.15 140	0.12 123	0.12 156	0.17 121	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 243

testlalala	0.13 126	0.09 89	0.22 143	0.17 53	0.14 396	0.19 200	0.15 160	0.25 163	0.22 213	0.15 176	0.20 227	0.10 58	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 126	0.09 89	0.23 157	0.18 106	0.19 563	0.19 200	0.16 211	0.23 126	0.14 44	0.13 124	0.17 179	0.13 145	0.16 284	0.16 103	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 147

LoS_RVC	0.13 126	0.10 145	0.19 96	0.18 106	0.16 490	0.20 242	0.18 314	0.20 69	0.17 101	0.13 124	0.19 210	0.12 123	0.15 259	0.17 121	0.13 171	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.12 522

EGLCR-Stereo	0.13 126	0.08 42	0.20 113	0.18 106	0.09 56	0.21 276	0.13 73	0.27 200	0.21 194	0.13 124	0.10 36	0.15 199	0.09 36	0.20 199	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

CREStereo	0.13 126	0.08 42	0.21 126	0.14 2	0.08 25	0.22 308	0.15 160	0.25 163	0.24 256	0.16 205	0.21 242	0.14 177	0.13 204	0.18 149	0.13 171	0.09 399	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 147
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 167	0.21 554	0.47 466	0.17 53	0.12 264	0.15 59	0.14 107	0.24 145	0.16 72	0.11 59	0.14 126	0.12 123	0.10 81	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.07 243

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 167	0.19 526	0.70 589	0.17 53	0.12 264	0.13 30	0.14 107	0.24 145	0.17 101	0.10 35	0.12 68	0.10 58	0.10 81	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.05 7	0.07 243

PSi22	0.14 167	0.13 356	0.29 235	0.19 164	0.09 56	0.17 137	0.12 33	0.28 224	0.23 239	0.13 124	0.14 126	0.22 308	0.13 204	0.29 373	0.14 210	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 147

Anonymus123	0.14 167	0.10 145	0.42 415	0.18 106	0.11 187	0.36 545	0.14 107	0.28 224	0.22 213	0.12 91	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.16 103	0.14 210	0.05 9	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 147

252Zero-FE	0.14 167	0.07 4	0.17 72	0.17 53	0.09 56	0.15 59	0.11 20	0.21 85	0.19 142	0.77 668	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 14	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

Zero-FE251	0.14 167	0.09 89	0.24 167	0.17 53	0.09 56	0.20 242	0.13 73	0.20 69	0.14 44	0.61 648	0.13 88	0.13 145	0.11 121	0.14 33	0.16 271	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 167	0.10 145	0.18 86	0.21 295	0.10 127	0.29 451	0.16 211	0.28 224	0.20 172	0.14 155	0.17 179	0.16 221	0.14 240	0.17 121	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 243

GGEV	0.14 167	0.10 145	0.18 86	0.21 295	0.10 127	0.29 451	0.16 211	0.28 224	0.20 172	0.14 155	0.17 179	0.16 221	0.14 240	0.17 121	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 243

FlowAnything_test	0.14 167	0.11 226	0.21 126	0.21 295	0.12 264	0.17 137	0.16 211	0.25 163	0.16 72	0.15 176	0.13 88	0.15 199	0.14 240	0.18 149	0.16 271	0.10 453	0.07 385	0.11 495	0.12 554	0.08 271	0.09 400

depthmonostereo	0.14 167	0.09 89	0.19 96	0.19 164	0.08 25	0.20 242	0.15 160	0.27 200	0.23 239	0.16 205	0.18 200	0.14 177	0.17 316	0.19 176	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 167	0.08 42	0.18 86	0.18 106	0.09 56	0.21 276	0.14 107	0.24 145	0.21 194	0.21 272	0.21 242	0.15 199	0.14 240	0.23 254	0.15 244	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 167	0.11 226	0.25 181	0.19 164	0.12 264	0.15 59	0.16 211	0.30 261	0.22 213	0.13 124	0.15 140	0.13 145	0.09 36	0.24 270	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.09 361	0.06 147

SCV	0.14 167	0.14 406	0.24 167	0.21 295	0.11 187	0.15 59	0.16 211	0.31 273	0.18 123	0.11 59	0.15 140	0.13 145	0.10 81	0.23 254	0.11 45	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.06 147

castereo	0.14 167	0.10 145	0.19 96	0.18 106	0.10 127	0.20 242	0.19 362	0.30 261	0.27 294	0.13 124	0.18 200	0.16 221	0.16 284	0.15 73	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 35

tt45	0.14 167	0.09 89	0.22 143	0.19 164	0.11 187	0.23 331	0.18 314	0.22 103	0.17 101	0.15 176	0.13 88	0.14 177	0.10 81	0.30 389	0.14 210	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 243

999	0.14 167	0.08 42	0.24 167	0.19 164	0.11 187	0.20 242	0.17 262	0.24 145	0.18 123	0.13 124	0.16 160	0.14 177	0.11 121	0.36 435	0.15 244	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 243

fffy	0.14 167	0.11 226	0.24 167	0.20 239	0.10 127	0.19 200	0.18 314	0.22 103	0.19 142	0.13 124	0.16 160	0.15 199	0.13 204	0.25 300	0.14 210	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 147

WCG-NET	0.14 167	0.09 89	0.23 157	0.18 106	0.08 25	0.18 165	0.17 262	0.21 85	0.28 313	0.18 243	0.21 242	0.15 199	0.12 156	0.18 149	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 167	0.09 89	0.23 157	0.17 53	0.08 25	0.19 200	0.16 211	0.23 126	0.26 283	0.18 243	0.19 210	0.20 282	0.12 156	0.21 224	0.12 115	0.06 49	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 167	0.11 226	0.32 270	0.19 164	0.11 187	0.18 165	0.17 262	0.20 69	0.22 213	0.14 155	0.24 279	0.15 199	0.10 81	0.18 149	0.12 115	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.10 432	0.06 147

ff7	0.14 167	0.12 287	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.27 200	0.20 172	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

IGEVStereo-DCA	0.14 167	0.11 226	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.20 242	0.18 314	0.27 200	0.20 172	0.15 176	0.12 68	0.14 177	0.12 156	0.28 354	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

ffff	0.14 167	0.12 287	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.27 200	0.20 172	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

11t	0.14 167	0.12 287	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.27 200	0.20 172	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

MaDis-Stereo	0.14 167	0.13 356	0.26 191	0.19 164	0.14 396	0.16 99	0.13 73	0.25 163	0.21 194	0.13 124	0.14 126	0.14 177	0.11 121	0.17 121	0.17 304	0.08 296	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 147

UniTT-Stereo	0.14 167	0.10 145	0.30 246	0.21 295	0.13 345	0.17 137	0.13 73	0.19 50	0.18 123	0.15 176	0.20 227	0.10 58	0.11 121	0.18 149	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.06 147

CASnet	0.14 167	0.12 287	0.22 143	0.22 367	0.08 25	0.16 99	0.15 160	0.27 200	0.25 271	0.22 281	0.20 227	0.15 199	0.11 121	0.17 121	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.11 495	0.09 428	0.08 271	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 167	0.14 406	0.33 287	0.20 239	0.09 56	0.21 276	0.10 8	0.26 185	0.20 172	0.18 243	0.19 210	0.15 199	0.13 204	0.17 121	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.06 147

anonymousdsp	0.14 167	0.12 287	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.28 224	0.20 172	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 243

LoS	0.14 167	0.08 42	0.27 203	0.16 25	0.09 56	0.22 308	0.14 107	0.26 185	0.26 283	0.15 176	0.18 200	0.18 247	0.13 204	0.22 244	0.14 210	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 167	0.08 42	0.19 96	0.17 53	0.22 606	0.18 165	0.16 211	0.23 126	0.19 142	0.14 155	0.17 179	0.14 177	0.10 81	0.18 149	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.08 271	0.18 611

ProNet	0.14 167	0.12 287	0.25 181	0.19 164	0.11 187	0.19 200	0.19 362	0.27 200	0.20 172	0.14 155	0.13 88	0.13 145	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.07 243

MC-Stereo	0.14 167	0.09 89	0.25 181	0.21 295	0.09 56	0.18 165	0.16 211	0.23 126	0.19 142	0.18 243	0.23 265	0.16 221	0.13 204	0.22 244	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

ccc-4	0.14 167	0.12 287	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.27 200	0.20 172	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

IGEV-Stereo	0.14 167	0.12 287	0.27 203	0.19 164	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.28 224	0.20 172	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.12 156	0.24 270	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 243
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 167	0.13 356	0.24 167	0.25 523	0.11 187	0.11 15	0.18 314	0.32 285	0.23 239	0.12 91	0.12 68	0.18 247	0.12 156	0.14 33	0.13 171	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.06 147
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	0.15 203	0.15 445	0.25 181	0.22 367	0.14 396	0.17 137	0.17 262	0.33 300	0.21 194	0.18 243	0.21 242	0.14 177	0.10 81	0.17 121	0.14 210	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.05 35

DN	0.15 203	0.08 42	0.27 203	0.19 164	0.14 396	0.21 276	0.18 314	0.28 224	0.24 256	0.14 155	0.16 160	0.18 247	0.10 81	0.21 224	0.13 171	0.11 494	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.10 459

RT-Monster	0.15 203	0.08 42	0.21 126	0.17 53	0.14 396	0.20 242	0.11 20	0.29 241	0.32 373	0.24 304	0.22 256	0.17 233	0.13 204	0.18 149	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

MM-Stereo_test2	0.15 203	0.10 145	0.44 438	0.23 426	0.11 187	0.21 276	0.21 445	0.27 200	0.22 213	0.15 176	0.16 160	0.13 145	0.11 121	0.20 199	0.13 171	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.05 35

HART	0.15 203	0.11 226	0.30 246	0.21 295	0.09 56	0.17 137	0.16 211	0.30 261	0.19 142	0.15 176	0.25 291	0.17 233	0.09 36	0.21 224	0.12 115	0.06 49	0.07 385	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.06 147

HUF	0.15 203	0.11 226	0.38 358	0.17 53	0.11 187	0.16 99	0.17 262	0.22 103	0.20 172	0.11 59	0.13 88	0.14 177	0.11 121	0.18 149	0.12 115	0.07 129	0.20 657	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.14 564

rvit_stereo_0080	0.15 203	0.13 356	0.25 181	0.19 164	0.13 345	0.15 59	0.20 414	0.28 224	0.24 256	0.15 176	0.17 179	0.19 267	0.13 204	0.19 176	0.15 244	0.11 494	0.08 476	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.07 243

RAFT-Stereo-weight	0.15 203	0.09 89	0.26 191	0.20 239	0.10 127	0.19 200	0.17 262	0.36 355	0.29 332	0.24 304	0.20 227	0.19 267	0.10 81	0.18 149	0.15 244	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 203	0.13 356	0.25 181	0.19 164	0.13 345	0.15 59	0.20 414	0.28 224	0.24 256	0.15 176	0.17 179	0.19 267	0.13 204	0.19 176	0.15 244	0.11 494	0.08 476	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.07 243

CAS	0.15 203	0.07 4	0.21 126	0.41 664	0.16 490	0.20 242	0.18 314	0.22 103	0.19 142	0.15 176	0.19 210	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.13 171	0.29 671	0.04 2	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.14 564

CroCo-Stereo Lap2	0.15 203	0.15 445	0.28 221	0.25 523	0.18 536	0.11 15	0.19 362	0.28 224	0.21 194	0.13 124	0.16 160	0.15 199	0.12 156	0.17 121	0.14 210	0.07 129	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 243

GLC_STEREO	0.15 203	0.10 145	0.24 167	0.21 295	0.09 56	0.17 137	0.15 160	0.23 126	0.27 294	0.17 224	0.20 227	0.17 233	0.11 121	0.23 254	0.16 271	0.07 129	0.09 513	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.06 147

CREStereo++_RVC	0.15 203	0.08 42	0.26 191	0.17 53	0.11 187	0.18 165	0.13 73	0.22 103	0.30 348	0.21 272	0.30 349	0.13 145	0.11 121	0.16 103	0.15 244	0.07 129	0.04 2	0.06 49	0.15 607	0.06 104	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	0.15 203	0.09 89	0.28 221	0.16 25	0.08 25	0.25 374	0.14 107	0.23 126	0.28 313	0.24 304	0.30 349	0.16 221	0.12 156	0.17 121	0.13 171	0.08 296	0.07 385	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

XX-TBD	0.15 203	0.18 510	0.28 221	0.22 367	0.10 127	0.22 308	0.15 160	0.22 103	0.27 294	0.22 281	0.26 302	0.14 177	0.12 156	0.16 103	0.13 171	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 147

PMTNet	0.15 203	0.08 42	0.23 157	0.15 6	0.09 56	0.23 331	0.16 211	0.25 163	0.23 239	0.17 224	0.21 242	0.16 221	0.14 240	0.22 244	0.13 171	0.29 671	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 147

Weightmod_eth	0.16 219	0.11 226	0.20 113	0.21 295	0.13 345	0.20 242	0.18 314	0.25 163	0.19 142	0.17 224	0.25 291	0.19 267	0.17 316	0.25 300	0.14 210	0.16 611	0.08 476	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.05 35

Weightmod	0.16 219	0.12 287	0.19 96	0.20 239	0.10 127	0.24 354	0.17 262	0.25 163	0.21 194	0.18 243	0.29 333	0.19 267	0.15 259	0.27 339	0.16 271	0.09 399	0.10 544	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.08 328

SE	0.16 219	0.14 406	0.19 96	0.21 295	0.11 187	0.23 331	0.16 211	0.28 224	0.20 172	0.20 258	0.27 311	0.15 199	0.17 316	0.15 73	0.14 210	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.11 481	0.08 328

FE-Mocha	0.16 219	0.10 145	0.33 287	0.19 164	0.13 345	0.19 200	0.15 160	0.35 336	0.22 213	0.24 304	0.24 279	0.20 282	0.14 240	0.17 121	0.17 304	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 147

zero-FE	0.16 219	0.08 42	0.81 615	0.19 164	0.18 536	0.12 21	0.15 160	0.19 50	0.19 142	0.10 35	0.10 36	0.13 145	0.12 156	0.21 224	0.19 367	0.08 296	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.19 618	0.06 147

xyz-stereo-finetune	0.16 219	0.12 287	0.23 157	0.16 25	0.08 25	0.23 331	0.20 414	0.29 241	0.31 362	0.19 251	0.22 256	0.19 267	0.15 259	0.29 373	0.20 390	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.06 147

Reg-Stereo(zero)	0.16 219	0.07 4	0.36 330	0.19 164	0.10 127	0.19 200	0.14 107	0.28 224	0.24 256	0.22 281	0.20 227	0.24 345	0.18 346	0.21 224	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 147

tg	0.16 219	0.11 226	0.25 181	0.21 295	0.11 187	0.23 331	0.15 160	0.34 312	0.24 256	0.20 258	0.25 291	0.19 267	0.12 156	0.24 270	0.15 244	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.08 271	0.07 243

rvit_stereo_0083	0.16 219	0.12 287	0.26 191	0.21 295	0.13 345	0.17 137	0.17 262	0.22 103	0.34 397	0.16 205	0.21 242	0.19 267	0.16 284	0.21 224	0.16 271	0.11 494	0.10 544	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.07 243

rvit_stereo_0081_aga	0.16 219	0.14 406	0.28 221	0.21 295	0.13 345	0.19 200	0.17 262	0.23 126	0.24 256	0.17 224	0.21 242	0.19 267	0.13 204	0.19 176	0.14 210	0.11 494	0.08 476	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

rvit_stereo_0081	0.16 219	0.11 226	0.24 167	0.21 295	0.12 264	0.16 99	0.17 262	0.22 103	0.33 387	0.16 205	0.18 200	0.18 247	0.14 240	0.20 199	0.16 271	0.11 494	0.08 476	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

rvit_stereo_0082	0.16 219	0.11 226	0.24 167	0.21 295	0.12 264	0.16 99	0.17 262	0.22 103	0.33 387	0.16 205	0.18 200	0.18 247	0.14 240	0.20 199	0.16 271	0.11 494	0.08 476	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

CAS++	0.16 219	0.12 287	0.27 203	0.18 106	0.12 264	0.17 137	0.15 160	0.42 427	0.24 256	0.19 251	0.18 200	0.13 145	0.10 81	0.21 224	0.12 115	0.12 534	0.10 544	0.11 495	0.08 323	0.10 432	0.09 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 219	0.12 287	0.26 191	0.22 367	0.14 396	0.25 374	0.23 500	0.29 241	0.21 194	0.15 176	0.13 88	0.12 123	0.13 204	0.25 300	0.13 171	0.07 129	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 328

MIF-Stereo (partial)	0.16 219	0.10 145	0.34 299	0.21 295	0.15 457	0.15 59	0.13 73	0.28 224	0.25 271	0.17 224	0.26 302	0.15 199	0.16 284	0.25 300	0.17 304	0.09 399	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.08 328

RCA-Stereo	0.16 219	0.09 89	0.25 181	0.20 239	0.10 127	0.19 200	0.17 262	0.36 355	0.35 413	0.20 258	0.25 291	0.17 233	0.17 316	0.18 149	0.14 210	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

test-3	0.16 219	0.09 89	0.31 261	0.21 295	0.11 187	0.18 165	0.16 211	0.30 261	0.27 294	0.26 327	0.16 160	0.22 308	0.12 156	0.26 319	0.18 333	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 147

test_1	0.16 219	0.09 89	0.31 261	0.21 295	0.11 187	0.18 165	0.16 211	0.30 261	0.27 294	0.25 314	0.16 160	0.22 308	0.12 156	0.26 319	0.18 333	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 147

iRaftStereo_RVC	0.16 219	0.12 287	0.26 191	0.21 295	0.11 187	0.20 242	0.17 262	0.32 285	0.23 239	0.20 258	0.25 291	0.18 247	0.12 156	0.20 199	0.15 244	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.08 271	0.07 243

raftrobust	0.16 219	0.13 356	0.29 235	0.22 367	0.15 457	0.19 200	0.13 73	0.32 285	0.26 283	0.26 327	0.20 227	0.19 267	0.17 316	0.21 224	0.15 244	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 243

test_xeample3	0.16 219	0.11 226	0.56 531	0.19 164	0.12 264	0.20 242	0.18 314	0.35 336	0.20 172	0.16 205	0.12 68	0.13 145	0.12 156	0.24 270	0.15 244	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.07 243

SMOE	0.17 240	0.11 226	0.21 126	0.20 239	0.09 56	0.26 398	0.21 445	0.30 261	0.23 239	0.21 272	0.27 311	0.21 296	0.17 316	0.18 149	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.12 534	0.07 238	0.11 481	0.07 243

NLSM1	0.17 240	0.10 145	0.17 72	0.21 295	0.18 536	0.25 374	0.17 262	0.47 479	0.40 480	0.16 205	0.21 242	0.13 145	0.15 259	0.21 224	0.18 333	0.08 296	0.09 513	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.06 147

xyz-stereo-finetune2	0.17 240	0.11 226	0.26 191	0.16 25	0.09 56	0.27 409	0.19 362	0.27 200	0.20 172	0.22 281	0.28 319	0.21 296	0.22 399	0.37 438	0.22 438	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.07 243

MM-Stereo_test3	0.17 240	0.12 287	0.29 235	0.23 426	0.14 396	0.19 200	0.22 473	0.39 386	0.36 426	0.16 205	0.24 279	0.17 233	0.12 156	0.19 176	0.14 210	0.07 129	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.06 147

MM-Stereo_test1	0.17 240	0.10 145	0.39 374	0.23 426	0.11 187	0.20 242	0.22 473	0.33 300	0.29 332	0.22 281	0.21 242	0.15 199	0.14 240	0.23 254	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.06 147

model_zeroshot	0.17 240	0.11 226	0.39 374	0.20 239	0.12 264	0.24 354	0.15 160	0.34 312	0.22 213	0.30 411	0.20 227	0.22 308	0.12 156	0.24 270	0.14 210	0.08 296	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 243

rvit_stereo_ft	0.17 240	0.14 406	0.30 246	0.25 523	0.14 396	0.17 137	0.21 445	0.28 224	0.26 283	0.16 205	0.19 210	0.20 282	0.16 284	0.22 244	0.17 304	0.11 494	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.07 243

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 240	0.13 356	0.24 167	0.19 164	0.13 345	0.24 354	0.17 262	0.30 261	0.37 437	0.43 590	0.17 179	0.13 145	0.12 156	0.19 176	0.15 244	0.08 296	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.08 328

AE-Stereo	0.17 240	0.11 226	0.31 261	0.24 483	0.14 396	0.23 331	0.18 314	0.34 312	0.29 332	0.15 176	0.25 291	0.21 296	0.13 204	0.20 199	0.14 210	0.07 129	0.08 476	0.09 358	0.10 472	0.07 187	0.06 147

rrr	0.17 240	0.11 226	0.57 534	0.19 164	0.12 264	0.20 242	0.18 314	0.35 336	0.22 213	0.15 176	0.12 68	0.14 177	0.12 156	0.28 354	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

plain	0.17 240	0.13 356	0.43 428	0.21 295	0.13 345	0.16 99	0.17 262	0.27 200	0.22 213	0.16 205	0.26 302	0.13 145	0.16 284	0.27 339	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.07 238	0.10 432	0.07 243

MSKI-zero shot	0.17 240	0.09 89	0.43 428	0.20 239	0.11 187	0.21 276	0.15 160	0.32 285	0.21 194	0.23 289	0.24 279	0.23 330	0.10 81	0.31 396	0.13 171	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

Any-RAFT	0.17 240	0.08 42	0.31 261	0.19 164	0.10 127	0.29 451	0.16 211	0.42 427	0.30 348	0.24 304	0.27 311	0.27 387	0.16 284	0.21 224	0.12 115	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 147

RAFT-Test	0.17 240	0.10 145	0.38 358	0.19 164	0.12 264	0.25 374	0.17 262	0.33 300	0.23 239	0.23 289	0.29 333	0.27 387	0.14 240	0.20 199	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

4D-IteraStereo	0.17 240	0.16 474	0.50 493	0.21 295	0.14 396	0.19 200	0.17 262	0.28 224	0.28 313	0.23 289	0.20 227	0.20 282	0.11 121	0.19 176	0.14 210	0.06 49	0.04 2	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.06 147

anonymousdsp2	0.17 240	0.10 145	0.28 221	0.20 239	0.11 187	0.25 374	0.17 262	0.41 413	0.31 362	0.23 289	0.23 265	0.22 308	0.15 259	0.25 300	0.15 244	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.07 243

knoymous	0.17 240	0.09 89	0.32 270	0.17 53	0.11 187	0.21 276	0.17 262	0.32 285	0.23 239	0.23 289	0.28 319	0.27 387	0.16 284	0.23 254	0.16 271	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.06 154	0.09 361	0.09 400

Selective-RAFT	0.17 240	0.12 287	0.30 246	0.24 483	0.10 127	0.29 451	0.15 160	0.32 285	0.31 362	0.17 224	0.17 179	0.21 296	0.18 346	0.28 354	0.17 304	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.06 147

AnonymousM	0.17 240	0.19 526	0.24 167	0.18 106	0.10 127	0.18 165	0.17 262	0.30 261	0.23 239	0.26 327	0.20 227	0.18 247	0.14 240	0.19 176	0.14 210	0.09 399	0.06 246	0.38 676	0.15 607	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 240	0.12 287	0.41 405	0.23 426	0.10 127	0.20 242	0.24 522	0.33 300	0.23 239	0.23 289	0.28 319	0.29 414	0.15 259	0.17 121	0.15 244	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 240	0.11 226	0.40 382	0.23 426	0.13 345	0.22 308	0.23 500	0.34 312	0.26 283	0.20 258	0.24 279	0.22 308	0.14 240	0.16 103	0.20 390	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.08 328

s12784h	0.17 240	0.09 89	0.26 191	0.18 106	0.07 2	0.32 500	0.19 362	0.37 366	0.32 373	0.23 289	0.25 291	0.18 247	0.17 316	0.25 300	0.16 271	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 240	0.14 406	0.32 270	0.20 239	0.09 56	0.19 200	0.17 262	0.32 285	0.30 348	0.25 314	0.33 397	0.20 282	0.17 316	0.19 176	0.15 244	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 240	0.10 145	0.40 382	0.20 239	0.11 187	0.20 242	0.15 160	0.36 355	0.30 348	0.23 289	0.21 242	0.26 377	0.15 259	0.20 199	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 240	0.10 145	0.37 339	0.20 239	0.12 264	0.19 200	0.15 160	0.32 285	0.28 313	0.23 289	0.23 265	0.27 387	0.15 259	0.20 199	0.13 171	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

S0	0.18 265	0.13 356	0.21 126	0.23 426	0.11 187	0.33 511	0.26 553	0.27 200	0.21 194	0.21 272	0.26 302	0.20 282	0.16 284	0.19 176	0.17 304	0.12 534	0.11 569	0.14 584	0.14 597	0.10 432	0.07 243

ManiGeoR	0.18 265	0.15 445	0.55 524	0.15 6	0.11 187	0.21 276	0.14 107	0.39 386	0.27 294	0.19 251	0.24 279	0.18 247	0.15 259	0.35 426	0.19 367	0.08 296	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 328

HLf10	0.18 265	0.15 445	0.55 524	0.15 6	0.11 187	0.21 276	0.14 107	0.39 386	0.27 294	0.19 251	0.24 279	0.18 247	0.15 259	0.35 426	0.19 367	0.08 296	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 328

TestStereo_HL2	0.18 265	0.14 406	0.34 299	0.17 53	0.11 187	0.20 242	0.15 160	0.33 300	0.29 332	0.22 281	0.29 333	0.19 267	0.17 316	0.39 449	0.18 333	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 328

GGDA	0.18 265	0.14 406	0.33 287	0.17 53	0.10 127	0.20 242	0.16 211	0.33 300	0.31 362	0.22 281	0.28 319	0.19 267	0.16 284	0.38 444	0.17 304	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 328

TestStereo-Hl	0.18 265	0.11 226	0.31 261	0.17 53	0.10 127	0.22 308	0.16 211	0.36 355	0.29 332	0.23 289	0.26 302	0.22 308	0.19 362	0.38 444	0.17 304	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.07 243

Lsterematch	0.18 265	0.13 356	0.33 287	0.19 164	0.10 127	0.23 331	0.17 262	0.25 163	0.32 373	0.28 350	0.37 437	0.24 345	0.21 382	0.23 254	0.22 438	0.08 296	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 243

WQFJA1	0.18 265	0.10 145	0.16 51	0.22 367	0.18 536	0.25 374	0.19 362	0.51 530	0.51 589	0.15 176	0.17 179	0.15 199	0.16 284	0.20 199	0.20 390	0.07 129	0.09 513	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

WQFJX1	0.18 265	0.10 145	0.16 51	0.23 426	0.17 514	0.24 354	0.19 362	0.58 615	0.52 598	0.16 205	0.16 160	0.14 177	0.15 259	0.26 319	0.17 304	0.08 296	0.09 513	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 147

WQFJX	0.18 265	0.10 145	0.17 72	0.22 367	0.18 536	0.25 374	0.18 314	0.53 561	0.45 535	0.17 224	0.16 160	0.14 177	0.16 284	0.23 254	0.18 333	0.07 129	0.08 476	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

NLMM	0.18 265	0.10 145	0.16 51	0.22 367	0.18 536	0.25 374	0.19 362	0.51 530	0.51 589	0.15 176	0.17 179	0.15 199	0.16 284	0.20 199	0.20 390	0.07 129	0.09 513	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IGEV-FE	0.18 265	0.10 145	0.65 571	0.20 239	0.12 264	0.19 200	0.15 160	0.34 312	0.19 142	0.28 350	0.22 256	0.27 387	0.13 204	0.23 254	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 147

H2IRNET	0.18 265	0.13 356	0.35 310	0.21 295	0.12 264	0.20 242	0.15 160	0.27 200	0.30 348	0.17 224	0.31 364	0.25 355	0.20 373	0.24 270	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.09 358	0.10 472	0.09 361	0.06 147

ACVNet-DCA	0.18 265	0.14 406	0.38 358	0.23 426	0.11 187	0.31 487	0.19 362	0.41 413	0.27 294	0.17 224	0.19 210	0.13 145	0.18 346	0.28 354	0.11 45	0.08 296	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.09 400

cc1	0.18 265	0.14 406	0.38 358	0.23 426	0.11 187	0.31 487	0.19 362	0.35 336	0.47 558	0.17 224	0.19 210	0.13 145	0.18 346	0.28 354	0.11 45	0.08 296	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 328

11t1	0.18 265	0.10 145	0.30 246	0.20 239	0.11 187	0.27 409	0.17 262	0.35 336	0.23 239	0.25 314	0.23 265	0.23 330	0.23 413	0.25 300	0.18 333	0.09 399	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 400

tt1	0.18 265	0.14 406	0.35 310	0.23 426	0.11 187	0.30 471	0.19 362	0.35 336	0.44 523	0.17 224	0.19 210	0.13 145	0.16 284	0.27 339	0.11 45	0.08 296	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 328

IGEV_Zeroshot_test	0.18 265	0.10 145	0.65 571	0.20 239	0.12 264	0.19 200	0.15 160	0.34 312	0.19 142	0.28 350	0.22 256	0.27 387	0.13 204	0.23 254	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 147

MIM_Stereo	0.18 265	0.12 287	0.38 358	0.20 239	0.11 187	0.17 137	0.14 107	0.35 336	0.25 271	0.27 337	0.35 418	0.23 330	0.13 204	0.27 339	0.16 271	0.06 49	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.06 147

HH	0.18 265	0.12 287	0.55 524	0.22 367	0.12 264	0.18 165	0.18 314	0.34 312	0.19 142	0.20 258	0.24 279	0.34 467	0.18 346	0.29 373	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 147

HanStereo	0.18 265	0.12 287	0.55 524	0.22 367	0.12 264	0.18 165	0.18 314	0.34 312	0.19 142	0.20 258	0.24 279	0.34 467	0.18 346	0.29 373	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 147

LL-Strereo2	0.18 265	0.18 510	0.39 374	0.22 367	0.12 264	0.24 354	0.13 73	0.31 273	0.23 239	0.24 304	0.20 227	0.24 345	0.12 156	0.26 319	0.15 244	0.06 49	0.06 246	0.12 534	0.09 428	0.08 271	0.07 243

riskmin	0.18 265	0.09 89	0.34 299	0.18 106	0.12 264	0.24 354	0.16 211	0.34 312	0.28 313	0.21 272	0.23 265	0.33 458	0.24 431	0.23 254	0.17 304	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.06 154	0.10 432	0.10 459

test_4	0.18 265	0.12 287	0.34 299	0.23 426	0.12 264	0.18 165	0.22 473	0.26 185	0.24 256	0.24 304	0.47 555	0.22 308	0.13 204	0.24 270	0.16 271	0.06 49	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.07 187	0.05 35

GMOStereo	0.18 265	0.14 406	0.30 246	0.22 367	0.12 264	0.20 242	0.27 560	0.26 185	0.28 313	0.31 429	0.32 374	0.26 377	0.17 316	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

error version	0.18 265	0.14 406	0.30 246	0.22 367	0.12 264	0.20 242	0.27 560	0.26 185	0.28 313	0.31 429	0.32 374	0.26 377	0.17 316	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

test-v	0.18 265	0.14 406	0.30 246	0.22 367	0.12 264	0.20 242	0.27 560	0.26 185	0.28 313	0.31 429	0.32 374	0.26 377	0.17 316	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

test_3	0.18 265	0.11 226	0.32 270	0.24 483	0.11 187	0.22 308	0.25 539	0.31 273	0.31 362	0.25 314	0.18 200	0.23 330	0.13 204	0.25 300	0.19 367	0.06 49	0.05 39	0.09 358	0.10 472	0.07 187	0.06 147

Patchmatch Stereo++	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.14 107	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.29 333	0.25 355	0.17 316	0.26 319	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328
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	0.18 265	0.11 226	0.35 310	0.23 426	0.11 187	0.24 354	0.20 414	0.29 241	0.26 283	0.26 327	0.25 291	0.25 355	0.18 346	0.34 417	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.08 328

PSM-adaLoss	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.16 211	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.29 333	0.25 355	0.18 346	0.24 270	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

ROB_FTStereo_v2	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.16 211	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.29 333	0.25 355	0.17 316	0.24 270	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

ROB_FTStereo	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.14 107	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.28 319	0.25 355	0.17 316	0.24 270	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

HUI-Stereo	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.14 107	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.28 319	0.25 355	0.17 316	0.22 244	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

DeepStereo_RVC	0.18 265	0.11 226	0.40 382	0.21 295	0.11 187	0.19 200	0.16 211	0.28 224	0.22 213	0.27 337	0.27 311	0.23 330	0.28 499	0.24 270	0.18 333	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.10 459

iGMRVC	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.15 160	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.29 333	0.25 355	0.17 316	0.27 339	0.17 304	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

iRAFT	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.14 107	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.29 333	0.25 355	0.17 316	0.26 319	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

CRE-IMP	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.11 187	0.24 354	0.17 262	0.29 241	0.21 194	0.27 337	0.26 302	0.24 345	0.17 316	0.23 254	0.18 333	0.08 296	0.05 39	0.10 437	0.07 238	0.10 432	0.10 459

test-2	0.18 265	0.14 406	0.30 246	0.22 367	0.12 264	0.20 242	0.27 560	0.26 185	0.28 313	0.31 429	0.32 374	0.26 377	0.17 316	0.15 73	0.12 115	0.07 129	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 265	0.12 287	0.37 339	0.22 367	0.10 127	0.18 165	0.15 160	0.29 241	0.22 213	0.28 350	0.29 333	0.25 355	0.18 346	0.25 300	0.16 271	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

rafts_anoy	0.18 265	0.15 445	0.35 310	0.22 367	0.14 396	0.19 200	0.17 262	0.32 285	0.30 348	0.23 289	0.25 291	0.20 282	0.16 284	0.22 244	0.19 367	0.08 296	0.07 385	0.10 437	0.12 554	0.09 361	0.08 328

raft+_RVC	0.18 265	0.14 406	0.32 270	0.21 295	0.15 457	0.21 276	0.16 211	0.38 374	0.34 397	0.21 272	0.28 319	0.20 282	0.15 259	0.24 270	0.19 367	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 328

RALCasStereoNet	0.18 265	0.15 445	0.33 287	0.21 295	0.14 396	0.21 276	0.18 314	0.31 273	0.25 271	0.21 272	0.29 333	0.22 308	0.15 259	0.27 339	0.17 304	0.08 296	0.10 544	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 400

sCroCo_RVC	0.18 265	0.14 406	0.49 482	0.27 585	0.18 536	0.22 308	0.17 262	0.27 200	0.23 239	0.14 155	0.22 256	0.17 233	0.14 240	0.21 224	0.15 244	0.10 453	0.11 569	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 400

DCANet	0.18 265	0.13 356	0.40 382	0.19 164	0.09 56	0.19 200	0.18 314	0.34 312	0.39 462	0.29 379	0.31 364	0.18 247	0.23 413	0.20 199	0.19 367	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 243

AFF-stereo	0.18 265	0.15 445	0.32 270	0.21 295	0.10 127	0.18 165	0.18 314	0.33 300	0.27 294	0.25 314	0.37 437	0.25 355	0.17 316	0.24 270	0.15 244	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 265	0.12 287	0.33 287	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.12 33	0.42 427	0.25 271	0.27 337	0.32 374	0.21 296	0.17 316	0.25 300	0.20 390	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.08 328
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	0.18 265	0.09 89	0.32 270	0.22 367	0.12 264	0.22 308	0.19 362	0.42 427	0.19 142	0.31 429	0.45 538	0.20 282	0.14 240	0.18 149	0.15 244	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

RAFT-Stereo	0.18 265	0.09 89	0.32 270	0.22 367	0.12 264	0.22 308	0.19 362	0.42 427	0.19 142	0.31 429	0.45 538	0.20 282	0.14 240	0.18 149	0.15 244	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 314	0.12 287	0.22 143	0.22 367	0.13 345	0.31 487	0.22 473	0.30 261	0.27 294	0.25 314	0.31 364	0.20 282	0.20 373	0.18 149	0.17 304	0.12 534	0.09 513	0.15 600	0.16 619	0.11 481	0.12 522

HLF11	0.19 314	0.14 406	0.54 517	0.15 6	0.12 264	0.21 276	0.12 33	0.37 366	0.24 256	0.20 258	0.29 333	0.18 247	0.18 346	0.37 438	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.09 400

HLf8	0.19 314	0.16 474	0.55 524	0.15 6	0.12 264	0.24 354	0.14 107	0.40 399	0.31 362	0.20 258	0.26 302	0.18 247	0.15 259	0.35 426	0.17 304	0.10 453	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 400

TestStereo_HLe17	0.19 314	0.17 495	0.64 569	0.16 25	0.11 187	0.21 276	0.17 262	0.40 399	0.30 348	0.19 251	0.25 291	0.17 233	0.15 259	0.38 444	0.17 304	0.08 296	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

NLMM1	0.19 314	0.12 287	0.16 51	0.23 426	0.18 536	0.24 354	0.20 414	0.59 621	0.65 639	0.18 243	0.17 179	0.13 145	0.14 240	0.25 300	0.18 333	0.08 296	0.09 513	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

NLCSM	0.19 314	0.12 287	0.18 86	0.24 483	0.19 563	0.24 354	0.21 445	0.42 427	0.40 480	0.19 251	0.18 200	0.14 177	0.16 284	0.47 479	0.19 367	0.08 296	0.09 513	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

AIO-test1	0.19 314	0.14 406	0.41 405	0.27 585	0.15 457	0.21 276	0.16 211	0.39 386	0.36 426	0.17 224	0.26 302	0.18 247	0.13 204	0.28 354	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.10 437	0.11 515	0.06 104	0.09 400

rvit_0105_6	0.19 314	0.14 406	0.34 299	0.23 426	0.14 396	0.18 165	0.20 414	0.29 241	0.37 437	0.18 243	0.22 256	0.23 330	0.17 316	0.26 319	0.17 304	0.15 595	0.13 601	0.13 557	0.11 515	0.11 481	0.08 328

1test111	0.19 314	0.14 406	0.38 358	0.23 426	0.11 187	0.31 487	0.19 362	0.41 413	0.27 294	0.17 224	0.19 210	0.13 145	0.18 346	0.34 417	0.22 438	0.08 296	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.09 400

DCANet-4	0.19 314	0.10 145	0.52 510	0.19 164	0.09 56	0.19 200	0.18 314	0.36 355	0.39 462	0.29 379	0.30 349	0.17 233	0.22 399	0.20 199	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

fff	0.19 314	0.13 356	0.40 382	0.18 106	0.09 56	0.19 200	0.18 314	0.35 336	0.43 508	0.29 379	0.30 349	0.18 247	0.28 499	0.20 199	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

ADStereo(finetuned)	0.19 314	0.13 356	0.49 482	0.19 164	0.09 56	0.19 200	0.18 314	0.34 312	0.39 462	0.29 379	0.31 364	0.18 247	0.31 545	0.21 224	0.19 367	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 243

x	0.19 314	0.11 226	0.29 235	0.20 239	0.11 187	0.26 398	0.18 314	0.41 413	0.29 332	0.25 314	0.29 333	0.28 403	0.24 431	0.26 319	0.23 459	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.08 328

DisPM	0.19 314	0.10 145	0.35 310	0.23 426	0.13 345	0.18 165	0.20 414	0.29 241	0.29 332	0.33 464	0.34 407	0.23 330	0.16 284	0.33 410	0.16 271	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.11 497

iRaft-Stereo_20w	0.19 314	0.10 145	0.46 458	0.19 164	0.13 345	0.25 374	0.19 362	0.52 549	0.19 142	0.29 379	0.21 242	0.22 308	0.20 373	0.28 354	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.08 271	0.08 328

TRStereo	0.19 314	0.17 495	0.47 466	0.23 426	0.19 563	0.19 200	0.16 211	0.52 549	0.28 313	0.20 258	0.19 210	0.21 296	0.13 204	0.24 270	0.13 171	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.11 515	0.06 104	0.06 147

Pruner-Stereo	0.19 314	0.11 226	0.34 299	0.29 609	0.12 264	0.19 200	0.17 262	0.31 273	0.29 332	0.33 464	0.32 374	0.25 355	0.15 259	0.24 270	0.21 417	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.09 400

RALAANet	0.19 314	0.18 510	0.37 339	0.23 426	0.14 396	0.23 331	0.13 73	0.37 366	0.29 332	0.28 350	0.26 302	0.25 355	0.15 259	0.26 319	0.18 333	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.06 147

csc	0.19 314	0.13 356	0.40 382	0.18 106	0.09 56	0.19 200	0.18 314	0.35 336	0.43 508	0.29 379	0.30 349	0.18 247	0.28 499	0.20 199	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

cscssc	0.19 314	0.13 356	0.40 382	0.18 106	0.09 56	0.19 200	0.18 314	0.35 336	0.43 508	0.29 379	0.30 349	0.18 247	0.28 499	0.20 199	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

GMStereo	0.19 314	0.25 586	0.40 382	0.21 295	0.12 264	0.22 308	0.19 362	0.29 241	0.40 480	0.25 314	0.23 265	0.16 221	0.15 259	0.25 300	0.19 367	0.09 399	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.08 328
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	0.20 335	0.14 406	0.31 261	0.22 367	0.12 264	0.26 398	0.16 211	0.31 273	0.27 294	0.32 451	0.58 607	0.23 330	0.15 259	0.23 254	0.17 304	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.07 238	0.08 271	0.06 147

fast-iter	0.20 335	0.13 356	0.33 287	0.18 106	0.15 457	0.17 137	0.16 211	0.34 312	0.21 194	0.37 525	0.39 466	0.36 486	0.24 431	0.29 373	0.21 417	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.09 428	0.09 361	0.07 243

CoSv	0.20 335	0.13 356	0.33 287	0.18 106	0.15 457	0.17 137	0.16 211	0.34 312	0.21 194	0.37 525	0.39 466	0.36 486	0.24 431	0.29 373	0.21 417	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.09 428	0.09 361	0.07 243

AIO-test2	0.20 335	0.20 539	0.36 330	0.26 557	0.15 457	0.22 308	0.16 211	0.42 427	0.42 500	0.16 205	0.29 333	0.15 199	0.11 121	0.26 319	0.13 171	0.18 634	0.06 246	0.10 437	0.11 515	0.07 187	0.07 243

rvit_0105_4	0.20 335	0.15 445	0.38 358	0.23 426	0.14 396	0.20 242	0.22 473	0.33 300	0.39 462	0.19 251	0.24 279	0.25 355	0.19 362	0.27 339	0.17 304	0.16 611	0.13 601	0.13 557	0.11 515	0.11 481	0.08 328

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 335	0.72 688	0.70 589	0.17 53	0.08 25	0.15 59	0.15 160	0.18 40	0.16 72	0.13 124	0.12 68	0.09 28	0.08 15	0.16 103	0.13 171	0.35 678	0.04 2	0.08 262	0.07 238	0.11 481	0.23 652

test_sample1	0.20 335	0.10 145	0.28 221	0.19 164	0.12 264	0.28 429	0.19 362	0.41 413	0.25 271	0.26 327	0.31 364	0.29 414	0.26 463	0.44 469	0.21 417	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.09 400

MyStereo06	0.20 335	0.12 287	0.57 534	0.21 295	0.14 396	0.25 374	0.23 500	0.40 399	0.21 194	0.30 411	0.24 279	0.31 440	0.18 346	0.22 244	0.18 333	0.07 129	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 328

xx1	0.20 335	0.14 406	0.38 358	0.23 426	0.11 187	0.31 487	0.19 362	0.35 336	0.47 558	0.17 224	0.19 210	0.28 403	0.24 431	0.28 354	0.11 45	0.08 296	0.05 39	0.10 437	0.09 428	0.09 361	0.09 400

GCAPDPT-zeroshot	0.20 335	0.08 42	1.14 667	0.29 609	0.43 672	0.16 99	0.15 160	0.27 200	0.25 271	0.14 155	0.17 179	0.15 199	0.11 121	0.20 199	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

DCRE	0.20 335	0.13 356	0.40 382	0.21 295	0.15 457	0.20 242	0.19 362	0.30 261	0.27 294	0.22 281	0.80 654	0.23 330	0.16 284	0.23 254	0.15 244	0.07 129	0.07 385	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 147

qqq	0.20 335	0.12 287	0.31 261	0.20 239	0.11 187	0.23 331	0.19 362	0.41 413	0.27 294	0.24 304	0.28 319	0.28 403	0.24 431	0.34 417	0.22 438	0.08 296	0.07 385	0.10 437	0.09 428	0.09 361	0.09 400

PFNet+	0.20 335	0.10 145	0.37 339	0.21 295	0.12 264	0.17 137	0.19 362	0.29 241	0.34 397	0.33 464	0.32 374	0.24 345	0.16 284	0.32 403	0.17 304	0.10 453	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.08 271	0.12 522

NF-Stereo	0.20 335	0.10 145	0.35 310	0.24 483	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.38 374	0.32 373	0.28 350	0.30 349	0.22 308	0.16 284	0.51 496	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 542

OCTAStereo	0.20 335	0.10 145	0.35 310	0.24 483	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.38 374	0.32 373	0.28 350	0.30 349	0.22 308	0.16 284	0.51 496	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 542

RE-Stereo	0.20 335	0.10 145	0.35 310	0.24 483	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.38 374	0.32 373	0.28 350	0.30 349	0.22 308	0.16 284	0.51 496	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 542

TVStereo	0.20 335	0.10 145	0.35 310	0.24 483	0.12 264	0.21 276	0.18 314	0.38 374	0.32 373	0.28 350	0.30 349	0.22 308	0.16 284	0.51 496	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 542

sAnonymous2	0.20 335	0.21 554	0.58 539	0.24 483	0.17 514	0.22 308	0.19 362	0.34 312	0.28 313	0.17 224	0.19 210	0.17 233	0.16 284	0.17 121	0.14 210	0.10 453	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.23 640	0.17 598

CroCo_RVC	0.20 335	0.21 554	0.58 539	0.24 483	0.17 514	0.22 308	0.19 362	0.34 312	0.28 313	0.17 224	0.19 210	0.17 233	0.16 284	0.17 121	0.14 210	0.10 453	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.23 640	0.17 598

111	0.20 335	0.17 495	0.40 382	0.18 106	0.09 56	0.24 354	0.17 262	0.41 413	0.45 535	0.23 289	0.29 333	0.29 414	0.21 382	0.24 270	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 328

HITNet	0.20 335	0.17 495	0.43 428	0.19 164	0.08 25	0.27 409	0.14 107	0.42 427	0.30 348	0.29 379	0.32 374	0.27 387	0.21 382	0.28 354	0.25 481	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.06 147
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	0.21 356	0.20 539	0.29 235	0.23 426	0.11 187	0.36 545	0.17 262	0.37 366	0.29 332	0.24 304	0.28 319	0.19 267	0.21 382	0.53 509	0.21 417	0.10 453	0.08 476	0.10 437	0.10 472	0.11 481	0.08 328

TestStereo_HL3	0.21 356	0.13 356	0.77 601	0.17 53	0.11 187	0.23 331	0.16 211	0.34 312	0.20 172	0.27 337	0.38 452	0.23 330	0.19 362	0.41 459	0.14 210	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 328

DNS	0.21 356	0.09 89	0.27 203	0.24 483	0.11 187	0.29 451	0.16 211	0.27 200	0.16 72	1.35 696	0.18 200	0.17 233	0.12 156	0.14 33	0.14 210	0.09 399	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.12 522

IGEV_i1	0.21 356	0.11 226	0.43 428	0.22 367	0.11 187	0.31 487	0.19 362	0.43 441	0.30 348	0.29 379	0.30 349	0.31 440	0.20 373	0.33 410	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.08 328

Selective-IGEV-i1	0.21 356	0.10 145	0.31 261	0.23 426	0.13 345	0.31 487	0.22 473	0.46 470	0.42 500	0.27 337	0.32 374	0.33 458	0.17 316	0.25 300	0.19 367	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.09 400

Hybrid-DGEV-2	0.21 356	0.15 445	0.34 299	0.24 483	0.13 345	0.28 429	0.14 107	0.48 492	0.44 523	0.27 337	0.24 279	0.25 355	0.25 453	0.28 354	0.19 367	0.07 129	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.07 243

FACV-RUCA	0.21 356	0.15 445	0.32 270	0.23 426	0.23 619	0.26 398	0.19 362	0.39 386	0.34 397	0.25 314	0.32 374	0.21 296	0.24 431	0.24 270	0.19 367	0.10 453	0.07 385	0.15 600	0.08 323	0.16 579	0.13 542

IGEV-RUCA	0.21 356	0.08 42	0.23 157	0.19 164	0.19 563	0.28 429	0.24 522	0.23 126	0.21 194	0.20 258	0.23 265	0.28 403	0.49 634	0.26 319	0.18 333	0.09 399	0.08 476	0.18 627	0.13 582	0.17 596	0.17 598

rvit_0105_5	0.21 356	0.15 445	0.38 358	0.23 426	0.13 345	0.22 308	0.24 522	0.36 355	0.39 462	0.21 272	0.23 265	0.26 377	0.19 362	0.26 319	0.19 367	0.15 595	0.13 601	0.12 534	0.12 554	0.10 432	0.09 400

GCAP-BAT	0.21 356	0.08 42	1.22 672	0.29 609	0.43 672	0.16 99	0.15 160	0.27 200	0.25 271	0.14 155	0.17 179	0.15 199	0.11 121	0.20 199	0.12 115	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

test_sample2	0.21 356	0.10 145	0.28 221	0.19 164	0.11 187	0.27 409	0.21 445	0.43 441	0.29 332	0.26 327	0.31 364	0.30 431	0.24 431	0.45 472	0.18 333	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.09 400

mmm	0.21 356	0.12 287	0.31 261	0.22 367	0.12 264	0.28 429	0.21 445	0.41 413	0.27 294	0.29 379	0.38 452	0.29 414	0.24 431	0.29 373	0.22 438	0.09 399	0.07 385	0.11 495	0.09 428	0.10 432	0.09 400

CASS	0.21 356	0.15 445	0.32 270	0.26 557	0.11 187	0.28 429	0.19 362	0.39 386	0.30 348	0.32 451	0.34 407	0.25 355	0.24 431	0.25 300	0.20 390	0.13 555	0.08 476	0.11 495	0.09 428	0.11 481	0.11 497
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 356	0.16 474	0.32 270	0.26 557	0.13 345	0.26 398	0.27 560	0.40 399	0.36 426	0.29 379	0.39 466	0.22 308	0.21 382	0.33 410	0.17 304	0.07 129	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.07 243

RAFT_CTSACE	0.21 356	0.16 474	0.41 405	0.25 523	0.15 457	0.22 308	0.24 522	0.32 285	0.28 313	0.33 464	0.51 573	0.29 414	0.17 316	0.32 403	0.13 171	0.06 49	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.06 147

RAFT+CT+SA	0.21 356	0.18 510	0.33 287	0.25 523	0.18 536	0.23 331	0.29 583	0.40 399	0.36 426	0.24 304	0.38 452	0.18 247	0.16 284	0.32 403	0.16 271	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.12 554	0.09 361	0.09 400

SA-5K	0.21 356	0.16 474	0.32 270	0.26 557	0.13 345	0.26 398	0.27 560	0.40 399	0.36 426	0.29 379	0.39 466	0.22 308	0.21 382	0.33 410	0.17 304	0.07 129	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.07 243

CIPLG	0.21 356	0.21 554	0.55 524	0.23 426	0.15 457	0.25 374	0.20 414	0.35 336	0.29 332	0.31 429	0.33 397	0.22 308	0.15 259	0.26 319	0.20 390	0.08 296	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 328

IPLG	0.21 356	0.15 445	0.53 514	0.21 295	0.12 264	0.28 429	0.17 262	0.42 427	0.30 348	0.33 464	0.32 374	0.15 199	0.17 316	0.50 491	0.21 417	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IPLGR_C	0.21 356	0.22 568	0.60 547	0.23 426	0.15 457	0.24 354	0.20 414	0.35 336	0.29 332	0.31 429	0.32 374	0.22 308	0.15 259	0.25 300	0.20 390	0.08 296	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 328

MIPNet	0.21 356	0.15 445	0.52 510	0.21 295	0.12 264	0.27 409	0.20 414	0.45 459	0.37 437	0.30 411	0.23 265	0.19 267	0.24 431	0.27 339	0.19 367	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IPLGR	0.21 356	0.13 356	0.61 550	0.21 295	0.11 187	0.25 374	0.18 314	0.41 413	0.37 437	0.28 350	0.27 311	0.21 296	0.19 362	0.37 438	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

ACRE	0.21 356	0.20 539	0.62 558	0.23 426	0.15 457	0.24 354	0.20 414	0.35 336	0.28 313	0.31 429	0.32 374	0.22 308	0.15 259	0.25 300	0.20 390	0.08 296	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 328

GANet-ADL	0.21 356	0.12 287	0.45 450	0.23 426	0.14 396	0.29 451	0.19 362	0.46 470	0.35 413	0.25 314	0.32 374	0.32 450	0.19 362	0.24 270	0.20 390	0.10 453	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.10 459

LCNet	0.21 356	0.11 226	0.29 235	0.25 523	0.12 264	0.23 331	0.19 362	0.34 312	0.26 283	0.28 350	0.35 418	0.26 377	0.30 528	0.35 426	0.17 304	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.10 472	0.13 539	0.22 645

PSM-softLoss	0.21 356	0.10 145	0.39 374	0.24 483	0.12 264	0.20 242	0.18 314	0.38 374	0.26 283	0.29 379	0.32 374	0.24 345	0.16 284	0.52 502	0.20 390	0.09 399	0.06 246	0.10 437	0.09 428	0.08 271	0.12 522

KMStereo	0.21 356	0.10 145	0.39 374	0.24 483	0.12 264	0.20 242	0.18 314	0.38 374	0.26 283	0.29 379	0.32 374	0.24 345	0.16 284	0.52 502	0.20 390	0.09 399	0.06 246	0.10 437	0.09 428	0.08 271	0.12 522

SST-Stereo	0.21 356	0.10 145	0.37 339	0.24 483	0.13 345	0.19 200	0.17 262	0.31 273	0.24 256	0.34 484	0.33 397	0.29 414	0.25 453	0.56 529	0.17 304	0.08 296	0.05 39	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.07 243

RAFT_R40	0.21 356	0.10 145	0.37 339	0.24 483	0.13 345	0.18 165	0.18 314	0.31 273	0.29 332	0.33 464	0.33 397	0.30 431	0.24 431	0.55 518	0.18 333	0.08 296	0.05 39	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.07 243

RAFT-345	0.21 356	0.10 145	0.46 458	0.22 367	0.11 187	0.20 242	0.16 211	0.26 185	0.25 271	0.27 337	0.66 633	0.21 296	0.16 284	0.55 518	0.21 417	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 147

RAFT	0.21 356	0.17 495	0.32 270	0.24 483	0.12 264	0.25 374	0.27 560	0.35 336	0.28 313	0.33 464	0.33 397	0.38 500	0.22 399	0.29 373	0.17 304	0.08 296	0.08 476	0.11 495	0.10 472	0.10 432	0.06 147

GMM-Stereo	0.21 356	0.10 145	0.43 428	0.23 426	0.13 345	0.24 354	0.25 539	0.37 366	0.27 294	0.30 411	0.45 538	0.27 387	0.21 382	0.31 396	0.17 304	0.07 129	0.05 39	0.10 437	0.09 428	0.08 271	0.19 618

Prome-Stereo	0.21 356	0.10 145	0.30 246	0.24 483	0.12 264	0.23 331	0.23 500	0.36 355	0.25 271	0.33 464	0.59 610	0.24 345	0.28 499	0.29 373	0.16 271	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.20 630

TestStereo	0.21 356	0.19 526	0.40 382	0.25 523	0.10 127	0.22 308	0.21 445	0.31 273	0.31 362	0.23 289	0.34 407	0.22 308	0.18 346	0.62 565	0.18 333	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.07 238	0.11 481	0.06 147

XX-Stereo	0.21 356	0.10 145	0.83 622	0.26 557	0.17 514	0.23 331	0.13 73	0.40 399	0.18 123	0.20 258	0.41 485	0.31 440	0.10 81	0.32 403	0.12 115	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 356	0.10 145	0.33 287	0.21 295	0.12 264	0.30 471	0.46 662	0.46 470	0.20 172	0.25 314	0.50 567	0.17 233	0.16 284	0.24 270	0.23 459	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.10 472	0.06 104	0.07 243

FENet	0.21 356	0.11 226	0.45 450	0.21 295	0.12 264	0.26 398	0.17 262	0.41 413	0.35 413	0.30 411	0.31 364	0.29 414	0.23 413	0.26 319	0.23 459	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 400

MyStereo8	0.22 393	0.15 445	0.63 561	0.21 295	0.17 514	0.31 487	0.16 211	0.36 355	0.32 373	0.28 350	0.36 428	0.25 355	0.18 346	0.25 300	0.28 506	0.08 296	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.12 522

ffm	0.22 393	0.12 287	0.42 415	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.20 414	0.35 336	0.44 523	0.30 411	0.42 502	0.34 467	0.23 413	0.27 339	0.11 45	0.08 296	0.05 39	0.11 495	0.10 472	0.08 271	0.08 328

StereoVision	0.22 393	0.18 510	0.37 339	0.27 585	0.17 514	0.23 331	0.22 473	0.38 374	0.31 362	0.20 258	0.51 573	0.22 308	0.16 284	0.28 354	0.18 333	0.11 494	0.12 589	0.13 557	0.13 582	0.10 432	0.07 243

raft_robust	0.22 393	0.17 495	0.30 246	0.22 367	0.12 264	0.23 331	0.22 473	0.49 502	0.48 568	0.32 451	0.32 374	0.26 377	0.23 413	0.53 509	0.15 244	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.10 472	0.08 271	0.06 147

Sa-1000	0.22 393	0.15 445	0.35 310	0.23 426	0.13 345	0.28 429	0.23 500	0.47 479	0.39 462	0.30 411	0.50 567	0.26 377	0.19 362	0.33 410	0.16 271	0.07 129	0.06 246	0.10 437	0.11 515	0.08 271	0.06 147

SA	0.22 393	0.16 474	0.36 330	0.23 426	0.13 345	0.24 354	0.23 500	0.45 459	0.40 480	0.27 337	0.44 526	0.23 330	0.23 413	0.33 410	0.17 304	0.07 129	0.06 246	0.10 437	0.11 515	0.08 271	0.06 147

dd	0.22 393	0.26 597	0.40 382	0.22 367	0.12 264	0.25 374	0.21 445	0.32 285	0.44 523	0.29 379	0.28 319	0.25 355	0.16 284	0.30 389	0.25 481	0.12 534	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.11 481	0.09 400

GwcNet-ADL	0.22 393	0.14 406	0.58 539	0.24 483	0.13 345	0.22 308	0.23 500	0.49 502	0.40 480	0.27 337	0.29 333	0.30 431	0.20 373	0.26 319	0.23 459	0.09 399	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 361	0.09 400

HHNet	0.22 393	0.12 287	0.52 510	0.18 106	0.18 536	0.20 242	0.20 414	0.34 312	0.31 362	0.32 451	0.59 610	0.20 282	0.21 382	0.24 270	0.31 534	0.08 296	0.05 39	0.09 358	0.07 238	0.08 271	0.11 497

KYRaft	0.22 393	0.10 145	0.30 246	0.23 426	0.12 264	0.23 331	0.23 500	0.35 336	0.24 256	0.35 501	0.54 591	0.34 467	0.26 463	0.29 373	0.15 244	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.10 472	0.08 271	0.31 670

IRAFT_RVC	0.22 393	0.12 287	0.39 374	0.26 557	0.11 187	0.18 165	0.24 522	0.40 399	0.37 437	0.31 429	0.30 349	0.29 414	0.24 431	0.55 518	0.22 438	0.08 296	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.07 243

GES	0.22 393	0.12 287	0.42 415	0.20 239	0.14 396	0.27 409	0.19 362	0.49 502	0.33 387	0.30 411	0.36 428	0.25 355	0.23 413	0.29 373	0.22 438	0.10 453	0.08 476	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.11 497

SFCPSM	0.22 393	0.10 145	0.51 503	0.21 295	0.14 396	0.34 525	0.22 473	0.55 580	0.39 462	0.29 379	0.32 374	0.23 330	0.21 382	0.27 339	0.19 367	0.09 399	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.08 328

DMCA	0.22 393	0.14 406	0.36 330	0.22 367	0.14 396	0.27 409	0.20 414	0.43 441	0.38 452	0.31 429	0.32 374	0.33 458	0.24 431	0.24 270	0.28 506	0.11 494	0.08 476	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.11 497

BEATNet_4x	0.22 393	0.18 510	0.47 466	0.22 367	0.10 127	0.28 429	0.14 107	0.46 470	0.32 373	0.31 429	0.34 407	0.31 440	0.25 453	0.31 396	0.29 518	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.10 432	0.08 328

MLCV	0.22 393	0.16 474	0.44 438	0.21 295	0.08 25	0.29 451	0.19 362	0.38 374	0.37 437	0.38 540	0.44 526	0.31 440	0.21 382	0.41 459	0.24 471	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 147

DN-CSS_ROB	0.22 393	0.25 586	0.47 466	0.24 483	0.14 396	0.25 374	0.12 33	0.40 399	0.33 387	0.29 379	0.42 502	0.22 308	0.20 373	0.33 410	0.19 367	0.07 129	0.06 246	0.11 495	0.11 515	0.11 481	0.07 243

Select-FE	0.23 410	0.14 406	0.78 602	0.22 367	0.18 536	0.22 308	0.13 73	0.43 441	0.26 283	0.28 350	0.33 397	0.39 512	0.29 514	0.27 339	0.19 367	0.08 296	0.07 385	0.08 262	0.13 582	0.08 271	0.12 522

G2L-ROB	0.23 410	0.15 445	0.41 405	0.19 164	0.12 264	0.27 409	0.21 445	0.47 479	0.33 387	0.34 484	0.31 364	0.41 534	0.22 399	0.49 487	0.26 495	0.09 399	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.10 459

DFGA-Net	0.23 410	0.24 581	0.49 482	0.22 367	0.15 457	0.25 374	0.17 262	0.39 386	0.39 462	0.29 379	0.31 364	0.21 296	0.17 316	0.59 546	0.28 506	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.08 328

PAM_32	0.23 410	0.10 145	0.63 561	0.21 295	0.14 396	0.33 511	0.19 362	0.36 355	0.23 239	0.29 379	0.28 319	0.56 618	0.28 499	0.27 339	0.18 333	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.09 428	0.07 187	0.09 400

PAM	0.23 410	0.10 145	0.63 561	0.22 367	0.15 457	0.34 525	0.21 445	0.37 366	0.22 213	0.31 429	0.27 311	0.55 614	0.26 463	0.26 319	0.17 304	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.09 428	0.07 187	0.09 400

rvit_0105_3	0.23 410	0.17 495	0.40 382	0.25 523	0.15 457	0.24 354	0.28 576	0.38 374	0.41 492	0.25 314	0.25 291	0.28 403	0.21 382	0.28 354	0.20 390	0.15 595	0.13 601	0.14 584	0.15 607	0.10 432	0.09 400

UGAM-zero	0.23 410	0.10 145	0.54 517	0.19 164	0.13 345	0.21 276	0.14 107	0.44 449	0.22 213	0.28 350	0.28 319	0.51 597	0.33 555	0.65 581	0.14 210	0.07 129	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.06 104	0.07 243

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 410	0.13 356	0.83 622	0.20 239	0.21 590	0.23 331	0.17 262	0.48 492	0.27 294	0.23 289	0.29 333	0.39 512	0.23 413	0.25 300	0.15 244	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.11 515	0.11 481	0.10 459

test_sample3	0.23 410	0.12 287	0.43 428	0.19 164	0.12 264	0.32 500	0.20 414	0.50 513	0.34 397	0.31 429	0.33 397	0.29 414	0.22 399	0.53 509	0.22 438	0.10 453	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.10 432	0.10 459

MyStereo05	0.23 410	0.12 287	0.57 534	0.21 295	0.14 396	0.25 374	0.23 500	0.48 492	0.52 598	0.31 429	0.23 265	0.25 355	0.22 399	0.30 389	0.21 417	0.07 129	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 328

MyStereo04	0.23 410	0.12 287	0.55 524	0.22 367	0.14 396	0.25 374	0.23 500	0.49 502	0.52 598	0.28 350	0.23 265	0.27 387	0.23 413	0.30 389	0.22 438	0.07 129	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 328

CoDeX	0.23 410	0.12 287	0.46 458	0.21 295	0.14 396	0.29 451	0.21 445	0.53 561	0.41 492	0.29 379	0.35 418	0.29 414	0.22 399	0.48 482	0.19 367	0.09 399	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 243

PCWNet_CMD	0.23 410	0.13 356	0.48 476	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.16 211	0.46 470	0.46 553	0.29 379	0.36 428	0.37 492	0.24 431	0.28 354	0.20 390	0.09 399	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.11 481	0.09 400

anonymousa	0.23 410	0.11 226	0.50 493	0.21 295	0.16 490	0.31 487	0.20 414	0.36 355	0.35 413	0.32 451	0.50 567	0.39 512	0.26 463	0.22 244	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.11 515	0.07 187	0.08 328

BUS	0.23 410	0.12 287	0.28 221	0.25 523	0.14 396	0.43 595	0.17 262	0.56 596	0.34 397	0.34 484	0.35 418	0.32 450	0.20 373	0.26 319	0.21 417	0.10 453	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.09 361	0.09 400

IER	0.23 410	0.12 287	0.39 374	0.20 239	0.14 396	0.31 487	0.19 362	0.42 427	0.36 426	0.33 464	0.40 477	0.32 450	0.33 555	0.29 373	0.22 438	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.08 328

test_5	0.23 410	0.19 526	0.38 358	0.26 557	0.18 536	0.25 374	0.29 583	0.40 399	0.37 437	0.29 379	0.40 477	0.25 355	0.22 399	0.34 417	0.18 333	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.10 459

BSDual-CNN	0.23 410	0.12 287	0.28 221	0.25 523	0.14 396	0.35 540	0.21 445	0.56 596	0.34 397	0.34 484	0.35 418	0.38 500	0.24 431	0.26 319	0.21 417	0.10 453	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.09 361	0.09 400

iRaft-Stereo_5w	0.23 410	0.18 510	0.44 438	0.22 367	0.13 345	0.19 200	0.19 362	0.37 366	0.32 373	0.28 350	0.37 437	0.34 467	0.23 413	0.65 581	0.27 501	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.08 328

psmg	0.23 410	0.12 287	0.28 221	0.21 295	0.14 396	0.35 540	0.23 500	0.51 530	0.34 397	0.35 501	0.38 452	0.38 500	0.24 431	0.26 319	0.21 417	0.10 453	0.08 476	0.10 437	0.10 472	0.09 361	0.08 328

UDGNet	0.23 410	0.31 628	0.38 358	0.24 483	0.14 396	0.24 354	0.18 314	0.32 285	0.43 508	0.29 379	0.28 319	0.24 345	0.19 362	0.29 373	0.20 390	0.15 595	0.07 385	0.21 641	0.11 515	0.14 557	0.10 459

OMP-Stereo	0.23 410	0.14 406	0.35 310	0.29 609	0.13 345	0.21 276	0.16 211	0.37 366	0.33 387	0.34 484	0.30 349	0.34 467	0.19 362	0.70 595	0.24 471	0.07 129	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IIG-Stereo	0.23 410	0.13 356	0.35 310	0.29 609	0.12 264	0.23 331	0.14 107	0.38 374	0.31 362	0.34 484	0.37 437	0.33 458	0.21 382	0.70 595	0.26 495	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.07 187	0.06 147

ASMatch	0.23 410	0.11 226	0.51 503	0.24 483	0.14 396	0.19 200	0.17 262	0.31 273	0.28 313	0.28 350	0.68 637	0.27 387	0.26 463	0.50 491	0.22 438	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.11 497

PFNet	0.23 410	0.10 145	0.57 534	0.24 483	0.14 396	0.22 308	0.19 362	0.39 386	0.33 387	0.35 501	0.32 374	0.27 387	0.19 362	0.64 574	0.22 438	0.09 399	0.05 39	0.09 358	0.07 238	0.08 271	0.07 243

ICVP	0.23 410	0.13 356	0.44 438	0.26 557	0.14 396	0.29 451	0.25 539	0.45 459	0.33 387	0.29 379	0.43 515	0.35 481	0.25 453	0.26 319	0.23 459	0.12 534	0.09 513	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.10 459
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 410	0.18 510	0.63 561	0.27 585	0.18 536	0.41 579	0.23 500	0.43 441	0.35 413	0.23 289	0.27 311	0.20 282	0.18 346	0.27 339	0.18 333	0.12 534	0.11 569	0.10 437	0.10 472	0.11 481	0.12 522

CFNet_pseudo	0.23 410	0.13 356	0.47 466	0.19 164	0.13 345	0.26 398	0.16 211	0.44 449	0.44 523	0.29 379	0.37 437	0.38 500	0.23 413	0.29 373	0.21 417	0.09 399	0.06 246	0.11 495	0.08 323	0.11 481	0.09 400

ACVNet	0.23 410	0.13 356	0.35 310	0.18 106	0.15 457	0.27 409	0.23 500	0.39 386	0.44 523	0.28 350	0.41 485	0.38 500	0.26 463	0.27 339	0.32 539	0.08 296	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.07 243

MSMDNet	0.23 410	0.13 356	0.48 476	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.16 211	0.46 470	0.46 553	0.29 379	0.36 428	0.37 492	0.24 431	0.28 354	0.20 390	0.09 399	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.11 481	0.09 400

ccs_rob	0.23 410	0.13 356	0.47 466	0.20 239	0.13 345	0.26 398	0.17 262	0.44 449	0.44 523	0.29 379	0.37 437	0.38 500	0.23 413	0.29 373	0.21 417	0.09 399	0.06 246	0.11 495	0.08 323	0.11 481	0.09 400

G2L-Stereo_test	0.24 441	0.16 474	0.38 358	0.19 164	0.13 345	0.27 409	0.24 522	0.49 502	0.38 452	0.37 525	0.37 437	0.40 527	0.24 431	0.52 502	0.28 506	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.09 361	0.08 328

DCVSM-stereo	0.24 441	0.13 356	0.52 510	0.20 239	0.14 396	0.26 398	0.13 73	0.34 312	0.34 397	0.41 574	0.33 397	0.47 573	0.29 514	0.30 389	0.22 438	0.10 453	0.10 544	0.11 495	0.10 472	0.12 523	0.15 576

rvit_stereo_0075_2	0.24 441	0.17 495	0.50 493	0.26 557	0.22 606	0.22 308	0.15 160	0.40 399	0.35 413	0.27 337	0.37 437	0.29 414	0.20 373	0.28 354	0.19 367	0.17 623	0.12 589	0.19 635	0.12 554	0.13 539	0.13 542

test_sample5	0.24 441	0.13 356	0.42 415	0.21 295	0.12 264	0.30 471	0.21 445	0.50 513	0.34 397	0.32 451	0.41 485	0.29 414	0.23 413	0.55 518	0.21 417	0.10 453	0.07 385	0.10 437	0.09 428	0.11 481	0.10 459

test_sample4	0.24 441	0.13 356	0.43 428	0.20 239	0.12 264	0.32 500	0.21 445	0.51 530	0.34 397	0.31 429	0.37 437	0.28 403	0.23 413	0.53 509	0.21 417	0.10 453	0.07 385	0.10 437	0.09 428	0.11 481	0.10 459

tta	0.24 441	0.12 287	0.40 382	0.19 164	0.10 127	0.27 409	0.19 362	0.51 530	0.45 535	0.34 484	0.41 485	0.31 440	0.26 463	0.58 540	0.28 506	0.10 453	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.07 243

qqq1	0.24 441	0.12 287	0.40 382	0.19 164	0.10 127	0.27 409	0.19 362	0.51 530	0.45 535	0.34 484	0.41 485	0.31 440	0.26 463	0.58 540	0.16 271	0.10 453	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

fff1	0.24 441	0.12 287	0.40 382	0.19 164	0.10 127	0.27 409	0.19 362	0.51 530	0.45 535	0.34 484	0.41 485	0.31 440	0.26 463	0.58 540	0.16 271	0.10 453	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

DualNet	0.24 441	0.13 356	0.42 415	0.21 295	0.12 264	0.30 471	0.21 445	0.50 513	0.34 397	0.33 464	0.43 515	0.29 414	0.23 413	0.55 518	0.21 417	0.10 453	0.07 385	0.10 437	0.09 428	0.11 481	0.10 459

GMStereo_Zeroshot	0.24 441	0.21 554	0.45 450	0.26 557	0.13 345	0.28 429	0.15 160	0.39 386	0.35 413	0.37 525	0.43 515	0.40 527	0.17 316	0.34 417	0.20 390	0.12 534	0.07 385	0.13 557	0.07 238	0.16 579	0.09 400

CFNet_ucs	0.24 441	0.13 356	0.50 493	0.20 239	0.15 457	0.28 429	0.17 262	0.49 502	0.45 535	0.32 451	0.42 502	0.39 512	0.22 399	0.31 396	0.21 417	0.11 494	0.08 476	0.12 534	0.09 428	0.12 523	0.11 497

gwcnet-sp	0.24 441	0.13 356	0.63 561	0.22 367	0.14 396	0.34 525	0.22 473	0.44 449	0.39 462	0.35 501	0.34 407	0.27 387	0.27 482	0.35 426	0.25 481	0.09 399	0.08 476	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 400

scenet	0.24 441	0.13 356	0.63 561	0.22 367	0.14 396	0.34 525	0.22 473	0.44 449	0.39 462	0.35 501	0.34 407	0.27 387	0.27 482	0.35 426	0.25 481	0.09 399	0.08 476	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 400

ToySt	0.24 441	0.16 474	0.48 476	0.21 295	0.13 345	0.29 451	0.29 583	0.39 386	0.39 462	0.27 337	0.35 418	0.39 512	0.31 545	0.31 396	0.29 518	0.08 296	0.09 513	0.10 437	0.11 515	0.11 481	0.10 459

ssnet	0.24 441	0.13 356	0.63 561	0.22 367	0.14 396	0.34 525	0.22 473	0.44 449	0.39 462	0.35 501	0.34 407	0.27 387	0.27 482	0.35 426	0.25 481	0.09 399	0.08 476	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 400

STrans-v2	0.24 441	0.13 356	0.54 517	0.21 295	0.12 264	0.23 331	0.21 445	0.47 479	0.28 313	0.31 429	0.42 502	0.36 486	0.35 569	0.62 565	0.23 459	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 147

TransformOpticalFlow	0.24 441	0.13 356	0.56 531	0.23 426	0.11 187	0.21 276	0.19 362	0.40 399	0.32 373	0.30 411	0.43 515	0.36 486	0.31 545	0.61 557	0.20 390	0.07 129	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.07 243

DRaft	0.24 441	0.10 145	0.34 299	0.18 106	0.12 264	0.28 429	0.23 500	0.33 300	0.39 462	0.38 540	0.61 622	0.21 296	0.41 601	0.48 482	0.42 591	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.08 328

HCRNet	0.24 441	0.25 586	0.33 287	0.34 640	0.16 490	0.27 409	0.18 314	0.43 441	0.35 413	0.30 411	0.35 418	0.32 450	0.22 399	0.44 469	0.20 390	0.13 555	0.08 476	0.13 557	0.11 515	0.10 432	0.09 400

ARAFT	0.24 441	0.21 554	0.78 602	0.22 367	0.12 264	0.29 451	0.24 522	0.43 441	0.32 373	0.33 464	0.28 319	0.28 403	0.19 362	0.49 487	0.18 333	0.07 129	0.06 246	0.12 534	0.11 515	0.09 361	0.06 147

cf-r	0.24 441	0.15 445	0.44 438	0.21 295	0.14 396	0.27 409	0.22 473	0.42 427	0.40 480	0.30 411	0.42 502	0.42 543	0.26 463	0.43 465	0.25 481	0.11 494	0.06 246	0.08 262	0.10 472	0.08 271	0.08 328

GANet-RSSM	0.24 441	0.14 406	0.36 330	0.21 295	0.14 396	0.27 409	0.21 445	0.45 459	0.33 387	0.29 379	0.39 466	0.39 512	0.28 499	0.58 540	0.23 459	0.11 494	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.09 400

PSMNet-RSSM	0.24 441	0.15 445	0.36 330	0.21 295	0.14 396	0.25 374	0.20 414	0.48 492	0.37 437	0.30 411	0.44 526	0.38 500	0.26 463	0.52 502	0.22 438	0.12 534	0.07 385	0.11 495	0.13 582	0.10 432	0.09 400

CFNet-ft	0.24 441	0.15 445	0.35 310	0.18 106	0.15 457	0.30 471	0.21 445	0.39 386	0.36 426	0.28 350	0.40 477	0.43 547	0.25 453	0.47 479	0.24 471	0.12 534	0.07 385	0.12 534	0.11 515	0.12 523	0.09 400

CFNet_RVC	0.24 441	0.15 445	0.35 310	0.18 106	0.15 457	0.30 471	0.21 445	0.39 386	0.36 426	0.28 350	0.40 477	0.43 547	0.25 453	0.47 479	0.24 471	0.12 534	0.07 385	0.12 534	0.11 515	0.12 523	0.09 400

UCFNet_RVC	0.24 441	0.16 474	0.34 299	0.18 106	0.15 457	0.33 511	0.16 211	0.46 470	0.35 413	0.29 379	0.35 418	0.39 512	0.25 453	0.34 417	0.22 438	0.13 555	0.08 476	0.13 557	0.14 597	0.13 539	0.12 522

AdaStereo	0.24 441	0.16 474	0.37 339	0.24 483	0.12 264	0.32 500	0.17 262	0.54 570	0.42 500	0.33 464	0.38 452	0.35 481	0.21 382	0.30 389	0.22 438	0.14 580	0.06 246	0.13 557	0.08 323	0.11 481	0.08 328
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	0.24 441	0.18 510	0.61 550	0.25 523	0.11 187	0.29 451	0.21 445	0.42 427	0.43 508	0.33 464	0.43 515	0.27 387	0.22 399	0.34 417	0.26 495	0.07 129	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

RT-IGEV	0.25 469	0.10 145	0.48 476	0.22 367	0.14 396	0.31 487	0.28 576	0.53 561	0.39 462	0.36 517	0.41 485	0.44 558	0.30 528	0.28 354	0.27 501	0.09 399	0.07 385	0.08 262	0.09 428	0.09 361	0.10 459

G2L-Stereo	0.25 469	0.16 474	0.47 466	0.22 367	0.14 396	0.25 374	0.18 314	0.46 470	0.35 413	0.33 464	0.37 437	0.40 527	0.22 399	0.60 550	0.30 526	0.10 453	0.09 513	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.09 400

DDVS	0.25 469	0.15 445	0.39 374	0.24 483	0.17 514	0.34 525	0.21 445	0.41 413	0.30 348	0.33 464	0.41 485	0.48 579	0.21 382	0.52 502	0.27 501	0.11 494	0.09 513	0.11 495	0.09 428	0.13 539	0.14 564

ITSA-stereo	0.25 469	0.15 445	0.33 287	0.23 426	0.11 187	0.27 409	0.18 314	0.56 596	0.59 623	0.31 429	0.32 374	0.33 458	0.28 499	0.49 487	0.30 526	0.11 494	0.08 476	0.11 495	0.10 472	0.11 481	0.13 542

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 469	0.14 406	0.95 645	0.21 295	0.27 641	0.20 242	0.19 362	0.48 492	0.25 271	0.26 327	0.55 595	0.34 467	0.18 346	0.25 300	0.17 304	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.12 554	0.12 523	0.12 522

test_sample7	0.25 469	0.15 445	0.35 310	0.20 239	0.14 396	0.28 429	0.21 445	0.51 530	0.38 452	0.37 525	0.34 407	0.37 492	0.30 528	0.39 449	0.23 459	0.14 580	0.09 513	0.13 557	0.12 554	0.13 539	0.12 522

test_sample6	0.25 469	0.13 356	0.41 405	0.21 295	0.11 187	0.30 471	0.22 473	0.51 530	0.35 413	0.33 464	0.43 515	0.30 431	0.24 431	0.57 533	0.22 438	0.10 453	0.07 385	0.10 437	0.10 472	0.11 481	0.10 459

SMFormer	0.25 469	0.12 287	0.40 382	0.19 164	0.10 127	0.27 409	0.19 362	0.51 530	0.45 535	0.34 484	0.41 485	0.31 440	0.26 463	0.58 540	0.28 506	0.10 453	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.09 400

NINENet	0.25 469	0.15 445	0.37 339	0.23 426	0.16 490	0.43 595	0.17 262	0.60 630	0.46 553	0.32 451	0.37 437	0.32 450	0.20 373	0.42 463	0.21 417	0.10 453	0.10 544	0.12 534	0.08 323	0.11 481	0.10 459

hknet	0.25 469	0.14 406	0.40 382	0.25 523	0.15 457	0.35 540	0.21 445	0.56 596	0.37 437	0.34 484	0.35 418	0.43 547	0.27 482	0.37 438	0.21 417	0.09 399	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.09 361	0.09 400

PSMNet-ADL	0.25 469	0.15 445	0.32 270	0.26 557	0.14 396	0.31 487	0.22 473	0.44 449	0.36 426	0.27 337	0.33 397	0.41 534	0.28 499	0.61 557	0.29 518	0.11 494	0.09 513	0.09 358	0.11 515	0.10 432	0.10 459

PSM-AAD	0.25 469	0.10 145	0.30 246	0.24 483	0.12 264	0.26 398	0.38 639	0.34 312	0.28 313	0.35 501	0.39 466	0.28 403	0.79 675	0.30 389	0.16 271	0.07 129	0.06 246	0.12 534	0.11 515	0.08 271	0.21 639

GrayStereo	0.25 469	0.09 89	0.32 270	0.26 557	0.13 345	0.23 331	0.47 666	0.34 312	0.30 348	0.39 555	0.47 555	0.30 431	0.79 675	0.29 373	0.16 271	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.09 428	0.07 187	0.13 542

RAFT-RH_RVC	0.25 469	0.11 226	0.45 450	0.21 295	0.12 264	0.25 374	0.14 107	0.27 200	0.27 294	0.38 540	1.15 679	0.23 330	0.17 316	0.57 533	0.24 471	0.07 129	0.05 39	0.10 437	0.07 238	0.06 104	0.07 243

UPFNet	0.25 469	0.12 287	0.38 358	0.24 483	0.19 563	0.37 552	0.28 576	0.48 492	0.38 452	0.34 484	0.37 437	0.37 492	0.28 499	0.39 449	0.33 546	0.10 453	0.09 513	0.10 437	0.10 472	0.10 432	0.08 328

acv_ft	0.25 469	0.13 356	0.40 382	0.23 426	0.19 563	0.34 525	0.21 445	0.45 459	0.44 523	0.38 540	0.41 485	0.38 500	0.27 482	0.27 339	0.35 555	0.08 296	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.11 481	0.07 243

CCAANet	0.25 469	0.13 356	0.51 503	0.22 367	0.15 457	0.29 451	0.17 262	0.49 502	0.37 437	0.26 327	0.49 563	0.32 450	0.24 431	0.62 565	0.23 459	0.07 129	0.06 246	0.10 437	0.10 472	0.08 271	0.10 459

iResNet_ROB	0.25 469	0.19 526	0.40 382	0.20 239	0.12 264	0.30 471	0.16 211	0.55 580	0.53 603	0.38 540	0.43 515	0.37 492	0.26 463	0.38 444	0.22 438	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.09 361	0.09 400

PStereo	0.26 487	0.37 646	0.34 299	0.21 295	0.13 345	0.25 374	0.25 539	0.33 300	0.47 558	0.26 327	0.17 179	0.29 414	0.34 564	0.35 426	0.37 562	0.23 648	0.15 626	0.17 618	0.13 582	0.23 640	0.21 639

coex_refinement	0.26 487	0.16 474	0.36 330	0.23 426	0.15 457	0.31 487	0.20 414	0.49 502	0.42 500	0.35 501	0.42 502	0.45 563	0.27 482	0.55 518	0.33 546	0.10 453	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.10 432	0.10 459

UGAM	0.26 487	0.14 406	0.45 450	0.25 523	0.12 264	0.23 331	0.25 539	0.32 285	0.41 492	0.31 429	0.42 502	0.41 534	0.22 399	0.92 657	0.22 438	0.08 296	0.06 246	0.14 584	0.12 554	0.10 432	0.07 243

SepStereo	0.26 487	0.12 287	0.42 415	0.24 483	0.18 536	0.29 451	0.24 522	0.45 459	0.45 535	0.41 574	0.44 526	0.34 467	0.29 514	0.64 574	0.21 417	0.09 399	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.09 400

AACVNet	0.26 487	0.16 474	0.37 339	0.22 367	0.14 396	0.29 451	0.19 362	0.41 413	0.31 362	0.38 540	0.42 502	0.43 547	0.28 499	0.73 606	0.25 481	0.11 494	0.08 476	0.11 495	0.09 428	0.13 539	0.11 497

DEmStereo	0.26 487	0.09 89	0.47 466	0.19 164	0.12 264	0.30 471	0.25 539	0.28 224	0.36 426	0.36 517	0.58 607	0.25 355	0.48 633	0.53 509	0.44 597	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.07 243

LMCR-Stereo	0.26 487	0.18 510	0.49 482	0.28 606	0.14 396	0.36 545	0.23 500	0.54 570	0.34 397	0.39 555	0.40 477	0.29 414	0.29 514	0.37 438	0.27 501	0.11 494	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.13 539	0.09 400

GwcNet-RSSM	0.26 487	0.17 495	0.46 458	0.21 295	0.13 345	0.28 429	0.23 500	0.44 449	0.42 500	0.31 429	0.45 538	0.40 527	0.26 463	0.55 518	0.28 506	0.11 494	0.07 385	0.09 358	0.10 472	0.09 361	0.08 328

DeepPruner_ROB	0.26 487	0.19 526	0.44 438	0.21 295	0.16 490	0.30 471	0.21 445	0.52 549	0.32 373	0.35 501	0.38 452	0.39 512	0.26 463	0.42 463	0.24 471	0.15 595	0.11 569	0.11 495	0.11 515	0.14 557	0.13 542

ISRNet	0.27 496	0.13 356	0.45 450	0.26 557	0.19 563	0.24 354	0.14 107	0.45 459	0.43 508	0.39 555	0.48 561	0.42 543	0.27 482	0.32 403	0.29 518	0.20 643	0.12 589	0.17 618	0.16 619	0.16 579	0.20 630

rvit_105_1	0.27 496	0.19 526	0.46 458	0.27 585	0.19 563	0.30 471	0.35 624	0.44 449	0.51 589	0.31 429	0.31 364	0.31 440	0.26 463	0.35 426	0.25 481	0.15 595	0.14 611	0.15 600	0.17 629	0.11 481	0.10 459

DispNO	0.27 496	0.18 510	0.62 558	0.23 426	0.17 514	0.25 374	0.22 473	0.45 459	0.41 492	0.32 451	0.39 466	0.38 500	0.27 482	0.77 626	0.27 501	0.09 399	0.07 385	0.10 437	0.10 472	0.08 271	0.08 328

CBFPSM	0.27 496	0.16 474	0.67 577	0.20 239	0.14 396	0.38 560	0.25 539	0.40 399	0.36 426	0.33 464	0.36 428	0.56 618	0.38 586	0.32 403	0.38 565	0.08 296	0.08 476	0.07 161	0.08 323	0.09 361	0.11 497

CSP-Net	0.27 496	0.15 445	0.30 246	0.21 295	0.14 396	0.44 597	0.24 522	0.50 513	0.40 480	0.41 574	0.43 515	0.42 543	0.26 463	0.66 585	0.28 506	0.12 534	0.08 476	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.09 400

DAS	0.27 496	0.12 287	0.42 415	0.24 483	0.18 536	0.29 451	0.24 522	0.45 459	0.45 535	0.41 574	0.44 526	0.34 467	0.29 514	0.75 615	0.21 417	0.09 399	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.09 400

AASNet	0.27 496	0.19 526	0.49 482	0.26 557	0.17 514	0.34 525	0.20 414	0.62 642	0.48 568	0.35 501	0.40 477	0.32 450	0.25 453	0.28 354	0.34 551	0.11 494	0.09 513	0.10 437	0.08 323	0.13 539	0.11 497

GEStereo_RVC	0.27 496	0.20 539	0.44 438	0.27 585	0.16 490	0.33 511	0.25 539	0.56 596	0.54 607	0.34 484	0.38 452	0.34 467	0.25 453	0.51 496	0.28 506	0.12 534	0.08 476	0.09 358	0.08 323	0.11 481	0.11 497

RAFT + AFF	0.27 496	0.23 577	0.50 493	0.25 523	0.17 514	0.30 471	0.33 618	0.52 549	0.40 480	0.28 350	0.30 349	0.30 431	0.31 545	0.62 565	0.24 471	0.09 399	0.10 544	0.11 495	0.10 472	0.11 481	0.11 497

MMNet	0.27 496	0.14 406	0.49 482	0.24 483	0.17 514	0.47 611	0.22 473	0.45 459	0.51 589	0.39 555	0.41 485	0.36 486	0.33 555	0.39 449	0.34 551	0.08 296	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.08 328

delet	0.27 496	0.14 406	0.40 382	0.23 426	0.19 563	0.41 579	0.29 583	0.49 502	0.48 568	0.33 464	0.41 485	0.37 492	0.30 528	0.48 482	0.34 551	0.09 399	0.09 513	0.11 495	0.12 554	0.08 271	0.08 328

ac_64	0.27 496	0.13 356	0.41 405	0.24 483	0.17 514	0.36 545	0.22 473	0.46 470	0.33 387	0.35 501	0.36 428	0.52 603	0.30 528	0.62 565	0.32 539	0.11 494	0.09 513	0.10 437	0.10 472	0.09 361	0.08 328

HGLStereo	0.27 496	0.14 406	0.46 458	0.24 483	0.21 590	0.33 511	0.23 500	0.50 513	0.42 500	0.35 501	0.48 561	0.41 534	0.33 555	0.45 472	0.33 546	0.11 494	0.10 544	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.12 522

DSFCA	0.27 496	0.13 356	0.36 330	0.20 239	0.17 514	0.38 560	0.31 599	0.47 479	0.43 508	0.43 590	0.37 437	0.39 512	0.29 514	0.52 502	0.32 539	0.12 534	0.10 544	0.10 437	0.11 515	0.11 481	0.10 459

DMCA-RVC	0.27 496	0.21 554	0.61 550	0.28 606	0.17 514	0.29 451	0.21 445	0.42 427	0.35 413	0.40 565	0.37 437	0.39 512	0.36 573	0.43 465	0.30 526	0.13 555	0.10 544	0.15 600	0.11 515	0.13 539	0.10 459

HSM-Net_RVC	0.27 496	0.11 226	0.42 415	0.19 164	0.11 187	0.34 525	0.20 414	0.62 642	0.43 508	0.40 565	0.43 515	0.50 593	0.26 463	0.76 620	0.22 438	0.08 296	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 328
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 496	0.20 539	0.44 438	0.22 367	0.14 396	0.33 511	0.14 107	0.51 530	0.45 535	0.30 411	0.40 477	0.38 500	0.27 482	0.76 620	0.25 481	0.09 399	0.07 385	0.11 495	0.11 515	0.11 481	0.08 328

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 496	0.21 554	0.59 545	0.25 523	0.18 536	0.29 451	0.22 473	0.50 513	0.40 480	0.38 540	0.41 485	0.43 547	0.27 482	0.43 465	0.29 518	0.11 494	0.08 476	0.10 437	0.10 472	0.10 432	0.11 497
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	0.27 496	0.26 597	0.72 594	0.23 426	0.13 345	0.29 451	0.18 314	0.52 549	0.49 577	0.37 525	0.45 538	0.39 512	0.25 453	0.34 417	0.20 390	0.08 296	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.12 523	0.09 400

StereoDRNet-Refined	0.27 496	0.17 495	0.35 310	0.25 523	0.14 396	0.37 552	0.21 445	0.47 479	0.41 492	0.44 597	0.51 573	0.41 534	0.28 499	0.45 472	0.37 562	0.09 399	0.06 246	0.11 495	0.11 515	0.10 432	0.10 459
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 516	0.19 526	0.50 493	0.18 106	0.16 490	0.34 525	0.20 414	0.51 530	0.38 452	0.37 525	0.34 407	0.37 492	0.30 528	0.39 449	0.23 459	0.23 648	0.09 513	0.28 661	0.24 656	0.18 610	0.16 585

ssnet_v2	0.28 516	0.16 474	0.44 438	0.22 367	0.15 457	0.40 575	0.30 594	0.57 606	0.46 553	0.38 540	0.36 428	0.47 573	0.29 514	0.38 444	0.39 573	0.13 555	0.11 569	0.11 495	0.11 515	0.11 481	0.11 497

CRFU-Net	0.28 516	0.14 406	0.45 450	0.25 523	0.15 457	0.45 603	0.23 500	0.50 513	0.30 348	0.43 590	0.41 485	0.48 579	0.46 624	0.43 465	0.29 518	0.11 494	0.10 544	0.09 358	0.08 323	0.10 432	0.10 459

dad	0.28 516	0.31 628	0.44 438	0.21 295	0.14 396	0.30 471	0.20 414	0.33 300	0.49 577	0.44 597	0.44 526	0.45 563	0.21 382	0.41 459	0.26 495	0.20 643	0.11 569	0.20 639	0.11 515	0.14 557	0.10 459

FTStereo	0.28 516	0.10 145	0.43 428	0.23 426	0.13 345	0.21 276	0.53 676	0.34 312	0.26 283	0.38 540	0.95 668	0.30 431	0.56 646	0.32 403	0.18 333	0.08 296	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.19 618

ADLNet	0.28 516	0.15 445	0.42 415	0.23 426	0.19 563	0.34 525	0.23 500	0.53 561	0.43 508	0.42 584	0.41 485	0.44 558	0.27 482	0.55 518	0.35 555	0.11 494	0.08 476	0.11 495	0.11 515	0.11 481	0.12 522

UNet	0.28 516	0.14 406	0.69 583	0.23 426	0.20 582	0.44 597	0.22 473	0.50 513	0.40 480	0.34 484	0.39 466	0.43 547	0.33 555	0.40 457	0.31 534	0.09 399	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.10 432	0.08 328

STTStereo	0.28 516	0.20 539	0.61 550	0.25 523	0.17 514	0.29 451	0.24 522	0.47 479	0.39 462	0.39 555	0.41 485	0.44 558	0.28 499	0.40 457	0.28 506	0.13 555	0.12 589	0.13 557	0.16 619	0.12 523	0.11 497

RASNet	0.28 516	0.14 406	0.44 438	0.22 367	0.18 536	0.32 500	0.19 362	0.48 492	0.38 452	0.29 379	0.43 515	0.47 573	0.37 582	0.79 630	0.36 561	0.09 399	0.07 385	0.07 161	0.09 428	0.07 187	0.07 243

HSM	0.28 516	0.16 474	0.35 310	0.20 239	0.15 457	0.33 511	0.19 362	0.53 561	0.37 437	0.36 517	0.38 452	0.67 653	0.31 545	0.89 652	0.23 459	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.08 328

DLCB_ROB	0.28 516	0.16 474	0.34 299	0.27 585	0.16 490	0.38 560	0.25 539	0.48 492	0.43 508	0.46 605	0.46 548	0.51 597	0.33 555	0.53 509	0.33 546	0.10 453	0.10 544	0.11 495	0.11 515	0.10 432	0.09 400

ACV-stereo	0.29 527	0.18 510	0.79 609	0.23 426	0.16 490	0.47 611	0.19 362	0.36 355	0.34 397	0.29 379	0.33 397	0.67 653	0.42 610	0.54 516	0.30 526	0.10 453	0.09 513	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.11 497

ff1	0.29 527	0.12 287	0.42 415	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.20 414	0.35 336	0.44 523	0.30 411	0.42 502	0.34 467	0.23 413	0.81 638	1.08 676	0.08 296	0.05 39	0.11 495	0.10 472	0.08 271	0.08 328

LL-Strereo	0.29 527	0.25 586	0.58 539	0.25 523	0.21 590	0.23 331	0.24 522	0.55 580	0.42 500	0.34 484	0.32 374	0.41 534	0.40 597	0.94 661	0.23 459	0.08 296	0.07 385	0.11 495	0.09 428	0.09 361	0.09 400

THIR-Stereo	0.29 527	0.12 287	0.41 405	0.19 164	0.11 187	0.28 429	0.72 690	0.32 285	0.35 413	0.37 525	0.65 631	0.34 467	0.50 636	0.57 533	0.45 600	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.09 428	0.07 187	0.07 243

psm_up	0.29 527	0.16 474	0.41 405	0.26 557	0.17 514	0.32 500	0.26 553	0.55 580	0.43 508	0.36 517	0.40 477	0.45 563	0.37 582	0.58 540	0.30 526	0.11 494	0.12 589	0.13 557	0.12 554	0.10 432	0.10 459

hitnet-ft	0.29 527	0.17 495	0.40 382	0.19 164	0.14 396	0.39 569	0.23 500	0.44 449	0.41 492	0.36 517	0.46 548	0.53 608	0.34 564	0.76 620	0.32 539	0.14 580	0.10 544	0.13 557	0.10 472	0.15 571	0.13 542

FADNet-RVC-Resample	0.29 527	0.25 586	0.93 642	0.26 557	0.16 490	0.32 500	0.21 445	0.47 479	0.39 462	0.35 501	0.38 452	0.33 458	0.27 482	0.53 509	0.24 471	0.10 453	0.10 544	0.14 584	0.13 582	0.13 539	0.16 585

iinet-f	0.30 534	0.18 510	1.03 656	0.20 239	0.15 457	0.44 597	0.22 473	0.45 459	0.37 437	0.35 501	0.44 526	0.41 534	0.34 564	0.34 417	0.40 580	0.10 453	0.09 513	0.08 262	0.08 323	0.13 539	0.11 497

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 534	0.20 539	0.70 589	0.21 295	0.17 514	0.46 605	0.27 560	0.50 513	0.49 577	0.42 584	0.55 595	0.43 547	0.30 528	0.46 475	0.38 565	0.09 399	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.11 481	0.10 459

SACVNet	0.30 534	0.20 539	0.41 405	0.25 523	0.18 536	0.34 525	0.25 539	0.52 549	0.40 480	0.41 574	0.44 526	0.46 571	0.32 552	0.71 598	0.25 481	0.13 555	0.10 544	0.12 534	0.12 554	0.16 579	0.17 598

ADLNet2	0.30 534	0.17 495	0.72 594	0.23 426	0.17 514	0.36 545	0.24 522	0.52 549	0.51 589	0.32 451	0.38 452	0.45 563	0.30 528	0.69 592	0.35 555	0.10 453	0.08 476	0.09 358	0.09 428	0.12 523	0.10 459

FADNet_RVC	0.30 534	0.28 607	0.83 622	0.23 426	0.15 457	0.30 471	0.17 262	0.49 502	0.37 437	0.30 411	0.38 452	0.30 431	0.27 482	0.52 502	0.31 534	0.14 580	0.14 611	0.14 584	0.16 619	0.21 630	0.23 652

TDLM	0.30 534	0.21 554	0.38 358	0.28 606	0.15 457	0.33 511	0.32 607	0.52 549	0.47 558	0.38 540	0.43 515	0.39 512	0.29 514	0.91 656	0.28 506	0.14 580	0.08 476	0.13 557	0.11 515	0.12 523	0.10 459

CVANet_RVC	0.30 534	0.19 526	0.41 405	0.26 557	0.16 490	0.33 511	0.26 553	0.52 549	0.47 558	0.40 565	0.46 548	0.43 547	0.31 545	0.89 652	0.26 495	0.14 580	0.09 513	0.14 584	0.13 582	0.14 557	0.10 459

mmx	0.31 541	0.12 287	0.42 415	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.20 414	0.55 580	0.45 535	0.30 411	0.42 502	0.34 467	0.23 413	0.81 638	1.08 676	0.10 453	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.11 481	0.10 459

xxx	0.31 541	0.12 287	0.42 415	0.20 239	0.13 345	0.28 429	0.20 414	0.55 580	0.45 535	0.30 411	0.42 502	0.34 467	0.23 413	0.81 638	1.08 676	0.10 453	0.07 385	0.11 495	0.10 472	0.11 481	0.10 459

fast-acv-ft	0.31 541	0.20 539	0.81 615	0.24 483	0.18 536	0.46 605	0.27 560	0.41 413	0.49 577	0.39 555	0.55 595	0.49 585	0.35 569	0.37 438	0.38 565	0.11 494	0.11 569	0.11 495	0.12 554	0.12 523	0.09 400

CrosDoStereo	0.31 541	0.10 145	0.49 482	0.18 106	0.12 264	0.22 308	1.11 713	0.34 312	0.37 437	0.38 540	0.61 622	0.28 403	0.46 624	0.61 557	0.57 624	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 243

DeepStereo_LL	0.31 541	0.10 145	0.49 482	0.18 106	0.12 264	0.22 308	1.11 713	0.34 312	0.37 437	0.38 540	0.61 622	0.28 403	0.46 624	0.61 557	0.57 624	0.07 129	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 243

FADNet-RVC	0.31 541	0.35 638	0.78 602	0.25 523	0.20 582	0.33 511	0.20 414	0.49 502	0.40 480	0.34 484	0.39 466	0.41 534	0.29 514	0.63 572	0.31 534	0.13 555	0.14 611	0.14 584	0.15 607	0.19 618	0.19 618

AANet_RVC	0.31 541	0.22 568	0.50 493	0.23 426	0.14 396	0.30 471	0.24 522	0.47 479	0.54 607	0.38 540	0.60 615	0.43 547	0.29 514	0.87 647	0.40 580	0.11 494	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 361	0.09 400

NVstereo2D	0.31 541	0.16 474	0.54 517	0.24 483	0.22 606	0.42 586	0.28 576	0.58 615	0.56 616	0.28 350	0.38 452	0.40 527	0.30 528	0.71 598	0.28 506	0.13 555	0.08 476	0.13 557	0.10 472	0.19 618	0.16 585

NOSS_ROB	0.31 541	0.20 539	0.35 310	0.24 483	0.16 490	0.32 500	0.19 362	0.52 549	0.48 568	0.33 464	0.36 428	0.42 543	0.28 499	0.93 659	0.24 471	0.19 640	0.20 657	0.24 650	0.22 652	0.17 596	0.17 598

z-ln-s-r	0.32 550	0.21 554	0.82 619	0.23 426	0.14 396	0.30 471	0.26 553	0.43 441	0.50 585	0.32 451	0.60 615	0.39 512	0.29 514	0.73 606	0.66 645	0.08 296	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.08 328

YMNet	0.32 550	0.22 568	0.58 539	0.27 585	0.23 619	0.48 617	0.27 560	0.51 530	0.45 535	0.48 616	0.56 602	0.51 597	0.30 528	0.39 449	0.40 580	0.13 555	0.16 634	0.13 557	0.12 554	0.13 539	0.12 522

YMNet_1	0.32 550	0.22 568	0.58 539	0.27 585	0.23 619	0.48 617	0.27 560	0.51 530	0.45 535	0.48 616	0.56 602	0.51 597	0.30 528	0.39 449	0.40 580	0.13 555	0.16 634	0.13 557	0.12 554	0.13 539	0.12 522

1111x	0.32 550	0.11 226	0.40 382	0.22 367	0.11 187	0.32 500	0.26 553	0.59 621	0.43 508	0.31 429	0.41 485	0.39 512	0.28 499	0.76 620	1.37 694	0.09 399	0.08 476	0.09 358	0.10 472	0.09 361	0.08 328

pcwnet_v2	0.32 550	0.15 445	1.26 676	0.23 426	0.18 536	0.32 500	0.18 314	0.59 621	0.60 627	0.36 517	0.45 538	0.35 481	0.29 514	0.36 435	0.25 481	0.14 580	0.11 569	0.12 534	0.11 515	0.14 557	0.15 576

FADNet	0.32 550	0.36 641	0.74 599	0.23 426	0.22 606	0.37 552	0.19 362	0.53 561	0.48 568	0.32 451	0.36 428	0.43 547	0.32 552	0.64 574	0.25 481	0.16 611	0.16 634	0.14 584	0.16 619	0.24 644	0.19 618

PS-NSSS	0.32 550	0.30 621	0.46 458	0.23 426	0.17 514	0.33 511	0.24 522	0.57 606	0.41 492	0.37 525	0.52 581	0.35 481	0.30 528	0.80 634	0.30 526	0.17 623	0.14 611	0.21 641	0.15 607	0.15 571	0.13 542

StereoDRNet	0.32 550	0.22 568	0.61 550	0.27 585	0.21 590	0.42 586	0.30 594	0.61 634	0.48 568	0.46 605	0.39 466	0.48 579	0.30 528	0.57 533	0.40 580	0.11 494	0.09 513	0.12 534	0.11 515	0.12 523	0.10 459

DISCO	0.32 550	0.13 356	0.51 503	0.25 523	0.16 490	0.48 617	0.25 539	0.50 513	0.57 619	0.37 525	0.45 538	0.62 637	0.36 573	0.64 574	0.49 611	0.09 399	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.12 523	0.11 497

Selective-IGEV-i16pc	0.33 559	0.10 145	1.71 694	0.21 295	0.14 396	0.74 664	0.31 599	0.42 427	0.41 492	0.21 272	0.32 374	0.26 377	0.14 240	0.71 598	0.19 367	0.14 580	0.10 544	0.08 262	0.09 428	0.11 481	0.11 497

TCMNet	0.33 559	0.23 577	0.72 594	0.29 609	0.30 655	0.40 575	0.28 576	0.50 513	0.47 558	0.37 525	0.45 538	0.40 527	0.29 514	0.60 550	0.39 573	0.14 580	0.13 601	0.15 600	0.14 597	0.17 596	0.15 576

HBP-ISP	0.33 559	0.30 621	0.72 594	0.22 367	0.16 490	0.32 500	0.22 473	0.54 570	0.44 523	0.41 574	0.49 563	0.33 458	0.38 586	0.73 606	0.25 481	0.18 634	0.19 652	0.24 650	0.20 641	0.16 579	0.13 542

AAGNet	0.33 559	0.11 226	0.37 339	0.25 523	0.16 490	0.20 242	0.19 362	0.30 261	0.27 294	0.35 501	0.35 418	0.27 387	0.30 528	0.44 469	2.66 715	0.08 296	0.05 39	0.10 437	0.07 238	0.08 271	0.06 147

DRN-Test	0.33 559	0.17 495	0.61 550	0.27 585	0.19 563	0.46 605	0.29 583	0.65 651	0.51 589	0.47 612	0.46 548	0.44 558	0.34 564	0.62 565	0.41 588	0.12 534	0.08 476	0.13 557	0.12 554	0.12 523	0.10 459

CBMV_ROB	0.33 559	0.18 510	0.53 514	0.21 295	0.14 396	0.33 511	0.20 414	0.51 530	0.45 535	0.51 624	0.55 595	0.45 563	0.42 610	0.71 598	0.32 539	0.18 634	0.19 652	0.23 648	0.21 644	0.14 557	0.15 576

XPNet_ROB	0.33 559	0.20 539	0.43 428	0.27 585	0.18 536	0.37 552	0.31 599	0.55 580	0.50 585	0.51 624	0.53 588	0.58 626	0.37 582	0.63 572	0.45 600	0.17 623	0.12 589	0.13 557	0.12 554	0.15 571	0.14 564

PSMNet_ROB	0.33 559	0.24 581	0.54 517	0.31 626	0.21 590	0.42 586	0.43 655	0.59 621	0.47 558	0.37 525	0.44 526	0.49 585	0.31 545	0.64 574	0.43 592	0.14 580	0.10 544	0.15 600	0.14 597	0.13 539	0.11 497

CBMV	0.33 559	0.21 554	0.54 517	0.23 426	0.13 345	0.42 586	0.33 618	0.53 561	0.48 568	0.52 630	0.49 563	0.50 593	0.41 601	0.56 529	0.31 534	0.15 595	0.16 634	0.18 627	0.16 619	0.13 539	0.13 542
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	0.34 568	0.29 614	0.91 638	0.26 557	0.21 590	0.47 611	0.31 599	0.54 570	0.54 607	0.44 597	0.52 581	0.50 593	0.35 569	0.39 449	0.39 573	0.11 494	0.11 569	0.10 437	0.09 428	0.14 557	0.13 542

xxxx	0.34 568	0.10 145	0.29 235	0.19 164	0.11 187	0.37 552	0.20 414	0.58 615	0.38 452	0.29 379	0.42 502	0.38 500	0.24 431	0.46 475	2.20 711	0.11 494	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.09 400

test_xeample	0.34 568	0.10 145	0.29 235	0.19 164	0.11 187	0.33 511	0.23 500	0.55 580	0.38 452	0.32 451	0.45 538	0.29 414	0.26 463	0.57 533	2.24 713	0.10 453	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.09 400

FINET	0.34 568	0.27 604	0.80 612	0.24 483	0.24 627	0.36 545	0.34 620	0.54 570	0.72 654	0.39 555	0.47 555	0.32 450	0.30 528	0.51 496	0.32 539	0.19 640	0.17 641	0.13 557	0.12 554	0.18 610	0.16 585

ETE_ROB	0.34 568	0.26 597	0.45 450	0.29 609	0.18 536	0.40 575	0.37 633	0.57 606	0.47 558	0.50 619	0.50 567	0.62 637	0.36 573	0.55 518	0.38 565	0.13 555	0.10 544	0.14 584	0.12 554	0.16 579	0.16 585

DStereoRT	0.35 573	0.13 356	0.51 503	0.25 523	0.16 490	0.42 586	0.19 362	0.48 492	0.39 462	0.30 411	0.39 466	0.24 345	0.39 592	0.64 574	0.30 526	0.08 296	0.07 385	1.54 718	0.41 685	0.08 271	0.11 497

GwcNet	0.35 573	0.23 577	0.88 634	0.25 523	0.24 627	0.48 617	0.27 560	0.55 580	0.57 619	0.38 540	0.52 581	0.51 597	0.32 552	0.60 550	0.41 588	0.13 555	0.11 569	0.12 534	0.11 515	0.13 539	0.14 564

RP	0.35 573	0.22 568	0.51 503	0.31 626	0.24 627	0.37 552	0.28 576	0.50 513	0.58 622	0.40 565	0.63 628	0.61 635	0.47 627	0.61 557	0.39 573	0.16 611	0.15 626	0.17 618	0.15 607	0.17 596	0.17 598

DANet	0.35 573	0.23 577	0.60 547	0.36 651	0.22 606	0.39 569	0.25 539	0.48 492	0.43 508	0.52 630	0.50 567	0.59 628	0.41 601	0.76 620	0.49 611	0.13 555	0.11 569	0.14 584	0.12 554	0.17 596	0.15 576
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 573	0.26 597	0.49 482	0.36 651	0.22 606	0.41 579	0.41 650	0.53 561	0.42 500	0.47 612	0.46 548	0.61 635	0.39 592	0.55 518	0.37 562	0.16 611	0.13 601	0.21 641	0.21 644	0.16 579	0.16 585

w-ln-seven-2	0.36 578	0.29 614	1.06 658	0.27 585	0.18 536	0.37 552	0.30 594	0.50 513	0.54 607	0.45 601	0.55 595	0.45 563	0.41 601	0.62 565	0.49 611	0.10 453	0.10 544	0.12 534	0.11 515	0.14 557	0.11 497

GASNet	0.36 578	0.46 662	0.88 634	0.34 640	0.23 619	0.35 540	0.22 473	0.60 630	0.53 603	0.40 565	0.37 437	0.45 563	0.30 528	0.79 630	0.35 555	0.15 595	0.10 544	0.14 584	0.14 597	0.22 637	0.12 522

Wz-Net-MNSev	0.36 578	0.26 597	0.79 609	0.26 557	0.21 590	0.59 645	0.38 639	0.55 580	0.56 616	0.48 616	0.54 591	0.53 608	0.36 573	0.60 550	0.44 597	0.11 494	0.09 513	0.11 495	0.11 515	0.15 571	0.13 542

APVNet	0.36 578	0.20 539	0.70 589	0.26 557	0.22 606	0.52 635	0.35 624	0.61 634	0.44 523	0.38 540	0.52 581	0.48 579	0.38 586	0.84 643	0.46 606	0.13 555	0.14 611	0.15 600	0.16 619	0.16 579	0.15 576

Syn2CoEx	0.36 578	0.31 628	0.78 602	0.34 640	0.21 590	0.41 579	0.28 576	0.61 634	0.49 577	0.42 584	0.56 602	0.45 563	0.44 615	0.69 592	0.38 565	0.17 623	0.14 611	0.15 600	0.12 554	0.13 539	0.12 522

FAT-Stereo	0.36 578	0.18 510	0.73 598	0.26 557	0.18 536	0.33 511	0.29 583	0.60 630	0.59 623	0.46 605	0.60 615	0.60 631	0.50 636	0.61 557	0.34 551	0.13 555	0.14 611	0.13 557	0.12 554	0.14 557	0.18 611

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 578	0.36 641	0.53 514	0.34 640	0.19 563	0.51 626	0.24 522	0.55 580	0.38 452	0.41 574	0.47 555	0.47 573	0.27 482	0.73 606	0.30 526	0.36 679	0.19 652	0.27 653	0.17 629	0.26 653	0.23 652

GANet	0.36 578	0.22 568	0.49 482	0.29 609	0.17 514	0.41 579	0.38 639	0.57 606	0.45 535	0.46 605	0.75 648	0.55 614	0.40 597	0.94 661	0.41 588	0.13 555	0.13 601	0.13 557	0.11 515	0.14 557	0.11 497

LALA_ROB	0.36 578	0.25 586	0.46 458	0.30 620	0.21 590	0.47 611	0.39 644	0.61 634	0.51 589	0.52 630	0.51 573	0.69 659	0.36 573	0.50 491	0.43 592	0.17 623	0.11 569	0.16 612	0.14 597	0.17 596	0.15 576

SGM-Forest	0.36 578	0.17 495	0.47 466	0.23 426	0.16 490	0.45 603	0.41 650	0.55 580	0.48 568	0.52 630	0.60 615	0.52 603	0.41 601	0.85 644	0.50 617	0.17 623	0.17 641	0.17 618	0.15 607	0.15 571	0.15 576
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 588	0.41 657	0.66 576	0.46 671	0.41 669	0.34 525	0.25 539	0.57 606	0.45 535	0.39 555	0.52 581	0.43 547	0.33 555	0.41 459	0.29 518	0.25 659	0.14 611	0.33 673	0.21 644	0.31 666	0.22 645

Anonymous_2	0.37 588	0.21 554	0.47 466	0.20 239	0.21 590	0.42 586	0.26 553	0.38 374	0.29 332	0.33 464	0.30 349	0.44 558	0.38 586	0.36 435	0.29 518	0.26 660	0.29 678	0.44 681	1.41 719	0.34 670	0.21 639

AF-Net	0.37 588	0.26 597	0.56 531	0.32 632	0.23 619	0.41 579	0.29 583	0.61 634	0.64 638	0.42 584	0.68 637	0.65 648	0.49 634	0.57 533	0.44 597	0.15 595	0.11 569	0.19 635	0.14 597	0.15 571	0.13 542

stereogan	0.37 588	0.17 495	0.65 571	0.27 585	0.22 606	0.62 651	0.26 553	0.59 621	0.63 637	0.43 590	0.60 615	0.67 653	0.42 610	0.68 590	0.35 555	0.13 555	0.14 611	0.14 584	0.12 554	0.19 618	0.17 598

Nwc_Net	0.37 588	0.25 586	0.68 582	0.31 626	0.24 627	0.44 597	0.30 594	0.65 651	0.50 585	0.37 525	0.69 641	0.58 626	0.45 618	0.60 550	0.40 580	0.15 595	0.12 589	0.19 635	0.21 644	0.14 557	0.13 542

RYNet	0.37 588	0.18 510	0.59 545	0.25 523	0.28 646	0.61 649	0.32 607	0.59 621	0.59 623	0.41 574	0.38 452	0.57 623	0.39 592	0.87 647	0.53 622	0.11 494	0.08 476	0.12 534	0.11 515	0.18 610	0.18 611

PA-Net	0.37 588	0.28 607	0.83 622	0.31 626	0.28 646	0.39 569	0.42 653	0.51 530	0.55 613	0.34 484	0.42 502	0.41 534	0.36 573	0.79 630	0.49 611	0.12 534	0.23 668	0.16 612	0.23 654	0.12 523	0.18 611
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 595	0.12 287	0.38 358	0.42 665	3.88 721	0.21 276	0.17 262	0.35 336	0.28 313	0.20 258	0.20 227	0.23 330	0.15 259	0.28 354	0.16 271	0.09 399	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.09 400

S-Stereo	0.38 595	0.20 539	1.05 657	0.27 585	0.22 606	0.38 560	0.32 607	0.55 580	0.66 641	0.39 555	0.59 610	0.49 585	0.41 601	0.75 615	0.40 580	0.12 534	0.15 626	0.13 557	0.13 582	0.16 579	0.21 639

ADCRef	0.38 595	0.24 581	0.88 634	0.26 557	0.21 590	0.49 622	0.27 560	0.52 549	0.48 568	0.50 619	0.58 607	0.35 481	0.47 627	0.48 482	1.29 693	0.09 399	0.08 476	0.12 534	0.12 554	0.11 481	0.11 497

PWC_ROB	0.38 595	0.29 614	0.69 583	0.25 523	0.20 582	0.38 560	0.19 362	0.58 615	0.67 644	0.57 643	0.85 660	0.51 597	0.40 597	0.71 598	0.52 620	0.13 555	0.09 513	0.14 584	0.10 472	0.17 596	0.14 564

PWCDC_ROB	0.38 595	0.30 621	0.60 547	0.33 638	0.20 582	0.42 586	0.19 362	0.58 615	0.89 675	0.42 584	1.26 683	0.36 486	0.34 564	0.50 491	0.38 565	0.18 634	0.11 569	0.11 495	0.09 428	0.19 618	0.13 542

Selective-IGEV-i16pb	0.39 600	0.12 287	2.18 698	0.21 295	0.15 457	0.68 658	0.32 607	0.56 596	0.57 619	0.25 314	0.44 526	0.33 458	0.21 382	0.80 634	0.25 481	0.14 580	0.10 544	0.09 358	0.10 472	0.12 523	0.13 542

aanetorigin	0.39 600	0.29 614	1.09 661	0.24 483	0.19 563	0.28 429	0.37 633	0.33 300	0.47 558	0.94 679	0.82 657	0.52 603	0.54 642	0.49 487	0.50 617	0.11 494	0.09 513	0.10 437	0.10 472	0.16 579	0.15 576

RGC	0.39 600	0.32 633	0.64 569	0.34 640	0.27 641	0.40 575	0.29 583	0.57 606	0.53 603	0.45 601	0.64 630	0.62 637	0.45 618	0.72 604	0.39 573	0.15 595	0.15 626	0.21 641	0.20 641	0.18 610	0.19 618

NCC-stereo	0.39 600	0.25 586	0.69 583	0.32 632	0.28 646	0.46 605	0.36 629	0.65 651	0.52 598	0.40 565	0.57 605	0.56 618	0.47 627	0.73 606	0.45 600	0.17 623	0.14 611	0.18 627	0.25 661	0.16 579	0.16 585

edge stereo	0.39 600	0.22 568	0.81 615	0.27 585	0.22 606	0.37 552	0.24 522	0.56 596	0.54 607	0.53 636	0.60 615	0.71 662	0.50 636	0.78 628	0.40 580	0.16 611	0.14 611	0.19 635	0.14 597	0.16 579	0.17 598

Abc-Net	0.39 600	0.25 586	0.69 583	0.32 632	0.28 646	0.46 605	0.36 629	0.65 651	0.52 598	0.40 565	0.57 605	0.56 618	0.47 627	0.73 606	0.45 600	0.17 623	0.14 611	0.18 627	0.25 661	0.16 579	0.16 585
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 600	0.28 607	0.78 602	0.27 585	0.18 536	0.49 622	0.22 473	0.59 621	0.84 673	0.55 640	0.53 588	0.49 585	0.36 573	0.67 589	0.82 659	0.13 555	0.10 544	0.11 495	0.12 554	0.17 596	0.17 598

SQANet	0.40 607	0.48 666	0.67 577	0.48 673	0.39 666	0.48 617	0.22 473	0.51 530	0.43 508	0.40 565	0.47 555	0.47 573	0.33 555	0.54 516	0.32 539	0.36 679	0.15 626	0.40 679	0.21 644	0.45 679	0.31 670

UDG	0.40 607	0.46 662	0.49 482	0.40 663	0.35 663	0.47 611	0.27 560	0.54 570	0.47 558	0.39 555	0.45 538	0.59 628	0.44 615	0.46 475	0.39 573	0.26 660	0.19 652	0.48 683	0.22 652	0.34 670	0.26 661

DDUNet	0.41 609	0.50 671	0.48 476	0.44 668	0.39 666	0.46 605	0.32 607	0.50 513	0.43 508	0.45 601	0.52 581	0.57 623	0.36 573	0.48 482	0.33 546	0.33 676	0.21 659	0.55 687	0.25 661	0.37 674	0.32 673

222	0.41 609	0.10 145	0.29 235	0.19 164	0.11 187	0.36 545	0.20 414	0.57 606	0.39 462	0.35 501	0.44 526	0.30 431	0.27 482	0.55 518	3.56 718	0.11 494	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.09 400

NaN_ROB	0.41 609	0.28 607	0.62 558	0.30 620	0.19 563	0.51 626	0.47 666	0.58 615	0.59 623	0.56 641	0.47 555	0.49 585	0.41 601	1.21 685	0.64 642	0.12 534	0.18 647	0.12 534	0.13 582	0.11 481	0.14 564

w-ln-seven	0.42 612	0.30 621	1.18 669	0.26 557	0.22 606	0.58 642	0.31 599	0.62 642	0.81 665	0.58 644	0.61 622	0.53 608	0.36 573	0.57 533	0.65 644	0.11 494	0.10 544	0.13 557	0.12 554	0.15 571	0.13 542

test_sample9	0.42 612	0.19 526	0.50 493	0.18 106	0.16 490	0.34 525	0.20 414	0.51 530	0.38 452	0.37 525	0.34 407	0.37 492	0.30 528	0.66 585	0.91 666	0.23 648	1.82 720	0.28 661	0.24 656	0.18 610	0.16 585

SDNR	0.42 612	0.21 554	0.82 619	0.21 295	0.18 536	1.27 696	0.17 262	0.50 513	0.49 577	0.42 584	0.81 655	0.38 500	0.27 482	1.19 682	0.38 565	0.23 648	0.24 670	0.17 618	0.13 582	0.17 596	0.20 630

ccnet	0.42 612	0.31 628	0.48 476	0.27 585	0.32 659	0.60 648	0.32 607	0.65 651	0.46 553	0.53 636	0.66 633	0.56 618	0.45 618	0.72 604	0.61 635	0.26 660	0.19 652	0.24 650	0.21 644	0.26 653	0.22 645

SHD	0.42 612	0.27 604	0.81 615	0.31 626	0.25 635	0.42 586	0.22 473	0.66 657	0.94 684	0.63 651	0.60 615	0.59 628	0.47 627	0.59 546	0.58 629	0.15 595	0.13 601	0.16 612	0.16 619	0.20 627	0.22 645

Wz-Net-SNSev	0.43 617	0.41 657	1.27 677	0.30 620	0.21 590	0.44 597	0.41 650	0.61 634	0.65 639	0.46 605	0.65 631	0.62 637	0.39 592	0.74 614	0.59 630	0.12 534	0.11 569	0.12 534	0.13 582	0.16 579	0.14 564

XQC	0.43 617	0.37 646	0.96 647	0.34 640	0.25 635	0.53 636	0.34 620	0.60 630	0.73 657	0.51 624	0.46 548	0.57 623	0.47 627	0.70 595	0.72 650	0.17 623	0.12 589	0.18 627	0.15 607	0.25 646	0.23 652

CC-Net-ROB	0.43 617	0.47 664	0.65 571	0.37 657	0.23 619	0.51 626	0.29 583	0.66 657	0.49 577	0.46 605	0.51 573	0.48 579	0.38 586	0.96 665	0.35 555	0.34 677	0.23 668	0.55 687	0.25 661	0.31 666	0.20 630

GANetREF_RVC	0.43 617	0.47 664	0.69 583	0.38 659	0.20 582	0.51 626	0.48 670	0.66 657	0.66 641	0.46 605	0.46 548	0.50 593	0.44 615	0.90 655	0.39 573	0.27 665	0.21 659	0.32 670	0.18 635	0.27 658	0.22 645
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	0.43 617	0.26 597	0.54 517	0.31 626	0.20 582	0.51 626	0.32 607	0.70 668	0.60 627	0.59 645	0.55 595	0.65 648	0.41 601	1.40 695	0.51 619	0.13 555	0.17 641	0.21 641	0.16 619	0.17 596	0.18 611

PDISCO_ROB	0.43 617	0.30 621	0.67 577	0.43 666	0.36 664	0.67 656	0.32 607	0.72 671	0.76 659	0.43 590	0.53 588	0.63 645	0.40 597	0.66 585	0.47 608	0.21 645	0.12 589	0.21 641	0.19 639	0.25 646	0.20 630

WQFJA1++	0.44 623	0.07 4	0.63 561	0.18 106	0.13 345	0.15 59	0.11 20	0.20 69	0.11 9	2.05 713	0.12 68	0.23 330	0.11 121	0.17 121	0.12 115	0.08 296	0.05 39	0.06 49	0.05 69	4.20 725	0.07 243

z-mn7	0.44 623	0.40 653	1.09 661	0.25 523	0.18 536	0.61 649	0.34 620	0.56 596	0.93 682	0.43 590	0.96 669	0.53 608	0.39 592	0.94 661	0.59 630	0.10 453	0.09 513	0.10 437	0.10 472	0.14 557	0.13 542

DeepPrunerF	0.44 623	0.29 614	1.29 679	0.33 638	0.30 655	0.35 540	0.36 629	0.62 642	1.15 695	0.40 565	0.44 526	0.39 512	0.41 601	0.80 634	0.52 620	0.18 634	0.14 611	0.23 648	0.21 644	0.17 596	0.17 598

ADCP+	0.45 626	0.24 581	1.15 668	0.25 523	0.22 606	0.56 638	0.39 644	0.54 570	0.51 589	0.44 597	0.51 573	0.46 571	0.52 641	0.56 529	1.89 707	0.10 453	0.08 476	0.11 495	0.10 472	0.14 557	0.13 542

PASM	0.45 626	0.35 638	0.90 637	0.35 649	0.33 660	0.39 569	0.38 639	0.50 513	0.61 631	0.52 630	0.51 573	0.62 637	0.45 618	0.93 659	0.48 609	0.26 660	0.29 678	0.29 665	0.33 674	0.29 664	0.26 661

DStereoO	0.46 628	0.32 633	0.51 503	0.36 651	0.29 654	0.38 560	0.45 659	0.55 580	0.60 627	0.47 612	0.49 563	0.48 579	0.73 672	0.59 546	0.69 648	0.81 703	0.18 647	0.38 676	0.19 639	0.46 680	0.20 630

zh-mn7	0.46 628	0.45 661	1.48 685	0.25 523	0.19 563	0.44 597	0.29 583	0.56 596	0.82 666	0.65 655	0.96 669	0.49 585	0.38 586	0.88 650	0.63 640	0.12 534	0.10 544	0.11 495	0.11 515	0.13 539	0.14 564

G-Net	0.46 628	0.25 586	0.86 631	0.34 640	0.28 646	0.90 680	0.35 624	0.47 479	0.45 535	0.68 658	1.22 681	0.64 647	0.60 653	0.61 557	0.57 624	0.16 611	0.14 611	0.17 618	0.13 582	0.22 637	0.19 618

GCST	0.47 631	0.60 680	0.57 534	1.04 705	0.48 679	0.38 560	0.11 20	0.40 399	0.32 373	0.41 574	0.34 407	0.29 414	0.17 316	0.46 475	0.19 367	0.69 695	0.42 690	0.79 700	0.62 703	0.62 688	0.46 685

ADCL	0.47 631	0.22 568	1.00 651	0.27 585	0.19 563	0.74 664	0.64 685	0.54 570	0.69 649	0.56 641	0.71 642	0.55 614	0.60 653	0.60 550	1.43 695	0.11 494	0.09 513	0.13 557	0.13 582	0.14 557	0.14 564

DPSNet	0.47 631	0.24 581	0.93 642	0.27 585	0.20 582	0.75 667	0.57 679	0.84 686	0.79 663	0.47 612	0.51 573	0.60 631	0.69 668	0.87 647	0.71 649	0.16 611	0.13 601	0.12 534	0.10 472	0.25 646	0.21 639

zh-sn7	0.48 634	0.51 673	1.43 684	0.29 609	0.20 582	0.47 611	0.39 644	0.57 606	0.62 633	0.52 630	0.81 655	0.52 603	0.56 646	1.05 674	0.87 663	0.12 534	0.13 601	0.13 557	0.13 582	0.17 596	0.16 585

ADCPNet	0.48 634	0.29 614	1.60 690	0.27 585	0.23 619	0.70 662	0.38 639	0.53 561	0.51 589	0.51 624	0.59 610	0.67 653	0.56 646	0.60 550	1.14 681	0.15 595	0.18 647	0.14 584	0.23 654	0.19 618	0.19 618

MDST_ROB	0.48 634	0.14 406	0.95 645	0.30 620	0.21 590	1.33 699	0.32 607	0.77 676	0.56 616	1.06 687	0.71 642	0.49 585	0.35 569	1.26 688	0.38 565	0.13 555	0.11 569	0.16 612	0.13 582	0.12 523	0.12 522

AANet	0.49 637	0.42 659	1.56 688	0.22 367	0.19 563	0.39 569	0.25 539	0.52 549	0.92 679	0.92 676	0.93 667	0.84 669	0.67 665	0.59 546	0.59 630	0.15 595	0.11 569	0.13 557	0.12 554	0.18 610	0.16 585

test_sample8	0.49 637	0.19 526	0.50 493	0.18 106	0.16 490	0.34 525	0.20 414	0.55 580	0.34 397	0.62 649	0.38 452	1.15 684	0.67 665	0.66 585	0.91 666	0.23 648	1.82 720	0.28 661	0.24 656	0.18 610	0.16 585

SuperB	0.49 637	0.28 607	2.23 699	0.23 426	0.15 457	0.41 579	0.32 607	0.47 479	0.82 666	0.43 590	0.50 567	0.33 458	0.45 618	0.68 590	1.08 676	0.10 453	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.98 709	0.14 564

ADCMid	0.49 637	0.34 636	1.13 666	0.26 557	0.21 590	0.51 626	0.37 633	0.57 606	0.54 607	0.75 666	0.66 633	0.62 637	0.64 664	0.64 574	1.68 700	0.13 555	0.12 589	0.17 618	0.17 629	0.20 627	0.17 598

psmorigin	0.50 641	0.25 586	3.03 708	0.24 483	0.19 563	0.38 560	0.22 473	0.50 513	0.44 523	0.64 653	0.68 637	0.71 662	0.51 639	0.85 644	0.45 600	0.14 580	0.17 641	0.13 557	0.14 597	0.16 579	0.21 639

CSAN	0.50 641	0.35 638	0.78 602	0.36 651	0.23 619	0.56 638	0.59 682	0.61 634	0.70 651	0.64 653	0.78 652	0.65 648	0.60 653	1.38 694	0.62 637	0.21 645	0.17 641	0.20 639	0.20 641	0.18 610	0.18 611

SGM_RVC	0.50 641	0.19 526	0.50 493	0.25 523	0.15 457	0.69 659	0.39 644	0.68 665	0.82 666	0.95 681	0.84 659	1.13 681	0.76 673	1.16 681	0.60 634	0.16 611	0.16 634	0.16 612	0.16 619	0.16 579	0.17 598
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 641	0.20 539	0.78 602	0.24 483	0.26 639	0.39 569	0.30 594	0.51 530	0.50 585	0.54 638	1.23 682	2.52 710	0.37 582	0.77 626	0.95 669	0.08 296	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.10 432	0.08 328

Wz-Net-TNSev	0.51 645	0.58 678	1.61 692	0.25 523	0.21 590	0.65 653	0.45 659	0.63 649	0.69 649	0.51 624	0.54 591	0.71 662	0.60 653	1.00 670	0.77 654	0.15 595	0.15 626	0.13 557	0.15 607	0.21 630	0.20 630

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 645	0.50 671	0.86 631	0.39 661	0.24 627	0.84 675	0.55 677	0.56 596	0.62 633	0.60 646	0.68 637	0.62 637	0.42 610	1.13 680	0.43 592	0.23 648	0.27 674	0.27 653	0.35 676	0.25 646	0.29 666

AnyNet_C32	0.51 645	0.40 653	1.10 665	0.29 609	0.28 646	0.59 645	0.58 680	0.54 570	0.60 627	0.62 649	0.66 633	0.54 612	0.54 642	0.78 628	1.74 704	0.15 595	0.14 611	0.15 600	0.17 629	0.20 627	0.20 630

WCMA_ROB	0.51 645	0.21 554	0.65 571	0.25 523	0.21 590	0.58 642	0.32 607	0.54 570	0.55 613	0.95 681	1.40 688	1.28 688	0.81 678	0.73 606	0.62 637	0.18 634	0.15 626	0.15 600	0.15 607	0.19 618	0.19 618

WZ-Net	0.52 649	0.38 651	1.90 695	0.30 620	0.24 627	0.57 641	0.48 670	0.62 642	0.78 662	0.50 619	0.71 642	0.68 657	0.54 642	0.98 669	0.84 660	0.13 555	0.10 544	0.11 495	0.12 554	0.19 618	0.20 630

SANet	0.53 650	0.28 607	0.96 647	0.26 557	0.15 457	0.69 659	0.44 658	0.67 662	1.34 699	0.67 657	0.98 672	0.94 674	0.71 670	0.89 652	0.76 651	0.14 580	0.12 589	0.12 534	0.11 515	0.17 596	0.16 585

Consistency-Raft	0.55 651	0.48 666	1.02 654	0.45 669	0.49 680	0.49 622	0.47 666	0.72 671	0.72 654	0.45 601	0.82 657	0.47 573	0.60 653	0.50 491	0.63 640	0.39 683	0.39 688	0.44 681	0.51 693	0.52 682	0.37 676

anonymity	0.56 652	0.54 676	0.70 589	0.47 672	0.61 690	0.56 638	0.43 655	0.69 666	0.49 577	0.63 651	0.55 595	0.54 612	0.60 653	0.61 557	0.57 624	0.55 688	0.53 699	0.50 684	0.54 697	0.51 681	0.56 690

MFN_U_SF_RVC	0.56 652	0.51 673	1.19 670	0.38 659	0.22 606	0.69 659	0.27 560	0.80 681	0.67 644	0.73 662	0.74 647	0.87 670	0.61 662	0.81 638	0.76 651	0.29 671	0.27 674	0.32 670	0.37 680	0.32 669	0.31 670

SAMSARA	0.56 652	0.39 652	0.80 612	0.60 685	0.46 677	1.00 684	1.23 716	0.67 662	0.68 647	0.71 661	0.54 591	0.89 673	0.57 649	0.81 638	0.62 637	0.19 640	0.22 663	0.18 627	0.18 635	0.27 658	0.25 659

otaku	0.57 655	0.62 682	0.87 633	0.63 687	0.44 675	0.73 663	0.37 633	0.65 651	0.66 641	0.51 624	0.75 648	0.66 652	0.45 618	0.69 592	0.46 606	0.53 685	0.34 684	0.55 687	0.35 676	0.60 687	0.45 682

Ntro	0.58 656	0.64 683	0.92 640	0.66 688	0.50 681	0.77 668	0.36 629	0.66 657	0.70 651	0.50 619	0.59 610	0.65 648	0.51 639	0.75 615	0.45 600	0.56 689	0.32 682	0.56 690	0.34 675	0.63 689	0.46 685

PVD	0.58 656	0.34 636	0.84 627	0.39 661	0.31 658	0.59 645	0.47 666	0.80 681	1.25 696	0.92 676	1.09 675	0.79 666	0.82 679	0.85 644	0.76 651	0.21 645	0.18 647	0.22 647	0.18 635	0.27 658	0.35 675

ADCS	0.58 656	0.40 653	1.35 682	0.29 609	0.24 627	0.55 637	0.45 659	0.67 662	0.83 670	0.76 667	0.71 642	0.68 657	0.60 653	0.76 620	2.23 712	0.16 611	0.16 634	0.16 612	0.17 629	0.22 637	0.22 645

MeshStereo	0.58 656	0.27 604	0.67 577	0.22 367	0.17 514	0.66 655	0.37 633	0.78 677	0.61 631	1.47 709	1.30 684	1.65 696	0.79 675	1.12 679	0.59 630	0.17 623	0.17 641	0.17 618	0.14 597	0.17 596	0.14 564
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	0.60 660	0.33 635	0.61 550	0.30 620	0.25 635	0.86 677	0.35 624	0.55 580	0.67 644	1.10 689	1.49 693	1.76 699	0.97 689	0.88 650	0.49 611	0.23 648	0.21 659	0.27 653	0.27 669	0.25 646	0.24 657

DGSMNet	0.61 661	0.29 614	0.91 638	0.51 678	0.70 695	0.62 651	1.38 717	0.59 621	0.55 613	0.37 525	0.61 622	0.52 603	0.33 555	0.65 581	0.43 592	0.53 685	0.60 706	0.67 692	0.61 702	0.63 689	0.61 700

FCDSN-DC	0.63 662	0.31 628	0.61 550	0.36 651	0.30 655	0.65 653	0.37 633	0.66 657	0.68 647	1.14 691	1.54 696	1.71 698	1.26 698	0.92 657	0.64 642	0.24 656	0.22 663	0.27 653	0.26 665	0.27 658	0.27 665
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 662	0.37 646	2.40 703	0.26 557	0.25 635	0.38 560	0.49 672	0.41 413	1.06 689	1.38 698	0.87 664	0.62 637	0.95 686	0.65 581	1.65 699	0.11 494	0.09 513	0.10 437	0.11 515	0.19 618	0.17 598

AnyNet_C01	0.65 664	0.58 678	2.60 706	0.32 632	0.26 639	0.88 678	0.61 683	0.63 649	0.62 633	0.68 658	0.96 669	0.76 665	0.60 653	0.96 665	1.43 695	0.16 611	0.16 634	0.17 618	0.17 629	0.23 640	0.23 652

DispFullNet	0.66 665	0.89 697	1.59 689	0.77 693	1.21 712	0.51 626	0.23 500	0.59 621	0.72 654	0.69 660	0.61 622	0.69 659	0.91 685	0.79 630	0.48 609	0.27 665	0.12 589	0.73 695	0.30 673	0.65 692	0.40 679

NVStereoNet_ROB	0.67 666	0.49 670	0.83 622	0.48 673	0.40 668	0.51 626	0.46 662	0.70 668	0.77 661	0.84 671	1.72 701	1.02 679	0.83 680	1.23 686	0.79 657	0.32 675	0.38 687	0.40 679	0.46 687	0.36 673	0.41 680
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	0.68 667	0.64 683	1.06 658	0.45 669	0.27 641	1.40 703	0.58 680	0.78 677	0.92 679	0.84 671	0.86 661	0.88 672	0.68 667	1.33 693	0.68 647	0.37 681	0.29 678	0.34 674	0.36 679	0.43 677	0.37 676

SPS-STEREO	0.69 668	0.61 681	0.98 649	0.52 681	0.57 687	0.74 664	0.50 673	0.78 677	0.62 633	0.95 681	0.86 661	0.94 674	0.70 669	1.01 671	0.87 663	0.58 691	0.51 696	0.50 684	0.50 692	0.55 684	0.58 693
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 669	0.30 621	0.69 583	0.32 632	0.27 641	0.81 674	0.39 644	0.79 680	0.82 666	1.41 701	1.58 698	1.98 701	1.26 698	1.02 672	0.77 654	0.24 656	0.22 663	0.27 653	0.26 665	0.26 653	0.26 661

FC-DCNN v2	0.71 670	0.30 621	0.67 577	0.32 632	0.27 641	0.84 675	0.39 644	0.84 686	0.85 674	1.44 705	1.64 699	2.09 703	1.28 700	1.06 675	0.80 658	0.24 656	0.22 663	0.27 653	0.26 665	0.26 653	0.25 659

RainbowNet	0.72 671	0.89 697	1.02 654	0.82 695	0.63 692	0.78 671	0.52 674	0.81 683	0.93 682	0.60 646	0.79 653	0.80 667	0.60 653	0.80 634	0.57 624	0.78 701	0.55 702	0.78 698	0.49 690	0.76 699	0.58 693

ACVNet_1	0.72 671	0.81 692	1.37 683	0.72 691	0.53 685	0.77 668	0.42 653	0.85 689	0.90 677	0.74 665	0.75 648	1.32 690	0.72 671	1.02 672	0.55 623	0.54 687	0.31 681	0.71 694	0.35 676	0.64 691	0.45 682

ACVNet-4b	0.72 671	0.81 692	1.33 681	0.72 691	0.50 681	0.80 673	0.31 599	0.71 670	0.80 664	0.50 619	0.72 646	0.95 676	0.43 614	0.96 665	1.20 689	1.13 715	0.21 659	0.76 697	0.45 686	0.65 692	0.46 685

MFMNet_re	0.72 671	0.76 690	0.99 650	0.62 686	0.70 695	0.77 668	0.67 686	0.75 674	0.83 670	0.78 669	0.86 661	0.69 659	0.78 674	0.71 598	0.61 635	0.66 694	0.59 705	0.61 691	0.58 701	0.68 695	0.71 704

ELAS_RVC	0.74 675	0.36 641	1.00 651	0.37 657	0.33 660	0.88 678	0.93 705	0.83 685	1.08 691	1.35 696	1.33 687	1.24 686	1.33 702	1.06 675	0.95 669	0.27 665	0.25 672	0.29 665	0.27 669	0.30 665	0.30 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 675	0.36 641	0.85 630	0.36 651	0.33 660	1.36 700	0.77 696	0.93 690	0.92 679	1.41 701	1.53 695	1.16 685	1.17 694	0.95 664	1.03 673	0.26 660	0.25 672	0.28 661	0.28 672	0.31 666	0.30 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 677	0.44 660	1.98 696	0.49 676	0.16 490	0.58 642	0.31 599	0.81 683	0.83 670	0.41 574	0.52 581	0.98 678	0.58 650	4.97 722	1.03 673	0.11 494	0.07 385	0.10 437	0.24 656	0.27 658	0.26 661

RTS	0.78 678	0.48 666	4.68 713	0.34 640	0.28 646	1.12 688	0.46 662	0.62 642	1.03 686	0.73 662	0.89 665	0.60 631	0.59 651	1.61 698	1.16 685	0.14 580	0.11 569	0.15 600	0.15 607	0.21 630	0.19 618

RTSA	0.78 678	0.48 666	4.68 713	0.34 640	0.28 646	1.12 688	0.46 662	0.62 642	1.03 686	0.73 662	0.89 665	0.60 631	0.59 651	1.61 698	1.16 685	0.14 580	0.11 569	0.15 600	0.15 607	0.21 630	0.19 618

DStereoSA	0.81 680	0.37 646	1.08 660	0.51 678	0.65 693	0.67 656	1.44 718	0.74 673	1.06 689	0.54 638	1.67 700	0.49 585	1.78 708	0.96 665	1.69 702	0.28 668	0.43 691	0.27 653	0.51 693	0.40 676	0.58 693

DStereoFS	0.84 681	0.66 685	0.80 612	0.53 682	0.50 681	1.23 694	0.55 677	0.94 691	1.32 698	0.89 673	1.32 685	1.04 680	2.32 715	1.29 691	1.14 681	0.31 674	0.35 685	0.30 667	0.39 683	0.34 670	0.60 696

SGM+DAISY	0.87 682	0.66 685	1.30 680	0.51 678	0.60 689	1.03 685	0.84 702	0.76 675	0.73 657	1.39 699	1.51 694	1.31 689	1.22 696	1.11 677	1.08 676	0.57 690	0.53 699	0.51 686	0.51 693	0.54 683	0.61 700

ACVNet_2	0.89 683	0.87 696	1.25 675	0.82 695	0.62 691	0.97 683	0.62 684	1.14 696	1.42 701	1.00 684	1.40 688	1.47 693	0.84 681	1.11 677	0.66 645	0.61 692	0.43 691	0.78 698	0.49 690	0.75 698	0.52 688

IMH-64-1	0.91 684	0.86 694	0.84 627	0.97 700	0.75 697	0.92 681	0.71 688	1.27 697	1.10 692	0.89 673	1.45 690	1.14 682	0.96 687	1.19 682	0.84 660	0.74 698	0.51 696	0.97 703	0.55 698	0.84 701	0.60 696

IMH-64	0.91 684	0.86 694	0.84 627	0.97 700	0.75 697	0.92 681	0.71 688	1.27 697	1.10 692	0.89 673	1.45 690	1.14 682	0.96 687	1.19 682	0.84 660	0.74 698	0.51 696	0.97 703	0.55 698	0.84 701	0.60 696

MonStereo1	0.93 686	0.56 677	0.82 619	0.69 689	0.58 688	1.37 701	0.35 624	0.94 691	1.25 696	0.93 678	1.90 704	1.52 694	2.10 712	1.27 689	0.77 654	0.69 695	0.33 683	0.75 696	0.47 689	0.70 696	0.57 692

U	1.00 687	0.09 89	0.21 126	0.21 295	3.68 719	6.12 722	0.14 107	0.21 85	0.21 194	0.11 59	0.11 48	0.10 58	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.07 129	0.05 39	5.42 729	2.90 727	0.07 187	0.06 147

PWCK	1.00 687	1.17 709	1.70 693	0.91 698	0.41 669	1.19 692	0.92 704	1.10 694	1.14 694	1.16 692	1.14 678	1.25 687	0.88 684	1.75 704	1.04 675	0.87 706	0.50 694	0.87 701	0.53 696	0.96 708	0.52 688

WAO-7	1.01 689	0.89 697	0.93 642	0.83 697	0.66 694	1.18 690	0.81 700	1.40 701	1.57 705	1.11 690	1.76 703	1.45 692	1.19 695	1.50 697	1.14 681	0.61 692	0.62 709	0.70 693	0.68 705	0.66 694	0.60 696

MADNet+	1.01 689	1.16 708	4.72 715	0.70 690	0.47 678	1.24 695	0.96 706	0.97 693	0.89 675	0.65 655	0.77 651	0.87 670	0.85 683	2.09 708	1.68 700	0.38 682	0.39 688	0.31 669	0.27 669	0.43 677	0.39 678

MultiAttention	1.02 691	0.13 356	0.43 428	0.35 649	0.43 672	5.36 718	1.71 719	0.69 666	0.53 603	0.36 517	0.63 628	0.55 614	0.22 399	7.60 726	0.43 592	0.09 399	0.06 246	0.14 584	0.24 656	0.26 653	0.30 667

IMH	1.05 692	0.95 701	1.00 651	1.01 702	0.78 700	1.11 687	0.68 687	1.38 700	1.43 702	1.00 684	1.72 701	1.43 691	1.14 691	1.73 703	0.89 665	1.09 712	0.55 702	0.99 705	0.57 700	0.87 703	0.62 702

WAO-6	1.07 693	0.93 700	0.92 640	0.96 699	0.78 700	1.28 697	0.75 693	1.34 699	2.00 709	1.02 686	1.54 696	1.59 695	1.22 696	1.31 692	1.14 681	0.78 701	0.55 702	1.02 707	0.75 710	0.83 700	0.69 703

LVE	1.13 694	1.02 702	1.28 678	1.01 702	0.80 703	1.29 698	0.81 700	1.47 704	1.96 707	1.07 688	1.90 704	1.90 700	1.01 690	1.48 696	0.91 666	0.93 709	0.61 708	0.94 702	0.69 706	0.87 703	0.75 708

JetBlue	1.14 695	0.76 690	2.36 701	0.59 684	0.75 697	3.04 714	1.78 720	1.11 695	0.90 677	0.94 679	1.10 676	1.66 697	1.28 700	2.09 708	1.72 703	0.43 684	0.36 686	0.38 676	0.38 682	0.58 686	0.56 690

Dean	1.17 696	1.04 704	1.49 687	1.03 704	0.78 700	1.20 693	0.77 696	1.48 705	1.96 707	1.28 694	1.99 707	2.15 704	1.14 691	1.25 687	1.00 672	0.81 703	0.60 706	1.01 706	0.69 706	0.92 707	0.74 707

SGM-ForestM	1.36 697	0.28 607	0.79 609	0.26 557	0.16 490	2.26 711	1.00 708	1.42 702	1.46 704	2.38 715	2.05 708	5.95 723	2.66 717	2.95 713	2.46 714	0.17 623	0.18 647	0.18 627	0.18 635	0.15 571	0.18 611

xyz-stereo	1.40 698	0.10 145	17.09 735	0.18 106	0.07 2	4.78 717	0.18 314	0.29 241	0.34 397	0.36 517	2.81 715	0.40 527	0.29 514	0.56 529	0.24 471	0.07 129	0.05 39	0.09 358	0.06 154	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 699	0.36 641	0.74 599	0.43 666	0.41 669	2.16 710	0.80 698	2.39 718	3.38 714	2.22 714	3.06 716	3.54 716	2.73 718	2.15 710	1.94 709	0.28 668	0.27 674	0.30 667	0.46 687	0.28 663	0.34 674

TorneroNet-64	1.43 700	1.03 703	1.20 671	1.10 706	0.86 706	2.26 711	0.73 691	1.84 710	3.84 719	1.25 693	2.25 712	2.69 712	1.42 703	1.76 705	1.43 695	0.76 700	0.50 694	1.09 708	0.66 704	1.23 713	0.76 709

notaker	1.45 701	1.34 712	1.48 685	1.40 713	1.07 710	1.18 690	0.85 703	1.48 705	1.40 700	1.51 710	3.46 717	2.40 709	1.81 709	1.76 705	1.45 698	1.11 713	0.69 714	1.38 715	0.87 713	1.31 715	0.97 713

WAO-8	1.46 702	1.10 706	1.09 661	1.10 706	0.84 704	2.06 707	0.75 693	1.84 710	3.83 717	1.44 705	2.21 710	2.15 704	1.43 704	3.17 714	1.19 687	0.91 707	0.65 711	1.09 708	0.79 711	0.90 705	0.71 704

Venus	1.46 702	1.10 706	1.09 661	1.10 706	0.84 704	2.06 707	0.75 693	1.84 710	3.83 717	1.44 705	2.21 710	2.15 704	1.43 704	3.17 714	1.19 687	0.91 707	0.65 711	1.09 708	0.79 711	0.90 705	0.71 704

UNDER WATER-64	1.55 704	1.19 710	2.52 704	1.31 711	0.95 708	2.12 709	1.21 715	1.45 703	3.19 713	1.43 704	1.32 685	2.64 711	2.04 711	1.63 700	1.83 705	1.11 713	0.67 713	1.28 713	0.92 714	1.19 710	1.02 714

UNDER WATER	1.59 705	1.22 711	2.36 701	1.38 712	1.03 709	1.67 706	1.10 712	1.54 708	3.63 715	1.44 705	1.47 692	2.85 713	2.25 714	1.67 701	1.94 709	1.06 711	0.62 709	1.31 714	0.93 715	1.21 712	1.02 714

LSM	1.64 706	0.40 653	2.56 705	2.02 717	17.61 734	0.51 626	0.52 674	0.61 634	0.76 659	0.82 670	1.11 677	0.63 645	0.54 642	0.75 615	0.49 611	0.16 611	0.24 670	0.18 627	0.21 644	0.25 646	2.42 721

LE_ROB	1.76 707	0.20 539	2.68 707	0.48 673	0.52 684	0.78 671	0.96 706	0.84 686	6.61 724	7.40 727	2.08 709	2.08 702	4.83 720	1.27 689	3.79 719	0.10 453	0.08 476	0.12 534	0.11 515	0.11 481	0.10 459

ktn	1.77 708	1.36 713	1.22 672	1.43 714	1.14 711	1.52 704	1.08 711	1.51 707	3.96 720	2.77 718	4.69 719	3.35 715	1.46 706	1.69 702	1.25 691	1.43 717	0.77 716	1.45 716	0.99 716	1.32 716	0.96 711

KSHMR	1.89 709	1.36 713	1.60 690	1.47 715	1.22 713	1.38 702	1.06 710	1.79 709	5.97 723	1.42 703	5.65 722	2.98 714	1.14 691	2.23 711	1.20 689	1.27 716	1.12 718	1.46 717	1.10 718	1.32 716	1.15 716

TorneroNet	2.22 710	1.08 705	1.24 674	1.14 710	0.90 707	5.58 719	0.80 698	2.12 715	8.69 726	2.58 716	5.42 721	3.88 717	1.97 710	1.78 707	1.87 706	0.86 705	0.54 701	1.15 712	0.74 709	1.23 713	0.85 710

MADNet++	2.26 711	1.80 716	2.06 697	2.13 719	1.97 717	2.61 713	1.79 721	2.38 717	2.16 710	2.75 717	2.65 714	2.38 708	2.43 716	3.17 714	3.21 716	2.17 720	1.95 722	1.94 721	1.63 720	2.06 719	2.01 720

JetRed	2.30 712	2.64 718	6.12 718	1.12 709	1.38 715	5.85 721	3.29 722	1.99 713	1.67 706	1.98 712	1.95 706	2.16 707	1.60 707	2.48 712	4.10 720	1.05 710	1.60 719	1.09 708	1.01 717	1.67 718	1.28 717

light-stereo	2.37 713	0.69 687	3.61 709	3.84 721	3.41 718	4.04 715	0.31 599	2.13 716	1.45 703	3.61 719	6.33 723	6.90 726	0.63 663	4.83 721	1.28 692	0.71 697	0.74 715	0.32 670	0.39 683	1.20 711	0.96 711

HanzoNet	2.97 714	1.69 715	2.29 700	1.74 716	1.33 714	1.53 705	1.03 709	1.99 713	2.64 712	5.51 723	5.16 720	5.90 722	6.82 725	4.32 720	3.29 717	3.16 723	2.02 724	1.92 719	2.87 726	2.24 720	1.89 719

coex-ft	3.44 715	0.73 689	48.55 749	0.24 483	0.19 563	0.50 625	0.43 655	0.47 479	2.40 711	7.03 726	1.20 680	0.97 677	2.23 713	0.73 606	1.92 708	0.12 534	0.15 626	0.14 584	0.12 554	0.21 630	0.43 681

TCMNet-wrong-test	4.29 716	5.57 723	4.65 712	11.33 731	10.39 727	5.73 720	4.48 725	4.13 722	1.02 685	1.91 711	2.39 713	6.16 724	3.62 719	3.84 719	4.50 722	1.99 719	0.47 693	1.97 722	1.69 721	5.69 727	4.31 726

DPSimNet_ROB	4.34 717	4.23 719	6.89 720	3.67 720	3.68 719	4.75 716	5.21 726	2.67 719	3.68 716	5.82 724	3.95 718	5.57 719	6.72 724	3.46 718	4.48 721	4.05 727	2.88 725	4.68 728	3.12 728	3.69 722	3.62 725

tt	4.71 718	0.10 145	3.94 710	2.06 718	1.53 716	10.14 727	16.88 730	9.27 730	4.98 721	1.39 699	1.02 673	4.68 718	4.90 721	3.35 717	5.86 725	5.76 728	9.15 736	2.24 724	2.53 724	3.10 721	1.32 718

BEATNet-Init1	4.73 719	2.61 717	13.29 734	0.58 683	0.53 685	10.12 726	3.33 723	4.83 723	5.01 722	8.75 728	8.51 725	14.08 737	7.60 727	7.70 727	5.34 723	0.28 668	0.28 677	0.34 674	0.37 680	0.57 685	0.45 682

Selective-IGEV-i1pa	5.57 720	7.99 725	4.76 716	0.80 694	0.45 676	12.99 728	3.60 724	9.25 729	7.43 725	6.97 725	9.87 729	8.94 727	7.26 726	14.66 738	5.65 724	3.55 724	1.08 717	1.93 720	0.72 708	0.73 697	2.79 723

USTest	6.88 721	5.23 722	5.63 717	7.22 725	7.29 722	14.34 730	22.76 731	8.48 727	9.32 727	5.42 722	6.39 724	6.29 725	6.64 723	6.92 725	8.62 728	1.94 718	3.29 726	2.16 723	2.55 725	3.85 723	3.29 724

EDNetEfficientorigin	7.51 722	0.52 675	140.47 751	0.25 523	0.17 514	0.42 586	0.29 583	0.47 479	1.03 686	1.28 694	1.02 673	0.83 668	0.84 681	0.75 615	0.99 671	0.10 453	0.09 513	0.12 534	0.10 472	0.21 630	0.22 645

DGTPSM_ROB	8.34 723	5.10 720	10.37 732	5.31 723	10.18 725	8.33 723	23.60 735	6.06 725	13.41 735	4.90 720	10.87 733	5.65 720	10.44 728	6.17 723	12.59 729	3.74 725	7.55 729	3.69 725	7.26 733	4.14 724	7.46 729

DPSMNet_ROB	8.40 724	5.11 721	10.49 733	5.58 724	10.25 726	8.34 724	23.62 736	6.07 726	13.45 736	4.93 721	10.88 734	5.66 721	10.44 728	6.24 724	12.64 730	3.98 726	7.61 730	3.76 726	7.30 734	4.20 725	7.51 730

DLNR_Zeroshot_test	10.44 725	12.10 734	19.93 737	106.08 750	23.66 746	0.14 41	0.13 73	3.22 720	0.17 101	0.16 205	0.23 265	0.16 221	0.10 81	0.31 396	0.15 244	2.36 721	0.06 246	0.07 161	0.07 238	39.70 750	0.06 147

DLNR-FE	10.45 726	12.13 735	19.94 738	106.10 751	23.12 745	0.14 41	0.13 73	3.28 721	0.17 101	0.16 205	0.23 265	0.16 221	0.10 81	0.31 396	0.15 244	2.41 722	0.06 246	0.07 161	0.07 238	40.22 751	0.06 147

iinet-test	10.78 727	9.29 726	9.70 722	10.48 726	10.68 728	17.98 735	25.98 737	12.57 734	13.39 733	9.64 732	10.10 730	10.06 729	10.61 731	11.22 734	12.70 731	6.40 730	7.74 731	5.68 730	6.69 729	7.47 728	7.30 727

IINet	10.78 727	9.29 726	9.70 722	10.48 726	10.68 728	17.98 735	25.98 737	12.57 734	13.39 733	9.64 732	10.10 730	10.06 729	10.61 731	11.22 734	12.70 731	6.40 730	7.74 731	5.68 730	6.69 729	7.47 728	7.30 727

LRCNet_RVC	10.90 729	14.34 737	9.35 721	15.35 732	8.04 724	1.08 686	0.34 620	8.78 728	0.70 651	12.63 737	16.05 737	9.85 728	6.54 722	8.57 728	6.34 726	20.27 747	5.40 728	23.70 745	21.88 746	14.87 736	13.83 737

DPSM_ROB	11.49 730	9.87 732	10.35 730	11.13 729	11.31 730	19.11 738	27.51 740	13.37 737	14.21 738	10.31 734	11.06 735	10.96 735	11.27 736	11.96 736	13.59 734	6.78 732	8.19 734	6.03 732	7.09 731	7.93 730	7.73 732

DPSM	11.49 730	9.87 732	10.35 730	11.13 729	11.31 730	19.11 738	27.51 740	13.37 737	14.21 738	10.31 734	11.06 735	10.96 735	11.27 736	11.96 736	13.59 734	6.78 732	8.19 734	6.03 732	7.09 731	7.93 730	7.73 732

xxxxx1	15.27 732	9.54 729	10.31 727	20.13 735	18.88 735	17.08 731	23.03 732	10.36 731	10.99 729	9.21 729	9.62 726	10.74 732	10.61 731	10.72 730	13.89 736	7.97 734	9.20 737	31.85 748	44.72 750	12.84 733	13.69 734

tt_ll	15.27 732	9.54 729	10.31 727	20.13 735	18.88 735	17.08 731	23.03 732	10.36 731	10.99 729	9.21 729	9.62 726	10.74 732	10.61 731	10.72 730	13.89 736	7.97 734	9.20 737	31.85 748	44.72 750	12.84 733	13.69 734

ff	15.27 732	9.54 729	10.31 727	20.13 735	18.88 735	17.08 731	23.03 732	10.36 731	10.99 729	9.21 729	9.62 726	10.74 732	10.61 731	10.72 730	13.89 736	7.97 734	9.20 737	31.85 748	44.72 750	12.84 733	13.69 734

PML	16.10 735	12.82 736	6.78 719	5.23 722	7.76 723	33.92 742	66.56 752	5.30 724	10.28 728	26.12 751	68.59 752	20.51 739	13.49 738	10.06 729	6.78 727	5.96 729	2.00 723	6.04 734	2.18 723	8.96 732	2.60 722

Anonymous_1	16.62 736	9.35 728	9.84 724	10.66 728	14.64 732	18.66 737	27.12 739	12.64 736	13.51 737	10.76 736	10.30 732	10.13 731	10.60 730	11.06 733	12.74 733	15.87 745	7.74 731	16.92 743	43.48 749	58.66 752	7.68 731

HaxPig	17.72 737	20.22 747	19.73 736	16.53 733	16.51 733	9.27 725	9.33 727	14.34 739	13.27 732	18.65 739	18.70 738	17.35 738	16.77 739	17.04 739	16.45 739	22.05 748	20.89 748	22.27 744	21.53 745	21.29 745	22.13 749

MEDIAN_ROB	21.21 738	24.62 749	23.47 747	19.58 734	19.65 738	13.22 729	10.96 728	17.88 740	17.00 740	22.14 750	22.02 741	20.86 740	20.36 740	21.06 740	19.71 740	25.63 749	24.13 749	26.21 746	25.20 747	25.17 746	25.38 750

RAFT-FEzeroshot	23.10 739	19.88 742	20.56 739	22.49 739	22.75 741	38.38 743	55.50 748	26.84 744	28.66 745	20.60 745	22.10 742	22.05 743	22.74 743	24.00 743	27.37 747	13.59 737	16.48 742	12.14 735	14.28 737	15.96 739	15.54 741

RAFT-FE	23.10 739	19.88 742	20.56 739	22.49 739	22.75 741	38.38 743	55.50 748	26.84 744	28.66 745	20.60 745	22.10 742	22.05 743	22.74 743	24.00 743	27.37 747	13.59 737	16.48 742	12.14 735	14.28 737	15.96 739	15.54 741

CasAABBNet	23.10 739	19.86 740	20.64 741	22.47 738	22.73 739	38.41 746	55.50 748	26.89 747	28.70 747	20.61 747	22.15 744	22.08 746	22.75 745	23.99 741	27.36 745	13.59 737	16.48 742	12.14 735	14.27 736	15.95 737	15.53 740

FlowAnything	23.14 742	19.87 741	20.79 742	22.50 742	22.74 740	38.39 745	55.46 745	26.89 747	28.72 748	20.77 749	22.29 747	22.07 745	22.72 742	23.99 741	27.41 749	13.60 740	16.55 747	12.15 739	14.36 741	15.97 741	15.52 739

Hybrid-DGEV	23.16 743	19.94 745	20.96 744	22.49 739	22.75 741	38.51 748	55.52 751	27.09 751	28.90 751	20.58 744	22.25 745	22.00 742	22.80 747	24.11 746	27.33 744	13.60 740	16.47 741	12.14 735	14.30 740	15.95 737	15.54 741

Selective-RAFT-Error	23.16 743	19.93 744	20.87 743	22.54 743	22.81 744	38.52 749	55.47 746	27.01 750	28.83 749	20.66 748	22.25 745	22.09 747	22.80 747	24.09 745	27.36 745	13.61 742	16.48 742	12.15 739	14.28 737	15.99 742	15.57 744

fast-reg	23.64 745	20.51 748	23.42 746	23.22 744	24.75 748	38.73 750	55.47 746	26.85 746	28.86 750	20.12 742	21.73 739	21.64 741	22.22 741	24.30 748	27.54 750	13.91 744	16.52 746	14.85 742	15.62 742	16.91 744	15.71 745

LSM0	24.24 746	19.98 746	22.32 745	24.22 745	40.14 751	38.48 747	55.20 744	26.95 749	28.57 744	20.49 743	21.83 740	22.26 748	22.75 745	24.22 747	27.30 743	13.66 743	16.32 740	12.19 741	14.15 735	16.10 743	17.66 746

AVERAGE_ROB	25.43 747	29.06 750	27.24 748	24.63 746	24.20 747	17.73 734	12.61 729	22.29 743	21.39 743	26.79 752	26.16 750	25.20 749	24.64 751	25.07 749	23.53 741	29.96 750	28.40 750	30.60 747	29.58 748	29.72 747	29.84 751

RSGM-EC	29.65 748	17.75 738	10.04 725	35.31 747	33.15 749	26.42 740	46.65 742	19.89 741	17.74 741	18.92 740	23.36 748	30.14 750	23.59 749	41.87 750	45.99 751	59.56 751	34.38 751	33.25 751	20.37 743	34.97 748	19.60 747

acva	29.65 748	17.75 738	10.04 725	35.31 747	33.15 749	26.42 740	46.65 742	19.89 741	17.74 741	18.92 740	23.36 748	30.14 750	23.59 749	41.87 750	45.99 751	59.56 751	34.38 751	33.25 751	20.37 743	34.97 748	19.60 747

Selective-IGEV-i16pa	30.47 750	41.93 751	4.02 711	0.49 676	0.37 665	96.94 752	0.74 692	60.26 753	58.76 752	17.24 738	64.39 751	38.26 752	49.53 752	106.11 753	26.15 742	19.96 746	3.42 727	4.39 727	1.81 722	0.39 675	14.22 738

test_example2	101.33 751	108.28 752	68.15 750	98.43 749	106.93 752	89.75 751	102.43 753	36.80 752	97.65 753	129.04 753	130.15 753	65.26 753	66.62 753	92.11 752	80.24 753	144.10 753	199.48 753	81.81 753	103.01 753	125.01 753	101.27 752

GS-Stereo							0.16 211	0.26 185	0.18 123	0.13 124	0.15 140	0.10 58	0.09 36	0.16 103	0.10 6	0.07 129	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 328

FSD					0.24 627	0.27 409	0.27 560	0.31 273	0.29 332	0.26 327	0.27 311	0.28 403	0.27 482	0.28 354	0.26 495	0.23 648	0.22 663	0.27 653	0.26 665	0.25 646

ccccc		256.29 753		354.40 752	364.36 753	149.10 753		152.89 754		153.93 754		164.00 754		268.02 754		390.55 754	349.22 754	244.59 754	219.82 754	412.30 754

ASD4		6.65 724

Low-res two-view benchmark