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 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	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 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	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 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	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 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 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 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	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 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	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 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	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 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	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	0.21 122	0.15 6	0.11 184	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 110	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	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 48	0.15 6	0.09 55	0.13 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 241	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	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 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	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 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	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 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	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 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	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 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	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 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	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 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	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 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 251	0.11 43	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 88	0.21 122	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	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	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	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 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 325

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 491	0.11 565	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 518

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 139	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 187	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 325

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 153	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	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 88	0.20 110	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	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 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	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 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	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 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	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 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	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 88	0.15 23	0.17 53	0.11 184	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 196	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 261	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 261	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 221	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 69	0.15 6	0.11 184	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 184	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 221	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 184	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 293	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 217	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 196	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 77	0.11 224	0.32 266	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 77	0.10 144	0.27 199	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 196	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 199	0.19 163	0.11 184	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 217	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 77	0.11 224	0.26 187	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 77	0.13 353	0.28 217	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 199	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 77	0.11 224	0.27 199	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 77	0.11 224	0.35 306	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 139	0.19 163	0.11 184	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 77	0.11 224	0.28 217	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 187	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 199	0.21 293	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 153	0.22 364	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 177	0.21 293	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 163	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 181	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 122	0.21 293	0.11 184	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 342	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 184	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 231	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 614

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 77	0.13 353	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 378	0.14 31	0.22 434	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 139	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 196	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 122	0.18 105	0.13 342	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 486	0.10 13	0.12 33	0.26 181	0.23 235	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 221	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 122	0.18 105	0.11 184	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 110	0.18 105	0.12 261	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 325

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 110	0.17 53	0.12 261	0.19 197	0.16 209	0.26 181	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 325

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 261	0.18 162	0.18 311	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 325

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 266	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 325

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 196	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 177	0.16 25	0.11 184	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 456
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 77	0.11 224	0.22 139	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 241	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 110	0.19 163	0.11 184	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 196	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 110	0.19 163	0.11 184	0.16 97	0.14 108	0.29 237	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 342	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 221	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 575	0.24 653

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 196	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 110	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 231	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 614

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 139	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 196	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 184	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 122	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 196	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 434	0.21 293	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 242	0.20 237	0.13 342	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 392	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 209	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 139	0.18 105	0.14 392	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 110	0.18 105	0.14 392	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 209	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 354	0.17 53	0.11 184	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 184	0.17 134	0.16 209	0.32 281	0.22 209	0.15 173	0.17 176	0.20 278	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 139	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 267	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 411	0.18 105	0.11 184	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 209	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 293	0.13 342	0.18 162	0.16 209	0.30 257	0.24 252	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 486	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 251	0.19 363	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 626	0.06 145

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 122	0.23 423	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 181	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 122	0.22 364	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 181	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 110	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 163	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 300	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 163	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 311	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 110	0.16 25	0.12 261	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 552	0.09 509	0.09 356	0.10 470	0.11 478	0.09 397
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 403	0.19 93	0.26 553	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 221	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 642	0.36 326	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 196	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 640	0.05 34

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 405	0.13 73	0.23 123	0.23 235	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 163	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 358	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 267	0.18 329	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 139	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 267	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 261	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 267	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 153	0.20 237	0.11 184	0.17 134	0.18 311	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 251	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 199	0.22 364	0.11 184	0.15 57	0.18 311	0.23 123	0.23 235	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 122	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 358	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 292	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 199	0.19 163	0.11 184	0.20 239	0.12 33	0.31 269	0.24 252	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 139	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 196	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 139	0.17 53	0.14 392	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 209	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 110	0.18 105	0.14 392	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 209	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 122	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 252	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 187	0.23 423	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 181	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 196	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 153	0.21 293	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 237	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 139	0.17 53	0.14 392	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 209	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 153	0.18 105	0.19 559	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 281	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 486	0.20 239	0.18 311	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 518

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 110	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 196	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 196	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 122	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 252	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	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	0.14 164	0.21 550	0.47 462	0.17 53	0.12 261	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 522	0.70 585	0.17 53	0.12 261	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

PSi22	0.14 164	0.13 353	0.29 231	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 220	0.23 235	0.13 122	0.14 123	0.22 304	0.13 201	0.29 369	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 411	0.18 105	0.11 184	0.36 541	0.14 108	0.28 220	0.22 209	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 664	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 163	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 644	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 293	0.10 126	0.29 447	0.16 209	0.28 220	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 293	0.10 126	0.29 447	0.16 209	0.28 220	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 122	0.21 293	0.12 261	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 450	0.07 384	0.11 493	0.12 550	0.08 270	0.09 397

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 196	0.23 235	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 313	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 268	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 251	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 177	0.19 163	0.12 261	0.15 57	0.16 209	0.30 257	0.22 209	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 267	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

SCV	0.14 164	0.14 403	0.24 163	0.21 293	0.11 184	0.15 57	0.16 209	0.31 269	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 251	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 358	0.30 257	0.27 290	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 281	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 139	0.19 163	0.11 184	0.23 327	0.18 311	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 385	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

999	0.14 164	0.08 41	0.24 163	0.19 163	0.11 184	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 431	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 163	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 311	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 297	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 153	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 309	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 153	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 279	0.18 239	0.19 207	0.20 278	0.12 153	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 266	0.19 163	0.11 184	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 209	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 429	0.06 145

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.27 196	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.20 239	0.18 311	0.27 196	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 350	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.27 196	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.27 196	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 353	0.26 187	0.19 163	0.14 392	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 300	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 242	0.21 293	0.13 342	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 139	0.22 364	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 196	0.25 267	0.22 277	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 493	0.09 426	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 403	0.33 283	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 181	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.28 220	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 199	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 181	0.26 279	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 241	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 602	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 607

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 177	0.19 163	0.11 184	0.19 197	0.19 358	0.27 196	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 177	0.21 293	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 241	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.27 196	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 199	0.19 163	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.28 220	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 267	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 353	0.24 163	0.25 519	0.11 184	0.11 15	0.18 311	0.32 281	0.23 235	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	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	0.15 200	0.15 442	0.25 177	0.22 364	0.14 392	0.17 134	0.17 260	0.33 296	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 199	0.19 163	0.14 392	0.21 272	0.18 311	0.28 220	0.24 252	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 221	0.13 170	0.11 491	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 456

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 122	0.17 53	0.14 392	0.20 239	0.11 20	0.29 237	0.32 369	0.24 300	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 434	0.23 423	0.11 184	0.21 272	0.21 441	0.27 196	0.22 209	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 196	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 242	0.21 293	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 257	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 221	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 354	0.17 53	0.11 184	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 653	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 560

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 353	0.25 177	0.19 163	0.13 342	0.15 57	0.20 410	0.28 220	0.24 252	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 491	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 429	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 187	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 351	0.29 328	0.24 300	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

whm_eth	0.15 200	0.13 353	0.25 177	0.19 163	0.13 342	0.15 57	0.20 410	0.28 220	0.24 252	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 491	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 429	0.07 241

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 122	0.41 660	0.16 486	0.20 239	0.18 311	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 667	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 560

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 442	0.28 217	0.25 519	0.18 532	0.11 15	0.19 358	0.28 220	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 163	0.21 293	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 290	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 251	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 356	0.08 322	0.07 186	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 187	0.17 53	0.11 184	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 344	0.21 268	0.30 345	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 603	0.06 103	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	0.15 200	0.09 88	0.28 217	0.16 25	0.08 24	0.25 370	0.14 108	0.23 123	0.28 309	0.24 300	0.30 345	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 200	0.18 506	0.28 217	0.22 364	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 290	0.22 277	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 153	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 235	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 241	0.13 170	0.29 667	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Weightmod	0.16 216	0.12 284	0.19 93	0.20 237	0.10 126	0.24 350	0.17 260	0.25 160	0.21 190	0.18 239	0.29 329	0.19 264	0.15 256	0.27 335	0.16 268	0.09 396	0.10 540	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 325

SE	0.16 216	0.14 403	0.19 93	0.21 293	0.11 184	0.23 327	0.16 209	0.28 220	0.20 168	0.20 254	0.27 307	0.15 196	0.17 313	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.11 478	0.08 325

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 283	0.19 163	0.13 342	0.19 197	0.15 160	0.35 332	0.22 209	0.24 300	0.24 276	0.20 278	0.14 237	0.17 118	0.17 300	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 611	0.19 163	0.18 532	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 221	0.19 363	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 614	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 153	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 410	0.29 237	0.31 358	0.19 247	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 369	0.20 386	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 326	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 220	0.24 252	0.22 277	0.20 224	0.24 341	0.18 342	0.21 221	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 177	0.21 293	0.11 184	0.23 327	0.15 160	0.34 308	0.24 252	0.20 254	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 267	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.09 426	0.08 270	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 187	0.21 293	0.13 342	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 393	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 281	0.21 221	0.16 268	0.11 491	0.10 540	0.10 435	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 403	0.28 217	0.21 293	0.13 342	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 252	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 491	0.08 473	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 163	0.21 293	0.12 261	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 383	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 196	0.16 268	0.11 491	0.08 473	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 163	0.21 293	0.12 261	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 383	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 196	0.16 268	0.11 491	0.08 473	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.07 241

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 199	0.18 105	0.12 261	0.17 134	0.15 160	0.42 423	0.24 252	0.19 247	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 221	0.12 114	0.12 531	0.10 540	0.11 493	0.08 322	0.10 429	0.09 397
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 187	0.22 364	0.14 392	0.25 370	0.23 496	0.29 237	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 297	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.08 325

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 295	0.21 293	0.15 453	0.15 57	0.13 73	0.28 220	0.25 267	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 281	0.25 297	0.17 300	0.09 396	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.09 359	0.08 325

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 177	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 351	0.35 409	0.20 254	0.25 288	0.17 230	0.17 313	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 257	0.21 293	0.11 184	0.18 162	0.16 209	0.30 257	0.27 290	0.26 323	0.16 156	0.22 304	0.12 153	0.26 315	0.18 329	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 257	0.21 293	0.11 184	0.18 162	0.16 209	0.30 257	0.27 290	0.25 310	0.16 156	0.22 304	0.12 153	0.26 315	0.18 329	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 187	0.21 293	0.11 184	0.20 239	0.17 260	0.32 281	0.23 235	0.20 254	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 196	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.09 426	0.08 270	0.07 241

raftrobust	0.16 216	0.13 353	0.29 231	0.22 364	0.15 453	0.19 197	0.13 73	0.32 281	0.26 279	0.26 323	0.20 224	0.19 264	0.17 313	0.21 221	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 527	0.19 163	0.12 261	0.20 239	0.18 311	0.35 332	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 267	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

SMOE	0.17 236	0.11 224	0.21 122	0.20 237	0.09 55	0.26 394	0.21 441	0.30 257	0.23 235	0.21 268	0.27 307	0.21 292	0.17 313	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 531	0.07 237	0.11 478	0.07 241

NLSM1	0.17 236	0.10 144	0.17 69	0.21 293	0.18 532	0.25 370	0.17 260	0.47 475	0.40 476	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 221	0.18 329	0.08 293	0.09 509	0.09 356	0.08 322	0.07 186	0.06 145

xyz-stereo-finetune2	0.17 236	0.11 224	0.26 187	0.16 25	0.09 55	0.27 405	0.19 358	0.27 196	0.20 168	0.22 277	0.28 315	0.21 292	0.22 395	0.37 434	0.22 434	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test3	0.17 236	0.12 284	0.29 231	0.23 423	0.14 392	0.19 197	0.22 469	0.39 382	0.36 422	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 236	0.10 144	0.39 370	0.23 423	0.11 184	0.20 239	0.22 469	0.33 296	0.29 328	0.22 277	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 251	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

model_zeroshot	0.17 236	0.11 224	0.39 370	0.20 237	0.12 261	0.24 350	0.15 160	0.34 308	0.22 209	0.30 407	0.20 224	0.22 304	0.12 153	0.24 267	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 236	0.14 403	0.30 242	0.25 519	0.14 392	0.17 134	0.21 441	0.28 220	0.26 279	0.16 202	0.19 207	0.20 278	0.16 281	0.22 241	0.17 300	0.11 491	0.07 384	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 236	0.13 353	0.24 163	0.19 163	0.13 342	0.24 350	0.17 260	0.30 257	0.37 433	0.43 586	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 356	0.07 237	0.09 359	0.08 325

AE-Stereo	0.17 236	0.11 224	0.31 257	0.24 479	0.14 392	0.23 327	0.18 311	0.34 308	0.29 328	0.15 173	0.25 288	0.21 292	0.13 201	0.20 196	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 356	0.10 470	0.07 186	0.06 145

rrr	0.17 236	0.11 224	0.57 530	0.19 163	0.12 261	0.20 239	0.18 311	0.35 332	0.22 209	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 350	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

plain	0.17 236	0.13 353	0.43 424	0.21 293	0.13 342	0.16 97	0.17 260	0.27 196	0.22 209	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 281	0.27 335	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.07 237	0.10 429	0.07 241

MSKI-zero shot	0.17 236	0.09 88	0.43 424	0.20 237	0.11 184	0.21 272	0.15 160	0.32 281	0.21 190	0.23 285	0.24 276	0.23 326	0.10 80	0.31 392	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Any-RAFT	0.17 236	0.08 41	0.31 257	0.19 163	0.10 126	0.29 447	0.16 209	0.42 423	0.30 344	0.24 300	0.27 307	0.27 383	0.16 281	0.21 221	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RAFT-Test	0.17 236	0.10 144	0.38 354	0.19 163	0.12 261	0.25 370	0.17 260	0.33 296	0.23 235	0.23 285	0.29 329	0.27 383	0.14 237	0.20 196	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 236	0.16 471	0.50 489	0.21 293	0.14 392	0.19 197	0.17 260	0.28 220	0.28 309	0.23 285	0.20 224	0.20 278	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 236	0.10 144	0.28 217	0.20 237	0.11 184	0.25 370	0.17 260	0.41 409	0.31 358	0.23 285	0.23 262	0.22 304	0.15 256	0.25 297	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

knoymous	0.17 236	0.09 88	0.32 266	0.17 53	0.11 184	0.21 272	0.17 260	0.32 281	0.23 235	0.23 285	0.28 315	0.27 383	0.16 281	0.23 251	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.06 153	0.09 359	0.09 397

Selective-RAFT	0.17 236	0.12 284	0.30 242	0.24 479	0.10 126	0.29 447	0.15 160	0.32 281	0.31 358	0.17 221	0.17 176	0.21 292	0.18 342	0.28 350	0.17 300	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

AnonymousM	0.17 236	0.19 522	0.24 163	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 257	0.23 235	0.26 323	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 672	0.15 603	0.06 103	0.05 34

cross-raft	0.17 236	0.12 284	0.41 401	0.23 423	0.10 126	0.20 239	0.24 518	0.33 296	0.23 235	0.23 285	0.28 315	0.29 410	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

test-1	0.17 236	0.11 224	0.40 378	0.23 423	0.13 342	0.22 304	0.23 496	0.34 308	0.26 279	0.20 254	0.24 276	0.22 304	0.14 237	0.16 100	0.20 386	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 325

s12784h	0.17 236	0.09 88	0.26 187	0.18 105	0.07 2	0.32 496	0.19 358	0.37 362	0.32 369	0.23 285	0.25 288	0.18 244	0.17 313	0.25 297	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 236	0.14 403	0.32 266	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 281	0.30 344	0.25 310	0.33 393	0.20 278	0.17 313	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 236	0.10 144	0.40 378	0.20 237	0.11 184	0.20 239	0.15 160	0.36 351	0.30 344	0.23 285	0.21 239	0.26 373	0.15 256	0.20 196	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 236	0.10 144	0.37 335	0.20 237	0.12 261	0.19 197	0.15 160	0.32 281	0.28 309	0.23 285	0.23 262	0.27 383	0.15 256	0.20 196	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

S0	0.18 261	0.13 353	0.21 122	0.23 423	0.11 184	0.33 507	0.26 549	0.27 196	0.21 190	0.21 268	0.26 298	0.20 278	0.16 281	0.19 173	0.17 300	0.12 531	0.11 565	0.14 580	0.14 593	0.10 429	0.07 241

ManiGeoR	0.18 261	0.15 442	0.55 520	0.15 6	0.11 184	0.21 272	0.14 108	0.39 382	0.27 290	0.19 247	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 422	0.19 363	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 325

HLf10	0.18 261	0.15 442	0.55 520	0.15 6	0.11 184	0.21 272	0.14 108	0.39 382	0.27 290	0.19 247	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 422	0.19 363	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 325

TestStereo_HL2	0.18 261	0.14 403	0.34 295	0.17 53	0.11 184	0.20 239	0.15 160	0.33 296	0.29 328	0.22 277	0.29 329	0.19 264	0.17 313	0.39 445	0.18 329	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 325

GGDA	0.18 261	0.14 403	0.33 283	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 296	0.31 358	0.22 277	0.28 315	0.19 264	0.16 281	0.38 440	0.17 300	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 325

TestStereo-Hl	0.18 261	0.11 224	0.31 257	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 351	0.29 328	0.23 285	0.26 298	0.22 304	0.19 358	0.38 440	0.17 300	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

Lsterematch	0.18 261	0.13 353	0.33 283	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 369	0.28 346	0.37 433	0.24 341	0.21 378	0.23 251	0.22 434	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

WQFJA1	0.18 261	0.10 144	0.16 48	0.22 364	0.18 532	0.25 370	0.19 358	0.51 526	0.51 585	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 281	0.20 196	0.20 386	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX1	0.18 261	0.10 144	0.16 48	0.23 423	0.17 510	0.24 350	0.19 358	0.58 611	0.52 594	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 315	0.17 300	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

WQFJX	0.18 261	0.10 144	0.17 69	0.22 364	0.18 532	0.25 370	0.18 311	0.53 557	0.45 531	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 281	0.23 251	0.18 329	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

NLMM	0.18 261	0.10 144	0.16 48	0.22 364	0.18 532	0.25 370	0.19 358	0.51 526	0.51 585	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 281	0.20 196	0.20 386	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IGEV-FE	0.18 261	0.10 144	0.65 567	0.20 237	0.12 261	0.19 197	0.15 160	0.34 308	0.19 139	0.28 346	0.22 253	0.27 383	0.13 201	0.23 251	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

H2IRNET	0.18 261	0.13 353	0.35 306	0.21 293	0.12 261	0.20 239	0.15 160	0.27 196	0.30 344	0.17 221	0.31 360	0.25 351	0.20 369	0.24 267	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.09 356	0.10 470	0.09 359	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 261	0.14 403	0.38 354	0.23 423	0.11 184	0.31 483	0.19 358	0.41 409	0.27 290	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 342	0.28 350	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 397

cc1	0.18 261	0.14 403	0.38 354	0.23 423	0.11 184	0.31 483	0.19 358	0.35 332	0.47 554	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 342	0.28 350	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 325

11t1	0.18 261	0.10 144	0.30 242	0.20 237	0.11 184	0.27 405	0.17 260	0.35 332	0.23 235	0.25 310	0.23 262	0.23 326	0.23 409	0.25 297	0.18 329	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 397

tt1	0.18 261	0.14 403	0.35 306	0.23 423	0.11 184	0.30 467	0.19 358	0.35 332	0.44 519	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 281	0.27 335	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 325

IGEV_Zeroshot_test	0.18 261	0.10 144	0.65 567	0.20 237	0.12 261	0.19 197	0.15 160	0.34 308	0.19 139	0.28 346	0.22 253	0.27 383	0.13 201	0.23 251	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 261	0.12 284	0.38 354	0.20 237	0.11 184	0.17 134	0.14 108	0.35 332	0.25 267	0.27 333	0.35 414	0.23 326	0.13 201	0.27 335	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

HH	0.18 261	0.12 284	0.55 520	0.22 364	0.12 261	0.18 162	0.18 311	0.34 308	0.19 139	0.20 254	0.24 276	0.34 463	0.18 342	0.29 369	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 261	0.12 284	0.55 520	0.22 364	0.12 261	0.18 162	0.18 311	0.34 308	0.19 139	0.20 254	0.24 276	0.34 463	0.18 342	0.29 369	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 261	0.18 506	0.39 370	0.22 364	0.12 261	0.24 350	0.13 73	0.31 269	0.23 235	0.24 300	0.20 224	0.24 341	0.12 153	0.26 315	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 531	0.09 426	0.08 270	0.07 241

riskmin	0.18 261	0.09 88	0.34 295	0.18 105	0.12 261	0.24 350	0.16 209	0.34 308	0.28 309	0.21 268	0.23 262	0.33 454	0.24 427	0.23 251	0.17 300	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.06 153	0.10 429	0.10 456

test_4	0.18 261	0.12 284	0.34 295	0.23 423	0.12 261	0.18 162	0.22 469	0.26 181	0.24 252	0.24 300	0.47 551	0.22 304	0.13 201	0.24 267	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 356	0.09 426	0.07 186	0.05 34

GMOStereo	0.18 261	0.14 403	0.30 242	0.22 364	0.12 261	0.20 239	0.27 556	0.26 181	0.28 309	0.31 425	0.32 370	0.26 373	0.17 313	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 261	0.14 403	0.30 242	0.22 364	0.12 261	0.20 239	0.27 556	0.26 181	0.28 309	0.31 425	0.32 370	0.26 373	0.17 313	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 261	0.14 403	0.30 242	0.22 364	0.12 261	0.20 239	0.27 556	0.26 181	0.28 309	0.31 425	0.32 370	0.26 373	0.17 313	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test_3	0.18 261	0.11 224	0.32 266	0.24 479	0.11 184	0.22 304	0.25 535	0.31 269	0.31 358	0.25 310	0.18 197	0.23 326	0.13 201	0.25 297	0.19 363	0.06 49	0.05 40	0.09 356	0.10 470	0.07 186	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.29 329	0.25 351	0.17 313	0.26 315	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325
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	0.18 261	0.11 224	0.35 306	0.23 423	0.11 184	0.24 350	0.20 410	0.29 237	0.26 279	0.26 323	0.25 288	0.25 351	0.18 342	0.34 413	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.09 356	0.07 237	0.09 359	0.08 325

PSM-adaLoss	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.29 329	0.25 351	0.18 342	0.24 267	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

ROB_FTStereo_v2	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.29 329	0.25 351	0.17 313	0.24 267	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

ROB_FTStereo	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.28 315	0.25 351	0.17 313	0.24 267	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

HUI-Stereo	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.28 315	0.25 351	0.17 313	0.22 241	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

DeepStereo_RVC	0.18 261	0.11 224	0.40 378	0.21 293	0.11 184	0.19 197	0.16 209	0.28 220	0.22 209	0.27 333	0.27 307	0.23 326	0.28 495	0.24 267	0.18 329	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.07 237	0.09 359	0.10 456

iGMRVC	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.29 329	0.25 351	0.17 313	0.27 335	0.17 300	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

iRAFT	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.29 329	0.25 351	0.17 313	0.26 315	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

CRE-IMP	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.11 184	0.24 350	0.17 260	0.29 237	0.21 190	0.27 333	0.26 298	0.24 341	0.17 313	0.23 251	0.18 329	0.08 293	0.05 40	0.10 435	0.07 237	0.10 429	0.10 456

test-2	0.18 261	0.14 403	0.30 242	0.22 364	0.12 261	0.20 239	0.27 556	0.26 181	0.28 309	0.31 425	0.32 370	0.26 373	0.17 313	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 261	0.12 284	0.37 335	0.22 364	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 237	0.22 209	0.28 346	0.29 329	0.25 351	0.18 342	0.25 297	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

rafts_anoy	0.18 261	0.15 442	0.35 306	0.22 364	0.14 392	0.19 197	0.17 260	0.32 281	0.30 344	0.23 285	0.25 288	0.20 278	0.16 281	0.22 241	0.19 363	0.08 293	0.07 384	0.10 435	0.12 550	0.09 359	0.08 325

raft+_RVC	0.18 261	0.14 403	0.32 266	0.21 293	0.15 453	0.21 272	0.16 209	0.38 370	0.34 393	0.21 268	0.28 315	0.20 278	0.15 256	0.24 267	0.19 363	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 325

RALCasStereoNet	0.18 261	0.15 442	0.33 283	0.21 293	0.14 392	0.21 272	0.18 311	0.31 269	0.25 267	0.21 268	0.29 329	0.22 304	0.15 256	0.27 335	0.17 300	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 397

sCroCo_RVC	0.18 261	0.14 403	0.49 478	0.27 581	0.18 532	0.22 304	0.17 260	0.27 196	0.23 235	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 221	0.15 241	0.10 450	0.11 565	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.09 397

DCANet	0.18 261	0.13 353	0.40 378	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 311	0.34 308	0.39 458	0.29 375	0.31 360	0.18 244	0.23 409	0.20 196	0.19 363	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AFF-stereo	0.18 261	0.15 442	0.32 266	0.21 293	0.10 126	0.18 162	0.18 311	0.33 296	0.27 290	0.25 310	0.37 433	0.25 351	0.17 313	0.24 267	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 261	0.12 284	0.33 283	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.12 33	0.42 423	0.25 267	0.27 333	0.32 370	0.21 292	0.17 313	0.25 297	0.20 386	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 325
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	0.18 261	0.09 88	0.32 266	0.22 364	0.12 261	0.22 304	0.19 358	0.42 423	0.19 139	0.31 425	0.45 534	0.20 278	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 261	0.09 88	0.32 266	0.22 364	0.12 261	0.22 304	0.19 358	0.42 423	0.19 139	0.31 425	0.45 534	0.20 278	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 310	0.12 284	0.22 139	0.22 364	0.13 342	0.31 483	0.22 469	0.30 257	0.27 290	0.25 310	0.31 360	0.20 278	0.20 369	0.18 146	0.17 300	0.12 531	0.09 509	0.15 596	0.16 615	0.11 478	0.12 518

HLF11	0.19 310	0.14 403	0.54 513	0.15 6	0.12 261	0.21 272	0.12 33	0.37 362	0.24 252	0.20 254	0.29 329	0.18 244	0.18 342	0.37 434	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 397

HLf8	0.19 310	0.16 471	0.55 520	0.15 6	0.12 261	0.24 350	0.14 108	0.40 395	0.31 358	0.20 254	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 422	0.17 300	0.10 450	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 397

TestStereo_HLe17	0.19 310	0.17 491	0.64 565	0.16 25	0.11 184	0.21 272	0.17 260	0.40 395	0.30 344	0.19 247	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 440	0.17 300	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

NLMM1	0.19 310	0.12 284	0.16 48	0.23 423	0.18 532	0.24 350	0.20 410	0.59 617	0.65 635	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 297	0.18 329	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 310	0.12 284	0.18 83	0.24 479	0.19 559	0.24 350	0.21 441	0.42 423	0.40 476	0.19 247	0.18 197	0.14 174	0.16 281	0.47 475	0.19 363	0.08 293	0.09 509	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.07 241

AIO-test1	0.19 310	0.14 403	0.41 401	0.27 581	0.15 453	0.21 272	0.16 209	0.39 382	0.36 422	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 350	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 435	0.11 511	0.06 103	0.09 397

rvit_0105_6	0.19 310	0.14 403	0.34 295	0.23 423	0.14 392	0.18 162	0.20 410	0.29 237	0.37 433	0.18 239	0.22 253	0.23 326	0.17 313	0.26 315	0.17 300	0.15 592	0.13 597	0.13 553	0.11 511	0.11 478	0.08 325

1test111	0.19 310	0.14 403	0.38 354	0.23 423	0.11 184	0.31 483	0.19 358	0.41 409	0.27 290	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 342	0.34 413	0.22 434	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 397

DCANet-4	0.19 310	0.10 144	0.52 506	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 311	0.36 351	0.39 458	0.29 375	0.30 345	0.17 230	0.22 395	0.20 196	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 310	0.13 353	0.40 378	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 311	0.35 332	0.43 504	0.29 375	0.30 345	0.18 244	0.28 495	0.20 196	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 310	0.13 353	0.49 478	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 311	0.34 308	0.39 458	0.29 375	0.31 360	0.18 244	0.31 541	0.21 221	0.19 363	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

x	0.19 310	0.11 224	0.29 231	0.20 237	0.11 184	0.26 394	0.18 311	0.41 409	0.29 328	0.25 310	0.29 329	0.28 399	0.24 427	0.26 315	0.23 455	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 325

DisPM	0.19 310	0.10 144	0.35 306	0.23 423	0.13 342	0.18 162	0.20 410	0.29 237	0.29 328	0.33 460	0.34 403	0.23 326	0.16 281	0.33 406	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.07 186	0.11 494

iRaft-Stereo_20w	0.19 310	0.10 144	0.46 454	0.19 163	0.13 342	0.25 370	0.19 358	0.52 545	0.19 139	0.29 375	0.21 239	0.22 304	0.20 369	0.28 350	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 325

TRStereo	0.19 310	0.17 491	0.47 462	0.23 423	0.19 559	0.19 197	0.16 209	0.52 545	0.28 309	0.20 254	0.19 207	0.21 292	0.13 201	0.24 267	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.11 511	0.06 103	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 310	0.11 224	0.34 295	0.29 605	0.12 261	0.19 197	0.17 260	0.31 269	0.29 328	0.33 460	0.32 370	0.25 351	0.15 256	0.24 267	0.21 413	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.09 397

RALAANet	0.19 310	0.18 506	0.37 335	0.23 423	0.14 392	0.23 327	0.13 73	0.37 362	0.29 328	0.28 346	0.26 298	0.25 351	0.15 256	0.26 315	0.18 329	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.06 145

csc	0.19 310	0.13 353	0.40 378	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 311	0.35 332	0.43 504	0.29 375	0.30 345	0.18 244	0.28 495	0.20 196	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 310	0.13 353	0.40 378	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 311	0.35 332	0.43 504	0.29 375	0.30 345	0.18 244	0.28 495	0.20 196	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

GMStereo	0.19 310	0.25 582	0.40 378	0.21 293	0.12 261	0.22 304	0.19 358	0.29 237	0.40 476	0.25 310	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 297	0.19 363	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 429	0.08 325
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	0.20 331	0.14 403	0.31 257	0.22 364	0.12 261	0.26 394	0.16 209	0.31 269	0.27 290	0.32 447	0.58 603	0.23 326	0.15 256	0.23 251	0.17 300	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.07 237	0.08 270	0.06 145

fast-iter	0.20 331	0.13 353	0.33 283	0.18 105	0.15 453	0.17 134	0.16 209	0.34 308	0.21 190	0.37 521	0.39 462	0.36 482	0.24 427	0.29 369	0.21 413	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 426	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 331	0.13 353	0.33 283	0.18 105	0.15 453	0.17 134	0.16 209	0.34 308	0.21 190	0.37 521	0.39 462	0.36 482	0.24 427	0.29 369	0.21 413	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 426	0.09 359	0.07 241

AIO-test2	0.20 331	0.20 535	0.36 326	0.26 553	0.15 453	0.22 304	0.16 209	0.42 423	0.42 496	0.16 202	0.29 329	0.15 196	0.11 119	0.26 315	0.13 170	0.18 630	0.06 245	0.10 435	0.11 511	0.07 186	0.07 241

rvit_0105_4	0.20 331	0.15 442	0.38 354	0.23 423	0.14 392	0.20 239	0.22 469	0.33 296	0.39 458	0.19 247	0.24 276	0.25 351	0.19 358	0.27 335	0.17 300	0.16 608	0.13 597	0.13 553	0.11 511	0.11 478	0.08 325

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 331	0.72 684	0.70 585	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 674	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 478	0.23 648

test_sample1	0.20 331	0.10 144	0.28 217	0.19 163	0.12 261	0.28 425	0.19 358	0.41 409	0.25 267	0.26 323	0.31 360	0.29 410	0.26 459	0.44 465	0.21 413	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 397

MyStereo06	0.20 331	0.12 284	0.57 530	0.21 293	0.14 392	0.25 370	0.23 496	0.40 395	0.21 190	0.30 407	0.24 276	0.31 436	0.18 342	0.22 241	0.18 329	0.07 128	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.08 325

xx1	0.20 331	0.14 403	0.38 354	0.23 423	0.11 184	0.31 483	0.19 358	0.35 332	0.47 554	0.17 221	0.19 207	0.28 399	0.24 427	0.28 350	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 435	0.09 426	0.09 359	0.09 397

GCAPDPT-zeroshot	0.20 331	0.08 41	1.14 663	0.29 605	0.43 668	0.16 97	0.15 160	0.27 196	0.25 267	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 196	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

DCRE	0.20 331	0.13 353	0.40 378	0.21 293	0.15 453	0.20 239	0.19 358	0.30 257	0.27 290	0.22 277	0.80 650	0.23 326	0.16 281	0.23 251	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

qqq	0.20 331	0.12 284	0.31 257	0.20 237	0.11 184	0.23 327	0.19 358	0.41 409	0.27 290	0.24 300	0.28 315	0.28 399	0.24 427	0.34 413	0.22 434	0.08 293	0.07 384	0.10 435	0.09 426	0.09 359	0.09 397

PFNet+	0.20 331	0.10 144	0.37 335	0.21 293	0.12 261	0.17 134	0.19 358	0.29 237	0.34 393	0.33 460	0.32 370	0.24 341	0.16 281	0.32 399	0.17 300	0.10 450	0.07 384	0.11 493	0.10 470	0.08 270	0.12 518

NF-Stereo	0.20 331	0.10 144	0.35 306	0.24 479	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.38 370	0.32 369	0.28 346	0.30 345	0.22 304	0.16 281	0.51 492	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.13 538

OCTAStereo	0.20 331	0.10 144	0.35 306	0.24 479	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.38 370	0.32 369	0.28 346	0.30 345	0.22 304	0.16 281	0.51 492	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.13 538

RE-Stereo	0.20 331	0.10 144	0.35 306	0.24 479	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.38 370	0.32 369	0.28 346	0.30 345	0.22 304	0.16 281	0.51 492	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.13 538

TVStereo	0.20 331	0.10 144	0.35 306	0.24 479	0.12 261	0.21 272	0.18 311	0.38 370	0.32 369	0.28 346	0.30 345	0.22 304	0.16 281	0.51 492	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.13 538

sAnonymous2	0.20 331	0.21 550	0.58 535	0.24 479	0.17 510	0.22 304	0.19 358	0.34 308	0.28 309	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 281	0.17 118	0.14 208	0.10 450	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.23 636	0.17 594

CroCo_RVC	0.20 331	0.21 550	0.58 535	0.24 479	0.17 510	0.22 304	0.19 358	0.34 308	0.28 309	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 281	0.17 118	0.14 208	0.10 450	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.23 636	0.17 594

111	0.20 331	0.17 491	0.40 378	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 409	0.45 531	0.23 285	0.29 329	0.29 410	0.21 378	0.24 267	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 325

HITNet	0.20 331	0.17 491	0.43 424	0.19 163	0.08 24	0.27 405	0.14 108	0.42 423	0.30 344	0.29 375	0.32 370	0.27 383	0.21 378	0.28 350	0.25 477	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	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
SME	0.21 352	0.20 535	0.29 231	0.23 423	0.11 184	0.36 541	0.17 260	0.37 362	0.29 328	0.24 300	0.28 315	0.19 264	0.21 378	0.53 505	0.21 413	0.10 450	0.08 473	0.10 435	0.10 470	0.11 478	0.08 325

TestStereo_HL3	0.21 352	0.13 353	0.77 597	0.17 53	0.11 184	0.23 327	0.16 209	0.34 308	0.20 168	0.27 333	0.38 448	0.23 326	0.19 358	0.41 455	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 325

DNS	0.21 352	0.09 88	0.27 199	0.24 479	0.11 184	0.29 447	0.16 209	0.27 196	0.16 71	1.35 692	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 518

IGEV_i1	0.21 352	0.11 224	0.43 424	0.22 364	0.11 184	0.31 483	0.19 358	0.43 437	0.30 344	0.29 375	0.30 345	0.31 436	0.20 369	0.33 406	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 325

Selective-IGEV-i1	0.21 352	0.10 144	0.31 257	0.23 423	0.13 342	0.31 483	0.22 469	0.46 466	0.42 496	0.27 333	0.32 370	0.33 454	0.17 313	0.25 297	0.19 363	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 397

Hybrid-DGEV-2	0.21 352	0.15 442	0.34 295	0.24 479	0.13 342	0.28 425	0.14 108	0.48 488	0.44 519	0.27 333	0.24 276	0.25 351	0.25 449	0.28 350	0.19 363	0.07 128	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 352	0.15 442	0.32 266	0.23 423	0.23 615	0.26 394	0.19 358	0.39 382	0.34 393	0.25 310	0.32 370	0.21 292	0.24 427	0.24 267	0.19 363	0.10 450	0.07 384	0.15 596	0.08 322	0.16 575	0.13 538

IGEV-RUCA	0.21 352	0.08 41	0.23 153	0.19 163	0.19 559	0.28 425	0.24 518	0.23 123	0.21 190	0.20 254	0.23 262	0.28 399	0.49 630	0.26 315	0.18 329	0.09 396	0.08 473	0.18 623	0.13 578	0.17 592	0.17 594

rvit_0105_5	0.21 352	0.15 442	0.38 354	0.23 423	0.13 342	0.22 304	0.24 518	0.36 351	0.39 458	0.21 268	0.23 262	0.26 373	0.19 358	0.26 315	0.19 363	0.15 592	0.13 597	0.12 531	0.12 550	0.10 429	0.09 397

GCAP-BAT	0.21 352	0.08 41	1.22 668	0.29 605	0.43 668	0.16 97	0.15 160	0.27 196	0.25 267	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 196	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

test_sample2	0.21 352	0.10 144	0.28 217	0.19 163	0.11 184	0.27 405	0.21 441	0.43 437	0.29 328	0.26 323	0.31 360	0.30 427	0.24 427	0.45 468	0.18 329	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 397

mmm	0.21 352	0.12 284	0.31 257	0.22 364	0.12 261	0.28 425	0.21 441	0.41 409	0.27 290	0.29 375	0.38 448	0.29 410	0.24 427	0.29 369	0.22 434	0.09 396	0.07 384	0.11 493	0.09 426	0.10 429	0.09 397

CASS	0.21 352	0.15 442	0.32 266	0.26 553	0.11 184	0.28 425	0.19 358	0.39 382	0.30 344	0.32 447	0.34 403	0.25 351	0.24 427	0.25 297	0.20 386	0.13 552	0.08 473	0.11 493	0.09 426	0.11 478	0.11 494
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 352	0.16 471	0.32 266	0.26 553	0.13 342	0.26 394	0.27 556	0.40 395	0.36 422	0.29 375	0.39 462	0.22 304	0.21 378	0.33 406	0.17 300	0.07 128	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 352	0.16 471	0.41 401	0.25 519	0.15 453	0.22 304	0.24 518	0.32 281	0.28 309	0.33 460	0.51 569	0.29 410	0.17 313	0.32 399	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 352	0.18 506	0.33 283	0.25 519	0.18 532	0.23 327	0.29 579	0.40 395	0.36 422	0.24 300	0.38 448	0.18 244	0.16 281	0.32 399	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.12 550	0.09 359	0.09 397

SA-5K	0.21 352	0.16 471	0.32 266	0.26 553	0.13 342	0.26 394	0.27 556	0.40 395	0.36 422	0.29 375	0.39 462	0.22 304	0.21 378	0.33 406	0.17 300	0.07 128	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.07 241

CIPLG	0.21 352	0.21 550	0.55 520	0.23 423	0.15 453	0.25 370	0.20 410	0.35 332	0.29 328	0.31 425	0.33 393	0.22 304	0.15 256	0.26 315	0.20 386	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325

IPLG	0.21 352	0.15 442	0.53 510	0.21 293	0.12 261	0.28 425	0.17 260	0.42 423	0.30 344	0.33 460	0.32 370	0.15 196	0.17 313	0.50 487	0.21 413	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR_C	0.21 352	0.22 564	0.60 543	0.23 423	0.15 453	0.24 350	0.20 410	0.35 332	0.29 328	0.31 425	0.32 370	0.22 304	0.15 256	0.25 297	0.20 386	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325

MIPNet	0.21 352	0.15 442	0.52 506	0.21 293	0.12 261	0.27 405	0.20 410	0.45 455	0.37 433	0.30 407	0.23 262	0.19 264	0.24 427	0.27 335	0.19 363	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 352	0.13 353	0.61 546	0.21 293	0.11 184	0.25 370	0.18 311	0.41 409	0.37 433	0.28 346	0.27 307	0.21 292	0.19 358	0.37 434	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

ACRE	0.21 352	0.20 535	0.62 554	0.23 423	0.15 453	0.24 350	0.20 410	0.35 332	0.28 309	0.31 425	0.32 370	0.22 304	0.15 256	0.25 297	0.20 386	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325

GANet-ADL	0.21 352	0.12 284	0.45 446	0.23 423	0.14 392	0.29 447	0.19 358	0.46 466	0.35 409	0.25 310	0.32 370	0.32 446	0.19 358	0.24 267	0.20 386	0.10 450	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 456

LCNet	0.21 352	0.11 224	0.29 231	0.25 519	0.12 261	0.23 327	0.19 358	0.34 308	0.26 279	0.28 346	0.35 414	0.26 373	0.30 524	0.35 422	0.17 300	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.10 470	0.13 535	0.22 641

PSM-softLoss	0.21 352	0.10 144	0.39 370	0.24 479	0.12 261	0.20 239	0.18 311	0.38 370	0.26 279	0.29 375	0.32 370	0.24 341	0.16 281	0.52 498	0.20 386	0.09 396	0.06 245	0.10 435	0.09 426	0.08 270	0.12 518

KMStereo	0.21 352	0.10 144	0.39 370	0.24 479	0.12 261	0.20 239	0.18 311	0.38 370	0.26 279	0.29 375	0.32 370	0.24 341	0.16 281	0.52 498	0.20 386	0.09 396	0.06 245	0.10 435	0.09 426	0.08 270	0.12 518

SST-Stereo	0.21 352	0.10 144	0.37 335	0.24 479	0.13 342	0.19 197	0.17 260	0.31 269	0.24 252	0.34 480	0.33 393	0.29 410	0.25 449	0.56 525	0.17 300	0.08 293	0.05 40	0.10 435	0.08 322	0.09 359	0.07 241

RAFT_R40	0.21 352	0.10 144	0.37 335	0.24 479	0.13 342	0.18 162	0.18 311	0.31 269	0.29 328	0.33 460	0.33 393	0.30 427	0.24 427	0.55 514	0.18 329	0.08 293	0.05 40	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT-345	0.21 352	0.10 144	0.46 454	0.22 364	0.11 184	0.20 239	0.16 209	0.26 181	0.25 267	0.27 333	0.66 629	0.21 292	0.16 281	0.55 514	0.21 413	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

RAFT	0.21 352	0.17 491	0.32 266	0.24 479	0.12 261	0.25 370	0.27 556	0.35 332	0.28 309	0.33 460	0.33 393	0.38 496	0.22 395	0.29 369	0.17 300	0.08 293	0.08 473	0.11 493	0.10 470	0.10 429	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 352	0.10 144	0.43 424	0.23 423	0.13 342	0.24 350	0.25 535	0.37 362	0.27 290	0.30 407	0.45 534	0.27 383	0.21 378	0.31 392	0.17 300	0.07 128	0.05 40	0.10 435	0.09 426	0.08 270	0.19 614

Prome-Stereo	0.21 352	0.10 144	0.30 242	0.24 479	0.12 261	0.23 327	0.23 496	0.36 351	0.25 267	0.33 460	0.59 606	0.24 341	0.28 495	0.29 369	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 626

TestStereo	0.21 352	0.19 522	0.40 378	0.25 519	0.10 126	0.22 304	0.21 441	0.31 269	0.31 358	0.23 285	0.34 403	0.22 304	0.18 342	0.62 561	0.18 329	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.07 237	0.11 478	0.06 145

XX-Stereo	0.21 352	0.10 144	0.83 618	0.26 553	0.17 510	0.23 327	0.13 73	0.40 395	0.18 120	0.20 254	0.41 481	0.31 436	0.10 80	0.32 399	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 352	0.10 144	0.33 283	0.21 293	0.12 261	0.30 467	0.46 658	0.46 466	0.20 168	0.25 310	0.50 563	0.17 230	0.16 281	0.24 267	0.23 455	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 470	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 352	0.11 224	0.45 446	0.21 293	0.12 261	0.26 394	0.17 260	0.41 409	0.35 409	0.30 407	0.31 360	0.29 410	0.23 409	0.26 315	0.23 455	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.09 397

MyStereo8	0.22 389	0.15 442	0.63 557	0.21 293	0.17 510	0.31 483	0.16 209	0.36 351	0.32 369	0.28 346	0.36 424	0.25 351	0.18 342	0.25 297	0.28 502	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 429	0.12 518

ffm	0.22 389	0.12 284	0.42 411	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.20 410	0.35 332	0.44 519	0.30 407	0.42 498	0.34 463	0.23 409	0.27 335	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 493	0.10 470	0.08 270	0.08 325

StereoVision	0.22 389	0.18 506	0.37 335	0.27 581	0.17 510	0.23 327	0.22 469	0.38 370	0.31 358	0.20 254	0.51 569	0.22 304	0.16 281	0.28 350	0.18 329	0.11 491	0.12 585	0.13 553	0.13 578	0.10 429	0.07 241

raft_robust	0.22 389	0.17 491	0.30 242	0.22 364	0.12 261	0.23 327	0.22 469	0.49 498	0.48 564	0.32 447	0.32 370	0.26 373	0.23 409	0.53 505	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 470	0.08 270	0.06 145

Sa-1000	0.22 389	0.15 442	0.35 306	0.23 423	0.13 342	0.28 425	0.23 496	0.47 475	0.39 458	0.30 407	0.50 563	0.26 373	0.19 358	0.33 406	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 435	0.11 511	0.08 270	0.06 145

SA	0.22 389	0.16 471	0.36 326	0.23 423	0.13 342	0.24 350	0.23 496	0.45 455	0.40 476	0.27 333	0.44 522	0.23 326	0.23 409	0.33 406	0.17 300	0.07 128	0.06 245	0.10 435	0.11 511	0.08 270	0.06 145

dd	0.22 389	0.26 593	0.40 378	0.22 364	0.12 261	0.25 370	0.21 441	0.32 281	0.44 519	0.29 375	0.28 315	0.25 351	0.16 281	0.30 385	0.25 477	0.12 531	0.07 384	0.10 435	0.08 322	0.11 478	0.09 397

GwcNet-ADL	0.22 389	0.14 403	0.58 535	0.24 479	0.13 342	0.22 304	0.23 496	0.49 498	0.40 476	0.27 333	0.29 329	0.30 427	0.20 369	0.26 315	0.23 455	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 397

HHNet	0.22 389	0.12 284	0.52 506	0.18 105	0.18 532	0.20 239	0.20 410	0.34 308	0.31 358	0.32 447	0.59 606	0.20 278	0.21 378	0.24 267	0.31 530	0.08 293	0.05 40	0.09 356	0.07 237	0.08 270	0.11 494

KYRaft	0.22 389	0.10 144	0.30 242	0.23 423	0.12 261	0.23 327	0.23 496	0.35 332	0.24 252	0.35 497	0.54 587	0.34 463	0.26 459	0.29 369	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.10 470	0.08 270	0.31 666

IRAFT_RVC	0.22 389	0.12 284	0.39 370	0.26 553	0.11 184	0.18 162	0.24 518	0.40 395	0.37 433	0.31 425	0.30 345	0.29 410	0.24 427	0.55 514	0.22 434	0.08 293	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.08 270	0.07 241

GES	0.22 389	0.12 284	0.42 411	0.20 237	0.14 392	0.27 405	0.19 358	0.49 498	0.33 383	0.30 407	0.36 424	0.25 351	0.23 409	0.29 369	0.22 434	0.10 450	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 429	0.11 494

SFCPSM	0.22 389	0.10 144	0.51 499	0.21 293	0.14 392	0.34 521	0.22 469	0.55 576	0.39 458	0.29 375	0.32 370	0.23 326	0.21 378	0.27 335	0.19 363	0.09 396	0.07 384	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.08 325

DMCA	0.22 389	0.14 403	0.36 326	0.22 364	0.14 392	0.27 405	0.20 410	0.43 437	0.38 448	0.31 425	0.32 370	0.33 454	0.24 427	0.24 267	0.28 502	0.11 491	0.08 473	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.11 494

BEATNet_4x	0.22 389	0.18 506	0.47 462	0.22 364	0.10 126	0.28 425	0.14 108	0.46 466	0.32 369	0.31 425	0.34 403	0.31 436	0.25 449	0.31 392	0.29 514	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 429	0.08 325

MLCV	0.22 389	0.16 471	0.44 434	0.21 293	0.08 24	0.29 447	0.19 358	0.38 370	0.37 433	0.38 536	0.44 522	0.31 436	0.21 378	0.41 455	0.24 467	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 389	0.25 582	0.47 462	0.24 479	0.14 392	0.25 370	0.12 33	0.40 395	0.33 383	0.29 375	0.42 498	0.22 304	0.20 369	0.33 406	0.19 363	0.07 128	0.06 245	0.11 493	0.11 511	0.11 478	0.07 241

Select-FE	0.23 406	0.14 403	0.78 598	0.22 364	0.18 532	0.22 304	0.13 73	0.43 437	0.26 279	0.28 346	0.33 393	0.39 508	0.29 510	0.27 335	0.19 363	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 578	0.08 270	0.12 518

G2L-ROB	0.23 406	0.15 442	0.41 401	0.19 163	0.12 261	0.27 405	0.21 441	0.47 475	0.33 383	0.34 480	0.31 360	0.41 530	0.22 395	0.49 483	0.26 491	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 456

DFGA-Net	0.23 406	0.24 577	0.49 478	0.22 364	0.15 453	0.25 370	0.17 260	0.39 382	0.39 458	0.29 375	0.31 360	0.21 292	0.17 313	0.59 542	0.28 502	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.09 426	0.10 429	0.08 325

PAM_32	0.23 406	0.10 144	0.63 557	0.21 293	0.14 392	0.33 507	0.19 358	0.36 351	0.23 235	0.29 375	0.28 315	0.56 614	0.28 495	0.27 335	0.18 329	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 426	0.07 186	0.09 397

PAM	0.23 406	0.10 144	0.63 557	0.22 364	0.15 453	0.34 521	0.21 441	0.37 362	0.22 209	0.31 425	0.27 307	0.55 610	0.26 459	0.26 315	0.17 300	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 426	0.07 186	0.09 397

rvit_0105_3	0.23 406	0.17 491	0.40 378	0.25 519	0.15 453	0.24 350	0.28 572	0.38 370	0.41 488	0.25 310	0.25 288	0.28 399	0.21 378	0.28 350	0.20 386	0.15 592	0.13 597	0.14 580	0.15 603	0.10 429	0.09 397

UGAM-zero	0.23 406	0.10 144	0.54 513	0.19 163	0.13 342	0.21 272	0.14 108	0.44 445	0.22 209	0.28 346	0.28 315	0.51 593	0.33 551	0.65 577	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 406	0.13 353	0.83 618	0.20 237	0.21 586	0.23 327	0.17 260	0.48 488	0.27 290	0.23 285	0.29 329	0.39 508	0.23 409	0.25 297	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 511	0.11 478	0.10 456

test_sample3	0.23 406	0.12 284	0.43 424	0.19 163	0.12 261	0.32 496	0.20 410	0.50 509	0.34 393	0.31 425	0.33 393	0.29 410	0.22 395	0.53 505	0.22 434	0.10 450	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.10 429	0.10 456

MyStereo05	0.23 406	0.12 284	0.57 530	0.21 293	0.14 392	0.25 370	0.23 496	0.48 488	0.52 594	0.31 425	0.23 262	0.25 351	0.22 395	0.30 385	0.21 413	0.07 128	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.08 325

MyStereo04	0.23 406	0.12 284	0.55 520	0.22 364	0.14 392	0.25 370	0.23 496	0.49 498	0.52 594	0.28 346	0.23 262	0.27 383	0.23 409	0.30 385	0.22 434	0.07 128	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.08 270	0.08 325

CoDeX	0.23 406	0.12 284	0.46 454	0.21 293	0.14 392	0.29 447	0.21 441	0.53 557	0.41 488	0.29 375	0.35 414	0.29 410	0.22 395	0.48 478	0.19 363	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

PCWNet_CMD	0.23 406	0.13 353	0.48 472	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.16 209	0.46 466	0.46 549	0.29 375	0.36 424	0.37 488	0.24 427	0.28 350	0.20 386	0.09 396	0.06 245	0.10 435	0.08 322	0.11 478	0.09 397

anonymousa	0.23 406	0.11 224	0.50 489	0.21 293	0.16 486	0.31 483	0.20 410	0.36 351	0.35 409	0.32 447	0.50 563	0.39 508	0.26 459	0.22 241	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.11 511	0.07 186	0.08 325

BUS	0.23 406	0.12 284	0.28 217	0.25 519	0.14 392	0.43 591	0.17 260	0.56 592	0.34 393	0.34 480	0.35 414	0.32 446	0.20 369	0.26 315	0.21 413	0.10 450	0.07 384	0.11 493	0.10 470	0.09 359	0.09 397

IER	0.23 406	0.12 284	0.39 370	0.20 237	0.14 392	0.31 483	0.19 358	0.42 423	0.36 422	0.33 460	0.40 473	0.32 446	0.33 551	0.29 369	0.22 434	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 325

test_5	0.23 406	0.19 522	0.38 354	0.26 553	0.18 532	0.25 370	0.29 579	0.40 395	0.37 433	0.29 375	0.40 473	0.25 351	0.22 395	0.34 413	0.18 329	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.09 426	0.10 429	0.10 456

BSDual-CNN	0.23 406	0.12 284	0.28 217	0.25 519	0.14 392	0.35 536	0.21 441	0.56 592	0.34 393	0.34 480	0.35 414	0.38 496	0.24 427	0.26 315	0.21 413	0.10 450	0.07 384	0.11 493	0.10 470	0.09 359	0.09 397

iRaft-Stereo_5w	0.23 406	0.18 506	0.44 434	0.22 364	0.13 342	0.19 197	0.19 358	0.37 362	0.32 369	0.28 346	0.37 433	0.34 463	0.23 409	0.65 577	0.27 497	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 325

psmg	0.23 406	0.12 284	0.28 217	0.21 293	0.14 392	0.35 536	0.23 496	0.51 526	0.34 393	0.35 497	0.38 448	0.38 496	0.24 427	0.26 315	0.21 413	0.10 450	0.08 473	0.10 435	0.10 470	0.09 359	0.08 325

UDGNet	0.23 406	0.31 624	0.38 354	0.24 479	0.14 392	0.24 350	0.18 311	0.32 281	0.43 504	0.29 375	0.28 315	0.24 341	0.19 358	0.29 369	0.20 386	0.15 592	0.07 384	0.21 637	0.11 511	0.14 553	0.10 456

OMP-Stereo	0.23 406	0.14 403	0.35 306	0.29 605	0.13 342	0.21 272	0.16 209	0.37 362	0.33 383	0.34 480	0.30 345	0.34 463	0.19 358	0.70 591	0.24 467	0.07 128	0.06 245	0.09 356	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 406	0.13 353	0.35 306	0.29 605	0.12 261	0.23 327	0.14 108	0.38 370	0.31 358	0.34 480	0.37 433	0.33 454	0.21 378	0.70 591	0.26 491	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.07 237	0.07 186	0.06 145

ASMatch	0.23 406	0.11 224	0.51 499	0.24 479	0.14 392	0.19 197	0.17 260	0.31 269	0.28 309	0.28 346	0.68 633	0.27 383	0.26 459	0.50 487	0.22 434	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 494

PFNet	0.23 406	0.10 144	0.57 530	0.24 479	0.14 392	0.22 304	0.19 358	0.39 382	0.33 383	0.35 497	0.32 370	0.27 383	0.19 358	0.64 570	0.22 434	0.09 396	0.05 40	0.09 356	0.07 237	0.08 270	0.07 241

ICVP	0.23 406	0.13 353	0.44 434	0.26 553	0.14 392	0.29 447	0.25 535	0.45 455	0.33 383	0.29 375	0.43 511	0.35 477	0.25 449	0.26 315	0.23 455	0.12 531	0.09 509	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.10 456
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 406	0.18 506	0.63 557	0.27 581	0.18 532	0.41 575	0.23 496	0.43 437	0.35 409	0.23 285	0.27 307	0.20 278	0.18 342	0.27 335	0.18 329	0.12 531	0.11 565	0.10 435	0.10 470	0.11 478	0.12 518

CFNet_pseudo	0.23 406	0.13 353	0.47 462	0.19 163	0.13 342	0.26 394	0.16 209	0.44 445	0.44 519	0.29 375	0.37 433	0.38 496	0.23 409	0.29 369	0.21 413	0.09 396	0.06 245	0.11 493	0.08 322	0.11 478	0.09 397

ACVNet	0.23 406	0.13 353	0.35 306	0.18 105	0.15 453	0.27 405	0.23 496	0.39 382	0.44 519	0.28 346	0.41 481	0.38 496	0.26 459	0.27 335	0.32 535	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 429	0.07 241

MSMDNet	0.23 406	0.13 353	0.48 472	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.16 209	0.46 466	0.46 549	0.29 375	0.36 424	0.37 488	0.24 427	0.28 350	0.20 386	0.09 396	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.11 478	0.09 397

ccs_rob	0.23 406	0.13 353	0.47 462	0.20 237	0.13 342	0.26 394	0.17 260	0.44 445	0.44 519	0.29 375	0.37 433	0.38 496	0.23 409	0.29 369	0.21 413	0.09 396	0.06 245	0.11 493	0.08 322	0.11 478	0.09 397

G2L-Stereo_test	0.24 437	0.16 471	0.38 354	0.19 163	0.13 342	0.27 405	0.24 518	0.49 498	0.38 448	0.37 521	0.37 433	0.40 523	0.24 427	0.52 498	0.28 502	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 325

DCVSM-stereo	0.24 437	0.13 353	0.52 506	0.20 237	0.14 392	0.26 394	0.13 73	0.34 308	0.34 393	0.41 570	0.33 393	0.47 569	0.29 510	0.30 385	0.22 434	0.10 450	0.10 540	0.11 493	0.10 470	0.12 519	0.15 572

rvit_stereo_0075_2	0.24 437	0.17 491	0.50 489	0.26 553	0.22 602	0.22 304	0.15 160	0.40 395	0.35 409	0.27 333	0.37 433	0.29 410	0.20 369	0.28 350	0.19 363	0.17 619	0.12 585	0.19 631	0.12 550	0.13 535	0.13 538

test_sample5	0.24 437	0.13 353	0.42 411	0.21 293	0.12 261	0.30 467	0.21 441	0.50 509	0.34 393	0.32 447	0.41 481	0.29 410	0.23 409	0.55 514	0.21 413	0.10 450	0.07 384	0.10 435	0.09 426	0.11 478	0.10 456

test_sample4	0.24 437	0.13 353	0.43 424	0.20 237	0.12 261	0.32 496	0.21 441	0.51 526	0.34 393	0.31 425	0.37 433	0.28 399	0.23 409	0.53 505	0.21 413	0.10 450	0.07 384	0.10 435	0.09 426	0.11 478	0.10 456

tta	0.24 437	0.12 284	0.40 378	0.19 163	0.10 126	0.27 405	0.19 358	0.51 526	0.45 531	0.34 480	0.41 481	0.31 436	0.26 459	0.58 536	0.28 502	0.10 450	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 437	0.12 284	0.40 378	0.19 163	0.10 126	0.27 405	0.19 358	0.51 526	0.45 531	0.34 480	0.41 481	0.31 436	0.26 459	0.58 536	0.16 268	0.10 450	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 437	0.12 284	0.40 378	0.19 163	0.10 126	0.27 405	0.19 358	0.51 526	0.45 531	0.34 480	0.41 481	0.31 436	0.26 459	0.58 536	0.16 268	0.10 450	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

DualNet	0.24 437	0.13 353	0.42 411	0.21 293	0.12 261	0.30 467	0.21 441	0.50 509	0.34 393	0.33 460	0.43 511	0.29 410	0.23 409	0.55 514	0.21 413	0.10 450	0.07 384	0.10 435	0.09 426	0.11 478	0.10 456

GMStereo_Zeroshot	0.24 437	0.21 550	0.45 446	0.26 553	0.13 342	0.28 425	0.15 160	0.39 382	0.35 409	0.37 521	0.43 511	0.40 523	0.17 313	0.34 413	0.20 386	0.12 531	0.07 384	0.13 553	0.07 237	0.16 575	0.09 397

CFNet_ucs	0.24 437	0.13 353	0.50 489	0.20 237	0.15 453	0.28 425	0.17 260	0.49 498	0.45 531	0.32 447	0.42 498	0.39 508	0.22 395	0.31 392	0.21 413	0.11 491	0.08 473	0.12 531	0.09 426	0.12 519	0.11 494

gwcnet-sp	0.24 437	0.13 353	0.63 557	0.22 364	0.14 392	0.34 521	0.22 469	0.44 445	0.39 458	0.35 497	0.34 403	0.27 383	0.27 478	0.35 422	0.25 477	0.09 396	0.08 473	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.09 397

scenet	0.24 437	0.13 353	0.63 557	0.22 364	0.14 392	0.34 521	0.22 469	0.44 445	0.39 458	0.35 497	0.34 403	0.27 383	0.27 478	0.35 422	0.25 477	0.09 396	0.08 473	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.09 397

ToySt	0.24 437	0.16 471	0.48 472	0.21 293	0.13 342	0.29 447	0.29 579	0.39 382	0.39 458	0.27 333	0.35 414	0.39 508	0.31 541	0.31 392	0.29 514	0.08 293	0.09 509	0.10 435	0.11 511	0.11 478	0.10 456

ssnet	0.24 437	0.13 353	0.63 557	0.22 364	0.14 392	0.34 521	0.22 469	0.44 445	0.39 458	0.35 497	0.34 403	0.27 383	0.27 478	0.35 422	0.25 477	0.09 396	0.08 473	0.09 356	0.09 426	0.09 359	0.09 397

STrans-v2	0.24 437	0.13 353	0.54 513	0.21 293	0.12 261	0.23 327	0.21 441	0.47 475	0.28 309	0.31 425	0.42 498	0.36 482	0.35 565	0.62 561	0.23 455	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 437	0.13 353	0.56 527	0.23 423	0.11 184	0.21 272	0.19 358	0.40 395	0.32 369	0.30 407	0.43 511	0.36 482	0.31 541	0.61 553	0.20 386	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

DRaft	0.24 437	0.10 144	0.34 295	0.18 105	0.12 261	0.28 425	0.23 496	0.33 296	0.39 458	0.38 536	0.61 618	0.21 292	0.41 597	0.48 478	0.42 587	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 325

HCRNet	0.24 437	0.25 582	0.33 283	0.34 636	0.16 486	0.27 405	0.18 311	0.43 437	0.35 409	0.30 407	0.35 414	0.32 446	0.22 395	0.44 465	0.20 386	0.13 552	0.08 473	0.13 553	0.11 511	0.10 429	0.09 397

ARAFT	0.24 437	0.21 550	0.78 598	0.22 364	0.12 261	0.29 447	0.24 518	0.43 437	0.32 369	0.33 460	0.28 315	0.28 399	0.19 358	0.49 483	0.18 329	0.07 128	0.06 245	0.12 531	0.11 511	0.09 359	0.06 145

cf-r	0.24 437	0.15 442	0.44 434	0.21 293	0.14 392	0.27 405	0.22 469	0.42 423	0.40 476	0.30 407	0.42 498	0.42 539	0.26 459	0.43 461	0.25 477	0.11 491	0.06 245	0.08 261	0.10 470	0.08 270	0.08 325

GANet-RSSM	0.24 437	0.14 403	0.36 326	0.21 293	0.14 392	0.27 405	0.21 441	0.45 455	0.33 383	0.29 375	0.39 462	0.39 508	0.28 495	0.58 536	0.23 455	0.11 491	0.07 384	0.09 356	0.09 426	0.10 429	0.09 397

PSMNet-RSSM	0.24 437	0.15 442	0.36 326	0.21 293	0.14 392	0.25 370	0.20 410	0.48 488	0.37 433	0.30 407	0.44 522	0.38 496	0.26 459	0.52 498	0.22 434	0.12 531	0.07 384	0.11 493	0.13 578	0.10 429	0.09 397

CFNet-ft	0.24 437	0.15 442	0.35 306	0.18 105	0.15 453	0.30 467	0.21 441	0.39 382	0.36 422	0.28 346	0.40 473	0.43 543	0.25 449	0.47 475	0.24 467	0.12 531	0.07 384	0.12 531	0.11 511	0.12 519	0.09 397

CFNet_RVC	0.24 437	0.15 442	0.35 306	0.18 105	0.15 453	0.30 467	0.21 441	0.39 382	0.36 422	0.28 346	0.40 473	0.43 543	0.25 449	0.47 475	0.24 467	0.12 531	0.07 384	0.12 531	0.11 511	0.12 519	0.09 397

UCFNet_RVC	0.24 437	0.16 471	0.34 295	0.18 105	0.15 453	0.33 507	0.16 209	0.46 466	0.35 409	0.29 375	0.35 414	0.39 508	0.25 449	0.34 413	0.22 434	0.13 552	0.08 473	0.13 553	0.14 593	0.13 535	0.12 518

AdaStereo	0.24 437	0.16 471	0.37 335	0.24 479	0.12 261	0.32 496	0.17 260	0.54 566	0.42 496	0.33 460	0.38 448	0.35 477	0.21 378	0.30 385	0.22 434	0.14 577	0.06 245	0.13 553	0.08 322	0.11 478	0.08 325
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	0.24 437	0.18 506	0.61 546	0.25 519	0.11 184	0.29 447	0.21 441	0.42 423	0.43 504	0.33 460	0.43 511	0.27 383	0.22 395	0.34 413	0.26 491	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

RT-IGEV	0.25 465	0.10 144	0.48 472	0.22 364	0.14 392	0.31 483	0.28 572	0.53 557	0.39 458	0.36 513	0.41 481	0.44 554	0.30 524	0.28 350	0.27 497	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 426	0.09 359	0.10 456

G2L-Stereo	0.25 465	0.16 471	0.47 462	0.22 364	0.14 392	0.25 370	0.18 311	0.46 466	0.35 409	0.33 460	0.37 433	0.40 523	0.22 395	0.60 546	0.30 522	0.10 450	0.09 509	0.10 435	0.08 322	0.09 359	0.09 397

DDVS	0.25 465	0.15 442	0.39 370	0.24 479	0.17 510	0.34 521	0.21 441	0.41 409	0.30 344	0.33 460	0.41 481	0.48 575	0.21 378	0.52 498	0.27 497	0.11 491	0.09 509	0.11 493	0.09 426	0.13 535	0.14 560

ITSA-stereo	0.25 465	0.15 442	0.33 283	0.23 423	0.11 184	0.27 405	0.18 311	0.56 592	0.59 619	0.31 425	0.32 370	0.33 454	0.28 495	0.49 483	0.30 522	0.11 491	0.08 473	0.11 493	0.10 470	0.11 478	0.13 538

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 465	0.14 403	0.95 641	0.21 293	0.27 637	0.20 239	0.19 358	0.48 488	0.25 267	0.26 323	0.55 591	0.34 463	0.18 342	0.25 297	0.17 300	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 550	0.12 519	0.12 518

test_sample7	0.25 465	0.15 442	0.35 306	0.20 237	0.14 392	0.28 425	0.21 441	0.51 526	0.38 448	0.37 521	0.34 403	0.37 488	0.30 524	0.39 445	0.23 455	0.14 577	0.09 509	0.13 553	0.12 550	0.13 535	0.12 518

test_sample6	0.25 465	0.13 353	0.41 401	0.21 293	0.11 184	0.30 467	0.22 469	0.51 526	0.35 409	0.33 460	0.43 511	0.30 427	0.24 427	0.57 529	0.22 434	0.10 450	0.07 384	0.10 435	0.10 470	0.11 478	0.10 456

SMFormer	0.25 465	0.12 284	0.40 378	0.19 163	0.10 126	0.27 405	0.19 358	0.51 526	0.45 531	0.34 480	0.41 481	0.31 436	0.26 459	0.58 536	0.28 502	0.10 450	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 397

NINENet	0.25 465	0.15 442	0.37 335	0.23 423	0.16 486	0.43 591	0.17 260	0.60 626	0.46 549	0.32 447	0.37 433	0.32 446	0.20 369	0.42 459	0.21 413	0.10 450	0.10 540	0.12 531	0.08 322	0.11 478	0.10 456

hknet	0.25 465	0.14 403	0.40 378	0.25 519	0.15 453	0.35 536	0.21 441	0.56 592	0.37 433	0.34 480	0.35 414	0.43 543	0.27 478	0.37 434	0.21 413	0.09 396	0.07 384	0.11 493	0.10 470	0.09 359	0.09 397

PSMNet-ADL	0.25 465	0.15 442	0.32 266	0.26 553	0.14 392	0.31 483	0.22 469	0.44 445	0.36 422	0.27 333	0.33 393	0.41 530	0.28 495	0.61 553	0.29 514	0.11 491	0.09 509	0.09 356	0.11 511	0.10 429	0.10 456

PSM-AAD	0.25 465	0.10 144	0.30 242	0.24 479	0.12 261	0.26 394	0.38 635	0.34 308	0.28 309	0.35 497	0.39 462	0.28 399	0.79 671	0.30 385	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 531	0.11 511	0.08 270	0.21 635

GrayStereo	0.25 465	0.09 88	0.32 266	0.26 553	0.13 342	0.23 327	0.47 662	0.34 308	0.30 344	0.39 551	0.47 551	0.30 427	0.79 671	0.29 369	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 426	0.07 186	0.13 538

RAFT-RH_RVC	0.25 465	0.11 224	0.45 446	0.21 293	0.12 261	0.25 370	0.14 108	0.27 196	0.27 290	0.38 536	1.15 675	0.23 326	0.17 313	0.57 529	0.24 467	0.07 128	0.05 40	0.10 435	0.07 237	0.06 103	0.07 241

UPFNet	0.25 465	0.12 284	0.38 354	0.24 479	0.19 559	0.37 548	0.28 572	0.48 488	0.38 448	0.34 480	0.37 433	0.37 488	0.28 495	0.39 445	0.33 542	0.10 450	0.09 509	0.10 435	0.10 470	0.10 429	0.08 325

acv_ft	0.25 465	0.13 353	0.40 378	0.23 423	0.19 559	0.34 521	0.21 441	0.45 455	0.44 519	0.38 536	0.41 481	0.38 496	0.27 478	0.27 335	0.35 551	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 478	0.07 241

CCAANet	0.25 465	0.13 353	0.51 499	0.22 364	0.15 453	0.29 447	0.17 260	0.49 498	0.37 433	0.26 323	0.49 559	0.32 446	0.24 427	0.62 561	0.23 455	0.07 128	0.06 245	0.10 435	0.10 470	0.08 270	0.10 456

iResNet_ROB	0.25 465	0.19 522	0.40 378	0.20 237	0.12 261	0.30 467	0.16 209	0.55 576	0.53 599	0.38 536	0.43 511	0.37 488	0.26 459	0.38 440	0.22 434	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 397

PStereo	0.26 483	0.37 642	0.34 295	0.21 293	0.13 342	0.25 370	0.25 535	0.33 296	0.47 554	0.26 323	0.17 176	0.29 410	0.34 560	0.35 422	0.37 558	0.23 644	0.15 622	0.17 614	0.13 578	0.23 636	0.21 635

coex_refinement	0.26 483	0.16 471	0.36 326	0.23 423	0.15 453	0.31 483	0.20 410	0.49 498	0.42 496	0.35 497	0.42 498	0.45 559	0.27 478	0.55 514	0.33 542	0.10 450	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 429	0.10 456

UGAM	0.26 483	0.14 403	0.45 446	0.25 519	0.12 261	0.23 327	0.25 535	0.32 281	0.41 488	0.31 425	0.42 498	0.41 530	0.22 395	0.92 653	0.22 434	0.08 293	0.06 245	0.14 580	0.12 550	0.10 429	0.07 241

SepStereo	0.26 483	0.12 284	0.42 411	0.24 479	0.18 532	0.29 447	0.24 518	0.45 455	0.45 531	0.41 570	0.44 522	0.34 463	0.29 510	0.64 570	0.21 413	0.09 396	0.07 384	0.09 356	0.07 237	0.09 359	0.09 397

AACVNet	0.26 483	0.16 471	0.37 335	0.22 364	0.14 392	0.29 447	0.19 358	0.41 409	0.31 358	0.38 536	0.42 498	0.43 543	0.28 495	0.73 602	0.25 477	0.11 491	0.08 473	0.11 493	0.09 426	0.13 535	0.11 494

DEmStereo	0.26 483	0.09 88	0.47 462	0.19 163	0.12 261	0.30 467	0.25 535	0.28 220	0.36 422	0.36 513	0.58 603	0.25 351	0.48 629	0.53 505	0.44 593	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 483	0.18 506	0.49 478	0.28 602	0.14 392	0.36 541	0.23 496	0.54 566	0.34 393	0.39 551	0.40 473	0.29 410	0.29 510	0.37 434	0.27 497	0.11 491	0.07 384	0.09 356	0.07 237	0.13 535	0.09 397

GwcNet-RSSM	0.26 483	0.17 491	0.46 454	0.21 293	0.13 342	0.28 425	0.23 496	0.44 445	0.42 496	0.31 425	0.45 534	0.40 523	0.26 459	0.55 514	0.28 502	0.11 491	0.07 384	0.09 356	0.10 470	0.09 359	0.08 325

DeepPruner_ROB	0.26 483	0.19 522	0.44 434	0.21 293	0.16 486	0.30 467	0.21 441	0.52 545	0.32 369	0.35 497	0.38 448	0.39 508	0.26 459	0.42 459	0.24 467	0.15 592	0.11 565	0.11 493	0.11 511	0.14 553	0.13 538

ISRNet	0.27 492	0.13 353	0.45 446	0.26 553	0.19 559	0.24 350	0.14 108	0.45 455	0.43 504	0.39 551	0.48 557	0.42 539	0.27 478	0.32 399	0.29 514	0.20 639	0.12 585	0.17 614	0.16 615	0.16 575	0.20 626

rvit_105_1	0.27 492	0.19 522	0.46 454	0.27 581	0.19 559	0.30 467	0.35 620	0.44 445	0.51 585	0.31 425	0.31 360	0.31 436	0.26 459	0.35 422	0.25 477	0.15 592	0.14 607	0.15 596	0.17 625	0.11 478	0.10 456

DispNO	0.27 492	0.18 506	0.62 554	0.23 423	0.17 510	0.25 370	0.22 469	0.45 455	0.41 488	0.32 447	0.39 462	0.38 496	0.27 478	0.77 622	0.27 497	0.09 396	0.07 384	0.10 435	0.10 470	0.08 270	0.08 325

CBFPSM	0.27 492	0.16 471	0.67 573	0.20 237	0.14 392	0.38 556	0.25 535	0.40 395	0.36 422	0.33 460	0.36 424	0.56 614	0.38 582	0.32 399	0.38 561	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 494

CSP-Net	0.27 492	0.15 442	0.30 242	0.21 293	0.14 392	0.44 593	0.24 518	0.50 509	0.40 476	0.41 570	0.43 511	0.42 539	0.26 459	0.66 581	0.28 502	0.12 531	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 429	0.09 397

DAS	0.27 492	0.12 284	0.42 411	0.24 479	0.18 532	0.29 447	0.24 518	0.45 455	0.45 531	0.41 570	0.44 522	0.34 463	0.29 510	0.75 611	0.21 413	0.09 396	0.07 384	0.09 356	0.07 237	0.09 359	0.09 397

AASNet	0.27 492	0.19 522	0.49 478	0.26 553	0.17 510	0.34 521	0.20 410	0.62 638	0.48 564	0.35 497	0.40 473	0.32 446	0.25 449	0.28 350	0.34 547	0.11 491	0.09 509	0.10 435	0.08 322	0.13 535	0.11 494

GEStereo_RVC	0.27 492	0.20 535	0.44 434	0.27 581	0.16 486	0.33 507	0.25 535	0.56 592	0.54 603	0.34 480	0.38 448	0.34 463	0.25 449	0.51 492	0.28 502	0.12 531	0.08 473	0.09 356	0.08 322	0.11 478	0.11 494

RAFT + AFF	0.27 492	0.23 573	0.50 489	0.25 519	0.17 510	0.30 467	0.33 614	0.52 545	0.40 476	0.28 346	0.30 345	0.30 427	0.31 541	0.62 561	0.24 467	0.09 396	0.10 540	0.11 493	0.10 470	0.11 478	0.11 494

MMNet	0.27 492	0.14 403	0.49 478	0.24 479	0.17 510	0.47 607	0.22 469	0.45 455	0.51 585	0.39 551	0.41 481	0.36 482	0.33 551	0.39 445	0.34 547	0.08 293	0.07 384	0.09 356	0.09 426	0.10 429	0.08 325

delet	0.27 492	0.14 403	0.40 378	0.23 423	0.19 559	0.41 575	0.29 579	0.49 498	0.48 564	0.33 460	0.41 481	0.37 488	0.30 524	0.48 478	0.34 547	0.09 396	0.09 509	0.11 493	0.12 550	0.08 270	0.08 325

ac_64	0.27 492	0.13 353	0.41 401	0.24 479	0.17 510	0.36 541	0.22 469	0.46 466	0.33 383	0.35 497	0.36 424	0.52 599	0.30 524	0.62 561	0.32 535	0.11 491	0.09 509	0.10 435	0.10 470	0.09 359	0.08 325

HGLStereo	0.27 492	0.14 403	0.46 454	0.24 479	0.21 586	0.33 507	0.23 496	0.50 509	0.42 496	0.35 497	0.48 557	0.41 530	0.33 551	0.45 468	0.33 542	0.11 491	0.10 540	0.09 356	0.09 426	0.10 429	0.12 518

DSFCA	0.27 492	0.13 353	0.36 326	0.20 237	0.17 510	0.38 556	0.31 595	0.47 475	0.43 504	0.43 586	0.37 433	0.39 508	0.29 510	0.52 498	0.32 535	0.12 531	0.10 540	0.10 435	0.11 511	0.11 478	0.10 456

DMCA-RVC	0.27 492	0.21 550	0.61 546	0.28 602	0.17 510	0.29 447	0.21 441	0.42 423	0.35 409	0.40 561	0.37 433	0.39 508	0.36 569	0.43 461	0.30 522	0.13 552	0.10 540	0.15 596	0.11 511	0.13 535	0.10 456

HSM-Net_RVC	0.27 492	0.11 224	0.42 411	0.19 163	0.11 184	0.34 521	0.20 410	0.62 638	0.43 504	0.40 561	0.43 511	0.50 589	0.26 459	0.76 616	0.22 434	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 492	0.20 535	0.44 434	0.22 364	0.14 392	0.33 507	0.14 108	0.51 526	0.45 531	0.30 407	0.40 473	0.38 496	0.27 478	0.76 616	0.25 477	0.09 396	0.07 384	0.11 493	0.11 511	0.11 478	0.08 325

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 492	0.21 550	0.59 541	0.25 519	0.18 532	0.29 447	0.22 469	0.50 509	0.40 476	0.38 536	0.41 481	0.43 543	0.27 478	0.43 461	0.29 514	0.11 491	0.08 473	0.10 435	0.10 470	0.10 429	0.11 494
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	0.27 492	0.26 593	0.72 590	0.23 423	0.13 342	0.29 447	0.18 311	0.52 545	0.49 573	0.37 521	0.45 534	0.39 508	0.25 449	0.34 413	0.20 386	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 519	0.09 397

StereoDRNet-Refined	0.27 492	0.17 491	0.35 306	0.25 519	0.14 392	0.37 548	0.21 441	0.47 475	0.41 488	0.44 593	0.51 569	0.41 530	0.28 495	0.45 468	0.37 558	0.09 396	0.06 245	0.11 493	0.11 511	0.10 429	0.10 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 512	0.19 522	0.50 489	0.18 105	0.16 486	0.34 521	0.20 410	0.51 526	0.38 448	0.37 521	0.34 403	0.37 488	0.30 524	0.39 445	0.23 455	0.23 644	0.09 509	0.28 657	0.24 652	0.18 606	0.16 581

ssnet_v2	0.28 512	0.16 471	0.44 434	0.22 364	0.15 453	0.40 571	0.30 590	0.57 602	0.46 549	0.38 536	0.36 424	0.47 569	0.29 510	0.38 440	0.39 569	0.13 552	0.11 565	0.11 493	0.11 511	0.11 478	0.11 494

CRFU-Net	0.28 512	0.14 403	0.45 446	0.25 519	0.15 453	0.45 599	0.23 496	0.50 509	0.30 344	0.43 586	0.41 481	0.48 575	0.46 620	0.43 461	0.29 514	0.11 491	0.10 540	0.09 356	0.08 322	0.10 429	0.10 456

dad	0.28 512	0.31 624	0.44 434	0.21 293	0.14 392	0.30 467	0.20 410	0.33 296	0.49 573	0.44 593	0.44 522	0.45 559	0.21 378	0.41 455	0.26 491	0.20 639	0.11 565	0.20 635	0.11 511	0.14 553	0.10 456

FTStereo	0.28 512	0.10 144	0.43 424	0.23 423	0.13 342	0.21 272	0.53 672	0.34 308	0.26 279	0.38 536	0.95 664	0.30 427	0.56 642	0.32 399	0.18 329	0.08 293	0.06 245	0.09 356	0.08 322	0.07 186	0.19 614

ADLNet	0.28 512	0.15 442	0.42 411	0.23 423	0.19 559	0.34 521	0.23 496	0.53 557	0.43 504	0.42 580	0.41 481	0.44 554	0.27 478	0.55 514	0.35 551	0.11 491	0.08 473	0.11 493	0.11 511	0.11 478	0.12 518

UNet	0.28 512	0.14 403	0.69 579	0.23 423	0.20 578	0.44 593	0.22 469	0.50 509	0.40 476	0.34 480	0.39 462	0.43 543	0.33 551	0.40 453	0.31 530	0.09 396	0.07 384	0.10 435	0.08 322	0.10 429	0.08 325

STTStereo	0.28 512	0.20 535	0.61 546	0.25 519	0.17 510	0.29 447	0.24 518	0.47 475	0.39 458	0.39 551	0.41 481	0.44 554	0.28 495	0.40 453	0.28 502	0.13 552	0.12 585	0.13 553	0.16 615	0.12 519	0.11 494

RASNet	0.28 512	0.14 403	0.44 434	0.22 364	0.18 532	0.32 496	0.19 358	0.48 488	0.38 448	0.29 375	0.43 511	0.47 569	0.37 578	0.79 626	0.36 557	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 426	0.07 186	0.07 241

HSM	0.28 512	0.16 471	0.35 306	0.20 237	0.15 453	0.33 507	0.19 358	0.53 557	0.37 433	0.36 513	0.38 448	0.67 649	0.31 541	0.89 648	0.23 455	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 325

DLCB_ROB	0.28 512	0.16 471	0.34 295	0.27 581	0.16 486	0.38 556	0.25 535	0.48 488	0.43 504	0.46 601	0.46 544	0.51 593	0.33 551	0.53 505	0.33 542	0.10 450	0.10 540	0.11 493	0.11 511	0.10 429	0.09 397

ACV-stereo	0.29 523	0.18 506	0.79 605	0.23 423	0.16 486	0.47 607	0.19 358	0.36 351	0.34 393	0.29 375	0.33 393	0.67 649	0.42 606	0.54 512	0.30 522	0.10 450	0.09 509	0.09 356	0.09 426	0.10 429	0.11 494

ff1	0.29 523	0.12 284	0.42 411	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.20 410	0.35 332	0.44 519	0.30 407	0.42 498	0.34 463	0.23 409	0.81 634	1.08 672	0.08 293	0.05 40	0.11 493	0.10 470	0.08 270	0.08 325

LL-Strereo	0.29 523	0.25 582	0.58 535	0.25 519	0.21 586	0.23 327	0.24 518	0.55 576	0.42 496	0.34 480	0.32 370	0.41 530	0.40 593	0.94 657	0.23 455	0.08 293	0.07 384	0.11 493	0.09 426	0.09 359	0.09 397

THIR-Stereo	0.29 523	0.12 284	0.41 401	0.19 163	0.11 184	0.28 425	0.72 686	0.32 281	0.35 409	0.37 521	0.65 627	0.34 463	0.50 632	0.57 529	0.45 596	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 426	0.07 186	0.07 241

psm_up	0.29 523	0.16 471	0.41 401	0.26 553	0.17 510	0.32 496	0.26 549	0.55 576	0.43 504	0.36 513	0.40 473	0.45 559	0.37 578	0.58 536	0.30 522	0.11 491	0.12 585	0.13 553	0.12 550	0.10 429	0.10 456

hitnet-ft	0.29 523	0.17 491	0.40 378	0.19 163	0.14 392	0.39 565	0.23 496	0.44 445	0.41 488	0.36 513	0.46 544	0.53 604	0.34 560	0.76 616	0.32 535	0.14 577	0.10 540	0.13 553	0.10 470	0.15 567	0.13 538

FADNet-RVC-Resample	0.29 523	0.25 582	0.93 638	0.26 553	0.16 486	0.32 496	0.21 441	0.47 475	0.39 458	0.35 497	0.38 448	0.33 454	0.27 478	0.53 505	0.24 467	0.10 450	0.10 540	0.14 580	0.13 578	0.13 535	0.16 581

iinet-f	0.30 530	0.18 506	1.03 652	0.20 237	0.15 453	0.44 593	0.22 469	0.45 455	0.37 433	0.35 497	0.44 522	0.41 530	0.34 560	0.34 413	0.40 576	0.10 450	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 535	0.11 494

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 530	0.20 535	0.70 585	0.21 293	0.17 510	0.46 601	0.27 556	0.50 509	0.49 573	0.42 580	0.55 591	0.43 543	0.30 524	0.46 471	0.38 561	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 478	0.10 456

SACVNet	0.30 530	0.20 535	0.41 401	0.25 519	0.18 532	0.34 521	0.25 535	0.52 545	0.40 476	0.41 570	0.44 522	0.46 567	0.32 548	0.71 594	0.25 477	0.13 552	0.10 540	0.12 531	0.12 550	0.16 575	0.17 594

ADLNet2	0.30 530	0.17 491	0.72 590	0.23 423	0.17 510	0.36 541	0.24 518	0.52 545	0.51 585	0.32 447	0.38 448	0.45 559	0.30 524	0.69 588	0.35 551	0.10 450	0.08 473	0.09 356	0.09 426	0.12 519	0.10 456

FADNet_RVC	0.30 530	0.28 603	0.83 618	0.23 423	0.15 453	0.30 467	0.17 260	0.49 498	0.37 433	0.30 407	0.38 448	0.30 427	0.27 478	0.52 498	0.31 530	0.14 577	0.14 607	0.14 580	0.16 615	0.21 626	0.23 648

TDLM	0.30 530	0.21 550	0.38 354	0.28 602	0.15 453	0.33 507	0.32 603	0.52 545	0.47 554	0.38 536	0.43 511	0.39 508	0.29 510	0.91 652	0.28 502	0.14 577	0.08 473	0.13 553	0.11 511	0.12 519	0.10 456

CVANet_RVC	0.30 530	0.19 522	0.41 401	0.26 553	0.16 486	0.33 507	0.26 549	0.52 545	0.47 554	0.40 561	0.46 544	0.43 543	0.31 541	0.89 648	0.26 491	0.14 577	0.09 509	0.14 580	0.13 578	0.14 553	0.10 456

mmx	0.31 537	0.12 284	0.42 411	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.20 410	0.55 576	0.45 531	0.30 407	0.42 498	0.34 463	0.23 409	0.81 634	1.08 672	0.10 450	0.07 384	0.11 493	0.10 470	0.11 478	0.10 456

xxx	0.31 537	0.12 284	0.42 411	0.20 237	0.13 342	0.28 425	0.20 410	0.55 576	0.45 531	0.30 407	0.42 498	0.34 463	0.23 409	0.81 634	1.08 672	0.10 450	0.07 384	0.11 493	0.10 470	0.11 478	0.10 456

fast-acv-ft	0.31 537	0.20 535	0.81 611	0.24 479	0.18 532	0.46 601	0.27 556	0.41 409	0.49 573	0.39 551	0.55 591	0.49 581	0.35 565	0.37 434	0.38 561	0.11 491	0.11 565	0.11 493	0.12 550	0.12 519	0.09 397

CrosDoStereo	0.31 537	0.10 144	0.49 478	0.18 105	0.12 261	0.22 304	1.11 709	0.34 308	0.37 433	0.38 536	0.61 618	0.28 399	0.46 620	0.61 553	0.57 620	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 537	0.10 144	0.49 478	0.18 105	0.12 261	0.22 304	1.11 709	0.34 308	0.37 433	0.38 536	0.61 618	0.28 399	0.46 620	0.61 553	0.57 620	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FADNet-RVC	0.31 537	0.35 634	0.78 598	0.25 519	0.20 578	0.33 507	0.20 410	0.49 498	0.40 476	0.34 480	0.39 462	0.41 530	0.29 510	0.63 568	0.31 530	0.13 552	0.14 607	0.14 580	0.15 603	0.19 614	0.19 614

AANet_RVC	0.31 537	0.22 564	0.50 489	0.23 423	0.14 392	0.30 467	0.24 518	0.47 475	0.54 603	0.38 536	0.60 611	0.43 543	0.29 510	0.87 643	0.40 576	0.11 491	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 397

NVstereo2D	0.31 537	0.16 471	0.54 513	0.24 479	0.22 602	0.42 582	0.28 572	0.58 611	0.56 612	0.28 346	0.38 448	0.40 523	0.30 524	0.71 594	0.28 502	0.13 552	0.08 473	0.13 553	0.10 470	0.19 614	0.16 581

NOSS_ROB	0.31 537	0.20 535	0.35 306	0.24 479	0.16 486	0.32 496	0.19 358	0.52 545	0.48 564	0.33 460	0.36 424	0.42 539	0.28 495	0.93 655	0.24 467	0.19 636	0.20 653	0.24 646	0.22 648	0.17 592	0.17 594

z-ln-s-r	0.32 546	0.21 550	0.82 615	0.23 423	0.14 392	0.30 467	0.26 549	0.43 437	0.50 581	0.32 447	0.60 611	0.39 508	0.29 510	0.73 602	0.66 641	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 429	0.08 325

YMNet	0.32 546	0.22 564	0.58 535	0.27 581	0.23 615	0.48 613	0.27 556	0.51 526	0.45 531	0.48 612	0.56 598	0.51 593	0.30 524	0.39 445	0.40 576	0.13 552	0.16 630	0.13 553	0.12 550	0.13 535	0.12 518

YMNet_1	0.32 546	0.22 564	0.58 535	0.27 581	0.23 615	0.48 613	0.27 556	0.51 526	0.45 531	0.48 612	0.56 598	0.51 593	0.30 524	0.39 445	0.40 576	0.13 552	0.16 630	0.13 553	0.12 550	0.13 535	0.12 518

1111x	0.32 546	0.11 224	0.40 378	0.22 364	0.11 184	0.32 496	0.26 549	0.59 617	0.43 504	0.31 425	0.41 481	0.39 508	0.28 495	0.76 616	1.37 690	0.09 396	0.08 473	0.09 356	0.10 470	0.09 359	0.08 325

pcwnet_v2	0.32 546	0.15 442	1.26 672	0.23 423	0.18 532	0.32 496	0.18 311	0.59 617	0.60 623	0.36 513	0.45 534	0.35 477	0.29 510	0.36 431	0.25 477	0.14 577	0.11 565	0.12 531	0.11 511	0.14 553	0.15 572

FADNet	0.32 546	0.36 637	0.74 595	0.23 423	0.22 602	0.37 548	0.19 358	0.53 557	0.48 564	0.32 447	0.36 424	0.43 543	0.32 548	0.64 570	0.25 477	0.16 608	0.16 630	0.14 580	0.16 615	0.24 640	0.19 614

PS-NSSS	0.32 546	0.30 617	0.46 454	0.23 423	0.17 510	0.33 507	0.24 518	0.57 602	0.41 488	0.37 521	0.52 577	0.35 477	0.30 524	0.80 630	0.30 522	0.17 619	0.14 607	0.21 637	0.15 603	0.15 567	0.13 538

StereoDRNet	0.32 546	0.22 564	0.61 546	0.27 581	0.21 586	0.42 582	0.30 590	0.61 630	0.48 564	0.46 601	0.39 462	0.48 575	0.30 524	0.57 529	0.40 576	0.11 491	0.09 509	0.12 531	0.11 511	0.12 519	0.10 456

DISCO	0.32 546	0.13 353	0.51 499	0.25 519	0.16 486	0.48 613	0.25 535	0.50 509	0.57 615	0.37 521	0.45 534	0.62 633	0.36 569	0.64 570	0.49 607	0.09 396	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.12 519	0.11 494

Selective-IGEV-i16pc	0.33 555	0.10 144	1.71 690	0.21 293	0.14 392	0.74 660	0.31 595	0.42 423	0.41 488	0.21 268	0.32 370	0.26 373	0.14 237	0.71 594	0.19 363	0.14 577	0.10 540	0.08 261	0.09 426	0.11 478	0.11 494

TCMNet	0.33 555	0.23 573	0.72 590	0.29 605	0.30 651	0.40 571	0.28 572	0.50 509	0.47 554	0.37 521	0.45 534	0.40 523	0.29 510	0.60 546	0.39 569	0.14 577	0.13 597	0.15 596	0.14 593	0.17 592	0.15 572

HBP-ISP	0.33 555	0.30 617	0.72 590	0.22 364	0.16 486	0.32 496	0.22 469	0.54 566	0.44 519	0.41 570	0.49 559	0.33 454	0.38 582	0.73 602	0.25 477	0.18 630	0.19 648	0.24 646	0.20 637	0.16 575	0.13 538

AAGNet	0.33 555	0.11 224	0.37 335	0.25 519	0.16 486	0.20 239	0.19 358	0.30 257	0.27 290	0.35 497	0.35 414	0.27 383	0.30 524	0.44 465	2.66 711	0.08 293	0.05 40	0.10 435	0.07 237	0.08 270	0.06 145

DRN-Test	0.33 555	0.17 491	0.61 546	0.27 581	0.19 559	0.46 601	0.29 579	0.65 647	0.51 585	0.47 608	0.46 544	0.44 554	0.34 560	0.62 561	0.41 584	0.12 531	0.08 473	0.13 553	0.12 550	0.12 519	0.10 456

CBMV_ROB	0.33 555	0.18 506	0.53 510	0.21 293	0.14 392	0.33 507	0.20 410	0.51 526	0.45 531	0.51 620	0.55 591	0.45 559	0.42 606	0.71 594	0.32 535	0.18 630	0.19 648	0.23 644	0.21 640	0.14 553	0.15 572

XPNet_ROB	0.33 555	0.20 535	0.43 424	0.27 581	0.18 532	0.37 548	0.31 595	0.55 576	0.50 581	0.51 620	0.53 584	0.58 622	0.37 578	0.63 568	0.45 596	0.17 619	0.12 585	0.13 553	0.12 550	0.15 567	0.14 560

PSMNet_ROB	0.33 555	0.24 577	0.54 513	0.31 622	0.21 586	0.42 582	0.43 651	0.59 617	0.47 554	0.37 521	0.44 522	0.49 581	0.31 541	0.64 570	0.43 588	0.14 577	0.10 540	0.15 596	0.14 593	0.13 535	0.11 494

CBMV	0.33 555	0.21 550	0.54 513	0.23 423	0.13 342	0.42 582	0.33 614	0.53 557	0.48 564	0.52 626	0.49 559	0.50 589	0.41 597	0.56 525	0.31 530	0.15 592	0.16 630	0.18 623	0.16 615	0.13 535	0.13 538
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	0.34 564	0.29 610	0.91 634	0.26 553	0.21 586	0.47 607	0.31 595	0.54 566	0.54 603	0.44 593	0.52 577	0.50 589	0.35 565	0.39 445	0.39 569	0.11 491	0.11 565	0.10 435	0.09 426	0.14 553	0.13 538

xxxx	0.34 564	0.10 144	0.29 231	0.19 163	0.11 184	0.37 548	0.20 410	0.58 611	0.38 448	0.29 375	0.42 498	0.38 496	0.24 427	0.46 471	2.20 707	0.11 491	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.09 397

test_xeample	0.34 564	0.10 144	0.29 231	0.19 163	0.11 184	0.33 507	0.23 496	0.55 576	0.38 448	0.32 447	0.45 534	0.29 410	0.26 459	0.57 529	2.24 709	0.10 450	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.09 359	0.09 397

FINET	0.34 564	0.27 600	0.80 608	0.24 479	0.24 623	0.36 541	0.34 616	0.54 566	0.72 650	0.39 551	0.47 551	0.32 446	0.30 524	0.51 492	0.32 535	0.19 636	0.17 637	0.13 553	0.12 550	0.18 606	0.16 581

ETE_ROB	0.34 564	0.26 593	0.45 446	0.29 605	0.18 532	0.40 571	0.37 629	0.57 602	0.47 554	0.50 615	0.50 563	0.62 633	0.36 569	0.55 514	0.38 561	0.13 552	0.10 540	0.14 580	0.12 550	0.16 575	0.16 581

DStereoRT	0.35 569	0.13 353	0.51 499	0.25 519	0.16 486	0.42 582	0.19 358	0.48 488	0.39 458	0.30 407	0.39 462	0.24 341	0.39 588	0.64 570	0.30 522	0.08 293	0.07 384	1.54 714	0.41 681	0.08 270	0.11 494

GwcNet	0.35 569	0.23 573	0.88 630	0.25 519	0.24 623	0.48 613	0.27 556	0.55 576	0.57 615	0.38 536	0.52 577	0.51 593	0.32 548	0.60 546	0.41 584	0.13 552	0.11 565	0.12 531	0.11 511	0.13 535	0.14 560

RP	0.35 569	0.22 564	0.51 499	0.31 622	0.24 623	0.37 548	0.28 572	0.50 509	0.58 618	0.40 561	0.63 624	0.61 631	0.47 623	0.61 553	0.39 569	0.16 608	0.15 622	0.17 614	0.15 603	0.17 592	0.17 594

DANet	0.35 569	0.23 573	0.60 543	0.36 647	0.22 602	0.39 565	0.25 535	0.48 488	0.43 504	0.52 626	0.50 563	0.59 624	0.41 597	0.76 616	0.49 607	0.13 552	0.11 565	0.14 580	0.12 550	0.17 592	0.15 572
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 569	0.26 593	0.49 478	0.36 647	0.22 602	0.41 575	0.41 646	0.53 557	0.42 496	0.47 608	0.46 544	0.61 631	0.39 588	0.55 514	0.37 558	0.16 608	0.13 597	0.21 637	0.21 640	0.16 575	0.16 581

w-ln-seven-2	0.36 574	0.29 610	1.06 654	0.27 581	0.18 532	0.37 548	0.30 590	0.50 509	0.54 603	0.45 597	0.55 591	0.45 559	0.41 597	0.62 561	0.49 607	0.10 450	0.10 540	0.12 531	0.11 511	0.14 553	0.11 494

GASNet	0.36 574	0.46 658	0.88 630	0.34 636	0.23 615	0.35 536	0.22 469	0.60 626	0.53 599	0.40 561	0.37 433	0.45 559	0.30 524	0.79 626	0.35 551	0.15 592	0.10 540	0.14 580	0.14 593	0.22 633	0.12 518

Wz-Net-MNSev	0.36 574	0.26 593	0.79 605	0.26 553	0.21 586	0.59 641	0.38 635	0.55 576	0.56 612	0.48 612	0.54 587	0.53 604	0.36 569	0.60 546	0.44 593	0.11 491	0.09 509	0.11 493	0.11 511	0.15 567	0.13 538

APVNet	0.36 574	0.20 535	0.70 585	0.26 553	0.22 602	0.52 631	0.35 620	0.61 630	0.44 519	0.38 536	0.52 577	0.48 575	0.38 582	0.84 639	0.46 602	0.13 552	0.14 607	0.15 596	0.16 615	0.16 575	0.15 572

Syn2CoEx	0.36 574	0.31 624	0.78 598	0.34 636	0.21 586	0.41 575	0.28 572	0.61 630	0.49 573	0.42 580	0.56 598	0.45 559	0.44 611	0.69 588	0.38 561	0.17 619	0.14 607	0.15 596	0.12 550	0.13 535	0.12 518

FAT-Stereo	0.36 574	0.18 506	0.73 594	0.26 553	0.18 532	0.33 507	0.29 579	0.60 626	0.59 619	0.46 601	0.60 611	0.60 627	0.50 632	0.61 553	0.34 547	0.13 552	0.14 607	0.13 553	0.12 550	0.14 553	0.18 607

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 574	0.36 637	0.53 510	0.34 636	0.19 559	0.51 622	0.24 518	0.55 576	0.38 448	0.41 570	0.47 551	0.47 569	0.27 478	0.73 602	0.30 522	0.36 675	0.19 648	0.27 649	0.17 625	0.26 649	0.23 648

GANet	0.36 574	0.22 564	0.49 478	0.29 605	0.17 510	0.41 575	0.38 635	0.57 602	0.45 531	0.46 601	0.75 644	0.55 610	0.40 593	0.94 657	0.41 584	0.13 552	0.13 597	0.13 553	0.11 511	0.14 553	0.11 494

LALA_ROB	0.36 574	0.25 582	0.46 454	0.30 616	0.21 586	0.47 607	0.39 640	0.61 630	0.51 585	0.52 626	0.51 569	0.69 655	0.36 569	0.50 487	0.43 588	0.17 619	0.11 565	0.16 608	0.14 593	0.17 592	0.15 572

SGM-Forest	0.36 574	0.17 491	0.47 462	0.23 423	0.16 486	0.45 599	0.41 646	0.55 576	0.48 564	0.52 626	0.60 611	0.52 599	0.41 597	0.85 640	0.50 613	0.17 619	0.17 637	0.17 614	0.15 603	0.15 567	0.15 572
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 584	0.41 653	0.66 572	0.46 667	0.41 665	0.34 521	0.25 535	0.57 602	0.45 531	0.39 551	0.52 577	0.43 543	0.33 551	0.41 455	0.29 514	0.25 655	0.14 607	0.33 669	0.21 640	0.31 662	0.22 641

Anonymous_2	0.37 584	0.21 550	0.47 462	0.20 237	0.21 586	0.42 582	0.26 549	0.38 370	0.29 328	0.33 460	0.30 345	0.44 554	0.38 582	0.36 431	0.29 514	0.26 656	0.29 674	0.44 677	1.41 715	0.34 666	0.21 635

AF-Net	0.37 584	0.26 593	0.56 527	0.32 628	0.23 615	0.41 575	0.29 579	0.61 630	0.64 634	0.42 580	0.68 633	0.65 644	0.49 630	0.57 529	0.44 593	0.15 592	0.11 565	0.19 631	0.14 593	0.15 567	0.13 538

stereogan	0.37 584	0.17 491	0.65 567	0.27 581	0.22 602	0.62 647	0.26 549	0.59 617	0.63 633	0.43 586	0.60 611	0.67 649	0.42 606	0.68 586	0.35 551	0.13 552	0.14 607	0.14 580	0.12 550	0.19 614	0.17 594

Nwc_Net	0.37 584	0.25 582	0.68 578	0.31 622	0.24 623	0.44 593	0.30 590	0.65 647	0.50 581	0.37 521	0.69 637	0.58 622	0.45 614	0.60 546	0.40 576	0.15 592	0.12 585	0.19 631	0.21 640	0.14 553	0.13 538

RYNet	0.37 584	0.18 506	0.59 541	0.25 519	0.28 642	0.61 645	0.32 603	0.59 617	0.59 619	0.41 570	0.38 448	0.57 619	0.39 588	0.87 643	0.53 618	0.11 491	0.08 473	0.12 531	0.11 511	0.18 606	0.18 607

PA-Net	0.37 584	0.28 603	0.83 618	0.31 622	0.28 642	0.39 565	0.42 649	0.51 526	0.55 609	0.34 480	0.42 498	0.41 530	0.36 569	0.79 626	0.49 607	0.12 531	0.23 664	0.16 608	0.23 650	0.12 519	0.18 607
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 591	0.12 284	0.38 354	0.42 661	3.88 717	0.21 272	0.17 260	0.35 332	0.28 309	0.20 254	0.20 224	0.23 326	0.15 256	0.28 350	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 356	0.07 237	0.09 359	0.09 397

S-Stereo	0.38 591	0.20 535	1.05 653	0.27 581	0.22 602	0.38 556	0.32 603	0.55 576	0.66 637	0.39 551	0.59 606	0.49 581	0.41 597	0.75 611	0.40 576	0.12 531	0.15 622	0.13 553	0.13 578	0.16 575	0.21 635

ADCRef	0.38 591	0.24 577	0.88 630	0.26 553	0.21 586	0.49 618	0.27 556	0.52 545	0.48 564	0.50 615	0.58 603	0.35 477	0.47 623	0.48 478	1.29 689	0.09 396	0.08 473	0.12 531	0.12 550	0.11 478	0.11 494

PWC_ROB	0.38 591	0.29 610	0.69 579	0.25 519	0.20 578	0.38 556	0.19 358	0.58 611	0.67 640	0.57 639	0.85 656	0.51 593	0.40 593	0.71 594	0.52 616	0.13 552	0.09 509	0.14 580	0.10 470	0.17 592	0.14 560

PWCDC_ROB	0.38 591	0.30 617	0.60 543	0.33 634	0.20 578	0.42 582	0.19 358	0.58 611	0.89 671	0.42 580	1.26 679	0.36 482	0.34 560	0.50 487	0.38 561	0.18 630	0.11 565	0.11 493	0.09 426	0.19 614	0.13 538

Selective-IGEV-i16pb	0.39 596	0.12 284	2.18 694	0.21 293	0.15 453	0.68 654	0.32 603	0.56 592	0.57 615	0.25 310	0.44 522	0.33 454	0.21 378	0.80 630	0.25 477	0.14 577	0.10 540	0.09 356	0.10 470	0.12 519	0.13 538

aanetorigin	0.39 596	0.29 610	1.09 657	0.24 479	0.19 559	0.28 425	0.37 629	0.33 296	0.47 554	0.94 675	0.82 653	0.52 599	0.54 638	0.49 483	0.50 613	0.11 491	0.09 509	0.10 435	0.10 470	0.16 575	0.15 572

RGC	0.39 596	0.32 629	0.64 565	0.34 636	0.27 637	0.40 571	0.29 579	0.57 602	0.53 599	0.45 597	0.64 626	0.62 633	0.45 614	0.72 600	0.39 569	0.15 592	0.15 622	0.21 637	0.20 637	0.18 606	0.19 614

NCC-stereo	0.39 596	0.25 582	0.69 579	0.32 628	0.28 642	0.46 601	0.36 625	0.65 647	0.52 594	0.40 561	0.57 601	0.56 614	0.47 623	0.73 602	0.45 596	0.17 619	0.14 607	0.18 623	0.25 657	0.16 575	0.16 581

edge stereo	0.39 596	0.22 564	0.81 611	0.27 581	0.22 602	0.37 548	0.24 518	0.56 592	0.54 603	0.53 632	0.60 611	0.71 658	0.50 632	0.78 624	0.40 576	0.16 608	0.14 607	0.19 631	0.14 593	0.16 575	0.17 594

Abc-Net	0.39 596	0.25 582	0.69 579	0.32 628	0.28 642	0.46 601	0.36 625	0.65 647	0.52 594	0.40 561	0.57 601	0.56 614	0.47 623	0.73 602	0.45 596	0.17 619	0.14 607	0.18 623	0.25 657	0.16 575	0.16 581
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 596	0.28 603	0.78 598	0.27 581	0.18 532	0.49 618	0.22 469	0.59 617	0.84 669	0.55 636	0.53 584	0.49 581	0.36 569	0.67 585	0.82 655	0.13 552	0.10 540	0.11 493	0.12 550	0.17 592	0.17 594

SQANet	0.40 603	0.48 662	0.67 573	0.48 669	0.39 662	0.48 613	0.22 469	0.51 526	0.43 504	0.40 561	0.47 551	0.47 569	0.33 551	0.54 512	0.32 535	0.36 675	0.15 622	0.40 675	0.21 640	0.45 675	0.31 666

UDG	0.40 603	0.46 658	0.49 478	0.40 659	0.35 659	0.47 607	0.27 556	0.54 566	0.47 554	0.39 551	0.45 534	0.59 624	0.44 611	0.46 471	0.39 569	0.26 656	0.19 648	0.48 679	0.22 648	0.34 666	0.26 657

DDUNet	0.41 605	0.50 667	0.48 472	0.44 664	0.39 662	0.46 601	0.32 603	0.50 509	0.43 504	0.45 597	0.52 577	0.57 619	0.36 569	0.48 478	0.33 542	0.33 672	0.21 655	0.55 683	0.25 657	0.37 670	0.32 669

222	0.41 605	0.10 144	0.29 231	0.19 163	0.11 184	0.36 541	0.20 410	0.57 602	0.39 458	0.35 497	0.44 522	0.30 427	0.27 478	0.55 514	3.56 714	0.11 491	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 397

NaN_ROB	0.41 605	0.28 603	0.62 554	0.30 616	0.19 559	0.51 622	0.47 662	0.58 611	0.59 619	0.56 637	0.47 551	0.49 581	0.41 597	1.21 681	0.64 638	0.12 531	0.18 643	0.12 531	0.13 578	0.11 478	0.14 560

w-ln-seven	0.42 608	0.30 617	1.18 665	0.26 553	0.22 602	0.58 638	0.31 595	0.62 638	0.81 661	0.58 640	0.61 618	0.53 604	0.36 569	0.57 529	0.65 640	0.11 491	0.10 540	0.13 553	0.12 550	0.15 567	0.13 538

test_sample9	0.42 608	0.19 522	0.50 489	0.18 105	0.16 486	0.34 521	0.20 410	0.51 526	0.38 448	0.37 521	0.34 403	0.37 488	0.30 524	0.66 581	0.91 662	0.23 644	1.82 716	0.28 657	0.24 652	0.18 606	0.16 581

SDNR	0.42 608	0.21 550	0.82 615	0.21 293	0.18 532	1.27 692	0.17 260	0.50 509	0.49 573	0.42 580	0.81 651	0.38 496	0.27 478	1.19 678	0.38 561	0.23 644	0.24 666	0.17 614	0.13 578	0.17 592	0.20 626

ccnet	0.42 608	0.31 624	0.48 472	0.27 581	0.32 655	0.60 644	0.32 603	0.65 647	0.46 549	0.53 632	0.66 629	0.56 614	0.45 614	0.72 600	0.61 631	0.26 656	0.19 648	0.24 646	0.21 640	0.26 649	0.22 641

SHD	0.42 608	0.27 600	0.81 611	0.31 622	0.25 631	0.42 582	0.22 469	0.66 653	0.94 680	0.63 647	0.60 611	0.59 624	0.47 623	0.59 542	0.58 625	0.15 592	0.13 597	0.16 608	0.16 615	0.20 623	0.22 641

Wz-Net-SNSev	0.43 613	0.41 653	1.27 673	0.30 616	0.21 586	0.44 593	0.41 646	0.61 630	0.65 635	0.46 601	0.65 627	0.62 633	0.39 588	0.74 610	0.59 626	0.12 531	0.11 565	0.12 531	0.13 578	0.16 575	0.14 560

XQC	0.43 613	0.37 642	0.96 643	0.34 636	0.25 631	0.53 632	0.34 616	0.60 626	0.73 653	0.51 620	0.46 544	0.57 619	0.47 623	0.70 591	0.72 646	0.17 619	0.12 585	0.18 623	0.15 603	0.25 642	0.23 648

CC-Net-ROB	0.43 613	0.47 660	0.65 567	0.37 653	0.23 615	0.51 622	0.29 579	0.66 653	0.49 573	0.46 601	0.51 569	0.48 575	0.38 582	0.96 661	0.35 551	0.34 673	0.23 664	0.55 683	0.25 657	0.31 662	0.20 626

GANetREF_RVC	0.43 613	0.47 660	0.69 579	0.38 655	0.20 578	0.51 622	0.48 666	0.66 653	0.66 637	0.46 601	0.46 544	0.50 589	0.44 611	0.90 651	0.39 569	0.27 661	0.21 655	0.32 666	0.18 631	0.27 654	0.22 641
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	0.43 613	0.26 593	0.54 513	0.31 622	0.20 578	0.51 622	0.32 603	0.70 664	0.60 623	0.59 641	0.55 591	0.65 644	0.41 597	1.40 691	0.51 615	0.13 552	0.17 637	0.21 637	0.16 615	0.17 592	0.18 607

PDISCO_ROB	0.43 613	0.30 617	0.67 573	0.43 662	0.36 660	0.67 652	0.32 603	0.72 667	0.76 655	0.43 586	0.53 584	0.63 641	0.40 593	0.66 581	0.47 604	0.21 641	0.12 585	0.21 637	0.19 635	0.25 642	0.20 626

WQFJA1++	0.44 619	0.07 5	0.63 557	0.18 105	0.13 342	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 709	0.12 68	0.23 326	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 721	0.07 241

z-mn7	0.44 619	0.40 649	1.09 657	0.25 519	0.18 532	0.61 645	0.34 616	0.56 592	0.93 678	0.43 586	0.96 665	0.53 604	0.39 588	0.94 657	0.59 626	0.10 450	0.09 509	0.10 435	0.10 470	0.14 553	0.13 538

DeepPrunerF	0.44 619	0.29 610	1.29 675	0.33 634	0.30 651	0.35 536	0.36 625	0.62 638	1.15 691	0.40 561	0.44 522	0.39 508	0.41 597	0.80 630	0.52 616	0.18 630	0.14 607	0.23 644	0.21 640	0.17 592	0.17 594

ADCP+	0.45 622	0.24 577	1.15 664	0.25 519	0.22 602	0.56 634	0.39 640	0.54 566	0.51 585	0.44 593	0.51 569	0.46 567	0.52 637	0.56 525	1.89 703	0.10 450	0.08 473	0.11 493	0.10 470	0.14 553	0.13 538

PASM	0.45 622	0.35 634	0.90 633	0.35 645	0.33 656	0.39 565	0.38 635	0.50 509	0.61 627	0.52 626	0.51 569	0.62 633	0.45 614	0.93 655	0.48 605	0.26 656	0.29 674	0.29 661	0.33 670	0.29 660	0.26 657

DStereoO	0.46 624	0.32 629	0.51 499	0.36 647	0.29 650	0.38 556	0.45 655	0.55 576	0.60 623	0.47 608	0.49 559	0.48 575	0.73 668	0.59 542	0.69 644	0.81 699	0.18 643	0.38 672	0.19 635	0.46 676	0.20 626

zh-mn7	0.46 624	0.45 657	1.48 681	0.25 519	0.19 559	0.44 593	0.29 579	0.56 592	0.82 662	0.65 651	0.96 665	0.49 581	0.38 582	0.88 646	0.63 636	0.12 531	0.10 540	0.11 493	0.11 511	0.13 535	0.14 560

G-Net	0.46 624	0.25 582	0.86 627	0.34 636	0.28 642	0.90 676	0.35 620	0.47 475	0.45 531	0.68 654	1.22 677	0.64 643	0.60 649	0.61 553	0.57 620	0.16 608	0.14 607	0.17 614	0.13 578	0.22 633	0.19 614

GCST	0.47 627	0.60 676	0.57 530	1.04 701	0.48 675	0.38 556	0.11 20	0.40 395	0.32 369	0.41 570	0.34 403	0.29 410	0.17 313	0.46 471	0.19 363	0.69 691	0.42 686	0.79 696	0.62 699	0.62 684	0.46 681

ADCL	0.47 627	0.22 564	1.00 647	0.27 581	0.19 559	0.74 660	0.64 681	0.54 566	0.69 645	0.56 637	0.71 638	0.55 610	0.60 649	0.60 546	1.43 691	0.11 491	0.09 509	0.13 553	0.13 578	0.14 553	0.14 560

DPSNet	0.47 627	0.24 577	0.93 638	0.27 581	0.20 578	0.75 663	0.57 675	0.84 682	0.79 659	0.47 608	0.51 569	0.60 627	0.69 664	0.87 643	0.71 645	0.16 608	0.13 597	0.12 531	0.10 470	0.25 642	0.21 635

zh-sn7	0.48 630	0.51 669	1.43 680	0.29 605	0.20 578	0.47 607	0.39 640	0.57 602	0.62 629	0.52 626	0.81 651	0.52 599	0.56 642	1.05 670	0.87 659	0.12 531	0.13 597	0.13 553	0.13 578	0.17 592	0.16 581

ADCPNet	0.48 630	0.29 610	1.60 686	0.27 581	0.23 615	0.70 658	0.38 635	0.53 557	0.51 585	0.51 620	0.59 606	0.67 649	0.56 642	0.60 546	1.14 677	0.15 592	0.18 643	0.14 580	0.23 650	0.19 614	0.19 614

MDST_ROB	0.48 630	0.14 403	0.95 641	0.30 616	0.21 586	1.33 695	0.32 603	0.77 672	0.56 612	1.06 683	0.71 638	0.49 581	0.35 565	1.26 684	0.38 561	0.13 552	0.11 565	0.16 608	0.13 578	0.12 519	0.12 518

AANet	0.49 633	0.42 655	1.56 684	0.22 364	0.19 559	0.39 565	0.25 535	0.52 545	0.92 675	0.92 672	0.93 663	0.84 665	0.67 661	0.59 542	0.59 626	0.15 592	0.11 565	0.13 553	0.12 550	0.18 606	0.16 581

test_sample8	0.49 633	0.19 522	0.50 489	0.18 105	0.16 486	0.34 521	0.20 410	0.55 576	0.34 393	0.62 645	0.38 448	1.15 680	0.67 661	0.66 581	0.91 662	0.23 644	1.82 716	0.28 657	0.24 652	0.18 606	0.16 581

SuperB	0.49 633	0.28 603	2.23 695	0.23 423	0.15 453	0.41 575	0.32 603	0.47 475	0.82 662	0.43 586	0.50 563	0.33 454	0.45 614	0.68 586	1.08 672	0.10 450	0.07 384	0.09 356	0.08 322	0.98 705	0.14 560

ADCMid	0.49 633	0.34 632	1.13 662	0.26 553	0.21 586	0.51 622	0.37 629	0.57 602	0.54 603	0.75 662	0.66 629	0.62 633	0.64 660	0.64 570	1.68 696	0.13 552	0.12 585	0.17 614	0.17 625	0.20 623	0.17 594

psmorigin	0.50 637	0.25 582	3.03 704	0.24 479	0.19 559	0.38 556	0.22 469	0.50 509	0.44 519	0.64 649	0.68 633	0.71 658	0.51 635	0.85 640	0.45 596	0.14 577	0.17 637	0.13 553	0.14 593	0.16 575	0.21 635

CSAN	0.50 637	0.35 634	0.78 598	0.36 647	0.23 615	0.56 634	0.59 678	0.61 630	0.70 647	0.64 649	0.78 648	0.65 644	0.60 649	1.38 690	0.62 633	0.21 641	0.17 637	0.20 635	0.20 637	0.18 606	0.18 607

SGM_RVC	0.50 637	0.19 522	0.50 489	0.25 519	0.15 453	0.69 655	0.39 640	0.68 661	0.82 662	0.95 677	0.84 655	1.13 677	0.76 669	1.16 677	0.60 630	0.16 608	0.16 630	0.16 608	0.16 615	0.16 575	0.17 594
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 637	0.20 535	0.78 598	0.24 479	0.26 635	0.39 565	0.30 590	0.51 526	0.50 581	0.54 634	1.23 678	2.52 706	0.37 578	0.77 622	0.95 665	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 429	0.08 325

Wz-Net-TNSev	0.51 641	0.58 674	1.61 688	0.25 519	0.21 586	0.65 649	0.45 655	0.63 645	0.69 645	0.51 620	0.54 587	0.71 658	0.60 649	1.00 666	0.77 650	0.15 592	0.15 622	0.13 553	0.15 603	0.21 626	0.20 626

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 641	0.50 667	0.86 627	0.39 657	0.24 623	0.84 671	0.55 673	0.56 592	0.62 629	0.60 642	0.68 633	0.62 633	0.42 606	1.13 676	0.43 588	0.23 644	0.27 670	0.27 649	0.35 672	0.25 642	0.29 662

AnyNet_C32	0.51 641	0.40 649	1.10 661	0.29 605	0.28 642	0.59 641	0.58 676	0.54 566	0.60 623	0.62 645	0.66 629	0.54 608	0.54 638	0.78 624	1.74 700	0.15 592	0.14 607	0.15 596	0.17 625	0.20 623	0.20 626

WCMA_ROB	0.51 641	0.21 550	0.65 567	0.25 519	0.21 586	0.58 638	0.32 603	0.54 566	0.55 609	0.95 677	1.40 684	1.28 684	0.81 674	0.73 602	0.62 633	0.18 630	0.15 622	0.15 596	0.15 603	0.19 614	0.19 614

WZ-Net	0.52 645	0.38 647	1.90 691	0.30 616	0.24 623	0.57 637	0.48 666	0.62 638	0.78 658	0.50 615	0.71 638	0.68 653	0.54 638	0.98 665	0.84 656	0.13 552	0.10 540	0.11 493	0.12 550	0.19 614	0.20 626

SANet	0.53 646	0.28 603	0.96 643	0.26 553	0.15 453	0.69 655	0.44 654	0.67 658	1.34 695	0.67 653	0.98 668	0.94 670	0.71 666	0.89 648	0.76 647	0.14 577	0.12 585	0.12 531	0.11 511	0.17 592	0.16 581

Consistency-Raft	0.55 647	0.48 662	1.02 650	0.45 665	0.49 676	0.49 618	0.47 662	0.72 667	0.72 650	0.45 597	0.82 653	0.47 569	0.60 649	0.50 487	0.63 636	0.39 679	0.39 684	0.44 677	0.51 689	0.52 678	0.37 672

anonymity	0.56 648	0.54 672	0.70 585	0.47 668	0.61 686	0.56 634	0.43 651	0.69 662	0.49 573	0.63 647	0.55 591	0.54 608	0.60 649	0.61 553	0.57 620	0.55 684	0.53 695	0.50 680	0.54 693	0.51 677	0.56 686

MFN_U_SF_RVC	0.56 648	0.51 669	1.19 666	0.38 655	0.22 602	0.69 655	0.27 556	0.80 677	0.67 640	0.73 658	0.74 643	0.87 666	0.61 658	0.81 634	0.76 647	0.29 667	0.27 670	0.32 666	0.37 676	0.32 665	0.31 666

SAMSARA	0.56 648	0.39 648	0.80 608	0.60 681	0.46 673	1.00 680	1.23 712	0.67 658	0.68 643	0.71 657	0.54 587	0.89 669	0.57 645	0.81 634	0.62 633	0.19 636	0.22 659	0.18 623	0.18 631	0.27 654	0.25 655

otaku	0.57 651	0.62 678	0.87 629	0.63 683	0.44 671	0.73 659	0.37 629	0.65 647	0.66 637	0.51 620	0.75 644	0.66 648	0.45 614	0.69 588	0.46 602	0.53 681	0.34 680	0.55 683	0.35 672	0.60 683	0.45 678

Ntro	0.58 652	0.64 679	0.92 636	0.66 684	0.50 677	0.77 664	0.36 625	0.66 653	0.70 647	0.50 615	0.59 606	0.65 644	0.51 635	0.75 611	0.45 596	0.56 685	0.32 678	0.56 686	0.34 671	0.63 685	0.46 681

PVD	0.58 652	0.34 632	0.84 623	0.39 657	0.31 654	0.59 641	0.47 662	0.80 677	1.25 692	0.92 672	1.09 671	0.79 662	0.82 675	0.85 640	0.76 647	0.21 641	0.18 643	0.22 643	0.18 631	0.27 654	0.35 671

ADCS	0.58 652	0.40 649	1.35 678	0.29 605	0.24 623	0.55 633	0.45 655	0.67 658	0.83 666	0.76 663	0.71 638	0.68 653	0.60 649	0.76 616	2.23 708	0.16 608	0.16 630	0.16 608	0.17 625	0.22 633	0.22 641

MeshStereo	0.58 652	0.27 600	0.67 573	0.22 364	0.17 510	0.66 651	0.37 629	0.78 673	0.61 627	1.47 705	1.30 680	1.65 692	0.79 671	1.12 675	0.59 626	0.17 619	0.17 637	0.17 614	0.14 593	0.17 592	0.14 560
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	0.60 656	0.33 631	0.61 546	0.30 616	0.25 631	0.86 673	0.35 620	0.55 576	0.67 640	1.10 685	1.49 689	1.76 695	0.97 685	0.88 646	0.49 607	0.23 644	0.21 655	0.27 649	0.27 665	0.25 642	0.24 653

DGSMNet	0.61 657	0.29 610	0.91 634	0.51 674	0.70 691	0.62 647	1.38 713	0.59 617	0.55 609	0.37 521	0.61 618	0.52 599	0.33 551	0.65 577	0.43 588	0.53 681	0.60 702	0.67 688	0.61 698	0.63 685	0.61 696

FCDSN-DC	0.63 658	0.31 624	0.61 546	0.36 647	0.30 651	0.65 649	0.37 629	0.66 653	0.68 643	1.14 687	1.54 692	1.71 694	1.26 694	0.92 653	0.64 638	0.24 652	0.22 659	0.27 649	0.26 661	0.27 654	0.27 661
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 658	0.37 642	2.40 699	0.26 553	0.25 631	0.38 556	0.49 668	0.41 409	1.06 685	1.38 694	0.87 660	0.62 633	0.95 682	0.65 577	1.65 695	0.11 491	0.09 509	0.10 435	0.11 511	0.19 614	0.17 594

AnyNet_C01	0.65 660	0.58 674	2.60 702	0.32 628	0.26 635	0.88 674	0.61 679	0.63 645	0.62 629	0.68 654	0.96 665	0.76 661	0.60 649	0.96 661	1.43 691	0.16 608	0.16 630	0.17 614	0.17 625	0.23 636	0.23 648

DispFullNet	0.66 661	0.89 693	1.59 685	0.77 689	1.21 708	0.51 622	0.23 496	0.59 617	0.72 650	0.69 656	0.61 618	0.69 655	0.91 681	0.79 626	0.48 605	0.27 661	0.12 585	0.73 691	0.30 669	0.65 688	0.40 675

NVStereoNet_ROB	0.67 662	0.49 666	0.83 618	0.48 669	0.40 664	0.51 622	0.46 658	0.70 664	0.77 657	0.84 667	1.72 697	1.02 675	0.83 676	1.23 682	0.79 653	0.32 671	0.38 683	0.40 675	0.46 683	0.36 669	0.41 676
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	0.68 663	0.64 679	1.06 654	0.45 665	0.27 637	1.40 699	0.58 676	0.78 673	0.92 675	0.84 667	0.86 657	0.88 668	0.68 663	1.33 689	0.68 643	0.37 677	0.29 674	0.34 670	0.36 675	0.43 673	0.37 672

SPS-STEREO	0.69 664	0.61 677	0.98 645	0.52 677	0.57 683	0.74 660	0.50 669	0.78 673	0.62 629	0.95 677	0.86 657	0.94 670	0.70 665	1.01 667	0.87 659	0.58 687	0.51 692	0.50 680	0.50 688	0.55 680	0.58 689
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 665	0.30 617	0.69 579	0.32 628	0.27 637	0.81 670	0.39 640	0.79 676	0.82 662	1.41 697	1.58 694	1.98 697	1.26 694	1.02 668	0.77 650	0.24 652	0.22 659	0.27 649	0.26 661	0.26 649	0.26 657

FC-DCNN v2	0.71 666	0.30 617	0.67 573	0.32 628	0.27 637	0.84 671	0.39 640	0.84 682	0.85 670	1.44 701	1.64 695	2.09 699	1.28 696	1.06 671	0.80 654	0.24 652	0.22 659	0.27 649	0.26 661	0.26 649	0.25 655

RainbowNet	0.72 667	0.89 693	1.02 650	0.82 691	0.63 688	0.78 667	0.52 670	0.81 679	0.93 678	0.60 642	0.79 649	0.80 663	0.60 649	0.80 630	0.57 620	0.78 697	0.55 698	0.78 694	0.49 686	0.76 695	0.58 689

ACVNet_1	0.72 667	0.81 688	1.37 679	0.72 687	0.53 681	0.77 664	0.42 649	0.85 685	0.90 673	0.74 661	0.75 644	1.32 686	0.72 667	1.02 668	0.55 619	0.54 683	0.31 677	0.71 690	0.35 672	0.64 687	0.45 678

ACVNet-4b	0.72 667	0.81 688	1.33 677	0.72 687	0.50 677	0.80 669	0.31 595	0.71 666	0.80 660	0.50 615	0.72 642	0.95 672	0.43 610	0.96 661	1.20 685	1.13 711	0.21 655	0.76 693	0.45 682	0.65 688	0.46 681

MFMNet_re	0.72 667	0.76 686	0.99 646	0.62 682	0.70 691	0.77 664	0.67 682	0.75 670	0.83 666	0.78 665	0.86 657	0.69 655	0.78 670	0.71 594	0.61 631	0.66 690	0.59 701	0.61 687	0.58 697	0.68 691	0.71 700

ELAS_RVC	0.74 671	0.36 637	1.00 647	0.37 653	0.33 656	0.88 674	0.93 701	0.83 681	1.08 687	1.35 692	1.33 683	1.24 682	1.33 698	1.06 671	0.95 665	0.27 661	0.25 668	0.29 661	0.27 665	0.30 661	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 671	0.36 637	0.85 626	0.36 647	0.33 656	1.36 696	0.77 692	0.93 686	0.92 675	1.41 697	1.53 691	1.16 681	1.17 690	0.95 660	1.03 669	0.26 656	0.25 668	0.28 657	0.28 668	0.31 662	0.30 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 673	0.44 656	1.98 692	0.49 672	0.16 486	0.58 638	0.31 595	0.81 679	0.83 666	0.41 570	0.52 577	0.98 674	0.58 646	4.97 718	1.03 669	0.11 491	0.07 384	0.10 435	0.24 652	0.27 654	0.26 657

RTS	0.78 674	0.48 662	4.68 709	0.34 636	0.28 642	1.12 684	0.46 658	0.62 638	1.03 682	0.73 658	0.89 661	0.60 627	0.59 647	1.61 694	1.16 681	0.14 577	0.11 565	0.15 596	0.15 603	0.21 626	0.19 614

RTSA	0.78 674	0.48 662	4.68 709	0.34 636	0.28 642	1.12 684	0.46 658	0.62 638	1.03 682	0.73 658	0.89 661	0.60 627	0.59 647	1.61 694	1.16 681	0.14 577	0.11 565	0.15 596	0.15 603	0.21 626	0.19 614

DStereoSA	0.81 676	0.37 642	1.08 656	0.51 674	0.65 689	0.67 652	1.44 714	0.74 669	1.06 685	0.54 634	1.67 696	0.49 581	1.78 704	0.96 661	1.69 698	0.28 664	0.43 687	0.27 649	0.51 689	0.40 672	0.58 689

DStereoFS	0.84 677	0.66 681	0.80 608	0.53 678	0.50 677	1.23 690	0.55 673	0.94 687	1.32 694	0.89 669	1.32 681	1.04 676	2.32 711	1.29 687	1.14 677	0.31 670	0.35 681	0.30 663	0.39 679	0.34 666	0.60 692

SGM+DAISY	0.87 678	0.66 681	1.30 676	0.51 674	0.60 685	1.03 681	0.84 698	0.76 671	0.73 653	1.39 695	1.51 690	1.31 685	1.22 692	1.11 673	1.08 672	0.57 686	0.53 695	0.51 682	0.51 689	0.54 679	0.61 696

ACVNet_2	0.89 679	0.87 692	1.25 671	0.82 691	0.62 687	0.97 679	0.62 680	1.14 692	1.42 697	1.00 680	1.40 684	1.47 689	0.84 677	1.11 673	0.66 641	0.61 688	0.43 687	0.78 694	0.49 686	0.75 694	0.52 684

IMH-64-1	0.91 680	0.86 690	0.84 623	0.97 696	0.75 693	0.92 677	0.71 684	1.27 693	1.10 688	0.89 669	1.45 686	1.14 678	0.96 683	1.19 678	0.84 656	0.74 694	0.51 692	0.97 699	0.55 694	0.84 697	0.60 692

IMH-64	0.91 680	0.86 690	0.84 623	0.97 696	0.75 693	0.92 677	0.71 684	1.27 693	1.10 688	0.89 669	1.45 686	1.14 678	0.96 683	1.19 678	0.84 656	0.74 694	0.51 692	0.97 699	0.55 694	0.84 697	0.60 692

MonStereo1	0.93 682	0.56 673	0.82 615	0.69 685	0.58 684	1.37 697	0.35 620	0.94 687	1.25 692	0.93 674	1.90 700	1.52 690	2.10 708	1.27 685	0.77 650	0.69 691	0.33 679	0.75 692	0.47 685	0.70 692	0.57 688

U	1.00 683	0.09 88	0.21 122	0.21 293	3.68 715	6.12 718	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 725	2.90 723	0.07 186	0.06 145

PWCK	1.00 683	1.17 705	1.70 689	0.91 694	0.41 665	1.19 688	0.92 700	1.10 690	1.14 690	1.16 688	1.14 674	1.25 683	0.88 680	1.75 700	1.04 671	0.87 702	0.50 690	0.87 697	0.53 692	0.96 704	0.52 684

WAO-7	1.01 685	0.89 693	0.93 638	0.83 693	0.66 690	1.18 686	0.81 696	1.40 697	1.57 701	1.11 686	1.76 699	1.45 688	1.19 691	1.50 693	1.14 677	0.61 688	0.62 705	0.70 689	0.68 701	0.66 690	0.60 692

MADNet+	1.01 685	1.16 704	4.72 711	0.70 686	0.47 674	1.24 691	0.96 702	0.97 689	0.89 671	0.65 651	0.77 647	0.87 666	0.85 679	2.09 704	1.68 696	0.38 678	0.39 684	0.31 665	0.27 665	0.43 673	0.39 674

MultiAttention	1.02 687	0.13 353	0.43 424	0.35 645	0.43 668	5.36 714	1.71 715	0.69 662	0.53 599	0.36 513	0.63 624	0.55 610	0.22 395	7.60 722	0.43 588	0.09 396	0.06 245	0.14 580	0.24 652	0.26 649	0.30 663

IMH	1.05 688	0.95 697	1.00 647	1.01 698	0.78 696	1.11 683	0.68 683	1.38 696	1.43 698	1.00 680	1.72 697	1.43 687	1.14 687	1.73 699	0.89 661	1.09 708	0.55 698	0.99 701	0.57 696	0.87 699	0.62 698

WAO-6	1.07 689	0.93 696	0.92 636	0.96 695	0.78 696	1.28 693	0.75 689	1.34 695	2.00 705	1.02 682	1.54 692	1.59 691	1.22 692	1.31 688	1.14 677	0.78 697	0.55 698	1.02 703	0.75 706	0.83 696	0.69 699

LVE	1.13 690	1.02 698	1.28 674	1.01 698	0.80 699	1.29 694	0.81 696	1.47 700	1.96 703	1.07 684	1.90 700	1.90 696	1.01 686	1.48 692	0.91 662	0.93 705	0.61 704	0.94 698	0.69 702	0.87 699	0.75 704

JetBlue	1.14 691	0.76 686	2.36 697	0.59 680	0.75 693	3.04 710	1.78 716	1.11 691	0.90 673	0.94 675	1.10 672	1.66 693	1.28 696	2.09 704	1.72 699	0.43 680	0.36 682	0.38 672	0.38 678	0.58 682	0.56 686

Dean	1.17 692	1.04 700	1.49 683	1.03 700	0.78 696	1.20 689	0.77 692	1.48 701	1.96 703	1.28 690	1.99 703	2.15 700	1.14 687	1.25 683	1.00 668	0.81 699	0.60 702	1.01 702	0.69 702	0.92 703	0.74 703

SGM-ForestM	1.36 693	0.28 603	0.79 605	0.26 553	0.16 486	2.26 707	1.00 704	1.42 698	1.46 700	2.38 711	2.05 704	5.95 719	2.66 713	2.95 709	2.46 710	0.17 619	0.18 643	0.18 623	0.18 631	0.15 567	0.18 607

xyz-stereo	1.40 694	0.10 144	17.09 731	0.18 105	0.07 2	4.78 713	0.18 311	0.29 237	0.34 393	0.36 513	2.81 711	0.40 523	0.29 510	0.56 525	0.24 467	0.07 128	0.05 40	0.09 356	0.06 153	0.06 103	0.05 34

MANE	1.41 695	0.36 637	0.74 595	0.43 662	0.41 665	2.16 706	0.80 694	2.39 714	3.38 710	2.22 710	3.06 712	3.54 712	2.73 714	2.15 706	1.94 705	0.28 664	0.27 670	0.30 663	0.46 683	0.28 659	0.34 670

TorneroNet-64	1.43 696	1.03 699	1.20 667	1.10 702	0.86 702	2.26 707	0.73 687	1.84 706	3.84 715	1.25 689	2.25 708	2.69 708	1.42 699	1.76 701	1.43 691	0.76 696	0.50 690	1.09 704	0.66 700	1.23 709	0.76 705

notaker	1.45 697	1.34 708	1.48 681	1.40 709	1.07 706	1.18 686	0.85 699	1.48 701	1.40 696	1.51 706	3.46 713	2.40 705	1.81 705	1.76 701	1.45 694	1.11 709	0.69 710	1.38 711	0.87 709	1.31 711	0.97 709

WAO-8	1.46 698	1.10 702	1.09 657	1.10 702	0.84 700	2.06 703	0.75 689	1.84 706	3.83 713	1.44 701	2.21 706	2.15 700	1.43 700	3.17 710	1.19 683	0.91 703	0.65 707	1.09 704	0.79 707	0.90 701	0.71 700

Venus	1.46 698	1.10 702	1.09 657	1.10 702	0.84 700	2.06 703	0.75 689	1.84 706	3.83 713	1.44 701	2.21 706	2.15 700	1.43 700	3.17 710	1.19 683	0.91 703	0.65 707	1.09 704	0.79 707	0.90 701	0.71 700

UNDER WATER-64	1.55 700	1.19 706	2.52 700	1.31 707	0.95 704	2.12 705	1.21 711	1.45 699	3.19 709	1.43 700	1.32 681	2.64 707	2.04 707	1.63 696	1.83 701	1.11 709	0.67 709	1.28 709	0.92 710	1.19 706	1.02 710

UNDER WATER	1.59 701	1.22 707	2.36 697	1.38 708	1.03 705	1.67 702	1.10 708	1.54 704	3.63 711	1.44 701	1.47 688	2.85 709	2.25 710	1.67 697	1.94 705	1.06 707	0.62 705	1.31 710	0.93 711	1.21 708	1.02 710

LSM	1.64 702	0.40 649	2.56 701	2.02 713	17.61 730	0.51 622	0.52 670	0.61 630	0.76 655	0.82 666	1.11 673	0.63 641	0.54 638	0.75 611	0.49 607	0.16 608	0.24 666	0.18 623	0.21 640	0.25 642	2.42 717

LE_ROB	1.76 703	0.20 535	2.68 703	0.48 669	0.52 680	0.78 667	0.96 702	0.84 682	6.61 720	7.40 723	2.08 705	2.08 698	4.83 716	1.27 685	3.79 715	0.10 450	0.08 473	0.12 531	0.11 511	0.11 478	0.10 456

ktn	1.77 704	1.36 709	1.22 668	1.43 710	1.14 707	1.52 700	1.08 707	1.51 703	3.96 716	2.77 714	4.69 715	3.35 711	1.46 702	1.69 698	1.25 687	1.43 713	0.77 712	1.45 712	0.99 712	1.32 712	0.96 707

KSHMR	1.89 705	1.36 709	1.60 686	1.47 711	1.22 709	1.38 698	1.06 706	1.79 705	5.97 719	1.42 699	5.65 718	2.98 710	1.14 687	2.23 707	1.20 685	1.27 712	1.12 714	1.46 713	1.10 714	1.32 712	1.15 712

TorneroNet	2.22 706	1.08 701	1.24 670	1.14 706	0.90 703	5.58 715	0.80 694	2.12 711	8.69 722	2.58 712	5.42 717	3.88 713	1.97 706	1.78 703	1.87 702	0.86 701	0.54 697	1.15 708	0.74 705	1.23 709	0.85 706

MADNet++	2.26 707	1.80 712	2.06 693	2.13 715	1.97 713	2.61 709	1.79 717	2.38 713	2.16 706	2.75 713	2.65 710	2.38 704	2.43 712	3.17 710	3.21 712	2.17 716	1.95 718	1.94 717	1.63 716	2.06 715	2.01 716

JetRed	2.30 708	2.64 714	6.12 714	1.12 705	1.38 711	5.85 717	3.29 718	1.99 709	1.67 702	1.98 708	1.95 702	2.16 703	1.60 703	2.48 708	4.10 716	1.05 706	1.60 715	1.09 704	1.01 713	1.67 714	1.28 713

light-stereo	2.37 709	0.69 683	3.61 705	3.84 717	3.41 714	4.04 711	0.31 595	2.13 712	1.45 699	3.61 715	6.33 719	6.90 722	0.63 659	4.83 717	1.28 688	0.71 693	0.74 711	0.32 666	0.39 679	1.20 707	0.96 707

HanzoNet	2.97 710	1.69 711	2.29 696	1.74 712	1.33 710	1.53 701	1.03 705	1.99 709	2.64 708	5.51 719	5.16 716	5.90 718	6.82 721	4.32 716	3.29 713	3.16 719	2.02 720	1.92 715	2.87 722	2.24 716	1.89 715

coex-ft	3.44 711	0.73 685	48.55 745	0.24 479	0.19 559	0.50 621	0.43 651	0.47 475	2.40 707	7.03 722	1.20 676	0.97 673	2.23 709	0.73 602	1.92 704	0.12 531	0.15 622	0.14 580	0.12 550	0.21 626	0.43 677

TCMNet-wrong-test	4.29 712	5.57 719	4.65 708	11.33 727	10.39 723	5.73 716	4.48 721	4.13 718	1.02 681	1.91 707	2.39 709	6.16 720	3.62 715	3.84 715	4.50 718	1.99 715	0.47 689	1.97 718	1.69 717	5.69 723	4.31 722

DPSimNet_ROB	4.34 713	4.23 715	6.89 716	3.67 716	3.68 715	4.75 712	5.21 722	2.67 715	3.68 712	5.82 720	3.95 714	5.57 715	6.72 720	3.46 714	4.48 717	4.05 723	2.88 721	4.68 724	3.12 724	3.69 718	3.62 721

tt	4.71 714	0.10 144	3.94 706	2.06 714	1.53 712	10.14 723	16.88 726	9.27 726	4.98 717	1.39 695	1.02 669	4.68 714	4.90 717	3.35 713	5.86 721	5.76 724	9.15 732	2.24 720	2.53 720	3.10 717	1.32 714

BEATNet-Init1	4.73 715	2.61 713	13.29 730	0.58 679	0.53 681	10.12 722	3.33 719	4.83 719	5.01 718	8.75 724	8.51 721	14.08 733	7.60 723	7.70 723	5.34 719	0.28 664	0.28 673	0.34 670	0.37 676	0.57 681	0.45 678

Selective-IGEV-i1pa	5.57 716	7.99 721	4.76 712	0.80 690	0.45 672	12.99 724	3.60 720	9.25 725	7.43 721	6.97 721	9.87 725	8.94 723	7.26 722	14.66 734	5.65 720	3.55 720	1.08 713	1.93 716	0.72 704	0.73 693	2.79 719

USTest	6.88 717	5.23 718	5.63 713	7.22 721	7.29 718	14.34 726	22.76 727	8.48 723	9.32 723	5.42 718	6.39 720	6.29 721	6.64 719	6.92 721	8.62 724	1.94 714	3.29 722	2.16 719	2.55 721	3.85 719	3.29 720

EDNetEfficientorigin	7.51 718	0.52 671	140.47 747	0.25 519	0.17 510	0.42 582	0.29 579	0.47 475	1.03 682	1.28 690	1.02 669	0.83 664	0.84 677	0.75 611	0.99 667	0.10 450	0.09 509	0.12 531	0.10 470	0.21 626	0.22 641

DGTPSM_ROB	8.34 719	5.10 716	10.37 728	5.31 719	10.18 721	8.33 719	23.60 731	6.06 721	13.41 731	4.90 716	10.87 729	5.65 716	10.44 724	6.17 719	12.59 725	3.74 721	7.55 725	3.69 721	7.26 729	4.14 720	7.46 725

DPSMNet_ROB	8.40 720	5.11 717	10.49 729	5.58 720	10.25 722	8.34 720	23.62 732	6.07 722	13.45 732	4.93 717	10.88 730	5.66 717	10.44 724	6.24 720	12.64 726	3.98 722	7.61 726	3.76 722	7.30 730	4.20 721	7.51 726

DLNR_Zeroshot_test	10.44 721	12.10 730	19.93 733	106.08 746	23.66 742	0.14 39	0.13 73	3.22 716	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 392	0.15 241	2.36 717	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 746	0.06 145

DLNR-FE	10.45 722	12.13 731	19.94 734	106.10 747	23.12 741	0.14 39	0.13 73	3.28 717	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 392	0.15 241	2.41 718	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 747	0.06 145

iinet-test	10.78 723	9.29 722	9.70 718	10.48 722	10.68 724	17.98 731	25.98 733	12.57 730	13.39 729	9.64 728	10.10 726	10.06 725	10.61 727	11.22 730	12.70 727	6.40 726	7.74 727	5.68 726	6.69 725	7.47 724	7.30 723

IINet	10.78 723	9.29 722	9.70 718	10.48 722	10.68 724	17.98 731	25.98 733	12.57 730	13.39 729	9.64 728	10.10 726	10.06 725	10.61 727	11.22 730	12.70 727	6.40 726	7.74 727	5.68 726	6.69 725	7.47 724	7.30 723

LRCNet_RVC	10.90 725	14.34 733	9.35 717	15.35 728	8.04 720	1.08 682	0.34 616	8.78 724	0.70 647	12.63 733	16.05 733	9.85 724	6.54 718	8.57 724	6.34 722	20.27 743	5.40 724	23.70 741	21.88 742	14.87 732	13.83 733

DPSM_ROB	11.49 726	9.87 728	10.35 726	11.13 725	11.31 726	19.11 734	27.51 736	13.37 733	14.21 734	10.31 730	11.06 731	10.96 731	11.27 732	11.96 732	13.59 730	6.78 728	8.19 730	6.03 728	7.09 727	7.93 726	7.73 728

DPSM	11.49 726	9.87 728	10.35 726	11.13 725	11.31 726	19.11 734	27.51 736	13.37 733	14.21 734	10.31 730	11.06 731	10.96 731	11.27 732	11.96 732	13.59 730	6.78 728	8.19 730	6.03 728	7.09 727	7.93 726	7.73 728

xxxxx1	15.27 728	9.54 725	10.31 723	20.13 731	18.88 731	17.08 727	23.03 728	10.36 727	10.99 725	9.21 725	9.62 722	10.74 728	10.61 727	10.72 726	13.89 732	7.97 730	9.20 733	31.85 744	44.72 746	12.84 729	13.69 730

tt_ll	15.27 728	9.54 725	10.31 723	20.13 731	18.88 731	17.08 727	23.03 728	10.36 727	10.99 725	9.21 725	9.62 722	10.74 728	10.61 727	10.72 726	13.89 732	7.97 730	9.20 733	31.85 744	44.72 746	12.84 729	13.69 730

ff	15.27 728	9.54 725	10.31 723	20.13 731	18.88 731	17.08 727	23.03 728	10.36 727	10.99 725	9.21 725	9.62 722	10.74 728	10.61 727	10.72 726	13.89 732	7.97 730	9.20 733	31.85 744	44.72 746	12.84 729	13.69 730

PML	16.10 731	12.82 732	6.78 715	5.23 718	7.76 719	33.92 738	66.56 748	5.30 720	10.28 724	26.12 747	68.59 748	20.51 735	13.49 734	10.06 725	6.78 723	5.96 725	2.00 719	6.04 730	2.18 719	8.96 728	2.60 718

Anonymous_1	16.62 732	9.35 724	9.84 720	10.66 724	14.64 728	18.66 733	27.12 735	12.64 732	13.51 733	10.76 732	10.30 728	10.13 727	10.60 726	11.06 729	12.74 729	15.87 741	7.74 727	16.92 739	43.48 745	58.66 748	7.68 727

HaxPig	17.72 733	20.22 743	19.73 732	16.53 729	16.51 729	9.27 721	9.33 723	14.34 735	13.27 728	18.65 735	18.70 734	17.35 734	16.77 735	17.04 735	16.45 735	22.05 744	20.89 744	22.27 740	21.53 741	21.29 741	22.13 745

MEDIAN_ROB	21.21 734	24.62 745	23.47 743	19.58 730	19.65 734	13.22 725	10.96 724	17.88 736	17.00 736	22.14 746	22.02 737	20.86 736	20.36 736	21.06 736	19.71 736	25.63 745	24.13 745	26.21 742	25.20 743	25.17 742	25.38 746

RAFT-FEzeroshot	23.10 735	19.88 738	20.56 735	22.49 735	22.75 737	38.38 739	55.50 744	26.84 740	28.66 741	20.60 741	22.10 738	22.05 739	22.74 739	24.00 739	27.37 743	13.59 733	16.48 738	12.14 731	14.28 733	15.96 735	15.54 737

RAFT-FE	23.10 735	19.88 738	20.56 735	22.49 735	22.75 737	38.38 739	55.50 744	26.84 740	28.66 741	20.60 741	22.10 738	22.05 739	22.74 739	24.00 739	27.37 743	13.59 733	16.48 738	12.14 731	14.28 733	15.96 735	15.54 737

CasAABBNet	23.10 735	19.86 736	20.64 737	22.47 734	22.73 735	38.41 742	55.50 744	26.89 743	28.70 743	20.61 743	22.15 740	22.08 742	22.75 741	23.99 737	27.36 741	13.59 733	16.48 738	12.14 731	14.27 732	15.95 733	15.53 736

FlowAnything	23.14 738	19.87 737	20.79 738	22.50 738	22.74 736	38.39 741	55.46 741	26.89 743	28.72 744	20.77 745	22.29 743	22.07 741	22.72 738	23.99 737	27.41 745	13.60 736	16.55 743	12.15 735	14.36 737	15.97 737	15.52 735

Hybrid-DGEV	23.16 739	19.94 741	20.96 740	22.49 735	22.75 737	38.51 744	55.52 747	27.09 747	28.90 747	20.58 740	22.25 741	22.00 738	22.80 743	24.11 742	27.33 740	13.60 736	16.47 737	12.14 731	14.30 736	15.95 733	15.54 737

Selective-RAFT-Error	23.16 739	19.93 740	20.87 739	22.54 739	22.81 740	38.52 745	55.47 742	27.01 746	28.83 745	20.66 744	22.25 741	22.09 743	22.80 743	24.09 741	27.36 741	13.61 738	16.48 738	12.15 735	14.28 733	15.99 738	15.57 740

fast-reg	23.64 741	20.51 744	23.42 742	23.22 740	24.75 744	38.73 746	55.47 742	26.85 742	28.86 746	20.12 738	21.73 735	21.64 737	22.22 737	24.30 744	27.54 746	13.91 740	16.52 742	14.85 738	15.62 738	16.91 740	15.71 741

LSM0	24.24 742	19.98 742	22.32 741	24.22 741	40.14 747	38.48 743	55.20 740	26.95 745	28.57 740	20.49 739	21.83 736	22.26 744	22.75 741	24.22 743	27.30 739	13.66 739	16.32 736	12.19 737	14.15 731	16.10 739	17.66 742

AVERAGE_ROB	25.43 743	29.06 746	27.24 744	24.63 742	24.20 743	17.73 730	12.61 725	22.29 739	21.39 739	26.79 748	26.16 746	25.20 745	24.64 747	25.07 745	23.53 737	29.96 746	28.40 746	30.60 743	29.58 744	29.72 743	29.84 747

RSGM-EC	29.65 744	17.75 734	10.04 721	35.31 743	33.15 745	26.42 736	46.65 738	19.89 737	17.74 737	18.92 736	23.36 744	30.14 746	23.59 745	41.87 746	45.99 747	59.56 747	34.38 747	33.25 747	20.37 739	34.97 744	19.60 743

acva	29.65 744	17.75 734	10.04 721	35.31 743	33.15 745	26.42 736	46.65 738	19.89 737	17.74 737	18.92 736	23.36 744	30.14 746	23.59 745	41.87 746	45.99 747	59.56 747	34.38 747	33.25 747	20.37 739	34.97 744	19.60 743

Selective-IGEV-i16pa	30.47 746	41.93 747	4.02 707	0.49 672	0.37 661	96.94 748	0.74 688	60.26 749	58.76 748	17.24 734	64.39 747	38.26 748	49.53 748	106.11 749	26.15 738	19.96 742	3.42 723	4.39 723	1.81 718	0.39 671	14.22 734

test_example2	101.33 747	108.28 748	68.15 746	98.43 745	106.93 748	89.75 747	102.43 749	36.80 748	97.65 749	129.04 749	130.15 749	65.26 749	66.62 749	92.11 748	80.24 749	144.10 749	199.48 749	81.81 749	103.01 749	125.01 749	101.27 748

GS-Stereo							0.16 209	0.26 181	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 325

FSD					0.24 623	0.27 405	0.27 556	0.31 269	0.29 328	0.26 323	0.27 307	0.28 399	0.27 478	0.28 350	0.26 491	0.23 644	0.22 659	0.27 649	0.26 661	0.25 642

ccccc		256.29 749		354.40 748	364.36 749	149.10 749		152.89 750		153.93 750		164.00 750		268.02 750		390.55 750	349.22 750	244.59 750	219.82 750	412.30 750

ASD4		6.65 720

Low-res two-view benchmark