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

NoBS	0.09 1	0.08 48	0.16 66	0.19 189	0.09 76	0.08 2	0.14 142	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 51	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 145	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.05 45

LACA_dic	0.09 1	0.12 327	0.15 37	0.16 26	0.07 6	0.14 59	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 23	0.08 15	0.09 38	0.08 19	0.15 94	0.09 10	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.07 222	0.05 45

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.13 44	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 187	0.09 45	0.12 9	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 187	0.09 45	0.12 9	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 66	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 115	0.08 19	0.11 2	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 75	0.08 19	0.11 2	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 175	0.13 8	0.16 26	0.07 6	0.15 83	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.09 23	0.07 3	0.09 38	0.10 101	0.13 18	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 45

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 20	0.17 65	0.09 76	0.09 4	0.14 142	0.10 2	0.14 68	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.08 41	0.12 29	0.13 99	0.11 3	0.12 28	0.09 23	0.07 3	0.10 75	0.09 45	0.11 2	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

100	0.10 11	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.10 157	0.11 21	0.13 99	0.17 36	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.16 130	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

300	0.10 11	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.13 36	0.13 99	0.20 91	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.13 18	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

FORCE_4.7	0.10 11	0.10 175	0.12 1	0.21 339	0.08 41	0.15 83	0.15 202	0.19 65	0.14 68	0.08 2	0.10 51	0.08 6	0.10 101	0.15 94	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.04 1

F4.4	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.19 189	0.06 1	0.13 36	0.12 47	0.23 161	0.11 15	0.09 23	0.10 51	0.09 38	0.11 155	0.15 94	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

FORCE_4.6	0.10 11	0.09 106	0.13 8	0.18 123	0.06 1	0.16 136	0.14 142	0.22 136	0.13 44	0.08 2	0.10 51	0.09 38	0.09 45	0.12 9	0.08 1	0.07 158	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

F5.5	0.10 11	0.10 175	0.13 8	0.20 274	0.07 6	0.15 83	0.12 47	0.21 111	0.12 28	0.08 2	0.10 51	0.10 75	0.09 45	0.13 18	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.04 1

F8.5	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.20 274	0.07 6	0.13 36	0.11 28	0.21 111	0.12 28	0.09 23	0.10 51	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.19 189	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.21 111	0.12 28	0.09 23	0.10 51	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 11	0.10 175	0.12 1	0.20 274	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.21 111	0.13 44	0.09 23	0.10 51	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 11	0.09 106	0.12 1	0.19 189	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.22 136	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.10 75	0.10 101	0.15 94	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 106	0.13 8	0.19 189	0.06 1	0.13 36	0.13 99	0.23 161	0.12 28	0.08 2	0.10 51	0.08 6	0.11 155	0.15 94	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.19 65	0.13 44	0.10 57	0.08 15	0.12 155	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

FORCE_4	0.10 11	0.08 48	0.14 20	0.19 189	0.07 6	0.16 136	0.14 142	0.20 91	0.11 15	0.09 23	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.17 150	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 106	0.13 8	0.20 274	0.07 6	0.13 36	0.12 47	0.21 111	0.10 7	0.08 2	0.10 51	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

FORCE_6	0.10 11	0.11 261	0.12 1	0.19 189	0.07 6	0.15 83	0.12 47	0.21 111	0.12 28	0.09 23	0.10 51	0.09 38	0.09 45	0.15 94	0.09 10	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

rgla	0.10 11	0.11 261	0.15 37	0.18 123	0.11 225	0.15 83	0.11 28	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

416test1013	0.10 11	0.10 175	0.16 66	0.18 123	0.11 225	0.16 136	0.11 28	0.15 18	0.13 44	0.11 95	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.05 45

416test	0.10 11	0.10 175	0.15 37	0.18 123	0.11 225	0.15 83	0.11 28	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

test410_97500	0.10 11	0.09 106	0.17 92	0.18 123	0.10 157	0.16 136	0.09 4	0.18 50	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.09 38	0.08 19	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

test410	0.10 11	0.09 106	0.18 117	0.18 123	0.10 157	0.16 136	0.09 4	0.18 50	0.14 68	0.10 57	0.09 19	0.09 38	0.08 19	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

DF_test	0.10 11	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.11 225	0.06 1	0.13 99	0.13 10	0.15 89	0.10 57	0.11 82	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 19	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.06 182	0.07 222	0.05 45

small-0shot	0.10 11	0.09 106	0.18 117	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.16 259	0.14 12	0.12 28	0.08 2	0.15 184	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 106	0.17 92	0.13 1	0.09 76	0.11 21	0.16 259	0.12 6	0.11 15	0.09 23	0.13 128	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 254	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.07 284

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.18 123	0.07 6	0.16 136	0.14 142	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.08 19	0.12 9	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.17 65	0.07 6	0.16 136	0.15 202	0.17 36	0.16 108	0.12 130	0.13 128	0.12 155	0.08 19	0.15 94	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.14 68	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.06 287	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 45

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.18 123	0.09 76	0.11 21	0.12 47	0.16 27	0.14 68	0.08 2	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.15 94	0.11 65	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.10 157	0.15 83	0.10 12	0.18 50	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.09 38	0.07 4	0.15 94	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.10 57	0.10 51	0.08 6	0.07 4	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.09 23	0.10 51	0.08 6	0.07 4	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

monster-pro	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.17 36	0.14 68	0.08 2	0.11 82	0.12 155	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

LACA3	0.10 11	0.10 175	0.14 20	0.15 7	0.07 6	0.16 136	0.14 142	0.14 12	0.13 44	0.11 95	0.09 19	0.10 75	0.10 101	0.16 130	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 167	0.15 7	0.11 225	0.10 19	0.13 99	0.15 18	0.08 1	0.12 130	0.10 51	0.09 38	0.07 4	0.13 18	0.10 19	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.05 45

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LACA2	0.10 11	0.11 261	0.20 153	0.16 26	0.07 6	0.16 136	0.13 99	0.17 36	0.14 68	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.09 10	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.15 7	0.09 76	0.13 36	0.13 99	0.22 136	0.16 108	0.09 23	0.10 51	0.08 6	0.08 19	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.13 99	0.11 3	0.13 44	0.10 57	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 289	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.08 366	0.05 7	0.05 45

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.13 1	0.07 6	0.16 136	0.10 12	0.20 91	0.14 68	0.09 23	0.10 51	0.09 38	0.12 196	0.13 18	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.05 81	0.06 128	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 11	0.07 4	0.15 37	0.16 26	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.15 7	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.09 45	0.15 94	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 37	0.15 7	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.18 50	0.19 183	0.10 57	0.10 51	0.11 115	0.10 101	0.15 94	0.13 213	0.06 53	0.06 287	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.16 26	0.08 41	0.16 136	0.13 99	0.21 111	0.11 15	0.11 95	0.11 82	0.10 75	0.10 101	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.06 287	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

BridgeDepth	0.10 11	0.09 106	0.14 20	0.19 189	0.07 6	0.16 136	0.12 47	0.16 27	0.12 28	0.08 2	0.09 19	0.14 221	0.13 248	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.18 123	0.10 157	0.13 36	0.12 47	0.15 18	0.12 28	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.10 101	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 66	0.16 26	0.08 41	0.11 21	0.09 4	0.20 91	0.12 28	0.11 95	0.11 82	0.08 6	0.08 19	0.23 299	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 176

S2M2_XL	0.10 11	0.09 106	0.21 167	0.14 3	0.10 157	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 57	0.11 82	0.09 38	0.09 45	0.12 9	0.11 65	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.06 176
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 11	0.10 175	0.15 37	0.17 65	0.10 157	0.16 136	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.12 130	0.11 82	0.09 38	0.10 101	0.16 130	0.11 65	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 175	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.10 12	0.19 65	0.13 44	0.12 130	0.12 107	0.08 6	0.11 155	0.16 130	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 48	0.19 135	0.16 26	0.09 76	0.12 29	0.13 99	0.18 50	0.13 44	0.09 23	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 130	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 48	0.19 135	0.16 26	0.09 76	0.12 29	0.13 99	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 150	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 48	0.16 66	0.17 65	0.08 41	0.16 136	0.12 47	0.17 36	0.12 28	0.10 57	0.07 3	0.10 75	0.08 19	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 23	0.07 3	0.10 75	0.06 1	0.15 94	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.05 45

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.18 123	0.09 76	0.15 83	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 75	0.07 4	0.17 150	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 48	0.15 37	0.18 123	0.07 6	0.15 83	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 75	0.08 19	0.18 181	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LGtest1	0.10 11	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.09 4	0.16 27	0.12 28	0.09 23	0.07 3	0.09 38	0.09 45	0.15 94	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.06 176

MonSter	0.10 11	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 20	0.17 65	0.08 41	0.09 4	0.13 99	0.24 184	0.13 44	0.10 57	0.09 19	0.09 38	0.08 19	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

E$^{3}$Stereo	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.16 26	0.10 157	0.15 83	0.13 99	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

LLLLL	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.16 26	0.10 157	0.15 83	0.13 99	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

LLL	0.11 72	0.08 48	0.17 92	0.16 26	0.10 157	0.16 136	0.15 202	0.19 65	0.15 89	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.06 176

Last	0.11 72	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.14 59	0.13 99	0.18 50	0.15 89	0.10 57	0.09 19	0.14 221	0.10 101	0.18 181	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

DDDD	0.11 72	0.07 4	0.17 92	0.16 26	0.09 76	0.13 36	0.14 142	0.20 91	0.14 68	0.10 57	0.09 19	0.15 244	0.11 155	0.13 18	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.06 176

VeloStereo	0.11 72	0.07 4	0.18 117	0.16 26	0.12 306	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 130	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.14 43	0.12 145	0.10 501	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.12 572	0.13 592

flow	0.11 72	0.07 4	0.18 117	0.16 26	0.12 306	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 130	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.17 150	0.12 145	0.10 501	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.12 572	0.13 592

over v1	0.11 72	0.13 401	0.15 37	0.19 189	0.06 1	0.15 83	0.10 12	0.18 50	0.10 7	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.14 286	0.18 181	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

over-8	0.11 72	0.13 401	0.16 66	0.20 274	0.07 6	0.15 83	0.10 12	0.19 65	0.10 7	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.12 196	0.18 181	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

over-9	0.11 72	0.13 401	0.16 66	0.19 189	0.07 6	0.15 83	0.10 12	0.20 91	0.11 15	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.12 196	0.18 181	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

anonymous	0.11 72	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.10 157	0.08 2	0.14 142	0.16 27	0.17 140	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.07 4	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

depth_test_26	0.11 72	0.07 4	0.19 135	0.16 26	0.09 76	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 89	0.12 130	0.16 205	0.11 115	0.08 19	0.14 43	0.10 19	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.08 372

LGCAT	0.11 72	0.07 4	0.15 37	0.14 3	0.09 76	0.12 29	0.12 47	0.13 10	0.10 7	0.12 130	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.19 216	0.12 145	0.11 549	0.11 622	0.05 1	0.06 182	0.05 7	0.12 572

LiteMatch*	0.11 72	0.07 4	0.22 185	0.16 26	0.10 157	0.13 36	0.13 99	0.18 50	0.14 68	0.09 23	0.09 19	0.09 38	0.10 101	0.14 43	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.06 176

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 72	0.10 175	0.26 236	0.18 123	0.09 76	0.14 59	0.14 142	0.20 91	0.13 44	0.11 95	0.13 128	0.10 75	0.11 155	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 72	0.09 106	0.17 92	0.18 123	0.10 157	0.15 83	0.16 259	0.23 161	0.15 89	0.10 57	0.16 205	0.09 38	0.11 155	0.13 18	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.08 372

MatchStereo	0.11 72	0.08 48	0.23 201	0.16 26	0.07 6	0.09 4	0.12 47	0.20 91	0.17 140	0.10 57	0.15 184	0.08 6	0.08 19	0.14 43	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45
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 72	0.09 106	0.20 153	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.13 99	0.16 27	0.13 44	0.10 57	0.10 51	0.09 38	0.09 45	0.19 216	0.12 145	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

asda	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.24 184	0.16 108	0.11 95	0.11 82	0.08 6	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 72	0.10 175	0.14 20	0.17 65	0.10 157	0.15 83	0.12 47	0.25 206	0.17 140	0.14 200	0.13 128	0.09 38	0.09 45	0.18 181	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.10 12	0.19 65	0.18 163	0.14 200	0.17 224	0.09 38	0.10 101	0.18 181	0.13 213	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

4.25_new	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.12 47	0.21 111	0.14 68	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.12 47	0.21 111	0.14 68	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 72	0.11 261	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.16 108	0.13 169	0.13 128	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 128	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 72	0.11 261	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.16 108	0.13 169	0.13 128	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 128	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 72	0.11 261	0.16 66	0.17 65	0.10 157	0.17 182	0.12 47	0.21 111	0.14 68	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.10 101	0.15 94	0.12 145	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 72	0.10 175	0.15 37	0.18 123	0.09 76	0.15 83	0.15 202	0.20 91	0.15 89	0.12 130	0.13 128	0.10 75	0.09 45	0.17 150	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 72	0.09 106	0.14 20	0.16 26	0.09 76	0.15 83	0.12 47	0.25 206	0.16 108	0.14 200	0.13 128	0.08 6	0.10 101	0.16 130	0.13 213	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 45

3.25w_new	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.19 247	0.10 12	0.22 136	0.17 140	0.14 200	0.12 107	0.10 75	0.11 155	0.17 150	0.12 145	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 45

3.25w	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.09 76	0.19 247	0.10 12	0.22 136	0.17 140	0.14 200	0.12 107	0.10 75	0.11 155	0.17 150	0.12 145	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 45

3.75w	0.11 72	0.09 106	0.15 37	0.17 65	0.11 225	0.18 211	0.12 47	0.23 161	0.14 68	0.13 169	0.11 82	0.08 6	0.10 101	0.16 130	0.11 65	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 72	0.10 175	0.14 20	0.17 65	0.09 76	0.17 182	0.09 4	0.22 136	0.16 108	0.13 169	0.13 128	0.09 38	0.11 155	0.19 216	0.13 213	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 72	0.10 175	0.15 37	0.18 123	0.08 41	0.16 136	0.14 142	0.27 244	0.20 216	0.14 200	0.14 168	0.08 6	0.11 155	0.13 18	0.12 145	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 72	0.09 106	0.14 20	0.19 189	0.12 306	0.14 59	0.12 47	0.25 206	0.17 140	0.13 169	0.16 205	0.08 6	0.09 45	0.19 216	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 72	0.09 106	0.13 8	0.17 65	0.12 306	0.15 83	0.11 28	0.23 161	0.15 89	0.14 200	0.12 107	0.08 6	0.09 45	0.21 267	0.10 19	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 72	0.06 1	0.17 92	0.15 7	0.11 225	0.16 136	0.13 99	0.21 111	0.16 108	0.11 95	0.15 184	0.09 38	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

111111	0.11 72	0.07 4	0.17 92	0.19 189	0.11 225	0.13 36	0.11 28	0.22 136	0.15 89	0.11 95	0.12 107	0.12 155	0.08 19	0.18 181	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.08 315	0.06 176

LG-G_1	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.07 6	0.21 324	0.09 4	0.19 65	0.11 15	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

LG-G	0.11 72	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.07 6	0.21 324	0.09 4	0.19 65	0.11 15	0.10 57	0.09 19	0.11 115	0.10 101	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

SGD-Stereo	0.11 72	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.07 6	0.17 182	0.13 99	0.18 50	0.16 108	0.11 95	0.13 128	0.11 115	0.12 196	0.18 181	0.11 65	0.08 339	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 72	0.08 48	0.17 92	0.17 65	0.09 76	0.22 357	0.14 142	0.14 12	0.16 108	0.11 95	0.10 51	0.09 38	0.08 19	0.21 267	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

IGEV-Stereo++	0.11 72	0.08 48	0.15 37	0.19 189	0.11 225	0.14 59	0.10 12	0.22 136	0.18 163	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 114	0.11 261	0.26 236	0.20 274	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.12 155	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

low	0.12 114	0.08 48	0.21 167	0.18 123	0.09 76	0.17 182	0.15 202	0.23 161	0.16 108	0.10 57	0.10 51	0.12 155	0.10 101	0.21 267	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.06 176

SCION-M(vits-remse)	0.12 114	0.08 48	0.40 430	0.27 637	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.10 501	0.08 522	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 114	0.12 327	0.17 92	0.22 414	0.10 157	0.15 83	0.13 99	0.18 50	0.14 68	0.11 95	0.13 128	0.10 75	0.08 19	0.20 240	0.14 254	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.07 284

over-6	0.12 114	0.13 401	0.19 135	0.19 189	0.07 6	0.16 136	0.11 28	0.26 228	0.16 108	0.10 57	0.10 51	0.10 75	0.13 248	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 176

Anonymus	0.12 114	0.08 48	0.17 92	0.19 189	0.10 157	0.16 136	0.15 202	0.20 91	0.16 108	0.11 95	0.09 19	0.14 221	0.12 196	0.17 150	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.07 284

TS12	0.12 114	0.08 48	0.17 92	0.21 339	0.09 76	0.19 247	0.14 142	0.23 161	0.16 108	0.14 200	0.19 257	0.12 155	0.13 248	0.17 150	0.15 290	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

aanet-new-90k	0.12 114	0.11 261	0.28 266	0.20 274	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.22 136	0.16 108	0.09 23	0.11 82	0.09 38	0.12 196	0.20 240	0.09 10	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-60k	0.12 114	0.11 261	0.32 317	0.20 274	0.08 41	0.16 136	0.13 99	0.19 65	0.17 140	0.11 95	0.12 107	0.11 115	0.11 155	0.19 216	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-70k	0.12 114	0.10 175	0.27 249	0.19 189	0.08 41	0.16 136	0.14 142	0.21 111	0.15 89	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.12 196	0.20 240	0.09 10	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 114	0.11 261	0.27 249	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.19 65	0.14 68	0.11 95	0.14 168	0.10 75	0.11 155	0.12 9	0.10 19	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new-36k	0.12 114	0.12 327	0.28 266	0.19 189	0.08 41	0.17 182	0.15 202	0.22 136	0.18 163	0.11 95	0.14 168	0.10 75	0.11 155	0.17 150	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

aanet-new-34k	0.12 114	0.11 261	0.26 236	0.19 189	0.07 6	0.14 59	0.14 142	0.21 111	0.18 163	0.12 130	0.15 184	0.11 115	0.12 196	0.13 18	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

aanet-32k-new	0.12 114	0.13 401	0.28 266	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.20 91	0.16 108	0.11 95	0.14 168	0.09 38	0.13 248	0.18 181	0.10 19	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.06 176

aanet-new-32k	0.12 114	0.11 261	0.27 249	0.20 274	0.09 76	0.18 211	0.13 99	0.18 50	0.13 44	0.12 130	0.12 107	0.13 187	0.13 248	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-30k	0.12 114	0.11 261	0.27 249	0.20 274	0.09 76	0.18 211	0.13 99	0.18 50	0.13 44	0.12 130	0.12 107	0.13 187	0.13 248	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

aanet-new-28k	0.12 114	0.11 261	0.35 357	0.20 274	0.08 41	0.16 136	0.14 142	0.19 65	0.14 68	0.12 130	0.14 168	0.12 155	0.12 196	0.15 94	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.07 222	0.05 45

aanet-new-24k	0.12 114	0.11 261	0.22 185	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.19 65	0.15 89	0.13 169	0.16 205	0.11 115	0.12 196	0.14 43	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

aanet-new-22k	0.12 114	0.11 261	0.28 266	0.20 274	0.08 41	0.15 83	0.13 99	0.22 136	0.19 183	0.12 130	0.14 168	0.12 155	0.12 196	0.15 94	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

aanet-new-16k	0.12 114	0.11 261	0.26 236	0.20 274	0.08 41	0.14 59	0.12 47	0.21 111	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.12 155	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new-10k	0.12 114	0.12 327	0.27 249	0.21 339	0.09 76	0.19 247	0.14 142	0.24 184	0.17 140	0.12 130	0.13 128	0.11 115	0.12 196	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new-12k	0.12 114	0.11 261	0.23 201	0.22 414	0.09 76	0.16 136	0.14 142	0.24 184	0.19 183	0.12 130	0.11 82	0.09 38	0.13 248	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.04 2	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.05 45

aanet-new-14k	0.12 114	0.11 261	0.25 226	0.21 339	0.08 41	0.13 36	0.14 142	0.25 206	0.21 238	0.12 130	0.15 184	0.09 38	0.14 286	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new-8k	0.12 114	0.11 261	0.24 212	0.20 274	0.09 76	0.19 247	0.15 202	0.26 228	0.20 216	0.11 95	0.12 107	0.10 75	0.13 248	0.17 150	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 114	0.10 175	0.21 167	0.21 339	0.11 225	0.20 290	0.16 259	0.21 111	0.17 140	0.12 130	0.17 224	0.11 115	0.12 196	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 114	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.13 391	0.20 290	0.16 259	0.23 161	0.18 163	0.12 130	0.15 184	0.14 221	0.13 248	0.13 18	0.12 145	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 114	0.09 106	0.17 92	0.19 189	0.11 225	0.14 59	0.16 259	0.21 111	0.20 216	0.10 57	0.17 224	0.11 115	0.12 196	0.12 9	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.06 176

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 114	0.08 48	0.29 280	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.19 65	0.17 140	0.11 95	0.14 168	0.11 115	0.12 196	0.13 18	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.19 673

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 114	0.09 106	0.18 117	0.18 123	0.09 76	0.13 36	0.16 259	0.25 206	0.21 238	0.11 95	0.16 205	0.09 38	0.11 155	0.13 18	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.04 1	0.05 45

Foundation-i1c-attn	0.12 114	0.07 4	0.14 20	0.16 26	0.07 6	0.15 83	0.15 202	0.24 184	0.17 140	0.13 169	0.15 184	0.16 268	0.13 248	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

Foundation-i1b	0.12 114	0.07 4	0.14 20	0.16 26	0.07 6	0.16 136	0.15 202	0.25 206	0.16 108	0.14 200	0.15 184	0.17 280	0.12 196	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 114	0.07 4	0.14 20	0.15 7	0.07 6	0.18 211	0.16 259	0.25 206	0.16 108	0.16 252	0.16 205	0.18 293	0.13 248	0.17 150	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

LiteMatch	0.12 114	0.13 401	0.15 37	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.17 311	0.17 36	0.13 44	0.09 23	0.09 19	0.11 115	0.21 431	0.14 43	0.22 485	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.07 284

Selective-IGEV-i32	0.12 114	0.09 106	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.14 142	0.27 244	0.15 89	0.13 169	0.14 168	0.13 187	0.08 19	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

gcap_with_dpt	0.12 114	0.09 106	0.21 167	0.18 123	0.13 391	0.18 211	0.16 259	0.24 184	0.20 216	0.16 252	0.21 289	0.09 38	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

DispViT+	0.12 114	0.07 4	0.19 135	0.15 7	0.16 540	0.10 19	0.12 47	0.26 228	0.23 284	0.13 169	0.11 82	0.10 75	0.08 19	0.21 267	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 114	0.12 327	0.21 167	0.18 123	0.11 225	0.24 405	0.12 47	0.19 65	0.18 163	0.10 57	0.13 128	0.11 115	0.09 45	0.19 216	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 45

GEAStereo	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.12 306	0.19 247	0.16 259	0.20 91	0.14 68	0.12 130	0.15 184	0.10 75	0.09 45	0.16 130	0.10 19	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.08 372

GSStereo	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.17 65	0.12 306	0.19 247	0.16 259	0.26 228	0.18 163	0.13 169	0.15 184	0.10 75	0.09 45	0.16 130	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.08 372

gasm-f	0.12 114	0.09 106	0.19 135	0.18 123	0.12 306	0.18 211	0.18 362	0.20 91	0.14 68	0.12 130	0.19 257	0.10 75	0.11 155	0.16 130	0.11 65	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.09 404	0.08 372

Replicate-Monster	0.12 114	0.10 175	0.32 317	0.16 26	0.08 41	0.17 182	0.10 12	0.22 136	0.19 183	0.11 95	0.10 51	0.10 75	0.09 45	0.19 216	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 372

3w_stereo	0.12 114	0.11 261	0.18 117	0.18 123	0.08 41	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.07 2	0.12 196	0.15 94	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

1w_stereo	0.12 114	0.08 48	0.14 20	0.18 123	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.25 206	0.21 238	0.13 169	0.16 205	0.08 6	0.12 196	0.16 130	0.13 213	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 45

GREAT-IGEV	0.12 114	0.09 106	0.25 226	0.16 26	0.11 225	0.14 59	0.16 259	0.17 36	0.17 140	0.10 57	0.15 184	0.09 38	0.09 45	0.18 181	0.10 19	0.06 53	0.07 430	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.10 507
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	0.12 114	0.11 261	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.17 311	0.20 91	0.16 108	0.11 95	0.13 128	0.13 187	0.08 19	0.22 289	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

AIO_test	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.19 189	0.11 225	0.15 83	0.17 311	0.19 65	0.16 108	0.11 95	0.13 128	0.14 221	0.09 45	0.20 240	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

GIP-stereo	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.29 284	0.18 163	0.11 95	0.16 205	0.13 187	0.09 45	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

IGEV-Stereo+	0.12 114	0.08 48	0.17 92	0.18 123	0.13 391	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 89	0.10 57	0.08 15	0.10 75	0.10 101	0.21 267	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.16 631	0.24 714

RSM++	0.12 114	0.09 106	0.19 135	0.20 274	0.09 76	0.17 182	0.15 202	0.21 111	0.19 183	0.12 130	0.12 107	0.14 221	0.09 45	0.20 240	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.05 45

RSM	0.12 114	0.09 106	0.20 153	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.23 161	0.18 163	0.13 169	0.13 128	0.15 244	0.09 45	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 114	0.08 48	0.29 280	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.14 142	0.19 65	0.17 140	0.11 95	0.14 168	0.11 115	0.12 196	0.13 18	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.19 673

Selective-IGEV	0.12 114	0.09 106	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.15 83	0.14 142	0.27 244	0.15 89	0.13 169	0.14 168	0.13 187	0.08 19	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

GEAR-Net	0.13 166	0.09 106	0.23 201	0.21 339	0.10 157	0.15 83	0.15 202	0.29 284	0.16 108	0.12 130	0.15 184	0.12 155	0.12 196	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

GELT-Stereo	0.13 166	0.09 106	0.16 66	0.20 274	0.14 443	0.14 59	0.15 202	0.33 345	0.23 284	0.14 200	0.11 82	0.11 115	0.11 155	0.16 130	0.11 65	0.05 9	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.05 7	0.05 45

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 166	0.11 261	0.22 185	0.20 274	0.09 76	0.19 247	0.10 12	0.19 65	0.17 140	0.14 200	0.11 82	0.11 115	0.11 155	0.14 43	0.11 65	0.08 339	0.07 430	0.11 549	0.09 478	0.09 404	0.08 372

PhaseNet	0.13 166	0.09 106	0.19 135	0.18 123	0.11 225	0.16 136	0.14 142	0.24 184	0.17 140	0.11 95	0.12 107	0.16 268	0.12 196	0.19 216	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.07 284

DF	0.13 166	0.09 106	0.21 167	0.18 123	0.10 157	0.17 182	0.15 202	0.25 206	0.17 140	0.13 169	0.22 303	0.19 313	0.11 155	0.20 240	0.14 254	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.06 176

aanet-new-78k	0.13 166	0.11 261	0.44 489	0.21 339	0.08 41	0.14 59	0.14 142	0.21 111	0.16 108	0.10 57	0.13 128	0.10 75	0.13 248	0.18 181	0.09 10	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

aanet-new	0.13 166	0.11 261	0.30 291	0.20 274	0.13 391	0.20 290	0.14 142	0.23 161	0.16 108	0.12 130	0.13 128	0.09 38	0.15 306	0.19 216	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.06 176

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 166	0.09 106	0.19 135	0.18 123	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 166	0.09 106	0.22 185	0.18 123	0.14 443	0.18 211	0.15 202	0.23 161	0.21 238	0.16 252	0.22 303	0.10 75	0.09 45	0.15 94	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 166	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.14 443	0.18 211	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.16 252	0.21 289	0.09 38	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 166	0.11 261	0.38 406	0.17 65	0.11 225	0.17 182	0.14 142	0.23 161	0.17 140	0.11 95	0.14 168	0.13 187	0.11 155	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

Foundation-i1	0.13 166	0.07 4	0.16 66	0.17 65	0.11 225	0.17 182	0.16 259	0.32 329	0.22 258	0.15 223	0.17 224	0.20 329	0.13 248	0.14 43	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

VMStereo-Base	0.13 166	0.08 48	0.22 185	0.15 7	0.09 76	0.18 211	0.13 99	0.24 184	0.25 318	0.14 200	0.22 303	0.17 280	0.12 196	0.19 216	0.13 213	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

BStereo	0.13 166	0.10 175	0.42 465	0.18 123	0.11 225	0.13 36	0.14 142	0.24 184	0.22 258	0.12 130	0.11 82	0.12 155	0.09 45	0.16 130	0.14 254	0.05 9	0.06 287	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.06 176

NLSM3	0.13 166	0.10 175	0.17 92	0.21 339	0.13 391	0.18 211	0.16 259	0.30 305	0.24 302	0.11 95	0.15 184	0.12 155	0.13 248	0.17 150	0.15 290	0.05 9	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.05 7	0.05 45

DDF-Stereo	0.13 166	0.08 48	0.19 135	0.19 189	0.16 540	0.12 29	0.15 202	0.18 50	0.18 163	0.11 95	0.10 51	0.13 187	0.12 196	0.23 299	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.21 683	0.06 176

GASTEREO	0.13 166	0.12 327	0.21 167	0.23 475	0.10 157	0.18 211	0.15 202	0.26 228	0.18 163	0.17 272	0.16 205	0.11 115	0.13 248	0.19 216	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.06 128	0.06 176

MSCF	0.13 166	0.12 327	0.21 167	0.22 414	0.10 157	0.16 136	0.15 202	0.26 228	0.18 163	0.17 272	0.16 205	0.11 115	0.13 248	0.18 181	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.06 128	0.06 176

water-stereo	0.13 166	0.08 48	0.20 153	0.19 189	0.10 157	0.17 182	0.14 142	0.25 206	0.19 183	0.17 272	0.23 314	0.15 244	0.15 306	0.12 9	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 166	0.09 106	0.24 212	0.20 274	0.10 157	0.15 83	0.14 142	0.22 136	0.16 108	0.12 130	0.19 257	0.15 244	0.11 155	0.13 18	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.07 222	0.06 176

LG-Stereo	0.13 166	0.10 175	0.24 212	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.18 362	0.21 111	0.18 163	0.11 95	0.17 224	0.09 38	0.09 45	0.15 94	0.14 254	0.05 9	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.05 45

S2M2_L	0.13 166	0.11 261	0.20 153	0.16 26	0.12 306	0.12 29	0.07 1	0.18 50	0.20 216	0.12 130	0.15 184	0.14 221	0.12 196	0.15 94	0.14 254	0.13 610	0.09 561	0.09 406	0.10 526	0.11 531	0.09 447
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 166	0.14 455	0.19 135	0.26 609	0.09 76	0.15 83	0.13 99	0.22 136	0.18 163	0.12 130	0.11 82	0.10 75	0.13 248	0.21 267	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.05 45

StereoAnything_RVC	0.13 166	0.37 706	0.36 377	0.14 3	0.07 6	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.12 28	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 101	0.20 240	0.10 19	0.09 446	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.24 697	0.05 45

castereo++	0.13 166	0.10 175	0.18 117	0.18 123	0.10 157	0.27 460	0.13 99	0.23 161	0.23 284	0.11 95	0.13 128	0.16 268	0.10 101	0.18 181	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 166	0.09 106	0.24 212	0.19 189	0.10 157	0.17 182	0.19 411	0.22 136	0.16 108	0.14 200	0.11 82	0.13 187	0.10 101	0.24 315	0.18 379	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.06 176
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 166	0.10 175	0.22 185	0.19 189	0.10 157	0.19 247	0.17 311	0.19 65	0.19 183	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.11 155	0.24 315	0.16 317	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

mms	0.13 166	0.11 261	0.19 135	0.19 189	0.12 306	0.16 136	0.17 311	0.20 91	0.17 140	0.13 169	0.17 224	0.14 221	0.09 45	0.24 315	0.14 254	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.07 284

ours_stereo	0.13 166	0.11 261	0.23 201	0.20 274	0.11 225	0.17 182	0.18 362	0.20 91	0.19 183	0.13 169	0.18 248	0.14 221	0.10 101	0.23 299	0.14 254	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.06 128	0.05 45

RAStereo	0.13 166	0.12 327	0.27 249	0.22 414	0.11 225	0.15 83	0.18 362	0.23 161	0.23 284	0.13 169	0.17 224	0.11 115	0.09 45	0.15 94	0.13 213	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.05 45

Occ-G	0.13 166	0.08 48	0.21 167	0.17 65	0.10 157	0.15 83	0.19 411	0.22 136	0.19 183	0.13 169	0.19 257	0.21 343	0.11 155	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.06 176

Pointernet	0.13 166	0.07 4	0.27 249	0.19 189	0.11 225	0.20 290	0.12 47	0.31 317	0.24 302	0.15 223	0.15 184	0.13 187	0.11 155	0.17 150	0.13 213	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

AIO-Stereo	0.13 166	0.10 175	0.22 185	0.20 274	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.16 108	0.13 169	0.15 184	0.13 187	0.08 19	0.18 181	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

gcap-zeroshot	0.13 166	0.09 106	0.22 185	0.17 65	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

test_for_model	0.13 166	0.09 106	0.20 153	0.18 123	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.14 43	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

trnet	0.13 166	0.08 48	0.21 167	0.15 7	0.07 6	0.21 324	0.12 47	0.24 184	0.24 302	0.16 252	0.21 289	0.15 244	0.13 248	0.18 181	0.13 213	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.05 45

MoCha-V2	0.13 166	0.08 48	0.26 236	0.23 475	0.09 76	0.16 136	0.15 202	0.26 228	0.16 108	0.15 223	0.15 184	0.13 187	0.14 286	0.20 240	0.11 65	0.06 53	0.07 430	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

IGEV++	0.13 166	0.10 175	0.23 201	0.21 339	0.10 157	0.15 83	0.15 202	0.29 284	0.16 108	0.12 130	0.15 184	0.12 155	0.12 196	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

testlalala	0.13 166	0.09 106	0.22 185	0.17 65	0.14 443	0.19 247	0.15 202	0.25 206	0.22 258	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.09 45	0.13 18	0.11 65	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.05 7	0.05 45

AEACV	0.13 166	0.09 106	0.23 201	0.18 123	0.19 614	0.19 247	0.16 259	0.23 161	0.14 68	0.13 169	0.17 224	0.13 187	0.16 331	0.16 130	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.06 176

LoS_RVC	0.13 166	0.10 175	0.19 135	0.18 123	0.16 540	0.20 290	0.18 362	0.20 91	0.17 140	0.13 169	0.19 257	0.12 155	0.15 306	0.17 150	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 572

EGLCR-Stereo	0.13 166	0.08 48	0.20 153	0.18 123	0.09 76	0.21 324	0.13 99	0.27 244	0.21 238	0.13 169	0.10 51	0.15 244	0.09 45	0.20 240	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

CREStereo	0.13 166	0.08 48	0.21 167	0.14 3	0.08 41	0.22 357	0.15 202	0.25 206	0.24 302	0.16 252	0.21 289	0.14 221	0.13 248	0.18 181	0.13 213	0.09 446	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 222	0.06 176
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
EE1	0.14 209	0.08 48	0.31 307	0.19 189	0.11 225	0.16 136	0.13 99	0.32 329	0.21 238	0.16 252	0.14 168	0.15 244	0.13 248	0.25 346	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.06 176

FAST (zero-shot)	0.14 209	0.10 175	0.22 185	0.23 475	0.26 693	0.14 59	0.15 202	0.23 161	0.15 89	0.11 95	0.14 168	0.12 155	0.12 196	0.18 181	0.13 213	0.09 446	0.09 561	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.09 447

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 209	0.21 603	0.47 518	0.17 65	0.12 306	0.15 83	0.14 142	0.24 184	0.16 108	0.11 95	0.14 168	0.12 155	0.10 101	0.14 43	0.10 19	0.06 53	0.06 287	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.07 284

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 209	0.19 575	0.70 642	0.17 65	0.12 306	0.13 36	0.14 142	0.24 184	0.17 140	0.10 57	0.12 107	0.10 75	0.10 101	0.13 18	0.10 19	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.07 278	0.05 7	0.07 284

PSi22	0.14 209	0.13 401	0.29 280	0.19 189	0.09 76	0.17 182	0.12 47	0.28 267	0.23 284	0.13 169	0.14 168	0.22 355	0.13 248	0.29 421	0.14 254	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.07 222	0.06 176

Anonymus123	0.14 209	0.10 175	0.42 465	0.18 123	0.11 225	0.36 598	0.14 142	0.28 267	0.22 258	0.12 130	0.11 82	0.12 155	0.09 45	0.16 130	0.14 254	0.05 9	0.06 287	0.06 59	0.08 366	0.05 7	0.06 176

252Zero-FE	0.14 209	0.07 4	0.17 92	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.11 28	0.21 111	0.19 183	0.77 726	0.11 82	0.08 6	0.08 19	0.13 18	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176

Zero-FE251	0.14 209	0.09 106	0.24 212	0.17 65	0.09 76	0.20 290	0.13 99	0.20 91	0.14 68	0.61 706	0.13 128	0.13 187	0.11 155	0.14 43	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 45

DA	0.14 209	0.10 175	0.18 117	0.21 339	0.10 157	0.29 502	0.16 259	0.28 267	0.20 216	0.14 200	0.17 224	0.16 268	0.14 286	0.17 150	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

GGEV	0.14 209	0.10 175	0.18 117	0.21 339	0.10 157	0.29 502	0.16 259	0.28 267	0.20 216	0.14 200	0.17 224	0.16 268	0.14 286	0.17 150	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.07 284

FlowAnything_test	0.14 209	0.11 261	0.21 167	0.21 339	0.12 306	0.17 182	0.16 259	0.25 206	0.16 108	0.15 223	0.13 128	0.15 244	0.14 286	0.18 181	0.16 317	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.12 606	0.08 315	0.09 447

depthmonostereo	0.14 209	0.09 106	0.19 135	0.19 189	0.08 41	0.20 290	0.15 202	0.27 244	0.23 284	0.16 252	0.18 248	0.14 221	0.17 363	0.19 216	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.05 45

DVStereo	0.14 209	0.08 48	0.18 117	0.18 123	0.09 76	0.21 324	0.14 142	0.24 184	0.21 238	0.21 322	0.21 289	0.15 244	0.14 286	0.23 299	0.15 290	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.06 182	0.05 7	0.05 45

SCV_C0	0.14 209	0.11 261	0.25 226	0.19 189	0.12 306	0.15 83	0.16 259	0.30 305	0.22 258	0.13 169	0.15 184	0.13 187	0.09 45	0.24 315	0.10 19	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.09 404	0.06 176

SCV	0.14 209	0.14 455	0.24 212	0.21 339	0.11 225	0.15 83	0.16 259	0.31 317	0.18 163	0.11 95	0.15 184	0.13 187	0.10 101	0.23 299	0.11 65	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.06 176

castereo	0.14 209	0.10 175	0.19 135	0.18 123	0.10 157	0.20 290	0.19 411	0.30 305	0.27 341	0.13 169	0.18 248	0.16 268	0.16 331	0.15 94	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.05 45

tt45	0.14 209	0.09 106	0.22 185	0.19 189	0.11 225	0.23 382	0.18 362	0.22 136	0.17 140	0.15 223	0.13 128	0.14 221	0.10 101	0.30 437	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.07 284

999	0.14 209	0.08 48	0.24 212	0.19 189	0.11 225	0.20 290	0.17 311	0.24 184	0.18 163	0.13 169	0.16 205	0.14 221	0.11 155	0.36 485	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.07 284

fffy	0.14 209	0.11 261	0.24 212	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.18 362	0.22 136	0.19 183	0.13 169	0.16 205	0.15 244	0.13 248	0.25 346	0.14 254	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.06 176

WCG-NET	0.14 209	0.09 106	0.23 201	0.18 123	0.08 41	0.18 211	0.17 311	0.21 111	0.28 360	0.18 291	0.21 289	0.15 244	0.12 196	0.18 181	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

WCG-NET（raft）	0.14 209	0.09 106	0.23 201	0.17 65	0.08 41	0.19 247	0.16 259	0.23 161	0.26 330	0.18 291	0.19 257	0.20 329	0.12 196	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.05 45

MGS-Stereo	0.14 209	0.11 261	0.32 317	0.19 189	0.11 225	0.18 211	0.17 311	0.20 91	0.22 258	0.14 200	0.24 328	0.15 244	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.10 480	0.06 176

ff7	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

IGEVStereo-DCA	0.14 209	0.11 261	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.12 107	0.14 221	0.12 196	0.28 401	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

ffff	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

11t	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

MaDis-Stereo	0.14 209	0.13 401	0.26 236	0.19 189	0.14 443	0.16 136	0.13 99	0.25 206	0.21 238	0.13 169	0.14 168	0.14 221	0.11 155	0.17 150	0.17 350	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.06 176

UniTT-Stereo	0.14 209	0.10 175	0.30 291	0.21 339	0.13 391	0.17 182	0.13 99	0.19 65	0.18 163	0.15 223	0.20 274	0.10 75	0.11 155	0.18 181	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.06 176

CASnet	0.14 209	0.12 327	0.22 185	0.22 414	0.08 41	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.25 318	0.22 332	0.20 274	0.15 244	0.11 155	0.17 150	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.11 549	0.09 478	0.08 315	0.05 45
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 209	0.14 455	0.33 334	0.20 274	0.09 76	0.21 324	0.10 12	0.26 228	0.20 216	0.18 291	0.19 257	0.15 244	0.13 248	0.17 150	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.06 176

anonymousdsp	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.28 267	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.07 284

LoS	0.14 209	0.08 48	0.27 249	0.16 26	0.09 76	0.22 357	0.14 142	0.26 228	0.26 330	0.15 223	0.18 248	0.18 293	0.13 248	0.22 289	0.14 254	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.06 176
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 209	0.08 48	0.19 135	0.17 65	0.22 658	0.18 211	0.16 259	0.23 161	0.19 183	0.14 200	0.17 224	0.14 221	0.10 101	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.08 315	0.18 666

ProNet	0.14 209	0.12 327	0.25 226	0.19 189	0.11 225	0.19 247	0.19 411	0.27 244	0.20 216	0.14 200	0.13 128	0.13 187	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.07 284

MC-Stereo	0.14 209	0.09 106	0.25 226	0.21 339	0.09 76	0.18 211	0.16 259	0.23 161	0.19 183	0.18 291	0.23 314	0.16 268	0.13 248	0.22 289	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

ccc-4	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.27 244	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

IGEV-Stereo	0.14 209	0.12 327	0.27 249	0.19 189	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.28 267	0.20 216	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.07 284
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 209	0.13 401	0.24 212	0.25 574	0.11 225	0.11 21	0.18 362	0.32 329	0.23 284	0.12 130	0.12 107	0.18 293	0.12 196	0.14 43	0.13 213	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.07 222	0.06 176
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 247	0.18 558	0.40 430	0.27 637	0.26 693	0.46 658	0.12 47	0.24 184	0.19 183	0.09 23	0.11 82	0.08 6	0.07 4	0.14 43	0.11 65	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 247	0.15 494	0.25 226	0.22 414	0.14 443	0.17 182	0.17 311	0.33 345	0.21 238	0.18 291	0.21 289	0.14 221	0.10 101	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.05 45

DN	0.15 247	0.08 48	0.27 249	0.19 189	0.14 443	0.21 324	0.18 362	0.28 267	0.24 302	0.14 200	0.16 205	0.18 293	0.10 101	0.21 267	0.13 213	0.11 549	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.10 507

RT-Monster	0.15 247	0.08 48	0.21 167	0.17 65	0.14 443	0.20 290	0.11 28	0.29 284	0.32 422	0.24 356	0.22 303	0.17 280	0.13 248	0.18 181	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

MM-Stereo_test2	0.15 247	0.10 175	0.44 489	0.23 475	0.11 225	0.21 324	0.21 495	0.27 244	0.22 258	0.15 223	0.16 205	0.13 187	0.11 155	0.20 240	0.13 213	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.05 45

HART	0.15 247	0.11 261	0.30 291	0.21 339	0.09 76	0.17 182	0.16 259	0.30 305	0.19 183	0.15 223	0.25 340	0.17 280	0.09 45	0.21 267	0.12 145	0.06 53	0.07 430	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.06 176

HUF	0.15 247	0.11 261	0.38 406	0.17 65	0.11 225	0.16 136	0.17 311	0.22 136	0.20 216	0.11 95	0.13 128	0.14 221	0.11 155	0.18 181	0.12 145	0.07 158	0.20 718	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.14 616

rvit_stereo_0080	0.15 247	0.13 401	0.25 226	0.19 189	0.13 391	0.15 83	0.20 464	0.28 267	0.24 302	0.15 223	0.17 224	0.19 313	0.13 248	0.19 216	0.15 290	0.11 549	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.07 284

RAFT-Stereo-weight	0.15 247	0.09 106	0.26 236	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.17 311	0.36 401	0.29 379	0.24 356	0.20 274	0.19 313	0.10 101	0.18 181	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.05 45

whm_eth	0.15 247	0.13 401	0.25 226	0.19 189	0.13 391	0.15 83	0.20 464	0.28 267	0.24 302	0.15 223	0.17 224	0.19 313	0.13 248	0.19 216	0.15 290	0.11 549	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.07 284

CAS	0.15 247	0.07 4	0.21 167	0.41 722	0.16 540	0.20 290	0.18 362	0.22 136	0.19 183	0.15 223	0.19 257	0.11 115	0.09 45	0.14 43	0.13 213	0.29 735	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 128	0.14 616

CroCo-Stereo Lap2	0.15 247	0.15 494	0.28 266	0.25 574	0.18 587	0.11 21	0.19 411	0.28 267	0.21 238	0.13 169	0.16 205	0.15 244	0.12 196	0.17 150	0.14 254	0.07 158	0.07 430	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.07 284

GLC_STEREO	0.15 247	0.10 175	0.24 212	0.21 339	0.09 76	0.17 182	0.15 202	0.23 161	0.27 341	0.17 272	0.20 274	0.17 280	0.11 155	0.23 299	0.16 317	0.07 158	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.06 176

CREStereo++_RVC	0.15 247	0.08 48	0.26 236	0.17 65	0.11 225	0.18 211	0.13 99	0.22 136	0.30 396	0.21 322	0.30 399	0.13 187	0.11 155	0.16 130	0.15 290	0.07 158	0.04 2	0.06 59	0.15 660	0.06 128	0.05 45
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	0.15 247	0.09 106	0.28 266	0.16 26	0.08 41	0.25 425	0.14 142	0.23 161	0.28 360	0.24 356	0.30 399	0.16 268	0.12 196	0.17 150	0.13 213	0.08 339	0.07 430	0.06 59	0.05 81	0.06 128	0.07 284

XX-TBD	0.15 247	0.18 558	0.28 266	0.22 414	0.10 157	0.22 357	0.15 202	0.22 136	0.27 341	0.22 332	0.26 352	0.14 221	0.12 196	0.16 130	0.13 213	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 222	0.06 176

PMTNet	0.15 247	0.08 48	0.23 201	0.15 7	0.09 76	0.23 382	0.16 259	0.25 206	0.23 284	0.17 272	0.21 289	0.16 268	0.14 286	0.22 289	0.13 213	0.29 735	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 222	0.06 176

AnonStereo	0.16 264	0.12 327	0.30 291	0.20 274	0.12 306	0.18 211	0.14 142	0.36 401	0.24 302	0.19 299	0.17 224	0.19 313	0.12 196	0.24 315	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.10 480	0.06 176

Weightmod_eth	0.16 264	0.11 261	0.20 153	0.21 339	0.13 391	0.20 290	0.18 362	0.25 206	0.19 183	0.17 272	0.25 340	0.19 313	0.17 363	0.25 346	0.14 254	0.16 666	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.05 45

Weightmod	0.16 264	0.12 327	0.19 135	0.20 274	0.10 157	0.24 405	0.17 311	0.25 206	0.21 238	0.18 291	0.29 383	0.19 313	0.15 306	0.27 386	0.16 317	0.09 446	0.10 596	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.08 372

SE	0.16 264	0.14 455	0.19 135	0.21 339	0.11 225	0.23 382	0.16 259	0.28 267	0.20 216	0.20 308	0.27 361	0.15 244	0.17 363	0.15 94	0.14 254	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.11 531	0.08 372

FE-Mocha	0.16 264	0.10 175	0.33 334	0.19 189	0.13 391	0.19 247	0.15 202	0.35 382	0.22 258	0.24 356	0.24 328	0.20 329	0.14 286	0.17 150	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.06 176

zero-FE	0.16 264	0.08 48	0.81 668	0.19 189	0.18 587	0.12 29	0.15 202	0.19 65	0.19 183	0.10 57	0.10 51	0.13 187	0.12 196	0.21 267	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.19 671	0.06 176

xyz-stereo-finetune	0.16 264	0.12 327	0.23 201	0.16 26	0.08 41	0.23 382	0.20 464	0.29 284	0.31 410	0.19 299	0.22 303	0.19 313	0.15 306	0.29 421	0.20 436	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.06 128	0.06 176

Reg-Stereo(zero)	0.16 264	0.07 4	0.36 377	0.19 189	0.10 157	0.19 247	0.14 142	0.28 267	0.24 302	0.22 332	0.20 274	0.24 392	0.18 394	0.21 267	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.06 128	0.06 176

tg	0.16 264	0.11 261	0.25 226	0.21 339	0.11 225	0.23 382	0.15 202	0.34 358	0.24 302	0.20 308	0.25 340	0.19 313	0.12 196	0.24 315	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.08 315	0.07 284

rvit_stereo_0083	0.16 264	0.12 327	0.26 236	0.21 339	0.13 391	0.17 182	0.17 311	0.22 136	0.34 446	0.16 252	0.21 289	0.19 313	0.16 331	0.21 267	0.16 317	0.11 549	0.10 596	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.07 284

rvit_stereo_0081_aga	0.16 264	0.14 455	0.28 266	0.21 339	0.13 391	0.19 247	0.17 311	0.23 161	0.24 302	0.17 272	0.21 289	0.19 313	0.13 248	0.19 216	0.14 254	0.11 549	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

rvit_stereo_0081	0.16 264	0.11 261	0.24 212	0.21 339	0.12 306	0.16 136	0.17 311	0.22 136	0.33 436	0.16 252	0.18 248	0.18 293	0.14 286	0.20 240	0.16 317	0.11 549	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

rvit_stereo_0082	0.16 264	0.11 261	0.24 212	0.21 339	0.12 306	0.16 136	0.17 311	0.22 136	0.33 436	0.16 252	0.18 248	0.18 293	0.14 286	0.20 240	0.16 317	0.11 549	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

CAS++	0.16 264	0.12 327	0.27 249	0.18 123	0.12 306	0.17 182	0.15 202	0.42 476	0.24 302	0.19 299	0.18 248	0.13 187	0.10 101	0.21 267	0.12 145	0.12 589	0.10 596	0.11 549	0.08 366	0.10 480	0.09 447
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 264	0.12 327	0.26 236	0.22 414	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.29 284	0.21 238	0.15 223	0.13 128	0.12 155	0.13 248	0.25 346	0.13 213	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

MIF-Stereo (partial)	0.16 264	0.10 175	0.34 346	0.21 339	0.15 507	0.15 83	0.13 99	0.28 267	0.25 318	0.17 272	0.26 352	0.15 244	0.16 331	0.25 346	0.17 350	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.08 372

RCA-Stereo	0.16 264	0.09 106	0.25 226	0.20 274	0.10 157	0.19 247	0.17 311	0.36 401	0.35 463	0.20 308	0.25 340	0.17 280	0.17 363	0.18 181	0.14 254	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.05 45

test-3	0.16 264	0.09 106	0.31 307	0.21 339	0.11 225	0.18 211	0.16 259	0.30 305	0.27 341	0.26 379	0.16 205	0.22 355	0.12 196	0.26 366	0.18 379	0.06 53	0.04 2	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.06 176

test_1	0.16 264	0.09 106	0.31 307	0.21 339	0.11 225	0.18 211	0.16 259	0.30 305	0.27 341	0.25 366	0.16 205	0.22 355	0.12 196	0.26 366	0.18 379	0.06 53	0.04 2	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.06 176

iRaftStereo_RVC	0.16 264	0.12 327	0.26 236	0.21 339	0.11 225	0.20 290	0.17 311	0.32 329	0.23 284	0.20 308	0.25 340	0.18 293	0.12 196	0.20 240	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.08 315	0.07 284

raftrobust	0.16 264	0.13 401	0.29 280	0.22 414	0.15 507	0.19 247	0.13 99	0.32 329	0.26 330	0.26 379	0.20 274	0.19 313	0.17 363	0.21 267	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.07 284

test_xeample3	0.16 264	0.11 261	0.56 584	0.19 189	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.35 382	0.20 216	0.16 252	0.12 107	0.13 187	0.12 196	0.24 315	0.15 290	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.07 284

monster_256*512	0.17 286	0.12 327	0.18 117	0.23 475	0.13 391	0.21 324	0.19 411	0.40 447	0.29 379	0.19 299	0.22 303	0.24 392	0.17 363	0.18 181	0.16 317	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.07 284

SMOE	0.17 286	0.11 261	0.21 167	0.20 274	0.09 76	0.26 449	0.21 495	0.30 305	0.23 284	0.21 322	0.27 361	0.21 343	0.17 363	0.18 181	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.12 588	0.07 278	0.11 531	0.07 284

NLSM1	0.17 286	0.10 175	0.17 92	0.21 339	0.18 587	0.25 425	0.17 311	0.47 532	0.40 530	0.16 252	0.21 289	0.13 187	0.15 306	0.21 267	0.18 379	0.08 339	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.06 176

xyz-stereo-finetune2	0.17 286	0.11 261	0.26 236	0.16 26	0.09 76	0.27 460	0.19 411	0.27 244	0.20 216	0.22 332	0.28 369	0.21 343	0.22 449	0.37 488	0.22 485	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.06 128	0.07 284

MM-Stereo_test3	0.17 286	0.12 327	0.29 280	0.23 475	0.14 443	0.19 247	0.22 525	0.39 433	0.36 476	0.16 252	0.24 328	0.17 280	0.12 196	0.19 216	0.14 254	0.07 158	0.07 430	0.08 303	0.06 182	0.09 404	0.06 176

MM-Stereo_test1	0.17 286	0.10 175	0.39 422	0.23 475	0.11 225	0.20 290	0.22 525	0.33 345	0.29 379	0.22 332	0.21 289	0.15 244	0.14 286	0.23 299	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.06 176

model_zeroshot	0.17 286	0.11 261	0.39 422	0.20 274	0.12 306	0.24 405	0.15 202	0.34 358	0.22 258	0.30 463	0.20 274	0.22 355	0.12 196	0.24 315	0.14 254	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.07 284

rvit_stereo_ft	0.17 286	0.14 455	0.30 291	0.25 574	0.14 443	0.17 182	0.21 495	0.28 267	0.26 330	0.16 252	0.19 257	0.20 329	0.16 331	0.22 289	0.17 350	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.07 284

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 286	0.13 401	0.24 212	0.19 189	0.13 391	0.24 405	0.17 311	0.30 305	0.37 487	0.43 646	0.17 224	0.13 187	0.12 196	0.19 216	0.15 290	0.08 339	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.08 372

AE-Stereo	0.17 286	0.11 261	0.31 307	0.24 533	0.14 443	0.23 382	0.18 362	0.34 358	0.29 379	0.15 223	0.25 340	0.21 343	0.13 248	0.20 240	0.14 254	0.07 158	0.08 522	0.09 406	0.10 526	0.07 222	0.06 176

rrr	0.17 286	0.11 261	0.57 587	0.19 189	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.35 382	0.22 258	0.15 223	0.12 107	0.14 221	0.12 196	0.28 401	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.07 284

plain	0.17 286	0.13 401	0.43 479	0.21 339	0.13 391	0.16 136	0.17 311	0.27 244	0.22 258	0.16 252	0.26 352	0.13 187	0.16 331	0.27 386	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.07 278	0.10 480	0.07 284

MSKI-zero shot	0.17 286	0.09 106	0.43 479	0.20 274	0.11 225	0.21 324	0.15 202	0.32 329	0.21 238	0.23 341	0.24 328	0.23 377	0.10 101	0.31 444	0.13 213	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

Any-RAFT	0.17 286	0.08 48	0.31 307	0.19 189	0.10 157	0.29 502	0.16 259	0.42 476	0.30 396	0.24 356	0.27 361	0.27 437	0.16 331	0.21 267	0.12 145	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.06 176

RAFT-Test	0.17 286	0.10 175	0.38 406	0.19 189	0.12 306	0.25 425	0.17 311	0.33 345	0.23 284	0.23 341	0.29 383	0.27 437	0.14 286	0.20 240	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

4D-IteraStereo	0.17 286	0.16 523	0.50 546	0.21 339	0.14 443	0.19 247	0.17 311	0.28 267	0.28 360	0.23 341	0.20 274	0.20 329	0.11 155	0.19 216	0.14 254	0.06 53	0.04 2	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.06 176

anonymousdsp2	0.17 286	0.10 175	0.28 266	0.20 274	0.11 225	0.25 425	0.17 311	0.41 462	0.31 410	0.23 341	0.23 314	0.22 355	0.15 306	0.25 346	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.08 315	0.07 284

knoymous	0.17 286	0.09 106	0.32 317	0.17 65	0.11 225	0.21 324	0.17 311	0.32 329	0.23 284	0.23 341	0.28 369	0.27 437	0.16 331	0.23 299	0.16 317	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.06 182	0.09 404	0.09 447

Selective-RAFT	0.17 286	0.12 327	0.30 291	0.24 533	0.10 157	0.29 502	0.15 202	0.32 329	0.31 410	0.17 272	0.17 224	0.21 343	0.18 394	0.28 401	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.06 176

AnonymousM	0.17 286	0.19 575	0.24 212	0.18 123	0.10 157	0.18 211	0.17 311	0.30 305	0.23 284	0.26 379	0.20 274	0.18 293	0.14 286	0.19 216	0.14 254	0.09 446	0.06 287	0.38 742	0.15 660	0.06 128	0.05 45

cross-raft	0.17 286	0.12 327	0.41 455	0.23 475	0.10 157	0.20 290	0.24 574	0.33 345	0.23 284	0.23 341	0.28 369	0.29 464	0.15 306	0.17 150	0.15 290	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

test-1	0.17 286	0.11 261	0.40 430	0.23 475	0.13 391	0.22 357	0.23 552	0.34 358	0.26 330	0.20 308	0.24 328	0.22 355	0.14 286	0.16 130	0.20 436	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.08 372

s12784h	0.17 286	0.09 106	0.26 236	0.18 123	0.07 6	0.32 551	0.19 411	0.37 413	0.32 422	0.23 341	0.25 340	0.18 293	0.17 363	0.25 346	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.05 45

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 286	0.14 455	0.32 317	0.20 274	0.09 76	0.19 247	0.17 311	0.32 329	0.30 396	0.25 366	0.33 447	0.20 329	0.17 363	0.19 216	0.15 290	0.06 53	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.05 45

CFNet-RSSM	0.17 286	0.10 175	0.40 430	0.20 274	0.11 225	0.20 290	0.15 202	0.36 401	0.30 396	0.23 341	0.21 289	0.26 426	0.15 306	0.20 240	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.05 45

Gwc-CoAtRS	0.17 286	0.10 175	0.37 386	0.20 274	0.12 306	0.19 247	0.15 202	0.32 329	0.28 360	0.23 341	0.23 314	0.27 437	0.15 306	0.20 240	0.13 213	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.06 128	0.06 176

S0	0.18 312	0.13 401	0.21 167	0.23 475	0.11 225	0.33 562	0.26 606	0.27 244	0.21 238	0.21 322	0.26 352	0.20 329	0.16 331	0.19 216	0.17 350	0.12 589	0.11 622	0.14 637	0.14 650	0.10 480	0.07 284

ManiGeoR	0.18 312	0.15 494	0.55 577	0.15 7	0.11 225	0.21 324	0.14 142	0.39 433	0.27 341	0.19 299	0.24 328	0.18 293	0.15 306	0.35 476	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.08 372

HLf10	0.18 312	0.15 494	0.55 577	0.15 7	0.11 225	0.21 324	0.14 142	0.39 433	0.27 341	0.19 299	0.24 328	0.18 293	0.15 306	0.35 476	0.19 413	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.08 372

TestStereo_HL2	0.18 312	0.14 455	0.34 346	0.17 65	0.11 225	0.20 290	0.15 202	0.33 345	0.29 379	0.22 332	0.29 383	0.19 313	0.17 363	0.39 499	0.18 379	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.08 315	0.08 372

GGDA	0.18 312	0.14 455	0.33 334	0.17 65	0.10 157	0.20 290	0.16 259	0.33 345	0.31 410	0.22 332	0.28 369	0.19 313	0.16 331	0.38 494	0.17 350	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.08 315	0.08 372

TestStereo-Hl	0.18 312	0.11 261	0.31 307	0.17 65	0.10 157	0.22 357	0.16 259	0.36 401	0.29 379	0.23 341	0.26 352	0.22 355	0.19 410	0.38 494	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.06 182	0.07 222	0.07 284

Lsterematch	0.18 312	0.13 401	0.33 334	0.19 189	0.10 157	0.23 382	0.17 311	0.25 206	0.32 422	0.28 402	0.37 488	0.24 392	0.21 431	0.23 299	0.22 485	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.07 284

WQFJA1	0.18 312	0.10 175	0.16 66	0.22 414	0.18 587	0.25 425	0.19 411	0.51 584	0.51 642	0.15 223	0.17 224	0.15 244	0.16 331	0.20 240	0.20 436	0.07 158	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

WQFJX1	0.18 312	0.10 175	0.16 66	0.23 475	0.17 565	0.24 405	0.19 411	0.58 670	0.52 651	0.16 252	0.16 205	0.14 221	0.15 306	0.26 366	0.17 350	0.08 339	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.06 176

WQFJX	0.18 312	0.10 175	0.17 92	0.22 414	0.18 587	0.25 425	0.18 362	0.53 615	0.45 586	0.17 272	0.16 205	0.14 221	0.16 331	0.23 299	0.18 379	0.07 158	0.08 522	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

NLMM	0.18 312	0.10 175	0.16 66	0.22 414	0.18 587	0.25 425	0.19 411	0.51 584	0.51 642	0.15 223	0.17 224	0.15 244	0.16 331	0.20 240	0.20 436	0.07 158	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

IGEV-FE	0.18 312	0.10 175	0.65 624	0.20 274	0.12 306	0.19 247	0.15 202	0.34 358	0.19 183	0.28 402	0.22 303	0.27 437	0.13 248	0.23 299	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.06 176

H2IRNET	0.18 312	0.13 401	0.35 357	0.21 339	0.12 306	0.20 290	0.15 202	0.27 244	0.30 396	0.17 272	0.31 414	0.25 404	0.20 421	0.24 315	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.10 526	0.09 404	0.06 176

ACVNet-DCA	0.18 312	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.41 462	0.27 341	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.18 394	0.28 401	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.09 404	0.09 447

cc1	0.18 312	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.35 382	0.47 609	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.18 394	0.28 401	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.08 372

11t1	0.18 312	0.10 175	0.30 291	0.20 274	0.11 225	0.27 460	0.17 311	0.35 382	0.23 284	0.25 366	0.23 314	0.23 377	0.23 463	0.25 346	0.18 379	0.09 446	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.09 447

tt1	0.18 312	0.14 455	0.35 357	0.23 475	0.11 225	0.30 521	0.19 411	0.35 382	0.44 574	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.16 331	0.27 386	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.08 315	0.08 372

IGEV_Zeroshot_test	0.18 312	0.10 175	0.65 624	0.20 274	0.12 306	0.19 247	0.15 202	0.34 358	0.19 183	0.28 402	0.22 303	0.27 437	0.13 248	0.23 299	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.06 176

MIM_Stereo	0.18 312	0.12 327	0.38 406	0.20 274	0.11 225	0.17 182	0.14 142	0.35 382	0.25 318	0.27 389	0.35 469	0.23 377	0.13 248	0.27 386	0.16 317	0.06 53	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.06 176

HH	0.18 312	0.12 327	0.55 577	0.22 414	0.12 306	0.18 211	0.18 362	0.34 358	0.19 183	0.20 308	0.24 328	0.34 520	0.18 394	0.29 421	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.06 176

HanStereo	0.18 312	0.12 327	0.55 577	0.22 414	0.12 306	0.18 211	0.18 362	0.34 358	0.19 183	0.20 308	0.24 328	0.34 520	0.18 394	0.29 421	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.07 278	0.07 222	0.06 176

LL-Strereo2	0.18 312	0.18 558	0.39 422	0.22 414	0.12 306	0.24 405	0.13 99	0.31 317	0.23 284	0.24 356	0.20 274	0.24 392	0.12 196	0.26 366	0.15 290	0.06 53	0.06 287	0.12 588	0.09 478	0.08 315	0.07 284

riskmin	0.18 312	0.09 106	0.34 346	0.18 123	0.12 306	0.24 405	0.16 259	0.34 358	0.28 360	0.21 322	0.23 314	0.33 510	0.24 481	0.23 299	0.17 350	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.06 182	0.10 480	0.10 507

test_4	0.18 312	0.12 327	0.34 346	0.23 475	0.12 306	0.18 211	0.22 525	0.26 228	0.24 302	0.24 356	0.47 609	0.22 355	0.13 248	0.24 315	0.16 317	0.06 53	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.07 222	0.05 45

GMOStereo	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

error version	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

test-v	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

test_3	0.18 312	0.11 261	0.32 317	0.24 533	0.11 225	0.22 357	0.25 592	0.31 317	0.31 410	0.25 366	0.18 248	0.23 377	0.13 248	0.25 346	0.19 413	0.06 53	0.05 46	0.09 406	0.10 526	0.07 222	0.06 176

Patchmatch Stereo++	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.26 366	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372
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	0.18 312	0.11 261	0.35 357	0.23 475	0.11 225	0.24 405	0.20 464	0.29 284	0.26 330	0.26 379	0.25 340	0.25 404	0.18 394	0.34 465	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.08 372

PSM-adaLoss	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.16 259	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.18 394	0.24 315	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

ROB_FTStereo_v2	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.16 259	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.24 315	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

ROB_FTStereo	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.28 369	0.25 404	0.17 363	0.24 315	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

HUI-Stereo	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.28 369	0.25 404	0.17 363	0.22 289	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

DeepStereo_RVC	0.18 312	0.11 261	0.40 430	0.21 339	0.11 225	0.19 247	0.16 259	0.28 267	0.22 258	0.27 389	0.27 361	0.23 377	0.28 550	0.24 315	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.10 507

iGMRVC	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.15 202	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.27 386	0.17 350	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

iRAFT	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.14 142	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.17 363	0.26 366	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

CRE-IMP	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.11 225	0.24 405	0.17 311	0.29 284	0.21 238	0.27 389	0.26 352	0.24 392	0.17 363	0.23 299	0.18 379	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.07 278	0.10 480	0.10 507

test-2	0.18 312	0.14 455	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.20 290	0.27 613	0.26 228	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.26 426	0.17 363	0.15 94	0.12 145	0.07 158	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.05 45

RAFT-IKP	0.18 312	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.10 157	0.18 211	0.15 202	0.29 284	0.22 258	0.28 402	0.29 383	0.25 404	0.18 394	0.25 346	0.16 317	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

rafts_anoy	0.18 312	0.15 494	0.35 357	0.22 414	0.14 443	0.19 247	0.17 311	0.32 329	0.30 396	0.23 341	0.25 340	0.20 329	0.16 331	0.22 289	0.19 413	0.08 339	0.07 430	0.10 490	0.12 606	0.09 404	0.08 372

raft+_RVC	0.18 312	0.14 455	0.32 317	0.21 339	0.15 507	0.21 324	0.16 259	0.38 421	0.34 446	0.21 322	0.28 369	0.20 329	0.15 306	0.24 315	0.19 413	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.08 372

RALCasStereoNet	0.18 312	0.15 494	0.33 334	0.21 339	0.14 443	0.21 324	0.18 362	0.31 317	0.25 318	0.21 322	0.29 383	0.22 355	0.15 306	0.27 386	0.17 350	0.08 339	0.10 596	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.09 447

sCroCo_RVC	0.18 312	0.14 455	0.49 535	0.27 637	0.18 587	0.22 357	0.17 311	0.27 244	0.23 284	0.14 200	0.22 303	0.17 280	0.14 286	0.21 267	0.15 290	0.10 501	0.11 622	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

DCANet	0.18 312	0.13 401	0.40 430	0.19 189	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.34 358	0.39 512	0.29 431	0.31 414	0.18 293	0.23 463	0.20 240	0.19 413	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.07 284

AFF-stereo	0.18 312	0.15 494	0.32 317	0.21 339	0.10 157	0.18 211	0.18 362	0.33 345	0.27 341	0.25 366	0.37 488	0.25 404	0.17 363	0.24 315	0.15 290	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.05 45

DIP-Stereo	0.18 312	0.12 327	0.33 334	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.12 47	0.42 476	0.25 318	0.27 389	0.32 424	0.21 343	0.17 363	0.25 346	0.20 436	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.07 222	0.08 372
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	0.18 312	0.09 106	0.32 317	0.22 414	0.12 306	0.22 357	0.19 411	0.42 476	0.19 183	0.31 481	0.45 592	0.20 329	0.14 286	0.18 181	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

RAFT-Stereo	0.18 312	0.09 106	0.32 317	0.22 414	0.12 306	0.22 357	0.19 411	0.42 476	0.19 183	0.31 481	0.45 592	0.20 329	0.14 286	0.18 181	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 361	0.12 327	0.22 185	0.22 414	0.13 391	0.31 537	0.22 525	0.30 305	0.27 341	0.25 366	0.31 414	0.20 329	0.20 421	0.18 181	0.17 350	0.12 589	0.09 561	0.15 653	0.16 672	0.11 531	0.12 572

HLF11	0.19 361	0.14 455	0.54 570	0.15 7	0.12 306	0.21 324	0.12 47	0.37 413	0.24 302	0.20 308	0.29 383	0.18 293	0.18 394	0.37 488	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.09 447

HLf8	0.19 361	0.16 523	0.55 577	0.15 7	0.12 306	0.24 405	0.14 142	0.40 447	0.31 410	0.20 308	0.26 352	0.18 293	0.15 306	0.35 476	0.17 350	0.10 501	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.09 447

TestStereo_HLe17	0.19 361	0.17 543	0.64 622	0.16 26	0.11 225	0.21 324	0.17 311	0.40 447	0.30 396	0.19 299	0.25 340	0.17 280	0.15 306	0.38 494	0.17 350	0.08 339	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

NLMM1	0.19 361	0.12 327	0.16 66	0.23 475	0.18 587	0.24 405	0.20 464	0.59 676	0.65 696	0.18 291	0.17 224	0.13 187	0.14 286	0.25 346	0.18 379	0.08 339	0.09 561	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

NLCSM	0.19 361	0.12 327	0.18 117	0.24 533	0.19 614	0.24 405	0.21 495	0.42 476	0.40 530	0.19 299	0.18 248	0.14 221	0.16 331	0.47 530	0.19 413	0.08 339	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.07 284

AIO-test1	0.19 361	0.14 455	0.41 455	0.27 637	0.15 507	0.21 324	0.16 259	0.39 433	0.36 476	0.17 272	0.26 352	0.18 293	0.13 248	0.28 401	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.06 128	0.09 447

rvit_0105_6	0.19 361	0.14 455	0.34 346	0.23 475	0.14 443	0.18 211	0.20 464	0.29 284	0.37 487	0.18 291	0.22 303	0.23 377	0.17 363	0.26 366	0.17 350	0.15 650	0.13 654	0.13 610	0.11 567	0.11 531	0.08 372

1test111	0.19 361	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.41 462	0.27 341	0.17 272	0.19 257	0.13 187	0.18 394	0.34 465	0.22 485	0.08 339	0.05 46	0.08 303	0.06 182	0.09 404	0.09 447

DCANet-4	0.19 361	0.10 175	0.52 563	0.19 189	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.36 401	0.39 512	0.29 431	0.30 399	0.17 280	0.22 449	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

fff	0.19 361	0.13 401	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.35 382	0.43 558	0.29 431	0.30 399	0.18 293	0.28 550	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

ADStereo(finetuned)	0.19 361	0.13 401	0.49 535	0.19 189	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.34 358	0.39 512	0.29 431	0.31 414	0.18 293	0.31 597	0.21 267	0.19 413	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.06 128	0.07 284

x	0.19 361	0.11 261	0.29 280	0.20 274	0.11 225	0.26 449	0.18 362	0.41 462	0.29 379	0.25 366	0.29 383	0.28 453	0.24 481	0.26 366	0.23 506	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.08 372

DisPM	0.19 361	0.10 175	0.35 357	0.23 475	0.13 391	0.18 211	0.20 464	0.29 284	0.29 379	0.33 518	0.34 458	0.23 377	0.16 331	0.33 458	0.16 317	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.11 548

iRaft-Stereo_20w	0.19 361	0.10 175	0.46 510	0.19 189	0.13 391	0.25 425	0.19 411	0.52 603	0.19 183	0.29 431	0.21 289	0.22 355	0.20 421	0.28 401	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.08 366	0.08 315	0.08 372

TRStereo	0.19 361	0.17 543	0.47 518	0.23 475	0.19 614	0.19 247	0.16 259	0.52 603	0.28 360	0.20 308	0.19 257	0.21 343	0.13 248	0.24 315	0.13 213	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.11 567	0.06 128	0.06 176

Pruner-Stereo	0.19 361	0.11 261	0.34 346	0.29 663	0.12 306	0.19 247	0.17 311	0.31 317	0.29 379	0.33 518	0.32 424	0.25 404	0.15 306	0.24 315	0.21 463	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.09 447

RALAANet	0.19 361	0.18 558	0.37 386	0.23 475	0.14 443	0.23 382	0.13 99	0.37 413	0.29 379	0.28 402	0.26 352	0.25 404	0.15 306	0.26 366	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.06 176

csc	0.19 361	0.13 401	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.35 382	0.43 558	0.29 431	0.30 399	0.18 293	0.28 550	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

cscssc	0.19 361	0.13 401	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.19 247	0.18 362	0.35 382	0.43 558	0.29 431	0.30 399	0.18 293	0.28 550	0.20 240	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.05 81	0.05 7	0.07 284

GMStereo	0.19 361	0.25 637	0.40 430	0.21 339	0.12 306	0.22 357	0.19 411	0.29 284	0.40 530	0.25 366	0.23 314	0.16 268	0.15 306	0.25 346	0.19 413	0.09 446	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.08 372
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	0.20 382	0.14 455	0.31 307	0.22 414	0.12 306	0.26 449	0.16 259	0.31 317	0.27 341	0.32 503	0.58 662	0.23 377	0.15 306	0.23 299	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.07 278	0.08 315	0.06 176

FLISNet	0.20 382	0.13 401	0.33 334	0.18 123	0.15 507	0.17 182	0.16 259	0.34 358	0.21 238	0.37 580	0.39 517	0.36 539	0.24 481	0.29 421	0.21 463	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.09 478	0.09 404	0.07 284

CoSv	0.20 382	0.13 401	0.33 334	0.18 123	0.15 507	0.17 182	0.16 259	0.34 358	0.21 238	0.37 580	0.39 517	0.36 539	0.24 481	0.29 421	0.21 463	0.06 53	0.05 46	0.08 303	0.09 478	0.09 404	0.07 284

AIO-test2	0.20 382	0.20 588	0.36 377	0.26 609	0.15 507	0.22 357	0.16 259	0.42 476	0.42 550	0.16 252	0.29 383	0.15 244	0.11 155	0.26 366	0.13 213	0.18 689	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.07 222	0.07 284

rvit_0105_4	0.20 382	0.15 494	0.38 406	0.23 475	0.14 443	0.20 290	0.22 525	0.33 345	0.39 512	0.19 299	0.24 328	0.25 404	0.19 410	0.27 386	0.17 350	0.16 666	0.13 654	0.13 610	0.11 567	0.11 531	0.08 372

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 382	0.72 754	0.70 642	0.17 65	0.08 41	0.15 83	0.15 202	0.18 50	0.16 108	0.13 169	0.12 107	0.09 38	0.08 19	0.16 130	0.13 213	0.35 742	0.04 2	0.08 303	0.07 278	0.11 531	0.23 707

test_sample1	0.20 382	0.10 175	0.28 266	0.19 189	0.12 306	0.28 480	0.19 411	0.41 462	0.25 318	0.26 379	0.31 414	0.29 464	0.26 514	0.44 520	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.09 447

MyStereo06	0.20 382	0.12 327	0.57 587	0.21 339	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.40 447	0.21 238	0.30 463	0.24 328	0.31 491	0.18 394	0.22 289	0.18 379	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

xx1	0.20 382	0.14 455	0.38 406	0.23 475	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.35 382	0.47 609	0.17 272	0.19 257	0.28 453	0.24 481	0.28 401	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.09 478	0.09 404	0.09 447

GCAPDPT-zeroshot	0.20 382	0.08 48	1.14 724	0.29 663	0.43 733	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.25 318	0.14 200	0.17 224	0.15 244	0.11 155	0.20 240	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

DCRE	0.20 382	0.13 401	0.40 430	0.21 339	0.15 507	0.20 290	0.19 411	0.30 305	0.27 341	0.22 332	0.80 709	0.23 377	0.16 331	0.23 299	0.15 290	0.07 158	0.07 430	0.07 189	0.08 366	0.07 222	0.06 176

qqq	0.20 382	0.12 327	0.31 307	0.20 274	0.11 225	0.23 382	0.19 411	0.41 462	0.27 341	0.24 356	0.28 369	0.28 453	0.24 481	0.34 465	0.22 485	0.08 339	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.09 404	0.09 447

PFNet+	0.20 382	0.10 175	0.37 386	0.21 339	0.12 306	0.17 182	0.19 411	0.29 284	0.34 446	0.33 518	0.32 424	0.24 392	0.16 331	0.32 451	0.17 350	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.08 315	0.12 572

NF-Stereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

OCTAStereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

RE-Stereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

TVStereo	0.20 382	0.10 175	0.35 357	0.24 533	0.12 306	0.21 324	0.18 362	0.38 421	0.32 422	0.28 402	0.30 399	0.22 355	0.16 331	0.51 548	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.13 592

sAnonymous2	0.20 382	0.21 603	0.58 592	0.24 533	0.17 565	0.22 357	0.19 411	0.34 358	0.28 360	0.17 272	0.19 257	0.17 280	0.16 331	0.17 150	0.14 254	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.23 693	0.17 653

CroCo_RVC	0.20 382	0.21 603	0.58 592	0.24 533	0.17 565	0.22 357	0.19 411	0.34 358	0.28 360	0.17 272	0.19 257	0.17 280	0.16 331	0.17 150	0.14 254	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.23 693	0.17 653

111	0.20 382	0.17 543	0.40 430	0.18 123	0.09 76	0.24 405	0.17 311	0.41 462	0.45 586	0.23 341	0.29 383	0.29 464	0.21 431	0.24 315	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.08 372

HITNet	0.20 382	0.17 543	0.43 479	0.19 189	0.08 41	0.27 460	0.14 142	0.42 476	0.30 396	0.29 431	0.32 424	0.27 437	0.21 431	0.28 401	0.25 529	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.06 176
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	0.21 403	0.20 588	0.29 280	0.23 475	0.11 225	0.36 598	0.17 311	0.37 413	0.29 379	0.24 356	0.28 369	0.19 313	0.21 431	0.53 561	0.21 463	0.10 501	0.08 522	0.10 490	0.10 526	0.11 531	0.08 372

TestStereo_HL3	0.21 403	0.13 401	0.77 654	0.17 65	0.11 225	0.23 382	0.16 259	0.34 358	0.20 216	0.27 389	0.38 503	0.23 377	0.19 410	0.41 510	0.14 254	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.07 222	0.08 372

IGEV_i1	0.21 403	0.11 261	0.43 479	0.22 414	0.11 225	0.31 537	0.19 411	0.43 490	0.30 396	0.29 431	0.30 399	0.31 491	0.20 421	0.33 458	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.08 372

Selective-IGEV-i1	0.21 403	0.10 175	0.31 307	0.23 475	0.13 391	0.31 537	0.22 525	0.46 522	0.42 550	0.27 389	0.32 424	0.33 510	0.17 363	0.25 346	0.19 413	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.09 447

Hybrid-DGEV-2	0.21 403	0.15 494	0.34 346	0.24 533	0.13 391	0.28 480	0.14 142	0.48 545	0.44 574	0.27 389	0.24 328	0.25 404	0.25 503	0.28 401	0.19 413	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.07 284

FACV-RUCA	0.21 403	0.15 494	0.32 317	0.23 475	0.23 671	0.26 449	0.19 411	0.39 433	0.34 446	0.25 366	0.32 424	0.21 343	0.24 481	0.24 315	0.19 413	0.10 501	0.07 430	0.15 653	0.08 366	0.16 631	0.13 592

IGEV-RUCA	0.21 403	0.08 48	0.23 201	0.19 189	0.19 614	0.28 480	0.24 574	0.23 161	0.21 238	0.20 308	0.23 314	0.28 453	0.49 689	0.26 366	0.18 379	0.09 446	0.08 522	0.18 680	0.13 635	0.17 648	0.17 653

rvit_0105_5	0.21 403	0.15 494	0.38 406	0.23 475	0.13 391	0.22 357	0.24 574	0.36 401	0.39 512	0.21 322	0.23 314	0.26 426	0.19 410	0.26 366	0.19 413	0.15 650	0.13 654	0.12 588	0.12 606	0.10 480	0.09 447

GCAP-BAT	0.21 403	0.08 48	1.22 729	0.29 663	0.43 733	0.16 136	0.15 202	0.27 244	0.25 318	0.14 200	0.17 224	0.15 244	0.11 155	0.20 240	0.12 145	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.06 128	0.06 176

test_sample2	0.21 403	0.10 175	0.28 266	0.19 189	0.11 225	0.27 460	0.21 495	0.43 490	0.29 379	0.26 379	0.31 414	0.30 481	0.24 481	0.45 523	0.18 379	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.09 447

mmm	0.21 403	0.12 327	0.31 307	0.22 414	0.12 306	0.28 480	0.21 495	0.41 462	0.27 341	0.29 431	0.38 503	0.29 464	0.24 481	0.29 421	0.22 485	0.09 446	0.07 430	0.11 549	0.09 478	0.10 480	0.09 447

CASS	0.21 403	0.15 494	0.32 317	0.26 609	0.11 225	0.28 480	0.19 411	0.39 433	0.30 396	0.32 503	0.34 458	0.25 404	0.24 481	0.25 346	0.20 436	0.13 610	0.08 522	0.11 549	0.09 478	0.11 531	0.11 548
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 403	0.16 523	0.32 317	0.26 609	0.13 391	0.26 449	0.27 613	0.40 447	0.36 476	0.29 431	0.39 517	0.22 355	0.21 431	0.33 458	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.07 284

RAFT_CTSACE	0.21 403	0.16 523	0.41 455	0.25 574	0.15 507	0.22 357	0.24 574	0.32 329	0.28 360	0.33 518	0.51 627	0.29 464	0.17 363	0.32 451	0.13 213	0.06 53	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.06 176

RAFT+CT+SA	0.21 403	0.18 558	0.33 334	0.25 574	0.18 587	0.23 382	0.29 636	0.40 447	0.36 476	0.24 356	0.38 503	0.18 293	0.16 331	0.32 451	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.12 606	0.09 404	0.09 447

SA-5K	0.21 403	0.16 523	0.32 317	0.26 609	0.13 391	0.26 449	0.27 613	0.40 447	0.36 476	0.29 431	0.39 517	0.22 355	0.21 431	0.33 458	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.07 284

CIPLG	0.21 403	0.21 603	0.55 577	0.23 475	0.15 507	0.25 425	0.20 464	0.35 382	0.29 379	0.31 481	0.33 447	0.22 355	0.15 306	0.26 366	0.20 436	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372

IPLG	0.21 403	0.15 494	0.53 567	0.21 339	0.12 306	0.28 480	0.17 311	0.42 476	0.30 396	0.33 518	0.32 424	0.15 244	0.17 363	0.50 543	0.21 463	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

IPLGR_C	0.21 403	0.22 618	0.60 600	0.23 475	0.15 507	0.24 405	0.20 464	0.35 382	0.29 379	0.31 481	0.32 424	0.22 355	0.15 306	0.25 346	0.20 436	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372

MIPNet	0.21 403	0.15 494	0.52 563	0.21 339	0.12 306	0.27 460	0.20 464	0.45 511	0.37 487	0.30 463	0.23 314	0.19 313	0.24 481	0.27 386	0.19 413	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

IPLGR	0.21 403	0.13 401	0.61 603	0.21 339	0.11 225	0.25 425	0.18 362	0.41 462	0.37 487	0.28 402	0.27 361	0.21 343	0.19 410	0.37 488	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.07 222	0.06 176

ACRE	0.21 403	0.20 588	0.62 611	0.23 475	0.15 507	0.24 405	0.20 464	0.35 382	0.28 360	0.31 481	0.32 424	0.22 355	0.15 306	0.25 346	0.20 436	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372

GANet-ADL	0.21 403	0.12 327	0.45 502	0.23 475	0.14 443	0.29 502	0.19 411	0.46 522	0.35 463	0.25 366	0.32 424	0.32 501	0.19 410	0.24 315	0.20 436	0.10 501	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.10 507

LCNet	0.21 403	0.11 261	0.29 280	0.25 574	0.12 306	0.23 382	0.19 411	0.34 358	0.26 330	0.28 402	0.35 469	0.26 426	0.30 580	0.35 476	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.10 526	0.13 590	0.22 700

PSM-softLoss	0.21 403	0.10 175	0.39 422	0.24 533	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.38 421	0.26 330	0.29 431	0.32 424	0.24 392	0.16 331	0.52 554	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.09 478	0.08 315	0.12 572

KMStereo	0.21 403	0.10 175	0.39 422	0.24 533	0.12 306	0.20 290	0.18 362	0.38 421	0.26 330	0.29 431	0.32 424	0.24 392	0.16 331	0.52 554	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.09 478	0.08 315	0.12 572

SST-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.37 386	0.24 533	0.13 391	0.19 247	0.17 311	0.31 317	0.24 302	0.34 538	0.33 447	0.29 464	0.25 503	0.56 582	0.17 350	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.07 284

RAFT_R40	0.21 403	0.10 175	0.37 386	0.24 533	0.13 391	0.18 211	0.18 362	0.31 317	0.29 379	0.33 518	0.33 447	0.30 481	0.24 481	0.55 571	0.18 379	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.07 284

RAFT-345	0.21 403	0.10 175	0.46 510	0.22 414	0.11 225	0.20 290	0.16 259	0.26 228	0.25 318	0.27 389	0.66 688	0.21 343	0.16 331	0.55 571	0.21 463	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.06 176

RAFT	0.21 403	0.17 543	0.32 317	0.24 533	0.12 306	0.25 425	0.27 613	0.35 382	0.28 360	0.33 518	0.33 447	0.38 555	0.22 449	0.29 421	0.17 350	0.08 339	0.08 522	0.11 549	0.10 526	0.10 480	0.06 176

GMM-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.43 479	0.23 475	0.13 391	0.24 405	0.25 592	0.37 413	0.27 341	0.30 463	0.45 592	0.27 437	0.21 431	0.31 444	0.17 350	0.07 158	0.05 46	0.10 490	0.09 478	0.08 315	0.19 673

Prome-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.30 291	0.24 533	0.12 306	0.23 382	0.23 552	0.36 401	0.25 318	0.33 518	0.59 665	0.24 392	0.28 550	0.29 421	0.16 317	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.20 685

TestStereo	0.21 403	0.19 575	0.40 430	0.25 574	0.10 157	0.22 357	0.21 495	0.31 317	0.31 410	0.23 341	0.34 458	0.22 355	0.18 394	0.62 618	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.07 278	0.11 531	0.06 176

XX-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.83 675	0.26 609	0.17 565	0.23 382	0.13 99	0.40 447	0.18 163	0.20 308	0.41 537	0.31 491	0.10 101	0.32 451	0.12 145	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.05 45

EAI-Stereo	0.21 403	0.10 175	0.33 334	0.21 339	0.12 306	0.30 521	0.46 717	0.46 522	0.20 216	0.25 366	0.50 621	0.17 280	0.16 331	0.24 315	0.23 506	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.10 526	0.06 128	0.07 284

FENet	0.21 403	0.11 261	0.45 502	0.21 339	0.12 306	0.26 449	0.17 311	0.41 462	0.35 463	0.30 463	0.31 414	0.29 464	0.23 463	0.26 366	0.23 506	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

SCION-MonSter(vits)	0.22 439	0.08 48	0.13 8	0.17 65	0.08 41	0.13 36	0.12 47	0.44 498	0.53 656	0.09 23	0.44 579	0.30 481	0.25 503	0.34 465	0.42 643	0.10 501	0.08 522	0.18 680	0.17 682	0.14 608	0.12 572

MyStereo8	0.22 439	0.15 494	0.63 614	0.21 339	0.17 565	0.31 537	0.16 259	0.36 401	0.32 422	0.28 402	0.36 479	0.25 404	0.18 394	0.25 346	0.28 555	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.12 572

ffm	0.22 439	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.35 382	0.44 574	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.27 386	0.11 65	0.08 339	0.05 46	0.11 549	0.10 526	0.08 315	0.08 372

StereoVision	0.22 439	0.18 558	0.37 386	0.27 637	0.17 565	0.23 382	0.22 525	0.38 421	0.31 410	0.20 308	0.51 627	0.22 355	0.16 331	0.28 401	0.18 379	0.11 549	0.12 642	0.13 610	0.13 635	0.10 480	0.07 284

raft_robust	0.22 439	0.17 543	0.30 291	0.22 414	0.12 306	0.23 382	0.22 525	0.49 555	0.48 621	0.32 503	0.32 424	0.26 426	0.23 463	0.53 561	0.15 290	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.10 526	0.08 315	0.06 176

Sa-1000	0.22 439	0.15 494	0.35 357	0.23 475	0.13 391	0.28 480	0.23 552	0.47 532	0.39 512	0.30 463	0.50 621	0.26 426	0.19 410	0.33 458	0.16 317	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.08 315	0.06 176

SA	0.22 439	0.16 523	0.36 377	0.23 475	0.13 391	0.24 405	0.23 552	0.45 511	0.40 530	0.27 389	0.44 579	0.23 377	0.23 463	0.33 458	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.11 567	0.08 315	0.06 176

dd	0.22 439	0.26 648	0.40 430	0.22 414	0.12 306	0.25 425	0.21 495	0.32 329	0.44 574	0.29 431	0.28 369	0.25 404	0.16 331	0.30 437	0.25 529	0.12 589	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.11 531	0.09 447

GwcNet-ADL	0.22 439	0.14 455	0.58 592	0.24 533	0.13 391	0.22 357	0.23 552	0.49 555	0.40 530	0.27 389	0.29 383	0.30 481	0.20 421	0.26 366	0.23 506	0.09 446	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.09 404	0.09 447

HHNet	0.22 439	0.12 327	0.52 563	0.18 123	0.18 587	0.20 290	0.20 464	0.34 358	0.31 410	0.32 503	0.59 665	0.20 329	0.21 431	0.24 315	0.31 583	0.08 339	0.05 46	0.09 406	0.07 278	0.08 315	0.11 548

KYRaft	0.22 439	0.10 175	0.30 291	0.23 475	0.12 306	0.23 382	0.23 552	0.35 382	0.24 302	0.35 555	0.54 645	0.34 520	0.26 514	0.29 421	0.15 290	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.10 526	0.08 315	0.31 728

IRAFT_RVC	0.22 439	0.12 327	0.39 422	0.26 609	0.11 225	0.18 211	0.24 574	0.40 447	0.37 487	0.31 481	0.30 399	0.29 464	0.24 481	0.55 571	0.22 485	0.08 339	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.08 315	0.07 284

GES	0.22 439	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.14 443	0.27 460	0.19 411	0.49 555	0.33 436	0.30 463	0.36 479	0.25 404	0.23 463	0.29 421	0.22 485	0.10 501	0.08 522	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.11 548

SFCPSM	0.22 439	0.10 175	0.51 556	0.21 339	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.55 635	0.39 512	0.29 431	0.32 424	0.23 377	0.21 431	0.27 386	0.19 413	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.08 372

DMCA	0.22 439	0.14 455	0.36 377	0.22 414	0.14 443	0.27 460	0.20 464	0.43 490	0.38 502	0.31 481	0.32 424	0.33 510	0.24 481	0.24 315	0.28 555	0.11 549	0.08 522	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.11 548

BEATNet_4x	0.22 439	0.18 558	0.47 518	0.22 414	0.10 157	0.28 480	0.14 142	0.46 522	0.32 422	0.31 481	0.34 458	0.31 491	0.25 503	0.31 444	0.29 567	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.06 182	0.10 480	0.08 372

MLCV	0.22 439	0.16 523	0.44 489	0.21 339	0.08 41	0.29 502	0.19 411	0.38 421	0.37 487	0.38 595	0.44 579	0.31 491	0.21 431	0.41 510	0.24 519	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 222	0.06 176

DN-CSS_ROB	0.22 439	0.25 637	0.47 518	0.24 533	0.14 443	0.25 425	0.12 47	0.40 447	0.33 436	0.29 431	0.42 554	0.22 355	0.20 421	0.33 458	0.19 413	0.07 158	0.06 287	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.07 284

Select-FE	0.23 457	0.14 455	0.78 655	0.22 414	0.18 587	0.22 357	0.13 99	0.43 490	0.26 330	0.28 402	0.33 447	0.39 567	0.29 565	0.27 386	0.19 413	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.13 635	0.08 315	0.12 572

G2L-ROB	0.23 457	0.15 494	0.41 455	0.19 189	0.12 306	0.27 460	0.21 495	0.47 532	0.33 436	0.34 538	0.31 414	0.41 589	0.22 449	0.49 539	0.26 543	0.09 446	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.09 404	0.10 507

DFGA-Net	0.23 457	0.24 632	0.49 535	0.22 414	0.15 507	0.25 425	0.17 311	0.39 433	0.39 512	0.29 431	0.31 414	0.21 343	0.17 363	0.59 599	0.28 555	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.08 372

PAM_32	0.23 457	0.10 175	0.63 614	0.21 339	0.14 443	0.33 562	0.19 411	0.36 401	0.23 284	0.29 431	0.28 369	0.56 673	0.28 550	0.27 386	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.09 447

PAM	0.23 457	0.10 175	0.63 614	0.22 414	0.15 507	0.34 576	0.21 495	0.37 413	0.22 258	0.31 481	0.27 361	0.55 669	0.26 514	0.26 366	0.17 350	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.09 478	0.07 222	0.09 447

rvit_0105_3	0.23 457	0.17 543	0.40 430	0.25 574	0.15 507	0.24 405	0.28 629	0.38 421	0.41 542	0.25 366	0.25 340	0.28 453	0.21 431	0.28 401	0.20 436	0.15 650	0.13 654	0.14 637	0.15 660	0.10 480	0.09 447

UGAM-zero	0.23 457	0.10 175	0.54 570	0.19 189	0.13 391	0.21 324	0.14 142	0.44 498	0.22 258	0.28 402	0.28 369	0.51 652	0.33 608	0.65 634	0.14 254	0.07 158	0.06 287	0.07 189	0.08 366	0.06 128	0.07 284

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 457	0.13 401	0.83 675	0.20 274	0.21 641	0.23 382	0.17 311	0.48 545	0.27 341	0.23 341	0.29 383	0.39 567	0.23 463	0.25 346	0.15 290	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.11 567	0.11 531	0.10 507

test_sample3	0.23 457	0.12 327	0.43 479	0.19 189	0.12 306	0.32 551	0.20 464	0.50 566	0.34 446	0.31 481	0.33 447	0.29 464	0.22 449	0.53 561	0.22 485	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.10 480	0.10 507

MyStereo05	0.23 457	0.12 327	0.57 587	0.21 339	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.48 545	0.52 651	0.31 481	0.23 314	0.25 404	0.22 449	0.30 437	0.21 463	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

MyStereo04	0.23 457	0.12 327	0.55 577	0.22 414	0.14 443	0.25 425	0.23 552	0.49 555	0.52 651	0.28 402	0.23 314	0.27 437	0.23 463	0.30 437	0.22 485	0.07 158	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.08 315	0.08 372

CoDeX	0.23 457	0.12 327	0.46 510	0.21 339	0.14 443	0.29 502	0.21 495	0.53 615	0.41 542	0.29 431	0.35 469	0.29 464	0.22 449	0.48 534	0.19 413	0.09 446	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.07 284

PCWNet_CMD	0.23 457	0.13 401	0.48 529	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.16 259	0.46 522	0.46 604	0.29 431	0.36 479	0.37 547	0.24 481	0.28 401	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.10 490	0.08 366	0.11 531	0.09 447

anonymousa	0.23 457	0.11 261	0.50 546	0.21 339	0.16 540	0.31 537	0.20 464	0.36 401	0.35 463	0.32 503	0.50 621	0.39 567	0.26 514	0.22 289	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.11 567	0.07 222	0.08 372

BUS	0.23 457	0.12 327	0.28 266	0.25 574	0.14 443	0.43 648	0.17 311	0.56 651	0.34 446	0.34 538	0.35 469	0.32 501	0.20 421	0.26 366	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.09 404	0.09 447

IER	0.23 457	0.12 327	0.39 422	0.20 274	0.14 443	0.31 537	0.19 411	0.42 476	0.36 476	0.33 518	0.40 528	0.32 501	0.33 608	0.29 421	0.22 485	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.08 372

test_5	0.23 457	0.19 575	0.38 406	0.26 609	0.18 587	0.25 425	0.29 636	0.40 447	0.37 487	0.29 431	0.40 528	0.25 404	0.22 449	0.34 465	0.18 379	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.10 507

BSDual-CNN	0.23 457	0.12 327	0.28 266	0.25 574	0.14 443	0.35 591	0.21 495	0.56 651	0.34 446	0.34 538	0.35 469	0.38 555	0.24 481	0.26 366	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.09 404	0.09 447

iRaft-Stereo_5w	0.23 457	0.18 558	0.44 489	0.22 414	0.13 391	0.19 247	0.19 411	0.37 413	0.32 422	0.28 402	0.37 488	0.34 520	0.23 463	0.65 634	0.27 549	0.06 53	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.08 372

psmg	0.23 457	0.12 327	0.28 266	0.21 339	0.14 443	0.35 591	0.23 552	0.51 584	0.34 446	0.35 555	0.38 503	0.38 555	0.24 481	0.26 366	0.21 463	0.10 501	0.08 522	0.10 490	0.10 526	0.09 404	0.08 372

UDGNet	0.23 457	0.31 683	0.38 406	0.24 533	0.14 443	0.24 405	0.18 362	0.32 329	0.43 558	0.29 431	0.28 369	0.24 392	0.19 410	0.29 421	0.20 436	0.15 650	0.07 430	0.21 695	0.11 567	0.14 608	0.10 507

OMP-Stereo	0.23 457	0.14 455	0.35 357	0.29 663	0.13 391	0.21 324	0.16 259	0.37 413	0.33 436	0.34 538	0.30 399	0.34 520	0.19 410	0.70 648	0.24 519	0.07 158	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.07 222	0.06 176

IIG-Stereo	0.23 457	0.13 401	0.35 357	0.29 663	0.12 306	0.23 382	0.14 142	0.38 421	0.31 410	0.34 538	0.37 488	0.33 510	0.21 431	0.70 648	0.26 543	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.07 278	0.07 222	0.06 176

ASMatch	0.23 457	0.11 261	0.51 556	0.24 533	0.14 443	0.19 247	0.17 311	0.31 317	0.28 360	0.28 402	0.68 692	0.27 437	0.26 514	0.50 543	0.22 485	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.11 548

PFNet	0.23 457	0.10 175	0.57 587	0.24 533	0.14 443	0.22 357	0.19 411	0.39 433	0.33 436	0.35 555	0.32 424	0.27 437	0.19 410	0.64 627	0.22 485	0.09 446	0.05 46	0.09 406	0.07 278	0.08 315	0.07 284

ICVP	0.23 457	0.13 401	0.44 489	0.26 609	0.14 443	0.29 502	0.25 592	0.45 511	0.33 436	0.29 431	0.43 568	0.35 534	0.25 503	0.26 366	0.23 506	0.12 589	0.09 561	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.10 507
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 457	0.18 558	0.63 614	0.27 637	0.18 587	0.41 632	0.23 552	0.43 490	0.35 463	0.23 341	0.27 361	0.20 329	0.18 394	0.27 386	0.18 379	0.12 589	0.11 622	0.10 490	0.10 526	0.11 531	0.12 572

CFNet_pseudo	0.23 457	0.13 401	0.47 518	0.19 189	0.13 391	0.26 449	0.16 259	0.44 498	0.44 574	0.29 431	0.37 488	0.38 555	0.23 463	0.29 421	0.21 463	0.09 446	0.06 287	0.11 549	0.08 366	0.11 531	0.09 447

ACVNet	0.23 457	0.13 401	0.35 357	0.18 123	0.15 507	0.27 460	0.23 552	0.39 433	0.44 574	0.28 402	0.41 537	0.38 555	0.26 514	0.27 386	0.32 589	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.07 284

MSMDNet	0.23 457	0.13 401	0.48 529	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.16 259	0.46 522	0.46 604	0.29 431	0.36 479	0.37 547	0.24 481	0.28 401	0.20 436	0.09 446	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.11 531	0.09 447

ccs_rob	0.23 457	0.13 401	0.47 518	0.20 274	0.13 391	0.26 449	0.17 311	0.44 498	0.44 574	0.29 431	0.37 488	0.38 555	0.23 463	0.29 421	0.21 463	0.09 446	0.06 287	0.11 549	0.08 366	0.11 531	0.09 447

G2L-Stereo_test	0.24 488	0.16 523	0.38 406	0.19 189	0.13 391	0.27 460	0.24 574	0.49 555	0.38 502	0.37 580	0.37 488	0.40 582	0.24 481	0.52 554	0.28 555	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.06 182	0.09 404	0.08 372

DCVSM-stereo	0.24 488	0.13 401	0.52 563	0.20 274	0.14 443	0.26 449	0.13 99	0.34 358	0.34 446	0.41 630	0.33 447	0.47 628	0.29 565	0.30 437	0.22 485	0.10 501	0.10 596	0.11 549	0.10 526	0.12 572	0.15 629

rvit_stereo_0075_2	0.24 488	0.17 543	0.50 546	0.26 609	0.22 658	0.22 357	0.15 202	0.40 447	0.35 463	0.27 389	0.37 488	0.29 464	0.20 421	0.28 401	0.19 413	0.17 678	0.12 642	0.19 689	0.12 606	0.13 590	0.13 592

test_sample5	0.24 488	0.13 401	0.42 465	0.21 339	0.12 306	0.30 521	0.21 495	0.50 566	0.34 446	0.32 503	0.41 537	0.29 464	0.23 463	0.55 571	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.11 531	0.10 507

test_sample4	0.24 488	0.13 401	0.43 479	0.20 274	0.12 306	0.32 551	0.21 495	0.51 584	0.34 446	0.31 481	0.37 488	0.28 453	0.23 463	0.53 561	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.11 531	0.10 507

tta	0.24 488	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.28 555	0.10 501	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.08 315	0.07 284

qqq1	0.24 488	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.16 317	0.10 501	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

fff1	0.24 488	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.16 317	0.10 501	0.07 430	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

DualNet	0.24 488	0.13 401	0.42 465	0.21 339	0.12 306	0.30 521	0.21 495	0.50 566	0.34 446	0.33 518	0.43 568	0.29 464	0.23 463	0.55 571	0.21 463	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.09 478	0.11 531	0.10 507

GMStereo_Zeroshot	0.24 488	0.21 603	0.45 502	0.26 609	0.13 391	0.28 480	0.15 202	0.39 433	0.35 463	0.37 580	0.43 568	0.40 582	0.17 363	0.34 465	0.20 436	0.12 589	0.07 430	0.13 610	0.07 278	0.16 631	0.09 447

CFNet_ucs	0.24 488	0.13 401	0.50 546	0.20 274	0.15 507	0.28 480	0.17 311	0.49 555	0.45 586	0.32 503	0.42 554	0.39 567	0.22 449	0.31 444	0.21 463	0.11 549	0.08 522	0.12 588	0.09 478	0.12 572	0.11 548

gwcnet-sp	0.24 488	0.13 401	0.63 614	0.22 414	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.44 498	0.39 512	0.35 555	0.34 458	0.27 437	0.27 533	0.35 476	0.25 529	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

scenet	0.24 488	0.13 401	0.63 614	0.22 414	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.44 498	0.39 512	0.35 555	0.34 458	0.27 437	0.27 533	0.35 476	0.25 529	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

ToySt	0.24 488	0.16 523	0.48 529	0.21 339	0.13 391	0.29 502	0.29 636	0.39 433	0.39 512	0.27 389	0.35 469	0.39 567	0.31 597	0.31 444	0.29 567	0.08 339	0.09 561	0.10 490	0.11 567	0.11 531	0.10 507

ssnet	0.24 488	0.13 401	0.63 614	0.22 414	0.14 443	0.34 576	0.22 525	0.44 498	0.39 512	0.35 555	0.34 458	0.27 437	0.27 533	0.35 476	0.25 529	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.09 447

STrans-v2	0.24 488	0.13 401	0.54 570	0.21 339	0.12 306	0.23 382	0.21 495	0.47 532	0.28 360	0.31 481	0.42 554	0.36 539	0.35 623	0.62 618	0.23 506	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.06 176

TransformOpticalFlow	0.24 488	0.13 401	0.56 584	0.23 475	0.11 225	0.21 324	0.19 411	0.40 447	0.32 422	0.30 463	0.43 568	0.36 539	0.31 597	0.61 610	0.20 436	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.06 128	0.07 284

DRaft	0.24 488	0.10 175	0.34 346	0.18 123	0.12 306	0.28 480	0.23 552	0.33 345	0.39 512	0.38 595	0.61 677	0.21 343	0.41 656	0.48 534	0.42 643	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.08 372

HCRNet	0.24 488	0.25 637	0.33 334	0.34 697	0.16 540	0.27 460	0.18 362	0.43 490	0.35 463	0.30 463	0.35 469	0.32 501	0.22 449	0.44 520	0.20 436	0.13 610	0.08 522	0.13 610	0.11 567	0.10 480	0.09 447

ARAFT	0.24 488	0.21 603	0.78 655	0.22 414	0.12 306	0.29 502	0.24 574	0.43 490	0.32 422	0.33 518	0.28 369	0.28 453	0.19 410	0.49 539	0.18 379	0.07 158	0.06 287	0.12 588	0.11 567	0.09 404	0.06 176

cf-r	0.24 488	0.15 494	0.44 489	0.21 339	0.14 443	0.27 460	0.22 525	0.42 476	0.40 530	0.30 463	0.42 554	0.42 598	0.26 514	0.43 516	0.25 529	0.11 549	0.06 287	0.08 303	0.10 526	0.08 315	0.08 372

GANet-RSSM	0.24 488	0.14 455	0.36 377	0.21 339	0.14 443	0.27 460	0.21 495	0.45 511	0.33 436	0.29 431	0.39 517	0.39 567	0.28 550	0.58 593	0.23 506	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.09 447

PSMNet-RSSM	0.24 488	0.15 494	0.36 377	0.21 339	0.14 443	0.25 425	0.20 464	0.48 545	0.37 487	0.30 463	0.44 579	0.38 555	0.26 514	0.52 554	0.22 485	0.12 589	0.07 430	0.11 549	0.13 635	0.10 480	0.09 447

CFNet-ft	0.24 488	0.15 494	0.35 357	0.18 123	0.15 507	0.30 521	0.21 495	0.39 433	0.36 476	0.28 402	0.40 528	0.43 602	0.25 503	0.47 530	0.24 519	0.12 589	0.07 430	0.12 588	0.11 567	0.12 572	0.09 447

CFNet_RVC	0.24 488	0.15 494	0.35 357	0.18 123	0.15 507	0.30 521	0.21 495	0.39 433	0.36 476	0.28 402	0.40 528	0.43 602	0.25 503	0.47 530	0.24 519	0.12 589	0.07 430	0.12 588	0.11 567	0.12 572	0.09 447

UCFNet_RVC	0.24 488	0.16 523	0.34 346	0.18 123	0.15 507	0.33 562	0.16 259	0.46 522	0.35 463	0.29 431	0.35 469	0.39 567	0.25 503	0.34 465	0.22 485	0.13 610	0.08 522	0.13 610	0.14 650	0.13 590	0.12 572

AdaStereo	0.24 488	0.16 523	0.37 386	0.24 533	0.12 306	0.32 551	0.17 311	0.54 625	0.42 550	0.33 518	0.38 503	0.35 534	0.21 431	0.30 437	0.22 485	0.14 635	0.06 287	0.13 610	0.08 366	0.11 531	0.08 372
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	0.24 488	0.18 558	0.61 603	0.25 574	0.11 225	0.29 502	0.21 495	0.42 476	0.43 558	0.33 518	0.43 568	0.27 437	0.22 449	0.34 465	0.26 543	0.07 158	0.05 46	0.07 189	0.06 182	0.08 315	0.07 284

MWSP-net	0.25 516	0.12 327	0.37 386	0.22 414	0.14 443	0.31 537	0.40 704	0.50 566	0.43 558	0.32 503	0.33 447	0.36 539	0.31 597	0.28 401	0.31 583	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.10 507

RT-IGEV	0.25 516	0.10 175	0.48 529	0.22 414	0.14 443	0.31 537	0.28 629	0.53 615	0.39 512	0.36 572	0.41 537	0.44 613	0.30 580	0.28 401	0.27 549	0.09 446	0.07 430	0.08 303	0.09 478	0.09 404	0.10 507

G2L-Stereo	0.25 516	0.16 523	0.47 518	0.22 414	0.14 443	0.25 425	0.18 362	0.46 522	0.35 463	0.33 518	0.37 488	0.40 582	0.22 449	0.60 603	0.30 575	0.10 501	0.09 561	0.10 490	0.08 366	0.09 404	0.09 447

DDVS	0.25 516	0.15 494	0.39 422	0.24 533	0.17 565	0.34 576	0.21 495	0.41 462	0.30 396	0.33 518	0.41 537	0.48 634	0.21 431	0.52 554	0.27 549	0.11 549	0.09 561	0.11 549	0.09 478	0.13 590	0.14 616

ITSA-stereo	0.25 516	0.15 494	0.33 334	0.23 475	0.11 225	0.27 460	0.18 362	0.56 651	0.59 678	0.31 481	0.32 424	0.33 510	0.28 550	0.49 539	0.30 575	0.11 549	0.08 522	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.13 592

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 516	0.14 455	0.95 698	0.21 339	0.27 697	0.20 290	0.19 411	0.48 545	0.25 318	0.26 379	0.55 650	0.34 520	0.18 394	0.25 346	0.17 350	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.12 606	0.12 572	0.12 572

test_sample7	0.25 516	0.15 494	0.35 357	0.20 274	0.14 443	0.28 480	0.21 495	0.51 584	0.38 502	0.37 580	0.34 458	0.37 547	0.30 580	0.39 499	0.23 506	0.14 635	0.09 561	0.13 610	0.12 606	0.13 590	0.12 572

test_sample6	0.25 516	0.13 401	0.41 455	0.21 339	0.11 225	0.30 521	0.22 525	0.51 584	0.35 463	0.33 518	0.43 568	0.30 481	0.24 481	0.57 586	0.22 485	0.10 501	0.07 430	0.10 490	0.10 526	0.11 531	0.10 507

SMFormer	0.25 516	0.12 327	0.40 430	0.19 189	0.10 157	0.27 460	0.19 411	0.51 584	0.45 586	0.34 538	0.41 537	0.31 491	0.26 514	0.58 593	0.28 555	0.10 501	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.09 447

NINENet	0.25 516	0.15 494	0.37 386	0.23 475	0.16 540	0.43 648	0.17 311	0.60 685	0.46 604	0.32 503	0.37 488	0.32 501	0.20 421	0.42 514	0.21 463	0.10 501	0.10 596	0.12 588	0.08 366	0.11 531	0.10 507

hknet	0.25 516	0.14 455	0.40 430	0.25 574	0.15 507	0.35 591	0.21 495	0.56 651	0.37 487	0.34 538	0.35 469	0.43 602	0.27 533	0.37 488	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.09 404	0.09 447

PSMNet-ADL	0.25 516	0.15 494	0.32 317	0.26 609	0.14 443	0.31 537	0.22 525	0.44 498	0.36 476	0.27 389	0.33 447	0.41 589	0.28 550	0.61 610	0.29 567	0.11 549	0.09 561	0.09 406	0.11 567	0.10 480	0.10 507

PSM-AAD	0.25 516	0.10 175	0.30 291	0.24 533	0.12 306	0.26 449	0.38 693	0.34 358	0.28 360	0.35 555	0.39 517	0.28 453	0.79 732	0.30 437	0.16 317	0.07 158	0.06 287	0.12 588	0.11 567	0.08 315	0.21 694

GrayStereo	0.25 516	0.09 106	0.32 317	0.26 609	0.13 391	0.23 382	0.47 722	0.34 358	0.30 396	0.39 611	0.47 609	0.30 481	0.79 732	0.29 421	0.16 317	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.13 592

RAFT-RH_RVC	0.25 516	0.11 261	0.45 502	0.21 339	0.12 306	0.25 425	0.14 142	0.27 244	0.27 341	0.38 595	1.15 737	0.23 377	0.17 363	0.57 586	0.24 519	0.07 158	0.05 46	0.10 490	0.07 278	0.06 128	0.07 284

UPFNet	0.25 516	0.12 327	0.38 406	0.24 533	0.19 614	0.37 605	0.28 629	0.48 545	0.38 502	0.34 538	0.37 488	0.37 547	0.28 550	0.39 499	0.33 596	0.10 501	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.10 480	0.08 372

acv_ft	0.25 516	0.13 401	0.40 430	0.23 475	0.19 614	0.34 576	0.21 495	0.45 511	0.44 574	0.38 595	0.41 537	0.38 555	0.27 533	0.27 386	0.35 605	0.08 339	0.07 430	0.08 303	0.07 278	0.11 531	0.07 284

CCAANet	0.25 516	0.13 401	0.51 556	0.22 414	0.15 507	0.29 502	0.17 311	0.49 555	0.37 487	0.26 379	0.49 617	0.32 501	0.24 481	0.62 618	0.23 506	0.07 158	0.06 287	0.10 490	0.10 526	0.08 315	0.10 507

iResNet_ROB	0.25 516	0.19 575	0.40 430	0.20 274	0.12 306	0.30 521	0.16 259	0.55 635	0.53 656	0.38 595	0.43 568	0.37 547	0.26 514	0.38 494	0.22 485	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.04 1	0.09 404	0.09 447

MEA-ACV	0.26 535	0.11 261	0.42 465	0.21 339	0.14 443	0.35 591	0.24 574	0.53 615	0.47 609	0.35 555	0.42 554	0.36 539	0.34 617	0.47 530	0.27 549	0.09 446	0.09 561	0.10 490	0.12 606	0.09 404	0.10 507

PStereo	0.26 535	0.37 706	0.34 346	0.21 339	0.13 391	0.25 425	0.25 592	0.33 345	0.47 609	0.26 379	0.17 224	0.29 464	0.34 617	0.35 476	0.37 612	0.23 709	0.15 681	0.17 671	0.13 635	0.23 693	0.21 694

DNS	0.26 535	0.30 675	0.18 117	0.17 65	0.10 157	0.13 36	0.14 142	0.24 184	0.16 108	0.12 130	0.17 224	0.13 187	0.10 101	0.70 648	0.37 612	0.08 339	0.14 665	0.08 303	0.05 81	1.01 772	0.80 770

coex_refinement	0.26 535	0.16 523	0.36 377	0.23 475	0.15 507	0.31 537	0.20 464	0.49 555	0.42 550	0.35 555	0.42 554	0.45 618	0.27 533	0.55 571	0.33 596	0.10 501	0.06 287	0.07 189	0.07 278	0.10 480	0.10 507

UGAM	0.26 535	0.14 455	0.45 502	0.25 574	0.12 306	0.23 382	0.25 592	0.32 329	0.41 542	0.31 481	0.42 554	0.41 589	0.22 449	0.92 714	0.22 485	0.08 339	0.06 287	0.14 637	0.12 606	0.10 480	0.07 284

SepStereo	0.26 535	0.12 327	0.42 465	0.24 533	0.18 587	0.29 502	0.24 574	0.45 511	0.45 586	0.41 630	0.44 579	0.34 520	0.29 565	0.64 627	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.09 447

AACVNet	0.26 535	0.16 523	0.37 386	0.22 414	0.14 443	0.29 502	0.19 411	0.41 462	0.31 410	0.38 595	0.42 554	0.43 602	0.28 550	0.73 660	0.25 529	0.11 549	0.08 522	0.11 549	0.09 478	0.13 590	0.11 548

DEmStereo	0.26 535	0.09 106	0.47 518	0.19 189	0.12 306	0.30 521	0.25 592	0.28 267	0.36 476	0.36 572	0.58 662	0.25 404	0.48 688	0.53 561	0.44 650	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.06 128	0.07 284

LMCR-Stereo	0.26 535	0.18 558	0.49 535	0.28 660	0.14 443	0.36 598	0.23 552	0.54 625	0.34 446	0.39 611	0.40 528	0.29 464	0.29 565	0.37 488	0.27 549	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.13 590	0.09 447

GwcNet-RSSM	0.26 535	0.17 543	0.46 510	0.21 339	0.13 391	0.28 480	0.23 552	0.44 498	0.42 550	0.31 481	0.45 592	0.40 582	0.26 514	0.55 571	0.28 555	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.10 526	0.09 404	0.08 372

DeepPruner_ROB	0.26 535	0.19 575	0.44 489	0.21 339	0.16 540	0.30 521	0.21 495	0.52 603	0.32 422	0.35 555	0.38 503	0.39 567	0.26 514	0.42 514	0.24 519	0.15 650	0.11 622	0.11 549	0.11 567	0.14 608	0.13 592

noway7	0.27 546	0.51 735	1.61 753	0.24 533	0.12 306	0.22 357	0.18 362	0.44 498	0.31 410	0.21 322	0.22 303	0.24 392	0.20 421	0.20 240	0.21 463	0.07 158	0.05 46	0.08 303	0.07 278	0.09 404	0.08 372

ISRNet	0.27 546	0.13 401	0.45 502	0.26 609	0.19 614	0.24 405	0.14 142	0.45 511	0.43 558	0.39 611	0.48 615	0.42 598	0.27 533	0.32 451	0.29 567	0.20 698	0.12 642	0.17 671	0.16 672	0.16 631	0.20 685

rvit_105_1	0.27 546	0.19 575	0.46 510	0.27 637	0.19 614	0.30 521	0.35 678	0.44 498	0.51 642	0.31 481	0.31 414	0.31 491	0.26 514	0.35 476	0.25 529	0.15 650	0.14 665	0.15 653	0.17 682	0.11 531	0.10 507

DispNO	0.27 546	0.18 558	0.62 611	0.23 475	0.17 565	0.25 425	0.22 525	0.45 511	0.41 542	0.32 503	0.39 517	0.38 555	0.27 533	0.77 681	0.27 549	0.09 446	0.07 430	0.10 490	0.10 526	0.08 315	0.08 372

CBFPSM	0.27 546	0.16 523	0.67 630	0.20 274	0.14 443	0.38 613	0.25 592	0.40 447	0.36 476	0.33 518	0.36 479	0.56 673	0.38 640	0.32 451	0.38 616	0.08 339	0.08 522	0.07 189	0.08 366	0.09 404	0.11 548

CSP-Net	0.27 546	0.15 494	0.30 291	0.21 339	0.14 443	0.44 650	0.24 574	0.50 566	0.40 530	0.41 630	0.43 568	0.42 598	0.26 514	0.66 638	0.28 555	0.12 589	0.08 522	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.09 447

DAS	0.27 546	0.12 327	0.42 465	0.24 533	0.18 587	0.29 502	0.24 574	0.45 511	0.45 586	0.41 630	0.44 579	0.34 520	0.29 565	0.75 669	0.21 463	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.09 447

AASNet	0.27 546	0.19 575	0.49 535	0.26 609	0.17 565	0.34 576	0.20 464	0.62 697	0.48 621	0.35 555	0.40 528	0.32 501	0.25 503	0.28 401	0.34 601	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.08 366	0.13 590	0.11 548

GEStereo_RVC	0.27 546	0.20 588	0.44 489	0.27 637	0.16 540	0.33 562	0.25 592	0.56 651	0.54 661	0.34 538	0.38 503	0.34 520	0.25 503	0.51 548	0.28 555	0.12 589	0.08 522	0.09 406	0.08 366	0.11 531	0.11 548

RAFT + AFF	0.27 546	0.23 628	0.50 546	0.25 574	0.17 565	0.30 521	0.33 672	0.52 603	0.40 530	0.28 402	0.30 399	0.30 481	0.31 597	0.62 618	0.24 519	0.09 446	0.10 596	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.11 548

MMNet	0.27 546	0.14 455	0.49 535	0.24 533	0.17 565	0.47 665	0.22 525	0.45 511	0.51 642	0.39 611	0.41 537	0.36 539	0.33 608	0.39 499	0.34 601	0.08 339	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.08 372

delet	0.27 546	0.14 455	0.40 430	0.23 475	0.19 614	0.41 632	0.29 636	0.49 555	0.48 621	0.33 518	0.41 537	0.37 547	0.30 580	0.48 534	0.34 601	0.09 446	0.09 561	0.11 549	0.12 606	0.08 315	0.08 372

ac_64	0.27 546	0.13 401	0.41 455	0.24 533	0.17 565	0.36 598	0.22 525	0.46 522	0.33 436	0.35 555	0.36 479	0.52 658	0.30 580	0.62 618	0.32 589	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.09 404	0.08 372

HGLStereo	0.27 546	0.14 455	0.46 510	0.24 533	0.21 641	0.33 562	0.23 552	0.50 566	0.42 550	0.35 555	0.48 615	0.41 589	0.33 608	0.45 523	0.33 596	0.11 549	0.10 596	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.12 572

DSFCA	0.27 546	0.13 401	0.36 377	0.20 274	0.17 565	0.38 613	0.31 652	0.47 532	0.43 558	0.43 646	0.37 488	0.39 567	0.29 565	0.52 554	0.32 589	0.12 589	0.10 596	0.10 490	0.11 567	0.11 531	0.10 507

DMCA-RVC	0.27 546	0.21 603	0.61 603	0.28 660	0.17 565	0.29 502	0.21 495	0.42 476	0.35 463	0.40 621	0.37 488	0.39 567	0.36 627	0.43 516	0.30 575	0.13 610	0.10 596	0.15 653	0.11 567	0.13 590	0.10 507

HSM-Net_RVC	0.27 546	0.11 261	0.42 465	0.19 189	0.11 225	0.34 576	0.20 464	0.62 697	0.43 558	0.40 621	0.43 568	0.50 648	0.26 514	0.76 675	0.22 485	0.08 339	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.08 315	0.08 372
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 546	0.20 588	0.44 489	0.22 414	0.14 443	0.33 562	0.14 142	0.51 584	0.45 586	0.30 463	0.40 528	0.38 555	0.27 533	0.76 675	0.25 529	0.09 446	0.07 430	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.08 372

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 546	0.21 603	0.59 598	0.25 574	0.18 587	0.29 502	0.22 525	0.50 566	0.40 530	0.38 595	0.41 537	0.43 602	0.27 533	0.43 516	0.29 567	0.11 549	0.08 522	0.10 490	0.10 526	0.10 480	0.11 548
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	0.27 546	0.26 648	0.72 647	0.23 475	0.13 391	0.29 502	0.18 362	0.52 603	0.49 630	0.37 580	0.45 592	0.39 567	0.25 503	0.34 465	0.20 436	0.08 339	0.06 287	0.07 189	0.05 81	0.12 572	0.09 447

StereoDRNet-Refined	0.27 546	0.17 543	0.35 357	0.25 574	0.14 443	0.37 605	0.21 495	0.47 532	0.41 542	0.44 653	0.51 627	0.41 589	0.28 550	0.45 523	0.37 612	0.09 446	0.06 287	0.11 549	0.11 567	0.10 480	0.10 507
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 567	0.51 735	1.51 747	0.24 533	0.16 540	0.22 357	0.21 495	0.39 433	0.34 446	0.22 332	0.25 340	0.26 426	0.21 431	0.34 465	0.23 506	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.10 480	0.08 372

DNSM	0.28 567	0.28 660	0.17 92	0.17 65	0.09 76	0.15 83	0.15 202	0.24 184	0.18 163	0.14 200	0.17 224	0.13 187	0.11 155	0.75 669	0.63 694	0.08 339	0.13 654	0.06 59	0.05 81	1.14 775	0.81 771

DualNet (step1)	0.28 567	0.19 575	0.50 546	0.18 123	0.16 540	0.34 576	0.20 464	0.51 584	0.38 502	0.37 580	0.34 458	0.37 547	0.30 580	0.39 499	0.23 506	0.23 709	0.09 561	0.28 721	0.24 714	0.18 662	0.16 640

ssnet_v2	0.28 567	0.16 523	0.44 489	0.22 414	0.15 507	0.40 628	0.30 647	0.57 661	0.46 604	0.38 595	0.36 479	0.47 628	0.29 565	0.38 494	0.39 624	0.13 610	0.11 622	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.11 548

CRFU-Net	0.28 567	0.14 455	0.45 502	0.25 574	0.15 507	0.45 656	0.23 552	0.50 566	0.30 396	0.43 646	0.41 537	0.48 634	0.46 679	0.43 516	0.29 567	0.11 549	0.10 596	0.09 406	0.08 366	0.10 480	0.10 507

dad	0.28 567	0.31 683	0.44 489	0.21 339	0.14 443	0.30 521	0.20 464	0.33 345	0.49 630	0.44 653	0.44 579	0.45 618	0.21 431	0.41 510	0.26 543	0.20 698	0.11 622	0.20 693	0.11 567	0.14 608	0.10 507

FTStereo	0.28 567	0.10 175	0.43 479	0.23 475	0.13 391	0.21 324	0.53 732	0.34 358	0.26 330	0.38 595	0.95 725	0.30 481	0.56 701	0.32 451	0.18 379	0.08 339	0.06 287	0.09 406	0.08 366	0.07 222	0.19 673

ADLNet	0.28 567	0.15 494	0.42 465	0.23 475	0.19 614	0.34 576	0.23 552	0.53 615	0.43 558	0.42 640	0.41 537	0.44 613	0.27 533	0.55 571	0.35 605	0.11 549	0.08 522	0.11 549	0.11 567	0.11 531	0.12 572

UNet	0.28 567	0.14 455	0.69 636	0.23 475	0.20 633	0.44 650	0.22 525	0.50 566	0.40 530	0.34 538	0.39 517	0.43 602	0.33 608	0.40 508	0.31 583	0.09 446	0.07 430	0.10 490	0.08 366	0.10 480	0.08 372

STTStereo	0.28 567	0.20 588	0.61 603	0.25 574	0.17 565	0.29 502	0.24 574	0.47 532	0.39 512	0.39 611	0.41 537	0.44 613	0.28 550	0.40 508	0.28 555	0.13 610	0.12 642	0.13 610	0.16 672	0.12 572	0.11 548

RASNet	0.28 567	0.14 455	0.44 489	0.22 414	0.18 587	0.32 551	0.19 411	0.48 545	0.38 502	0.29 431	0.43 568	0.47 628	0.37 636	0.79 685	0.36 611	0.09 446	0.07 430	0.07 189	0.09 478	0.07 222	0.07 284

HSM	0.28 567	0.16 523	0.35 357	0.20 274	0.15 507	0.33 562	0.19 411	0.53 615	0.37 487	0.36 572	0.38 503	0.67 708	0.31 597	0.89 709	0.23 506	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.08 315	0.08 372

DLCB_ROB	0.28 567	0.16 523	0.34 346	0.27 637	0.16 540	0.38 613	0.25 592	0.48 545	0.43 558	0.46 661	0.46 602	0.51 652	0.33 608	0.53 561	0.33 596	0.10 501	0.10 596	0.11 549	0.11 567	0.10 480	0.09 447

MWDA-net	0.29 580	0.21 603	0.47 518	0.25 574	0.21 641	0.35 591	0.32 660	0.44 498	0.47 609	0.38 595	0.40 528	0.33 510	0.38 640	0.54 568	0.40 631	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.09 478	0.09 404	0.10 507

ACV-stereo	0.29 580	0.18 558	0.79 662	0.23 475	0.16 540	0.47 665	0.19 411	0.36 401	0.34 446	0.29 431	0.33 447	0.67 708	0.42 665	0.54 568	0.30 575	0.10 501	0.09 561	0.09 406	0.09 478	0.10 480	0.11 548

ff1	0.29 580	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.35 382	0.44 574	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.81 693	1.08 735	0.08 339	0.05 46	0.11 549	0.10 526	0.08 315	0.08 372

LL-Strereo	0.29 580	0.25 637	0.58 592	0.25 574	0.21 641	0.23 382	0.24 574	0.55 635	0.42 550	0.34 538	0.32 424	0.41 589	0.40 652	0.94 718	0.23 506	0.08 339	0.07 430	0.11 549	0.09 478	0.09 404	0.09 447

THIR-Stereo	0.29 580	0.12 327	0.41 455	0.19 189	0.11 225	0.28 480	0.72 748	0.32 329	0.35 463	0.37 580	0.65 686	0.34 520	0.50 691	0.57 586	0.45 653	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.09 478	0.07 222	0.07 284

psm_up	0.29 580	0.16 523	0.41 455	0.26 609	0.17 565	0.32 551	0.26 606	0.55 635	0.43 558	0.36 572	0.40 528	0.45 618	0.37 636	0.58 593	0.30 575	0.11 549	0.12 642	0.13 610	0.12 606	0.10 480	0.10 507

hitnet-ft	0.29 580	0.17 543	0.40 430	0.19 189	0.14 443	0.39 622	0.23 552	0.44 498	0.41 542	0.36 572	0.46 602	0.53 663	0.34 617	0.76 675	0.32 589	0.14 635	0.10 596	0.13 610	0.10 526	0.15 623	0.13 592

FADNet-RVC-Resample	0.29 580	0.25 637	0.93 695	0.26 609	0.16 540	0.32 551	0.21 495	0.47 532	0.39 512	0.35 555	0.38 503	0.33 510	0.27 533	0.53 561	0.24 519	0.10 501	0.10 596	0.14 637	0.13 635	0.13 590	0.16 640

iinet-f	0.30 588	0.18 558	1.03 709	0.20 274	0.15 507	0.44 650	0.22 525	0.45 511	0.37 487	0.35 555	0.44 579	0.41 589	0.34 617	0.34 465	0.40 631	0.10 501	0.09 561	0.08 303	0.08 366	0.13 590	0.11 548

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 588	0.20 588	0.70 642	0.21 339	0.17 565	0.46 658	0.27 613	0.50 566	0.49 630	0.42 640	0.55 650	0.43 602	0.30 580	0.46 526	0.38 616	0.09 446	0.06 287	0.07 189	0.06 182	0.11 531	0.10 507

SACVNet	0.30 588	0.20 588	0.41 455	0.25 574	0.18 587	0.34 576	0.25 592	0.52 603	0.40 530	0.41 630	0.44 579	0.46 626	0.32 605	0.71 652	0.25 529	0.13 610	0.10 596	0.12 588	0.12 606	0.16 631	0.17 653

ADLNet2	0.30 588	0.17 543	0.72 647	0.23 475	0.17 565	0.36 598	0.24 574	0.52 603	0.51 642	0.32 503	0.38 503	0.45 618	0.30 580	0.69 645	0.35 605	0.10 501	0.08 522	0.09 406	0.09 478	0.12 572	0.10 507

FADNet_RVC	0.30 588	0.28 660	0.83 675	0.23 475	0.15 507	0.30 521	0.17 311	0.49 555	0.37 487	0.30 463	0.38 503	0.30 481	0.27 533	0.52 554	0.31 583	0.14 635	0.14 665	0.14 637	0.16 672	0.21 683	0.23 707

TDLM	0.30 588	0.21 603	0.38 406	0.28 660	0.15 507	0.33 562	0.32 660	0.52 603	0.47 609	0.38 595	0.43 568	0.39 567	0.29 565	0.91 713	0.28 555	0.14 635	0.08 522	0.13 610	0.11 567	0.12 572	0.10 507

CVANet_RVC	0.30 588	0.19 575	0.41 455	0.26 609	0.16 540	0.33 562	0.26 606	0.52 603	0.47 609	0.40 621	0.46 602	0.43 602	0.31 597	0.89 709	0.26 543	0.14 635	0.09 561	0.14 637	0.13 635	0.14 608	0.10 507

mmx	0.31 595	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.55 635	0.45 586	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.81 693	1.08 735	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.10 507

xxx	0.31 595	0.12 327	0.42 465	0.20 274	0.13 391	0.28 480	0.20 464	0.55 635	0.45 586	0.30 463	0.42 554	0.34 520	0.23 463	0.81 693	1.08 735	0.10 501	0.07 430	0.11 549	0.10 526	0.11 531	0.10 507

fast-acv-ft	0.31 595	0.20 588	0.81 668	0.24 533	0.18 587	0.46 658	0.27 613	0.41 462	0.49 630	0.39 611	0.55 650	0.49 640	0.35 623	0.37 488	0.38 616	0.11 549	0.11 622	0.11 549	0.12 606	0.12 572	0.09 447

CrosDoStereo	0.31 595	0.10 175	0.49 535	0.18 123	0.12 306	0.22 357	1.11 772	0.34 358	0.37 487	0.38 595	0.61 677	0.28 453	0.46 679	0.61 610	0.57 678	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.07 284

DeepStereo_LL	0.31 595	0.10 175	0.49 535	0.18 123	0.12 306	0.22 357	1.11 772	0.34 358	0.37 487	0.38 595	0.61 677	0.28 453	0.46 679	0.61 610	0.57 678	0.07 158	0.06 287	0.08 303	0.08 366	0.07 222	0.07 284

FADNet-RVC	0.31 595	0.35 696	0.78 655	0.25 574	0.20 633	0.33 562	0.20 464	0.49 555	0.40 530	0.34 538	0.39 517	0.41 589	0.29 565	0.63 625	0.31 583	0.13 610	0.14 665	0.14 637	0.15 660	0.19 671	0.19 673

AANet_RVC	0.31 595	0.22 618	0.50 546	0.23 475	0.14 443	0.30 521	0.24 574	0.47 532	0.54 661	0.38 595	0.60 670	0.43 602	0.29 565	0.87 704	0.40 631	0.11 549	0.07 430	0.07 189	0.07 278	0.09 404	0.09 447

NVstereo2D	0.31 595	0.16 523	0.54 570	0.24 533	0.22 658	0.42 639	0.28 629	0.58 670	0.56 670	0.28 402	0.38 503	0.40 582	0.30 580	0.71 652	0.28 555	0.13 610	0.08 522	0.13 610	0.10 526	0.19 671	0.16 640

NOSS_ROB	0.31 595	0.20 588	0.35 357	0.24 533	0.16 540	0.32 551	0.19 411	0.52 603	0.48 621	0.33 518	0.36 479	0.42 598	0.28 550	0.93 716	0.24 519	0.19 695	0.20 718	0.24 705	0.22 709	0.17 648	0.17 653

SCION-MonSter	0.32 604	0.22 618	0.44 489	0.29 663	0.28 704	0.54 691	0.21 495	0.46 522	0.57 673	0.32 503	0.54 645	0.32 501	0.29 565	0.39 499	0.52 673	0.10 501	0.10 596	0.25 710	0.22 709	0.18 662	0.14 616

z-ln-s-r	0.32 604	0.21 603	0.82 672	0.23 475	0.14 443	0.30 521	0.26 606	0.43 490	0.50 638	0.32 503	0.60 670	0.39 567	0.29 565	0.73 660	0.66 700	0.08 339	0.06 287	0.08 303	0.07 278	0.10 480	0.08 372

YMNet	0.32 604	0.22 618	0.58 592	0.27 637	0.23 671	0.48 671	0.27 613	0.51 584	0.45 586	0.48 672	0.56 657	0.51 652	0.30 580	0.39 499	0.40 631	0.13 610	0.16 691	0.13 610	0.12 606	0.13 590	0.12 572

YMNet_1	0.32 604	0.22 618	0.58 592	0.27 637	0.23 671	0.48 671	0.27 613	0.51 584	0.45 586	0.48 672	0.56 657	0.51 652	0.30 580	0.39 499	0.40 631	0.13 610	0.16 691	0.13 610	0.12 606	0.13 590	0.12 572

1111x	0.32 604	0.11 261	0.40 430	0.22 414	0.11 225	0.32 551	0.26 606	0.59 676	0.43 558	0.31 481	0.41 537	0.39 567	0.28 550	0.76 675	1.37 757	0.09 446	0.08 522	0.09 406	0.10 526	0.09 404	0.08 372

pcwnet_v2	0.32 604	0.15 494	1.26 733	0.23 475	0.18 587	0.32 551	0.18 362	0.59 676	0.60 684	0.36 572	0.45 592	0.35 534	0.29 565	0.36 485	0.25 529	0.14 635	0.11 622	0.12 588	0.11 567	0.14 608	0.15 629

FADNet	0.32 604	0.36 699	0.74 652	0.23 475	0.22 658	0.37 605	0.19 411	0.53 615	0.48 621	0.32 503	0.36 479	0.43 602	0.32 605	0.64 627	0.25 529	0.16 666	0.16 691	0.14 637	0.16 672	0.24 697	0.19 673

PS-NSSS	0.32 604	0.30 675	0.46 510	0.23 475	0.17 565	0.33 562	0.24 574	0.57 661	0.41 542	0.37 580	0.52 635	0.35 534	0.30 580	0.80 689	0.30 575	0.17 678	0.14 665	0.21 695	0.15 660	0.15 623	0.13 592

StereoDRNet	0.32 604	0.22 618	0.61 603	0.27 637	0.21 641	0.42 639	0.30 647	0.61 689	0.48 621	0.46 661	0.39 517	0.48 634	0.30 580	0.57 586	0.40 631	0.11 549	0.09 561	0.12 588	0.11 567	0.12 572	0.10 507

DISCO	0.32 604	0.13 401	0.51 556	0.25 574	0.16 540	0.48 671	0.25 592	0.50 566	0.57 673	0.37 580	0.45 592	0.62 692	0.36 627	0.64 627	0.49 664	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.12 572	0.11 548

Selective-IGEV-i16pc	0.33 614	0.10 175	1.71 756	0.21 339	0.14 443	0.74 719	0.31 652	0.42 476	0.41 542	0.21 322	0.32 424	0.26 426	0.14 286	0.71 652	0.19 413	0.14 635	0.10 596	0.08 303	0.09 478	0.11 531	0.11 548

TCMNet	0.33 614	0.23 628	0.72 647	0.29 663	0.30 715	0.40 628	0.28 629	0.50 566	0.47 609	0.37 580	0.45 592	0.40 582	0.29 565	0.60 603	0.39 624	0.14 635	0.13 654	0.15 653	0.14 650	0.17 648	0.15 629

HBP-ISP	0.33 614	0.30 675	0.72 647	0.22 414	0.16 540	0.32 551	0.22 525	0.54 625	0.44 574	0.41 630	0.49 617	0.33 510	0.38 640	0.73 660	0.25 529	0.18 689	0.19 712	0.24 705	0.20 697	0.16 631	0.13 592

AAGNet	0.33 614	0.11 261	0.37 386	0.25 574	0.16 540	0.20 290	0.19 411	0.30 305	0.27 341	0.35 555	0.35 469	0.27 437	0.30 580	0.44 520	2.66 779	0.08 339	0.05 46	0.10 490	0.07 278	0.08 315	0.06 176

DRN-Test	0.33 614	0.17 543	0.61 603	0.27 637	0.19 614	0.46 658	0.29 636	0.65 706	0.51 642	0.47 668	0.46 602	0.44 613	0.34 617	0.62 618	0.41 640	0.12 589	0.08 522	0.13 610	0.12 606	0.12 572	0.10 507

CBMV_ROB	0.33 614	0.18 558	0.53 567	0.21 339	0.14 443	0.33 562	0.20 464	0.51 584	0.45 586	0.51 680	0.55 650	0.45 618	0.42 665	0.71 652	0.32 589	0.18 689	0.19 712	0.23 703	0.21 700	0.14 608	0.15 629

XPNet_ROB	0.33 614	0.20 588	0.43 479	0.27 637	0.18 587	0.37 605	0.31 652	0.55 635	0.50 638	0.51 680	0.53 642	0.58 681	0.37 636	0.63 625	0.45 653	0.17 678	0.12 642	0.13 610	0.12 606	0.15 623	0.14 616

PSMNet_ROB	0.33 614	0.24 632	0.54 570	0.31 681	0.21 641	0.42 639	0.43 710	0.59 676	0.47 609	0.37 580	0.44 579	0.49 640	0.31 597	0.64 627	0.43 645	0.14 635	0.10 596	0.15 653	0.14 650	0.13 590	0.11 548

CBMV	0.33 614	0.21 603	0.54 570	0.23 475	0.13 391	0.42 639	0.33 672	0.53 615	0.48 621	0.52 688	0.49 617	0.50 648	0.41 656	0.56 582	0.31 583	0.15 650	0.16 691	0.18 680	0.16 672	0.13 590	0.13 592
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	0.34 623	0.29 668	0.91 691	0.26 609	0.21 641	0.47 665	0.31 652	0.54 625	0.54 661	0.44 653	0.52 635	0.50 648	0.35 623	0.39 499	0.39 624	0.11 549	0.11 622	0.10 490	0.09 478	0.14 608	0.13 592

xxxx	0.34 623	0.10 175	0.29 280	0.19 189	0.11 225	0.37 605	0.20 464	0.58 670	0.38 502	0.29 431	0.42 554	0.38 555	0.24 481	0.46 526	2.20 775	0.11 549	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.09 447

test_xeample	0.34 623	0.10 175	0.29 280	0.19 189	0.11 225	0.33 562	0.23 552	0.55 635	0.38 502	0.32 503	0.45 592	0.29 464	0.26 514	0.57 586	2.24 777	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.09 404	0.09 447

FINET	0.34 623	0.27 657	0.80 665	0.24 533	0.24 679	0.36 598	0.34 674	0.54 625	0.72 711	0.39 611	0.47 609	0.32 501	0.30 580	0.51 548	0.32 589	0.19 695	0.17 698	0.13 610	0.12 606	0.18 662	0.16 640

ETE_ROB	0.34 623	0.26 648	0.45 502	0.29 663	0.18 587	0.40 628	0.37 687	0.57 661	0.47 609	0.50 675	0.50 621	0.62 692	0.36 627	0.55 571	0.38 616	0.13 610	0.10 596	0.14 637	0.12 606	0.16 631	0.16 640

DStereoRT	0.35 628	0.13 401	0.51 556	0.25 574	0.16 540	0.42 639	0.19 411	0.48 545	0.39 512	0.30 463	0.39 517	0.24 392	0.39 647	0.64 627	0.30 575	0.08 339	0.07 430	1.54 784	0.41 747	0.08 315	0.11 548

GwcNet	0.35 628	0.23 628	0.88 687	0.25 574	0.24 679	0.48 671	0.27 613	0.55 635	0.57 673	0.38 595	0.52 635	0.51 652	0.32 605	0.60 603	0.41 640	0.13 610	0.11 622	0.12 588	0.11 567	0.13 590	0.14 616

RP	0.35 628	0.22 618	0.51 556	0.31 681	0.24 679	0.37 605	0.28 629	0.50 566	0.58 677	0.40 621	0.63 683	0.61 690	0.47 682	0.61 610	0.39 624	0.16 666	0.15 681	0.17 671	0.15 660	0.17 648	0.17 653

DANet	0.35 628	0.23 628	0.60 600	0.36 708	0.22 658	0.39 622	0.25 592	0.48 545	0.43 558	0.52 688	0.50 621	0.59 683	0.41 656	0.76 675	0.49 664	0.13 610	0.11 622	0.14 637	0.12 606	0.17 648	0.15 629
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 628	0.26 648	0.49 535	0.36 708	0.22 658	0.41 632	0.41 705	0.53 615	0.42 550	0.47 668	0.46 602	0.61 690	0.39 647	0.55 571	0.37 612	0.16 666	0.13 654	0.21 695	0.21 700	0.16 631	0.16 640

w-ln-seven-2	0.36 633	0.29 668	1.06 711	0.27 637	0.18 587	0.37 605	0.30 647	0.50 566	0.54 661	0.45 657	0.55 650	0.45 618	0.41 656	0.62 618	0.49 664	0.10 501	0.10 596	0.12 588	0.11 567	0.14 608	0.11 548

GASNet	0.36 633	0.46 724	0.88 687	0.34 697	0.23 671	0.35 591	0.22 525	0.60 685	0.53 656	0.40 621	0.37 488	0.45 618	0.30 580	0.79 685	0.35 605	0.15 650	0.10 596	0.14 637	0.14 650	0.22 690	0.12 572

Wz-Net-MNSev	0.36 633	0.26 648	0.79 662	0.26 609	0.21 641	0.59 700	0.38 693	0.55 635	0.56 670	0.48 672	0.54 645	0.53 663	0.36 627	0.60 603	0.44 650	0.11 549	0.09 561	0.11 549	0.11 567	0.15 623	0.13 592

APVNet	0.36 633	0.20 588	0.70 642	0.26 609	0.22 658	0.52 689	0.35 678	0.61 689	0.44 574	0.38 595	0.52 635	0.48 634	0.38 640	0.84 698	0.46 659	0.13 610	0.14 665	0.15 653	0.16 672	0.16 631	0.15 629

Syn2CoEx	0.36 633	0.31 683	0.78 655	0.34 697	0.21 641	0.41 632	0.28 629	0.61 689	0.49 630	0.42 640	0.56 657	0.45 618	0.44 670	0.69 645	0.38 616	0.17 678	0.14 665	0.15 653	0.12 606	0.13 590	0.12 572

FAT-Stereo	0.36 633	0.18 558	0.73 651	0.26 609	0.18 587	0.33 562	0.29 636	0.60 685	0.59 678	0.46 661	0.60 670	0.60 686	0.50 691	0.61 610	0.34 601	0.13 610	0.14 665	0.13 610	0.12 606	0.14 608	0.18 666

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 633	0.36 699	0.53 567	0.34 697	0.19 614	0.51 680	0.24 574	0.55 635	0.38 502	0.41 630	0.47 609	0.47 628	0.27 533	0.73 660	0.30 575	0.36 743	0.19 712	0.27 713	0.17 682	0.26 708	0.23 707

GANet	0.36 633	0.22 618	0.49 535	0.29 663	0.17 565	0.41 632	0.38 693	0.57 661	0.45 586	0.46 661	0.75 703	0.55 669	0.40 652	0.94 718	0.41 640	0.13 610	0.13 654	0.13 610	0.11 567	0.14 608	0.11 548

LALA_ROB	0.36 633	0.25 637	0.46 510	0.30 675	0.21 641	0.47 665	0.39 698	0.61 689	0.51 642	0.52 688	0.51 627	0.69 714	0.36 627	0.50 543	0.43 645	0.17 678	0.11 622	0.16 665	0.14 650	0.17 648	0.15 629

SGM-Forest	0.36 633	0.17 543	0.47 518	0.23 475	0.16 540	0.45 656	0.41 705	0.55 635	0.48 621	0.52 688	0.60 670	0.52 658	0.41 656	0.85 701	0.50 670	0.17 678	0.17 698	0.17 671	0.15 660	0.15 623	0.15 629
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 643	0.41 717	0.66 629	0.46 735	0.41 730	0.34 576	0.25 592	0.57 661	0.45 586	0.39 611	0.52 635	0.43 602	0.33 608	0.41 510	0.29 567	0.25 722	0.14 665	0.33 736	0.21 700	0.31 726	0.22 700

Anonymous_2	0.37 643	0.21 603	0.47 518	0.20 274	0.21 641	0.42 639	0.26 606	0.38 421	0.29 379	0.33 518	0.30 399	0.44 613	0.38 640	0.36 485	0.29 567	0.26 723	0.29 742	0.44 747	1.41 785	0.34 730	0.21 694

AF-Net	0.37 643	0.26 648	0.56 584	0.32 687	0.23 671	0.41 632	0.29 636	0.61 689	0.64 695	0.42 640	0.68 692	0.65 703	0.49 689	0.57 586	0.44 650	0.15 650	0.11 622	0.19 689	0.14 650	0.15 623	0.13 592

stereogan	0.37 643	0.17 543	0.65 624	0.27 637	0.22 658	0.62 706	0.26 606	0.59 676	0.63 694	0.43 646	0.60 670	0.67 708	0.42 665	0.68 643	0.35 605	0.13 610	0.14 665	0.14 637	0.12 606	0.19 671	0.17 653

Nwc_Net	0.37 643	0.25 637	0.68 635	0.31 681	0.24 679	0.44 650	0.30 647	0.65 706	0.50 638	0.37 580	0.69 696	0.58 681	0.45 673	0.60 603	0.40 631	0.15 650	0.12 642	0.19 689	0.21 700	0.14 608	0.13 592

RYNet	0.37 643	0.18 558	0.59 598	0.25 574	0.28 704	0.61 704	0.32 660	0.59 676	0.59 678	0.41 630	0.38 503	0.57 678	0.39 647	0.87 704	0.53 676	0.11 549	0.08 522	0.12 588	0.11 567	0.18 662	0.18 666

PA-Net	0.37 643	0.28 660	0.83 675	0.31 681	0.28 704	0.39 622	0.42 708	0.51 584	0.55 667	0.34 538	0.42 554	0.41 589	0.36 627	0.79 685	0.49 664	0.12 589	0.23 729	0.16 665	0.23 712	0.12 572	0.18 666
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 650	0.12 327	0.38 406	0.42 723	3.88 787	0.21 324	0.17 311	0.35 382	0.28 360	0.20 308	0.20 274	0.23 377	0.15 306	0.28 401	0.16 317	0.09 446	0.07 430	0.09 406	0.07 278	0.09 404	0.09 447

S-Stereo	0.38 650	0.20 588	1.05 710	0.27 637	0.22 658	0.38 613	0.32 660	0.55 635	0.66 698	0.39 611	0.59 665	0.49 640	0.41 656	0.75 669	0.40 631	0.12 589	0.15 681	0.13 610	0.13 635	0.16 631	0.21 694

ADCRef	0.38 650	0.24 632	0.88 687	0.26 609	0.21 641	0.49 676	0.27 613	0.52 603	0.48 621	0.50 675	0.58 662	0.35 534	0.47 682	0.48 534	1.29 756	0.09 446	0.08 522	0.12 588	0.12 606	0.11 531	0.11 548

PWC_ROB	0.38 650	0.29 668	0.69 636	0.25 574	0.20 633	0.38 613	0.19 411	0.58 670	0.67 701	0.57 701	0.85 715	0.51 652	0.40 652	0.71 652	0.52 673	0.13 610	0.09 561	0.14 637	0.10 526	0.17 648	0.14 616

PWCDC_ROB	0.38 650	0.30 675	0.60 600	0.33 693	0.20 633	0.42 639	0.19 411	0.58 670	0.89 732	0.42 640	1.26 743	0.36 539	0.34 617	0.50 543	0.38 616	0.18 689	0.11 622	0.11 549	0.09 478	0.19 671	0.13 592

Selective-IGEV-i16pb	0.39 655	0.12 327	2.18 760	0.21 339	0.15 507	0.68 713	0.32 660	0.56 651	0.57 673	0.25 366	0.44 579	0.33 510	0.21 431	0.80 689	0.25 529	0.14 635	0.10 596	0.09 406	0.10 526	0.12 572	0.13 592

aanetorigin	0.39 655	0.29 668	1.09 716	0.24 533	0.19 614	0.28 480	0.37 687	0.33 345	0.47 609	0.94 737	0.82 712	0.52 658	0.54 697	0.49 539	0.50 670	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.16 631	0.15 629

RGC	0.39 655	0.32 689	0.64 622	0.34 697	0.27 697	0.40 628	0.29 636	0.57 661	0.53 656	0.45 657	0.64 685	0.62 692	0.45 673	0.72 658	0.39 624	0.15 650	0.15 681	0.21 695	0.20 697	0.18 662	0.19 673

NCC-stereo	0.39 655	0.25 637	0.69 636	0.32 687	0.28 704	0.46 658	0.36 683	0.65 706	0.52 651	0.40 621	0.57 660	0.56 673	0.47 682	0.73 660	0.45 653	0.17 678	0.14 665	0.18 680	0.25 719	0.16 631	0.16 640

edge stereo	0.39 655	0.22 618	0.81 668	0.27 637	0.22 658	0.37 605	0.24 574	0.56 651	0.54 661	0.53 694	0.60 670	0.71 717	0.50 691	0.78 683	0.40 631	0.16 666	0.14 665	0.19 689	0.14 650	0.16 631	0.17 653

Abc-Net	0.39 655	0.25 637	0.69 636	0.32 687	0.28 704	0.46 658	0.36 683	0.65 706	0.52 651	0.40 621	0.57 660	0.56 673	0.47 682	0.73 660	0.45 653	0.17 678	0.14 665	0.18 680	0.25 719	0.16 631	0.16 640
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 655	0.28 660	0.78 655	0.27 637	0.18 587	0.49 676	0.22 525	0.59 676	0.84 730	0.55 698	0.53 642	0.49 640	0.36 627	0.67 642	0.82 714	0.13 610	0.10 596	0.11 549	0.12 606	0.17 648	0.17 653

SQANet	0.40 662	0.48 728	0.67 630	0.48 737	0.39 727	0.48 671	0.22 525	0.51 584	0.43 558	0.40 621	0.47 609	0.47 628	0.33 608	0.54 568	0.32 589	0.36 743	0.15 681	0.40 745	0.21 700	0.45 741	0.31 728

UDG	0.40 662	0.46 724	0.49 535	0.40 721	0.35 723	0.47 665	0.27 613	0.54 625	0.47 609	0.39 611	0.45 592	0.59 683	0.44 670	0.46 526	0.39 624	0.26 723	0.19 712	0.48 749	0.22 709	0.34 730	0.26 718

DDUNet	0.41 664	0.50 733	0.48 529	0.44 730	0.39 727	0.46 658	0.32 660	0.50 566	0.43 558	0.45 657	0.52 635	0.57 678	0.36 627	0.48 534	0.33 596	0.33 740	0.21 720	0.55 753	0.25 719	0.37 736	0.32 731

222	0.41 664	0.10 175	0.29 280	0.19 189	0.11 225	0.36 598	0.20 464	0.57 661	0.39 512	0.35 555	0.44 579	0.30 481	0.27 533	0.55 571	3.56 782	0.11 549	0.07 430	0.08 303	0.08 366	0.09 404	0.09 447

NaN_ROB	0.41 664	0.28 660	0.62 611	0.30 675	0.19 614	0.51 680	0.47 722	0.58 670	0.59 678	0.56 699	0.47 609	0.49 640	0.41 656	1.21 746	0.64 697	0.12 589	0.18 704	0.12 588	0.13 635	0.11 531	0.14 616

w-ln-seven	0.42 667	0.30 675	1.18 726	0.26 609	0.22 658	0.58 697	0.31 652	0.62 697	0.81 722	0.58 702	0.61 677	0.53 663	0.36 627	0.57 586	0.65 699	0.11 549	0.10 596	0.13 610	0.12 606	0.15 623	0.13 592

test_sample9	0.42 667	0.19 575	0.50 546	0.18 123	0.16 540	0.34 576	0.20 464	0.51 584	0.38 502	0.37 580	0.34 458	0.37 547	0.30 580	0.66 638	0.91 723	0.23 709	1.82 791	0.28 721	0.24 714	0.18 662	0.16 640

SDNR	0.42 667	0.21 603	0.82 672	0.21 339	0.18 587	1.27 757	0.17 311	0.50 566	0.49 630	0.42 640	0.81 710	0.38 555	0.27 533	1.19 743	0.38 616	0.23 709	0.24 731	0.17 671	0.13 635	0.17 648	0.20 685

ccnet	0.42 667	0.31 683	0.48 529	0.27 637	0.32 719	0.60 703	0.32 660	0.65 706	0.46 604	0.53 694	0.66 688	0.56 673	0.45 673	0.72 658	0.61 689	0.26 723	0.19 712	0.24 705	0.21 700	0.26 708	0.22 700

SHD	0.42 667	0.27 657	0.81 668	0.31 681	0.25 687	0.42 639	0.22 525	0.66 712	0.94 746	0.63 709	0.60 670	0.59 683	0.47 682	0.59 599	0.58 683	0.15 650	0.13 654	0.16 665	0.16 672	0.20 680	0.22 700

Wz-Net-SNSev	0.43 672	0.41 717	1.27 734	0.30 675	0.21 641	0.44 650	0.41 705	0.61 689	0.65 696	0.46 661	0.65 686	0.62 692	0.39 647	0.74 668	0.59 684	0.12 589	0.11 622	0.12 588	0.13 635	0.16 631	0.14 616

XQC	0.43 672	0.37 706	0.96 700	0.34 697	0.25 687	0.53 690	0.34 674	0.60 685	0.73 714	0.51 680	0.46 602	0.57 678	0.47 682	0.70 648	0.72 705	0.17 678	0.12 642	0.18 680	0.15 660	0.25 699	0.23 707

CC-Net-ROB	0.43 672	0.47 726	0.65 624	0.37 714	0.23 671	0.51 680	0.29 636	0.66 712	0.49 630	0.46 661	0.51 627	0.48 634	0.38 640	0.96 722	0.35 605	0.34 741	0.23 729	0.55 753	0.25 719	0.31 726	0.20 685

GANetREF_RVC	0.43 672	0.47 726	0.69 636	0.38 716	0.20 633	0.51 680	0.48 726	0.66 712	0.66 698	0.46 661	0.46 602	0.50 648	0.44 670	0.90 712	0.39 624	0.27 728	0.21 720	0.32 732	0.18 689	0.27 713	0.22 700
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	0.43 672	0.26 648	0.54 570	0.31 681	0.20 633	0.51 680	0.32 660	0.70 725	0.60 684	0.59 703	0.55 650	0.65 703	0.41 656	1.40 758	0.51 672	0.13 610	0.17 698	0.21 695	0.16 672	0.17 648	0.18 666

PDISCO_ROB	0.43 672	0.30 675	0.67 630	0.43 725	0.36 725	0.67 711	0.32 660	0.72 728	0.76 716	0.43 646	0.53 642	0.63 700	0.40 652	0.66 638	0.47 661	0.21 700	0.12 642	0.21 695	0.19 695	0.25 699	0.20 685

WQFJA1++	0.44 678	0.07 4	0.63 614	0.18 123	0.13 391	0.15 83	0.11 28	0.20 91	0.11 15	2.05 779	0.12 107	0.23 377	0.11 155	0.17 150	0.12 145	0.08 339	0.05 46	0.06 59	0.05 81	4.20 791	0.07 284

z-mn7	0.44 678	0.40 713	1.09 716	0.25 574	0.18 587	0.61 704	0.34 674	0.56 651	0.93 744	0.43 646	0.96 726	0.53 663	0.39 647	0.94 718	0.59 684	0.10 501	0.09 561	0.10 490	0.10 526	0.14 608	0.13 592

DeepPrunerF	0.44 678	0.29 668	1.29 736	0.33 693	0.30 715	0.35 591	0.36 683	0.62 697	1.15 759	0.40 621	0.44 579	0.39 567	0.41 656	0.80 689	0.52 673	0.18 689	0.14 665	0.23 703	0.21 700	0.17 648	0.17 653

ADCP+	0.45 681	0.24 632	1.15 725	0.25 574	0.22 658	0.56 693	0.39 698	0.54 625	0.51 642	0.44 653	0.51 627	0.46 626	0.52 696	0.56 582	1.89 771	0.10 501	0.08 522	0.11 549	0.10 526	0.14 608	0.13 592

PASM	0.45 681	0.35 696	0.90 690	0.35 706	0.33 720	0.39 622	0.38 693	0.50 566	0.61 688	0.52 688	0.51 627	0.62 692	0.45 673	0.93 716	0.48 662	0.26 723	0.29 742	0.29 725	0.33 736	0.29 719	0.26 718

DStereoO	0.46 683	0.32 689	0.51 556	0.36 708	0.29 714	0.38 613	0.45 714	0.55 635	0.60 684	0.47 668	0.49 617	0.48 634	0.73 729	0.59 599	0.69 703	0.81 769	0.18 704	0.38 742	0.19 695	0.46 742	0.20 685

zh-mn7	0.46 683	0.45 723	1.48 744	0.25 574	0.19 614	0.44 650	0.29 636	0.56 651	0.82 723	0.65 713	0.96 726	0.49 640	0.38 640	0.88 707	0.63 694	0.12 589	0.10 596	0.11 549	0.11 567	0.13 590	0.14 616

G-Net	0.46 683	0.25 637	0.86 684	0.34 697	0.28 704	0.90 738	0.35 678	0.47 532	0.45 586	0.68 716	1.22 741	0.64 702	0.60 710	0.61 610	0.57 678	0.16 666	0.14 665	0.17 671	0.13 635	0.22 690	0.19 673

GCST	0.47 686	0.60 744	0.57 587	1.04 771	0.48 740	0.38 613	0.11 28	0.40 447	0.32 422	0.41 630	0.34 458	0.29 464	0.17 363	0.46 526	0.19 413	0.69 761	0.42 756	0.79 766	0.62 767	0.62 750	0.46 745

ADCL	0.47 686	0.22 618	1.00 704	0.27 637	0.19 614	0.74 719	0.64 741	0.54 625	0.69 706	0.56 699	0.71 697	0.55 669	0.60 710	0.60 603	1.43 758	0.11 549	0.09 561	0.13 610	0.13 635	0.14 608	0.14 616

DPSNet	0.47 686	0.24 632	0.93 695	0.27 637	0.20 633	0.75 722	0.57 735	0.84 747	0.79 720	0.47 668	0.51 627	0.60 686	0.69 725	0.87 704	0.71 704	0.16 666	0.13 654	0.12 588	0.10 526	0.25 699	0.21 694

zh-sn7	0.48 689	0.51 735	1.43 742	0.29 663	0.20 633	0.47 665	0.39 698	0.57 661	0.62 690	0.52 688	0.81 710	0.52 658	0.56 701	1.05 731	0.87 720	0.12 589	0.13 654	0.13 610	0.13 635	0.17 648	0.16 640

ADCPNet	0.48 689	0.29 668	1.60 751	0.27 637	0.23 671	0.70 717	0.38 693	0.53 615	0.51 642	0.51 680	0.59 665	0.67 708	0.56 701	0.60 603	1.14 741	0.15 650	0.18 704	0.14 637	0.23 712	0.19 671	0.19 673

MDST_ROB	0.48 689	0.14 455	0.95 698	0.30 675	0.21 641	1.33 760	0.32 660	0.77 733	0.56 670	1.06 749	0.71 697	0.49 640	0.35 623	1.26 749	0.38 616	0.13 610	0.11 622	0.16 665	0.13 635	0.12 572	0.12 572

AANet	0.49 692	0.42 719	1.56 748	0.22 414	0.19 614	0.39 622	0.25 592	0.52 603	0.92 740	0.92 734	0.93 724	0.84 724	0.67 722	0.59 599	0.59 684	0.15 650	0.11 622	0.13 610	0.12 606	0.18 662	0.16 640

test_sample8	0.49 692	0.19 575	0.50 546	0.18 123	0.16 540	0.34 576	0.20 464	0.55 635	0.34 446	0.62 707	0.38 503	1.15 743	0.67 722	0.66 638	0.91 723	0.23 709	1.82 791	0.28 721	0.24 714	0.18 662	0.16 640

SuperB	0.49 692	0.28 660	2.23 761	0.23 475	0.15 507	0.41 632	0.32 660	0.47 532	0.82 723	0.43 646	0.50 621	0.33 510	0.45 673	0.68 643	1.08 735	0.10 501	0.07 430	0.09 406	0.08 366	0.98 771	0.14 616

ADCMid	0.49 692	0.34 694	1.13 723	0.26 609	0.21 641	0.51 680	0.37 687	0.57 661	0.54 661	0.75 724	0.66 688	0.62 692	0.64 721	0.64 627	1.68 763	0.13 610	0.12 642	0.17 671	0.17 682	0.20 680	0.17 653

psmorigin	0.50 696	0.25 637	3.03 772	0.24 533	0.19 614	0.38 613	0.22 525	0.50 566	0.44 574	0.64 711	0.68 692	0.71 717	0.51 694	0.85 701	0.45 653	0.14 635	0.17 698	0.13 610	0.14 650	0.16 631	0.21 694

CSAN	0.50 696	0.35 696	0.78 655	0.36 708	0.23 671	0.56 693	0.59 738	0.61 689	0.70 708	0.64 711	0.78 707	0.65 703	0.60 710	1.38 757	0.62 691	0.21 700	0.17 698	0.20 693	0.20 697	0.18 662	0.18 666

SGM_RVC	0.50 696	0.19 575	0.50 546	0.25 574	0.15 507	0.69 714	0.39 698	0.68 722	0.82 723	0.95 741	0.84 714	1.13 740	0.76 730	1.16 742	0.60 688	0.16 666	0.16 691	0.16 665	0.16 672	0.16 631	0.17 653
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 696	0.20 588	0.78 655	0.24 533	0.26 693	0.39 622	0.30 647	0.51 584	0.50 638	0.54 696	1.23 742	2.52 771	0.37 636	0.77 681	0.95 726	0.08 339	0.06 287	0.06 59	0.05 81	0.10 480	0.08 372

Wz-Net-TNSev	0.51 700	0.58 742	1.61 753	0.25 574	0.21 641	0.65 708	0.45 714	0.63 704	0.69 706	0.51 680	0.54 645	0.71 717	0.60 710	1.00 727	0.77 709	0.15 650	0.15 681	0.13 610	0.15 660	0.21 683	0.20 685

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 700	0.50 733	0.86 684	0.39 718	0.24 679	0.84 731	0.55 733	0.56 651	0.62 690	0.60 704	0.68 692	0.62 692	0.42 665	1.13 741	0.43 645	0.23 709	0.27 738	0.27 713	0.35 738	0.25 699	0.29 724

AnyNet_C32	0.51 700	0.40 713	1.10 720	0.29 663	0.28 704	0.59 700	0.58 736	0.54 625	0.60 684	0.62 707	0.66 688	0.54 667	0.54 697	0.78 683	1.74 768	0.15 650	0.14 665	0.15 653	0.17 682	0.20 680	0.20 685

WCMA_ROB	0.51 700	0.21 603	0.65 624	0.25 574	0.21 641	0.58 697	0.32 660	0.54 625	0.55 667	0.95 741	1.40 748	1.28 748	0.81 735	0.73 660	0.62 691	0.18 689	0.15 681	0.15 653	0.15 660	0.19 671	0.19 673

WZ-Net	0.52 704	0.38 711	1.90 757	0.30 675	0.24 679	0.57 696	0.48 726	0.62 697	0.78 719	0.50 675	0.71 697	0.68 712	0.54 697	0.98 726	0.84 715	0.13 610	0.10 596	0.11 549	0.12 606	0.19 671	0.20 685

SANet	0.53 705	0.28 660	0.96 700	0.26 609	0.15 507	0.69 714	0.44 713	0.67 719	1.34 765	0.67 715	0.98 729	0.94 729	0.71 727	0.89 709	0.76 706	0.14 635	0.12 642	0.12 588	0.11 567	0.17 648	0.16 640

Consistency-Raft	0.55 706	0.48 728	1.02 707	0.45 731	0.49 741	0.49 676	0.47 722	0.72 728	0.72 711	0.45 657	0.82 712	0.47 628	0.60 710	0.50 543	0.63 694	0.39 747	0.39 754	0.44 747	0.51 755	0.52 744	0.37 736

anonymity	0.56 707	0.54 740	0.70 642	0.47 736	0.61 752	0.56 693	0.43 710	0.69 723	0.49 630	0.63 709	0.55 650	0.54 667	0.60 710	0.61 610	0.57 678	0.55 754	0.53 770	0.50 750	0.54 759	0.51 743	0.56 750

MFN_U_SF_RVC	0.56 707	0.51 735	1.19 727	0.38 716	0.22 658	0.69 714	0.27 613	0.80 740	0.67 701	0.73 720	0.74 702	0.87 725	0.61 719	0.81 693	0.76 706	0.29 735	0.27 738	0.32 732	0.37 742	0.32 729	0.31 728

SAMSARA	0.56 707	0.39 712	0.80 665	0.60 751	0.46 738	1.00 742	1.23 776	0.67 719	0.68 704	0.71 719	0.54 645	0.89 728	0.57 704	0.81 693	0.62 691	0.19 695	0.22 724	0.18 680	0.18 689	0.27 713	0.25 716

TARStereo(FT)	0.57 710	0.36 699	1.06 711	0.45 731	0.25 687	0.89 736	1.27 777	0.66 712	0.59 678	0.51 680	0.91 722	1.08 736	0.57 704	0.84 698	0.84 715	0.21 700	0.15 681	0.25 710	0.18 689	0.25 699	0.15 629

2222	0.57 710	0.36 699	1.06 711	0.45 731	0.25 687	0.89 736	1.27 777	0.66 712	0.59 678	0.51 680	0.91 722	1.08 736	0.57 704	0.84 698	0.84 715	0.21 700	0.15 681	0.25 710	0.18 689	0.25 699	0.15 629

otaku	0.57 710	0.62 748	0.87 686	0.63 753	0.44 736	0.73 718	0.37 687	0.65 706	0.66 698	0.51 680	0.75 703	0.66 707	0.45 673	0.69 645	0.46 659	0.53 751	0.34 750	0.55 753	0.35 738	0.60 749	0.45 742

Ntro	0.58 713	0.64 749	0.92 693	0.66 754	0.50 742	0.77 723	0.36 683	0.66 712	0.70 708	0.50 675	0.59 665	0.65 703	0.51 694	0.75 669	0.45 653	0.56 755	0.32 748	0.56 756	0.34 737	0.63 751	0.46 745

PVD	0.58 713	0.34 694	0.84 680	0.39 718	0.31 718	0.59 700	0.47 722	0.80 740	1.25 762	0.92 734	1.09 732	0.79 721	0.82 736	0.85 701	0.76 706	0.21 700	0.18 704	0.22 701	0.18 689	0.27 713	0.35 735

ADCS	0.58 713	0.40 713	1.35 739	0.29 663	0.24 679	0.55 692	0.45 714	0.67 719	0.83 727	0.76 725	0.71 697	0.68 712	0.60 710	0.76 675	2.23 776	0.16 666	0.16 691	0.16 665	0.17 682	0.22 690	0.22 700

MeshStereo	0.58 713	0.27 657	0.67 630	0.22 414	0.17 565	0.66 710	0.37 687	0.78 736	0.61 688	1.47 770	1.30 744	1.65 757	0.79 732	1.12 739	0.59 684	0.17 678	0.17 698	0.17 671	0.14 650	0.17 648	0.14 616
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	0.60 717	0.33 691	0.61 603	0.30 675	0.25 687	0.86 733	0.35 678	0.55 635	0.67 701	1.10 751	1.49 753	1.76 760	0.97 748	0.88 707	0.49 664	0.23 709	0.21 720	0.27 713	0.27 728	0.25 699	0.24 714

DGSMNet	0.61 718	0.29 668	0.91 691	0.51 744	0.70 757	0.62 706	1.38 779	0.59 676	0.55 667	0.37 580	0.61 677	0.52 658	0.33 608	0.65 634	0.43 645	0.53 751	0.60 777	0.67 758	0.61 766	0.63 751	0.61 760

FCDSN-DC	0.63 719	0.31 683	0.61 603	0.36 708	0.30 715	0.65 708	0.37 687	0.66 712	0.68 704	1.14 753	1.54 757	1.71 759	1.26 759	0.92 714	0.64 697	0.24 719	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.27 713	0.27 723
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 719	0.37 706	2.40 765	0.26 609	0.25 687	0.38 613	0.49 728	0.41 462	1.06 752	1.38 759	0.87 719	0.62 692	0.95 745	0.65 634	1.65 762	0.11 549	0.09 561	0.10 490	0.11 567	0.19 671	0.17 653

AnyNet_C01	0.65 721	0.58 742	2.60 768	0.32 687	0.26 693	0.88 734	0.61 739	0.63 704	0.62 690	0.68 716	0.96 726	0.76 720	0.60 710	0.96 722	1.43 758	0.16 666	0.16 691	0.17 671	0.17 682	0.23 693	0.23 707

DispFullNet	0.66 722	0.89 763	1.59 750	0.77 759	1.21 776	0.51 680	0.23 552	0.59 676	0.72 711	0.69 718	0.61 677	0.69 714	0.91 744	0.79 685	0.48 662	0.27 728	0.12 642	0.73 761	0.30 734	0.65 754	0.40 739

NVStereoNet_ROB	0.67 723	0.49 732	0.83 675	0.48 737	0.40 729	0.51 680	0.46 717	0.70 725	0.77 718	0.84 729	1.72 762	1.02 734	0.83 739	1.23 747	0.79 712	0.32 739	0.38 753	0.40 745	0.46 749	0.36 734	0.41 740
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UHP(FT)	0.68 724	0.42 719	1.12 721	0.43 725	0.27 697	1.09 745	0.64 741	0.77 733	1.20 760	0.94 737	1.17 738	1.08 736	0.82 736	1.06 732	1.04 732	0.22 706	0.24 731	0.31 729	0.27 728	0.29 719	0.23 707

mmmmmm	0.68 724	0.42 719	1.12 721	0.43 725	0.27 697	1.09 745	0.64 741	0.77 733	1.20 760	0.94 737	1.17 738	1.08 736	0.82 736	1.06 732	1.04 732	0.22 706	0.24 731	0.31 729	0.27 728	0.29 719	0.23 707

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 724	0.64 749	1.06 711	0.45 731	0.27 697	1.40 764	0.58 736	0.78 736	0.92 740	0.84 729	0.86 716	0.88 727	0.68 724	1.33 754	0.68 702	0.37 745	0.29 742	0.34 737	0.36 741	0.43 739	0.37 736

SPS-STEREO	0.69 727	0.61 747	0.98 702	0.52 747	0.57 748	0.74 719	0.50 729	0.78 736	0.62 690	0.95 741	0.86 716	0.94 729	0.70 726	1.01 728	0.87 720	0.58 757	0.51 767	0.50 750	0.50 754	0.55 746	0.58 753
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 728	0.30 675	0.69 636	0.32 687	0.27 697	0.81 730	0.39 698	0.79 739	0.82 723	1.41 762	1.58 759	1.98 762	1.26 759	1.02 729	0.77 709	0.24 719	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.26 708	0.26 718

FC-DCNN v2	0.71 729	0.30 675	0.67 630	0.32 687	0.27 697	0.84 731	0.39 698	0.84 747	0.85 731	1.44 766	1.64 760	2.09 764	1.28 761	1.06 732	0.80 713	0.24 719	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.26 708	0.25 716

RainbowNet	0.72 730	0.89 763	1.02 707	0.82 761	0.63 754	0.78 726	0.52 730	0.81 742	0.93 744	0.60 704	0.79 708	0.80 722	0.60 710	0.80 689	0.57 678	0.78 767	0.55 773	0.78 764	0.49 752	0.76 761	0.58 753

ACVNet_1	0.72 730	0.81 758	1.37 741	0.72 757	0.53 746	0.77 723	0.42 708	0.85 750	0.90 734	0.74 723	0.75 703	1.32 750	0.72 728	1.02 729	0.55 677	0.54 753	0.31 745	0.71 760	0.35 738	0.64 753	0.45 742

ACVNet-4b	0.72 730	0.81 758	1.33 738	0.72 757	0.50 742	0.80 729	0.31 652	0.71 727	0.80 721	0.50 675	0.72 701	0.95 731	0.43 669	0.96 722	1.20 749	1.13 781	0.21 720	0.76 763	0.45 748	0.65 754	0.46 745

MFMNet_re	0.72 730	0.76 756	0.99 703	0.62 752	0.70 757	0.77 723	0.67 744	0.75 731	0.83 727	0.78 727	0.86 716	0.69 714	0.78 731	0.71 652	0.61 689	0.66 760	0.59 776	0.61 757	0.58 765	0.68 757	0.71 764

nnnnnnn	0.74 734	0.33 691	1.35 739	0.42 723	0.35 723	0.79 728	0.46 717	0.82 744	1.08 754	1.05 748	1.50 754	1.57 755	0.98 749	1.12 739	1.09 740	0.27 728	0.25 735	0.32 732	0.31 735	0.34 730	0.32 731

ELAS_RVC	0.74 734	0.36 699	1.00 704	0.37 714	0.33 720	0.88 734	0.93 763	0.83 745	1.08 754	1.35 758	1.33 747	1.24 746	1.33 763	1.06 732	0.95 726	0.27 728	0.25 735	0.29 725	0.27 728	0.30 725	0.30 725
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 734	0.36 699	0.85 683	0.36 708	0.33 720	1.36 761	0.77 754	0.93 751	0.92 740	1.41 762	1.53 756	1.16 744	1.17 754	0.95 721	1.03 730	0.26 723	0.25 735	0.28 721	0.28 733	0.31 726	0.30 725
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 737	0.44 722	1.98 758	0.49 742	0.16 540	0.58 697	0.31 652	0.81 742	0.83 727	0.41 630	0.52 635	0.98 733	0.58 707	4.97 793	1.03 730	0.11 549	0.07 430	0.10 490	0.24 714	0.27 713	0.26 718

RTS	0.78 738	0.48 728	4.68 779	0.34 697	0.28 704	1.12 748	0.46 717	0.62 697	1.03 749	0.73 720	0.89 720	0.60 686	0.59 708	1.61 761	1.16 745	0.14 635	0.11 622	0.15 653	0.15 660	0.21 683	0.19 673

RTSA	0.78 738	0.48 728	4.68 779	0.34 697	0.28 704	1.12 748	0.46 717	0.62 697	1.03 749	0.73 720	0.89 720	0.60 686	0.59 708	1.61 761	1.16 745	0.14 635	0.11 622	0.15 653	0.15 660	0.21 683	0.19 673

1111	0.79 740	0.31 683	1.57 749	0.39 718	0.28 704	1.14 750	0.99 766	0.83 745	0.96 747	0.97 744	1.11 734	1.23 745	1.18 755	1.73 766	1.70 766	0.21 700	0.18 704	0.22 701	0.21 700	0.29 719	0.26 718

DStereoSA	0.81 741	0.37 706	1.08 715	0.51 744	0.65 755	0.67 711	1.44 780	0.74 730	1.06 752	0.54 696	1.67 761	0.49 640	1.78 769	0.96 722	1.69 765	0.28 732	0.43 757	0.27 713	0.51 755	0.40 738	0.58 753

DStereoFS	0.84 742	0.66 751	0.80 665	0.53 748	0.50 742	1.23 755	0.55 733	0.94 752	1.32 764	0.89 731	1.32 745	1.04 735	2.32 777	1.29 752	1.14 741	0.31 738	0.35 751	0.30 727	0.39 745	0.34 730	0.60 756

SGM+DAISY	0.87 743	0.66 751	1.30 737	0.51 744	0.60 751	1.03 743	0.84 760	0.76 732	0.73 714	1.39 760	1.51 755	1.31 749	1.22 757	1.11 737	1.08 735	0.57 756	0.53 770	0.51 752	0.51 755	0.54 745	0.61 760

ACVNet_2	0.89 744	0.87 762	1.25 732	0.82 761	0.62 753	0.97 741	0.62 740	1.14 757	1.42 767	1.00 745	1.40 748	1.47 753	0.84 740	1.11 737	0.66 700	0.61 758	0.43 757	0.78 764	0.49 752	0.75 760	0.52 748

IMH-64-1	0.91 745	0.86 760	0.84 680	0.97 766	0.75 761	0.92 739	0.71 746	1.27 758	1.10 756	0.89 731	1.45 750	1.14 741	0.96 746	1.19 743	0.84 715	0.74 764	0.51 767	0.97 769	0.55 760	0.84 763	0.60 756

IMH-64	0.91 745	0.86 760	0.84 680	0.97 766	0.75 761	0.92 739	0.71 746	1.27 758	1.10 756	0.89 731	1.45 750	1.14 741	0.96 746	1.19 743	0.84 715	0.74 764	0.51 767	0.97 769	0.55 760	0.84 763	0.60 756

MonStereo1	0.93 747	0.56 741	0.82 672	0.69 755	0.58 749	1.37 762	0.35 678	0.94 752	1.25 762	0.93 736	1.90 765	1.52 754	2.10 774	1.27 750	0.77 709	0.69 761	0.33 749	0.75 762	0.47 751	0.70 758	0.57 752

U	1.00 748	0.09 106	0.21 167	0.21 339	3.68 785	6.12 791	0.14 142	0.21 111	0.21 238	0.11 95	0.11 82	0.10 75	0.09 45	0.12 9	0.11 65	0.07 158	0.05 46	5.42 800	2.90 798	0.07 222	0.06 176

PWCK	1.00 748	1.17 775	1.70 755	0.91 764	0.41 730	1.19 753	0.92 762	1.10 755	1.14 758	1.16 754	1.14 736	1.25 747	0.88 743	1.75 768	1.04 732	0.87 772	0.50 765	0.87 767	0.53 758	0.96 770	0.52 748

WAO-7	1.01 750	0.89 763	0.93 695	0.83 763	0.66 756	1.18 751	0.81 758	1.40 763	1.57 771	1.11 752	1.76 764	1.45 752	1.19 756	1.50 760	1.14 741	0.61 758	0.62 780	0.70 759	0.68 769	0.66 756	0.60 756

MADNet+	1.01 750	1.16 774	4.72 781	0.70 756	0.47 739	1.24 756	0.96 764	0.97 754	0.89 732	0.65 713	0.77 706	0.87 725	0.85 742	2.09 772	1.68 763	0.38 746	0.39 754	0.31 729	0.27 728	0.43 739	0.39 738

MultiAttention	1.02 752	0.13 401	0.43 479	0.35 706	0.43 733	5.36 782	1.71 781	0.69 723	0.53 656	0.36 572	0.63 683	0.55 669	0.22 449	7.60 797	0.43 645	0.09 446	0.06 287	0.14 637	0.24 714	0.26 708	0.30 725

IMH	1.05 753	0.95 767	1.00 704	1.01 768	0.78 764	1.11 747	0.68 745	1.38 762	1.43 768	1.00 745	1.72 762	1.43 751	1.14 751	1.73 766	0.89 722	1.09 778	0.55 773	0.99 771	0.57 764	0.87 765	0.62 762

WAO-6	1.07 754	0.93 766	0.92 693	0.96 765	0.78 764	1.28 758	0.75 751	1.34 761	2.00 775	1.02 747	1.54 757	1.59 756	1.22 757	1.31 753	1.14 741	0.78 767	0.55 773	1.02 773	0.75 774	0.83 762	0.69 763

LVE	1.13 755	1.02 768	1.28 735	1.01 768	0.80 767	1.29 759	0.81 758	1.47 766	1.96 773	1.07 750	1.90 765	1.90 761	1.01 750	1.48 759	0.91 723	0.93 775	0.61 779	0.94 768	0.69 770	0.87 765	0.75 768

JetBlue	1.14 756	0.76 756	2.36 763	0.59 750	0.75 761	3.04 776	1.78 782	1.11 756	0.90 734	0.94 737	1.10 733	1.66 758	1.28 761	2.09 772	1.72 767	0.43 750	0.36 752	0.38 742	0.38 744	0.58 748	0.56 750

Dean	1.17 757	1.04 770	1.49 746	1.03 770	0.78 764	1.20 754	0.77 754	1.48 767	1.96 773	1.28 756	1.99 768	2.15 765	1.14 751	1.25 748	1.00 729	0.81 769	0.60 777	1.01 772	0.69 770	0.92 769	0.74 767

fsdfsdds	1.26 758	0.33 691	1.44 743	0.43 725	0.59 750	2.19 772	1.14 774	1.28 760	2.36 777	2.10 780	4.10 785	3.15 776	1.94 771	1.09 736	1.28 754	0.22 706	0.19 712	0.34 737	0.25 719	0.36 734	0.34 733

SGM-ForestM	1.36 759	0.28 660	0.79 662	0.26 609	0.16 540	2.26 773	1.00 767	1.42 764	1.46 770	2.38 782	2.05 769	5.95 787	2.66 779	2.95 777	2.46 778	0.17 678	0.18 704	0.18 680	0.18 689	0.15 623	0.18 666

xyz-stereo	1.40 760	0.10 175	17.09 806	0.18 123	0.07 6	4.78 781	0.18 362	0.29 284	0.34 446	0.36 572	2.81 781	0.40 582	0.29 565	0.56 582	0.24 519	0.07 158	0.05 46	0.09 406	0.06 182	0.06 128	0.05 45

MANE	1.41 761	0.36 699	0.74 652	0.43 725	0.41 730	2.16 771	0.80 756	2.39 782	3.38 781	2.22 781	3.06 782	3.54 778	2.73 780	2.15 774	1.94 773	0.28 732	0.27 738	0.30 727	0.46 749	0.28 718	0.34 733

TorneroNet-64	1.43 762	1.03 769	1.20 728	1.10 772	0.86 770	2.26 773	0.73 749	1.84 772	3.84 786	1.25 755	2.25 773	2.69 773	1.42 764	1.76 769	1.43 758	0.76 766	0.50 765	1.09 774	0.66 768	1.23 779	0.76 769

notaker	1.45 763	1.34 778	1.48 744	1.40 779	1.07 774	1.18 751	0.85 761	1.48 767	1.40 766	1.51 771	3.46 783	2.40 770	1.81 770	1.76 769	1.45 761	1.11 779	0.69 785	1.38 781	0.87 779	1.31 781	0.97 775

WAO-8	1.46 764	1.10 772	1.09 716	1.10 772	0.84 768	2.06 768	0.75 751	1.84 772	3.83 784	1.44 766	2.21 771	2.15 765	1.43 765	3.17 778	1.19 747	0.91 773	0.65 782	1.09 774	0.79 775	0.90 767	0.71 764

Venus	1.46 764	1.10 772	1.09 716	1.10 772	0.84 768	2.06 768	0.75 751	1.84 772	3.83 784	1.44 766	2.21 771	2.15 765	1.43 765	3.17 778	1.19 747	0.91 773	0.65 782	1.09 774	0.79 775	0.90 767	0.71 764

UNDER WATER-64	1.55 766	1.19 776	2.52 766	1.31 777	0.95 772	2.12 770	1.21 775	1.45 765	3.19 780	1.43 765	1.32 745	2.64 772	2.04 773	1.63 763	1.83 769	1.11 779	0.67 784	1.28 779	0.92 780	1.19 776	1.02 776

UNDER WATER	1.59 767	1.22 777	2.36 763	1.38 778	1.03 773	1.67 767	1.10 771	1.54 770	3.63 782	1.44 766	1.47 752	2.85 774	2.25 776	1.67 764	1.94 773	1.06 777	0.62 780	1.31 780	0.93 781	1.21 778	1.02 776

LSM	1.64 768	0.40 713	2.56 767	2.02 783	17.61 805	0.51 680	0.52 730	0.61 689	0.76 716	0.82 728	1.11 734	0.63 700	0.54 697	0.75 669	0.49 664	0.16 666	0.24 731	0.18 680	0.21 700	0.25 699	2.42 787

LE_ROB	1.76 769	0.20 588	2.68 769	0.48 737	0.52 745	0.78 726	0.96 764	0.84 747	6.61 793	7.40 796	2.08 770	2.08 763	4.83 789	1.27 750	3.79 783	0.10 501	0.08 522	0.12 588	0.11 567	0.11 531	0.10 507

ktn	1.77 770	1.36 779	1.22 729	1.43 780	1.14 775	1.52 765	1.08 770	1.51 769	3.96 787	2.77 785	4.69 786	3.35 777	1.46 767	1.69 765	1.25 753	1.43 783	0.77 787	1.45 782	0.99 782	1.32 782	0.96 773

KSHMR	1.89 771	1.36 779	1.60 751	1.47 781	1.22 777	1.38 763	1.06 769	1.79 771	5.97 792	1.42 764	5.65 789	2.98 775	1.14 751	2.23 775	1.20 749	1.27 782	1.12 789	1.46 783	1.10 784	1.32 782	1.15 778

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 772	0.26 648	2.90 770	0.33 693	1.30 778	3.07 777	2.37 784	2.20 779	4.84 788	3.25 786	6.38 791	4.33 780	3.05 781	1.33 754	1.21 751	0.23 709	0.18 704	0.24 705	0.81 777	0.29 719	1.26 779

TestStereooo	1.99 772	0.26 648	2.90 770	0.33 693	1.30 778	3.07 777	2.37 784	2.20 779	4.84 788	3.25 786	6.38 791	4.33 780	3.05 781	1.33 754	1.21 751	0.23 709	0.18 704	0.24 705	0.81 777	0.29 719	1.26 779

TorneroNet	2.22 774	1.08 771	1.24 731	1.14 776	0.90 771	5.58 783	0.80 756	2.12 777	8.69 795	2.58 783	5.42 788	3.88 779	1.97 772	1.78 771	1.87 770	0.86 771	0.54 772	1.15 778	0.74 773	1.23 779	0.85 772

MADNet++	2.26 775	1.80 782	2.06 759	2.13 785	1.97 783	2.61 775	1.79 783	2.38 781	2.16 776	2.75 784	2.65 780	2.38 769	2.43 778	3.17 778	3.21 780	2.17 791	1.95 793	1.94 787	1.63 786	2.06 785	2.01 786

JetRed	2.30 776	2.64 784	6.12 787	1.12 775	1.38 781	5.85 790	3.29 788	1.99 775	1.67 772	1.98 778	1.95 767	2.16 768	1.60 768	2.48 776	4.10 786	1.05 776	1.60 790	1.09 774	1.01 783	1.67 784	1.28 781

light-stereo	2.37 777	0.69 753	3.61 773	3.84 787	3.41 784	4.04 779	0.31 652	2.13 778	1.45 769	3.61 788	6.33 790	6.90 795	0.63 720	4.83 792	1.28 754	0.71 763	0.74 786	0.32 732	0.39 745	1.20 777	0.96 773

HanzoNet	2.97 778	1.69 781	2.29 762	1.74 782	1.33 780	1.53 766	1.03 768	1.99 775	2.64 779	5.51 792	5.16 787	5.90 786	6.82 794	4.32 791	3.29 781	3.16 794	2.02 795	1.92 785	2.87 797	2.24 786	1.89 785

coex-ft	3.44 779	0.73 755	48.55 824	0.24 533	0.19 614	0.50 679	0.43 710	0.47 532	2.40 778	7.03 795	1.20 740	0.97 732	2.23 775	0.73 660	1.92 772	0.12 589	0.15 681	0.14 637	0.12 606	0.21 683	0.43 741

noway2	4.26 780	5.26 789	4.63 777	11.29 798	10.43 794	5.62 784	4.46 791	4.09 786	0.90 734	1.87 774	2.47 776	6.20 793	3.67 788	3.62 783	4.54 789	1.97 785	0.46 759	2.02 789	1.74 789	5.72 795	4.32 794

noway3	4.27 781	5.33 790	4.61 776	11.26 797	10.44 795	5.62 784	4.46 791	4.12 787	0.92 740	1.86 773	2.49 779	6.19 792	3.66 787	3.74 787	4.54 789	1.97 785	0.46 759	2.03 792	1.74 789	5.69 793	4.21 792

TCMNet-wrong-test	4.29 782	5.57 791	4.65 778	11.33 799	10.39 793	5.73 789	4.48 795	4.13 788	1.02 748	1.91 777	2.39 774	6.16 790	3.62 785	3.84 788	4.50 788	1.99 787	0.47 761	1.97 788	1.69 787	5.69 793	4.31 793

zzzz4	4.31 783	5.77 792	4.85 785	11.37 800	10.45 796	5.64 786	4.46 791	4.20 790	0.91 739	1.87 774	2.47 776	6.11 788	3.60 783	3.65 784	4.59 791	1.99 787	0.47 761	2.02 789	1.74 789	5.77 796	4.37 795

noway1	4.31 783	5.77 792	4.81 784	11.37 800	10.45 796	5.64 786	4.46 791	4.20 790	0.90 734	1.87 774	2.48 778	6.11 788	3.60 783	3.65 784	4.59 791	1.99 787	0.47 761	2.02 789	1.74 789	5.77 796	4.37 795

noway4	4.32 785	5.81 794	4.75 782	11.39 802	10.47 798	5.70 788	4.50 796	4.14 789	0.90 734	1.83 772	2.44 775	6.16 790	3.63 786	3.66 786	4.60 793	2.00 790	0.47 761	2.03 792	1.73 788	5.80 798	4.40 797

DPSimNet_ROB	4.34 786	4.23 785	6.89 789	3.67 786	3.68 785	4.75 780	5.21 797	2.67 783	3.68 783	5.82 793	3.95 784	5.57 783	6.72 793	3.46 782	4.48 787	4.05 798	2.88 796	4.68 799	3.12 799	3.69 788	3.62 791

UHP(ZeroShot)	4.71 787	0.60 744	7.05 790	0.48 737	0.70 757	9.17 794	2.53 786	5.32 794	14.17 807	8.26 797	14.83 806	9.91 798	8.72 797	4.02 789	3.96 784	0.41 748	0.31 745	0.37 740	0.56 762	1.09 773	1.78 783

UHP	4.71 787	0.60 744	7.05 790	0.48 737	0.70 757	9.17 794	2.53 786	5.32 794	14.17 807	8.26 797	14.83 806	9.91 798	8.72 797	4.02 789	3.96 784	0.41 748	0.31 745	0.37 740	0.56 762	1.09 773	1.78 783

tt	4.71 787	0.10 175	3.94 774	2.06 784	1.53 782	10.14 798	16.88 801	9.27 801	4.98 790	1.39 760	1.02 730	4.68 782	4.90 790	3.35 781	5.86 796	5.76 799	9.15 807	2.24 795	2.53 795	3.10 787	1.32 782

BEATNet-Init1	4.73 790	2.61 783	13.29 805	0.58 749	0.53 746	10.12 797	3.33 789	4.83 792	5.01 791	8.75 799	8.51 794	14.08 808	7.60 796	7.70 798	5.34 794	0.28 732	0.28 741	0.34 737	0.37 742	0.57 747	0.45 742

Selective-IGEV-i1pa	5.57 791	7.99 796	4.76 783	0.80 760	0.45 737	12.99 799	3.60 790	9.25 800	7.43 794	6.97 794	9.87 798	8.94 796	7.26 795	14.66 809	5.65 795	3.55 795	1.08 788	1.93 786	0.72 772	0.73 759	2.79 789

USTest	6.88 792	5.23 788	5.63 786	7.22 791	7.29 788	14.34 801	22.76 802	8.48 798	9.32 796	5.42 791	6.39 793	6.29 794	6.64 792	6.92 796	8.62 799	1.94 784	3.29 797	2.16 794	2.55 796	3.85 789	3.29 790

EDNetEfficientorigin	7.51 793	0.52 739	140.47 826	0.25 574	0.17 565	0.42 639	0.29 636	0.47 532	1.03 749	1.28 756	1.02 730	0.83 723	0.84 740	0.75 669	0.99 728	0.10 501	0.09 561	0.12 588	0.10 526	0.21 683	0.22 700

DGTPSM_ROB	8.34 794	5.10 786	10.37 803	5.31 789	10.18 791	8.33 792	23.60 806	6.06 796	13.41 804	4.90 789	10.87 802	5.65 784	10.44 799	6.17 794	12.59 800	3.74 796	7.55 800	3.69 796	7.26 804	4.14 790	7.46 800

DPSMNet_ROB	8.40 795	5.11 787	10.49 804	5.58 790	10.25 792	8.34 793	23.62 807	6.07 797	13.45 805	4.93 790	10.88 803	5.66 785	10.44 799	6.24 795	12.64 801	3.98 797	7.61 801	3.76 797	7.30 805	4.20 791	7.51 801

DLNR_Zeroshot_test	10.44 796	12.10 805	19.93 808	106.08 825	23.66 817	0.14 59	0.13 99	3.22 784	0.17 140	0.16 252	0.23 314	0.16 268	0.10 101	0.31 444	0.15 290	2.36 792	0.06 287	0.07 189	0.07 278	39.70 825	0.06 176

DLNR-FE	10.45 797	12.13 806	19.94 809	106.10 826	23.12 816	0.14 59	0.13 99	3.28 785	0.17 140	0.16 252	0.23 314	0.16 268	0.10 101	0.31 444	0.15 290	2.41 793	0.06 287	0.07 189	0.07 278	40.22 826	0.06 176

iinet-test	10.78 798	9.29 797	9.70 793	10.48 792	10.68 799	17.98 806	25.98 808	12.57 805	13.39 802	9.64 803	10.10 799	10.06 800	10.61 802	11.22 805	12.70 802	6.40 801	7.74 802	5.68 801	6.69 800	7.47 799	7.30 798

IINet	10.78 798	9.29 797	9.70 793	10.48 792	10.68 799	17.98 806	25.98 808	12.57 805	13.39 802	9.64 803	10.10 799	10.06 800	10.61 802	11.22 805	12.70 802	6.40 801	7.74 802	5.68 801	6.69 800	7.47 799	7.30 798

LRCNet_RVC	10.90 800	14.34 808	9.35 792	15.35 803	8.04 790	1.08 744	0.34 674	8.78 799	0.70 708	12.63 808	16.05 808	9.85 797	6.54 791	8.57 799	6.34 797	20.27 820	5.40 799	23.70 820	21.88 821	14.87 807	13.83 808

DPSM_ROB	11.49 801	9.87 803	10.35 801	11.13 795	11.31 801	19.11 809	27.51 811	13.37 808	14.21 809	10.31 805	11.06 804	10.96 806	11.27 807	11.96 807	13.59 805	6.78 803	8.19 805	6.03 803	7.09 802	7.93 801	7.73 803

DPSM	11.49 801	9.87 803	10.35 801	11.13 795	11.31 801	19.11 809	27.51 811	13.37 808	14.21 809	10.31 805	11.06 804	10.96 806	11.27 807	11.96 807	13.59 805	6.78 803	8.19 805	6.03 803	7.09 802	7.93 801	7.73 803

xxxxx1	15.27 803	9.54 800	10.31 798	20.13 806	18.88 806	17.08 802	23.03 803	10.36 802	10.99 798	9.21 800	9.62 795	10.74 803	10.61 802	10.72 801	13.89 807	7.97 805	9.20 808	31.85 823	44.72 825	12.84 804	13.69 805

tt_ll	15.27 803	9.54 800	10.31 798	20.13 806	18.88 806	17.08 802	23.03 803	10.36 802	10.99 798	9.21 800	9.62 795	10.74 803	10.61 802	10.72 801	13.89 807	7.97 805	9.20 808	31.85 823	44.72 825	12.84 804	13.69 805

ff	15.27 803	9.54 800	10.31 798	20.13 806	18.88 806	17.08 802	23.03 803	10.36 802	10.99 798	9.21 800	9.62 795	10.74 803	10.61 802	10.72 801	13.89 807	7.97 805	9.20 808	31.85 823	44.72 825	12.84 804	13.69 805

PML	16.10 806	12.82 807	6.78 788	5.23 788	7.76 789	33.92 813	66.56 823	5.30 793	10.28 797	26.12 822	68.59 827	20.51 810	13.49 809	10.06 800	6.78 798	5.96 800	2.00 794	6.04 805	2.18 794	8.96 803	2.60 788

Anonymous_1	16.62 807	9.35 799	9.84 795	10.66 794	14.64 803	18.66 808	27.12 810	12.64 807	13.51 806	10.76 807	10.30 801	10.13 802	10.60 801	11.06 804	12.74 804	15.87 816	7.74 802	16.92 814	43.48 824	58.66 827	7.68 802

HaxPig	17.72 808	20.22 818	19.73 807	16.53 804	16.51 804	9.27 796	9.33 798	14.34 810	13.27 801	18.65 810	18.70 809	17.35 809	16.77 810	17.04 810	16.45 810	22.05 823	20.89 819	22.27 819	21.53 816	21.29 818	22.13 822

MEDIAN_ROB	21.21 809	24.62 822	23.47 818	19.58 805	19.65 809	13.22 800	10.96 799	17.88 811	17.00 811	22.14 821	22.02 812	20.86 811	20.36 811	21.06 811	19.71 811	25.63 824	24.13 820	26.21 821	25.20 822	25.17 821	25.38 825

RAFT-FEzeroshot	23.10 810	19.88 813	20.56 810	22.49 810	22.75 812	38.38 814	55.50 819	26.84 815	28.66 816	20.60 816	22.10 813	22.05 814	22.74 814	24.00 814	27.37 818	13.59 808	16.48 813	12.14 806	14.28 808	15.96 810	15.54 812

RAFT-FE	23.10 810	19.88 813	20.56 810	22.49 810	22.75 812	38.38 814	55.50 819	26.84 815	28.66 816	20.60 816	22.10 813	22.05 814	22.74 814	24.00 814	27.37 818	13.59 808	16.48 813	12.14 806	14.28 808	15.96 810	15.54 812

CasAABBNet	23.10 810	19.86 811	20.64 812	22.47 809	22.73 810	38.41 817	55.50 819	26.89 818	28.70 818	20.61 818	22.15 815	22.08 817	22.75 816	23.99 812	27.36 816	13.59 808	16.48 813	12.14 806	14.27 807	15.95 808	15.53 811

FlowAnything	23.14 813	19.87 812	20.79 813	22.50 813	22.74 811	38.39 816	55.46 816	26.89 818	28.72 819	20.77 820	22.29 818	22.07 816	22.72 813	23.99 812	27.41 820	13.60 811	16.55 818	12.15 810	14.36 812	15.97 812	15.52 810

Hybrid-DGEV	23.16 814	19.94 816	20.96 815	22.49 810	22.75 812	38.51 819	55.52 822	27.09 822	28.90 822	20.58 815	22.25 816	22.00 813	22.80 818	24.11 817	27.33 815	13.60 811	16.47 812	12.14 806	14.30 811	15.95 808	15.54 812

Selective-RAFT-Error	23.16 814	19.93 815	20.87 814	22.54 814	22.81 815	38.52 820	55.47 817	27.01 821	28.83 820	20.66 819	22.25 816	22.09 818	22.80 818	24.09 816	27.36 816	13.61 813	16.48 813	12.15 810	14.28 808	15.99 813	15.57 815

fast-reg	23.64 816	20.51 819	23.42 817	23.22 815	24.75 819	38.73 821	55.47 817	26.85 817	28.86 821	20.12 813	21.73 810	21.64 812	22.22 812	24.30 819	27.54 821	13.91 815	16.52 817	14.85 813	15.62 813	16.91 815	15.71 816

LSM0	24.24 817	19.98 817	22.32 816	24.22 816	40.14 824	38.48 818	55.20 815	26.95 820	28.57 815	20.49 814	21.83 811	22.26 819	22.75 816	24.22 818	27.30 814	13.66 814	16.32 811	12.19 812	14.15 806	16.10 814	17.66 817

AVERAGE_ROB	25.43 818	29.06 823	27.24 819	24.63 817	24.20 818	17.73 805	12.61 800	22.29 814	21.39 814	26.79 823	26.16 821	25.20 820	24.64 822	25.07 820	23.53 812	29.96 825	28.40 825	30.60 822	29.58 823	29.72 822	29.84 826

RSGM-EC	29.65 819	17.75 809	10.04 796	35.31 820	33.15 820	26.42 811	46.65 813	19.89 812	17.74 812	18.92 811	23.36 819	30.14 821	23.59 820	41.87 825	45.99 826	59.56 826	34.38 826	33.25 826	20.37 814	34.97 823	19.60 820

acva	29.65 819	17.75 809	10.04 796	35.31 820	33.15 820	26.42 811	46.65 813	19.89 812	17.74 812	18.92 811	23.36 819	30.14 821	23.59 820	41.87 825	45.99 826	59.56 826	34.38 826	33.25 826	20.37 814	34.97 823	19.60 820

Selective-IGEV-i16pa	30.47 821	41.93 826	4.02 775	0.49 742	0.37 726	96.94 827	0.74 750	60.26 828	58.76 827	17.24 809	64.39 826	38.26 827	49.53 827	106.11 828	26.15 813	19.96 819	3.42 798	4.39 798	1.81 793	0.39 737	14.22 809

zzzzzz3	33.80 822	21.93 820	29.35 820	40.69 822	40.71 825	54.58 823	75.81 825	38.06 824	43.73 825	30.21 824	32.81 822	33.59 825	36.40 825	35.16 821	41.64 824	19.24 817	24.62 821	18.35 815	21.58 817	19.15 816	18.48 818

zzz1	33.83 823	21.95 821	29.58 821	40.69 822	40.71 825	54.57 822	75.77 824	38.08 825	43.79 826	30.23 825	32.84 823	33.61 826	36.40 825	35.19 822	41.64 824	19.25 818	24.62 821	18.36 816	21.58 817	19.16 817	18.49 819

zzzz2	34.86 824	30.12 824	31.42 822	34.23 818	34.22 822	58.04 824	83.74 826	40.88 826	43.54 823	31.10 826	33.46 824	32.70 823	33.88 823	35.86 823	41.00 822	20.48 821	24.86 823	18.45 817	21.67 819	24.07 819	23.42 823

noway5	34.86 824	30.12 824	31.42 822	34.23 818	34.22 822	58.04 824	83.74 826	40.88 826	43.54 823	31.10 826	33.46 824	32.70 823	33.88 823	35.86 823	41.00 822	20.48 821	24.86 823	18.45 817	21.67 819	24.07 819	23.42 823

test_example2	101.33 826	108.28 827	68.15 825	98.43 824	106.93 827	89.75 826	102.43 828	36.80 823	97.65 828	129.04 828	130.15 828	65.26 828	66.62 828	92.11 827	80.24 828	144.10 828	199.48 828	81.81 828	103.01 828	125.01 828	101.27 827

GS-Stereo							0.16 259	0.26 228	0.18 163	0.13 169	0.15 184	0.10 75	0.09 45	0.16 130	0.10 19	0.07 158	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.08 315	0.08 372

FSD					0.24 679	0.27 460	0.27 613	0.31 317	0.29 379	0.26 379	0.27 361	0.28 453	0.27 533	0.28 401	0.26 543	0.23 709	0.22 724	0.27 713	0.26 724	0.25 699

ccccc		256.29 828		354.40 827	364.36 828	149.10 828		152.89 829		153.93 829		164.00 829		268.02 829		390.55 829	349.22 829	244.59 829	219.82 829	412.30 829

ASD4		6.65 795

Low-res two-view benchmark