Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 20	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 24	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 140	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 140	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 47	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 140	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 55	0.09 1	0.14 105	0.10 1	0.14 42	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 47	0.16 20	0.08 24	0.12 20	0.13 70	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 94	0.07 2	0.16 95	0.13 70	0.16 15	0.12 16	0.10 35	0.16 153	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 23	0.14 42	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 237	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 20	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 23	0.13 24	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.18 94	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 42	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 20	0.10 123	0.15 55	0.10 8	0.18 35	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 20	0.09 55	0.14 37	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.10 35	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 20	0.09 55	0.14 37	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 46	0.08 24	0.13 26	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.14 105	0.17 23	0.14 42	0.08 2	0.11 46	0.12 120	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 140	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 95	0.14 105	0.14 5	0.13 24	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 116	0.15 5	0.11 177	0.10 12	0.13 70	0.15 10	0.08 1	0.12 88	0.10 34	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.06 102	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 20	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.17 23	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 220	0.20 104	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.13 70	0.17 23	0.14 42	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.15 5	0.09 55	0.13 26	0.13 70	0.22 97	0.16 69	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 46	0.10 123	0.17 130	0.13 70	0.11 2	0.13 24	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 233	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.08 308	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 64	0.14 42	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 151	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 102	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 20	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.17 23	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 5	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.19 45	0.15 59	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 168	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 5	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.18 35	0.19 135	0.10 35	0.10 34	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 168	0.06 49	0.06 237	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 20	0.08 24	0.16 95	0.13 70	0.21 79	0.11 8	0.11 58	0.11 46	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 237	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 85	0.14 8	0.19 151	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 172	0.13 197	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 46	0.08 24	0.14 37	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.18 94	0.10 123	0.13 26	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 46	0.08 24	0.13 26	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 47	0.16 20	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 64	0.12 16	0.11 58	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.23 243	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 85	0.21 116	0.14 2	0.10 123	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 385	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 140	0.15 23	0.17 46	0.10 123	0.16 95	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.12 88	0.11 46	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 140	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.10 8	0.19 45	0.13 24	0.12 88	0.12 66	0.08 4	0.11 117	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 39	0.19 91	0.16 20	0.09 55	0.12 20	0.13 70	0.18 35	0.13 24	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 39	0.19 91	0.16 20	0.09 55	0.12 20	0.13 70	0.17 23	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 39	0.16 47	0.17 46	0.08 24	0.16 95	0.12 32	0.17 23	0.12 16	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.18 94	0.09 55	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 39	0.15 23	0.18 94	0.07 2	0.15 55	0.11 20	0.17 23	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 39	0.17 68	0.17 46	0.08 24	0.13 26	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 39	0.13 1	0.17 46	0.08 24	0.14 37	0.12 32	0.24 139	0.19 135	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 46	0.08 24	0.09 1	0.13 70	0.24 139	0.13 24	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 237	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 131	0.16 20	0.10 123	0.13 26	0.13 70	0.18 35	0.14 42	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 140	0.26 178	0.18 94	0.09 55	0.14 37	0.14 105	0.20 64	0.13 24	0.11 58	0.13 85	0.10 57	0.11 117	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 85	0.17 68	0.18 94	0.10 123	0.15 55	0.16 200	0.23 120	0.15 59	0.10 35	0.16 153	0.09 27	0.11 117	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.08 308	0.05 7	0.08 319

MatchStereo	0.11 46	0.08 39	0.23 144	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 64	0.17 96	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 46	0.09 85	0.20 104	0.20 224	0.10 123	0.19 193	0.13 70	0.16 15	0.13 24	0.10 35	0.10 34	0.09 27	0.09 34	0.19 168	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 46	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.24 139	0.16 69	0.11 58	0.11 46	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.10 123	0.15 55	0.12 32	0.25 156	0.17 96	0.14 149	0.13 85	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.10 8	0.19 45	0.18 116	0.14 149	0.17 172	0.09 27	0.10 79	0.18 143	0.13 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 46	0.10 123	0.17 130	0.12 32	0.21 79	0.14 42	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 46	0.10 123	0.17 130	0.12 32	0.21 79	0.14 42	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 220	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.21 79	0.16 69	0.13 118	0.13 85	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 102	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 220	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.14 37	0.12 32	0.21 79	0.16 69	0.13 118	0.13 85	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 102	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 220	0.16 47	0.17 46	0.10 123	0.17 130	0.12 32	0.21 79	0.14 42	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 140	0.15 23	0.18 94	0.09 55	0.15 55	0.15 153	0.20 64	0.15 59	0.12 88	0.13 85	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 85	0.14 8	0.16 20	0.09 55	0.15 55	0.12 32	0.25 156	0.16 69	0.14 149	0.13 85	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.19 193	0.10 8	0.22 97	0.17 96	0.14 149	0.12 66	0.10 57	0.11 117	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 46	0.09 55	0.19 193	0.10 8	0.22 97	0.17 96	0.14 149	0.12 66	0.10 57	0.11 117	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 85	0.15 23	0.17 46	0.11 177	0.18 158	0.12 32	0.23 120	0.14 42	0.13 118	0.11 46	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.09 55	0.17 130	0.09 2	0.22 97	0.16 69	0.13 118	0.13 85	0.09 27	0.11 117	0.19 168	0.13 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 140	0.15 23	0.18 94	0.08 24	0.16 95	0.14 105	0.27 191	0.20 164	0.14 149	0.14 120	0.08 4	0.11 117	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 85	0.14 8	0.19 151	0.12 245	0.14 37	0.12 32	0.25 156	0.17 96	0.13 118	0.16 153	0.08 4	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 85	0.13 1	0.17 46	0.12 245	0.15 55	0.11 20	0.23 120	0.15 59	0.14 149	0.12 66	0.08 4	0.09 34	0.21 213	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 68	0.15 5	0.11 177	0.16 95	0.13 70	0.21 79	0.16 69	0.11 58	0.15 134	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 68	0.19 151	0.11 177	0.13 26	0.11 20	0.22 97	0.15 59	0.11 58	0.12 66	0.12 120	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.08 264	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 39	0.18 81	0.18 94	0.07 2	0.21 266	0.09 2	0.19 45	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 39	0.18 81	0.18 94	0.07 2	0.21 266	0.09 2	0.19 45	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 39	0.17 68	0.17 46	0.07 2	0.17 130	0.13 70	0.18 35	0.16 69	0.11 58	0.13 85	0.11 92	0.12 151	0.18 143	0.11 42	0.08 290	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 39	0.17 68	0.17 46	0.09 55	0.22 294	0.14 105	0.14 5	0.16 69	0.11 58	0.10 34	0.09 27	0.08 15	0.21 213	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 39	0.15 23	0.19 151	0.11 177	0.14 37	0.10 8	0.22 97	0.18 116	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.11 117	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

TS12	0.12 75	0.08 39	0.17 68	0.21 278	0.09 55	0.19 193	0.14 105	0.23 120	0.16 69	0.14 149	0.19 202	0.12 120	0.13 197	0.17 116	0.15 236	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 75	0.11 220	0.28 208	0.20 224	0.09 55	0.15 55	0.14 105	0.22 97	0.16 69	0.09 16	0.11 46	0.09 27	0.12 151	0.20 188	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 75	0.11 220	0.32 255	0.20 224	0.08 24	0.16 95	0.13 70	0.19 45	0.17 96	0.11 58	0.12 66	0.11 92	0.11 117	0.19 168	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 75	0.10 140	0.27 190	0.19 151	0.08 24	0.16 95	0.14 105	0.21 79	0.15 59	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.12 151	0.20 188	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 75	0.11 220	0.27 190	0.19 151	0.11 177	0.16 95	0.14 105	0.19 45	0.14 42	0.11 58	0.14 120	0.10 57	0.11 117	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 75	0.12 278	0.28 208	0.19 151	0.08 24	0.17 130	0.15 153	0.22 97	0.18 116	0.11 58	0.14 120	0.10 57	0.11 117	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 75	0.11 220	0.26 178	0.19 151	0.07 2	0.14 37	0.14 105	0.21 79	0.18 116	0.12 88	0.15 134	0.11 92	0.12 151	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 75	0.13 345	0.28 208	0.20 224	0.09 55	0.16 95	0.15 153	0.20 64	0.16 69	0.11 58	0.14 120	0.09 27	0.13 197	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 75	0.11 220	0.27 190	0.20 224	0.09 55	0.18 158	0.13 70	0.18 35	0.13 24	0.12 88	0.12 66	0.13 140	0.13 197	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 75	0.11 220	0.27 190	0.20 224	0.09 55	0.18 158	0.13 70	0.18 35	0.13 24	0.12 88	0.12 66	0.13 140	0.13 197	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 75	0.11 220	0.35 292	0.20 224	0.08 24	0.16 95	0.14 105	0.19 45	0.14 42	0.12 88	0.14 120	0.12 120	0.12 151	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.07 226	0.07 184	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 75	0.11 220	0.22 131	0.19 151	0.11 177	0.16 95	0.14 105	0.19 45	0.15 59	0.13 118	0.16 153	0.11 92	0.12 151	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.06 102	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 75	0.11 220	0.28 208	0.20 224	0.08 24	0.15 55	0.13 70	0.22 97	0.19 135	0.12 88	0.14 120	0.12 120	0.12 151	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 75	0.11 220	0.26 178	0.20 224	0.08 24	0.14 37	0.12 32	0.21 79	0.19 135	0.12 88	0.12 66	0.12 120	0.11 117	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 75	0.12 278	0.27 190	0.21 278	0.09 55	0.19 193	0.14 105	0.24 139	0.17 96	0.12 88	0.13 85	0.11 92	0.12 151	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 75	0.11 220	0.23 144	0.22 347	0.09 55	0.16 95	0.14 105	0.24 139	0.19 135	0.12 88	0.11 46	0.09 27	0.13 197	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 155	0.05 68	0.08 264	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 75	0.11 220	0.25 168	0.21 278	0.08 24	0.13 26	0.14 105	0.25 156	0.21 184	0.12 88	0.15 134	0.09 27	0.14 233	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 75	0.11 220	0.24 154	0.20 224	0.09 55	0.19 193	0.15 153	0.26 176	0.20 164	0.11 58	0.12 66	0.10 57	0.13 197	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 75	0.10 140	0.21 116	0.21 278	0.11 177	0.20 235	0.16 200	0.21 79	0.17 96	0.12 88	0.17 172	0.11 92	0.12 151	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 75	0.08 39	0.18 81	0.18 94	0.13 324	0.20 235	0.16 200	0.23 120	0.18 116	0.12 88	0.15 134	0.14 172	0.13 197	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 75	0.09 85	0.17 68	0.19 151	0.11 177	0.14 37	0.16 200	0.21 79	0.20 164	0.10 35	0.17 172	0.11 92	0.12 151	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.08 308	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 75	0.08 39	0.29 222	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.14 105	0.19 45	0.17 96	0.11 58	0.14 120	0.11 92	0.12 151	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.05 7	0.19 595

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 75	0.09 85	0.18 81	0.18 94	0.09 55	0.13 26	0.16 200	0.25 156	0.21 184	0.11 58	0.16 153	0.09 27	0.11 117	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.07 226	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 75	0.07 5	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.15 153	0.24 139	0.17 96	0.13 118	0.15 134	0.16 214	0.13 197	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 75	0.07 5	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.15 153	0.25 156	0.16 69	0.14 149	0.15 134	0.17 225	0.12 151	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 75	0.07 5	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 158	0.16 200	0.25 156	0.16 69	0.16 198	0.16 153	0.18 238	0.13 197	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 75	0.13 345	0.15 23	0.19 151	0.10 123	0.15 55	0.17 247	0.17 23	0.13 24	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 360	0.14 31	0.22 415	0.08 290	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.08 264	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 75	0.09 85	0.22 131	0.19 151	0.10 123	0.15 55	0.14 105	0.27 191	0.15 59	0.13 118	0.14 120	0.13 140	0.08 15	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 75	0.09 85	0.21 116	0.18 94	0.13 324	0.18 158	0.16 200	0.24 139	0.20 164	0.16 198	0.21 234	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 75	0.07 5	0.19 91	0.15 5	0.16 466	0.10 12	0.12 32	0.26 176	0.23 227	0.13 118	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 213	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 75	0.12 278	0.21 116	0.18 94	0.11 177	0.24 337	0.12 32	0.19 45	0.18 116	0.10 35	0.13 85	0.11 92	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.18 94	0.12 245	0.19 193	0.16 200	0.20 64	0.14 42	0.12 88	0.15 134	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 319

GSStereo	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.17 46	0.12 245	0.19 193	0.16 200	0.26 176	0.18 116	0.13 118	0.15 134	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 319

gasm-f	0.12 75	0.09 85	0.19 91	0.18 94	0.12 245	0.18 158	0.18 295	0.20 64	0.14 42	0.12 88	0.19 202	0.10 57	0.11 117	0.16 98	0.11 42	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.09 347	0.08 319

Replicate-Monster	0.12 75	0.10 140	0.32 255	0.16 20	0.08 24	0.17 130	0.10 8	0.22 97	0.19 135	0.11 58	0.10 34	0.10 57	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.08 319

3w_stereo	0.12 75	0.11 220	0.18 81	0.18 94	0.08 24	0.16 95	0.15 153	0.27 191	0.19 135	0.12 88	0.12 66	0.07 1	0.12 151	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 75	0.08 39	0.14 8	0.18 94	0.09 55	0.16 95	0.15 153	0.25 156	0.21 184	0.13 118	0.16 153	0.08 4	0.12 151	0.16 98	0.13 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 75	0.09 85	0.25 168	0.16 20	0.11 177	0.14 37	0.16 200	0.17 23	0.17 96	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.07 371	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.10 439
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 75	0.11 220	0.22 131	0.19 151	0.10 123	0.15 55	0.17 247	0.20 64	0.16 69	0.11 58	0.13 85	0.13 140	0.08 15	0.22 233	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

AIO_test	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.19 151	0.11 177	0.15 55	0.17 247	0.19 45	0.16 69	0.11 58	0.13 85	0.14 172	0.09 34	0.20 188	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

GIP-stereo	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.19 151	0.11 177	0.16 95	0.14 105	0.29 230	0.18 116	0.11 58	0.16 153	0.13 140	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 75	0.08 39	0.17 68	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 59	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 213	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.16 556	0.24 633

RSM++	0.12 75	0.09 85	0.19 91	0.20 224	0.09 55	0.17 130	0.15 153	0.21 79	0.19 135	0.12 88	0.12 66	0.14 172	0.09 34	0.20 188	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.07 184	0.05 34

RSM	0.12 75	0.09 85	0.20 104	0.20 224	0.09 55	0.16 95	0.15 153	0.23 120	0.18 116	0.13 118	0.13 85	0.15 193	0.09 34	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 75	0.08 39	0.29 222	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.14 105	0.19 45	0.17 96	0.11 58	0.14 120	0.11 92	0.12 151	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.05 7	0.19 595

Selective-IGEV	0.12 75	0.09 85	0.22 131	0.19 151	0.10 123	0.15 55	0.14 105	0.27 191	0.15 59	0.13 118	0.14 120	0.13 140	0.08 15	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.05 34

DF	0.13 121	0.09 85	0.21 116	0.18 94	0.10 123	0.17 130	0.15 153	0.25 156	0.17 96	0.13 118	0.22 248	0.19 254	0.11 117	0.20 188	0.14 205	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.06 102	0.06 145

aanet-new-78k	0.13 121	0.11 220	0.44 420	0.21 278	0.08 24	0.14 37	0.14 105	0.21 79	0.16 69	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 197	0.18 143	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

aanet-new	0.13 121	0.11 220	0.30 232	0.20 224	0.13 324	0.20 235	0.14 105	0.23 120	0.16 69	0.12 88	0.13 85	0.09 27	0.15 252	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.07 184	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 121	0.09 85	0.19 91	0.18 94	0.14 372	0.19 193	0.15 153	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 121	0.09 85	0.22 131	0.18 94	0.14 372	0.18 158	0.15 153	0.23 120	0.21 184	0.16 198	0.22 248	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 121	0.09 85	0.20 104	0.18 94	0.14 372	0.18 158	0.15 153	0.25 156	0.22 201	0.16 198	0.21 234	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 121	0.11 220	0.38 340	0.17 46	0.11 177	0.17 130	0.14 105	0.23 120	0.17 96	0.11 58	0.14 120	0.13 140	0.11 117	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 121	0.07 5	0.16 47	0.17 46	0.11 177	0.17 130	0.16 200	0.32 272	0.22 201	0.15 169	0.17 172	0.20 264	0.13 197	0.14 31	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 121	0.08 39	0.22 131	0.15 5	0.09 55	0.18 158	0.13 70	0.24 139	0.25 257	0.14 149	0.22 248	0.17 225	0.12 151	0.19 168	0.13 168	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

BStereo	0.13 121	0.10 140	0.42 397	0.18 94	0.11 177	0.13 26	0.14 105	0.24 139	0.22 201	0.12 88	0.11 46	0.12 120	0.09 34	0.16 98	0.14 205	0.05 9	0.06 237	0.06 47	0.08 308	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 121	0.10 140	0.17 68	0.21 278	0.13 324	0.18 158	0.16 200	0.30 250	0.24 243	0.11 58	0.15 134	0.12 120	0.13 197	0.17 116	0.15 236	0.05 9	0.05 40	0.08 249	0.08 308	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 121	0.08 39	0.19 91	0.19 151	0.16 466	0.12 20	0.15 153	0.18 35	0.18 116	0.11 58	0.10 34	0.13 140	0.12 151	0.23 243	0.19 348	0.08 290	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.21 607	0.06 145

GASTEREO	0.13 121	0.12 278	0.21 116	0.23 405	0.10 123	0.18 158	0.15 153	0.26 176	0.18 116	0.17 217	0.16 153	0.11 92	0.13 197	0.19 168	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.07 226	0.06 102	0.06 145

MSCF	0.13 121	0.12 278	0.21 116	0.22 347	0.10 123	0.16 95	0.15 153	0.26 176	0.18 116	0.17 217	0.16 153	0.11 92	0.13 197	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.07 226	0.06 102	0.06 145

water-stereo	0.13 121	0.08 39	0.20 104	0.19 151	0.10 123	0.17 130	0.14 105	0.25 156	0.19 135	0.17 217	0.23 257	0.15 193	0.15 252	0.12 5	0.13 168	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 121	0.09 85	0.24 154	0.20 224	0.10 123	0.15 55	0.14 105	0.22 97	0.16 69	0.12 88	0.19 202	0.15 193	0.11 117	0.13 12	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.07 184	0.06 145

LG-Stereo	0.13 121	0.10 140	0.24 154	0.20 224	0.09 55	0.16 95	0.18 295	0.21 79	0.18 116	0.11 58	0.17 172	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 205	0.05 9	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.05 34

S2M2_L	0.13 121	0.11 220	0.20 104	0.16 20	0.12 245	0.12 20	0.07 1	0.18 35	0.20 164	0.12 88	0.15 134	0.14 172	0.12 151	0.15 70	0.14 205	0.13 533	0.09 494	0.09 342	0.10 454	0.11 463	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 121	0.14 393	0.19 91	0.26 533	0.09 55	0.15 55	0.13 70	0.22 97	0.18 116	0.12 88	0.11 46	0.10 57	0.13 197	0.21 213	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 121	0.37 623	0.36 312	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 23	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 188	0.10 6	0.09 385	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.24 620	0.05 34

castereo++	0.13 121	0.10 140	0.18 81	0.18 94	0.10 123	0.27 388	0.13 70	0.23 120	0.23 227	0.11 58	0.13 85	0.16 214	0.10 79	0.18 143	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 121	0.09 85	0.24 154	0.19 151	0.10 123	0.17 130	0.19 342	0.22 97	0.16 69	0.14 149	0.11 46	0.13 140	0.10 79	0.24 259	0.18 315	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.07 184	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 121	0.10 140	0.22 131	0.19 151	0.10 123	0.19 193	0.17 247	0.19 45	0.19 135	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.11 117	0.24 259	0.16 263	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.06 145

mms	0.13 121	0.11 220	0.19 91	0.19 151	0.12 245	0.16 95	0.17 247	0.20 64	0.17 96	0.13 118	0.17 172	0.14 172	0.09 34	0.24 259	0.14 205	0.06 49	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.07 184	0.07 241

ours_stereo	0.13 121	0.11 220	0.23 144	0.20 224	0.11 177	0.17 130	0.18 295	0.20 64	0.19 135	0.13 118	0.18 192	0.14 172	0.10 79	0.23 243	0.14 205	0.06 49	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.06 102	0.05 34

RAStereo	0.13 121	0.12 278	0.27 190	0.22 347	0.11 177	0.15 55	0.18 295	0.23 120	0.23 227	0.13 118	0.17 172	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 168	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.06 152	0.07 184	0.05 34

Occ-G	0.13 121	0.08 39	0.21 116	0.17 46	0.10 123	0.15 55	0.19 342	0.22 97	0.19 135	0.13 118	0.19 202	0.21 276	0.11 117	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.07 184	0.06 145

Pointernet	0.13 121	0.07 5	0.27 190	0.19 151	0.11 177	0.20 235	0.12 32	0.31 260	0.24 243	0.15 169	0.15 134	0.13 140	0.11 117	0.17 116	0.13 168	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 121	0.10 140	0.22 131	0.20 224	0.09 55	0.16 95	0.15 153	0.27 191	0.16 69	0.13 118	0.15 134	0.13 140	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 121	0.09 85	0.22 131	0.17 46	0.14 372	0.19 193	0.15 153	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 121	0.09 85	0.20 104	0.18 94	0.14 372	0.19 193	0.15 153	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 121	0.08 39	0.21 116	0.15 5	0.07 2	0.21 266	0.12 32	0.24 139	0.24 243	0.16 198	0.21 234	0.15 193	0.13 197	0.18 143	0.13 168	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.05 34

MoCha-V2	0.13 121	0.08 39	0.26 178	0.23 405	0.09 55	0.16 95	0.15 153	0.26 176	0.16 69	0.15 169	0.15 134	0.13 140	0.14 233	0.20 188	0.11 42	0.06 49	0.07 371	0.06 47	0.06 152	0.06 102	0.05 34

IGEV++	0.13 121	0.10 140	0.23 144	0.21 278	0.10 123	0.15 55	0.15 153	0.29 230	0.16 69	0.12 88	0.15 134	0.12 120	0.12 151	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.05 68	0.07 184	0.07 241

testlalala	0.13 121	0.09 85	0.22 131	0.17 46	0.14 372	0.19 193	0.15 153	0.25 156	0.22 201	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 121	0.09 85	0.23 144	0.18 94	0.19 539	0.19 193	0.16 200	0.23 120	0.14 42	0.13 118	0.17 172	0.13 140	0.16 272	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.08 308	0.07 184	0.06 145

LoS_RVC	0.13 121	0.10 140	0.19 91	0.18 94	0.16 466	0.20 235	0.18 295	0.20 64	0.17 96	0.13 118	0.19 202	0.12 120	0.15 252	0.17 116	0.13 168	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.05 7	0.12 501

EGLCR-Stereo	0.13 121	0.08 39	0.20 104	0.18 94	0.09 55	0.21 266	0.13 70	0.27 191	0.21 184	0.13 118	0.10 34	0.15 193	0.09 34	0.20 188	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.06 145

CREStereo	0.13 121	0.08 39	0.21 116	0.14 2	0.08 24	0.22 294	0.15 153	0.25 156	0.24 243	0.16 198	0.21 234	0.14 172	0.13 197	0.18 143	0.13 168	0.09 385	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.07 184	0.06 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 160	0.21 531	0.47 448	0.17 46	0.12 245	0.15 55	0.14 105	0.24 139	0.16 69	0.11 58	0.14 120	0.12 120	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 237	0.06 47	0.08 308	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 160	0.19 504	0.70 566	0.17 46	0.12 245	0.13 26	0.14 105	0.24 139	0.17 96	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 47	0.07 226	0.05 7	0.07 241

PSi22	0.14 160	0.13 345	0.29 222	0.19 151	0.09 55	0.17 130	0.12 32	0.28 214	0.23 227	0.13 118	0.14 120	0.22 287	0.13 197	0.29 360	0.14 205	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 184	0.06 145

Wave_Phase_stereo	0.14 160	0.10 140	0.42 397	0.18 94	0.11 177	0.36 522	0.14 105	0.28 214	0.22 201	0.12 88	0.11 46	0.12 120	0.09 34	0.16 98	0.14 205	0.05 9	0.06 237	0.06 47	0.08 308	0.05 7	0.06 145

252Zero-FE	0.14 160	0.07 5	0.17 68	0.17 46	0.09 55	0.15 55	0.11 20	0.21 79	0.19 135	0.77 644	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145

Zero-FE251	0.14 160	0.09 85	0.24 154	0.17 46	0.09 55	0.20 235	0.13 70	0.20 64	0.14 42	0.61 624	0.13 85	0.13 140	0.11 117	0.14 31	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 160	0.10 140	0.18 81	0.21 278	0.10 123	0.29 430	0.16 200	0.28 214	0.20 164	0.14 149	0.17 172	0.16 214	0.14 233	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.07 184	0.07 241

GGEV	0.14 160	0.10 140	0.18 81	0.21 278	0.10 123	0.29 430	0.16 200	0.28 214	0.20 164	0.14 149	0.17 172	0.16 214	0.14 233	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.07 184	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 160	0.11 220	0.21 116	0.21 278	0.12 245	0.17 130	0.16 200	0.25 156	0.16 69	0.15 169	0.13 85	0.15 193	0.14 233	0.18 143	0.16 263	0.10 436	0.07 371	0.11 477	0.12 533	0.08 264	0.09 382

depthmonostereo	0.14 160	0.09 85	0.19 91	0.19 151	0.08 24	0.20 235	0.15 153	0.27 191	0.23 227	0.16 198	0.18 192	0.14 172	0.17 302	0.19 168	0.13 168	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 160	0.08 39	0.18 81	0.18 94	0.09 55	0.21 266	0.14 105	0.24 139	0.21 184	0.21 257	0.21 234	0.15 193	0.14 233	0.23 243	0.15 236	0.07 128	0.06 237	0.06 47	0.06 152	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 160	0.11 220	0.25 168	0.19 151	0.12 245	0.15 55	0.16 200	0.30 250	0.22 201	0.13 118	0.15 134	0.13 140	0.09 34	0.24 259	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.09 347	0.06 145

SCV	0.14 160	0.14 393	0.24 154	0.21 278	0.11 177	0.15 55	0.16 200	0.31 260	0.18 116	0.11 58	0.15 134	0.13 140	0.10 79	0.23 243	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.06 145

castereo	0.14 160	0.10 140	0.19 91	0.18 94	0.10 123	0.20 235	0.19 342	0.30 250	0.27 280	0.13 118	0.18 192	0.16 214	0.16 272	0.15 70	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.06 102	0.05 34

tt45	0.14 160	0.09 85	0.22 131	0.19 151	0.11 177	0.23 316	0.18 295	0.22 97	0.17 96	0.15 169	0.13 85	0.14 172	0.10 79	0.30 376	0.14 205	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.07 184	0.07 241

999	0.14 160	0.08 39	0.24 154	0.19 151	0.11 177	0.20 235	0.17 247	0.24 139	0.18 116	0.13 118	0.16 153	0.14 172	0.11 117	0.36 418	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.07 241

fffy	0.14 160	0.11 220	0.24 154	0.20 224	0.10 123	0.19 193	0.18 295	0.22 97	0.19 135	0.13 118	0.16 153	0.15 193	0.13 197	0.25 289	0.14 205	0.06 49	0.06 237	0.08 249	0.06 152	0.07 184	0.06 145

WCG-NET	0.14 160	0.09 85	0.23 144	0.18 94	0.08 24	0.18 158	0.17 247	0.21 79	0.28 296	0.18 235	0.21 234	0.15 193	0.12 151	0.18 143	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 160	0.09 85	0.23 144	0.17 46	0.08 24	0.19 193	0.16 200	0.23 120	0.26 269	0.18 235	0.19 202	0.20 264	0.12 151	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 160	0.11 220	0.32 255	0.19 151	0.11 177	0.18 158	0.17 247	0.20 64	0.22 201	0.14 149	0.24 271	0.15 193	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.10 415	0.06 145

ff7	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 160	0.11 220	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.20 235	0.18 295	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.12 66	0.14 172	0.12 151	0.28 341	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.07 241

ffff	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.07 241

11t	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 160	0.13 345	0.26 178	0.19 151	0.14 372	0.16 95	0.13 70	0.25 156	0.21 184	0.13 118	0.14 120	0.14 172	0.11 117	0.17 116	0.17 292	0.08 290	0.07 371	0.08 249	0.06 152	0.07 184	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 160	0.10 140	0.30 232	0.21 278	0.13 324	0.17 130	0.13 70	0.19 45	0.18 116	0.15 169	0.20 219	0.10 57	0.11 117	0.18 143	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.08 264	0.06 145

CASnet	0.14 160	0.12 278	0.22 131	0.22 347	0.08 24	0.16 95	0.15 153	0.27 191	0.25 257	0.22 264	0.20 219	0.15 193	0.11 117	0.17 116	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.11 477	0.09 410	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 160	0.14 393	0.33 272	0.20 224	0.09 55	0.21 266	0.10 8	0.26 176	0.20 164	0.18 235	0.19 202	0.15 193	0.13 197	0.17 116	0.13 168	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.05 68	0.06 102	0.06 145

anonymousdsp	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.28 214	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.07 241

LoS	0.14 160	0.08 39	0.27 190	0.16 20	0.09 55	0.22 294	0.14 105	0.26 176	0.26 269	0.15 169	0.18 192	0.18 238	0.13 197	0.22 233	0.14 205	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 160	0.08 39	0.19 91	0.17 46	0.22 582	0.18 158	0.16 200	0.23 120	0.19 135	0.14 149	0.17 172	0.14 172	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.08 264	0.18 588

ProNet	0.14 160	0.12 278	0.25 168	0.19 151	0.11 177	0.19 193	0.19 342	0.27 191	0.20 164	0.14 149	0.13 85	0.13 140	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.07 184	0.07 241

MC-Stereo	0.14 160	0.09 85	0.25 168	0.21 278	0.09 55	0.18 158	0.16 200	0.23 120	0.19 135	0.18 235	0.23 257	0.16 214	0.13 197	0.22 233	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.05 34

ccc-4	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.27 191	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 160	0.12 278	0.27 190	0.19 151	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.28 214	0.20 164	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.12 151	0.24 259	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 160	0.13 345	0.24 154	0.25 499	0.11 177	0.11 14	0.18 295	0.32 272	0.23 227	0.12 88	0.12 66	0.18 238	0.12 151	0.14 31	0.13 168	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.05 68	0.07 184	0.06 145
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 196	0.15 428	0.25 168	0.22 347	0.14 372	0.17 130	0.17 247	0.33 287	0.21 184	0.18 235	0.21 234	0.14 172	0.10 79	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.08 264	0.05 34

DN	0.15 196	0.08 39	0.27 190	0.19 151	0.14 372	0.21 266	0.18 295	0.28 214	0.24 243	0.14 149	0.16 153	0.18 238	0.10 79	0.21 213	0.13 168	0.11 475	0.07 371	0.08 249	0.08 308	0.08 264	0.10 439

RT-Monster	0.15 196	0.08 39	0.21 116	0.17 46	0.14 372	0.20 235	0.11 20	0.29 230	0.32 350	0.24 284	0.22 248	0.17 225	0.13 197	0.18 143	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

MM-Stereo_test2	0.15 196	0.10 140	0.44 420	0.23 405	0.11 177	0.21 266	0.21 425	0.27 191	0.22 201	0.15 169	0.16 153	0.13 140	0.11 117	0.20 188	0.13 168	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.05 34

HART	0.15 196	0.11 220	0.30 232	0.21 278	0.09 55	0.17 130	0.16 200	0.30 250	0.19 135	0.15 169	0.25 281	0.17 225	0.09 34	0.21 213	0.12 113	0.06 49	0.07 371	0.07 155	0.05 68	0.08 264	0.06 145

HUF	0.15 196	0.11 220	0.38 340	0.17 46	0.11 177	0.16 95	0.17 247	0.22 97	0.20 164	0.11 58	0.13 85	0.14 172	0.11 117	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.20 633	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.14 541

rvit_stereo_0080	0.15 196	0.13 345	0.25 168	0.19 151	0.13 324	0.15 55	0.20 394	0.28 214	0.24 243	0.15 169	0.17 172	0.19 254	0.13 197	0.19 168	0.15 236	0.11 475	0.08 459	0.08 249	0.08 308	0.10 415	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 196	0.09 85	0.26 178	0.20 224	0.10 123	0.19 193	0.17 247	0.36 338	0.29 315	0.24 284	0.20 219	0.19 254	0.10 79	0.18 143	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.06 102	0.05 34

whm_eth	0.15 196	0.13 345	0.25 168	0.19 151	0.13 324	0.15 55	0.20 394	0.28 214	0.24 243	0.15 169	0.17 172	0.19 254	0.13 197	0.19 168	0.15 236	0.11 475	0.08 459	0.08 249	0.08 308	0.10 415	0.07 241

CAS	0.15 196	0.07 5	0.21 116	0.41 640	0.16 466	0.20 235	0.18 295	0.22 97	0.19 135	0.15 169	0.19 202	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 168	0.29 647	0.04 2	0.06 47	0.04 1	0.06 102	0.14 541

CroCo-Stereo Lap2	0.15 196	0.15 428	0.28 208	0.25 499	0.18 512	0.11 14	0.19 342	0.28 214	0.21 184	0.13 118	0.16 153	0.15 193	0.12 151	0.17 116	0.14 205	0.07 128	0.07 371	0.08 249	0.06 152	0.08 264	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 196	0.10 140	0.24 154	0.21 278	0.09 55	0.17 130	0.15 153	0.23 120	0.27 280	0.17 217	0.20 219	0.17 225	0.11 117	0.23 243	0.16 263	0.07 128	0.09 494	0.09 342	0.08 308	0.07 184	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 196	0.08 39	0.26 178	0.17 46	0.11 177	0.18 158	0.13 70	0.22 97	0.30 328	0.21 257	0.30 327	0.13 140	0.11 117	0.16 98	0.15 236	0.07 128	0.04 2	0.06 47	0.15 584	0.06 102	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 196	0.09 85	0.28 208	0.16 20	0.08 24	0.25 355	0.14 105	0.23 120	0.28 296	0.24 284	0.30 327	0.16 214	0.12 151	0.17 116	0.13 168	0.08 290	0.07 371	0.06 47	0.05 68	0.06 102	0.07 241

XX-TBD	0.15 196	0.18 488	0.28 208	0.22 347	0.10 123	0.22 294	0.15 153	0.22 97	0.27 280	0.22 264	0.26 290	0.14 172	0.12 151	0.16 98	0.13 168	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.07 184	0.06 145

PMTNet	0.15 196	0.08 39	0.23 144	0.15 5	0.09 55	0.23 316	0.16 200	0.25 156	0.23 227	0.17 217	0.21 234	0.16 214	0.14 233	0.22 233	0.13 168	0.29 647	0.05 40	0.06 47	0.04 1	0.07 184	0.06 145

FE-Mocha	0.16 212	0.10 140	0.33 272	0.19 151	0.13 324	0.19 193	0.15 153	0.35 319	0.22 201	0.24 284	0.24 271	0.20 264	0.14 233	0.17 116	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.06 145

zero-FE	0.16 212	0.08 39	0.81 591	0.19 151	0.18 512	0.12 20	0.15 153	0.19 45	0.19 135	0.10 35	0.10 34	0.13 140	0.12 151	0.21 213	0.19 348	0.08 290	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.19 595	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 212	0.12 278	0.23 144	0.16 20	0.08 24	0.23 316	0.20 394	0.29 230	0.31 341	0.19 242	0.22 248	0.19 254	0.15 252	0.29 360	0.20 369	0.06 49	0.06 237	0.08 249	0.06 152	0.06 102	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 212	0.07 5	0.36 312	0.19 151	0.10 123	0.19 193	0.14 105	0.28 214	0.24 243	0.22 264	0.20 219	0.24 322	0.18 328	0.21 213	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.06 152	0.06 102	0.06 145

tg	0.16 212	0.11 220	0.25 168	0.21 278	0.11 177	0.23 316	0.15 153	0.34 296	0.24 243	0.20 246	0.25 281	0.19 254	0.12 151	0.24 259	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 212	0.12 278	0.26 178	0.21 278	0.13 324	0.17 130	0.17 247	0.22 97	0.34 374	0.16 198	0.21 234	0.19 254	0.16 272	0.21 213	0.16 263	0.11 475	0.10 524	0.10 420	0.08 308	0.09 347	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 212	0.14 393	0.28 208	0.21 278	0.13 324	0.19 193	0.17 247	0.23 120	0.24 243	0.17 217	0.21 234	0.19 254	0.13 197	0.19 168	0.14 205	0.11 475	0.08 459	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 212	0.11 220	0.24 154	0.21 278	0.12 245	0.16 95	0.17 247	0.22 97	0.33 364	0.16 198	0.18 192	0.18 238	0.14 233	0.20 188	0.16 263	0.11 475	0.08 459	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 212	0.11 220	0.24 154	0.21 278	0.12 245	0.16 95	0.17 247	0.22 97	0.33 364	0.16 198	0.18 192	0.18 238	0.14 233	0.20 188	0.16 263	0.11 475	0.08 459	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.07 241

CAS++	0.16 212	0.12 278	0.27 190	0.18 94	0.12 245	0.17 130	0.15 153	0.42 403	0.24 243	0.19 242	0.18 192	0.13 140	0.10 79	0.21 213	0.12 113	0.12 514	0.10 524	0.11 477	0.08 308	0.10 415	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 212	0.12 278	0.26 178	0.22 347	0.14 372	0.25 355	0.23 478	0.29 230	0.21 184	0.15 169	0.13 85	0.12 120	0.13 197	0.25 289	0.13 168	0.07 128	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.08 319

MIF-Stereo (partial)	0.16 212	0.10 140	0.34 283	0.21 278	0.15 433	0.15 55	0.13 70	0.28 214	0.25 257	0.17 217	0.26 290	0.15 193	0.16 272	0.25 289	0.17 292	0.09 385	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.09 347	0.08 319

RCA-Stereo	0.16 212	0.09 85	0.25 168	0.20 224	0.10 123	0.19 193	0.17 247	0.36 338	0.35 390	0.20 246	0.25 281	0.17 225	0.17 302	0.18 143	0.14 205	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.05 34

test-3	0.16 212	0.09 85	0.31 247	0.21 278	0.11 177	0.18 158	0.16 200	0.30 250	0.27 280	0.26 305	0.16 153	0.22 287	0.12 151	0.26 307	0.18 315	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 308	0.06 102	0.06 145

test_1	0.16 212	0.09 85	0.31 247	0.21 278	0.11 177	0.18 158	0.16 200	0.30 250	0.27 280	0.25 293	0.16 153	0.22 287	0.12 151	0.26 307	0.18 315	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 308	0.06 102	0.06 145

iRaftStereo_RVC	0.16 212	0.12 278	0.26 178	0.21 278	0.11 177	0.20 235	0.17 247	0.32 272	0.23 227	0.20 246	0.25 281	0.18 238	0.12 151	0.20 188	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 241

raftrobust	0.16 212	0.13 345	0.29 222	0.22 347	0.15 433	0.19 193	0.13 70	0.32 272	0.26 269	0.26 305	0.20 219	0.19 254	0.17 302	0.21 213	0.15 236	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.07 241

test_xeample3	0.16 212	0.11 220	0.56 509	0.19 151	0.12 245	0.20 235	0.18 295	0.35 319	0.20 164	0.16 198	0.12 66	0.13 140	0.12 151	0.24 259	0.15 236	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.08 308	0.07 184	0.07 241

NLSM1	0.17 230	0.10 140	0.17 68	0.21 278	0.18 512	0.25 355	0.17 247	0.47 455	0.40 457	0.16 198	0.21 234	0.13 140	0.15 252	0.21 213	0.18 315	0.08 290	0.09 494	0.09 342	0.08 308	0.07 184	0.06 145

xyz-stereo-finetune2	0.17 230	0.11 220	0.26 178	0.16 20	0.09 55	0.27 388	0.19 342	0.27 191	0.20 164	0.22 264	0.28 302	0.21 276	0.22 376	0.37 421	0.22 415	0.06 49	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.06 102	0.07 241

MM-Stereo_test3	0.17 230	0.12 278	0.29 222	0.23 405	0.14 372	0.19 193	0.22 452	0.39 366	0.36 403	0.16 198	0.24 271	0.17 225	0.12 151	0.19 168	0.14 205	0.07 128	0.07 371	0.08 249	0.06 152	0.09 347	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 230	0.10 140	0.39 356	0.23 405	0.11 177	0.20 235	0.22 452	0.33 287	0.29 315	0.22 264	0.21 234	0.15 193	0.14 233	0.23 243	0.13 168	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.09 347	0.06 145

model_zeroshot	0.17 230	0.11 220	0.39 356	0.20 224	0.12 245	0.24 337	0.15 153	0.34 296	0.22 201	0.30 387	0.20 219	0.22 287	0.12 151	0.24 259	0.14 205	0.08 290	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.07 184	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 230	0.14 393	0.30 232	0.25 499	0.14 372	0.17 130	0.21 425	0.28 214	0.26 269	0.16 198	0.19 202	0.20 264	0.16 272	0.22 233	0.17 292	0.11 475	0.07 371	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 230	0.13 345	0.24 154	0.19 151	0.13 324	0.24 337	0.17 247	0.30 250	0.37 414	0.43 566	0.17 172	0.13 140	0.12 151	0.19 168	0.15 236	0.08 290	0.07 371	0.09 342	0.07 226	0.09 347	0.08 319

AE-Stereo	0.17 230	0.11 220	0.31 247	0.24 459	0.14 372	0.23 316	0.18 295	0.34 296	0.29 315	0.15 169	0.25 281	0.21 276	0.13 197	0.20 188	0.14 205	0.07 128	0.08 459	0.09 342	0.10 454	0.07 184	0.06 145

rrr	0.17 230	0.11 220	0.57 512	0.19 151	0.12 245	0.20 235	0.18 295	0.35 319	0.22 201	0.15 169	0.12 66	0.14 172	0.12 151	0.28 341	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.07 241

plain	0.17 230	0.13 345	0.43 410	0.21 278	0.13 324	0.16 95	0.17 247	0.27 191	0.22 201	0.16 198	0.26 290	0.13 140	0.16 272	0.27 327	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.07 226	0.10 415	0.07 241

MSKI-zero shot	0.17 230	0.09 85	0.43 410	0.20 224	0.11 177	0.21 266	0.15 153	0.32 272	0.21 184	0.23 270	0.24 271	0.23 308	0.10 79	0.31 383	0.13 168	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.06 145

Any-RAFT	0.17 230	0.08 39	0.31 247	0.19 151	0.10 123	0.29 430	0.16 200	0.42 403	0.30 328	0.24 284	0.27 296	0.27 364	0.16 272	0.21 213	0.12 113	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.06 145

RAFT-Test	0.17 230	0.10 140	0.38 340	0.19 151	0.12 245	0.25 355	0.17 247	0.33 287	0.23 227	0.23 270	0.29 314	0.27 364	0.14 233	0.20 188	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 230	0.16 455	0.50 475	0.21 278	0.14 372	0.19 193	0.17 247	0.28 214	0.28 296	0.23 270	0.20 219	0.20 264	0.11 117	0.19 168	0.14 205	0.06 49	0.04 2	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 230	0.10 140	0.28 208	0.20 224	0.11 177	0.25 355	0.17 247	0.41 389	0.31 341	0.23 270	0.23 257	0.22 287	0.15 252	0.25 289	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.08 264	0.07 241

knoymous	0.17 230	0.09 85	0.32 255	0.17 46	0.11 177	0.21 266	0.17 247	0.32 272	0.23 227	0.23 270	0.28 302	0.27 364	0.16 272	0.23 243	0.16 263	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.06 152	0.09 347	0.09 382

Selective-RAFT	0.17 230	0.12 278	0.30 232	0.24 459	0.10 123	0.29 430	0.15 153	0.32 272	0.31 341	0.17 217	0.17 172	0.21 276	0.18 328	0.28 341	0.17 292	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.07 226	0.08 264	0.06 145

AnonymousM	0.17 230	0.19 504	0.24 154	0.18 94	0.10 123	0.18 158	0.17 247	0.30 250	0.23 227	0.26 305	0.20 219	0.18 238	0.14 233	0.19 168	0.14 205	0.09 385	0.06 237	0.38 652	0.15 584	0.06 102	0.05 34

cross-raft	0.17 230	0.12 278	0.41 387	0.23 405	0.10 123	0.20 235	0.24 500	0.33 287	0.23 227	0.23 270	0.28 302	0.29 391	0.15 252	0.17 116	0.15 236	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.05 34

test-1	0.17 230	0.11 220	0.40 364	0.23 405	0.13 324	0.22 294	0.23 478	0.34 296	0.26 269	0.20 246	0.24 271	0.22 287	0.14 233	0.16 98	0.20 369	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.06 102	0.08 319

s12784h	0.17 230	0.09 85	0.26 178	0.18 94	0.07 2	0.32 478	0.19 342	0.37 348	0.32 350	0.23 270	0.25 281	0.18 238	0.17 302	0.25 289	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.06 102	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 230	0.14 393	0.32 255	0.20 224	0.09 55	0.19 193	0.17 247	0.32 272	0.30 328	0.25 293	0.33 374	0.20 264	0.17 302	0.19 168	0.15 236	0.06 49	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.07 184	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 230	0.10 140	0.40 364	0.20 224	0.11 177	0.20 235	0.15 153	0.36 338	0.30 328	0.23 270	0.21 234	0.26 354	0.15 252	0.20 188	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 230	0.10 140	0.37 321	0.20 224	0.12 245	0.19 193	0.15 153	0.32 272	0.28 296	0.23 270	0.23 257	0.27 364	0.15 252	0.20 188	0.13 168	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.06 102	0.06 145

Lsterematch	0.18 254	0.13 345	0.33 272	0.19 151	0.10 123	0.23 316	0.17 247	0.25 156	0.32 350	0.28 326	0.37 414	0.24 322	0.21 360	0.23 243	0.22 415	0.08 290	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.08 264	0.07 241

WQFJA1	0.18 254	0.10 140	0.16 47	0.22 347	0.18 512	0.25 355	0.19 342	0.51 506	0.51 565	0.15 169	0.17 172	0.15 193	0.16 272	0.20 188	0.20 369	0.07 128	0.09 494	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.06 145

WQFJX1	0.18 254	0.10 140	0.16 47	0.23 405	0.17 490	0.24 337	0.19 342	0.58 591	0.52 574	0.16 198	0.16 153	0.14 172	0.15 252	0.26 307	0.17 292	0.08 290	0.09 494	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.06 145

WQFJX	0.18 254	0.10 140	0.17 68	0.22 347	0.18 512	0.25 355	0.18 295	0.53 537	0.45 512	0.17 217	0.16 153	0.14 172	0.16 272	0.23 243	0.18 315	0.07 128	0.08 459	0.07 155	0.06 152	0.08 264	0.07 241

NLMM	0.18 254	0.10 140	0.16 47	0.22 347	0.18 512	0.25 355	0.19 342	0.51 506	0.51 565	0.15 169	0.17 172	0.15 193	0.16 272	0.20 188	0.20 369	0.07 128	0.09 494	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.06 145

IGEV-FE	0.18 254	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 245	0.19 193	0.15 153	0.34 296	0.19 135	0.28 326	0.22 248	0.27 364	0.13 197	0.23 243	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.06 145

H2IRNET	0.18 254	0.13 345	0.35 292	0.21 278	0.12 245	0.20 235	0.15 153	0.27 191	0.30 328	0.17 217	0.31 342	0.25 332	0.20 352	0.24 259	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.09 342	0.10 454	0.09 347	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 254	0.14 393	0.38 340	0.23 405	0.11 177	0.31 466	0.19 342	0.41 389	0.27 280	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.18 328	0.28 341	0.11 42	0.08 290	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.09 347	0.09 382

cc1	0.18 254	0.14 393	0.38 340	0.23 405	0.11 177	0.31 466	0.19 342	0.35 319	0.47 535	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.18 328	0.28 341	0.11 42	0.08 290	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.08 264	0.08 319

11t1	0.18 254	0.10 140	0.30 232	0.20 224	0.11 177	0.27 388	0.17 247	0.35 319	0.23 227	0.25 293	0.23 257	0.23 308	0.23 390	0.25 289	0.18 315	0.09 385	0.07 371	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.09 382

tt1	0.18 254	0.14 393	0.35 292	0.23 405	0.11 177	0.30 450	0.19 342	0.35 319	0.44 500	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.16 272	0.27 327	0.11 42	0.08 290	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.08 264	0.08 319

IGEV_Zeroshot_test	0.18 254	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 245	0.19 193	0.15 153	0.34 296	0.19 135	0.28 326	0.22 248	0.27 364	0.13 197	0.23 243	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 254	0.12 278	0.38 340	0.20 224	0.11 177	0.17 130	0.14 105	0.35 319	0.25 257	0.27 314	0.35 395	0.23 308	0.13 197	0.27 327	0.16 263	0.06 49	0.07 371	0.08 249	0.08 308	0.08 264	0.06 145

HH	0.18 254	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 245	0.18 158	0.18 295	0.34 296	0.19 135	0.20 246	0.24 271	0.34 443	0.18 328	0.29 360	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.07 184	0.06 145

HanStereo	0.18 254	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 245	0.18 158	0.18 295	0.34 296	0.19 135	0.20 246	0.24 271	0.34 443	0.18 328	0.29 360	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.07 226	0.07 184	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 254	0.18 488	0.39 356	0.22 347	0.12 245	0.24 337	0.13 70	0.31 260	0.23 227	0.24 284	0.20 219	0.24 322	0.12 151	0.26 307	0.15 236	0.06 49	0.06 237	0.12 515	0.09 410	0.08 264	0.07 241

riskmin	0.18 254	0.09 85	0.34 283	0.18 94	0.12 245	0.24 337	0.16 200	0.34 296	0.28 296	0.21 257	0.23 257	0.33 434	0.24 408	0.23 243	0.17 292	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.06 152	0.10 415	0.10 439

test_4	0.18 254	0.12 278	0.34 283	0.23 405	0.12 245	0.18 158	0.22 452	0.26 176	0.24 243	0.24 284	0.47 531	0.22 287	0.13 197	0.24 259	0.16 263	0.06 49	0.05 40	0.09 342	0.09 410	0.07 184	0.05 34

GMOStereo	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 347	0.12 245	0.20 235	0.27 536	0.26 176	0.28 296	0.31 405	0.32 351	0.26 354	0.17 302	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 371	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.05 34

error version	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 347	0.12 245	0.20 235	0.27 536	0.26 176	0.28 296	0.31 405	0.32 351	0.26 354	0.17 302	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 371	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.05 34

test-v	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 347	0.12 245	0.20 235	0.27 536	0.26 176	0.28 296	0.31 405	0.32 351	0.26 354	0.17 302	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 371	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.05 34

test_3	0.18 254	0.11 220	0.32 255	0.24 459	0.11 177	0.22 294	0.25 517	0.31 260	0.31 341	0.25 293	0.18 192	0.23 308	0.13 197	0.25 289	0.19 348	0.06 49	0.05 40	0.09 342	0.10 454	0.07 184	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.14 105	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.29 314	0.25 332	0.17 302	0.26 307	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319
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	0.18 254	0.11 220	0.35 292	0.23 405	0.11 177	0.24 337	0.20 394	0.29 230	0.26 269	0.26 305	0.25 281	0.25 332	0.18 328	0.34 404	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.09 342	0.07 226	0.09 347	0.08 319

PSM-adaLoss	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.16 200	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.29 314	0.25 332	0.18 328	0.24 259	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

ROB_FTStereo_v2	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.16 200	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.29 314	0.25 332	0.17 302	0.24 259	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

ROB_FTStereo	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.14 105	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.28 302	0.25 332	0.17 302	0.24 259	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

HUI-Stereo	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.14 105	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.28 302	0.25 332	0.17 302	0.22 233	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

DeepStereo_RVC	0.18 254	0.11 220	0.40 364	0.21 278	0.11 177	0.19 193	0.16 200	0.28 214	0.22 201	0.27 314	0.27 296	0.23 308	0.28 476	0.24 259	0.18 315	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.07 226	0.09 347	0.10 439

iGMRVC	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.15 153	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.29 314	0.25 332	0.17 302	0.27 327	0.17 292	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

iRAFT	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.14 105	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.29 314	0.25 332	0.17 302	0.26 307	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

CRE-IMP	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.11 177	0.24 337	0.17 247	0.29 230	0.21 184	0.27 314	0.26 290	0.24 322	0.17 302	0.23 243	0.18 315	0.08 290	0.05 40	0.10 420	0.07 226	0.10 415	0.10 439

test-2	0.18 254	0.14 393	0.30 232	0.22 347	0.12 245	0.20 235	0.27 536	0.26 176	0.28 296	0.31 405	0.32 351	0.26 354	0.17 302	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 371	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 254	0.12 278	0.37 321	0.22 347	0.10 123	0.18 158	0.15 153	0.29 230	0.22 201	0.28 326	0.29 314	0.25 332	0.18 328	0.25 289	0.16 263	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

rafts_anoy	0.18 254	0.15 428	0.35 292	0.22 347	0.14 372	0.19 193	0.17 247	0.32 272	0.30 328	0.23 270	0.25 281	0.20 264	0.16 272	0.22 233	0.19 348	0.08 290	0.07 371	0.10 420	0.12 533	0.09 347	0.08 319

raft+_RVC	0.18 254	0.14 393	0.32 255	0.21 278	0.15 433	0.21 266	0.16 200	0.38 354	0.34 374	0.21 257	0.28 302	0.20 264	0.15 252	0.24 259	0.19 348	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.08 319

RALCasStereoNet	0.18 254	0.15 428	0.33 272	0.21 278	0.14 372	0.21 266	0.18 295	0.31 260	0.25 257	0.21 257	0.29 314	0.22 287	0.15 252	0.27 327	0.17 292	0.08 290	0.10 524	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.09 382

sCroCo_RVC	0.18 254	0.14 393	0.49 464	0.27 561	0.18 512	0.22 294	0.17 247	0.27 191	0.23 227	0.14 149	0.22 248	0.17 225	0.14 233	0.21 213	0.15 236	0.10 436	0.11 548	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.09 382

DCANet	0.18 254	0.13 345	0.40 364	0.19 151	0.09 55	0.19 193	0.18 295	0.34 296	0.39 439	0.29 355	0.31 342	0.18 238	0.23 390	0.20 188	0.19 348	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.06 102	0.07 241

AFF-stereo	0.18 254	0.15 428	0.32 255	0.21 278	0.10 123	0.18 158	0.18 295	0.33 287	0.27 280	0.25 293	0.37 414	0.25 332	0.17 302	0.24 259	0.15 236	0.06 49	0.05 40	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 254	0.12 278	0.33 272	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.12 32	0.42 403	0.25 257	0.27 314	0.32 351	0.21 276	0.17 302	0.25 289	0.20 369	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.06 152	0.07 184	0.08 319
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	0.18 254	0.09 85	0.32 255	0.22 347	0.12 245	0.22 294	0.19 342	0.42 403	0.19 135	0.31 405	0.45 514	0.20 264	0.14 233	0.18 143	0.15 236	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 254	0.09 85	0.32 255	0.22 347	0.12 245	0.22 294	0.19 342	0.42 403	0.19 135	0.31 405	0.45 514	0.20 264	0.14 233	0.18 143	0.15 236	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 297	0.12 278	0.16 47	0.23 405	0.18 512	0.24 337	0.20 394	0.59 597	0.65 615	0.18 235	0.17 172	0.13 140	0.14 233	0.25 289	0.18 315	0.08 290	0.09 494	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.06 145

NLCSM	0.19 297	0.12 278	0.18 81	0.24 459	0.19 539	0.24 337	0.21 425	0.42 403	0.40 457	0.19 242	0.18 192	0.14 172	0.16 272	0.47 456	0.19 348	0.08 290	0.09 494	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.07 241

AIO-test1	0.19 297	0.14 393	0.41 387	0.27 561	0.15 433	0.21 266	0.16 200	0.39 366	0.36 403	0.17 217	0.26 290	0.18 238	0.13 197	0.28 341	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.10 420	0.11 494	0.06 102	0.09 382

rvit_0105_6	0.19 297	0.14 393	0.34 283	0.23 405	0.14 372	0.18 158	0.20 394	0.29 230	0.37 414	0.18 235	0.22 248	0.23 308	0.17 302	0.26 307	0.17 292	0.15 573	0.13 578	0.13 536	0.11 494	0.11 463	0.08 319

1test111	0.19 297	0.14 393	0.38 340	0.23 405	0.11 177	0.31 466	0.19 342	0.41 389	0.27 280	0.17 217	0.19 202	0.13 140	0.18 328	0.34 404	0.22 415	0.08 290	0.05 40	0.08 249	0.06 152	0.09 347	0.09 382

DCANet-4	0.19 297	0.10 140	0.52 492	0.19 151	0.09 55	0.19 193	0.18 295	0.36 338	0.39 439	0.29 355	0.30 327	0.17 225	0.22 376	0.20 188	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 297	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 55	0.19 193	0.18 295	0.35 319	0.43 485	0.29 355	0.30 327	0.18 238	0.28 476	0.20 188	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 297	0.13 345	0.49 464	0.19 151	0.09 55	0.19 193	0.18 295	0.34 296	0.39 439	0.29 355	0.31 342	0.18 238	0.31 522	0.21 213	0.19 348	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.06 102	0.07 241

x	0.19 297	0.11 220	0.29 222	0.20 224	0.11 177	0.26 378	0.18 295	0.41 389	0.29 315	0.25 293	0.29 314	0.28 380	0.24 408	0.26 307	0.23 436	0.09 385	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.09 347	0.08 319

DisPM	0.19 297	0.10 140	0.35 292	0.23 405	0.13 324	0.18 158	0.20 394	0.29 230	0.29 315	0.33 440	0.34 384	0.23 308	0.16 272	0.33 397	0.16 263	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.07 184	0.11 477

iRaft-Stereo_20w	0.19 297	0.10 140	0.46 440	0.19 151	0.13 324	0.25 355	0.19 342	0.52 525	0.19 135	0.29 355	0.21 234	0.22 287	0.20 352	0.28 341	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.08 308	0.08 264	0.08 319

TRStereo	0.19 297	0.17 474	0.47 448	0.23 405	0.19 539	0.19 193	0.16 200	0.52 525	0.28 296	0.20 246	0.19 202	0.21 276	0.13 197	0.24 259	0.13 168	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.11 494	0.06 102	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 297	0.11 220	0.34 283	0.29 585	0.12 245	0.19 193	0.17 247	0.31 260	0.29 315	0.33 440	0.32 351	0.25 332	0.15 252	0.24 259	0.21 395	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.09 382

RALAANet	0.19 297	0.18 488	0.37 321	0.23 405	0.14 372	0.23 316	0.13 70	0.37 348	0.29 315	0.28 326	0.26 290	0.25 332	0.15 252	0.26 307	0.18 315	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.06 145

csc	0.19 297	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 55	0.19 193	0.18 295	0.35 319	0.43 485	0.29 355	0.30 327	0.18 238	0.28 476	0.20 188	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 297	0.13 345	0.40 364	0.18 94	0.09 55	0.19 193	0.18 295	0.35 319	0.43 485	0.29 355	0.30 327	0.18 238	0.28 476	0.20 188	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.05 68	0.05 7	0.07 241

GMStereo	0.19 297	0.25 563	0.40 364	0.21 278	0.12 245	0.22 294	0.19 342	0.29 230	0.40 457	0.25 293	0.23 257	0.16 214	0.15 252	0.25 289	0.19 348	0.09 385	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.10 415	0.08 319
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	0.20 314	0.14 393	0.31 247	0.22 347	0.12 245	0.26 378	0.16 200	0.31 260	0.27 280	0.32 427	0.58 583	0.23 308	0.15 252	0.23 243	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.07 226	0.08 264	0.06 145

fast-iter	0.20 314	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 130	0.16 200	0.34 296	0.21 184	0.37 501	0.39 442	0.36 462	0.24 408	0.29 360	0.21 395	0.06 49	0.05 40	0.08 249	0.09 410	0.09 347	0.07 241

CoSv	0.20 314	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 130	0.16 200	0.34 296	0.21 184	0.37 501	0.39 442	0.36 462	0.24 408	0.29 360	0.21 395	0.06 49	0.05 40	0.08 249	0.09 410	0.09 347	0.07 241

AIO-test2	0.20 314	0.20 517	0.36 312	0.26 533	0.15 433	0.22 294	0.16 200	0.42 403	0.42 477	0.16 198	0.29 314	0.15 193	0.11 117	0.26 307	0.13 168	0.18 611	0.06 237	0.10 420	0.11 494	0.07 184	0.07 241

rvit_0105_4	0.20 314	0.15 428	0.38 340	0.23 405	0.14 372	0.20 235	0.22 452	0.33 287	0.39 439	0.19 242	0.24 271	0.25 332	0.19 343	0.27 327	0.17 292	0.16 589	0.13 578	0.13 536	0.11 494	0.11 463	0.08 319

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 314	0.72 664	0.70 566	0.17 46	0.08 24	0.15 55	0.15 153	0.18 35	0.16 69	0.13 118	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 168	0.35 654	0.04 2	0.08 249	0.07 226	0.11 463	0.23 628

test_sample1	0.20 314	0.10 140	0.28 208	0.19 151	0.12 245	0.28 408	0.19 342	0.41 389	0.25 257	0.26 305	0.31 342	0.29 391	0.26 440	0.44 446	0.21 395	0.09 385	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.09 347	0.09 382

MyStereo06	0.20 314	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 355	0.23 478	0.40 377	0.21 184	0.30 387	0.24 271	0.31 416	0.18 328	0.22 233	0.18 315	0.07 128	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.08 319

xx1	0.20 314	0.14 393	0.38 340	0.23 405	0.11 177	0.31 466	0.19 342	0.35 319	0.47 535	0.17 217	0.19 202	0.28 380	0.24 408	0.28 341	0.11 42	0.08 290	0.05 40	0.10 420	0.09 410	0.09 347	0.09 382

GCAPDPT-zeroshot	0.20 314	0.08 39	1.14 643	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 153	0.27 191	0.25 257	0.14 149	0.17 172	0.15 193	0.11 117	0.20 188	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.06 145

DCRE	0.20 314	0.13 345	0.40 364	0.21 278	0.15 433	0.20 235	0.19 342	0.30 250	0.27 280	0.22 264	0.80 630	0.23 308	0.16 272	0.23 243	0.15 236	0.07 128	0.07 371	0.07 155	0.08 308	0.07 184	0.06 145

qqq	0.20 314	0.12 278	0.31 247	0.20 224	0.11 177	0.23 316	0.19 342	0.41 389	0.27 280	0.24 284	0.28 302	0.28 380	0.24 408	0.34 404	0.22 415	0.08 290	0.07 371	0.10 420	0.09 410	0.09 347	0.09 382

PFNet+	0.20 314	0.10 140	0.37 321	0.21 278	0.12 245	0.17 130	0.19 342	0.29 230	0.34 374	0.33 440	0.32 351	0.24 322	0.16 272	0.32 390	0.17 292	0.10 436	0.07 371	0.11 477	0.10 454	0.08 264	0.12 501

NF-Stereo	0.20 314	0.10 140	0.35 292	0.24 459	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.38 354	0.32 350	0.28 326	0.30 327	0.22 287	0.16 272	0.51 473	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.13 519

OCTAStereo	0.20 314	0.10 140	0.35 292	0.24 459	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.38 354	0.32 350	0.28 326	0.30 327	0.22 287	0.16 272	0.51 473	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.13 519

RE-Stereo	0.20 314	0.10 140	0.35 292	0.24 459	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.38 354	0.32 350	0.28 326	0.30 327	0.22 287	0.16 272	0.51 473	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.13 519

TVStereo	0.20 314	0.10 140	0.35 292	0.24 459	0.12 245	0.21 266	0.18 295	0.38 354	0.32 350	0.28 326	0.30 327	0.22 287	0.16 272	0.51 473	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.13 519

sAnonymous2	0.20 314	0.21 531	0.58 517	0.24 459	0.17 490	0.22 294	0.19 342	0.34 296	0.28 296	0.17 217	0.19 202	0.17 225	0.16 272	0.17 116	0.14 205	0.10 436	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.23 617	0.17 575

CroCo_RVC	0.20 314	0.21 531	0.58 517	0.24 459	0.17 490	0.22 294	0.19 342	0.34 296	0.28 296	0.17 217	0.19 202	0.17 225	0.16 272	0.17 116	0.14 205	0.10 436	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.23 617	0.17 575

111	0.20 314	0.17 474	0.40 364	0.18 94	0.09 55	0.24 337	0.17 247	0.41 389	0.45 512	0.23 270	0.29 314	0.29 391	0.21 360	0.24 259	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.07 184	0.08 319

HITNet	0.20 314	0.17 474	0.43 410	0.19 151	0.08 24	0.27 388	0.14 105	0.42 403	0.30 328	0.29 355	0.32 351	0.27 364	0.21 360	0.28 341	0.25 458	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.06 145
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
DNS	0.21 335	0.09 85	0.27 190	0.24 459	0.11 177	0.29 430	0.16 200	0.27 191	0.16 69	1.35 672	0.18 192	0.17 225	0.12 151	0.14 31	0.14 205	0.09 385	0.06 237	0.06 47	0.06 152	0.08 264	0.12 501

IGEV_i1	0.21 335	0.11 220	0.43 410	0.22 347	0.11 177	0.31 466	0.19 342	0.43 417	0.30 328	0.29 355	0.30 327	0.31 416	0.20 352	0.33 397	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.08 264	0.08 319

Selective-IGEV-i1	0.21 335	0.10 140	0.31 247	0.23 405	0.13 324	0.31 466	0.22 452	0.46 446	0.42 477	0.27 314	0.32 351	0.33 434	0.17 302	0.25 289	0.19 348	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.08 264	0.09 382

Hybrid-DGEV-2	0.21 335	0.15 428	0.34 283	0.24 459	0.13 324	0.28 408	0.14 105	0.48 468	0.44 500	0.27 314	0.24 271	0.25 332	0.25 430	0.28 341	0.19 348	0.07 128	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.07 184	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 335	0.15 428	0.32 255	0.23 405	0.23 595	0.26 378	0.19 342	0.39 366	0.34 374	0.25 293	0.32 351	0.21 276	0.24 408	0.24 259	0.19 348	0.10 436	0.07 371	0.15 578	0.08 308	0.16 556	0.13 519

IGEV-RUCA	0.21 335	0.08 39	0.23 144	0.19 151	0.19 539	0.28 408	0.24 500	0.23 120	0.21 184	0.20 246	0.23 257	0.28 380	0.49 610	0.26 307	0.18 315	0.09 385	0.08 459	0.18 603	0.13 561	0.17 573	0.17 575

rvit_0105_5	0.21 335	0.15 428	0.38 340	0.23 405	0.13 324	0.22 294	0.24 500	0.36 338	0.39 439	0.21 257	0.23 257	0.26 354	0.19 343	0.26 307	0.19 348	0.15 573	0.13 578	0.12 515	0.12 533	0.10 415	0.09 382

GCAP-BAT	0.21 335	0.08 39	1.22 648	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 153	0.27 191	0.25 257	0.14 149	0.17 172	0.15 193	0.11 117	0.20 188	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.06 102	0.06 145

test_sample2	0.21 335	0.10 140	0.28 208	0.19 151	0.11 177	0.27 388	0.21 425	0.43 417	0.29 315	0.26 305	0.31 342	0.30 407	0.24 408	0.45 449	0.18 315	0.09 385	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.09 347	0.09 382

mmm	0.21 335	0.12 278	0.31 247	0.22 347	0.12 245	0.28 408	0.21 425	0.41 389	0.27 280	0.29 355	0.38 429	0.29 391	0.24 408	0.29 360	0.22 415	0.09 385	0.07 371	0.11 477	0.09 410	0.10 415	0.09 382

CASS	0.21 335	0.15 428	0.32 255	0.26 533	0.11 177	0.28 408	0.19 342	0.39 366	0.30 328	0.32 427	0.34 384	0.25 332	0.24 408	0.25 289	0.20 369	0.13 533	0.08 459	0.11 477	0.09 410	0.11 463	0.11 477
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 335	0.16 455	0.32 255	0.26 533	0.13 324	0.26 378	0.27 536	0.40 377	0.36 403	0.29 355	0.39 442	0.22 287	0.21 360	0.33 397	0.17 292	0.07 128	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 335	0.16 455	0.41 387	0.25 499	0.15 433	0.22 294	0.24 500	0.32 272	0.28 296	0.33 440	0.51 549	0.29 391	0.17 302	0.32 390	0.13 168	0.06 49	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 335	0.18 488	0.33 272	0.25 499	0.18 512	0.23 316	0.29 559	0.40 377	0.36 403	0.24 284	0.38 429	0.18 238	0.16 272	0.32 390	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.12 533	0.09 347	0.09 382

SA-5K	0.21 335	0.16 455	0.32 255	0.26 533	0.13 324	0.26 378	0.27 536	0.40 377	0.36 403	0.29 355	0.39 442	0.22 287	0.21 360	0.33 397	0.17 292	0.07 128	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.07 241

CIPLG	0.21 335	0.21 531	0.55 505	0.23 405	0.15 433	0.25 355	0.20 394	0.35 319	0.29 315	0.31 405	0.33 374	0.22 287	0.15 252	0.26 307	0.20 369	0.08 290	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.08 264	0.08 319

IPLG	0.21 335	0.15 428	0.53 496	0.21 278	0.12 245	0.28 408	0.17 247	0.42 403	0.30 328	0.33 440	0.32 351	0.15 193	0.17 302	0.50 468	0.21 395	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.06 145

IPLGR_C	0.21 335	0.22 545	0.60 525	0.23 405	0.15 433	0.24 337	0.20 394	0.35 319	0.29 315	0.31 405	0.32 351	0.22 287	0.15 252	0.25 289	0.20 369	0.08 290	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.08 264	0.08 319

MIPNet	0.21 335	0.15 428	0.52 492	0.21 278	0.12 245	0.27 388	0.20 394	0.45 435	0.37 414	0.30 387	0.23 257	0.19 254	0.24 408	0.27 327	0.19 348	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.06 145

IPLGR	0.21 335	0.13 345	0.61 528	0.21 278	0.11 177	0.25 355	0.18 295	0.41 389	0.37 414	0.28 326	0.27 296	0.21 276	0.19 343	0.37 421	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.07 184	0.06 145

ACRE	0.21 335	0.20 517	0.62 536	0.23 405	0.15 433	0.24 337	0.20 394	0.35 319	0.28 296	0.31 405	0.32 351	0.22 287	0.15 252	0.25 289	0.20 369	0.08 290	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.08 264	0.08 319

GANet-ADL	0.21 335	0.12 278	0.45 432	0.23 405	0.14 372	0.29 430	0.19 342	0.46 446	0.35 390	0.25 293	0.32 351	0.32 426	0.19 343	0.24 259	0.20 369	0.10 436	0.07 371	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.10 439

LCNet	0.21 335	0.11 220	0.29 222	0.25 499	0.12 245	0.23 316	0.19 342	0.34 296	0.26 269	0.28 326	0.35 395	0.26 354	0.30 505	0.35 413	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.10 454	0.13 516	0.22 621

PSM-softLoss	0.21 335	0.10 140	0.39 356	0.24 459	0.12 245	0.20 235	0.18 295	0.38 354	0.26 269	0.29 355	0.32 351	0.24 322	0.16 272	0.52 479	0.20 369	0.09 385	0.06 237	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 501

KMStereo	0.21 335	0.10 140	0.39 356	0.24 459	0.12 245	0.20 235	0.18 295	0.38 354	0.26 269	0.29 355	0.32 351	0.24 322	0.16 272	0.52 479	0.20 369	0.09 385	0.06 237	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 501

SST-Stereo	0.21 335	0.10 140	0.37 321	0.24 459	0.13 324	0.19 193	0.17 247	0.31 260	0.24 243	0.34 460	0.33 374	0.29 391	0.25 430	0.56 505	0.17 292	0.08 290	0.05 40	0.10 420	0.08 308	0.09 347	0.07 241

RAFT_R40	0.21 335	0.10 140	0.37 321	0.24 459	0.13 324	0.18 158	0.18 295	0.31 260	0.29 315	0.33 440	0.33 374	0.30 407	0.24 408	0.55 494	0.18 315	0.08 290	0.05 40	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.07 241

RAFT-345	0.21 335	0.10 140	0.46 440	0.22 347	0.11 177	0.20 235	0.16 200	0.26 176	0.25 257	0.27 314	0.66 609	0.21 276	0.16 272	0.55 494	0.21 395	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.06 102	0.06 145

RAFT	0.21 335	0.17 474	0.32 255	0.24 459	0.12 245	0.25 355	0.27 536	0.35 319	0.28 296	0.33 440	0.33 374	0.38 476	0.22 376	0.29 360	0.17 292	0.08 290	0.08 459	0.11 477	0.10 454	0.10 415	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 335	0.10 140	0.43 410	0.23 405	0.13 324	0.24 337	0.25 517	0.37 348	0.27 280	0.30 387	0.45 514	0.27 364	0.21 360	0.31 383	0.17 292	0.07 128	0.05 40	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.19 595

Prome-Stereo	0.21 335	0.10 140	0.30 232	0.24 459	0.12 245	0.23 316	0.23 478	0.36 338	0.25 257	0.33 440	0.59 586	0.24 322	0.28 476	0.29 360	0.16 263	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.20 607

TestStereo	0.21 335	0.19 504	0.40 364	0.25 499	0.10 123	0.22 294	0.21 425	0.31 260	0.31 341	0.23 270	0.34 384	0.22 287	0.18 328	0.62 541	0.18 315	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.07 226	0.11 463	0.06 145

XX-Stereo	0.21 335	0.10 140	0.83 598	0.26 533	0.17 490	0.23 316	0.13 70	0.40 377	0.18 116	0.20 246	0.41 461	0.31 416	0.10 79	0.32 390	0.12 113	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 335	0.10 140	0.33 272	0.21 278	0.12 245	0.30 450	0.46 638	0.46 446	0.20 164	0.25 293	0.50 543	0.17 225	0.16 272	0.24 259	0.23 436	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.10 454	0.06 102	0.07 241

FENet	0.21 335	0.11 220	0.45 432	0.21 278	0.12 245	0.26 378	0.17 247	0.41 389	0.35 390	0.30 387	0.31 342	0.29 391	0.23 390	0.26 307	0.23 436	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.09 382

MyStereo8	0.22 370	0.15 428	0.63 539	0.21 278	0.17 490	0.31 466	0.16 200	0.36 338	0.32 350	0.28 326	0.36 405	0.25 332	0.18 328	0.25 289	0.28 483	0.08 290	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.10 415	0.12 501

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.20 394	0.35 319	0.44 500	0.30 387	0.42 478	0.34 443	0.23 390	0.27 327	0.11 42	0.08 290	0.05 40	0.11 477	0.10 454	0.08 264	0.08 319

StereoVision	0.22 370	0.18 488	0.37 321	0.27 561	0.17 490	0.23 316	0.22 452	0.38 354	0.31 341	0.20 246	0.51 549	0.22 287	0.16 272	0.28 341	0.18 315	0.11 475	0.12 566	0.13 536	0.13 561	0.10 415	0.07 241

raft_robust	0.22 370	0.17 474	0.30 232	0.22 347	0.12 245	0.23 316	0.22 452	0.49 478	0.48 544	0.32 427	0.32 351	0.26 354	0.23 390	0.53 486	0.15 236	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.06 145

Sa-1000	0.22 370	0.15 428	0.35 292	0.23 405	0.13 324	0.28 408	0.23 478	0.47 455	0.39 439	0.30 387	0.50 543	0.26 354	0.19 343	0.33 397	0.16 263	0.07 128	0.06 237	0.10 420	0.11 494	0.08 264	0.06 145

SA	0.22 370	0.16 455	0.36 312	0.23 405	0.13 324	0.24 337	0.23 478	0.45 435	0.40 457	0.27 314	0.44 502	0.23 308	0.23 390	0.33 397	0.17 292	0.07 128	0.06 237	0.10 420	0.11 494	0.08 264	0.06 145

dd	0.22 370	0.26 574	0.40 364	0.22 347	0.12 245	0.25 355	0.21 425	0.32 272	0.44 500	0.29 355	0.28 302	0.25 332	0.16 272	0.30 376	0.25 458	0.12 514	0.07 371	0.10 420	0.08 308	0.11 463	0.09 382

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 393	0.58 517	0.24 459	0.13 324	0.22 294	0.23 478	0.49 478	0.40 457	0.27 314	0.29 314	0.30 407	0.20 352	0.26 307	0.23 436	0.09 385	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.09 347	0.09 382

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 492	0.18 94	0.18 512	0.20 235	0.20 394	0.34 296	0.31 341	0.32 427	0.59 586	0.20 264	0.21 360	0.24 259	0.31 511	0.08 290	0.05 40	0.09 342	0.07 226	0.08 264	0.11 477

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 232	0.23 405	0.12 245	0.23 316	0.23 478	0.35 319	0.24 243	0.35 477	0.54 567	0.34 443	0.26 440	0.29 360	0.15 236	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 646

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 356	0.26 533	0.11 177	0.18 158	0.24 500	0.40 377	0.37 414	0.31 405	0.30 327	0.29 391	0.24 408	0.55 494	0.22 415	0.08 290	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.08 264	0.07 241

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.14 372	0.27 388	0.19 342	0.49 478	0.33 364	0.30 387	0.36 405	0.25 332	0.23 390	0.29 360	0.22 415	0.10 436	0.08 459	0.08 249	0.07 226	0.10 415	0.11 477

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 485	0.21 278	0.14 372	0.34 502	0.22 452	0.55 556	0.39 439	0.29 355	0.32 351	0.23 308	0.21 360	0.27 327	0.19 348	0.09 385	0.07 371	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.08 319

DMCA	0.22 370	0.14 393	0.36 312	0.22 347	0.14 372	0.27 388	0.20 394	0.43 417	0.38 429	0.31 405	0.32 351	0.33 434	0.24 408	0.24 259	0.28 483	0.11 475	0.08 459	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.11 477

BEATNet_4x	0.22 370	0.18 488	0.47 448	0.22 347	0.10 123	0.28 408	0.14 105	0.46 446	0.32 350	0.31 405	0.34 384	0.31 416	0.25 430	0.31 383	0.29 495	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.06 152	0.10 415	0.08 319

MLCV	0.22 370	0.16 455	0.44 420	0.21 278	0.08 24	0.29 430	0.19 342	0.38 354	0.37 414	0.38 516	0.44 502	0.31 416	0.21 360	0.41 437	0.24 448	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.07 184	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 563	0.47 448	0.24 459	0.14 372	0.25 355	0.12 32	0.40 377	0.33 364	0.29 355	0.42 478	0.22 287	0.20 352	0.33 397	0.19 348	0.07 128	0.06 237	0.11 477	0.11 494	0.11 463	0.07 241

Select-FE	0.23 387	0.14 393	0.78 578	0.22 347	0.18 512	0.22 294	0.13 70	0.43 417	0.26 269	0.28 326	0.33 374	0.39 488	0.29 491	0.27 327	0.19 348	0.08 290	0.07 371	0.08 249	0.13 561	0.08 264	0.12 501

G2L-ROB	0.23 387	0.15 428	0.41 387	0.19 151	0.12 245	0.27 388	0.21 425	0.47 455	0.33 364	0.34 460	0.31 342	0.41 510	0.22 376	0.49 464	0.26 472	0.09 385	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.09 347	0.10 439

DFGA-Net	0.23 387	0.24 558	0.49 464	0.22 347	0.15 433	0.25 355	0.17 247	0.39 366	0.39 439	0.29 355	0.31 342	0.21 276	0.17 302	0.59 522	0.28 483	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.09 410	0.10 415	0.08 319

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.21 278	0.14 372	0.33 489	0.19 342	0.36 338	0.23 227	0.29 355	0.28 302	0.56 594	0.28 476	0.27 327	0.18 315	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.09 410	0.07 184	0.09 382

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.22 347	0.15 433	0.34 502	0.21 425	0.37 348	0.22 201	0.31 405	0.27 296	0.55 590	0.26 440	0.26 307	0.17 292	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.09 410	0.07 184	0.09 382

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 474	0.40 364	0.25 499	0.15 433	0.24 337	0.28 552	0.38 354	0.41 469	0.25 293	0.25 281	0.28 380	0.21 360	0.28 341	0.20 369	0.15 573	0.13 578	0.14 563	0.15 584	0.10 415	0.09 382

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 499	0.19 151	0.13 324	0.21 266	0.14 105	0.44 425	0.22 201	0.28 326	0.28 302	0.51 573	0.33 532	0.65 557	0.14 205	0.07 128	0.06 237	0.07 155	0.08 308	0.06 102	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 598	0.20 224	0.21 566	0.23 316	0.17 247	0.48 468	0.27 280	0.23 270	0.29 314	0.39 488	0.23 390	0.25 289	0.15 236	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.11 494	0.11 463	0.10 439

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 410	0.19 151	0.12 245	0.32 478	0.20 394	0.50 489	0.34 374	0.31 405	0.33 374	0.29 391	0.22 376	0.53 486	0.22 415	0.10 436	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.10 415	0.10 439

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 355	0.23 478	0.48 468	0.52 574	0.31 405	0.23 257	0.25 332	0.22 376	0.30 376	0.21 395	0.07 128	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.08 319

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.14 372	0.25 355	0.23 478	0.49 478	0.52 574	0.28 326	0.23 257	0.27 364	0.23 390	0.30 376	0.22 415	0.07 128	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.08 264	0.08 319

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 440	0.21 278	0.14 372	0.29 430	0.21 425	0.53 537	0.41 469	0.29 355	0.35 395	0.29 391	0.22 376	0.48 459	0.19 348	0.09 385	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.07 241

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 458	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.16 200	0.46 446	0.46 530	0.29 355	0.36 405	0.37 468	0.24 408	0.28 341	0.20 369	0.09 385	0.06 237	0.10 420	0.08 308	0.11 463	0.09 382

anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 475	0.21 278	0.16 466	0.31 466	0.20 394	0.36 338	0.35 390	0.32 427	0.50 543	0.39 488	0.26 440	0.22 233	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.11 494	0.07 184	0.08 319

BUS	0.23 387	0.12 278	0.28 208	0.25 499	0.14 372	0.43 571	0.17 247	0.56 572	0.34 374	0.34 460	0.35 395	0.32 426	0.20 352	0.26 307	0.21 395	0.10 436	0.07 371	0.11 477	0.10 454	0.09 347	0.09 382

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 356	0.20 224	0.14 372	0.31 466	0.19 342	0.42 403	0.36 403	0.33 440	0.40 453	0.32 426	0.33 532	0.29 360	0.22 415	0.09 385	0.07 371	0.08 249	0.08 308	0.09 347	0.08 319

test_5	0.23 387	0.19 504	0.38 340	0.26 533	0.18 512	0.25 355	0.29 559	0.40 377	0.37 414	0.29 355	0.40 453	0.25 332	0.22 376	0.34 404	0.18 315	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.09 410	0.10 415	0.10 439

BSDual-CNN	0.23 387	0.12 278	0.28 208	0.25 499	0.14 372	0.35 517	0.21 425	0.56 572	0.34 374	0.34 460	0.35 395	0.38 476	0.24 408	0.26 307	0.21 395	0.10 436	0.07 371	0.11 477	0.10 454	0.09 347	0.09 382

iRaft-Stereo_5w	0.23 387	0.18 488	0.44 420	0.22 347	0.13 324	0.19 193	0.19 342	0.37 348	0.32 350	0.28 326	0.37 414	0.34 443	0.23 390	0.65 557	0.27 478	0.06 49	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.09 347	0.08 319

psmg	0.23 387	0.12 278	0.28 208	0.21 278	0.14 372	0.35 517	0.23 478	0.51 506	0.34 374	0.35 477	0.38 429	0.38 476	0.24 408	0.26 307	0.21 395	0.10 436	0.08 459	0.10 420	0.10 454	0.09 347	0.08 319

UDGNet	0.23 387	0.31 605	0.38 340	0.24 459	0.14 372	0.24 337	0.18 295	0.32 272	0.43 485	0.29 355	0.28 302	0.24 322	0.19 343	0.29 360	0.20 369	0.15 573	0.07 371	0.21 617	0.11 494	0.14 534	0.10 439

OMP-Stereo	0.23 387	0.14 393	0.35 292	0.29 585	0.13 324	0.21 266	0.16 200	0.37 348	0.33 364	0.34 460	0.30 327	0.34 443	0.19 343	0.70 571	0.24 448	0.07 128	0.06 237	0.09 342	0.07 226	0.07 184	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 292	0.29 585	0.12 245	0.23 316	0.14 105	0.38 354	0.31 341	0.34 460	0.37 414	0.33 434	0.21 360	0.70 571	0.26 472	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.07 226	0.07 184	0.06 145

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 485	0.24 459	0.14 372	0.19 193	0.17 247	0.31 260	0.28 296	0.28 326	0.68 613	0.27 364	0.26 440	0.50 468	0.22 415	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.06 102	0.11 477

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 512	0.24 459	0.14 372	0.22 294	0.19 342	0.39 366	0.33 364	0.35 477	0.32 351	0.27 364	0.19 343	0.64 550	0.22 415	0.09 385	0.05 40	0.09 342	0.07 226	0.08 264	0.07 241

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 420	0.26 533	0.14 372	0.29 430	0.25 517	0.45 435	0.33 364	0.29 355	0.43 491	0.35 457	0.25 430	0.26 307	0.23 436	0.12 514	0.09 494	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.10 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 387	0.18 488	0.63 539	0.27 561	0.18 512	0.41 555	0.23 478	0.43 417	0.35 390	0.23 270	0.27 296	0.20 264	0.18 328	0.27 327	0.18 315	0.12 514	0.11 548	0.10 420	0.10 454	0.11 463	0.12 501

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 448	0.19 151	0.13 324	0.26 378	0.16 200	0.44 425	0.44 500	0.29 355	0.37 414	0.38 476	0.23 390	0.29 360	0.21 395	0.09 385	0.06 237	0.11 477	0.08 308	0.11 463	0.09 382

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.27 388	0.23 478	0.39 366	0.44 500	0.28 326	0.41 461	0.38 476	0.26 440	0.27 327	0.32 516	0.08 290	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.10 415	0.07 241

MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 458	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.16 200	0.46 446	0.46 530	0.29 355	0.36 405	0.37 468	0.24 408	0.28 341	0.20 369	0.09 385	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.11 463	0.09 382

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 448	0.20 224	0.13 324	0.26 378	0.17 247	0.44 425	0.44 500	0.29 355	0.37 414	0.38 476	0.23 390	0.29 360	0.21 395	0.09 385	0.06 237	0.11 477	0.08 308	0.11 463	0.09 382

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 455	0.38 340	0.19 151	0.13 324	0.27 388	0.24 500	0.49 478	0.38 429	0.37 501	0.37 414	0.40 503	0.24 408	0.52 479	0.28 483	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.06 152	0.09 347	0.08 319

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 492	0.20 224	0.14 372	0.26 378	0.13 70	0.34 296	0.34 374	0.41 550	0.33 374	0.47 549	0.29 491	0.30 376	0.22 415	0.10 436	0.10 524	0.11 477	0.10 454	0.12 500	0.15 553

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 474	0.50 475	0.26 533	0.22 582	0.22 294	0.15 153	0.40 377	0.35 390	0.27 314	0.37 414	0.29 391	0.20 352	0.28 341	0.19 348	0.17 600	0.12 566	0.19 611	0.12 533	0.13 516	0.13 519

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 397	0.21 278	0.12 245	0.30 450	0.21 425	0.50 489	0.34 374	0.32 427	0.41 461	0.29 391	0.23 390	0.55 494	0.21 395	0.10 436	0.07 371	0.10 420	0.09 410	0.11 463	0.10 439

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 410	0.20 224	0.12 245	0.32 478	0.21 425	0.51 506	0.34 374	0.31 405	0.37 414	0.28 380	0.23 390	0.53 486	0.21 395	0.10 436	0.07 371	0.10 420	0.09 410	0.11 463	0.10 439

tta	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 151	0.10 123	0.27 388	0.19 342	0.51 506	0.45 512	0.34 460	0.41 461	0.31 416	0.26 440	0.58 516	0.28 483	0.10 436	0.07 371	0.08 249	0.08 308	0.08 264	0.07 241

qqq1	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 151	0.10 123	0.27 388	0.19 342	0.51 506	0.45 512	0.34 460	0.41 461	0.31 416	0.26 440	0.58 516	0.16 263	0.10 436	0.07 371	0.07 155	0.06 152	0.08 264	0.07 241

fff1	0.24 418	0.12 278	0.40 364	0.19 151	0.10 123	0.27 388	0.19 342	0.51 506	0.45 512	0.34 460	0.41 461	0.31 416	0.26 440	0.58 516	0.16 263	0.10 436	0.07 371	0.07 155	0.06 152	0.08 264	0.07 241

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 397	0.21 278	0.12 245	0.30 450	0.21 425	0.50 489	0.34 374	0.33 440	0.43 491	0.29 391	0.23 390	0.55 494	0.21 395	0.10 436	0.07 371	0.10 420	0.09 410	0.11 463	0.10 439

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 531	0.45 432	0.26 533	0.13 324	0.28 408	0.15 153	0.39 366	0.35 390	0.37 501	0.43 491	0.40 503	0.17 302	0.34 404	0.20 369	0.12 514	0.07 371	0.13 536	0.07 226	0.16 556	0.09 382

CFNet_ucs	0.24 418	0.13 345	0.50 475	0.20 224	0.15 433	0.28 408	0.17 247	0.49 478	0.45 512	0.32 427	0.42 478	0.39 488	0.22 376	0.31 383	0.21 395	0.11 475	0.08 459	0.12 515	0.09 410	0.12 500	0.11 477

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 502	0.22 452	0.44 425	0.39 439	0.35 477	0.34 384	0.27 364	0.27 459	0.35 413	0.25 458	0.09 385	0.08 459	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.09 382

scenet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 502	0.22 452	0.44 425	0.39 439	0.35 477	0.34 384	0.27 364	0.27 459	0.35 413	0.25 458	0.09 385	0.08 459	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.09 382

ToySt	0.24 418	0.16 455	0.48 458	0.21 278	0.13 324	0.29 430	0.29 559	0.39 366	0.39 439	0.27 314	0.35 395	0.39 488	0.31 522	0.31 383	0.29 495	0.08 290	0.09 494	0.10 420	0.11 494	0.11 463	0.10 439

ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 502	0.22 452	0.44 425	0.39 439	0.35 477	0.34 384	0.27 364	0.27 459	0.35 413	0.25 458	0.09 385	0.08 459	0.09 342	0.09 410	0.09 347	0.09 382

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 499	0.21 278	0.12 245	0.23 316	0.21 425	0.47 455	0.28 296	0.31 405	0.42 478	0.36 462	0.35 545	0.62 541	0.23 436	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.06 102	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 509	0.23 405	0.11 177	0.21 266	0.19 342	0.40 377	0.32 350	0.30 387	0.43 491	0.36 462	0.31 522	0.61 533	0.20 369	0.07 128	0.05 40	0.08 249	0.07 226	0.06 102	0.07 241

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 283	0.18 94	0.12 245	0.28 408	0.23 478	0.33 287	0.39 439	0.38 516	0.61 598	0.21 276	0.41 577	0.48 459	0.42 567	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.08 319

HCRNet	0.24 418	0.25 563	0.33 272	0.34 616	0.16 466	0.27 388	0.18 295	0.43 417	0.35 390	0.30 387	0.35 395	0.32 426	0.22 376	0.44 446	0.20 369	0.13 533	0.08 459	0.13 536	0.11 494	0.10 415	0.09 382

ARAFT	0.24 418	0.21 531	0.78 578	0.22 347	0.12 245	0.29 430	0.24 500	0.43 417	0.32 350	0.33 440	0.28 302	0.28 380	0.19 343	0.49 464	0.18 315	0.07 128	0.06 237	0.12 515	0.11 494	0.09 347	0.06 145

cf-r	0.24 418	0.15 428	0.44 420	0.21 278	0.14 372	0.27 388	0.22 452	0.42 403	0.40 457	0.30 387	0.42 478	0.42 519	0.26 440	0.43 442	0.25 458	0.11 475	0.06 237	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.08 319

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 393	0.36 312	0.21 278	0.14 372	0.27 388	0.21 425	0.45 435	0.33 364	0.29 355	0.39 442	0.39 488	0.28 476	0.58 516	0.23 436	0.11 475	0.07 371	0.09 342	0.09 410	0.10 415	0.09 382

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 428	0.36 312	0.21 278	0.14 372	0.25 355	0.20 394	0.48 468	0.37 414	0.30 387	0.44 502	0.38 476	0.26 440	0.52 479	0.22 415	0.12 514	0.07 371	0.11 477	0.13 561	0.10 415	0.09 382

CFNet-ft	0.24 418	0.15 428	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.30 450	0.21 425	0.39 366	0.36 403	0.28 326	0.40 453	0.43 523	0.25 430	0.47 456	0.24 448	0.12 514	0.07 371	0.12 515	0.11 494	0.12 500	0.09 382

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 428	0.35 292	0.18 94	0.15 433	0.30 450	0.21 425	0.39 366	0.36 403	0.28 326	0.40 453	0.43 523	0.25 430	0.47 456	0.24 448	0.12 514	0.07 371	0.12 515	0.11 494	0.12 500	0.09 382

UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 455	0.34 283	0.18 94	0.15 433	0.33 489	0.16 200	0.46 446	0.35 390	0.29 355	0.35 395	0.39 488	0.25 430	0.34 404	0.22 415	0.13 533	0.08 459	0.13 536	0.14 575	0.13 516	0.12 501

AdaStereo	0.24 418	0.16 455	0.37 321	0.24 459	0.12 245	0.32 478	0.17 247	0.54 546	0.42 477	0.33 440	0.38 429	0.35 457	0.21 360	0.30 376	0.22 415	0.14 558	0.06 237	0.13 536	0.08 308	0.11 463	0.08 319
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	0.24 418	0.18 488	0.61 528	0.25 499	0.11 177	0.29 430	0.21 425	0.42 403	0.43 485	0.33 440	0.43 491	0.27 364	0.22 376	0.34 404	0.26 472	0.07 128	0.05 40	0.07 155	0.06 152	0.08 264	0.07 241

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 458	0.22 347	0.14 372	0.31 466	0.28 552	0.53 537	0.39 439	0.36 493	0.41 461	0.44 534	0.30 505	0.28 341	0.27 478	0.09 385	0.07 371	0.08 249	0.09 410	0.09 347	0.10 439

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 455	0.47 448	0.22 347	0.14 372	0.25 355	0.18 295	0.46 446	0.35 390	0.33 440	0.37 414	0.40 503	0.22 376	0.60 526	0.30 503	0.10 436	0.09 494	0.10 420	0.08 308	0.09 347	0.09 382

DDVS	0.25 446	0.15 428	0.39 356	0.24 459	0.17 490	0.34 502	0.21 425	0.41 389	0.30 328	0.33 440	0.41 461	0.48 555	0.21 360	0.52 479	0.27 478	0.11 475	0.09 494	0.11 477	0.09 410	0.13 516	0.14 541

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 428	0.33 272	0.23 405	0.11 177	0.27 388	0.18 295	0.56 572	0.59 599	0.31 405	0.32 351	0.33 434	0.28 476	0.49 464	0.30 503	0.11 475	0.08 459	0.11 477	0.10 454	0.11 463	0.13 519

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 393	0.95 621	0.21 278	0.27 617	0.20 235	0.19 342	0.48 468	0.25 257	0.26 305	0.55 571	0.34 443	0.18 328	0.25 289	0.17 292	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.12 533	0.12 500	0.12 501

test_sample7	0.25 446	0.15 428	0.35 292	0.20 224	0.14 372	0.28 408	0.21 425	0.51 506	0.38 429	0.37 501	0.34 384	0.37 468	0.30 505	0.39 428	0.23 436	0.14 558	0.09 494	0.13 536	0.12 533	0.13 516	0.12 501

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 387	0.21 278	0.11 177	0.30 450	0.22 452	0.51 506	0.35 390	0.33 440	0.43 491	0.30 407	0.24 408	0.57 509	0.22 415	0.10 436	0.07 371	0.10 420	0.10 454	0.11 463	0.10 439

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 364	0.19 151	0.10 123	0.27 388	0.19 342	0.51 506	0.45 512	0.34 460	0.41 461	0.31 416	0.26 440	0.58 516	0.28 483	0.10 436	0.07 371	0.08 249	0.08 308	0.09 347	0.09 382

NINENet	0.25 446	0.15 428	0.37 321	0.23 405	0.16 466	0.43 571	0.17 247	0.60 606	0.46 530	0.32 427	0.37 414	0.32 426	0.20 352	0.42 440	0.21 395	0.10 436	0.10 524	0.12 515	0.08 308	0.11 463	0.10 439

hknet	0.25 446	0.14 393	0.40 364	0.25 499	0.15 433	0.35 517	0.21 425	0.56 572	0.37 414	0.34 460	0.35 395	0.43 523	0.27 459	0.37 421	0.21 395	0.09 385	0.07 371	0.11 477	0.10 454	0.09 347	0.09 382

PSMNet-ADL	0.25 446	0.15 428	0.32 255	0.26 533	0.14 372	0.31 466	0.22 452	0.44 425	0.36 403	0.27 314	0.33 374	0.41 510	0.28 476	0.61 533	0.29 495	0.11 475	0.09 494	0.09 342	0.11 494	0.10 415	0.10 439

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 232	0.24 459	0.12 245	0.26 378	0.38 615	0.34 296	0.28 296	0.35 477	0.39 442	0.28 380	0.79 651	0.30 376	0.16 263	0.07 128	0.06 237	0.12 515	0.11 494	0.08 264	0.21 616

GrayStereo	0.25 446	0.09 85	0.32 255	0.26 533	0.13 324	0.23 316	0.47 642	0.34 296	0.30 328	0.39 531	0.47 531	0.30 407	0.79 651	0.29 360	0.16 263	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.09 410	0.07 184	0.13 519

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 432	0.21 278	0.12 245	0.25 355	0.14 105	0.27 191	0.27 280	0.38 516	1.15 655	0.23 308	0.17 302	0.57 509	0.24 448	0.07 128	0.05 40	0.10 420	0.07 226	0.06 102	0.07 241

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 340	0.24 459	0.19 539	0.37 528	0.28 552	0.48 468	0.38 429	0.34 460	0.37 414	0.37 468	0.28 476	0.39 428	0.33 523	0.10 436	0.09 494	0.10 420	0.10 454	0.10 415	0.08 319

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 364	0.23 405	0.19 539	0.34 502	0.21 425	0.45 435	0.44 500	0.38 516	0.41 461	0.38 476	0.27 459	0.27 327	0.35 532	0.08 290	0.07 371	0.08 249	0.07 226	0.11 463	0.07 241

CCAANet	0.25 446	0.13 345	0.51 485	0.22 347	0.15 433	0.29 430	0.17 247	0.49 478	0.37 414	0.26 305	0.49 539	0.32 426	0.24 408	0.62 541	0.23 436	0.07 128	0.06 237	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.10 439

iResNet_ROB	0.25 446	0.19 504	0.40 364	0.20 224	0.12 245	0.30 450	0.16 200	0.55 556	0.53 579	0.38 516	0.43 491	0.37 468	0.26 440	0.38 426	0.22 415	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.04 1	0.09 347	0.09 382

coex_refinement	0.26 464	0.16 455	0.36 312	0.23 405	0.15 433	0.31 466	0.20 394	0.49 478	0.42 477	0.35 477	0.42 478	0.45 539	0.27 459	0.55 494	0.33 523	0.10 436	0.06 237	0.07 155	0.07 226	0.10 415	0.10 439

UGAM	0.26 464	0.14 393	0.45 432	0.25 499	0.12 245	0.23 316	0.25 517	0.32 272	0.41 469	0.31 405	0.42 478	0.41 510	0.22 376	0.92 633	0.22 415	0.08 290	0.06 237	0.14 563	0.12 533	0.10 415	0.07 241

SepStereo	0.26 464	0.12 278	0.42 397	0.24 459	0.18 512	0.29 430	0.24 500	0.45 435	0.45 512	0.41 550	0.44 502	0.34 443	0.29 491	0.64 550	0.21 395	0.09 385	0.07 371	0.09 342	0.07 226	0.09 347	0.09 382

AACVNet	0.26 464	0.16 455	0.37 321	0.22 347	0.14 372	0.29 430	0.19 342	0.41 389	0.31 341	0.38 516	0.42 478	0.43 523	0.28 476	0.73 582	0.25 458	0.11 475	0.08 459	0.11 477	0.09 410	0.13 516	0.11 477

DEmStereo	0.26 464	0.09 85	0.47 448	0.19 151	0.12 245	0.30 450	0.25 517	0.28 214	0.36 403	0.36 493	0.58 583	0.25 332	0.48 609	0.53 486	0.44 573	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.06 102	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 464	0.18 488	0.49 464	0.28 582	0.14 372	0.36 522	0.23 478	0.54 546	0.34 374	0.39 531	0.40 453	0.29 391	0.29 491	0.37 421	0.27 478	0.11 475	0.07 371	0.09 342	0.07 226	0.13 516	0.09 382

GwcNet-RSSM	0.26 464	0.17 474	0.46 440	0.21 278	0.13 324	0.28 408	0.23 478	0.44 425	0.42 477	0.31 405	0.45 514	0.40 503	0.26 440	0.55 494	0.28 483	0.11 475	0.07 371	0.09 342	0.10 454	0.09 347	0.08 319

DeepPruner_ROB	0.26 464	0.19 504	0.44 420	0.21 278	0.16 466	0.30 450	0.21 425	0.52 525	0.32 350	0.35 477	0.38 429	0.39 488	0.26 440	0.42 440	0.24 448	0.15 573	0.11 548	0.11 477	0.11 494	0.14 534	0.13 519

ISRNet	0.27 472	0.13 345	0.45 432	0.26 533	0.19 539	0.24 337	0.14 105	0.45 435	0.43 485	0.39 531	0.48 537	0.42 519	0.27 459	0.32 390	0.29 495	0.20 620	0.12 566	0.17 595	0.16 596	0.16 556	0.20 607

rvit_105_1	0.27 472	0.19 504	0.46 440	0.27 561	0.19 539	0.30 450	0.35 600	0.44 425	0.51 565	0.31 405	0.31 342	0.31 416	0.26 440	0.35 413	0.25 458	0.15 573	0.14 588	0.15 578	0.17 605	0.11 463	0.10 439

DispNO	0.27 472	0.18 488	0.62 536	0.23 405	0.17 490	0.25 355	0.22 452	0.45 435	0.41 469	0.32 427	0.39 442	0.38 476	0.27 459	0.77 602	0.27 478	0.09 385	0.07 371	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.08 319

CBFPSM	0.27 472	0.16 455	0.67 554	0.20 224	0.14 372	0.38 536	0.25 517	0.40 377	0.36 403	0.33 440	0.36 405	0.56 594	0.38 562	0.32 390	0.38 541	0.08 290	0.08 459	0.07 155	0.08 308	0.09 347	0.11 477

CSP-Net	0.27 472	0.15 428	0.30 232	0.21 278	0.14 372	0.44 573	0.24 500	0.50 489	0.40 457	0.41 550	0.43 491	0.42 519	0.26 440	0.66 561	0.28 483	0.12 514	0.08 459	0.08 249	0.08 308	0.10 415	0.09 382

DAS	0.27 472	0.12 278	0.42 397	0.24 459	0.18 512	0.29 430	0.24 500	0.45 435	0.45 512	0.41 550	0.44 502	0.34 443	0.29 491	0.75 591	0.21 395	0.09 385	0.07 371	0.09 342	0.07 226	0.09 347	0.09 382

AASNet	0.27 472	0.19 504	0.49 464	0.26 533	0.17 490	0.34 502	0.20 394	0.62 618	0.48 544	0.35 477	0.40 453	0.32 426	0.25 430	0.28 341	0.34 528	0.11 475	0.09 494	0.10 420	0.08 308	0.13 516	0.11 477

GEStereo_RVC	0.27 472	0.20 517	0.44 420	0.27 561	0.16 466	0.33 489	0.25 517	0.56 572	0.54 583	0.34 460	0.38 429	0.34 443	0.25 430	0.51 473	0.28 483	0.12 514	0.08 459	0.09 342	0.08 308	0.11 463	0.11 477

RAFT + AFF	0.27 472	0.23 554	0.50 475	0.25 499	0.17 490	0.30 450	0.33 594	0.52 525	0.40 457	0.28 326	0.30 327	0.30 407	0.31 522	0.62 541	0.24 448	0.09 385	0.10 524	0.11 477	0.10 454	0.11 463	0.11 477

MMNet	0.27 472	0.14 393	0.49 464	0.24 459	0.17 490	0.47 587	0.22 452	0.45 435	0.51 565	0.39 531	0.41 461	0.36 462	0.33 532	0.39 428	0.34 528	0.08 290	0.07 371	0.09 342	0.09 410	0.10 415	0.08 319

delet	0.27 472	0.14 393	0.40 364	0.23 405	0.19 539	0.41 555	0.29 559	0.49 478	0.48 544	0.33 440	0.41 461	0.37 468	0.30 505	0.48 459	0.34 528	0.09 385	0.09 494	0.11 477	0.12 533	0.08 264	0.08 319

ac_64	0.27 472	0.13 345	0.41 387	0.24 459	0.17 490	0.36 522	0.22 452	0.46 446	0.33 364	0.35 477	0.36 405	0.52 579	0.30 505	0.62 541	0.32 516	0.11 475	0.09 494	0.10 420	0.10 454	0.09 347	0.08 319

HGLStereo	0.27 472	0.14 393	0.46 440	0.24 459	0.21 566	0.33 489	0.23 478	0.50 489	0.42 477	0.35 477	0.48 537	0.41 510	0.33 532	0.45 449	0.33 523	0.11 475	0.10 524	0.09 342	0.09 410	0.10 415	0.12 501

DSFCA	0.27 472	0.13 345	0.36 312	0.20 224	0.17 490	0.38 536	0.31 575	0.47 455	0.43 485	0.43 566	0.37 414	0.39 488	0.29 491	0.52 479	0.32 516	0.12 514	0.10 524	0.10 420	0.11 494	0.11 463	0.10 439

DMCA-RVC	0.27 472	0.21 531	0.61 528	0.28 582	0.17 490	0.29 430	0.21 425	0.42 403	0.35 390	0.40 541	0.37 414	0.39 488	0.36 549	0.43 442	0.30 503	0.13 533	0.10 524	0.15 578	0.11 494	0.13 516	0.10 439

HSM-Net_RVC	0.27 472	0.11 220	0.42 397	0.19 151	0.11 177	0.34 502	0.20 394	0.62 618	0.43 485	0.40 541	0.43 491	0.50 569	0.26 440	0.76 596	0.22 415	0.08 290	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.08 264	0.08 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 472	0.20 517	0.44 420	0.22 347	0.14 372	0.33 489	0.14 105	0.51 506	0.45 512	0.30 387	0.40 453	0.38 476	0.27 459	0.76 596	0.25 458	0.09 385	0.07 371	0.11 477	0.11 494	0.11 463	0.08 319

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 472	0.21 531	0.59 523	0.25 499	0.18 512	0.29 430	0.22 452	0.50 489	0.40 457	0.38 516	0.41 461	0.43 523	0.27 459	0.43 442	0.29 495	0.11 475	0.08 459	0.10 420	0.10 454	0.10 415	0.11 477
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	0.27 472	0.26 574	0.72 571	0.23 405	0.13 324	0.29 430	0.18 295	0.52 525	0.49 553	0.37 501	0.45 514	0.39 488	0.25 430	0.34 404	0.20 369	0.08 290	0.06 237	0.07 155	0.05 68	0.12 500	0.09 382

StereoDRNet-Refined	0.27 472	0.17 474	0.35 292	0.25 499	0.14 372	0.37 528	0.21 425	0.47 455	0.41 469	0.44 573	0.51 549	0.41 510	0.28 476	0.45 449	0.37 539	0.09 385	0.06 237	0.11 477	0.11 494	0.10 415	0.10 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 492	0.19 504	0.50 475	0.18 94	0.16 466	0.34 502	0.20 394	0.51 506	0.38 429	0.37 501	0.34 384	0.37 468	0.30 505	0.39 428	0.23 436	0.23 625	0.09 494	0.28 637	0.24 632	0.18 587	0.16 562

ssnet_v2	0.28 492	0.16 455	0.44 420	0.22 347	0.15 433	0.40 551	0.30 570	0.57 582	0.46 530	0.38 516	0.36 405	0.47 549	0.29 491	0.38 426	0.39 549	0.13 533	0.11 548	0.11 477	0.11 494	0.11 463	0.11 477

CRFU-Net	0.28 492	0.14 393	0.45 432	0.25 499	0.15 433	0.45 579	0.23 478	0.50 489	0.30 328	0.43 566	0.41 461	0.48 555	0.46 600	0.43 442	0.29 495	0.11 475	0.10 524	0.09 342	0.08 308	0.10 415	0.10 439

dad	0.28 492	0.31 605	0.44 420	0.21 278	0.14 372	0.30 450	0.20 394	0.33 287	0.49 553	0.44 573	0.44 502	0.45 539	0.21 360	0.41 437	0.26 472	0.20 620	0.11 548	0.20 615	0.11 494	0.14 534	0.10 439

FTStereo	0.28 492	0.10 140	0.43 410	0.23 405	0.13 324	0.21 266	0.53 652	0.34 296	0.26 269	0.38 516	0.95 644	0.30 407	0.56 622	0.32 390	0.18 315	0.08 290	0.06 237	0.09 342	0.08 308	0.07 184	0.19 595

ADLNet	0.28 492	0.15 428	0.42 397	0.23 405	0.19 539	0.34 502	0.23 478	0.53 537	0.43 485	0.42 560	0.41 461	0.44 534	0.27 459	0.55 494	0.35 532	0.11 475	0.08 459	0.11 477	0.11 494	0.11 463	0.12 501

UNet	0.28 492	0.14 393	0.69 560	0.23 405	0.20 558	0.44 573	0.22 452	0.50 489	0.40 457	0.34 460	0.39 442	0.43 523	0.33 532	0.40 435	0.31 511	0.09 385	0.07 371	0.10 420	0.08 308	0.10 415	0.08 319

STTStereo	0.28 492	0.20 517	0.61 528	0.25 499	0.17 490	0.29 430	0.24 500	0.47 455	0.39 439	0.39 531	0.41 461	0.44 534	0.28 476	0.40 435	0.28 483	0.13 533	0.12 566	0.13 536	0.16 596	0.12 500	0.11 477

RASNet	0.28 492	0.14 393	0.44 420	0.22 347	0.18 512	0.32 478	0.19 342	0.48 468	0.38 429	0.29 355	0.43 491	0.47 549	0.37 558	0.79 606	0.36 538	0.09 385	0.07 371	0.07 155	0.09 410	0.07 184	0.07 241

HSM	0.28 492	0.16 455	0.35 292	0.20 224	0.15 433	0.33 489	0.19 342	0.53 537	0.37 414	0.36 493	0.38 429	0.67 629	0.31 522	0.89 628	0.23 436	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.08 264	0.08 319

DLCB_ROB	0.28 492	0.16 455	0.34 283	0.27 561	0.16 466	0.38 536	0.25 517	0.48 468	0.43 485	0.46 581	0.46 524	0.51 573	0.33 532	0.53 486	0.33 523	0.10 436	0.10 524	0.11 477	0.11 494	0.10 415	0.09 382

ACV-stereo	0.29 503	0.18 488	0.79 585	0.23 405	0.16 466	0.47 587	0.19 342	0.36 338	0.34 374	0.29 355	0.33 374	0.67 629	0.42 586	0.54 492	0.30 503	0.10 436	0.09 494	0.09 342	0.09 410	0.10 415	0.11 477

ff1	0.29 503	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.20 394	0.35 319	0.44 500	0.30 387	0.42 478	0.34 443	0.23 390	0.81 614	1.08 652	0.08 290	0.05 40	0.11 477	0.10 454	0.08 264	0.08 319

LL-Strereo	0.29 503	0.25 563	0.58 517	0.25 499	0.21 566	0.23 316	0.24 500	0.55 556	0.42 477	0.34 460	0.32 351	0.41 510	0.40 573	0.94 637	0.23 436	0.08 290	0.07 371	0.11 477	0.09 410	0.09 347	0.09 382

THIR-Stereo	0.29 503	0.12 278	0.41 387	0.19 151	0.11 177	0.28 408	0.72 666	0.32 272	0.35 390	0.37 501	0.65 607	0.34 443	0.50 612	0.57 509	0.45 576	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.09 410	0.07 184	0.07 241

psm_up	0.29 503	0.16 455	0.41 387	0.26 533	0.17 490	0.32 478	0.26 530	0.55 556	0.43 485	0.36 493	0.40 453	0.45 539	0.37 558	0.58 516	0.30 503	0.11 475	0.12 566	0.13 536	0.12 533	0.10 415	0.10 439

hitnet-ft	0.29 503	0.17 474	0.40 364	0.19 151	0.14 372	0.39 545	0.23 478	0.44 425	0.41 469	0.36 493	0.46 524	0.53 584	0.34 541	0.76 596	0.32 516	0.14 558	0.10 524	0.13 536	0.10 454	0.15 548	0.13 519

FADNet-RVC-Resample	0.29 503	0.25 563	0.93 618	0.26 533	0.16 466	0.32 478	0.21 425	0.47 455	0.39 439	0.35 477	0.38 429	0.33 434	0.27 459	0.53 486	0.24 448	0.10 436	0.10 524	0.14 563	0.13 561	0.13 516	0.16 562

iinet-f	0.30 510	0.18 488	1.03 632	0.20 224	0.15 433	0.44 573	0.22 452	0.45 435	0.37 414	0.35 477	0.44 502	0.41 510	0.34 541	0.34 404	0.40 556	0.10 436	0.09 494	0.08 249	0.08 308	0.13 516	0.11 477

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 510	0.20 517	0.70 566	0.21 278	0.17 490	0.46 581	0.27 536	0.50 489	0.49 553	0.42 560	0.55 571	0.43 523	0.30 505	0.46 452	0.38 541	0.09 385	0.06 237	0.07 155	0.06 152	0.11 463	0.10 439

SACVNet	0.30 510	0.20 517	0.41 387	0.25 499	0.18 512	0.34 502	0.25 517	0.52 525	0.40 457	0.41 550	0.44 502	0.46 547	0.32 529	0.71 574	0.25 458	0.13 533	0.10 524	0.12 515	0.12 533	0.16 556	0.17 575

ADLNet2	0.30 510	0.17 474	0.72 571	0.23 405	0.17 490	0.36 522	0.24 500	0.52 525	0.51 565	0.32 427	0.38 429	0.45 539	0.30 505	0.69 568	0.35 532	0.10 436	0.08 459	0.09 342	0.09 410	0.12 500	0.10 439

FADNet_RVC	0.30 510	0.28 584	0.83 598	0.23 405	0.15 433	0.30 450	0.17 247	0.49 478	0.37 414	0.30 387	0.38 429	0.30 407	0.27 459	0.52 479	0.31 511	0.14 558	0.14 588	0.14 563	0.16 596	0.21 607	0.23 628

TDLM	0.30 510	0.21 531	0.38 340	0.28 582	0.15 433	0.33 489	0.32 583	0.52 525	0.47 535	0.38 516	0.43 491	0.39 488	0.29 491	0.91 632	0.28 483	0.14 558	0.08 459	0.13 536	0.11 494	0.12 500	0.10 439

CVANet_RVC	0.30 510	0.19 504	0.41 387	0.26 533	0.16 466	0.33 489	0.26 530	0.52 525	0.47 535	0.40 541	0.46 524	0.43 523	0.31 522	0.89 628	0.26 472	0.14 558	0.09 494	0.14 563	0.13 561	0.14 534	0.10 439

mmx	0.31 517	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.20 394	0.55 556	0.45 512	0.30 387	0.42 478	0.34 443	0.23 390	0.81 614	1.08 652	0.10 436	0.07 371	0.11 477	0.10 454	0.11 463	0.10 439

xxx	0.31 517	0.12 278	0.42 397	0.20 224	0.13 324	0.28 408	0.20 394	0.55 556	0.45 512	0.30 387	0.42 478	0.34 443	0.23 390	0.81 614	1.08 652	0.10 436	0.07 371	0.11 477	0.10 454	0.11 463	0.10 439

fast-acv-ft	0.31 517	0.20 517	0.81 591	0.24 459	0.18 512	0.46 581	0.27 536	0.41 389	0.49 553	0.39 531	0.55 571	0.49 561	0.35 545	0.37 421	0.38 541	0.11 475	0.11 548	0.11 477	0.12 533	0.12 500	0.09 382

CrosDoStereo	0.31 517	0.10 140	0.49 464	0.18 94	0.12 245	0.22 294	1.11 689	0.34 296	0.37 414	0.38 516	0.61 598	0.28 380	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 517	0.10 140	0.49 464	0.18 94	0.12 245	0.22 294	1.11 689	0.34 296	0.37 414	0.38 516	0.61 598	0.28 380	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 128	0.06 237	0.08 249	0.08 308	0.07 184	0.07 241

FADNet-RVC	0.31 517	0.35 615	0.78 578	0.25 499	0.20 558	0.33 489	0.20 394	0.49 478	0.40 457	0.34 460	0.39 442	0.41 510	0.29 491	0.63 548	0.31 511	0.13 533	0.14 588	0.14 563	0.15 584	0.19 595	0.19 595

AANet_RVC	0.31 517	0.22 545	0.50 475	0.23 405	0.14 372	0.30 450	0.24 500	0.47 455	0.54 583	0.38 516	0.60 591	0.43 523	0.29 491	0.87 623	0.40 556	0.11 475	0.07 371	0.07 155	0.07 226	0.09 347	0.09 382

NVstereo2D	0.31 517	0.16 455	0.54 499	0.24 459	0.22 582	0.42 562	0.28 552	0.58 591	0.56 592	0.28 326	0.38 429	0.40 503	0.30 505	0.71 574	0.28 483	0.13 533	0.08 459	0.13 536	0.10 454	0.19 595	0.16 562

NOSS_ROB	0.31 517	0.20 517	0.35 292	0.24 459	0.16 466	0.32 478	0.19 342	0.52 525	0.48 544	0.33 440	0.36 405	0.42 519	0.28 476	0.93 635	0.24 448	0.19 617	0.20 633	0.24 626	0.22 628	0.17 573	0.17 575

z-ln-s-r	0.32 526	0.21 531	0.82 595	0.23 405	0.14 372	0.30 450	0.26 530	0.43 417	0.50 561	0.32 427	0.60 591	0.39 488	0.29 491	0.73 582	0.66 621	0.08 290	0.06 237	0.08 249	0.07 226	0.10 415	0.08 319

YMNet	0.32 526	0.22 545	0.58 517	0.27 561	0.23 595	0.48 593	0.27 536	0.51 506	0.45 512	0.48 592	0.56 578	0.51 573	0.30 505	0.39 428	0.40 556	0.13 533	0.16 610	0.13 536	0.12 533	0.13 516	0.12 501

YMNet_1	0.32 526	0.22 545	0.58 517	0.27 561	0.23 595	0.48 593	0.27 536	0.51 506	0.45 512	0.48 592	0.56 578	0.51 573	0.30 505	0.39 428	0.40 556	0.13 533	0.16 610	0.13 536	0.12 533	0.13 516	0.12 501

1111x	0.32 526	0.11 220	0.40 364	0.22 347	0.11 177	0.32 478	0.26 530	0.59 597	0.43 485	0.31 405	0.41 461	0.39 488	0.28 476	0.76 596	1.37 670	0.09 385	0.08 459	0.09 342	0.10 454	0.09 347	0.08 319

pcwnet_v2	0.32 526	0.15 428	1.26 652	0.23 405	0.18 512	0.32 478	0.18 295	0.59 597	0.60 603	0.36 493	0.45 514	0.35 457	0.29 491	0.36 418	0.25 458	0.14 558	0.11 548	0.12 515	0.11 494	0.14 534	0.15 553

FADNet	0.32 526	0.36 618	0.74 576	0.23 405	0.22 582	0.37 528	0.19 342	0.53 537	0.48 544	0.32 427	0.36 405	0.43 523	0.32 529	0.64 550	0.25 458	0.16 589	0.16 610	0.14 563	0.16 596	0.24 620	0.19 595

PS-NSSS	0.32 526	0.30 598	0.46 440	0.23 405	0.17 490	0.33 489	0.24 500	0.57 582	0.41 469	0.37 501	0.52 557	0.35 457	0.30 505	0.80 610	0.30 503	0.17 600	0.14 588	0.21 617	0.15 584	0.15 548	0.13 519

StereoDRNet	0.32 526	0.22 545	0.61 528	0.27 561	0.21 566	0.42 562	0.30 570	0.61 610	0.48 544	0.46 581	0.39 442	0.48 555	0.30 505	0.57 509	0.40 556	0.11 475	0.09 494	0.12 515	0.11 494	0.12 500	0.10 439

DISCO	0.32 526	0.13 345	0.51 485	0.25 499	0.16 466	0.48 593	0.25 517	0.50 489	0.57 595	0.37 501	0.45 514	0.62 613	0.36 549	0.64 550	0.49 587	0.09 385	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.12 500	0.11 477

Selective-IGEV-i16pc	0.33 535	0.10 140	1.71 670	0.21 278	0.14 372	0.74 640	0.31 575	0.42 403	0.41 469	0.21 257	0.32 351	0.26 354	0.14 233	0.71 574	0.19 348	0.14 558	0.10 524	0.08 249	0.09 410	0.11 463	0.11 477

TCMNet	0.33 535	0.23 554	0.72 571	0.29 585	0.30 631	0.40 551	0.28 552	0.50 489	0.47 535	0.37 501	0.45 514	0.40 503	0.29 491	0.60 526	0.39 549	0.14 558	0.13 578	0.15 578	0.14 575	0.17 573	0.15 553

HBP-ISP	0.33 535	0.30 598	0.72 571	0.22 347	0.16 466	0.32 478	0.22 452	0.54 546	0.44 500	0.41 550	0.49 539	0.33 434	0.38 562	0.73 582	0.25 458	0.18 611	0.19 628	0.24 626	0.20 617	0.16 556	0.13 519

AAGNet	0.33 535	0.11 220	0.37 321	0.25 499	0.16 466	0.20 235	0.19 342	0.30 250	0.27 280	0.35 477	0.35 395	0.27 364	0.30 505	0.44 446	2.66 691	0.08 290	0.05 40	0.10 420	0.07 226	0.08 264	0.06 145

DRN-Test	0.33 535	0.17 474	0.61 528	0.27 561	0.19 539	0.46 581	0.29 559	0.65 627	0.51 565	0.47 588	0.46 524	0.44 534	0.34 541	0.62 541	0.41 564	0.12 514	0.08 459	0.13 536	0.12 533	0.12 500	0.10 439

CBMV_ROB	0.33 535	0.18 488	0.53 496	0.21 278	0.14 372	0.33 489	0.20 394	0.51 506	0.45 512	0.51 600	0.55 571	0.45 539	0.42 586	0.71 574	0.32 516	0.18 611	0.19 628	0.23 624	0.21 620	0.14 534	0.15 553

XPNet_ROB	0.33 535	0.20 517	0.43 410	0.27 561	0.18 512	0.37 528	0.31 575	0.55 556	0.50 561	0.51 600	0.53 564	0.58 602	0.37 558	0.63 548	0.45 576	0.17 600	0.12 566	0.13 536	0.12 533	0.15 548	0.14 541

PSMNet_ROB	0.33 535	0.24 558	0.54 499	0.31 602	0.21 566	0.42 562	0.43 631	0.59 597	0.47 535	0.37 501	0.44 502	0.49 561	0.31 522	0.64 550	0.43 568	0.14 558	0.10 524	0.15 578	0.14 575	0.13 516	0.11 477

CBMV	0.33 535	0.21 531	0.54 499	0.23 405	0.13 324	0.42 562	0.33 594	0.53 537	0.48 544	0.52 606	0.49 539	0.50 569	0.41 577	0.56 505	0.31 511	0.15 573	0.16 610	0.18 603	0.16 596	0.13 516	0.13 519
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	0.34 544	0.29 591	0.91 614	0.26 533	0.21 566	0.47 587	0.31 575	0.54 546	0.54 583	0.44 573	0.52 557	0.50 569	0.35 545	0.39 428	0.39 549	0.11 475	0.11 548	0.10 420	0.09 410	0.14 534	0.13 519

xxxx	0.34 544	0.10 140	0.29 222	0.19 151	0.11 177	0.37 528	0.20 394	0.58 591	0.38 429	0.29 355	0.42 478	0.38 476	0.24 408	0.46 452	2.20 687	0.11 475	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.09 382

test_xeample	0.34 544	0.10 140	0.29 222	0.19 151	0.11 177	0.33 489	0.23 478	0.55 556	0.38 429	0.32 427	0.45 514	0.29 391	0.26 440	0.57 509	2.24 689	0.10 436	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.09 347	0.09 382

FINET	0.34 544	0.27 581	0.80 588	0.24 459	0.24 603	0.36 522	0.34 596	0.54 546	0.72 630	0.39 531	0.47 531	0.32 426	0.30 505	0.51 473	0.32 516	0.19 617	0.17 617	0.13 536	0.12 533	0.18 587	0.16 562

ETE_ROB	0.34 544	0.26 574	0.45 432	0.29 585	0.18 512	0.40 551	0.37 609	0.57 582	0.47 535	0.50 595	0.50 543	0.62 613	0.36 549	0.55 494	0.38 541	0.13 533	0.10 524	0.14 563	0.12 533	0.16 556	0.16 562

DStereoRT	0.35 549	0.13 345	0.51 485	0.25 499	0.16 466	0.42 562	0.19 342	0.48 468	0.39 439	0.30 387	0.39 442	0.24 322	0.39 568	0.64 550	0.30 503	0.08 290	0.07 371	1.54 694	0.41 661	0.08 264	0.11 477

GwcNet	0.35 549	0.23 554	0.88 610	0.25 499	0.24 603	0.48 593	0.27 536	0.55 556	0.57 595	0.38 516	0.52 557	0.51 573	0.32 529	0.60 526	0.41 564	0.13 533	0.11 548	0.12 515	0.11 494	0.13 516	0.14 541

RP	0.35 549	0.22 545	0.51 485	0.31 602	0.24 603	0.37 528	0.28 552	0.50 489	0.58 598	0.40 541	0.63 604	0.61 611	0.47 603	0.61 533	0.39 549	0.16 589	0.15 603	0.17 595	0.15 584	0.17 573	0.17 575

DANet	0.35 549	0.23 554	0.60 525	0.36 627	0.22 582	0.39 545	0.25 517	0.48 468	0.43 485	0.52 606	0.50 543	0.59 604	0.41 577	0.76 596	0.49 587	0.13 533	0.11 548	0.14 563	0.12 533	0.17 573	0.15 553
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 549	0.26 574	0.49 464	0.36 627	0.22 582	0.41 555	0.41 626	0.53 537	0.42 477	0.47 588	0.46 524	0.61 611	0.39 568	0.55 494	0.37 539	0.16 589	0.13 578	0.21 617	0.21 620	0.16 556	0.16 562

w-ln-seven-2	0.36 554	0.29 591	1.06 634	0.27 561	0.18 512	0.37 528	0.30 570	0.50 489	0.54 583	0.45 577	0.55 571	0.45 539	0.41 577	0.62 541	0.49 587	0.10 436	0.10 524	0.12 515	0.11 494	0.14 534	0.11 477

GASNet	0.36 554	0.46 638	0.88 610	0.34 616	0.23 595	0.35 517	0.22 452	0.60 606	0.53 579	0.40 541	0.37 414	0.45 539	0.30 505	0.79 606	0.35 532	0.15 573	0.10 524	0.14 563	0.14 575	0.22 614	0.12 501

Wz-Net-MNSev	0.36 554	0.26 574	0.79 585	0.26 533	0.21 566	0.59 621	0.38 615	0.55 556	0.56 592	0.48 592	0.54 567	0.53 584	0.36 549	0.60 526	0.44 573	0.11 475	0.09 494	0.11 477	0.11 494	0.15 548	0.13 519

APVNet	0.36 554	0.20 517	0.70 566	0.26 533	0.22 582	0.52 611	0.35 600	0.61 610	0.44 500	0.38 516	0.52 557	0.48 555	0.38 562	0.84 619	0.46 582	0.13 533	0.14 588	0.15 578	0.16 596	0.16 556	0.15 553

Syn2CoEx	0.36 554	0.31 605	0.78 578	0.34 616	0.21 566	0.41 555	0.28 552	0.61 610	0.49 553	0.42 560	0.56 578	0.45 539	0.44 591	0.69 568	0.38 541	0.17 600	0.14 588	0.15 578	0.12 533	0.13 516	0.12 501

FAT-Stereo	0.36 554	0.18 488	0.73 575	0.26 533	0.18 512	0.33 489	0.29 559	0.60 606	0.59 599	0.46 581	0.60 591	0.60 607	0.50 612	0.61 533	0.34 528	0.13 533	0.14 588	0.13 536	0.12 533	0.14 534	0.18 588

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 554	0.36 618	0.53 496	0.34 616	0.19 539	0.51 602	0.24 500	0.55 556	0.38 429	0.41 550	0.47 531	0.47 549	0.27 459	0.73 582	0.30 503	0.36 655	0.19 628	0.27 629	0.17 605	0.26 629	0.23 628

GANet	0.36 554	0.22 545	0.49 464	0.29 585	0.17 490	0.41 555	0.38 615	0.57 582	0.45 512	0.46 581	0.75 624	0.55 590	0.40 573	0.94 637	0.41 564	0.13 533	0.13 578	0.13 536	0.11 494	0.14 534	0.11 477

LALA_ROB	0.36 554	0.25 563	0.46 440	0.30 596	0.21 566	0.47 587	0.39 620	0.61 610	0.51 565	0.52 606	0.51 549	0.69 635	0.36 549	0.50 468	0.43 568	0.17 600	0.11 548	0.16 589	0.14 575	0.17 573	0.15 553

SGM-Forest	0.36 554	0.17 474	0.47 448	0.23 405	0.16 466	0.45 579	0.41 626	0.55 556	0.48 544	0.52 606	0.60 591	0.52 579	0.41 577	0.85 620	0.50 593	0.17 600	0.17 617	0.17 595	0.15 584	0.15 548	0.15 553
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 564	0.41 633	0.66 553	0.46 647	0.41 645	0.34 502	0.25 517	0.57 582	0.45 512	0.39 531	0.52 557	0.43 523	0.33 532	0.41 437	0.29 495	0.25 635	0.14 588	0.33 649	0.21 620	0.31 642	0.22 621

Anonymous_2	0.37 564	0.21 531	0.47 448	0.20 224	0.21 566	0.42 562	0.26 530	0.38 354	0.29 315	0.33 440	0.30 327	0.44 534	0.38 562	0.36 418	0.29 495	0.26 636	0.29 654	0.44 657	1.41 695	0.34 646	0.21 616

AF-Net	0.37 564	0.26 574	0.56 509	0.32 608	0.23 595	0.41 555	0.29 559	0.61 610	0.64 614	0.42 560	0.68 613	0.65 624	0.49 610	0.57 509	0.44 573	0.15 573	0.11 548	0.19 611	0.14 575	0.15 548	0.13 519

stereogan	0.37 564	0.17 474	0.65 548	0.27 561	0.22 582	0.62 627	0.26 530	0.59 597	0.63 613	0.43 566	0.60 591	0.67 629	0.42 586	0.68 566	0.35 532	0.13 533	0.14 588	0.14 563	0.12 533	0.19 595	0.17 575

Nwc_Net	0.37 564	0.25 563	0.68 559	0.31 602	0.24 603	0.44 573	0.30 570	0.65 627	0.50 561	0.37 501	0.69 617	0.58 602	0.45 594	0.60 526	0.40 556	0.15 573	0.12 566	0.19 611	0.21 620	0.14 534	0.13 519

RYNet	0.37 564	0.18 488	0.59 523	0.25 499	0.28 622	0.61 625	0.32 583	0.59 597	0.59 599	0.41 550	0.38 429	0.57 599	0.39 568	0.87 623	0.53 598	0.11 475	0.08 459	0.12 515	0.11 494	0.18 587	0.18 588

PA-Net	0.37 564	0.28 584	0.83 598	0.31 602	0.28 622	0.39 545	0.42 629	0.51 506	0.55 589	0.34 460	0.42 478	0.41 510	0.36 549	0.79 606	0.49 587	0.12 514	0.23 644	0.16 589	0.23 630	0.12 500	0.18 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 571	0.12 278	0.38 340	0.42 641	3.88 697	0.21 266	0.17 247	0.35 319	0.28 296	0.20 246	0.20 219	0.23 308	0.15 252	0.28 341	0.16 263	0.09 385	0.07 371	0.09 342	0.07 226	0.09 347	0.09 382

S-Stereo	0.38 571	0.20 517	1.05 633	0.27 561	0.22 582	0.38 536	0.32 583	0.55 556	0.66 617	0.39 531	0.59 586	0.49 561	0.41 577	0.75 591	0.40 556	0.12 514	0.15 603	0.13 536	0.13 561	0.16 556	0.21 616

ADCRef	0.38 571	0.24 558	0.88 610	0.26 533	0.21 566	0.49 598	0.27 536	0.52 525	0.48 544	0.50 595	0.58 583	0.35 457	0.47 603	0.48 459	1.29 669	0.09 385	0.08 459	0.12 515	0.12 533	0.11 463	0.11 477

PWC_ROB	0.38 571	0.29 591	0.69 560	0.25 499	0.20 558	0.38 536	0.19 342	0.58 591	0.67 620	0.57 619	0.85 636	0.51 573	0.40 573	0.71 574	0.52 596	0.13 533	0.09 494	0.14 563	0.10 454	0.17 573	0.14 541

PWCDC_ROB	0.38 571	0.30 598	0.60 525	0.33 614	0.20 558	0.42 562	0.19 342	0.58 591	0.89 651	0.42 560	1.26 659	0.36 462	0.34 541	0.50 468	0.38 541	0.18 611	0.11 548	0.11 477	0.09 410	0.19 595	0.13 519

Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.12 278	2.18 674	0.21 278	0.15 433	0.68 634	0.32 583	0.56 572	0.57 595	0.25 293	0.44 502	0.33 434	0.21 360	0.80 610	0.25 458	0.14 558	0.10 524	0.09 342	0.10 454	0.12 500	0.13 519

aanetorigin	0.39 576	0.29 591	1.09 637	0.24 459	0.19 539	0.28 408	0.37 609	0.33 287	0.47 535	0.94 655	0.82 633	0.52 579	0.54 618	0.49 464	0.50 593	0.11 475	0.09 494	0.10 420	0.10 454	0.16 556	0.15 553

RGC	0.39 576	0.32 610	0.64 547	0.34 616	0.27 617	0.40 551	0.29 559	0.57 582	0.53 579	0.45 577	0.64 606	0.62 613	0.45 594	0.72 580	0.39 549	0.15 573	0.15 603	0.21 617	0.20 617	0.18 587	0.19 595

NCC-stereo	0.39 576	0.25 563	0.69 560	0.32 608	0.28 622	0.46 581	0.36 605	0.65 627	0.52 574	0.40 541	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 582	0.45 576	0.17 600	0.14 588	0.18 603	0.25 637	0.16 556	0.16 562

edge stereo	0.39 576	0.22 545	0.81 591	0.27 561	0.22 582	0.37 528	0.24 500	0.56 572	0.54 583	0.53 612	0.60 591	0.71 638	0.50 612	0.78 604	0.40 556	0.16 589	0.14 588	0.19 611	0.14 575	0.16 556	0.17 575

Abc-Net	0.39 576	0.25 563	0.69 560	0.32 608	0.28 622	0.46 581	0.36 605	0.65 627	0.52 574	0.40 541	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 582	0.45 576	0.17 600	0.14 588	0.18 603	0.25 637	0.16 556	0.16 562
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 576	0.28 584	0.78 578	0.27 561	0.18 512	0.49 598	0.22 452	0.59 597	0.84 649	0.55 616	0.53 564	0.49 561	0.36 549	0.67 565	0.82 635	0.13 533	0.10 524	0.11 477	0.12 533	0.17 573	0.17 575

SQANet	0.40 583	0.48 642	0.67 554	0.48 649	0.39 642	0.48 593	0.22 452	0.51 506	0.43 485	0.40 541	0.47 531	0.47 549	0.33 532	0.54 492	0.32 516	0.36 655	0.15 603	0.40 655	0.21 620	0.45 655	0.31 646

UDG	0.40 583	0.46 638	0.49 464	0.40 639	0.35 639	0.47 587	0.27 536	0.54 546	0.47 535	0.39 531	0.45 514	0.59 604	0.44 591	0.46 452	0.39 549	0.26 636	0.19 628	0.48 659	0.22 628	0.34 646	0.26 637

DDUNet	0.41 585	0.50 647	0.48 458	0.44 644	0.39 642	0.46 581	0.32 583	0.50 489	0.43 485	0.45 577	0.52 557	0.57 599	0.36 549	0.48 459	0.33 523	0.33 652	0.21 635	0.55 663	0.25 637	0.37 650	0.32 649

222	0.41 585	0.10 140	0.29 222	0.19 151	0.11 177	0.36 522	0.20 394	0.57 582	0.39 439	0.35 477	0.44 502	0.30 407	0.27 459	0.55 494	3.56 694	0.11 475	0.07 371	0.08 249	0.08 308	0.09 347	0.09 382

NaN_ROB	0.41 585	0.28 584	0.62 536	0.30 596	0.19 539	0.51 602	0.47 642	0.58 591	0.59 599	0.56 617	0.47 531	0.49 561	0.41 577	1.21 661	0.64 618	0.12 514	0.18 623	0.12 515	0.13 561	0.11 463	0.14 541

w-ln-seven	0.42 588	0.30 598	1.18 645	0.26 533	0.22 582	0.58 618	0.31 575	0.62 618	0.81 641	0.58 620	0.61 598	0.53 584	0.36 549	0.57 509	0.65 620	0.11 475	0.10 524	0.13 536	0.12 533	0.15 548	0.13 519

test_sample9	0.42 588	0.19 504	0.50 475	0.18 94	0.16 466	0.34 502	0.20 394	0.51 506	0.38 429	0.37 501	0.34 384	0.37 468	0.30 505	0.66 561	0.91 642	0.23 625	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 587	0.16 562

SDNR	0.42 588	0.21 531	0.82 595	0.21 278	0.18 512	1.27 672	0.17 247	0.50 489	0.49 553	0.42 560	0.81 631	0.38 476	0.27 459	1.19 658	0.38 541	0.23 625	0.24 646	0.17 595	0.13 561	0.17 573	0.20 607

ccnet	0.42 588	0.31 605	0.48 458	0.27 561	0.32 635	0.60 624	0.32 583	0.65 627	0.46 530	0.53 612	0.66 609	0.56 594	0.45 594	0.72 580	0.61 611	0.26 636	0.19 628	0.24 626	0.21 620	0.26 629	0.22 621

SHD	0.42 588	0.27 581	0.81 591	0.31 602	0.25 611	0.42 562	0.22 452	0.66 633	0.94 660	0.63 627	0.60 591	0.59 604	0.47 603	0.59 522	0.58 605	0.15 573	0.13 578	0.16 589	0.16 596	0.20 604	0.22 621

Wz-Net-SNSev	0.43 593	0.41 633	1.27 653	0.30 596	0.21 566	0.44 573	0.41 626	0.61 610	0.65 615	0.46 581	0.65 607	0.62 613	0.39 568	0.74 590	0.59 606	0.12 514	0.11 548	0.12 515	0.13 561	0.16 556	0.14 541

XQC	0.43 593	0.37 623	0.96 623	0.34 616	0.25 611	0.53 612	0.34 596	0.60 606	0.73 633	0.51 600	0.46 524	0.57 599	0.47 603	0.70 571	0.72 626	0.17 600	0.12 566	0.18 603	0.15 584	0.25 622	0.23 628

CC-Net-ROB	0.43 593	0.47 640	0.65 548	0.37 633	0.23 595	0.51 602	0.29 559	0.66 633	0.49 553	0.46 581	0.51 549	0.48 555	0.38 562	0.96 641	0.35 532	0.34 653	0.23 644	0.55 663	0.25 637	0.31 642	0.20 607

GANetREF_RVC	0.43 593	0.47 640	0.69 560	0.38 635	0.20 558	0.51 602	0.48 646	0.66 633	0.66 617	0.46 581	0.46 524	0.50 569	0.44 591	0.90 631	0.39 549	0.27 641	0.21 635	0.32 646	0.18 611	0.27 634	0.22 621
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	0.43 593	0.26 574	0.54 499	0.31 602	0.20 558	0.51 602	0.32 583	0.70 644	0.60 603	0.59 621	0.55 571	0.65 624	0.41 577	1.40 671	0.51 595	0.13 533	0.17 617	0.21 617	0.16 596	0.17 573	0.18 588

PDISCO_ROB	0.43 593	0.30 598	0.67 554	0.43 642	0.36 640	0.67 632	0.32 583	0.72 647	0.76 635	0.43 566	0.53 564	0.63 621	0.40 573	0.66 561	0.47 584	0.21 622	0.12 566	0.21 617	0.19 615	0.25 622	0.20 607

WQFJA1++	0.44 599	0.07 5	0.63 539	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 64	0.11 8	2.05 689	0.12 66	0.23 308	0.11 117	0.17 116	0.12 113	0.08 290	0.05 40	0.06 47	0.05 68	4.20 701	0.07 241

z-mn7	0.44 599	0.40 629	1.09 637	0.25 499	0.18 512	0.61 625	0.34 596	0.56 572	0.93 658	0.43 566	0.96 645	0.53 584	0.39 568	0.94 637	0.59 606	0.10 436	0.09 494	0.10 420	0.10 454	0.14 534	0.13 519

DeepPrunerF	0.44 599	0.29 591	1.29 655	0.33 614	0.30 631	0.35 517	0.36 605	0.62 618	1.15 671	0.40 541	0.44 502	0.39 488	0.41 577	0.80 610	0.52 596	0.18 611	0.14 588	0.23 624	0.21 620	0.17 573	0.17 575

ADCP+	0.45 602	0.24 558	1.15 644	0.25 499	0.22 582	0.56 614	0.39 620	0.54 546	0.51 565	0.44 573	0.51 549	0.46 547	0.52 617	0.56 505	1.89 683	0.10 436	0.08 459	0.11 477	0.10 454	0.14 534	0.13 519

PASM	0.45 602	0.35 615	0.90 613	0.35 625	0.33 636	0.39 545	0.38 615	0.50 489	0.61 607	0.52 606	0.51 549	0.62 613	0.45 594	0.93 635	0.48 585	0.26 636	0.29 654	0.29 641	0.33 650	0.29 640	0.26 637

DStereoO	0.46 604	0.32 610	0.51 485	0.36 627	0.29 630	0.38 536	0.45 635	0.55 556	0.60 603	0.47 588	0.49 539	0.48 555	0.73 648	0.59 522	0.69 624	0.81 679	0.18 623	0.38 652	0.19 615	0.46 656	0.20 607

zh-mn7	0.46 604	0.45 637	1.48 661	0.25 499	0.19 539	0.44 573	0.29 559	0.56 572	0.82 642	0.65 631	0.96 645	0.49 561	0.38 562	0.88 626	0.63 616	0.12 514	0.10 524	0.11 477	0.11 494	0.13 516	0.14 541

G-Net	0.46 604	0.25 563	0.86 607	0.34 616	0.28 622	0.90 656	0.35 600	0.47 455	0.45 512	0.68 634	1.22 657	0.64 623	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.16 589	0.14 588	0.17 595	0.13 561	0.22 614	0.19 595

GCST	0.47 607	0.60 656	0.57 512	1.04 681	0.48 655	0.38 536	0.11 20	0.40 377	0.32 350	0.41 550	0.34 384	0.29 391	0.17 302	0.46 452	0.19 348	0.69 671	0.42 666	0.79 676	0.62 679	0.62 664	0.46 661

ADCL	0.47 607	0.22 545	1.00 627	0.27 561	0.19 539	0.74 640	0.64 661	0.54 546	0.69 625	0.56 617	0.71 618	0.55 590	0.60 629	0.60 526	1.43 671	0.11 475	0.09 494	0.13 536	0.13 561	0.14 534	0.14 541

DPSNet	0.47 607	0.24 558	0.93 618	0.27 561	0.20 558	0.75 643	0.57 655	0.84 662	0.79 639	0.47 588	0.51 549	0.60 607	0.69 644	0.87 623	0.71 625	0.16 589	0.13 578	0.12 515	0.10 454	0.25 622	0.21 616

zh-sn7	0.48 610	0.51 649	1.43 660	0.29 585	0.20 558	0.47 587	0.39 620	0.57 582	0.62 609	0.52 606	0.81 631	0.52 579	0.56 622	1.05 650	0.87 639	0.12 514	0.13 578	0.13 536	0.13 561	0.17 573	0.16 562

ADCPNet	0.48 610	0.29 591	1.60 666	0.27 561	0.23 595	0.70 638	0.38 615	0.53 537	0.51 565	0.51 600	0.59 586	0.67 629	0.56 622	0.60 526	1.14 657	0.15 573	0.18 623	0.14 563	0.23 630	0.19 595	0.19 595

MDST_ROB	0.48 610	0.14 393	0.95 621	0.30 596	0.21 566	1.33 675	0.32 583	0.77 652	0.56 592	1.06 663	0.71 618	0.49 561	0.35 545	1.26 664	0.38 541	0.13 533	0.11 548	0.16 589	0.13 561	0.12 500	0.12 501

AANet	0.49 613	0.42 635	1.56 664	0.22 347	0.19 539	0.39 545	0.25 517	0.52 525	0.92 655	0.92 652	0.93 643	0.84 645	0.67 641	0.59 522	0.59 606	0.15 573	0.11 548	0.13 536	0.12 533	0.18 587	0.16 562

test_sample8	0.49 613	0.19 504	0.50 475	0.18 94	0.16 466	0.34 502	0.20 394	0.55 556	0.34 374	0.62 625	0.38 429	1.15 660	0.67 641	0.66 561	0.91 642	0.23 625	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 587	0.16 562

SuperB	0.49 613	0.28 584	2.23 675	0.23 405	0.15 433	0.41 555	0.32 583	0.47 455	0.82 642	0.43 566	0.50 543	0.33 434	0.45 594	0.68 566	1.08 652	0.10 436	0.07 371	0.09 342	0.08 308	0.98 685	0.14 541

ADCMid	0.49 613	0.34 613	1.13 642	0.26 533	0.21 566	0.51 602	0.37 609	0.57 582	0.54 583	0.75 642	0.66 609	0.62 613	0.64 640	0.64 550	1.68 676	0.13 533	0.12 566	0.17 595	0.17 605	0.20 604	0.17 575

psmorigin	0.50 617	0.25 563	3.03 684	0.24 459	0.19 539	0.38 536	0.22 452	0.50 489	0.44 500	0.64 629	0.68 613	0.71 638	0.51 615	0.85 620	0.45 576	0.14 558	0.17 617	0.13 536	0.14 575	0.16 556	0.21 616

CSAN	0.50 617	0.35 615	0.78 578	0.36 627	0.23 595	0.56 614	0.59 658	0.61 610	0.70 627	0.64 629	0.78 628	0.65 624	0.60 629	1.38 670	0.62 613	0.21 622	0.17 617	0.20 615	0.20 617	0.18 587	0.18 588

SGM_RVC	0.50 617	0.19 504	0.50 475	0.25 499	0.15 433	0.69 635	0.39 620	0.68 641	0.82 642	0.95 657	0.84 635	1.13 657	0.76 649	1.16 657	0.60 610	0.16 589	0.16 610	0.16 589	0.16 596	0.16 556	0.17 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 617	0.20 517	0.78 578	0.24 459	0.26 615	0.39 545	0.30 570	0.51 506	0.50 561	0.54 614	1.23 658	2.52 686	0.37 558	0.77 602	0.95 645	0.08 290	0.06 237	0.06 47	0.05 68	0.10 415	0.08 319

Wz-Net-TNSev	0.51 621	0.58 654	1.61 668	0.25 499	0.21 566	0.65 629	0.45 635	0.63 625	0.69 625	0.51 600	0.54 567	0.71 638	0.60 629	1.00 646	0.77 630	0.15 573	0.15 603	0.13 536	0.15 584	0.21 607	0.20 607

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 621	0.50 647	0.86 607	0.39 637	0.24 603	0.84 651	0.55 653	0.56 572	0.62 609	0.60 622	0.68 613	0.62 613	0.42 586	1.13 656	0.43 568	0.23 625	0.27 650	0.27 629	0.35 652	0.25 622	0.29 642

AnyNet_C32	0.51 621	0.40 629	1.10 641	0.29 585	0.28 622	0.59 621	0.58 656	0.54 546	0.60 603	0.62 625	0.66 609	0.54 588	0.54 618	0.78 604	1.74 680	0.15 573	0.14 588	0.15 578	0.17 605	0.20 604	0.20 607

WCMA_ROB	0.51 621	0.21 531	0.65 548	0.25 499	0.21 566	0.58 618	0.32 583	0.54 546	0.55 589	0.95 657	1.40 664	1.28 664	0.81 654	0.73 582	0.62 613	0.18 611	0.15 603	0.15 578	0.15 584	0.19 595	0.19 595

WZ-Net	0.52 625	0.38 627	1.90 671	0.30 596	0.24 603	0.57 617	0.48 646	0.62 618	0.78 638	0.50 595	0.71 618	0.68 633	0.54 618	0.98 645	0.84 636	0.13 533	0.10 524	0.11 477	0.12 533	0.19 595	0.20 607

SANet	0.53 626	0.28 584	0.96 623	0.26 533	0.15 433	0.69 635	0.44 634	0.67 638	1.34 675	0.67 633	0.98 648	0.94 650	0.71 646	0.89 628	0.76 627	0.14 558	0.12 566	0.12 515	0.11 494	0.17 573	0.16 562

Consistency-Raft	0.55 627	0.48 642	1.02 630	0.45 645	0.49 656	0.49 598	0.47 642	0.72 647	0.72 630	0.45 577	0.82 633	0.47 549	0.60 629	0.50 468	0.63 616	0.39 659	0.39 664	0.44 657	0.51 669	0.52 658	0.37 652

anonymity	0.56 628	0.54 652	0.70 566	0.47 648	0.61 666	0.56 614	0.43 631	0.69 642	0.49 553	0.63 627	0.55 571	0.54 588	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.55 664	0.53 675	0.50 660	0.54 673	0.51 657	0.56 666

MFN_U_SF_RVC	0.56 628	0.51 649	1.19 646	0.38 635	0.22 582	0.69 635	0.27 536	0.80 657	0.67 620	0.73 638	0.74 623	0.87 646	0.61 638	0.81 614	0.76 627	0.29 647	0.27 650	0.32 646	0.37 656	0.32 645	0.31 646

SAMSARA	0.56 628	0.39 628	0.80 588	0.60 661	0.46 653	1.00 660	1.23 692	0.67 638	0.68 623	0.71 637	0.54 567	0.89 649	0.57 625	0.81 614	0.62 613	0.19 617	0.22 639	0.18 603	0.18 611	0.27 634	0.25 635

otaku	0.57 631	0.62 658	0.87 609	0.63 663	0.44 651	0.73 639	0.37 609	0.65 627	0.66 617	0.51 600	0.75 624	0.66 628	0.45 594	0.69 568	0.46 582	0.53 661	0.34 660	0.55 663	0.35 652	0.60 663	0.45 658

Ntro	0.58 632	0.64 659	0.92 616	0.66 664	0.50 657	0.77 644	0.36 605	0.66 633	0.70 627	0.50 595	0.59 586	0.65 624	0.51 615	0.75 591	0.45 576	0.56 665	0.32 658	0.56 666	0.34 651	0.63 665	0.46 661

PVD	0.58 632	0.34 613	0.84 603	0.39 637	0.31 634	0.59 621	0.47 642	0.80 657	1.25 672	0.92 652	1.09 651	0.79 642	0.82 655	0.85 620	0.76 627	0.21 622	0.18 623	0.22 623	0.18 611	0.27 634	0.35 651

ADCS	0.58 632	0.40 629	1.35 658	0.29 585	0.24 603	0.55 613	0.45 635	0.67 638	0.83 646	0.76 643	0.71 618	0.68 633	0.60 629	0.76 596	2.23 688	0.16 589	0.16 610	0.16 589	0.17 605	0.22 614	0.22 621

MeshStereo	0.58 632	0.27 581	0.67 554	0.22 347	0.17 490	0.66 631	0.37 609	0.78 653	0.61 607	1.47 685	1.30 660	1.65 672	0.79 651	1.12 655	0.59 606	0.17 600	0.17 617	0.17 595	0.14 575	0.17 573	0.14 541
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	0.60 636	0.33 612	0.61 528	0.30 596	0.25 611	0.86 653	0.35 600	0.55 556	0.67 620	1.10 665	1.49 669	1.76 675	0.97 665	0.88 626	0.49 587	0.23 625	0.21 635	0.27 629	0.27 645	0.25 622	0.24 633

DGSMNet	0.61 637	0.29 591	0.91 614	0.51 654	0.70 671	0.62 627	1.38 693	0.59 597	0.55 589	0.37 501	0.61 598	0.52 579	0.33 532	0.65 557	0.43 568	0.53 661	0.60 682	0.67 668	0.61 678	0.63 665	0.61 676

FCDSN-DC	0.63 638	0.31 605	0.61 528	0.36 627	0.30 631	0.65 629	0.37 609	0.66 633	0.68 623	1.14 667	1.54 672	1.71 674	1.26 674	0.92 633	0.64 618	0.24 632	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.27 634	0.27 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 638	0.37 623	2.40 679	0.26 533	0.25 611	0.38 536	0.49 648	0.41 389	1.06 665	1.38 674	0.87 640	0.62 613	0.95 662	0.65 557	1.65 675	0.11 475	0.09 494	0.10 420	0.11 494	0.19 595	0.17 575

AnyNet_C01	0.65 640	0.58 654	2.60 682	0.32 608	0.26 615	0.88 654	0.61 659	0.63 625	0.62 609	0.68 634	0.96 645	0.76 641	0.60 629	0.96 641	1.43 671	0.16 589	0.16 610	0.17 595	0.17 605	0.23 617	0.23 628

DispFullNet	0.66 641	0.89 673	1.59 665	0.77 669	1.21 688	0.51 602	0.23 478	0.59 597	0.72 630	0.69 636	0.61 598	0.69 635	0.91 661	0.79 606	0.48 585	0.27 641	0.12 566	0.73 671	0.30 649	0.65 668	0.40 655

NVStereoNet_ROB	0.67 642	0.49 646	0.83 598	0.48 649	0.40 644	0.51 602	0.46 638	0.70 644	0.77 637	0.84 647	1.72 677	1.02 655	0.83 656	1.23 662	0.79 633	0.32 651	0.38 663	0.40 655	0.46 663	0.36 649	0.41 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 643	0.64 659	1.06 634	0.45 645	0.27 617	1.40 679	0.58 656	0.78 653	0.92 655	0.84 647	0.86 637	0.88 648	0.68 643	1.33 669	0.68 623	0.37 657	0.29 654	0.34 650	0.36 655	0.43 653	0.37 652

SPS-STEREO	0.69 644	0.61 657	0.98 625	0.52 657	0.57 663	0.74 640	0.50 649	0.78 653	0.62 609	0.95 657	0.86 637	0.94 650	0.70 645	1.01 647	0.87 639	0.58 667	0.51 672	0.50 660	0.50 668	0.55 660	0.58 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 645	0.30 598	0.69 560	0.32 608	0.27 617	0.81 650	0.39 620	0.79 656	0.82 642	1.41 677	1.58 674	1.98 677	1.26 674	1.02 648	0.77 630	0.24 632	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.26 637

FC-DCNN v2	0.71 646	0.30 598	0.67 554	0.32 608	0.27 617	0.84 651	0.39 620	0.84 662	0.85 650	1.44 681	1.64 675	2.09 679	1.28 676	1.06 651	0.80 634	0.24 632	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.25 635

RainbowNet	0.72 647	0.89 673	1.02 630	0.82 671	0.63 668	0.78 647	0.52 650	0.81 659	0.93 658	0.60 622	0.79 629	0.80 643	0.60 629	0.80 610	0.57 600	0.78 677	0.55 678	0.78 674	0.49 666	0.76 675	0.58 669

ACVNet_1	0.72 647	0.81 668	1.37 659	0.72 667	0.53 661	0.77 644	0.42 629	0.85 665	0.90 653	0.74 641	0.75 624	1.32 666	0.72 647	1.02 648	0.55 599	0.54 663	0.31 657	0.71 670	0.35 652	0.64 667	0.45 658

ACVNet-4b	0.72 647	0.81 668	1.33 657	0.72 667	0.50 657	0.80 649	0.31 575	0.71 646	0.80 640	0.50 595	0.72 622	0.95 652	0.43 590	0.96 641	1.20 665	1.13 691	0.21 635	0.76 673	0.45 662	0.65 668	0.46 661

MFMNet_re	0.72 647	0.76 666	0.99 626	0.62 662	0.70 671	0.77 644	0.67 662	0.75 650	0.83 646	0.78 645	0.86 637	0.69 635	0.78 650	0.71 574	0.61 611	0.66 670	0.59 681	0.61 667	0.58 677	0.68 671	0.71 680

ELAS_RVC	0.74 651	0.36 618	1.00 627	0.37 633	0.33 636	0.88 654	0.93 681	0.83 661	1.08 667	1.35 672	1.33 663	1.24 662	1.33 678	1.06 651	0.95 645	0.27 641	0.25 648	0.29 641	0.27 645	0.30 641	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 651	0.36 618	0.85 606	0.36 627	0.33 636	1.36 676	0.77 672	0.93 666	0.92 655	1.41 677	1.53 671	1.16 661	1.17 670	0.95 640	1.03 649	0.26 636	0.25 648	0.28 637	0.28 648	0.31 642	0.30 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 653	0.44 636	1.98 672	0.49 652	0.16 466	0.58 618	0.31 575	0.81 659	0.83 646	0.41 550	0.52 557	0.98 654	0.58 626	4.97 698	1.03 649	0.11 475	0.07 371	0.10 420	0.24 632	0.27 634	0.26 637

RTS	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 622	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 558	0.11 548	0.15 578	0.15 584	0.21 607	0.19 595

RTSA	0.78 654	0.48 642	4.68 689	0.34 616	0.28 622	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 558	0.11 548	0.15 578	0.15 584	0.21 607	0.19 595

DStereoSA	0.81 656	0.37 623	1.08 636	0.51 654	0.65 669	0.67 632	1.44 694	0.74 649	1.06 665	0.54 614	1.67 676	0.49 561	1.78 684	0.96 641	1.69 678	0.28 644	0.43 667	0.27 629	0.51 669	0.40 652	0.58 669

DStereoFS	0.84 657	0.66 661	0.80 588	0.53 658	0.50 657	1.23 670	0.55 653	0.94 667	1.32 674	0.89 649	1.32 661	1.04 656	2.32 691	1.29 667	1.14 657	0.31 650	0.35 661	0.30 643	0.39 659	0.34 646	0.60 672

SGM+DAISY	0.87 658	0.66 661	1.30 656	0.51 654	0.60 665	1.03 661	0.84 678	0.76 651	0.73 633	1.39 675	1.51 670	1.31 665	1.22 672	1.11 653	1.08 652	0.57 666	0.53 675	0.51 662	0.51 669	0.54 659	0.61 676

ACVNet_2	0.89 659	0.87 672	1.25 651	0.82 671	0.62 667	0.97 659	0.62 660	1.14 672	1.42 677	1.00 660	1.40 664	1.47 669	0.84 657	1.11 653	0.66 621	0.61 668	0.43 667	0.78 674	0.49 666	0.75 674	0.52 664

IMH-64-1	0.91 660	0.86 670	0.84 603	0.97 676	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 649	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 677	0.60 672

IMH-64	0.91 660	0.86 670	0.84 603	0.97 676	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 649	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 677	0.60 672

MonStereo1	0.93 662	0.56 653	0.82 595	0.69 665	0.58 664	1.37 677	0.35 600	0.94 667	1.25 672	0.93 654	1.90 680	1.52 670	2.10 688	1.27 665	0.77 630	0.69 671	0.33 659	0.75 672	0.47 665	0.70 672	0.57 668

U	1.00 663	0.09 85	0.21 116	0.21 278	3.68 695	6.12 698	0.14 105	0.21 79	0.21 184	0.11 58	0.11 46	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 705	2.90 703	0.07 184	0.06 145

PWCK	1.00 663	1.17 685	1.70 669	0.91 674	0.41 645	1.19 668	0.92 680	1.10 670	1.14 670	1.16 668	1.14 654	1.25 663	0.88 660	1.75 680	1.04 651	0.87 682	0.50 670	0.87 677	0.53 672	0.96 684	0.52 664

WAO-7	1.01 665	0.89 673	0.93 618	0.83 673	0.66 670	1.18 666	0.81 676	1.40 677	1.57 681	1.11 666	1.76 679	1.45 668	1.19 671	1.50 673	1.14 657	0.61 668	0.62 685	0.70 669	0.68 681	0.66 670	0.60 672

MADNet+	1.01 665	1.16 684	4.72 691	0.70 666	0.47 654	1.24 671	0.96 682	0.97 669	0.89 651	0.65 631	0.77 627	0.87 646	0.85 659	2.09 684	1.68 676	0.38 658	0.39 664	0.31 645	0.27 645	0.43 653	0.39 654

MultiAttention	1.02 667	0.13 345	0.43 410	0.35 625	0.43 648	5.36 694	1.71 695	0.69 642	0.53 579	0.36 493	0.63 604	0.55 590	0.22 376	7.60 702	0.43 568	0.09 385	0.06 237	0.14 563	0.24 632	0.26 629	0.30 643

IMH	1.05 668	0.95 677	1.00 627	1.01 678	0.78 676	1.11 663	0.68 663	1.38 676	1.43 678	1.00 660	1.72 677	1.43 667	1.14 667	1.73 679	0.89 641	1.09 688	0.55 678	0.99 681	0.57 676	0.87 679	0.62 678

WAO-6	1.07 669	0.93 676	0.92 616	0.96 675	0.78 676	1.28 673	0.75 669	1.34 675	2.00 685	1.02 662	1.54 672	1.59 671	1.22 672	1.31 668	1.14 657	0.78 677	0.55 678	1.02 683	0.75 686	0.83 676	0.69 679

LVE	1.13 670	1.02 678	1.28 654	1.01 678	0.80 679	1.29 674	0.81 676	1.47 680	1.96 683	1.07 664	1.90 680	1.90 676	1.01 666	1.48 672	0.91 642	0.93 685	0.61 684	0.94 678	0.69 682	0.87 679	0.75 684

JetBlue	1.14 671	0.76 666	2.36 677	0.59 660	0.75 673	3.04 690	1.78 696	1.11 671	0.90 653	0.94 655	1.10 652	1.66 673	1.28 676	2.09 684	1.72 679	0.43 660	0.36 662	0.38 652	0.38 658	0.58 662	0.56 666

Dean	1.17 672	1.04 680	1.49 663	1.03 680	0.78 676	1.20 669	0.77 672	1.48 681	1.96 683	1.28 670	1.99 683	2.15 680	1.14 667	1.25 663	1.00 648	0.81 679	0.60 682	1.01 682	0.69 682	0.92 683	0.74 683

SGM-ForestM	1.36 673	0.28 584	0.79 585	0.26 533	0.16 466	2.26 687	1.00 684	1.42 678	1.46 680	2.38 691	2.05 684	5.95 699	2.66 693	2.95 689	2.46 690	0.17 600	0.18 623	0.18 603	0.18 611	0.15 548	0.18 588

xyz-stereo	1.40 674	0.10 140	17.09 711	0.18 94	0.07 2	4.78 693	0.18 295	0.29 230	0.34 374	0.36 493	2.81 691	0.40 503	0.29 491	0.56 505	0.24 448	0.07 128	0.05 40	0.09 342	0.06 152	0.06 102	0.05 34

MANE	1.41 675	0.36 618	0.74 576	0.43 642	0.41 645	2.16 686	0.80 674	2.39 694	3.38 690	2.22 690	3.06 692	3.54 692	2.73 694	2.15 686	1.94 685	0.28 644	0.27 650	0.30 643	0.46 663	0.28 639	0.34 650

TorneroNet-64	1.43 676	1.03 679	1.20 647	1.10 682	0.86 682	2.26 687	0.73 667	1.84 686	3.84 695	1.25 669	2.25 688	2.69 688	1.42 679	1.76 681	1.43 671	0.76 676	0.50 670	1.09 684	0.66 680	1.23 689	0.76 685

notaker	1.45 677	1.34 688	1.48 661	1.40 689	1.07 686	1.18 666	0.85 679	1.48 681	1.40 676	1.51 686	3.46 693	2.40 685	1.81 685	1.76 681	1.45 674	1.11 689	0.69 690	1.38 691	0.87 689	1.31 691	0.97 689

WAO-8	1.46 678	1.10 682	1.09 637	1.10 682	0.84 680	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 693	1.44 681	2.21 686	2.15 680	1.43 680	3.17 690	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 681	0.71 680

Venus	1.46 678	1.10 682	1.09 637	1.10 682	0.84 680	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 693	1.44 681	2.21 686	2.15 680	1.43 680	3.17 690	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 681	0.71 680

UNDER WATER-64	1.55 680	1.19 686	2.52 680	1.31 687	0.95 684	2.12 685	1.21 691	1.45 679	3.19 689	1.43 680	1.32 661	2.64 687	2.04 687	1.63 676	1.83 681	1.11 689	0.67 689	1.28 689	0.92 690	1.19 686	1.02 690

UNDER WATER	1.59 681	1.22 687	2.36 677	1.38 688	1.03 685	1.67 682	1.10 688	1.54 684	3.63 691	1.44 681	1.47 668	2.85 689	2.25 690	1.67 677	1.94 685	1.06 687	0.62 685	1.31 690	0.93 691	1.21 688	1.02 690

LSM	1.64 682	0.40 629	2.56 681	2.02 693	17.61 710	0.51 602	0.52 650	0.61 610	0.76 635	0.82 646	1.11 653	0.63 621	0.54 618	0.75 591	0.49 587	0.16 589	0.24 646	0.18 603	0.21 620	0.25 622	2.42 697

LE_ROB	1.76 683	0.20 517	2.68 683	0.48 649	0.52 660	0.78 647	0.96 682	0.84 662	6.61 700	7.40 703	2.08 685	2.08 678	4.83 696	1.27 665	3.79 695	0.10 436	0.08 459	0.12 515	0.11 494	0.11 463	0.10 439

ktn	1.77 684	1.36 689	1.22 648	1.43 690	1.14 687	1.52 680	1.08 687	1.51 683	3.96 696	2.77 694	4.69 695	3.35 691	1.46 682	1.69 678	1.25 667	1.43 693	0.77 692	1.45 692	0.99 692	1.32 692	0.96 687

KSHMR	1.89 685	1.36 689	1.60 666	1.47 691	1.22 689	1.38 678	1.06 686	1.79 685	5.97 699	1.42 679	5.65 698	2.98 690	1.14 667	2.23 687	1.20 665	1.27 692	1.12 694	1.46 693	1.10 694	1.32 692	1.15 692

TorneroNet	2.22 686	1.08 681	1.24 650	1.14 686	0.90 683	5.58 695	0.80 674	2.12 691	8.69 702	2.58 692	5.42 697	3.88 693	1.97 686	1.78 683	1.87 682	0.86 681	0.54 677	1.15 688	0.74 685	1.23 689	0.85 686

MADNet++	2.26 687	1.80 692	2.06 673	2.13 695	1.97 693	2.61 689	1.79 697	2.38 693	2.16 686	2.75 693	2.65 690	2.38 684	2.43 692	3.17 690	3.21 692	2.17 696	1.95 698	1.94 697	1.63 696	2.06 695	2.01 696

JetRed	2.30 688	2.64 694	6.12 694	1.12 685	1.38 691	5.85 697	3.29 698	1.99 689	1.67 682	1.98 688	1.95 682	2.16 683	1.60 683	2.48 688	4.10 696	1.05 686	1.60 695	1.09 684	1.01 693	1.67 694	1.28 693

light-stereo	2.37 689	0.69 663	3.61 685	3.84 697	3.41 694	4.04 691	0.31 575	2.13 692	1.45 679	3.61 695	6.33 699	6.90 702	0.63 639	4.83 697	1.28 668	0.71 673	0.74 691	0.32 646	0.39 659	1.20 687	0.96 687

HanzoNet	2.97 690	1.69 691	2.29 676	1.74 692	1.33 690	1.53 681	1.03 685	1.99 689	2.64 688	5.51 699	5.16 696	5.90 698	6.82 701	4.32 696	3.29 693	3.16 699	2.02 700	1.92 695	2.87 702	2.24 696	1.89 695

coex-ft	3.44 691	0.73 665	48.55 725	0.24 459	0.19 539	0.50 601	0.43 631	0.47 455	2.40 687	7.03 702	1.20 656	0.97 653	2.23 689	0.73 582	1.92 684	0.12 514	0.15 603	0.14 563	0.12 533	0.21 607	0.43 657

TCMNet-wrong-test	4.29 692	5.57 699	4.65 688	11.33 707	10.39 703	5.73 696	4.48 701	4.13 698	1.02 661	1.91 687	2.39 689	6.16 700	3.62 695	3.84 695	4.50 698	1.99 695	0.47 669	1.97 698	1.69 697	5.69 703	4.31 702

DPSimNet_ROB	4.34 693	4.23 695	6.89 696	3.67 696	3.68 695	4.75 692	5.21 702	2.67 695	3.68 692	5.82 700	3.95 694	5.57 695	6.72 700	3.46 694	4.48 697	4.05 703	2.88 701	4.68 704	3.12 704	3.69 698	3.62 701

tt	4.71 694	0.10 140	3.94 686	2.06 694	1.53 692	10.14 703	16.88 706	9.27 706	4.98 697	1.39 675	1.02 649	4.68 694	4.90 697	3.35 693	5.86 701	5.76 704	9.15 712	2.24 700	2.53 700	3.10 697	1.32 694

BEATNet-Init1	4.73 695	2.61 693	13.29 710	0.58 659	0.53 661	10.12 702	3.33 699	4.83 699	5.01 698	8.75 704	8.51 701	14.08 713	7.60 703	7.70 703	5.34 699	0.28 644	0.28 653	0.34 650	0.37 656	0.57 661	0.45 658

Selective-IGEV-i1pa	5.57 696	7.99 701	4.76 692	0.80 670	0.45 652	12.99 704	3.60 700	9.25 705	7.43 701	6.97 701	9.87 705	8.94 703	7.26 702	14.66 714	5.65 700	3.55 700	1.08 693	1.93 696	0.72 684	0.73 673	2.79 699

USTest	6.88 697	5.23 698	5.63 693	7.22 701	7.29 698	14.34 706	22.76 707	8.48 703	9.32 703	5.42 698	6.39 700	6.29 701	6.64 699	6.92 701	8.62 704	1.94 694	3.29 702	2.16 699	2.55 701	3.85 699	3.29 700

EDNetEfficientorigin	7.51 698	0.52 651	140.47 727	0.25 499	0.17 490	0.42 562	0.29 559	0.47 455	1.03 662	1.28 670	1.02 649	0.83 644	0.84 657	0.75 591	0.99 647	0.10 436	0.09 494	0.12 515	0.10 454	0.21 607	0.22 621

DGTPSM_ROB	8.34 699	5.10 696	10.37 708	5.31 699	10.18 701	8.33 699	23.60 711	6.06 701	13.41 711	4.90 696	10.87 709	5.65 696	10.44 704	6.17 699	12.59 705	3.74 701	7.55 705	3.69 701	7.26 709	4.14 700	7.46 705

DPSMNet_ROB	8.40 700	5.11 697	10.49 709	5.58 700	10.25 702	8.34 700	23.62 712	6.07 702	13.45 712	4.93 697	10.88 710	5.66 697	10.44 704	6.24 700	12.64 706	3.98 702	7.61 706	3.76 702	7.30 710	4.20 701	7.51 706

DLNR_Zeroshot_test	10.44 701	12.10 710	19.93 713	106.08 726	23.66 722	0.14 37	0.13 70	3.22 696	0.17 96	0.16 198	0.23 257	0.16 214	0.10 79	0.31 383	0.15 236	2.36 697	0.06 237	0.07 155	0.07 226	39.70 726	0.06 145

DLNR-FE	10.45 702	12.13 711	19.94 714	106.10 727	23.12 721	0.14 37	0.13 70	3.28 697	0.17 96	0.16 198	0.23 257	0.16 214	0.10 79	0.31 383	0.15 236	2.41 698	0.06 237	0.07 155	0.07 226	40.22 727	0.06 145

iinet-test	10.78 703	9.29 702	9.70 698	10.48 702	10.68 704	17.98 711	25.98 713	12.57 710	13.39 709	9.64 708	10.10 706	10.06 705	10.61 707	11.22 710	12.70 707	6.40 706	7.74 707	5.68 706	6.69 705	7.47 704	7.30 703

IINet	10.78 703	9.29 702	9.70 698	10.48 702	10.68 704	17.98 711	25.98 713	12.57 710	13.39 709	9.64 708	10.10 706	10.06 705	10.61 707	11.22 710	12.70 707	6.40 706	7.74 707	5.68 706	6.69 705	7.47 704	7.30 703

LRCNet_RVC	10.90 705	14.34 713	9.35 697	15.35 708	8.04 700	1.08 662	0.34 596	8.78 704	0.70 627	12.63 713	16.05 713	9.85 704	6.54 698	8.57 704	6.34 702	20.27 723	5.40 704	23.70 721	21.88 722	14.87 712	13.83 713

DPSM_ROB	11.49 706	9.87 708	10.35 706	11.13 705	11.31 706	19.11 714	27.51 716	13.37 713	14.21 714	10.31 710	11.06 711	10.96 711	11.27 712	11.96 712	13.59 710	6.78 708	8.19 710	6.03 708	7.09 707	7.93 706	7.73 708

DPSM	11.49 706	9.87 708	10.35 706	11.13 705	11.31 706	19.11 714	27.51 716	13.37 713	14.21 714	10.31 710	11.06 711	10.96 711	11.27 712	11.96 712	13.59 710	6.78 708	8.19 710	6.03 708	7.09 707	7.93 706	7.73 708

xxxxx1	15.27 708	9.54 705	10.31 703	20.13 711	18.88 711	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 708	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 713	31.85 724	44.72 726	12.84 709	13.69 710

tt_ll	15.27 708	9.54 705	10.31 703	20.13 711	18.88 711	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 708	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 713	31.85 724	44.72 726	12.84 709	13.69 710

ff	15.27 708	9.54 705	10.31 703	20.13 711	18.88 711	17.08 707	23.03 708	10.36 707	10.99 705	9.21 705	9.62 702	10.74 708	10.61 707	10.72 706	13.89 712	7.97 710	9.20 713	31.85 724	44.72 726	12.84 709	13.69 710

PML	16.10 711	12.82 712	6.78 695	5.23 698	7.76 699	33.92 718	66.56 728	5.30 700	10.28 704	26.12 727	68.59 728	20.51 715	13.49 714	10.06 705	6.78 703	5.96 705	2.00 699	6.04 710	2.18 699	8.96 708	2.60 698

Anonymous_1	16.62 712	9.35 704	9.84 700	10.66 704	14.64 708	18.66 713	27.12 715	12.64 712	13.51 713	10.76 712	10.30 708	10.13 707	10.60 706	11.06 709	12.74 709	15.87 721	7.74 707	16.92 719	43.48 725	58.66 728	7.68 707

HaxPig	17.72 713	20.22 723	19.73 712	16.53 709	16.51 709	9.27 701	9.33 703	14.34 715	13.27 708	18.65 715	18.70 714	17.35 714	16.77 715	17.04 715	16.45 715	22.05 724	20.89 724	22.27 720	21.53 721	21.29 721	22.13 725

MEDIAN_ROB	21.21 714	24.62 725	23.47 723	19.58 710	19.65 714	13.22 705	10.96 704	17.88 716	17.00 716	22.14 726	22.02 717	20.86 716	20.36 716	21.06 716	19.71 716	25.63 725	24.13 725	26.21 722	25.20 723	25.17 722	25.38 726

RAFT-FEzeroshot	23.10 715	19.88 718	20.56 715	22.49 715	22.75 717	38.38 719	55.50 724	26.84 720	28.66 721	20.60 721	22.10 718	22.05 719	22.74 719	24.00 719	27.37 723	13.59 713	16.48 718	12.14 711	14.28 713	15.96 715	15.54 717

RAFT-FE	23.10 715	19.88 718	20.56 715	22.49 715	22.75 717	38.38 719	55.50 724	26.84 720	28.66 721	20.60 721	22.10 718	22.05 719	22.74 719	24.00 719	27.37 723	13.59 713	16.48 718	12.14 711	14.28 713	15.96 715	15.54 717

CasAABBNet	23.10 715	19.86 716	20.64 717	22.47 714	22.73 715	38.41 722	55.50 724	26.89 723	28.70 723	20.61 723	22.15 720	22.08 722	22.75 721	23.99 717	27.36 721	13.59 713	16.48 718	12.14 711	14.27 712	15.95 713	15.53 716

FlowAnything	23.14 718	19.87 717	20.79 718	22.50 718	22.74 716	38.39 721	55.46 721	26.89 723	28.72 724	20.77 725	22.29 723	22.07 721	22.72 718	23.99 717	27.41 725	13.60 716	16.55 723	12.15 715	14.36 717	15.97 717	15.52 715

Hybrid-DGEV	23.16 719	19.94 721	20.96 720	22.49 715	22.75 717	38.51 724	55.52 727	27.09 727	28.90 727	20.58 720	22.25 721	22.00 718	22.80 723	24.11 722	27.33 720	13.60 716	16.47 717	12.14 711	14.30 716	15.95 713	15.54 717

Selective-RAFT-Error	23.16 719	19.93 720	20.87 719	22.54 719	22.81 720	38.52 725	55.47 722	27.01 726	28.83 725	20.66 724	22.25 721	22.09 723	22.80 723	24.09 721	27.36 721	13.61 718	16.48 718	12.15 715	14.28 713	15.99 718	15.57 720

fast-reg	23.64 721	20.51 724	23.42 722	23.22 720	24.75 724	38.73 726	55.47 722	26.85 722	28.86 726	20.12 718	21.73 715	21.64 717	22.22 717	24.30 724	27.54 726	13.91 720	16.52 722	14.85 718	15.62 718	16.91 720	15.71 721

LSM0	24.24 722	19.98 722	22.32 721	24.22 721	40.14 727	38.48 723	55.20 720	26.95 725	28.57 720	20.49 719	21.83 716	22.26 724	22.75 721	24.22 723	27.30 719	13.66 719	16.32 716	12.19 717	14.15 711	16.10 719	17.66 722

AVERAGE_ROB	25.43 723	29.06 726	27.24 724	24.63 722	24.20 723	17.73 710	12.61 705	22.29 719	21.39 719	26.79 728	26.16 726	25.20 725	24.64 727	25.07 725	23.53 717	29.96 726	28.40 726	30.60 723	29.58 724	29.72 723	29.84 727

RSGM-EC	29.65 724	17.75 714	10.04 701	35.31 723	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 717	17.74 717	18.92 716	23.36 724	30.14 726	23.59 725	41.87 726	45.99 727	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 723

acva	29.65 724	17.75 714	10.04 701	35.31 723	33.15 725	26.42 716	46.65 718	19.89 717	17.74 717	18.92 716	23.36 724	30.14 726	23.59 725	41.87 726	45.99 727	59.56 727	34.38 727	33.25 727	20.37 719	34.97 724	19.60 723

Selective-IGEV-i16pa	30.47 726	41.93 727	4.02 687	0.49 652	0.37 641	96.94 728	0.74 668	60.26 729	58.76 728	17.24 714	64.39 727	38.26 728	49.53 728	106.11 729	26.15 718	19.96 722	3.42 703	4.39 703	1.81 698	0.39 651	14.22 714

test_example2	101.33 727	108.28 728	68.15 726	98.43 725	106.93 728	89.75 727	102.43 729	36.80 728	97.65 729	129.04 729	130.15 729	65.26 729	66.62 729	92.11 728	80.24 729	144.10 729	199.48 729	81.81 729	103.01 729	125.01 729	101.27 728

GS-Stereo							0.16 200	0.26 176	0.18 116	0.13 118	0.15 134	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 47	0.05 68	0.08 264	0.08 319

FSD					0.24 603	0.27 388	0.27 536	0.31 260	0.29 315	0.26 305	0.27 296	0.28 380	0.27 459	0.28 341	0.26 472	0.23 625	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.25 622

ccccc		256.29 729		354.40 728	364.36 729	149.10 729		152.89 730		153.93 730		164.00 730		268.02 730		390.55 730	349.22 730	244.59 730	219.82 730	412.30 730

ASD4		6.65 700

Low-res two-view benchmark