Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 56	0.09 1	0.12 33	0.14 7	0.13 26	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 49	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 12	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 144	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 49	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 12	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 144	0.09 36	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 49	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 7	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 94	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 49	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 7	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 58	0.08 15	0.11 1	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 146	0.13 1	0.16 26	0.07 2	0.15 58	0.12 33	0.15 12	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 28	0.10 81	0.13 14	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 54	0.09 56	0.09 1	0.14 107	0.10 1	0.14 44	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 49	0.16 26	0.08 25	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 58	0.09 36	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 107	0.07 2	0.16 98	0.14 107	0.15 12	0.12 17	0.10 36	0.13 88	0.10 58	0.08 15	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 54	0.07 2	0.16 98	0.15 160	0.17 26	0.16 72	0.12 91	0.13 88	0.12 123	0.08 15	0.15 72	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.11 15	0.12 33	0.17 26	0.14 44	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.06 246	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 56	0.09 1	0.12 33	0.17 26	0.13 26	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 49	0.18 107	0.09 56	0.11 15	0.12 33	0.16 18	0.14 44	0.08 2	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.15 72	0.11 45	0.07 128	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 49	0.16 26	0.10 127	0.15 58	0.10 8	0.18 39	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.09 28	0.07 3	0.15 72	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 49	0.16 26	0.09 56	0.14 39	0.10 8	0.19 49	0.13 26	0.10 36	0.10 36	0.08 5	0.07 3	0.15 72	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 49	0.16 26	0.09 56	0.14 39	0.10 8	0.19 49	0.13 26	0.09 16	0.10 36	0.08 5	0.07 3	0.15 72	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 54	0.08 25	0.13 28	0.12 33	0.24 144	0.19 141	0.09 16	0.11 48	0.08 5	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.14 107	0.17 26	0.14 44	0.08 2	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 146	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 98	0.14 107	0.14 7	0.13 26	0.11 59	0.09 16	0.10 58	0.10 81	0.16 102	0.09 1	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 125	0.15 6	0.11 185	0.10 13	0.13 73	0.15 12	0.08 1	0.12 91	0.10 36	0.09 28	0.07 3	0.13 14	0.10 6	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 56	0.15 58	0.12 33	0.17 26	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.14 33	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 226	0.20 112	0.16 26	0.07 2	0.16 98	0.13 73	0.17 26	0.14 44	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.14 33	0.09 1	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 49	0.15 6	0.09 56	0.13 28	0.13 73	0.22 102	0.16 72	0.09 16	0.10 36	0.08 5	0.08 15	0.14 33	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 54	0.10 127	0.17 136	0.13 73	0.11 2	0.13 26	0.10 36	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 243	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.08 323	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 2	0.16 98	0.10 8	0.20 68	0.14 44	0.09 16	0.10 36	0.09 28	0.12 155	0.13 14	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 56	0.15 58	0.12 33	0.17 26	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.14 33	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 6	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.19 49	0.15 61	0.10 36	0.09 16	0.11 94	0.09 36	0.15 72	0.13 171	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 6	0.09 56	0.15 58	0.12 33	0.18 39	0.19 141	0.10 36	0.10 36	0.11 94	0.10 81	0.15 72	0.13 171	0.06 49	0.06 246	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 25	0.16 98	0.13 73	0.21 84	0.11 9	0.11 59	0.11 48	0.10 58	0.10 81	0.14 33	0.11 45	0.07 128	0.06 246	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 89	0.14 8	0.19 165	0.07 2	0.16 98	0.12 33	0.16 18	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 176	0.13 203	0.14 33	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 54	0.08 25	0.14 39	0.12 33	0.24 144	0.19 141	0.09 16	0.11 48	0.08 5	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.18 107	0.10 127	0.13 28	0.12 33	0.15 12	0.12 17	0.10 36	0.13 88	0.10 58	0.10 81	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 54	0.08 25	0.13 28	0.12 33	0.24 144	0.19 141	0.09 16	0.11 48	0.08 5	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 49	0.16 26	0.08 25	0.11 15	0.09 2	0.20 68	0.12 17	0.11 59	0.11 48	0.08 5	0.08 15	0.23 253	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 147

S2M2_XL	0.10 9	0.09 89	0.21 125	0.14 2	0.10 127	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 36	0.11 48	0.09 28	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 146	0.15 24	0.17 54	0.10 127	0.16 98	0.10 8	0.19 49	0.13 26	0.12 91	0.11 48	0.09 28	0.10 81	0.16 102	0.11 45	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 146	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.10 8	0.19 49	0.13 26	0.12 91	0.12 68	0.08 5	0.11 121	0.16 102	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 42	0.19 95	0.16 26	0.09 56	0.12 21	0.13 73	0.18 39	0.13 26	0.09 16	0.07 3	0.08 5	0.08 15	0.16 102	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 42	0.19 95	0.16 26	0.09 56	0.12 21	0.13 73	0.17 26	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 120	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 42	0.16 49	0.17 54	0.08 25	0.16 98	0.12 33	0.17 26	0.12 17	0.10 36	0.07 3	0.10 58	0.08 15	0.14 33	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.11 20	0.16 18	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 58	0.06 1	0.15 72	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.18 107	0.09 56	0.15 58	0.11 20	0.16 18	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 58	0.07 3	0.17 120	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 42	0.15 24	0.18 107	0.07 2	0.15 58	0.11 20	0.17 26	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 58	0.08 15	0.18 148	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 42	0.17 70	0.17 54	0.08 25	0.13 28	0.09 2	0.16 18	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 28	0.09 36	0.15 72	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.06 147

MonSter	0.10 9	0.08 42	0.13 1	0.17 54	0.08 25	0.14 39	0.12 33	0.24 144	0.19 141	0.09 16	0.11 48	0.08 5	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 54	0.08 25	0.09 1	0.13 73	0.24 144	0.13 26	0.10 36	0.09 16	0.09 28	0.08 15	0.18 148	0.12 115	0.07 128	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

0shot-warping	0.11 47	0.09 89	0.18 84	0.15 6	0.11 185	0.14 39	0.17 261	0.12 5	0.12 17	0.09 16	0.15 139	0.07 1	0.10 81	0.12 5	0.15 243	0.07 128	0.07 385	0.09 358	0.10 472	0.08 271	0.09 399

depth_test_26	0.11 47	0.07 4	0.19 95	0.16 26	0.09 56	0.09 1	0.11 20	0.16 18	0.15 61	0.12 91	0.16 159	0.11 94	0.08 15	0.14 33	0.10 6	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 327

LGCAT	0.11 47	0.07 4	0.15 24	0.14 2	0.09 56	0.12 21	0.12 33	0.13 6	0.10 4	0.12 91	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.19 175	0.12 115	0.11 493	0.11 568	0.05 1	0.06 154	0.05 7	0.12 521

LiteMatch*	0.11 47	0.07 4	0.22 142	0.16 26	0.10 127	0.13 28	0.13 73	0.18 39	0.14 44	0.09 16	0.09 16	0.09 28	0.10 81	0.14 33	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 47	0.10 146	0.26 190	0.18 107	0.09 56	0.14 39	0.14 107	0.20 68	0.13 26	0.11 59	0.13 88	0.10 58	0.11 121	0.14 33	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 47	0.09 89	0.17 70	0.18 107	0.10 127	0.15 58	0.16 210	0.23 125	0.15 61	0.10 36	0.16 159	0.09 28	0.11 121	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.08 327

MatchStereo	0.11 47	0.08 42	0.23 156	0.16 26	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 68	0.17 101	0.10 36	0.15 139	0.08 5	0.08 15	0.14 33	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 47	0.09 89	0.20 112	0.20 239	0.10 127	0.19 199	0.13 73	0.16 18	0.13 26	0.10 36	0.10 36	0.09 28	0.09 36	0.19 175	0.12 115	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 47	0.11 226	0.16 49	0.17 54	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.24 144	0.16 72	0.11 59	0.11 48	0.08 5	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 47	0.10 146	0.14 8	0.17 54	0.10 127	0.15 58	0.12 33	0.25 162	0.17 101	0.14 155	0.13 88	0.09 28	0.09 36	0.18 148	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.10 8	0.19 49	0.18 122	0.14 155	0.17 178	0.09 28	0.10 81	0.18 148	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 47	0.11 226	0.16 49	0.17 54	0.10 127	0.17 136	0.12 33	0.21 84	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 47	0.11 226	0.16 49	0.17 54	0.10 127	0.17 136	0.12 33	0.21 84	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 47	0.11 226	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.21 84	0.16 72	0.13 124	0.13 88	0.08 5	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 47	0.11 226	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.14 39	0.12 33	0.21 84	0.16 72	0.13 124	0.13 88	0.08 5	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.06 104	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 47	0.11 226	0.16 49	0.17 54	0.10 127	0.17 136	0.12 33	0.21 84	0.14 44	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.10 81	0.15 72	0.12 115	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 47	0.10 146	0.15 24	0.18 107	0.09 56	0.15 58	0.15 160	0.20 68	0.15 61	0.12 91	0.13 88	0.10 58	0.09 36	0.17 120	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 47	0.09 89	0.14 8	0.16 26	0.09 56	0.15 58	0.12 33	0.25 162	0.16 72	0.14 155	0.13 88	0.08 5	0.10 81	0.16 102	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.19 199	0.10 8	0.22 102	0.17 101	0.14 155	0.12 68	0.10 58	0.11 121	0.17 120	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 54	0.09 56	0.19 199	0.10 8	0.22 102	0.17 101	0.14 155	0.12 68	0.10 58	0.11 121	0.17 120	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 47	0.09 89	0.15 24	0.17 54	0.11 185	0.18 164	0.12 33	0.23 125	0.14 44	0.13 124	0.11 48	0.08 5	0.10 81	0.16 102	0.11 45	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 47	0.10 146	0.14 8	0.17 54	0.09 56	0.17 136	0.09 2	0.22 102	0.16 72	0.13 124	0.13 88	0.09 28	0.11 121	0.19 175	0.13 171	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 47	0.10 146	0.15 24	0.18 107	0.08 25	0.16 98	0.14 107	0.27 199	0.20 171	0.14 155	0.14 125	0.08 5	0.11 121	0.13 14	0.12 115	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 69	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 47	0.09 89	0.14 8	0.19 165	0.12 263	0.14 39	0.12 33	0.25 162	0.17 101	0.13 124	0.16 159	0.08 5	0.09 36	0.19 175	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 47	0.09 89	0.13 1	0.17 54	0.12 263	0.15 58	0.11 20	0.23 125	0.15 61	0.14 155	0.12 68	0.08 5	0.09 36	0.21 223	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 47	0.06 1	0.17 70	0.15 6	0.11 185	0.16 98	0.13 73	0.21 84	0.16 72	0.11 59	0.15 139	0.09 28	0.07 3	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 47	0.07 4	0.17 70	0.19 165	0.11 185	0.13 28	0.11 20	0.22 102	0.15 61	0.11 59	0.12 68	0.12 123	0.08 15	0.18 148	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.08 271	0.06 147

LG-G_1	0.11 47	0.08 42	0.18 84	0.18 107	0.07 2	0.21 275	0.09 2	0.19 49	0.11 9	0.10 36	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.19 175	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

LG-G	0.11 47	0.08 42	0.18 84	0.18 107	0.07 2	0.21 275	0.09 2	0.19 49	0.11 9	0.10 36	0.09 16	0.11 94	0.10 81	0.19 175	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

SGD-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 70	0.17 54	0.07 2	0.17 136	0.13 73	0.18 39	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.11 94	0.12 155	0.18 148	0.11 45	0.08 295	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 47	0.08 42	0.17 70	0.17 54	0.09 56	0.22 307	0.14 107	0.14 7	0.16 72	0.11 59	0.10 36	0.09 28	0.08 15	0.21 223	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 47	0.08 42	0.15 24	0.19 165	0.11 185	0.14 39	0.10 8	0.22 102	0.18 122	0.10 36	0.13 88	0.10 58	0.11 121	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

Anonymus	0.12 79	0.08 42	0.17 70	0.19 165	0.10 127	0.16 98	0.15 160	0.20 68	0.16 72	0.11 59	0.09 16	0.14 176	0.12 155	0.17 120	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 243

TS12	0.12 79	0.08 42	0.17 70	0.21 295	0.09 56	0.19 199	0.14 107	0.23 125	0.16 72	0.14 155	0.19 209	0.12 123	0.13 203	0.17 120	0.15 243	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 79	0.11 226	0.28 220	0.20 239	0.09 56	0.15 58	0.14 107	0.22 102	0.16 72	0.09 16	0.11 48	0.09 28	0.12 155	0.20 198	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 79	0.11 226	0.32 269	0.20 239	0.08 25	0.16 98	0.13 73	0.19 49	0.17 101	0.11 59	0.12 68	0.11 94	0.11 121	0.19 175	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 79	0.10 146	0.27 202	0.19 165	0.08 25	0.16 98	0.14 107	0.21 84	0.15 61	0.10 36	0.13 88	0.10 58	0.12 155	0.20 198	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 79	0.11 226	0.27 202	0.19 165	0.11 185	0.16 98	0.14 107	0.19 49	0.14 44	0.11 59	0.14 125	0.10 58	0.11 121	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 79	0.12 287	0.28 220	0.19 165	0.08 25	0.17 136	0.15 160	0.22 102	0.18 122	0.11 59	0.14 125	0.10 58	0.11 121	0.17 120	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 79	0.11 226	0.26 190	0.19 165	0.07 2	0.14 39	0.14 107	0.21 84	0.18 122	0.12 91	0.15 139	0.11 94	0.12 155	0.13 14	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 79	0.13 356	0.28 220	0.20 239	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.20 68	0.16 72	0.11 59	0.14 125	0.09 28	0.13 203	0.18 148	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 147

aanet-new-32k	0.12 79	0.11 226	0.27 202	0.20 239	0.09 56	0.18 164	0.13 73	0.18 39	0.13 26	0.12 91	0.12 68	0.13 144	0.13 203	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 79	0.11 226	0.27 202	0.20 239	0.09 56	0.18 164	0.13 73	0.18 39	0.13 26	0.12 91	0.12 68	0.13 144	0.13 203	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 79	0.11 226	0.35 309	0.20 239	0.08 25	0.16 98	0.14 107	0.19 49	0.14 44	0.12 91	0.14 125	0.12 123	0.12 155	0.15 72	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.07 187	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 79	0.11 226	0.22 142	0.19 165	0.11 185	0.16 98	0.14 107	0.19 49	0.15 61	0.13 124	0.16 159	0.11 94	0.12 155	0.14 33	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 79	0.11 226	0.28 220	0.20 239	0.08 25	0.15 58	0.13 73	0.22 102	0.19 141	0.12 91	0.14 125	0.12 123	0.12 155	0.15 72	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 79	0.11 226	0.26 190	0.20 239	0.08 25	0.14 39	0.12 33	0.21 84	0.19 141	0.12 91	0.12 68	0.12 123	0.11 121	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 79	0.12 287	0.27 202	0.21 295	0.09 56	0.19 199	0.14 107	0.24 144	0.17 101	0.12 91	0.13 88	0.11 94	0.12 155	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 79	0.11 226	0.23 156	0.22 367	0.09 56	0.16 98	0.14 107	0.24 144	0.19 141	0.12 91	0.11 48	0.09 28	0.13 203	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.04 2	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 79	0.11 226	0.25 180	0.21 295	0.08 25	0.13 28	0.14 107	0.25 162	0.21 193	0.12 91	0.15 139	0.09 28	0.14 239	0.15 72	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 79	0.11 226	0.24 166	0.20 239	0.09 56	0.19 199	0.15 160	0.26 184	0.20 171	0.11 59	0.12 68	0.10 58	0.13 203	0.17 120	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 79	0.10 146	0.21 125	0.21 295	0.11 185	0.20 241	0.16 210	0.21 84	0.17 101	0.12 91	0.17 178	0.11 94	0.12 155	0.14 33	0.11 45	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 79	0.08 42	0.18 84	0.18 107	0.13 344	0.20 241	0.16 210	0.23 125	0.18 122	0.12 91	0.15 139	0.14 176	0.13 203	0.13 14	0.12 115	0.06 49	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 79	0.09 89	0.17 70	0.19 165	0.11 185	0.14 39	0.16 210	0.21 84	0.20 171	0.10 36	0.17 178	0.11 94	0.12 155	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 79	0.08 42	0.29 234	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.14 107	0.19 49	0.17 101	0.11 59	0.14 125	0.11 94	0.12 155	0.13 14	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.19 617

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 79	0.09 89	0.18 84	0.18 107	0.09 56	0.13 28	0.16 210	0.25 162	0.21 193	0.11 59	0.16 159	0.09 28	0.11 121	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 79	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 2	0.15 58	0.15 160	0.24 144	0.17 101	0.13 124	0.15 139	0.16 220	0.13 203	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 79	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 2	0.16 98	0.15 160	0.25 162	0.16 72	0.14 155	0.15 139	0.17 232	0.12 155	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 79	0.07 4	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 164	0.16 210	0.25 162	0.16 72	0.16 204	0.16 159	0.18 246	0.13 203	0.17 120	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 79	0.13 356	0.15 24	0.19 165	0.10 127	0.15 58	0.17 261	0.17 26	0.13 26	0.09 16	0.09 16	0.11 94	0.21 381	0.14 33	0.22 437	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 243

Selective-IGEV-i32	0.12 79	0.09 89	0.22 142	0.19 165	0.10 127	0.15 58	0.14 107	0.27 199	0.15 61	0.13 124	0.14 125	0.13 144	0.08 15	0.21 223	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 79	0.09 89	0.21 125	0.18 107	0.13 344	0.18 164	0.16 210	0.24 144	0.20 171	0.16 204	0.21 241	0.09 28	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 79	0.07 4	0.19 95	0.15 6	0.16 489	0.10 13	0.12 33	0.26 184	0.23 238	0.13 124	0.11 48	0.10 58	0.08 15	0.21 223	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 79	0.12 287	0.21 125	0.18 107	0.11 185	0.24 353	0.12 33	0.19 49	0.18 122	0.10 36	0.13 88	0.11 94	0.09 36	0.19 175	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 79	0.09 89	0.20 112	0.18 107	0.12 263	0.19 199	0.16 210	0.20 68	0.14 44	0.12 91	0.15 139	0.10 58	0.09 36	0.16 102	0.10 6	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 327

GSStereo	0.12 79	0.09 89	0.20 112	0.17 54	0.12 263	0.19 199	0.16 210	0.26 184	0.18 122	0.13 124	0.15 139	0.10 58	0.09 36	0.16 102	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 327

gasm-f	0.12 79	0.09 89	0.19 95	0.18 107	0.12 263	0.18 164	0.18 313	0.20 68	0.14 44	0.12 91	0.19 209	0.10 58	0.11 121	0.16 102	0.11 45	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.09 361	0.08 327

Replicate-Monster	0.12 79	0.10 146	0.32 269	0.16 26	0.08 25	0.17 136	0.10 8	0.22 102	0.19 141	0.11 59	0.10 36	0.10 58	0.09 36	0.19 175	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.08 327

3w_stereo	0.12 79	0.11 226	0.18 84	0.18 107	0.08 25	0.16 98	0.15 160	0.27 199	0.19 141	0.12 91	0.12 68	0.07 1	0.12 155	0.15 72	0.11 45	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 79	0.08 42	0.14 8	0.18 107	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.25 162	0.21 193	0.13 124	0.16 159	0.08 5	0.12 155	0.16 102	0.13 171	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 79	0.09 89	0.25 180	0.16 26	0.11 185	0.14 39	0.16 210	0.17 26	0.17 101	0.10 36	0.15 139	0.09 28	0.09 36	0.18 148	0.10 6	0.06 49	0.07 385	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.10 459
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 79	0.11 226	0.22 142	0.19 165	0.10 127	0.15 58	0.17 261	0.20 68	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.13 144	0.08 15	0.22 243	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

AIO_test	0.12 79	0.09 89	0.20 112	0.19 165	0.11 185	0.15 58	0.17 261	0.19 49	0.16 72	0.11 59	0.13 88	0.14 176	0.09 36	0.20 198	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

GIP-stereo	0.12 79	0.09 89	0.20 112	0.19 165	0.11 185	0.16 98	0.14 107	0.29 240	0.18 122	0.11 59	0.16 159	0.13 144	0.09 36	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 79	0.08 42	0.17 70	0.18 107	0.13 344	0.09 1	0.11 20	0.16 18	0.15 61	0.10 36	0.08 15	0.10 58	0.10 81	0.21 223	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.16 578	0.24 656

RSM++	0.12 79	0.09 89	0.19 95	0.20 239	0.09 56	0.17 136	0.15 160	0.21 84	0.19 141	0.12 91	0.12 68	0.14 176	0.09 36	0.20 198	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 35

RSM	0.12 79	0.09 89	0.20 112	0.20 239	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.23 125	0.18 122	0.13 124	0.13 88	0.15 198	0.09 36	0.21 223	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 79	0.08 42	0.29 234	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.14 107	0.19 49	0.17 101	0.11 59	0.14 125	0.11 94	0.12 155	0.13 14	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.19 617

Selective-IGEV	0.12 79	0.09 89	0.22 142	0.19 165	0.10 127	0.15 58	0.14 107	0.27 199	0.15 61	0.13 124	0.14 125	0.13 144	0.08 15	0.21 223	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

PhaseNet	0.13 126	0.09 89	0.19 95	0.18 107	0.11 185	0.16 98	0.14 107	0.24 144	0.17 101	0.11 59	0.12 68	0.16 220	0.12 155	0.19 175	0.16 271	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 243

DF	0.13 126	0.09 89	0.21 125	0.18 107	0.10 127	0.17 136	0.15 160	0.25 162	0.17 101	0.13 124	0.22 255	0.19 266	0.11 121	0.20 198	0.14 209	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 147

aanet-new-78k	0.13 126	0.11 226	0.44 437	0.21 295	0.08 25	0.14 39	0.14 107	0.21 84	0.16 72	0.10 36	0.13 88	0.10 58	0.13 203	0.18 148	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

aanet-new	0.13 126	0.11 226	0.30 245	0.20 239	0.13 344	0.20 241	0.14 107	0.23 125	0.16 72	0.12 91	0.13 88	0.09 28	0.15 258	0.19 175	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.06 147

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 126	0.09 89	0.19 95	0.18 107	0.14 395	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 212	0.15 175	0.20 226	0.10 58	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 126	0.09 89	0.22 142	0.18 107	0.14 395	0.18 164	0.15 160	0.23 125	0.21 193	0.16 204	0.22 255	0.10 58	0.09 36	0.15 72	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 126	0.09 89	0.20 112	0.18 107	0.14 395	0.18 164	0.15 160	0.25 162	0.22 212	0.16 204	0.21 241	0.09 28	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 126	0.11 226	0.38 357	0.17 54	0.11 185	0.17 136	0.14 107	0.23 125	0.17 101	0.11 59	0.14 125	0.13 144	0.11 121	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 126	0.07 4	0.16 49	0.17 54	0.11 185	0.17 136	0.16 210	0.32 284	0.22 212	0.15 175	0.17 178	0.20 281	0.13 203	0.14 33	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 126	0.08 42	0.22 142	0.15 6	0.09 56	0.18 164	0.13 73	0.24 144	0.25 270	0.14 155	0.22 255	0.17 232	0.12 155	0.19 175	0.13 171	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

BStereo	0.13 126	0.10 146	0.42 414	0.18 107	0.11 185	0.13 28	0.14 107	0.24 144	0.22 212	0.12 91	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.16 102	0.14 209	0.05 9	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 147

NLSM3	0.13 126	0.10 146	0.17 70	0.21 295	0.13 344	0.18 164	0.16 210	0.30 260	0.24 255	0.11 59	0.15 139	0.12 123	0.13 203	0.17 120	0.15 243	0.05 9	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 126	0.08 42	0.19 95	0.19 165	0.16 489	0.12 21	0.15 160	0.18 39	0.18 122	0.11 59	0.10 36	0.13 144	0.12 155	0.23 253	0.19 366	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.21 629	0.06 147

GASTEREO	0.13 126	0.12 287	0.21 125	0.23 426	0.10 127	0.18 164	0.15 160	0.26 184	0.18 122	0.17 223	0.16 159	0.11 94	0.13 203	0.19 175	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.06 104	0.06 147

MSCF	0.13 126	0.12 287	0.21 125	0.22 367	0.10 127	0.16 98	0.15 160	0.26 184	0.18 122	0.17 223	0.16 159	0.11 94	0.13 203	0.18 148	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.06 104	0.06 147

water-stereo	0.13 126	0.08 42	0.20 112	0.19 165	0.10 127	0.17 136	0.14 107	0.25 162	0.19 141	0.17 223	0.23 264	0.15 198	0.15 258	0.12 5	0.13 171	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 126	0.09 89	0.24 166	0.20 239	0.10 127	0.15 58	0.14 107	0.22 102	0.16 72	0.12 91	0.19 209	0.15 198	0.11 121	0.13 14	0.17 303	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.06 147

LG-Stereo	0.13 126	0.10 146	0.24 166	0.20 239	0.09 56	0.16 98	0.18 313	0.21 84	0.18 122	0.11 59	0.17 178	0.09 28	0.09 36	0.15 72	0.14 209	0.05 9	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

S2M2_L	0.13 126	0.11 226	0.20 112	0.16 26	0.12 263	0.12 21	0.07 1	0.18 39	0.20 171	0.12 91	0.15 139	0.14 176	0.12 155	0.15 72	0.14 209	0.13 554	0.09 512	0.09 358	0.10 472	0.11 481	0.09 399
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 126	0.14 406	0.19 95	0.26 556	0.09 56	0.15 58	0.13 73	0.22 102	0.18 122	0.12 91	0.11 48	0.10 58	0.13 203	0.21 223	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 126	0.37 645	0.36 329	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 26	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 81	0.20 198	0.10 6	0.09 398	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.24 643	0.05 35

castereo++	0.13 126	0.10 146	0.18 84	0.18 107	0.10 127	0.27 408	0.13 73	0.23 125	0.23 238	0.11 59	0.13 88	0.16 220	0.10 81	0.18 148	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 126	0.09 89	0.24 166	0.19 165	0.10 127	0.17 136	0.19 361	0.22 102	0.16 72	0.14 155	0.11 48	0.13 144	0.10 81	0.24 269	0.18 332	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 147
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 126	0.10 146	0.22 142	0.19 165	0.10 127	0.19 199	0.17 261	0.19 49	0.19 141	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.11 121	0.24 269	0.16 271	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

mms	0.13 126	0.11 226	0.19 95	0.19 165	0.12 263	0.16 98	0.17 261	0.20 68	0.17 101	0.13 124	0.17 178	0.14 176	0.09 36	0.24 269	0.14 209	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 243

ours_stereo	0.13 126	0.11 226	0.23 156	0.20 239	0.11 185	0.17 136	0.18 313	0.20 68	0.19 141	0.13 124	0.18 199	0.14 176	0.10 81	0.23 253	0.14 209	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.05 35

RAStereo	0.13 126	0.12 287	0.27 202	0.22 367	0.11 185	0.15 58	0.18 313	0.23 125	0.23 238	0.13 124	0.17 178	0.11 94	0.09 36	0.15 72	0.13 171	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.05 35

Occ-G	0.13 126	0.08 42	0.21 125	0.17 54	0.10 127	0.15 58	0.19 361	0.22 102	0.19 141	0.13 124	0.19 209	0.21 295	0.11 121	0.17 120	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 147

Pointernet	0.13 126	0.07 4	0.27 202	0.19 165	0.11 185	0.20 241	0.12 33	0.31 272	0.24 255	0.15 175	0.15 139	0.13 144	0.11 121	0.17 120	0.13 171	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 126	0.10 146	0.22 142	0.20 239	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.27 199	0.16 72	0.13 124	0.15 139	0.13 144	0.08 15	0.18 148	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

gcap-zeroshot	0.13 126	0.09 89	0.22 142	0.17 54	0.14 395	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 212	0.15 175	0.20 226	0.10 58	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 126	0.09 89	0.20 112	0.18 107	0.14 395	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 212	0.15 175	0.20 226	0.10 58	0.09 36	0.14 33	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 126	0.08 42	0.21 125	0.15 6	0.07 2	0.21 275	0.12 33	0.24 144	0.24 255	0.16 204	0.21 241	0.15 198	0.13 203	0.18 148	0.13 171	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.05 35

MoCha-V2	0.13 126	0.08 42	0.26 190	0.23 426	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.26 184	0.16 72	0.15 175	0.15 139	0.13 144	0.14 239	0.20 198	0.11 45	0.06 49	0.07 385	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 35

IGEV++	0.13 126	0.10 146	0.23 156	0.21 295	0.10 127	0.15 58	0.15 160	0.29 240	0.16 72	0.12 91	0.15 139	0.12 123	0.12 155	0.17 120	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 243

testlalala	0.13 126	0.09 89	0.22 142	0.17 54	0.14 395	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 212	0.15 175	0.20 226	0.10 58	0.09 36	0.13 14	0.11 45	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 126	0.09 89	0.23 156	0.18 107	0.19 562	0.19 199	0.16 210	0.23 125	0.14 44	0.13 124	0.17 178	0.13 144	0.16 283	0.16 102	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 147

LoS_RVC	0.13 126	0.10 146	0.19 95	0.18 107	0.16 489	0.20 241	0.18 313	0.20 68	0.17 101	0.13 124	0.19 209	0.12 123	0.15 258	0.17 120	0.13 171	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.05 7	0.12 521

EGLCR-Stereo	0.13 126	0.08 42	0.20 112	0.18 107	0.09 56	0.21 275	0.13 73	0.27 199	0.21 193	0.13 124	0.10 36	0.15 198	0.09 36	0.20 198	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

CREStereo	0.13 126	0.08 42	0.21 125	0.14 2	0.08 25	0.22 307	0.15 160	0.25 162	0.24 255	0.16 204	0.21 241	0.14 176	0.13 203	0.18 148	0.13 171	0.09 398	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 147
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 166	0.21 553	0.47 465	0.17 54	0.12 263	0.15 58	0.14 107	0.24 144	0.16 72	0.11 59	0.14 125	0.12 123	0.10 81	0.14 33	0.10 6	0.06 49	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.07 243

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 166	0.19 525	0.70 588	0.17 54	0.12 263	0.13 28	0.14 107	0.24 144	0.17 101	0.10 36	0.12 68	0.10 58	0.10 81	0.13 14	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 49	0.07 238	0.05 7	0.07 243

PSi22	0.14 166	0.13 356	0.29 234	0.19 165	0.09 56	0.17 136	0.12 33	0.28 223	0.23 238	0.13 124	0.14 125	0.22 307	0.13 203	0.29 372	0.14 209	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 147

Anonymus123	0.14 166	0.10 146	0.42 414	0.18 107	0.11 185	0.36 544	0.14 107	0.28 223	0.22 212	0.12 91	0.11 48	0.12 123	0.09 36	0.16 102	0.14 209	0.05 9	0.06 246	0.06 49	0.08 323	0.05 7	0.06 147

252Zero-FE	0.14 166	0.07 4	0.17 70	0.17 54	0.09 56	0.15 58	0.11 20	0.21 84	0.19 141	0.77 667	0.11 48	0.08 5	0.08 15	0.13 14	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147

Zero-FE251	0.14 166	0.09 89	0.24 166	0.17 54	0.09 56	0.20 241	0.13 73	0.20 68	0.14 44	0.61 647	0.13 88	0.13 144	0.11 121	0.14 33	0.16 271	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 166	0.10 146	0.18 84	0.21 295	0.10 127	0.29 450	0.16 210	0.28 223	0.20 171	0.14 155	0.17 178	0.16 220	0.14 239	0.17 120	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 243

GGEV	0.14 166	0.10 146	0.18 84	0.21 295	0.10 127	0.29 450	0.16 210	0.28 223	0.20 171	0.14 155	0.17 178	0.16 220	0.14 239	0.17 120	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.07 243

FlowAnything_test	0.14 166	0.11 226	0.21 125	0.21 295	0.12 263	0.17 136	0.16 210	0.25 162	0.16 72	0.15 175	0.13 88	0.15 198	0.14 239	0.18 148	0.16 271	0.10 452	0.07 385	0.11 496	0.12 553	0.08 271	0.09 399

depthmonostereo	0.14 166	0.09 89	0.19 95	0.19 165	0.08 25	0.20 241	0.15 160	0.27 199	0.23 238	0.16 204	0.18 199	0.14 176	0.17 315	0.19 175	0.13 171	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 166	0.08 42	0.18 84	0.18 107	0.09 56	0.21 275	0.14 107	0.24 144	0.21 193	0.21 271	0.21 241	0.15 198	0.14 239	0.23 253	0.15 243	0.07 128	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 166	0.11 226	0.25 180	0.19 165	0.12 263	0.15 58	0.16 210	0.30 260	0.22 212	0.13 124	0.15 139	0.13 144	0.09 36	0.24 269	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.09 361	0.06 147

SCV	0.14 166	0.14 406	0.24 166	0.21 295	0.11 185	0.15 58	0.16 210	0.31 272	0.18 122	0.11 59	0.15 139	0.13 144	0.10 81	0.23 253	0.11 45	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.06 147

castereo	0.14 166	0.10 146	0.19 95	0.18 107	0.10 127	0.20 241	0.19 361	0.30 260	0.27 293	0.13 124	0.18 199	0.16 220	0.16 283	0.15 72	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.05 35

tt45	0.14 166	0.09 89	0.22 142	0.19 165	0.11 185	0.23 330	0.18 313	0.22 102	0.17 101	0.15 175	0.13 88	0.14 176	0.10 81	0.30 388	0.14 209	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 243

999	0.14 166	0.08 42	0.24 166	0.19 165	0.11 185	0.20 241	0.17 261	0.24 144	0.18 122	0.13 124	0.16 159	0.14 176	0.11 121	0.36 434	0.15 243	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 243

fffy	0.14 166	0.11 226	0.24 166	0.20 239	0.10 127	0.19 199	0.18 313	0.22 102	0.19 141	0.13 124	0.16 159	0.15 198	0.13 203	0.25 299	0.14 209	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 147

WCG-NET	0.14 166	0.09 89	0.23 156	0.18 107	0.08 25	0.18 164	0.17 261	0.21 84	0.28 312	0.18 242	0.21 241	0.15 198	0.12 155	0.18 148	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 166	0.09 89	0.23 156	0.17 54	0.08 25	0.19 199	0.16 210	0.23 125	0.26 282	0.18 242	0.19 209	0.20 281	0.12 155	0.21 223	0.12 115	0.06 49	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 166	0.11 226	0.32 269	0.19 165	0.11 185	0.18 164	0.17 261	0.20 68	0.22 212	0.14 155	0.24 278	0.15 198	0.10 81	0.18 148	0.12 115	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.10 432	0.06 147

ff7	0.14 166	0.12 287	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.27 199	0.20 171	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

IGEVStereo-DCA	0.14 166	0.11 226	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.27 199	0.20 171	0.15 175	0.12 68	0.14 176	0.12 155	0.28 353	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

ffff	0.14 166	0.12 287	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.27 199	0.20 171	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

11t	0.14 166	0.12 287	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.27 199	0.20 171	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

MaDis-Stereo	0.14 166	0.13 356	0.26 190	0.19 165	0.14 395	0.16 98	0.13 73	0.25 162	0.21 193	0.13 124	0.14 125	0.14 176	0.11 121	0.17 120	0.17 303	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 147

UniTT-Stereo	0.14 166	0.10 146	0.30 245	0.21 295	0.13 344	0.17 136	0.13 73	0.19 49	0.18 122	0.15 175	0.20 226	0.10 58	0.11 121	0.18 148	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.06 147

CASnet	0.14 166	0.12 287	0.22 142	0.22 367	0.08 25	0.16 98	0.15 160	0.27 199	0.25 270	0.22 280	0.20 226	0.15 198	0.11 121	0.17 120	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.11 496	0.09 428	0.08 271	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 166	0.14 406	0.33 286	0.20 239	0.09 56	0.21 275	0.10 8	0.26 184	0.20 171	0.18 242	0.19 209	0.15 198	0.13 203	0.17 120	0.13 171	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.06 147

anonymousdsp	0.14 166	0.12 287	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.28 223	0.20 171	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 243

LoS	0.14 166	0.08 42	0.27 202	0.16 26	0.09 56	0.22 307	0.14 107	0.26 184	0.26 282	0.15 175	0.18 199	0.18 246	0.13 203	0.22 243	0.14 209	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.06 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 166	0.08 42	0.19 95	0.17 54	0.22 605	0.18 164	0.16 210	0.23 125	0.19 141	0.14 155	0.17 178	0.14 176	0.10 81	0.18 148	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.08 271	0.18 610

ProNet	0.14 166	0.12 287	0.25 180	0.19 165	0.11 185	0.19 199	0.19 361	0.27 199	0.20 171	0.14 155	0.13 88	0.13 144	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.07 243

MC-Stereo	0.14 166	0.09 89	0.25 180	0.21 295	0.09 56	0.18 164	0.16 210	0.23 125	0.19 141	0.18 242	0.23 264	0.16 220	0.13 203	0.22 243	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

ccc-4	0.14 166	0.12 287	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.27 199	0.20 171	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

IGEV-Stereo	0.14 166	0.12 287	0.27 202	0.19 165	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.28 223	0.20 171	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.12 155	0.24 269	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 243
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 166	0.13 356	0.24 166	0.25 522	0.11 185	0.11 15	0.18 313	0.32 284	0.23 238	0.12 91	0.12 68	0.18 246	0.12 155	0.14 33	0.13 171	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.07 187	0.06 147
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 202	0.15 445	0.25 180	0.22 367	0.14 395	0.17 136	0.17 261	0.33 299	0.21 193	0.18 242	0.21 241	0.14 176	0.10 81	0.17 120	0.14 209	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.05 35

DN	0.15 202	0.08 42	0.27 202	0.19 165	0.14 395	0.21 275	0.18 313	0.28 223	0.24 255	0.14 155	0.16 159	0.18 246	0.10 81	0.21 223	0.13 171	0.11 493	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.10 459

RT-Monster	0.15 202	0.08 42	0.21 125	0.17 54	0.14 395	0.20 241	0.11 20	0.29 240	0.32 372	0.24 303	0.22 255	0.17 232	0.13 203	0.18 148	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

MM-Stereo_test2	0.15 202	0.10 146	0.44 437	0.23 426	0.11 185	0.21 275	0.21 444	0.27 199	0.22 212	0.15 175	0.16 159	0.13 144	0.11 121	0.20 198	0.13 171	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.05 35

HART	0.15 202	0.11 226	0.30 245	0.21 295	0.09 56	0.17 136	0.16 210	0.30 260	0.19 141	0.15 175	0.25 290	0.17 232	0.09 36	0.21 223	0.12 115	0.06 49	0.07 385	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.06 147

HUF	0.15 202	0.11 226	0.38 357	0.17 54	0.11 185	0.16 98	0.17 261	0.22 102	0.20 171	0.11 59	0.13 88	0.14 176	0.11 121	0.18 148	0.12 115	0.07 128	0.20 656	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.14 563

rvit_stereo_0080	0.15 202	0.13 356	0.25 180	0.19 165	0.13 344	0.15 58	0.20 413	0.28 223	0.24 255	0.15 175	0.17 178	0.19 266	0.13 203	0.19 175	0.15 243	0.11 493	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.07 243

RAFT-Stereo-weight	0.15 202	0.09 89	0.26 190	0.20 239	0.10 127	0.19 199	0.17 261	0.36 354	0.29 331	0.24 303	0.20 226	0.19 266	0.10 81	0.18 148	0.15 243	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 202	0.13 356	0.25 180	0.19 165	0.13 344	0.15 58	0.20 413	0.28 223	0.24 255	0.15 175	0.17 178	0.19 266	0.13 203	0.19 175	0.15 243	0.11 493	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.07 243

CAS	0.15 202	0.07 4	0.21 125	0.41 663	0.16 489	0.20 241	0.18 313	0.22 102	0.19 141	0.15 175	0.19 209	0.11 94	0.09 36	0.14 33	0.13 171	0.29 670	0.04 2	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.14 563

CroCo-Stereo Lap2	0.15 202	0.15 445	0.28 220	0.25 522	0.18 535	0.11 15	0.19 361	0.28 223	0.21 193	0.13 124	0.16 159	0.15 198	0.12 155	0.17 120	0.14 209	0.07 128	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 243

GLC_STEREO	0.15 202	0.10 146	0.24 166	0.21 295	0.09 56	0.17 136	0.15 160	0.23 125	0.27 293	0.17 223	0.20 226	0.17 232	0.11 121	0.23 253	0.16 271	0.07 128	0.09 512	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.06 147

CREStereo++_RVC	0.15 202	0.08 42	0.26 190	0.17 54	0.11 185	0.18 164	0.13 73	0.22 102	0.30 347	0.21 271	0.30 348	0.13 144	0.11 121	0.16 102	0.15 243	0.07 128	0.04 2	0.06 49	0.15 606	0.06 104	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 202	0.09 89	0.28 220	0.16 26	0.08 25	0.25 373	0.14 107	0.23 125	0.28 312	0.24 303	0.30 348	0.16 220	0.12 155	0.17 120	0.13 171	0.08 295	0.07 385	0.06 49	0.05 69	0.06 104	0.07 243

XX-TBD	0.15 202	0.18 509	0.28 220	0.22 367	0.10 127	0.22 307	0.15 160	0.22 102	0.27 293	0.22 280	0.26 301	0.14 176	0.12 155	0.16 102	0.13 171	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 147

PMTNet	0.15 202	0.08 42	0.23 156	0.15 6	0.09 56	0.23 330	0.16 210	0.25 162	0.23 238	0.17 223	0.21 241	0.16 220	0.14 239	0.22 243	0.13 171	0.29 670	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 147

Weightmod_eth	0.16 218	0.11 226	0.20 112	0.21 295	0.13 344	0.20 241	0.18 313	0.25 162	0.19 141	0.17 223	0.25 290	0.19 266	0.17 315	0.25 299	0.14 209	0.16 610	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.05 35

Weightmod	0.16 218	0.12 287	0.19 95	0.20 239	0.10 127	0.24 353	0.17 261	0.25 162	0.21 193	0.18 242	0.29 332	0.19 266	0.15 258	0.27 338	0.16 271	0.09 398	0.10 543	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.08 327

SE	0.16 218	0.14 406	0.19 95	0.21 295	0.11 185	0.23 330	0.16 210	0.28 223	0.20 171	0.20 257	0.27 310	0.15 198	0.17 315	0.15 72	0.14 209	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.11 481	0.08 327

FE-Mocha	0.16 218	0.10 146	0.33 286	0.19 165	0.13 344	0.19 199	0.15 160	0.35 335	0.22 212	0.24 303	0.24 278	0.20 281	0.14 239	0.17 120	0.17 303	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 147

zero-FE	0.16 218	0.08 42	0.81 614	0.19 165	0.18 535	0.12 21	0.15 160	0.19 49	0.19 141	0.10 36	0.10 36	0.13 144	0.12 155	0.21 223	0.19 366	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.19 617	0.06 147

xyz-stereo-finetune	0.16 218	0.12 287	0.23 156	0.16 26	0.08 25	0.23 330	0.20 413	0.29 240	0.31 361	0.19 250	0.22 255	0.19 266	0.15 258	0.29 372	0.20 389	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.06 147

Reg-Stereo(zero)	0.16 218	0.07 4	0.36 329	0.19 165	0.10 127	0.19 199	0.14 107	0.28 223	0.24 255	0.22 280	0.20 226	0.24 344	0.18 345	0.21 223	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 147

tg	0.16 218	0.11 226	0.25 180	0.21 295	0.11 185	0.23 330	0.15 160	0.34 311	0.24 255	0.20 257	0.25 290	0.19 266	0.12 155	0.24 269	0.15 243	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.08 271	0.07 243

rvit_stereo_0083	0.16 218	0.12 287	0.26 190	0.21 295	0.13 344	0.17 136	0.17 261	0.22 102	0.34 396	0.16 204	0.21 241	0.19 266	0.16 283	0.21 223	0.16 271	0.11 493	0.10 543	0.10 438	0.08 323	0.09 361	0.07 243

rvit_stereo_0081_aga	0.16 218	0.14 406	0.28 220	0.21 295	0.13 344	0.19 199	0.17 261	0.23 125	0.24 255	0.17 223	0.21 241	0.19 266	0.13 203	0.19 175	0.14 209	0.11 493	0.08 475	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

rvit_stereo_0081	0.16 218	0.11 226	0.24 166	0.21 295	0.12 263	0.16 98	0.17 261	0.22 102	0.33 386	0.16 204	0.18 199	0.18 246	0.14 239	0.20 198	0.16 271	0.11 493	0.08 475	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

rvit_stereo_0082	0.16 218	0.11 226	0.24 166	0.21 295	0.12 263	0.16 98	0.17 261	0.22 102	0.33 386	0.16 204	0.18 199	0.18 246	0.14 239	0.20 198	0.16 271	0.11 493	0.08 475	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

CAS++	0.16 218	0.12 287	0.27 202	0.18 107	0.12 263	0.17 136	0.15 160	0.42 426	0.24 255	0.19 250	0.18 199	0.13 144	0.10 81	0.21 223	0.12 115	0.12 533	0.10 543	0.11 496	0.08 323	0.10 432	0.09 399
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 218	0.12 287	0.26 190	0.22 367	0.14 395	0.25 373	0.23 499	0.29 240	0.21 193	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.13 203	0.25 299	0.13 171	0.07 128	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 327

MIF-Stereo (partial)	0.16 218	0.10 146	0.34 298	0.21 295	0.15 456	0.15 58	0.13 73	0.28 223	0.25 270	0.17 223	0.26 301	0.15 198	0.16 283	0.25 299	0.17 303	0.09 398	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.09 361	0.08 327

RCA-Stereo	0.16 218	0.09 89	0.25 180	0.20 239	0.10 127	0.19 199	0.17 261	0.36 354	0.35 412	0.20 257	0.25 290	0.17 232	0.17 315	0.18 148	0.14 209	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.05 35

test-3	0.16 218	0.09 89	0.31 260	0.21 295	0.11 185	0.18 164	0.16 210	0.30 260	0.27 293	0.26 326	0.16 159	0.22 307	0.12 155	0.26 318	0.18 332	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 147

test_1	0.16 218	0.09 89	0.31 260	0.21 295	0.11 185	0.18 164	0.16 210	0.30 260	0.27 293	0.25 313	0.16 159	0.22 307	0.12 155	0.26 318	0.18 332	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 147

iRaftStereo_RVC	0.16 218	0.12 287	0.26 190	0.21 295	0.11 185	0.20 241	0.17 261	0.32 284	0.23 238	0.20 257	0.25 290	0.18 246	0.12 155	0.20 198	0.15 243	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.08 271	0.07 243

raftrobust	0.16 218	0.13 356	0.29 234	0.22 367	0.15 456	0.19 199	0.13 73	0.32 284	0.26 282	0.26 326	0.20 226	0.19 266	0.17 315	0.21 223	0.15 243	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 243

test_xeample3	0.16 218	0.11 226	0.56 530	0.19 165	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.35 335	0.20 171	0.16 204	0.12 68	0.13 144	0.12 155	0.24 269	0.15 243	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.07 243

SMOE	0.17 239	0.11 226	0.21 125	0.20 239	0.09 56	0.26 397	0.21 444	0.30 260	0.23 238	0.21 271	0.27 310	0.21 295	0.17 315	0.18 148	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.12 534	0.07 238	0.11 481	0.07 243

NLSM1	0.17 239	0.10 146	0.17 70	0.21 295	0.18 535	0.25 373	0.17 261	0.47 478	0.40 479	0.16 204	0.21 241	0.13 144	0.15 258	0.21 223	0.18 332	0.08 295	0.09 512	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.06 147

xyz-stereo-finetune2	0.17 239	0.11 226	0.26 190	0.16 26	0.09 56	0.27 408	0.19 361	0.27 199	0.20 171	0.22 280	0.28 318	0.21 295	0.22 398	0.37 437	0.22 437	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.07 243

MM-Stereo_test3	0.17 239	0.12 287	0.29 234	0.23 426	0.14 395	0.19 199	0.22 472	0.39 385	0.36 425	0.16 204	0.24 278	0.17 232	0.12 155	0.19 175	0.14 209	0.07 128	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.06 147

MM-Stereo_test1	0.17 239	0.10 146	0.39 373	0.23 426	0.11 185	0.20 241	0.22 472	0.33 299	0.29 331	0.22 280	0.21 241	0.15 198	0.14 239	0.23 253	0.13 171	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.06 147

model_zeroshot	0.17 239	0.11 226	0.39 373	0.20 239	0.12 263	0.24 353	0.15 160	0.34 311	0.22 212	0.30 410	0.20 226	0.22 307	0.12 155	0.24 269	0.14 209	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 243

rvit_stereo_ft	0.17 239	0.14 406	0.30 245	0.25 522	0.14 395	0.17 136	0.21 444	0.28 223	0.26 282	0.16 204	0.19 209	0.20 281	0.16 283	0.22 243	0.17 303	0.11 493	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.07 243

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 239	0.13 356	0.24 166	0.19 165	0.13 344	0.24 353	0.17 261	0.30 260	0.37 436	0.43 589	0.17 178	0.13 144	0.12 155	0.19 175	0.15 243	0.08 295	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.08 327

AE-Stereo	0.17 239	0.11 226	0.31 260	0.24 482	0.14 395	0.23 330	0.18 313	0.34 311	0.29 331	0.15 175	0.25 290	0.21 295	0.13 203	0.20 198	0.14 209	0.07 128	0.08 475	0.09 358	0.10 472	0.07 187	0.06 147

rrr	0.17 239	0.11 226	0.57 533	0.19 165	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.35 335	0.22 212	0.15 175	0.12 68	0.14 176	0.12 155	0.28 353	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 243

plain	0.17 239	0.13 356	0.43 427	0.21 295	0.13 344	0.16 98	0.17 261	0.27 199	0.22 212	0.16 204	0.26 301	0.13 144	0.16 283	0.27 338	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.07 238	0.10 432	0.07 243

MSKI-zero shot	0.17 239	0.09 89	0.43 427	0.20 239	0.11 185	0.21 275	0.15 160	0.32 284	0.21 193	0.23 288	0.24 278	0.23 329	0.10 81	0.31 395	0.13 171	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

Any-RAFT	0.17 239	0.08 42	0.31 260	0.19 165	0.10 127	0.29 450	0.16 210	0.42 426	0.30 347	0.24 303	0.27 310	0.27 386	0.16 283	0.21 223	0.12 115	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 147

RAFT-Test	0.17 239	0.10 146	0.38 357	0.19 165	0.12 263	0.25 373	0.17 261	0.33 299	0.23 238	0.23 288	0.29 332	0.27 386	0.14 239	0.20 198	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

4D-IteraStereo	0.17 239	0.16 474	0.50 492	0.21 295	0.14 395	0.19 199	0.17 261	0.28 223	0.28 312	0.23 288	0.20 226	0.20 281	0.11 121	0.19 175	0.14 209	0.06 49	0.04 2	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.06 147

anonymousdsp2	0.17 239	0.10 146	0.28 220	0.20 239	0.11 185	0.25 373	0.17 261	0.41 412	0.31 361	0.23 288	0.23 264	0.22 307	0.15 258	0.25 299	0.15 243	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.07 243

knoymous	0.17 239	0.09 89	0.32 269	0.17 54	0.11 185	0.21 275	0.17 261	0.32 284	0.23 238	0.23 288	0.28 318	0.27 386	0.16 283	0.23 253	0.16 271	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.06 154	0.09 361	0.09 399

Selective-RAFT	0.17 239	0.12 287	0.30 245	0.24 482	0.10 127	0.29 450	0.15 160	0.32 284	0.31 361	0.17 223	0.17 178	0.21 295	0.18 345	0.28 353	0.17 303	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.06 147

AnonymousM	0.17 239	0.19 525	0.24 166	0.18 107	0.10 127	0.18 164	0.17 261	0.30 260	0.23 238	0.26 326	0.20 226	0.18 246	0.14 239	0.19 175	0.14 209	0.09 398	0.06 246	0.38 675	0.15 606	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 239	0.12 287	0.41 404	0.23 426	0.10 127	0.20 241	0.24 521	0.33 299	0.23 238	0.23 288	0.28 318	0.29 413	0.15 258	0.17 120	0.15 243	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 239	0.11 226	0.40 381	0.23 426	0.13 344	0.22 307	0.23 499	0.34 311	0.26 282	0.20 257	0.24 278	0.22 307	0.14 239	0.16 102	0.20 389	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.08 327

s12784h	0.17 239	0.09 89	0.26 190	0.18 107	0.07 2	0.32 499	0.19 361	0.37 365	0.32 372	0.23 288	0.25 290	0.18 246	0.17 315	0.25 299	0.16 271	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 239	0.14 406	0.32 269	0.20 239	0.09 56	0.19 199	0.17 261	0.32 284	0.30 347	0.25 313	0.33 396	0.20 281	0.17 315	0.19 175	0.15 243	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 239	0.10 146	0.40 381	0.20 239	0.11 185	0.20 241	0.15 160	0.36 354	0.30 347	0.23 288	0.21 241	0.26 376	0.15 258	0.20 198	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 239	0.10 146	0.37 338	0.20 239	0.12 263	0.19 199	0.15 160	0.32 284	0.28 312	0.23 288	0.23 264	0.27 386	0.15 258	0.20 198	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 147

S0	0.18 264	0.13 356	0.21 125	0.23 426	0.11 185	0.33 510	0.26 552	0.27 199	0.21 193	0.21 271	0.26 301	0.20 281	0.16 283	0.19 175	0.17 303	0.12 533	0.11 568	0.14 583	0.14 596	0.10 432	0.07 243

ManiGeoR	0.18 264	0.15 445	0.55 523	0.15 6	0.11 185	0.21 275	0.14 107	0.39 385	0.27 293	0.19 250	0.24 278	0.18 246	0.15 258	0.35 425	0.19 366	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 327

HLf10	0.18 264	0.15 445	0.55 523	0.15 6	0.11 185	0.21 275	0.14 107	0.39 385	0.27 293	0.19 250	0.24 278	0.18 246	0.15 258	0.35 425	0.19 366	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 327

TestStereo_HL2	0.18 264	0.14 406	0.34 298	0.17 54	0.11 185	0.20 241	0.15 160	0.33 299	0.29 331	0.22 280	0.29 332	0.19 266	0.17 315	0.39 448	0.18 332	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 327

GGDA	0.18 264	0.14 406	0.33 286	0.17 54	0.10 127	0.20 241	0.16 210	0.33 299	0.31 361	0.22 280	0.28 318	0.19 266	0.16 283	0.38 443	0.17 303	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 327

TestStereo-Hl	0.18 264	0.11 226	0.31 260	0.17 54	0.10 127	0.22 307	0.16 210	0.36 354	0.29 331	0.23 288	0.26 301	0.22 307	0.19 361	0.38 443	0.17 303	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.07 243

Lsterematch	0.18 264	0.13 356	0.33 286	0.19 165	0.10 127	0.23 330	0.17 261	0.25 162	0.32 372	0.28 349	0.37 436	0.24 344	0.21 381	0.23 253	0.22 437	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 243

WQFJA1	0.18 264	0.10 146	0.16 49	0.22 367	0.18 535	0.25 373	0.19 361	0.51 529	0.51 588	0.15 175	0.17 178	0.15 198	0.16 283	0.20 198	0.20 389	0.07 128	0.09 512	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

WQFJX1	0.18 264	0.10 146	0.16 49	0.23 426	0.17 513	0.24 353	0.19 361	0.58 614	0.52 597	0.16 204	0.16 159	0.14 176	0.15 258	0.26 318	0.17 303	0.08 295	0.09 512	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 147

WQFJX	0.18 264	0.10 146	0.17 70	0.22 367	0.18 535	0.25 373	0.18 313	0.53 560	0.45 534	0.17 223	0.16 159	0.14 176	0.16 283	0.23 253	0.18 332	0.07 128	0.08 475	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

NLMM	0.18 264	0.10 146	0.16 49	0.22 367	0.18 535	0.25 373	0.19 361	0.51 529	0.51 588	0.15 175	0.17 178	0.15 198	0.16 283	0.20 198	0.20 389	0.07 128	0.09 512	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IGEV-FE	0.18 264	0.10 146	0.65 570	0.20 239	0.12 263	0.19 199	0.15 160	0.34 311	0.19 141	0.28 349	0.22 255	0.27 386	0.13 203	0.23 253	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 147

H2IRNET	0.18 264	0.13 356	0.35 309	0.21 295	0.12 263	0.20 241	0.15 160	0.27 199	0.30 347	0.17 223	0.31 363	0.25 354	0.20 372	0.24 269	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.09 358	0.10 472	0.09 361	0.06 147

ACVNet-DCA	0.18 264	0.14 406	0.38 357	0.23 426	0.11 185	0.31 486	0.19 361	0.41 412	0.27 293	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.18 345	0.28 353	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.09 399

cc1	0.18 264	0.14 406	0.38 357	0.23 426	0.11 185	0.31 486	0.19 361	0.35 335	0.47 557	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.18 345	0.28 353	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 327

11t1	0.18 264	0.10 146	0.30 245	0.20 239	0.11 185	0.27 408	0.17 261	0.35 335	0.23 238	0.25 313	0.23 264	0.23 329	0.23 412	0.25 299	0.18 332	0.09 398	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 399

tt1	0.18 264	0.14 406	0.35 309	0.23 426	0.11 185	0.30 470	0.19 361	0.35 335	0.44 522	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.16 283	0.27 338	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 327

IGEV_Zeroshot_test	0.18 264	0.10 146	0.65 570	0.20 239	0.12 263	0.19 199	0.15 160	0.34 311	0.19 141	0.28 349	0.22 255	0.27 386	0.13 203	0.23 253	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 147

MIM_Stereo	0.18 264	0.12 287	0.38 357	0.20 239	0.11 185	0.17 136	0.14 107	0.35 335	0.25 270	0.27 336	0.35 417	0.23 329	0.13 203	0.27 338	0.16 271	0.06 49	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.06 147

HH	0.18 264	0.12 287	0.55 523	0.22 367	0.12 263	0.18 164	0.18 313	0.34 311	0.19 141	0.20 257	0.24 278	0.34 466	0.18 345	0.29 372	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 147

HanStereo	0.18 264	0.12 287	0.55 523	0.22 367	0.12 263	0.18 164	0.18 313	0.34 311	0.19 141	0.20 257	0.24 278	0.34 466	0.18 345	0.29 372	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 147

LL-Strereo2	0.18 264	0.18 509	0.39 373	0.22 367	0.12 263	0.24 353	0.13 73	0.31 272	0.23 238	0.24 303	0.20 226	0.24 344	0.12 155	0.26 318	0.15 243	0.06 49	0.06 246	0.12 534	0.09 428	0.08 271	0.07 243

riskmin	0.18 264	0.09 89	0.34 298	0.18 107	0.12 263	0.24 353	0.16 210	0.34 311	0.28 312	0.21 271	0.23 264	0.33 457	0.24 430	0.23 253	0.17 303	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.06 154	0.10 432	0.10 459

test_4	0.18 264	0.12 287	0.34 298	0.23 426	0.12 263	0.18 164	0.22 472	0.26 184	0.24 255	0.24 303	0.47 554	0.22 307	0.13 203	0.24 269	0.16 271	0.06 49	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.07 187	0.05 35

GMOStereo	0.18 264	0.14 406	0.30 245	0.22 367	0.12 263	0.20 241	0.27 559	0.26 184	0.28 312	0.31 428	0.32 373	0.26 376	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.05 35

error version	0.18 264	0.14 406	0.30 245	0.22 367	0.12 263	0.20 241	0.27 559	0.26 184	0.28 312	0.31 428	0.32 373	0.26 376	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.05 35

test-v	0.18 264	0.14 406	0.30 245	0.22 367	0.12 263	0.20 241	0.27 559	0.26 184	0.28 312	0.31 428	0.32 373	0.26 376	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.05 35

test_3	0.18 264	0.11 226	0.32 269	0.24 482	0.11 185	0.22 307	0.25 538	0.31 272	0.31 361	0.25 313	0.18 199	0.23 329	0.13 203	0.25 299	0.19 366	0.06 49	0.05 39	0.09 358	0.10 472	0.07 187	0.06 147

Patchmatch Stereo++	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.29 332	0.25 354	0.17 315	0.26 318	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327
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	0.18 264	0.11 226	0.35 309	0.23 426	0.11 185	0.24 353	0.20 413	0.29 240	0.26 282	0.26 326	0.25 290	0.25 354	0.18 345	0.34 416	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.08 327

PSM-adaLoss	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.16 210	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.29 332	0.25 354	0.18 345	0.24 269	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

ROB_FTStereo_v2	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.16 210	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.29 332	0.25 354	0.17 315	0.24 269	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

ROB_FTStereo	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.28 318	0.25 354	0.17 315	0.24 269	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

HUI-Stereo	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.28 318	0.25 354	0.17 315	0.22 243	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

DeepStereo_RVC	0.18 264	0.11 226	0.40 381	0.21 295	0.11 185	0.19 199	0.16 210	0.28 223	0.22 212	0.27 336	0.27 310	0.23 329	0.28 498	0.24 269	0.18 332	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.10 459

iGMRVC	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.15 160	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.29 332	0.25 354	0.17 315	0.27 338	0.17 303	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

iRAFT	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.29 332	0.25 354	0.17 315	0.26 318	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

CRE-IMP	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.11 185	0.24 353	0.17 261	0.29 240	0.21 193	0.27 336	0.26 301	0.24 344	0.17 315	0.23 253	0.18 332	0.08 295	0.05 39	0.10 438	0.07 238	0.10 432	0.10 459

test-2	0.18 264	0.14 406	0.30 245	0.22 367	0.12 263	0.20 241	0.27 559	0.26 184	0.28 312	0.31 428	0.32 373	0.26 376	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 264	0.12 287	0.37 338	0.22 367	0.10 127	0.18 164	0.15 160	0.29 240	0.22 212	0.28 349	0.29 332	0.25 354	0.18 345	0.25 299	0.16 271	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

rafts_anoy	0.18 264	0.15 445	0.35 309	0.22 367	0.14 395	0.19 199	0.17 261	0.32 284	0.30 347	0.23 288	0.25 290	0.20 281	0.16 283	0.22 243	0.19 366	0.08 295	0.07 385	0.10 438	0.12 553	0.09 361	0.08 327

raft+_RVC	0.18 264	0.14 406	0.32 269	0.21 295	0.15 456	0.21 275	0.16 210	0.38 373	0.34 396	0.21 271	0.28 318	0.20 281	0.15 258	0.24 269	0.19 366	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 327

RALCasStereoNet	0.18 264	0.15 445	0.33 286	0.21 295	0.14 395	0.21 275	0.18 313	0.31 272	0.25 270	0.21 271	0.29 332	0.22 307	0.15 258	0.27 338	0.17 303	0.08 295	0.10 543	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 399

sCroCo_RVC	0.18 264	0.14 406	0.49 481	0.27 584	0.18 535	0.22 307	0.17 261	0.27 199	0.23 238	0.14 155	0.22 255	0.17 232	0.14 239	0.21 223	0.15 243	0.10 452	0.11 568	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 399

DCANet	0.18 264	0.13 356	0.40 381	0.19 165	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.34 311	0.39 461	0.29 378	0.31 363	0.18 246	0.23 412	0.20 198	0.19 366	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 243

AFF-stereo	0.18 264	0.15 445	0.32 269	0.21 295	0.10 127	0.18 164	0.18 313	0.33 299	0.27 293	0.25 313	0.37 436	0.25 354	0.17 315	0.24 269	0.15 243	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 264	0.12 287	0.33 286	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.12 33	0.42 426	0.25 270	0.27 336	0.32 373	0.21 295	0.17 315	0.25 299	0.20 389	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.08 327
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	0.18 264	0.09 89	0.32 269	0.22 367	0.12 263	0.22 307	0.19 361	0.42 426	0.19 141	0.31 428	0.45 537	0.20 281	0.14 239	0.18 148	0.15 243	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

RAFT-Stereo	0.18 264	0.09 89	0.32 269	0.22 367	0.12 263	0.22 307	0.19 361	0.42 426	0.19 141	0.31 428	0.45 537	0.20 281	0.14 239	0.18 148	0.15 243	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 313	0.12 287	0.22 142	0.22 367	0.13 344	0.31 486	0.22 472	0.30 260	0.27 293	0.25 313	0.31 363	0.20 281	0.20 372	0.18 148	0.17 303	0.12 533	0.09 512	0.15 599	0.16 618	0.11 481	0.12 521

HLF11	0.19 313	0.14 406	0.54 516	0.15 6	0.12 263	0.21 275	0.12 33	0.37 365	0.24 255	0.20 257	0.29 332	0.18 246	0.18 345	0.37 437	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.09 399

HLf8	0.19 313	0.16 474	0.55 523	0.15 6	0.12 263	0.24 353	0.14 107	0.40 398	0.31 361	0.20 257	0.26 301	0.18 246	0.15 258	0.35 425	0.17 303	0.10 452	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 399

TestStereo_HLe17	0.19 313	0.17 494	0.64 568	0.16 26	0.11 185	0.21 275	0.17 261	0.40 398	0.30 347	0.19 250	0.25 290	0.17 232	0.15 258	0.38 443	0.17 303	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

NLMM1	0.19 313	0.12 287	0.16 49	0.23 426	0.18 535	0.24 353	0.20 413	0.59 620	0.65 638	0.18 242	0.17 178	0.13 144	0.14 239	0.25 299	0.18 332	0.08 295	0.09 512	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

NLCSM	0.19 313	0.12 287	0.18 84	0.24 482	0.19 562	0.24 353	0.21 444	0.42 426	0.40 479	0.19 250	0.18 199	0.14 176	0.16 283	0.47 478	0.19 366	0.08 295	0.09 512	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.07 243

AIO-test1	0.19 313	0.14 406	0.41 404	0.27 584	0.15 456	0.21 275	0.16 210	0.39 385	0.36 425	0.17 223	0.26 301	0.18 246	0.13 203	0.28 353	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.10 438	0.11 514	0.06 104	0.09 399

rvit_0105_6	0.19 313	0.14 406	0.34 298	0.23 426	0.14 395	0.18 164	0.20 413	0.29 240	0.37 436	0.18 242	0.22 255	0.23 329	0.17 315	0.26 318	0.17 303	0.15 594	0.13 600	0.13 556	0.11 514	0.11 481	0.08 327

1test111	0.19 313	0.14 406	0.38 357	0.23 426	0.11 185	0.31 486	0.19 361	0.41 412	0.27 293	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.18 345	0.34 416	0.22 437	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.09 399

DCANet-4	0.19 313	0.10 146	0.52 509	0.19 165	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.36 354	0.39 461	0.29 378	0.30 348	0.17 232	0.22 398	0.20 198	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

fff	0.19 313	0.13 356	0.40 381	0.18 107	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.35 335	0.43 507	0.29 378	0.30 348	0.18 246	0.28 498	0.20 198	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

ADStereo(finetuned)	0.19 313	0.13 356	0.49 481	0.19 165	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.34 311	0.39 461	0.29 378	0.31 363	0.18 246	0.31 544	0.21 223	0.19 366	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 243

x	0.19 313	0.11 226	0.29 234	0.20 239	0.11 185	0.26 397	0.18 313	0.41 412	0.29 331	0.25 313	0.29 332	0.28 402	0.24 430	0.26 318	0.23 458	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.08 327

DisPM	0.19 313	0.10 146	0.35 309	0.23 426	0.13 344	0.18 164	0.20 413	0.29 240	0.29 331	0.33 463	0.34 406	0.23 329	0.16 283	0.33 409	0.16 271	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.11 497

iRaft-Stereo_20w	0.19 313	0.10 146	0.46 457	0.19 165	0.13 344	0.25 373	0.19 361	0.52 548	0.19 141	0.29 378	0.21 241	0.22 307	0.20 372	0.28 353	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.08 271	0.08 327

TRStereo	0.19 313	0.17 494	0.47 465	0.23 426	0.19 562	0.19 199	0.16 210	0.52 548	0.28 312	0.20 257	0.19 209	0.21 295	0.13 203	0.24 269	0.13 171	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.11 514	0.06 104	0.06 147

Pruner-Stereo	0.19 313	0.11 226	0.34 298	0.29 608	0.12 263	0.19 199	0.17 261	0.31 272	0.29 331	0.33 463	0.32 373	0.25 354	0.15 258	0.24 269	0.21 416	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.09 399

RALAANet	0.19 313	0.18 509	0.37 338	0.23 426	0.14 395	0.23 330	0.13 73	0.37 365	0.29 331	0.28 349	0.26 301	0.25 354	0.15 258	0.26 318	0.18 332	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.06 147

csc	0.19 313	0.13 356	0.40 381	0.18 107	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.35 335	0.43 507	0.29 378	0.30 348	0.18 246	0.28 498	0.20 198	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

cscssc	0.19 313	0.13 356	0.40 381	0.18 107	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.35 335	0.43 507	0.29 378	0.30 348	0.18 246	0.28 498	0.20 198	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 243

GMStereo	0.19 313	0.25 585	0.40 381	0.21 295	0.12 263	0.22 307	0.19 361	0.29 240	0.40 479	0.25 313	0.23 264	0.16 220	0.15 258	0.25 299	0.19 366	0.09 398	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.08 327
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	0.20 334	0.14 406	0.31 260	0.22 367	0.12 263	0.26 397	0.16 210	0.31 272	0.27 293	0.32 450	0.58 606	0.23 329	0.15 258	0.23 253	0.17 303	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.07 238	0.08 271	0.06 147

fast-iter	0.20 334	0.13 356	0.33 286	0.18 107	0.15 456	0.17 136	0.16 210	0.34 311	0.21 193	0.37 524	0.39 465	0.36 485	0.24 430	0.29 372	0.21 416	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.09 428	0.09 361	0.07 243

CoSv	0.20 334	0.13 356	0.33 286	0.18 107	0.15 456	0.17 136	0.16 210	0.34 311	0.21 193	0.37 524	0.39 465	0.36 485	0.24 430	0.29 372	0.21 416	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.09 428	0.09 361	0.07 243

AIO-test2	0.20 334	0.20 538	0.36 329	0.26 556	0.15 456	0.22 307	0.16 210	0.42 426	0.42 499	0.16 204	0.29 332	0.15 198	0.11 121	0.26 318	0.13 171	0.18 633	0.06 246	0.10 438	0.11 514	0.07 187	0.07 243

rvit_0105_4	0.20 334	0.15 445	0.38 357	0.23 426	0.14 395	0.20 241	0.22 472	0.33 299	0.39 461	0.19 250	0.24 278	0.25 354	0.19 361	0.27 338	0.17 303	0.16 610	0.13 600	0.13 556	0.11 514	0.11 481	0.08 327

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 334	0.72 687	0.70 588	0.17 54	0.08 25	0.15 58	0.15 160	0.18 39	0.16 72	0.13 124	0.12 68	0.09 28	0.08 15	0.16 102	0.13 171	0.35 677	0.04 2	0.08 262	0.07 238	0.11 481	0.23 651

test_sample1	0.20 334	0.10 146	0.28 220	0.19 165	0.12 263	0.28 428	0.19 361	0.41 412	0.25 270	0.26 326	0.31 363	0.29 413	0.26 462	0.44 468	0.21 416	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.09 399

MyStereo06	0.20 334	0.12 287	0.57 533	0.21 295	0.14 395	0.25 373	0.23 499	0.40 398	0.21 193	0.30 410	0.24 278	0.31 439	0.18 345	0.22 243	0.18 332	0.07 128	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 327

xx1	0.20 334	0.14 406	0.38 357	0.23 426	0.11 185	0.31 486	0.19 361	0.35 335	0.47 557	0.17 223	0.19 209	0.28 402	0.24 430	0.28 353	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.10 438	0.09 428	0.09 361	0.09 399

GCAPDPT-zeroshot	0.20 334	0.08 42	1.14 666	0.29 608	0.43 671	0.16 98	0.15 160	0.27 199	0.25 270	0.14 155	0.17 178	0.15 198	0.11 121	0.20 198	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

DCRE	0.20 334	0.13 356	0.40 381	0.21 295	0.15 456	0.20 241	0.19 361	0.30 260	0.27 293	0.22 280	0.80 653	0.23 329	0.16 283	0.23 253	0.15 243	0.07 128	0.07 385	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 147

qqq	0.20 334	0.12 287	0.31 260	0.20 239	0.11 185	0.23 330	0.19 361	0.41 412	0.27 293	0.24 303	0.28 318	0.28 402	0.24 430	0.34 416	0.22 437	0.08 295	0.07 385	0.10 438	0.09 428	0.09 361	0.09 399

PFNet+	0.20 334	0.10 146	0.37 338	0.21 295	0.12 263	0.17 136	0.19 361	0.29 240	0.34 396	0.33 463	0.32 373	0.24 344	0.16 283	0.32 402	0.17 303	0.10 452	0.07 385	0.11 496	0.10 472	0.08 271	0.12 521

NF-Stereo	0.20 334	0.10 146	0.35 309	0.24 482	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.38 373	0.32 372	0.28 349	0.30 348	0.22 307	0.16 283	0.51 495	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 541

OCTAStereo	0.20 334	0.10 146	0.35 309	0.24 482	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.38 373	0.32 372	0.28 349	0.30 348	0.22 307	0.16 283	0.51 495	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 541

RE-Stereo	0.20 334	0.10 146	0.35 309	0.24 482	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.38 373	0.32 372	0.28 349	0.30 348	0.22 307	0.16 283	0.51 495	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 541

TVStereo	0.20 334	0.10 146	0.35 309	0.24 482	0.12 263	0.21 275	0.18 313	0.38 373	0.32 372	0.28 349	0.30 348	0.22 307	0.16 283	0.51 495	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.13 541

sAnonymous2	0.20 334	0.21 553	0.58 538	0.24 482	0.17 513	0.22 307	0.19 361	0.34 311	0.28 312	0.17 223	0.19 209	0.17 232	0.16 283	0.17 120	0.14 209	0.10 452	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.23 639	0.17 597

CroCo_RVC	0.20 334	0.21 553	0.58 538	0.24 482	0.17 513	0.22 307	0.19 361	0.34 311	0.28 312	0.17 223	0.19 209	0.17 232	0.16 283	0.17 120	0.14 209	0.10 452	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.23 639	0.17 597

111	0.20 334	0.17 494	0.40 381	0.18 107	0.09 56	0.24 353	0.17 261	0.41 412	0.45 534	0.23 288	0.29 332	0.29 413	0.21 381	0.24 269	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 327

HITNet	0.20 334	0.17 494	0.43 427	0.19 165	0.08 25	0.27 408	0.14 107	0.42 426	0.30 347	0.29 378	0.32 373	0.27 386	0.21 381	0.28 353	0.25 480	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.06 147
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 355	0.20 538	0.29 234	0.23 426	0.11 185	0.36 544	0.17 261	0.37 365	0.29 331	0.24 303	0.28 318	0.19 266	0.21 381	0.53 508	0.21 416	0.10 452	0.08 475	0.10 438	0.10 472	0.11 481	0.08 327

TestStereo_HL3	0.21 355	0.13 356	0.77 600	0.17 54	0.11 185	0.23 330	0.16 210	0.34 311	0.20 171	0.27 336	0.38 451	0.23 329	0.19 361	0.41 458	0.14 209	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 327

DNS	0.21 355	0.09 89	0.27 202	0.24 482	0.11 185	0.29 450	0.16 210	0.27 199	0.16 72	1.35 695	0.18 199	0.17 232	0.12 155	0.14 33	0.14 209	0.09 398	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.12 521

IGEV_i1	0.21 355	0.11 226	0.43 427	0.22 367	0.11 185	0.31 486	0.19 361	0.43 440	0.30 347	0.29 378	0.30 348	0.31 439	0.20 372	0.33 409	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.08 327

Selective-IGEV-i1	0.21 355	0.10 146	0.31 260	0.23 426	0.13 344	0.31 486	0.22 472	0.46 469	0.42 499	0.27 336	0.32 373	0.33 457	0.17 315	0.25 299	0.19 366	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.09 399

Hybrid-DGEV-2	0.21 355	0.15 445	0.34 298	0.24 482	0.13 344	0.28 428	0.14 107	0.48 491	0.44 522	0.27 336	0.24 278	0.25 354	0.25 452	0.28 353	0.19 366	0.07 128	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.07 243

FACV-RUCA	0.21 355	0.15 445	0.32 269	0.23 426	0.23 618	0.26 397	0.19 361	0.39 385	0.34 396	0.25 313	0.32 373	0.21 295	0.24 430	0.24 269	0.19 366	0.10 452	0.07 385	0.15 599	0.08 323	0.16 578	0.13 541

IGEV-RUCA	0.21 355	0.08 42	0.23 156	0.19 165	0.19 562	0.28 428	0.24 521	0.23 125	0.21 193	0.20 257	0.23 264	0.28 402	0.49 633	0.26 318	0.18 332	0.09 398	0.08 475	0.18 626	0.13 581	0.17 595	0.17 597

rvit_0105_5	0.21 355	0.15 445	0.38 357	0.23 426	0.13 344	0.22 307	0.24 521	0.36 354	0.39 461	0.21 271	0.23 264	0.26 376	0.19 361	0.26 318	0.19 366	0.15 594	0.13 600	0.12 534	0.12 553	0.10 432	0.09 399

GCAP-BAT	0.21 355	0.08 42	1.22 671	0.29 608	0.43 671	0.16 98	0.15 160	0.27 199	0.25 270	0.14 155	0.17 178	0.15 198	0.11 121	0.20 198	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 147

test_sample2	0.21 355	0.10 146	0.28 220	0.19 165	0.11 185	0.27 408	0.21 444	0.43 440	0.29 331	0.26 326	0.31 363	0.30 430	0.24 430	0.45 471	0.18 332	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.09 399

mmm	0.21 355	0.12 287	0.31 260	0.22 367	0.12 263	0.28 428	0.21 444	0.41 412	0.27 293	0.29 378	0.38 451	0.29 413	0.24 430	0.29 372	0.22 437	0.09 398	0.07 385	0.11 496	0.09 428	0.10 432	0.09 399

CASS	0.21 355	0.15 445	0.32 269	0.26 556	0.11 185	0.28 428	0.19 361	0.39 385	0.30 347	0.32 450	0.34 406	0.25 354	0.24 430	0.25 299	0.20 389	0.13 554	0.08 475	0.11 496	0.09 428	0.11 481	0.11 497
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 355	0.16 474	0.32 269	0.26 556	0.13 344	0.26 397	0.27 559	0.40 398	0.36 425	0.29 378	0.39 465	0.22 307	0.21 381	0.33 409	0.17 303	0.07 128	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.07 243

RAFT_CTSACE	0.21 355	0.16 474	0.41 404	0.25 522	0.15 456	0.22 307	0.24 521	0.32 284	0.28 312	0.33 463	0.51 572	0.29 413	0.17 315	0.32 402	0.13 171	0.06 49	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.06 147

RAFT+CT+SA	0.21 355	0.18 509	0.33 286	0.25 522	0.18 535	0.23 330	0.29 582	0.40 398	0.36 425	0.24 303	0.38 451	0.18 246	0.16 283	0.32 402	0.16 271	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.12 553	0.09 361	0.09 399

SA-5K	0.21 355	0.16 474	0.32 269	0.26 556	0.13 344	0.26 397	0.27 559	0.40 398	0.36 425	0.29 378	0.39 465	0.22 307	0.21 381	0.33 409	0.17 303	0.07 128	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.07 243

CIPLG	0.21 355	0.21 553	0.55 523	0.23 426	0.15 456	0.25 373	0.20 413	0.35 335	0.29 331	0.31 428	0.33 396	0.22 307	0.15 258	0.26 318	0.20 389	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 327

IPLG	0.21 355	0.15 445	0.53 513	0.21 295	0.12 263	0.28 428	0.17 261	0.42 426	0.30 347	0.33 463	0.32 373	0.15 198	0.17 315	0.50 490	0.21 416	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IPLGR_C	0.21 355	0.22 567	0.60 546	0.23 426	0.15 456	0.24 353	0.20 413	0.35 335	0.29 331	0.31 428	0.32 373	0.22 307	0.15 258	0.25 299	0.20 389	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 327

MIPNet	0.21 355	0.15 445	0.52 509	0.21 295	0.12 263	0.27 408	0.20 413	0.45 458	0.37 436	0.30 410	0.23 264	0.19 266	0.24 430	0.27 338	0.19 366	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IPLGR	0.21 355	0.13 356	0.61 549	0.21 295	0.11 185	0.25 373	0.18 313	0.41 412	0.37 436	0.28 349	0.27 310	0.21 295	0.19 361	0.37 437	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 147

ACRE	0.21 355	0.20 538	0.62 557	0.23 426	0.15 456	0.24 353	0.20 413	0.35 335	0.28 312	0.31 428	0.32 373	0.22 307	0.15 258	0.25 299	0.20 389	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 327

GANet-ADL	0.21 355	0.12 287	0.45 449	0.23 426	0.14 395	0.29 450	0.19 361	0.46 469	0.35 412	0.25 313	0.32 373	0.32 449	0.19 361	0.24 269	0.20 389	0.10 452	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.10 459

LCNet	0.21 355	0.11 226	0.29 234	0.25 522	0.12 263	0.23 330	0.19 361	0.34 311	0.26 282	0.28 349	0.35 417	0.26 376	0.30 527	0.35 425	0.17 303	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.10 472	0.13 538	0.22 644

PSM-softLoss	0.21 355	0.10 146	0.39 373	0.24 482	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.38 373	0.26 282	0.29 378	0.32 373	0.24 344	0.16 283	0.52 501	0.20 389	0.09 398	0.06 246	0.10 438	0.09 428	0.08 271	0.12 521

KMStereo	0.21 355	0.10 146	0.39 373	0.24 482	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.38 373	0.26 282	0.29 378	0.32 373	0.24 344	0.16 283	0.52 501	0.20 389	0.09 398	0.06 246	0.10 438	0.09 428	0.08 271	0.12 521

SST-Stereo	0.21 355	0.10 146	0.37 338	0.24 482	0.13 344	0.19 199	0.17 261	0.31 272	0.24 255	0.34 483	0.33 396	0.29 413	0.25 452	0.56 528	0.17 303	0.08 295	0.05 39	0.10 438	0.08 323	0.09 361	0.07 243

RAFT_R40	0.21 355	0.10 146	0.37 338	0.24 482	0.13 344	0.18 164	0.18 313	0.31 272	0.29 331	0.33 463	0.33 396	0.30 430	0.24 430	0.55 517	0.18 332	0.08 295	0.05 39	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.07 243

RAFT-345	0.21 355	0.10 146	0.46 457	0.22 367	0.11 185	0.20 241	0.16 210	0.26 184	0.25 270	0.27 336	0.66 632	0.21 295	0.16 283	0.55 517	0.21 416	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 147

RAFT	0.21 355	0.17 494	0.32 269	0.24 482	0.12 263	0.25 373	0.27 559	0.35 335	0.28 312	0.33 463	0.33 396	0.38 499	0.22 398	0.29 372	0.17 303	0.08 295	0.08 475	0.11 496	0.10 472	0.10 432	0.06 147

GMM-Stereo	0.21 355	0.10 146	0.43 427	0.23 426	0.13 344	0.24 353	0.25 538	0.37 365	0.27 293	0.30 410	0.45 537	0.27 386	0.21 381	0.31 395	0.17 303	0.07 128	0.05 39	0.10 438	0.09 428	0.08 271	0.19 617

Prome-Stereo	0.21 355	0.10 146	0.30 245	0.24 482	0.12 263	0.23 330	0.23 499	0.36 354	0.25 270	0.33 463	0.59 609	0.24 344	0.28 498	0.29 372	0.16 271	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.20 629

TestStereo	0.21 355	0.19 525	0.40 381	0.25 522	0.10 127	0.22 307	0.21 444	0.31 272	0.31 361	0.23 288	0.34 406	0.22 307	0.18 345	0.62 564	0.18 332	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.07 238	0.11 481	0.06 147

XX-Stereo	0.21 355	0.10 146	0.83 621	0.26 556	0.17 513	0.23 330	0.13 73	0.40 398	0.18 122	0.20 257	0.41 484	0.31 439	0.10 81	0.32 402	0.12 115	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 355	0.10 146	0.33 286	0.21 295	0.12 263	0.30 470	0.46 661	0.46 469	0.20 171	0.25 313	0.50 566	0.17 232	0.16 283	0.24 269	0.23 458	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.10 472	0.06 104	0.07 243

FENet	0.21 355	0.11 226	0.45 449	0.21 295	0.12 263	0.26 397	0.17 261	0.41 412	0.35 412	0.30 410	0.31 363	0.29 413	0.23 412	0.26 318	0.23 458	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 399

MyStereo8	0.22 392	0.15 445	0.63 560	0.21 295	0.17 513	0.31 486	0.16 210	0.36 354	0.32 372	0.28 349	0.36 427	0.25 354	0.18 345	0.25 299	0.28 505	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.12 521

ffm	0.22 392	0.12 287	0.42 414	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.20 413	0.35 335	0.44 522	0.30 410	0.42 501	0.34 466	0.23 412	0.27 338	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.11 496	0.10 472	0.08 271	0.08 327

StereoVision	0.22 392	0.18 509	0.37 338	0.27 584	0.17 513	0.23 330	0.22 472	0.38 373	0.31 361	0.20 257	0.51 572	0.22 307	0.16 283	0.28 353	0.18 332	0.11 493	0.12 588	0.13 556	0.13 581	0.10 432	0.07 243

raft_robust	0.22 392	0.17 494	0.30 245	0.22 367	0.12 263	0.23 330	0.22 472	0.49 501	0.48 567	0.32 450	0.32 373	0.26 376	0.23 412	0.53 508	0.15 243	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.10 472	0.08 271	0.06 147

Sa-1000	0.22 392	0.15 445	0.35 309	0.23 426	0.13 344	0.28 428	0.23 499	0.47 478	0.39 461	0.30 410	0.50 566	0.26 376	0.19 361	0.33 409	0.16 271	0.07 128	0.06 246	0.10 438	0.11 514	0.08 271	0.06 147

SA	0.22 392	0.16 474	0.36 329	0.23 426	0.13 344	0.24 353	0.23 499	0.45 458	0.40 479	0.27 336	0.44 525	0.23 329	0.23 412	0.33 409	0.17 303	0.07 128	0.06 246	0.10 438	0.11 514	0.08 271	0.06 147

dd	0.22 392	0.26 596	0.40 381	0.22 367	0.12 263	0.25 373	0.21 444	0.32 284	0.44 522	0.29 378	0.28 318	0.25 354	0.16 283	0.30 388	0.25 480	0.12 533	0.07 385	0.10 438	0.08 323	0.11 481	0.09 399

GwcNet-ADL	0.22 392	0.14 406	0.58 538	0.24 482	0.13 344	0.22 307	0.23 499	0.49 501	0.40 479	0.27 336	0.29 332	0.30 430	0.20 372	0.26 318	0.23 458	0.09 398	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 361	0.09 399

HHNet	0.22 392	0.12 287	0.52 509	0.18 107	0.18 535	0.20 241	0.20 413	0.34 311	0.31 361	0.32 450	0.59 609	0.20 281	0.21 381	0.24 269	0.31 533	0.08 295	0.05 39	0.09 358	0.07 238	0.08 271	0.11 497

KYRaft	0.22 392	0.10 146	0.30 245	0.23 426	0.12 263	0.23 330	0.23 499	0.35 335	0.24 255	0.35 500	0.54 590	0.34 466	0.26 462	0.29 372	0.15 243	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.10 472	0.08 271	0.31 669

IRAFT_RVC	0.22 392	0.12 287	0.39 373	0.26 556	0.11 185	0.18 164	0.24 521	0.40 398	0.37 436	0.31 428	0.30 348	0.29 413	0.24 430	0.55 517	0.22 437	0.08 295	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.08 271	0.07 243

GES	0.22 392	0.12 287	0.42 414	0.20 239	0.14 395	0.27 408	0.19 361	0.49 501	0.33 386	0.30 410	0.36 427	0.25 354	0.23 412	0.29 372	0.22 437	0.10 452	0.08 475	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.11 497

SFCPSM	0.22 392	0.10 146	0.51 502	0.21 295	0.14 395	0.34 524	0.22 472	0.55 579	0.39 461	0.29 378	0.32 373	0.23 329	0.21 381	0.27 338	0.19 366	0.09 398	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.08 327

DMCA	0.22 392	0.14 406	0.36 329	0.22 367	0.14 395	0.27 408	0.20 413	0.43 440	0.38 451	0.31 428	0.32 373	0.33 457	0.24 430	0.24 269	0.28 505	0.11 493	0.08 475	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.11 497

BEATNet_4x	0.22 392	0.18 509	0.47 465	0.22 367	0.10 127	0.28 428	0.14 107	0.46 469	0.32 372	0.31 428	0.34 406	0.31 439	0.25 452	0.31 395	0.29 517	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.10 432	0.08 327

MLCV	0.22 392	0.16 474	0.44 437	0.21 295	0.08 25	0.29 450	0.19 361	0.38 373	0.37 436	0.38 539	0.44 525	0.31 439	0.21 381	0.41 458	0.24 470	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 147

DN-CSS_ROB	0.22 392	0.25 585	0.47 465	0.24 482	0.14 395	0.25 373	0.12 33	0.40 398	0.33 386	0.29 378	0.42 501	0.22 307	0.20 372	0.33 409	0.19 366	0.07 128	0.06 246	0.11 496	0.11 514	0.11 481	0.07 243

Select-FE	0.23 409	0.14 406	0.78 601	0.22 367	0.18 535	0.22 307	0.13 73	0.43 440	0.26 282	0.28 349	0.33 396	0.39 511	0.29 513	0.27 338	0.19 366	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.13 581	0.08 271	0.12 521

G2L-ROB	0.23 409	0.15 445	0.41 404	0.19 165	0.12 263	0.27 408	0.21 444	0.47 478	0.33 386	0.34 483	0.31 363	0.41 533	0.22 398	0.49 486	0.26 494	0.09 398	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.10 459

DFGA-Net	0.23 409	0.24 580	0.49 481	0.22 367	0.15 456	0.25 373	0.17 261	0.39 385	0.39 461	0.29 378	0.31 363	0.21 295	0.17 315	0.59 545	0.28 505	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.08 327

PAM_32	0.23 409	0.10 146	0.63 560	0.21 295	0.14 395	0.33 510	0.19 361	0.36 354	0.23 238	0.29 378	0.28 318	0.56 617	0.28 498	0.27 338	0.18 332	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.09 428	0.07 187	0.09 399

PAM	0.23 409	0.10 146	0.63 560	0.22 367	0.15 456	0.34 524	0.21 444	0.37 365	0.22 212	0.31 428	0.27 310	0.55 613	0.26 462	0.26 318	0.17 303	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.09 428	0.07 187	0.09 399

rvit_0105_3	0.23 409	0.17 494	0.40 381	0.25 522	0.15 456	0.24 353	0.28 575	0.38 373	0.41 491	0.25 313	0.25 290	0.28 402	0.21 381	0.28 353	0.20 389	0.15 594	0.13 600	0.14 583	0.15 606	0.10 432	0.09 399

UGAM-zero	0.23 409	0.10 146	0.54 516	0.19 165	0.13 344	0.21 275	0.14 107	0.44 448	0.22 212	0.28 349	0.28 318	0.51 596	0.33 554	0.65 580	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.06 104	0.07 243

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 409	0.13 356	0.83 621	0.20 239	0.21 589	0.23 330	0.17 261	0.48 491	0.27 293	0.23 288	0.29 332	0.39 511	0.23 412	0.25 299	0.15 243	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.11 514	0.11 481	0.10 459

test_sample3	0.23 409	0.12 287	0.43 427	0.19 165	0.12 263	0.32 499	0.20 413	0.50 512	0.34 396	0.31 428	0.33 396	0.29 413	0.22 398	0.53 508	0.22 437	0.10 452	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.10 432	0.10 459

MyStereo05	0.23 409	0.12 287	0.57 533	0.21 295	0.14 395	0.25 373	0.23 499	0.48 491	0.52 597	0.31 428	0.23 264	0.25 354	0.22 398	0.30 388	0.21 416	0.07 128	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 327

MyStereo04	0.23 409	0.12 287	0.55 523	0.22 367	0.14 395	0.25 373	0.23 499	0.49 501	0.52 597	0.28 349	0.23 264	0.27 386	0.23 412	0.30 388	0.22 437	0.07 128	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.08 271	0.08 327

CoDeX	0.23 409	0.12 287	0.46 457	0.21 295	0.14 395	0.29 450	0.21 444	0.53 560	0.41 491	0.29 378	0.35 417	0.29 413	0.22 398	0.48 481	0.19 366	0.09 398	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 243

PCWNet_CMD	0.23 409	0.13 356	0.48 475	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.16 210	0.46 469	0.46 552	0.29 378	0.36 427	0.37 491	0.24 430	0.28 353	0.20 389	0.09 398	0.06 246	0.10 438	0.08 323	0.11 481	0.09 399

anonymousa	0.23 409	0.11 226	0.50 492	0.21 295	0.16 489	0.31 486	0.20 413	0.36 354	0.35 412	0.32 450	0.50 566	0.39 511	0.26 462	0.22 243	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.11 514	0.07 187	0.08 327

BUS	0.23 409	0.12 287	0.28 220	0.25 522	0.14 395	0.43 594	0.17 261	0.56 595	0.34 396	0.34 483	0.35 417	0.32 449	0.20 372	0.26 318	0.21 416	0.10 452	0.07 385	0.11 496	0.10 472	0.09 361	0.09 399

IER	0.23 409	0.12 287	0.39 373	0.20 239	0.14 395	0.31 486	0.19 361	0.42 426	0.36 425	0.33 463	0.40 476	0.32 449	0.33 554	0.29 372	0.22 437	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.08 327

test_5	0.23 409	0.19 525	0.38 357	0.26 556	0.18 535	0.25 373	0.29 582	0.40 398	0.37 436	0.29 378	0.40 476	0.25 354	0.22 398	0.34 416	0.18 332	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.10 459

BSDual-CNN	0.23 409	0.12 287	0.28 220	0.25 522	0.14 395	0.35 539	0.21 444	0.56 595	0.34 396	0.34 483	0.35 417	0.38 499	0.24 430	0.26 318	0.21 416	0.10 452	0.07 385	0.11 496	0.10 472	0.09 361	0.09 399

iRaft-Stereo_5w	0.23 409	0.18 509	0.44 437	0.22 367	0.13 344	0.19 199	0.19 361	0.37 365	0.32 372	0.28 349	0.37 436	0.34 466	0.23 412	0.65 580	0.27 500	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.08 327

psmg	0.23 409	0.12 287	0.28 220	0.21 295	0.14 395	0.35 539	0.23 499	0.51 529	0.34 396	0.35 500	0.38 451	0.38 499	0.24 430	0.26 318	0.21 416	0.10 452	0.08 475	0.10 438	0.10 472	0.09 361	0.08 327

UDGNet	0.23 409	0.31 627	0.38 357	0.24 482	0.14 395	0.24 353	0.18 313	0.32 284	0.43 507	0.29 378	0.28 318	0.24 344	0.19 361	0.29 372	0.20 389	0.15 594	0.07 385	0.21 640	0.11 514	0.14 556	0.10 459

OMP-Stereo	0.23 409	0.14 406	0.35 309	0.29 608	0.13 344	0.21 275	0.16 210	0.37 365	0.33 386	0.34 483	0.30 348	0.34 466	0.19 361	0.70 594	0.24 470	0.07 128	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.07 187	0.06 147

IIG-Stereo	0.23 409	0.13 356	0.35 309	0.29 608	0.12 263	0.23 330	0.14 107	0.38 373	0.31 361	0.34 483	0.37 436	0.33 457	0.21 381	0.70 594	0.26 494	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.07 238	0.07 187	0.06 147

ASMatch	0.23 409	0.11 226	0.51 502	0.24 482	0.14 395	0.19 199	0.17 261	0.31 272	0.28 312	0.28 349	0.68 636	0.27 386	0.26 462	0.50 490	0.22 437	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.11 497

PFNet	0.23 409	0.10 146	0.57 533	0.24 482	0.14 395	0.22 307	0.19 361	0.39 385	0.33 386	0.35 500	0.32 373	0.27 386	0.19 361	0.64 573	0.22 437	0.09 398	0.05 39	0.09 358	0.07 238	0.08 271	0.07 243

ICVP	0.23 409	0.13 356	0.44 437	0.26 556	0.14 395	0.29 450	0.25 538	0.45 458	0.33 386	0.29 378	0.43 514	0.35 480	0.25 452	0.26 318	0.23 458	0.12 533	0.09 512	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.10 459
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 409	0.18 509	0.63 560	0.27 584	0.18 535	0.41 578	0.23 499	0.43 440	0.35 412	0.23 288	0.27 310	0.20 281	0.18 345	0.27 338	0.18 332	0.12 533	0.11 568	0.10 438	0.10 472	0.11 481	0.12 521

CFNet_pseudo	0.23 409	0.13 356	0.47 465	0.19 165	0.13 344	0.26 397	0.16 210	0.44 448	0.44 522	0.29 378	0.37 436	0.38 499	0.23 412	0.29 372	0.21 416	0.09 398	0.06 246	0.11 496	0.08 323	0.11 481	0.09 399

ACVNet	0.23 409	0.13 356	0.35 309	0.18 107	0.15 456	0.27 408	0.23 499	0.39 385	0.44 522	0.28 349	0.41 484	0.38 499	0.26 462	0.27 338	0.32 538	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.07 243

MSMDNet	0.23 409	0.13 356	0.48 475	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.16 210	0.46 469	0.46 552	0.29 378	0.36 427	0.37 491	0.24 430	0.28 353	0.20 389	0.09 398	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.11 481	0.09 399

ccs_rob	0.23 409	0.13 356	0.47 465	0.20 239	0.13 344	0.26 397	0.17 261	0.44 448	0.44 522	0.29 378	0.37 436	0.38 499	0.23 412	0.29 372	0.21 416	0.09 398	0.06 246	0.11 496	0.08 323	0.11 481	0.09 399

G2L-Stereo_test	0.24 440	0.16 474	0.38 357	0.19 165	0.13 344	0.27 408	0.24 521	0.49 501	0.38 451	0.37 524	0.37 436	0.40 526	0.24 430	0.52 501	0.28 505	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.09 361	0.08 327

DCVSM-stereo	0.24 440	0.13 356	0.52 509	0.20 239	0.14 395	0.26 397	0.13 73	0.34 311	0.34 396	0.41 573	0.33 396	0.47 572	0.29 513	0.30 388	0.22 437	0.10 452	0.10 543	0.11 496	0.10 472	0.12 522	0.15 575

rvit_stereo_0075_2	0.24 440	0.17 494	0.50 492	0.26 556	0.22 605	0.22 307	0.15 160	0.40 398	0.35 412	0.27 336	0.37 436	0.29 413	0.20 372	0.28 353	0.19 366	0.17 622	0.12 588	0.19 634	0.12 553	0.13 538	0.13 541

test_sample5	0.24 440	0.13 356	0.42 414	0.21 295	0.12 263	0.30 470	0.21 444	0.50 512	0.34 396	0.32 450	0.41 484	0.29 413	0.23 412	0.55 517	0.21 416	0.10 452	0.07 385	0.10 438	0.09 428	0.11 481	0.10 459

test_sample4	0.24 440	0.13 356	0.43 427	0.20 239	0.12 263	0.32 499	0.21 444	0.51 529	0.34 396	0.31 428	0.37 436	0.28 402	0.23 412	0.53 508	0.21 416	0.10 452	0.07 385	0.10 438	0.09 428	0.11 481	0.10 459

tta	0.24 440	0.12 287	0.40 381	0.19 165	0.10 127	0.27 408	0.19 361	0.51 529	0.45 534	0.34 483	0.41 484	0.31 439	0.26 462	0.58 539	0.28 505	0.10 452	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.07 243

qqq1	0.24 440	0.12 287	0.40 381	0.19 165	0.10 127	0.27 408	0.19 361	0.51 529	0.45 534	0.34 483	0.41 484	0.31 439	0.26 462	0.58 539	0.16 271	0.10 452	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

fff1	0.24 440	0.12 287	0.40 381	0.19 165	0.10 127	0.27 408	0.19 361	0.51 529	0.45 534	0.34 483	0.41 484	0.31 439	0.26 462	0.58 539	0.16 271	0.10 452	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

DualNet	0.24 440	0.13 356	0.42 414	0.21 295	0.12 263	0.30 470	0.21 444	0.50 512	0.34 396	0.33 463	0.43 514	0.29 413	0.23 412	0.55 517	0.21 416	0.10 452	0.07 385	0.10 438	0.09 428	0.11 481	0.10 459

GMStereo_Zeroshot	0.24 440	0.21 553	0.45 449	0.26 556	0.13 344	0.28 428	0.15 160	0.39 385	0.35 412	0.37 524	0.43 514	0.40 526	0.17 315	0.34 416	0.20 389	0.12 533	0.07 385	0.13 556	0.07 238	0.16 578	0.09 399

CFNet_ucs	0.24 440	0.13 356	0.50 492	0.20 239	0.15 456	0.28 428	0.17 261	0.49 501	0.45 534	0.32 450	0.42 501	0.39 511	0.22 398	0.31 395	0.21 416	0.11 493	0.08 475	0.12 534	0.09 428	0.12 522	0.11 497

gwcnet-sp	0.24 440	0.13 356	0.63 560	0.22 367	0.14 395	0.34 524	0.22 472	0.44 448	0.39 461	0.35 500	0.34 406	0.27 386	0.27 481	0.35 425	0.25 480	0.09 398	0.08 475	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 399

scenet	0.24 440	0.13 356	0.63 560	0.22 367	0.14 395	0.34 524	0.22 472	0.44 448	0.39 461	0.35 500	0.34 406	0.27 386	0.27 481	0.35 425	0.25 480	0.09 398	0.08 475	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 399

ToySt	0.24 440	0.16 474	0.48 475	0.21 295	0.13 344	0.29 450	0.29 582	0.39 385	0.39 461	0.27 336	0.35 417	0.39 511	0.31 544	0.31 395	0.29 517	0.08 295	0.09 512	0.10 438	0.11 514	0.11 481	0.10 459

ssnet	0.24 440	0.13 356	0.63 560	0.22 367	0.14 395	0.34 524	0.22 472	0.44 448	0.39 461	0.35 500	0.34 406	0.27 386	0.27 481	0.35 425	0.25 480	0.09 398	0.08 475	0.09 358	0.09 428	0.09 361	0.09 399

STrans-v2	0.24 440	0.13 356	0.54 516	0.21 295	0.12 263	0.23 330	0.21 444	0.47 478	0.28 312	0.31 428	0.42 501	0.36 485	0.35 568	0.62 564	0.23 458	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 147

TransformOpticalFlow	0.24 440	0.13 356	0.56 530	0.23 426	0.11 185	0.21 275	0.19 361	0.40 398	0.32 372	0.30 410	0.43 514	0.36 485	0.31 544	0.61 556	0.20 389	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.07 243

DRaft	0.24 440	0.10 146	0.34 298	0.18 107	0.12 263	0.28 428	0.23 499	0.33 299	0.39 461	0.38 539	0.61 621	0.21 295	0.41 600	0.48 481	0.42 590	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.08 327

HCRNet	0.24 440	0.25 585	0.33 286	0.34 639	0.16 489	0.27 408	0.18 313	0.43 440	0.35 412	0.30 410	0.35 417	0.32 449	0.22 398	0.44 468	0.20 389	0.13 554	0.08 475	0.13 556	0.11 514	0.10 432	0.09 399

ARAFT	0.24 440	0.21 553	0.78 601	0.22 367	0.12 263	0.29 450	0.24 521	0.43 440	0.32 372	0.33 463	0.28 318	0.28 402	0.19 361	0.49 486	0.18 332	0.07 128	0.06 246	0.12 534	0.11 514	0.09 361	0.06 147

cf-r	0.24 440	0.15 445	0.44 437	0.21 295	0.14 395	0.27 408	0.22 472	0.42 426	0.40 479	0.30 410	0.42 501	0.42 542	0.26 462	0.43 464	0.25 480	0.11 493	0.06 246	0.08 262	0.10 472	0.08 271	0.08 327

GANet-RSSM	0.24 440	0.14 406	0.36 329	0.21 295	0.14 395	0.27 408	0.21 444	0.45 458	0.33 386	0.29 378	0.39 465	0.39 511	0.28 498	0.58 539	0.23 458	0.11 493	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.09 399

PSMNet-RSSM	0.24 440	0.15 445	0.36 329	0.21 295	0.14 395	0.25 373	0.20 413	0.48 491	0.37 436	0.30 410	0.44 525	0.38 499	0.26 462	0.52 501	0.22 437	0.12 533	0.07 385	0.11 496	0.13 581	0.10 432	0.09 399

CFNet-ft	0.24 440	0.15 445	0.35 309	0.18 107	0.15 456	0.30 470	0.21 444	0.39 385	0.36 425	0.28 349	0.40 476	0.43 546	0.25 452	0.47 478	0.24 470	0.12 533	0.07 385	0.12 534	0.11 514	0.12 522	0.09 399

CFNet_RVC	0.24 440	0.15 445	0.35 309	0.18 107	0.15 456	0.30 470	0.21 444	0.39 385	0.36 425	0.28 349	0.40 476	0.43 546	0.25 452	0.47 478	0.24 470	0.12 533	0.07 385	0.12 534	0.11 514	0.12 522	0.09 399

UCFNet_RVC	0.24 440	0.16 474	0.34 298	0.18 107	0.15 456	0.33 510	0.16 210	0.46 469	0.35 412	0.29 378	0.35 417	0.39 511	0.25 452	0.34 416	0.22 437	0.13 554	0.08 475	0.13 556	0.14 596	0.13 538	0.12 521

AdaStereo	0.24 440	0.16 474	0.37 338	0.24 482	0.12 263	0.32 499	0.17 261	0.54 569	0.42 499	0.33 463	0.38 451	0.35 480	0.21 381	0.30 388	0.22 437	0.14 579	0.06 246	0.13 556	0.08 323	0.11 481	0.08 327
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	0.24 440	0.18 509	0.61 549	0.25 522	0.11 185	0.29 450	0.21 444	0.42 426	0.43 507	0.33 463	0.43 514	0.27 386	0.22 398	0.34 416	0.26 494	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 243

RT-IGEV	0.25 468	0.10 146	0.48 475	0.22 367	0.14 395	0.31 486	0.28 575	0.53 560	0.39 461	0.36 516	0.41 484	0.44 557	0.30 527	0.28 353	0.27 500	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.09 428	0.09 361	0.10 459

G2L-Stereo	0.25 468	0.16 474	0.47 465	0.22 367	0.14 395	0.25 373	0.18 313	0.46 469	0.35 412	0.33 463	0.37 436	0.40 526	0.22 398	0.60 549	0.30 525	0.10 452	0.09 512	0.10 438	0.08 323	0.09 361	0.09 399

DDVS	0.25 468	0.15 445	0.39 373	0.24 482	0.17 513	0.34 524	0.21 444	0.41 412	0.30 347	0.33 463	0.41 484	0.48 578	0.21 381	0.52 501	0.27 500	0.11 493	0.09 512	0.11 496	0.09 428	0.13 538	0.14 563

ITSA-stereo	0.25 468	0.15 445	0.33 286	0.23 426	0.11 185	0.27 408	0.18 313	0.56 595	0.59 622	0.31 428	0.32 373	0.33 457	0.28 498	0.49 486	0.30 525	0.11 493	0.08 475	0.11 496	0.10 472	0.11 481	0.13 541

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 468	0.14 406	0.95 644	0.21 295	0.27 640	0.20 241	0.19 361	0.48 491	0.25 270	0.26 326	0.55 594	0.34 466	0.18 345	0.25 299	0.17 303	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.12 553	0.12 522	0.12 521

test_sample7	0.25 468	0.15 445	0.35 309	0.20 239	0.14 395	0.28 428	0.21 444	0.51 529	0.38 451	0.37 524	0.34 406	0.37 491	0.30 527	0.39 448	0.23 458	0.14 579	0.09 512	0.13 556	0.12 553	0.13 538	0.12 521

test_sample6	0.25 468	0.13 356	0.41 404	0.21 295	0.11 185	0.30 470	0.22 472	0.51 529	0.35 412	0.33 463	0.43 514	0.30 430	0.24 430	0.57 532	0.22 437	0.10 452	0.07 385	0.10 438	0.10 472	0.11 481	0.10 459

SMFormer	0.25 468	0.12 287	0.40 381	0.19 165	0.10 127	0.27 408	0.19 361	0.51 529	0.45 534	0.34 483	0.41 484	0.31 439	0.26 462	0.58 539	0.28 505	0.10 452	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.09 399

NINENet	0.25 468	0.15 445	0.37 338	0.23 426	0.16 489	0.43 594	0.17 261	0.60 629	0.46 552	0.32 450	0.37 436	0.32 449	0.20 372	0.42 462	0.21 416	0.10 452	0.10 543	0.12 534	0.08 323	0.11 481	0.10 459

hknet	0.25 468	0.14 406	0.40 381	0.25 522	0.15 456	0.35 539	0.21 444	0.56 595	0.37 436	0.34 483	0.35 417	0.43 546	0.27 481	0.37 437	0.21 416	0.09 398	0.07 385	0.11 496	0.10 472	0.09 361	0.09 399

PSMNet-ADL	0.25 468	0.15 445	0.32 269	0.26 556	0.14 395	0.31 486	0.22 472	0.44 448	0.36 425	0.27 336	0.33 396	0.41 533	0.28 498	0.61 556	0.29 517	0.11 493	0.09 512	0.09 358	0.11 514	0.10 432	0.10 459

PSM-AAD	0.25 468	0.10 146	0.30 245	0.24 482	0.12 263	0.26 397	0.38 638	0.34 311	0.28 312	0.35 500	0.39 465	0.28 402	0.79 674	0.30 388	0.16 271	0.07 128	0.06 246	0.12 534	0.11 514	0.08 271	0.21 638

GrayStereo	0.25 468	0.09 89	0.32 269	0.26 556	0.13 344	0.23 330	0.47 665	0.34 311	0.30 347	0.39 554	0.47 554	0.30 430	0.79 674	0.29 372	0.16 271	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.09 428	0.07 187	0.13 541

RAFT-RH_RVC	0.25 468	0.11 226	0.45 449	0.21 295	0.12 263	0.25 373	0.14 107	0.27 199	0.27 293	0.38 539	1.15 678	0.23 329	0.17 315	0.57 532	0.24 470	0.07 128	0.05 39	0.10 438	0.07 238	0.06 104	0.07 243

UPFNet	0.25 468	0.12 287	0.38 357	0.24 482	0.19 562	0.37 551	0.28 575	0.48 491	0.38 451	0.34 483	0.37 436	0.37 491	0.28 498	0.39 448	0.33 545	0.10 452	0.09 512	0.10 438	0.10 472	0.10 432	0.08 327

acv_ft	0.25 468	0.13 356	0.40 381	0.23 426	0.19 562	0.34 524	0.21 444	0.45 458	0.44 522	0.38 539	0.41 484	0.38 499	0.27 481	0.27 338	0.35 554	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.11 481	0.07 243

CCAANet	0.25 468	0.13 356	0.51 502	0.22 367	0.15 456	0.29 450	0.17 261	0.49 501	0.37 436	0.26 326	0.49 562	0.32 449	0.24 430	0.62 564	0.23 458	0.07 128	0.06 246	0.10 438	0.10 472	0.08 271	0.10 459

iResNet_ROB	0.25 468	0.19 525	0.40 381	0.20 239	0.12 263	0.30 470	0.16 210	0.55 579	0.53 602	0.38 539	0.43 514	0.37 491	0.26 462	0.38 443	0.22 437	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.09 361	0.09 399

PStereo	0.26 486	0.37 645	0.34 298	0.21 295	0.13 344	0.25 373	0.25 538	0.33 299	0.47 557	0.26 326	0.17 178	0.29 413	0.34 563	0.35 425	0.37 561	0.23 647	0.15 625	0.17 617	0.13 581	0.23 639	0.21 638

coex_refinement	0.26 486	0.16 474	0.36 329	0.23 426	0.15 456	0.31 486	0.20 413	0.49 501	0.42 499	0.35 500	0.42 501	0.45 562	0.27 481	0.55 517	0.33 545	0.10 452	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.10 432	0.10 459

UGAM	0.26 486	0.14 406	0.45 449	0.25 522	0.12 263	0.23 330	0.25 538	0.32 284	0.41 491	0.31 428	0.42 501	0.41 533	0.22 398	0.92 656	0.22 437	0.08 295	0.06 246	0.14 583	0.12 553	0.10 432	0.07 243

SepStereo	0.26 486	0.12 287	0.42 414	0.24 482	0.18 535	0.29 450	0.24 521	0.45 458	0.45 534	0.41 573	0.44 525	0.34 466	0.29 513	0.64 573	0.21 416	0.09 398	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.09 399

AACVNet	0.26 486	0.16 474	0.37 338	0.22 367	0.14 395	0.29 450	0.19 361	0.41 412	0.31 361	0.38 539	0.42 501	0.43 546	0.28 498	0.73 605	0.25 480	0.11 493	0.08 475	0.11 496	0.09 428	0.13 538	0.11 497

DEmStereo	0.26 486	0.09 89	0.47 465	0.19 165	0.12 263	0.30 470	0.25 538	0.28 223	0.36 425	0.36 516	0.58 606	0.25 354	0.48 632	0.53 508	0.44 596	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.07 243

LMCR-Stereo	0.26 486	0.18 509	0.49 481	0.28 605	0.14 395	0.36 544	0.23 499	0.54 569	0.34 396	0.39 554	0.40 476	0.29 413	0.29 513	0.37 437	0.27 500	0.11 493	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.13 538	0.09 399

GwcNet-RSSM	0.26 486	0.17 494	0.46 457	0.21 295	0.13 344	0.28 428	0.23 499	0.44 448	0.42 499	0.31 428	0.45 537	0.40 526	0.26 462	0.55 517	0.28 505	0.11 493	0.07 385	0.09 358	0.10 472	0.09 361	0.08 327

DeepPruner_ROB	0.26 486	0.19 525	0.44 437	0.21 295	0.16 489	0.30 470	0.21 444	0.52 548	0.32 372	0.35 500	0.38 451	0.39 511	0.26 462	0.42 462	0.24 470	0.15 594	0.11 568	0.11 496	0.11 514	0.14 556	0.13 541

ISRNet	0.27 495	0.13 356	0.45 449	0.26 556	0.19 562	0.24 353	0.14 107	0.45 458	0.43 507	0.39 554	0.48 560	0.42 542	0.27 481	0.32 402	0.29 517	0.20 642	0.12 588	0.17 617	0.16 618	0.16 578	0.20 629

rvit_105_1	0.27 495	0.19 525	0.46 457	0.27 584	0.19 562	0.30 470	0.35 623	0.44 448	0.51 588	0.31 428	0.31 363	0.31 439	0.26 462	0.35 425	0.25 480	0.15 594	0.14 610	0.15 599	0.17 628	0.11 481	0.10 459

DispNO	0.27 495	0.18 509	0.62 557	0.23 426	0.17 513	0.25 373	0.22 472	0.45 458	0.41 491	0.32 450	0.39 465	0.38 499	0.27 481	0.77 625	0.27 500	0.09 398	0.07 385	0.10 438	0.10 472	0.08 271	0.08 327

CBFPSM	0.27 495	0.16 474	0.67 576	0.20 239	0.14 395	0.38 559	0.25 538	0.40 398	0.36 425	0.33 463	0.36 427	0.56 617	0.38 585	0.32 402	0.38 564	0.08 295	0.08 475	0.07 161	0.08 323	0.09 361	0.11 497

CSP-Net	0.27 495	0.15 445	0.30 245	0.21 295	0.14 395	0.44 596	0.24 521	0.50 512	0.40 479	0.41 573	0.43 514	0.42 542	0.26 462	0.66 584	0.28 505	0.12 533	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.10 432	0.09 399

DAS	0.27 495	0.12 287	0.42 414	0.24 482	0.18 535	0.29 450	0.24 521	0.45 458	0.45 534	0.41 573	0.44 525	0.34 466	0.29 513	0.75 614	0.21 416	0.09 398	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.09 399

AASNet	0.27 495	0.19 525	0.49 481	0.26 556	0.17 513	0.34 524	0.20 413	0.62 641	0.48 567	0.35 500	0.40 476	0.32 449	0.25 452	0.28 353	0.34 550	0.11 493	0.09 512	0.10 438	0.08 323	0.13 538	0.11 497

GEStereo_RVC	0.27 495	0.20 538	0.44 437	0.27 584	0.16 489	0.33 510	0.25 538	0.56 595	0.54 606	0.34 483	0.38 451	0.34 466	0.25 452	0.51 495	0.28 505	0.12 533	0.08 475	0.09 358	0.08 323	0.11 481	0.11 497

RAFT + AFF	0.27 495	0.23 576	0.50 492	0.25 522	0.17 513	0.30 470	0.33 617	0.52 548	0.40 479	0.28 349	0.30 348	0.30 430	0.31 544	0.62 564	0.24 470	0.09 398	0.10 543	0.11 496	0.10 472	0.11 481	0.11 497

MMNet	0.27 495	0.14 406	0.49 481	0.24 482	0.17 513	0.47 610	0.22 472	0.45 458	0.51 588	0.39 554	0.41 484	0.36 485	0.33 554	0.39 448	0.34 550	0.08 295	0.07 385	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.08 327

delet	0.27 495	0.14 406	0.40 381	0.23 426	0.19 562	0.41 578	0.29 582	0.49 501	0.48 567	0.33 463	0.41 484	0.37 491	0.30 527	0.48 481	0.34 550	0.09 398	0.09 512	0.11 496	0.12 553	0.08 271	0.08 327

ac_64	0.27 495	0.13 356	0.41 404	0.24 482	0.17 513	0.36 544	0.22 472	0.46 469	0.33 386	0.35 500	0.36 427	0.52 602	0.30 527	0.62 564	0.32 538	0.11 493	0.09 512	0.10 438	0.10 472	0.09 361	0.08 327

HGLStereo	0.27 495	0.14 406	0.46 457	0.24 482	0.21 589	0.33 510	0.23 499	0.50 512	0.42 499	0.35 500	0.48 560	0.41 533	0.33 554	0.45 471	0.33 545	0.11 493	0.10 543	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.12 521

DSFCA	0.27 495	0.13 356	0.36 329	0.20 239	0.17 513	0.38 559	0.31 598	0.47 478	0.43 507	0.43 589	0.37 436	0.39 511	0.29 513	0.52 501	0.32 538	0.12 533	0.10 543	0.10 438	0.11 514	0.11 481	0.10 459

DMCA-RVC	0.27 495	0.21 553	0.61 549	0.28 605	0.17 513	0.29 450	0.21 444	0.42 426	0.35 412	0.40 564	0.37 436	0.39 511	0.36 572	0.43 464	0.30 525	0.13 554	0.10 543	0.15 599	0.11 514	0.13 538	0.10 459

HSM-Net_RVC	0.27 495	0.11 226	0.42 414	0.19 165	0.11 185	0.34 524	0.20 413	0.62 641	0.43 507	0.40 564	0.43 514	0.50 592	0.26 462	0.76 619	0.22 437	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 495	0.20 538	0.44 437	0.22 367	0.14 395	0.33 510	0.14 107	0.51 529	0.45 534	0.30 410	0.40 476	0.38 499	0.27 481	0.76 619	0.25 480	0.09 398	0.07 385	0.11 496	0.11 514	0.11 481	0.08 327

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 495	0.21 553	0.59 544	0.25 522	0.18 535	0.29 450	0.22 472	0.50 512	0.40 479	0.38 539	0.41 484	0.43 546	0.27 481	0.43 464	0.29 517	0.11 493	0.08 475	0.10 438	0.10 472	0.10 432	0.11 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 495	0.26 596	0.72 593	0.23 426	0.13 344	0.29 450	0.18 313	0.52 548	0.49 576	0.37 524	0.45 537	0.39 511	0.25 452	0.34 416	0.20 389	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.12 522	0.09 399

StereoDRNet-Refined	0.27 495	0.17 494	0.35 309	0.25 522	0.14 395	0.37 551	0.21 444	0.47 478	0.41 491	0.44 596	0.51 572	0.41 533	0.28 498	0.45 471	0.37 561	0.09 398	0.06 246	0.11 496	0.11 514	0.10 432	0.10 459
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 515	0.19 525	0.50 492	0.18 107	0.16 489	0.34 524	0.20 413	0.51 529	0.38 451	0.37 524	0.34 406	0.37 491	0.30 527	0.39 448	0.23 458	0.23 647	0.09 512	0.28 660	0.24 655	0.18 609	0.16 584

ssnet_v2	0.28 515	0.16 474	0.44 437	0.22 367	0.15 456	0.40 574	0.30 593	0.57 605	0.46 552	0.38 539	0.36 427	0.47 572	0.29 513	0.38 443	0.39 572	0.13 554	0.11 568	0.11 496	0.11 514	0.11 481	0.11 497

CRFU-Net	0.28 515	0.14 406	0.45 449	0.25 522	0.15 456	0.45 602	0.23 499	0.50 512	0.30 347	0.43 589	0.41 484	0.48 578	0.46 623	0.43 464	0.29 517	0.11 493	0.10 543	0.09 358	0.08 323	0.10 432	0.10 459

dad	0.28 515	0.31 627	0.44 437	0.21 295	0.14 395	0.30 470	0.20 413	0.33 299	0.49 576	0.44 596	0.44 525	0.45 562	0.21 381	0.41 458	0.26 494	0.20 642	0.11 568	0.20 638	0.11 514	0.14 556	0.10 459

FTStereo	0.28 515	0.10 146	0.43 427	0.23 426	0.13 344	0.21 275	0.53 675	0.34 311	0.26 282	0.38 539	0.95 667	0.30 430	0.56 645	0.32 402	0.18 332	0.08 295	0.06 246	0.09 358	0.08 323	0.07 187	0.19 617

ADLNet	0.28 515	0.15 445	0.42 414	0.23 426	0.19 562	0.34 524	0.23 499	0.53 560	0.43 507	0.42 583	0.41 484	0.44 557	0.27 481	0.55 517	0.35 554	0.11 493	0.08 475	0.11 496	0.11 514	0.11 481	0.12 521

UNet	0.28 515	0.14 406	0.69 582	0.23 426	0.20 581	0.44 596	0.22 472	0.50 512	0.40 479	0.34 483	0.39 465	0.43 546	0.33 554	0.40 456	0.31 533	0.09 398	0.07 385	0.10 438	0.08 323	0.10 432	0.08 327

STTStereo	0.28 515	0.20 538	0.61 549	0.25 522	0.17 513	0.29 450	0.24 521	0.47 478	0.39 461	0.39 554	0.41 484	0.44 557	0.28 498	0.40 456	0.28 505	0.13 554	0.12 588	0.13 556	0.16 618	0.12 522	0.11 497

RASNet	0.28 515	0.14 406	0.44 437	0.22 367	0.18 535	0.32 499	0.19 361	0.48 491	0.38 451	0.29 378	0.43 514	0.47 572	0.37 581	0.79 629	0.36 560	0.09 398	0.07 385	0.07 161	0.09 428	0.07 187	0.07 243

HSM	0.28 515	0.16 474	0.35 309	0.20 239	0.15 456	0.33 510	0.19 361	0.53 560	0.37 436	0.36 516	0.38 451	0.67 652	0.31 544	0.89 651	0.23 458	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.08 327

DLCB_ROB	0.28 515	0.16 474	0.34 298	0.27 584	0.16 489	0.38 559	0.25 538	0.48 491	0.43 507	0.46 604	0.46 547	0.51 596	0.33 554	0.53 508	0.33 545	0.10 452	0.10 543	0.11 496	0.11 514	0.10 432	0.09 399

ACV-stereo	0.29 526	0.18 509	0.79 608	0.23 426	0.16 489	0.47 610	0.19 361	0.36 354	0.34 396	0.29 378	0.33 396	0.67 652	0.42 609	0.54 515	0.30 525	0.10 452	0.09 512	0.09 358	0.09 428	0.10 432	0.11 497

ff1	0.29 526	0.12 287	0.42 414	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.20 413	0.35 335	0.44 522	0.30 410	0.42 501	0.34 466	0.23 412	0.81 637	1.08 675	0.08 295	0.05 39	0.11 496	0.10 472	0.08 271	0.08 327

LL-Strereo	0.29 526	0.25 585	0.58 538	0.25 522	0.21 589	0.23 330	0.24 521	0.55 579	0.42 499	0.34 483	0.32 373	0.41 533	0.40 596	0.94 660	0.23 458	0.08 295	0.07 385	0.11 496	0.09 428	0.09 361	0.09 399

THIR-Stereo	0.29 526	0.12 287	0.41 404	0.19 165	0.11 185	0.28 428	0.72 689	0.32 284	0.35 412	0.37 524	0.65 630	0.34 466	0.50 635	0.57 532	0.45 599	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.09 428	0.07 187	0.07 243

psm_up	0.29 526	0.16 474	0.41 404	0.26 556	0.17 513	0.32 499	0.26 552	0.55 579	0.43 507	0.36 516	0.40 476	0.45 562	0.37 581	0.58 539	0.30 525	0.11 493	0.12 588	0.13 556	0.12 553	0.10 432	0.10 459

hitnet-ft	0.29 526	0.17 494	0.40 381	0.19 165	0.14 395	0.39 568	0.23 499	0.44 448	0.41 491	0.36 516	0.46 547	0.53 607	0.34 563	0.76 619	0.32 538	0.14 579	0.10 543	0.13 556	0.10 472	0.15 570	0.13 541

FADNet-RVC-Resample	0.29 526	0.25 585	0.93 641	0.26 556	0.16 489	0.32 499	0.21 444	0.47 478	0.39 461	0.35 500	0.38 451	0.33 457	0.27 481	0.53 508	0.24 470	0.10 452	0.10 543	0.14 583	0.13 581	0.13 538	0.16 584

iinet-f	0.30 533	0.18 509	1.03 655	0.20 239	0.15 456	0.44 596	0.22 472	0.45 458	0.37 436	0.35 500	0.44 525	0.41 533	0.34 563	0.34 416	0.40 579	0.10 452	0.09 512	0.08 262	0.08 323	0.13 538	0.11 497

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 533	0.20 538	0.70 588	0.21 295	0.17 513	0.46 604	0.27 559	0.50 512	0.49 576	0.42 583	0.55 594	0.43 546	0.30 527	0.46 474	0.38 564	0.09 398	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.11 481	0.10 459

SACVNet	0.30 533	0.20 538	0.41 404	0.25 522	0.18 535	0.34 524	0.25 538	0.52 548	0.40 479	0.41 573	0.44 525	0.46 570	0.32 551	0.71 597	0.25 480	0.13 554	0.10 543	0.12 534	0.12 553	0.16 578	0.17 597

ADLNet2	0.30 533	0.17 494	0.72 593	0.23 426	0.17 513	0.36 544	0.24 521	0.52 548	0.51 588	0.32 450	0.38 451	0.45 562	0.30 527	0.69 591	0.35 554	0.10 452	0.08 475	0.09 358	0.09 428	0.12 522	0.10 459

FADNet_RVC	0.30 533	0.28 606	0.83 621	0.23 426	0.15 456	0.30 470	0.17 261	0.49 501	0.37 436	0.30 410	0.38 451	0.30 430	0.27 481	0.52 501	0.31 533	0.14 579	0.14 610	0.14 583	0.16 618	0.21 629	0.23 651

TDLM	0.30 533	0.21 553	0.38 357	0.28 605	0.15 456	0.33 510	0.32 606	0.52 548	0.47 557	0.38 539	0.43 514	0.39 511	0.29 513	0.91 655	0.28 505	0.14 579	0.08 475	0.13 556	0.11 514	0.12 522	0.10 459

CVANet_RVC	0.30 533	0.19 525	0.41 404	0.26 556	0.16 489	0.33 510	0.26 552	0.52 548	0.47 557	0.40 564	0.46 547	0.43 546	0.31 544	0.89 651	0.26 494	0.14 579	0.09 512	0.14 583	0.13 581	0.14 556	0.10 459

mmx	0.31 540	0.12 287	0.42 414	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.20 413	0.55 579	0.45 534	0.30 410	0.42 501	0.34 466	0.23 412	0.81 637	1.08 675	0.10 452	0.07 385	0.11 496	0.10 472	0.11 481	0.10 459

xxx	0.31 540	0.12 287	0.42 414	0.20 239	0.13 344	0.28 428	0.20 413	0.55 579	0.45 534	0.30 410	0.42 501	0.34 466	0.23 412	0.81 637	1.08 675	0.10 452	0.07 385	0.11 496	0.10 472	0.11 481	0.10 459

fast-acv-ft	0.31 540	0.20 538	0.81 614	0.24 482	0.18 535	0.46 604	0.27 559	0.41 412	0.49 576	0.39 554	0.55 594	0.49 584	0.35 568	0.37 437	0.38 564	0.11 493	0.11 568	0.11 496	0.12 553	0.12 522	0.09 399

CrosDoStereo	0.31 540	0.10 146	0.49 481	0.18 107	0.12 263	0.22 307	1.11 712	0.34 311	0.37 436	0.38 539	0.61 621	0.28 402	0.46 623	0.61 556	0.57 623	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 243

DeepStereo_LL	0.31 540	0.10 146	0.49 481	0.18 107	0.12 263	0.22 307	1.11 712	0.34 311	0.37 436	0.38 539	0.61 621	0.28 402	0.46 623	0.61 556	0.57 623	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 243

FADNet-RVC	0.31 540	0.35 637	0.78 601	0.25 522	0.20 581	0.33 510	0.20 413	0.49 501	0.40 479	0.34 483	0.39 465	0.41 533	0.29 513	0.63 571	0.31 533	0.13 554	0.14 610	0.14 583	0.15 606	0.19 617	0.19 617

AANet_RVC	0.31 540	0.22 567	0.50 492	0.23 426	0.14 395	0.30 470	0.24 521	0.47 478	0.54 606	0.38 539	0.60 614	0.43 546	0.29 513	0.87 646	0.40 579	0.11 493	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 361	0.09 399

NVstereo2D	0.31 540	0.16 474	0.54 516	0.24 482	0.22 605	0.42 585	0.28 575	0.58 614	0.56 615	0.28 349	0.38 451	0.40 526	0.30 527	0.71 597	0.28 505	0.13 554	0.08 475	0.13 556	0.10 472	0.19 617	0.16 584

NOSS_ROB	0.31 540	0.20 538	0.35 309	0.24 482	0.16 489	0.32 499	0.19 361	0.52 548	0.48 567	0.33 463	0.36 427	0.42 542	0.28 498	0.93 658	0.24 470	0.19 639	0.20 656	0.24 649	0.22 651	0.17 595	0.17 597

z-ln-s-r	0.32 549	0.21 553	0.82 618	0.23 426	0.14 395	0.30 470	0.26 552	0.43 440	0.50 584	0.32 450	0.60 614	0.39 511	0.29 513	0.73 605	0.66 644	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.10 432	0.08 327

YMNet	0.32 549	0.22 567	0.58 538	0.27 584	0.23 618	0.48 616	0.27 559	0.51 529	0.45 534	0.48 615	0.56 601	0.51 596	0.30 527	0.39 448	0.40 579	0.13 554	0.16 633	0.13 556	0.12 553	0.13 538	0.12 521

YMNet_1	0.32 549	0.22 567	0.58 538	0.27 584	0.23 618	0.48 616	0.27 559	0.51 529	0.45 534	0.48 615	0.56 601	0.51 596	0.30 527	0.39 448	0.40 579	0.13 554	0.16 633	0.13 556	0.12 553	0.13 538	0.12 521

1111x	0.32 549	0.11 226	0.40 381	0.22 367	0.11 185	0.32 499	0.26 552	0.59 620	0.43 507	0.31 428	0.41 484	0.39 511	0.28 498	0.76 619	1.37 693	0.09 398	0.08 475	0.09 358	0.10 472	0.09 361	0.08 327

pcwnet_v2	0.32 549	0.15 445	1.26 675	0.23 426	0.18 535	0.32 499	0.18 313	0.59 620	0.60 626	0.36 516	0.45 537	0.35 480	0.29 513	0.36 434	0.25 480	0.14 579	0.11 568	0.12 534	0.11 514	0.14 556	0.15 575

FADNet	0.32 549	0.36 640	0.74 598	0.23 426	0.22 605	0.37 551	0.19 361	0.53 560	0.48 567	0.32 450	0.36 427	0.43 546	0.32 551	0.64 573	0.25 480	0.16 610	0.16 633	0.14 583	0.16 618	0.24 643	0.19 617

PS-NSSS	0.32 549	0.30 620	0.46 457	0.23 426	0.17 513	0.33 510	0.24 521	0.57 605	0.41 491	0.37 524	0.52 580	0.35 480	0.30 527	0.80 633	0.30 525	0.17 622	0.14 610	0.21 640	0.15 606	0.15 570	0.13 541

StereoDRNet	0.32 549	0.22 567	0.61 549	0.27 584	0.21 589	0.42 585	0.30 593	0.61 633	0.48 567	0.46 604	0.39 465	0.48 578	0.30 527	0.57 532	0.40 579	0.11 493	0.09 512	0.12 534	0.11 514	0.12 522	0.10 459

DISCO	0.32 549	0.13 356	0.51 502	0.25 522	0.16 489	0.48 616	0.25 538	0.50 512	0.57 618	0.37 524	0.45 537	0.62 636	0.36 572	0.64 573	0.49 610	0.09 398	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.12 522	0.11 497

Selective-IGEV-i16pc	0.33 558	0.10 146	1.71 693	0.21 295	0.14 395	0.74 663	0.31 598	0.42 426	0.41 491	0.21 271	0.32 373	0.26 376	0.14 239	0.71 597	0.19 366	0.14 579	0.10 543	0.08 262	0.09 428	0.11 481	0.11 497

TCMNet	0.33 558	0.23 576	0.72 593	0.29 608	0.30 654	0.40 574	0.28 575	0.50 512	0.47 557	0.37 524	0.45 537	0.40 526	0.29 513	0.60 549	0.39 572	0.14 579	0.13 600	0.15 599	0.14 596	0.17 595	0.15 575

HBP-ISP	0.33 558	0.30 620	0.72 593	0.22 367	0.16 489	0.32 499	0.22 472	0.54 569	0.44 522	0.41 573	0.49 562	0.33 457	0.38 585	0.73 605	0.25 480	0.18 633	0.19 651	0.24 649	0.20 640	0.16 578	0.13 541

AAGNet	0.33 558	0.11 226	0.37 338	0.25 522	0.16 489	0.20 241	0.19 361	0.30 260	0.27 293	0.35 500	0.35 417	0.27 386	0.30 527	0.44 468	2.66 714	0.08 295	0.05 39	0.10 438	0.07 238	0.08 271	0.06 147

DRN-Test	0.33 558	0.17 494	0.61 549	0.27 584	0.19 562	0.46 604	0.29 582	0.65 650	0.51 588	0.47 611	0.46 547	0.44 557	0.34 563	0.62 564	0.41 587	0.12 533	0.08 475	0.13 556	0.12 553	0.12 522	0.10 459

CBMV_ROB	0.33 558	0.18 509	0.53 513	0.21 295	0.14 395	0.33 510	0.20 413	0.51 529	0.45 534	0.51 623	0.55 594	0.45 562	0.42 609	0.71 597	0.32 538	0.18 633	0.19 651	0.23 647	0.21 643	0.14 556	0.15 575

XPNet_ROB	0.33 558	0.20 538	0.43 427	0.27 584	0.18 535	0.37 551	0.31 598	0.55 579	0.50 584	0.51 623	0.53 587	0.58 625	0.37 581	0.63 571	0.45 599	0.17 622	0.12 588	0.13 556	0.12 553	0.15 570	0.14 563

PSMNet_ROB	0.33 558	0.24 580	0.54 516	0.31 625	0.21 589	0.42 585	0.43 654	0.59 620	0.47 557	0.37 524	0.44 525	0.49 584	0.31 544	0.64 573	0.43 591	0.14 579	0.10 543	0.15 599	0.14 596	0.13 538	0.11 497

CBMV	0.33 558	0.21 553	0.54 516	0.23 426	0.13 344	0.42 585	0.33 617	0.53 560	0.48 567	0.52 629	0.49 562	0.50 592	0.41 600	0.56 528	0.31 533	0.15 594	0.16 633	0.18 626	0.16 618	0.13 538	0.13 541
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	0.34 567	0.29 613	0.91 637	0.26 556	0.21 589	0.47 610	0.31 598	0.54 569	0.54 606	0.44 596	0.52 580	0.50 592	0.35 568	0.39 448	0.39 572	0.11 493	0.11 568	0.10 438	0.09 428	0.14 556	0.13 541

xxxx	0.34 567	0.10 146	0.29 234	0.19 165	0.11 185	0.37 551	0.20 413	0.58 614	0.38 451	0.29 378	0.42 501	0.38 499	0.24 430	0.46 474	2.20 710	0.11 493	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.09 399

test_xeample	0.34 567	0.10 146	0.29 234	0.19 165	0.11 185	0.33 510	0.23 499	0.55 579	0.38 451	0.32 450	0.45 537	0.29 413	0.26 462	0.57 532	2.24 712	0.10 452	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.09 361	0.09 399

FINET	0.34 567	0.27 603	0.80 611	0.24 482	0.24 626	0.36 544	0.34 619	0.54 569	0.72 653	0.39 554	0.47 554	0.32 449	0.30 527	0.51 495	0.32 538	0.19 639	0.17 640	0.13 556	0.12 553	0.18 609	0.16 584

ETE_ROB	0.34 567	0.26 596	0.45 449	0.29 608	0.18 535	0.40 574	0.37 632	0.57 605	0.47 557	0.50 618	0.50 566	0.62 636	0.36 572	0.55 517	0.38 564	0.13 554	0.10 543	0.14 583	0.12 553	0.16 578	0.16 584

DStereoRT	0.35 572	0.13 356	0.51 502	0.25 522	0.16 489	0.42 585	0.19 361	0.48 491	0.39 461	0.30 410	0.39 465	0.24 344	0.39 591	0.64 573	0.30 525	0.08 295	0.07 385	1.54 717	0.41 684	0.08 271	0.11 497

GwcNet	0.35 572	0.23 576	0.88 633	0.25 522	0.24 626	0.48 616	0.27 559	0.55 579	0.57 618	0.38 539	0.52 580	0.51 596	0.32 551	0.60 549	0.41 587	0.13 554	0.11 568	0.12 534	0.11 514	0.13 538	0.14 563

RP	0.35 572	0.22 567	0.51 502	0.31 625	0.24 626	0.37 551	0.28 575	0.50 512	0.58 621	0.40 564	0.63 627	0.61 634	0.47 626	0.61 556	0.39 572	0.16 610	0.15 625	0.17 617	0.15 606	0.17 595	0.17 597

DANet	0.35 572	0.23 576	0.60 546	0.36 650	0.22 605	0.39 568	0.25 538	0.48 491	0.43 507	0.52 629	0.50 566	0.59 627	0.41 600	0.76 619	0.49 610	0.13 554	0.11 568	0.14 583	0.12 553	0.17 595	0.15 575
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 572	0.26 596	0.49 481	0.36 650	0.22 605	0.41 578	0.41 649	0.53 560	0.42 499	0.47 611	0.46 547	0.61 634	0.39 591	0.55 517	0.37 561	0.16 610	0.13 600	0.21 640	0.21 643	0.16 578	0.16 584

w-ln-seven-2	0.36 577	0.29 613	1.06 657	0.27 584	0.18 535	0.37 551	0.30 593	0.50 512	0.54 606	0.45 600	0.55 594	0.45 562	0.41 600	0.62 564	0.49 610	0.10 452	0.10 543	0.12 534	0.11 514	0.14 556	0.11 497

GASNet	0.36 577	0.46 661	0.88 633	0.34 639	0.23 618	0.35 539	0.22 472	0.60 629	0.53 602	0.40 564	0.37 436	0.45 562	0.30 527	0.79 629	0.35 554	0.15 594	0.10 543	0.14 583	0.14 596	0.22 636	0.12 521

Wz-Net-MNSev	0.36 577	0.26 596	0.79 608	0.26 556	0.21 589	0.59 644	0.38 638	0.55 579	0.56 615	0.48 615	0.54 590	0.53 607	0.36 572	0.60 549	0.44 596	0.11 493	0.09 512	0.11 496	0.11 514	0.15 570	0.13 541

APVNet	0.36 577	0.20 538	0.70 588	0.26 556	0.22 605	0.52 634	0.35 623	0.61 633	0.44 522	0.38 539	0.52 580	0.48 578	0.38 585	0.84 642	0.46 605	0.13 554	0.14 610	0.15 599	0.16 618	0.16 578	0.15 575

Syn2CoEx	0.36 577	0.31 627	0.78 601	0.34 639	0.21 589	0.41 578	0.28 575	0.61 633	0.49 576	0.42 583	0.56 601	0.45 562	0.44 614	0.69 591	0.38 564	0.17 622	0.14 610	0.15 599	0.12 553	0.13 538	0.12 521

FAT-Stereo	0.36 577	0.18 509	0.73 597	0.26 556	0.18 535	0.33 510	0.29 582	0.60 629	0.59 622	0.46 604	0.60 614	0.60 630	0.50 635	0.61 556	0.34 550	0.13 554	0.14 610	0.13 556	0.12 553	0.14 556	0.18 610

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 577	0.36 640	0.53 513	0.34 639	0.19 562	0.51 625	0.24 521	0.55 579	0.38 451	0.41 573	0.47 554	0.47 572	0.27 481	0.73 605	0.30 525	0.36 678	0.19 651	0.27 652	0.17 628	0.26 652	0.23 651

GANet	0.36 577	0.22 567	0.49 481	0.29 608	0.17 513	0.41 578	0.38 638	0.57 605	0.45 534	0.46 604	0.75 647	0.55 613	0.40 596	0.94 660	0.41 587	0.13 554	0.13 600	0.13 556	0.11 514	0.14 556	0.11 497

LALA_ROB	0.36 577	0.25 585	0.46 457	0.30 619	0.21 589	0.47 610	0.39 643	0.61 633	0.51 588	0.52 629	0.51 572	0.69 658	0.36 572	0.50 490	0.43 591	0.17 622	0.11 568	0.16 611	0.14 596	0.17 595	0.15 575

SGM-Forest	0.36 577	0.17 494	0.47 465	0.23 426	0.16 489	0.45 602	0.41 649	0.55 579	0.48 567	0.52 629	0.60 614	0.52 602	0.41 600	0.85 643	0.50 616	0.17 622	0.17 640	0.17 617	0.15 606	0.15 570	0.15 575
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 587	0.41 656	0.66 575	0.46 670	0.41 668	0.34 524	0.25 538	0.57 605	0.45 534	0.39 554	0.52 580	0.43 546	0.33 554	0.41 458	0.29 517	0.25 658	0.14 610	0.33 672	0.21 643	0.31 665	0.22 644

Anonymous_2	0.37 587	0.21 553	0.47 465	0.20 239	0.21 589	0.42 585	0.26 552	0.38 373	0.29 331	0.33 463	0.30 348	0.44 557	0.38 585	0.36 434	0.29 517	0.26 659	0.29 677	0.44 680	1.41 718	0.34 669	0.21 638

AF-Net	0.37 587	0.26 596	0.56 530	0.32 631	0.23 618	0.41 578	0.29 582	0.61 633	0.64 637	0.42 583	0.68 636	0.65 647	0.49 633	0.57 532	0.44 596	0.15 594	0.11 568	0.19 634	0.14 596	0.15 570	0.13 541

stereogan	0.37 587	0.17 494	0.65 570	0.27 584	0.22 605	0.62 650	0.26 552	0.59 620	0.63 636	0.43 589	0.60 614	0.67 652	0.42 609	0.68 589	0.35 554	0.13 554	0.14 610	0.14 583	0.12 553	0.19 617	0.17 597

Nwc_Net	0.37 587	0.25 585	0.68 581	0.31 625	0.24 626	0.44 596	0.30 593	0.65 650	0.50 584	0.37 524	0.69 640	0.58 625	0.45 617	0.60 549	0.40 579	0.15 594	0.12 588	0.19 634	0.21 643	0.14 556	0.13 541

RYNet	0.37 587	0.18 509	0.59 544	0.25 522	0.28 645	0.61 648	0.32 606	0.59 620	0.59 622	0.41 573	0.38 451	0.57 622	0.39 591	0.87 646	0.53 621	0.11 493	0.08 475	0.12 534	0.11 514	0.18 609	0.18 610

PA-Net	0.37 587	0.28 606	0.83 621	0.31 625	0.28 645	0.39 568	0.42 652	0.51 529	0.55 612	0.34 483	0.42 501	0.41 533	0.36 572	0.79 629	0.49 610	0.12 533	0.23 667	0.16 611	0.23 653	0.12 522	0.18 610
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 594	0.12 287	0.38 357	0.42 664	3.88 720	0.21 275	0.17 261	0.35 335	0.28 312	0.20 257	0.20 226	0.23 329	0.15 258	0.28 353	0.16 271	0.09 398	0.07 385	0.09 358	0.07 238	0.09 361	0.09 399

S-Stereo	0.38 594	0.20 538	1.05 656	0.27 584	0.22 605	0.38 559	0.32 606	0.55 579	0.66 640	0.39 554	0.59 609	0.49 584	0.41 600	0.75 614	0.40 579	0.12 533	0.15 625	0.13 556	0.13 581	0.16 578	0.21 638

ADCRef	0.38 594	0.24 580	0.88 633	0.26 556	0.21 589	0.49 621	0.27 559	0.52 548	0.48 567	0.50 618	0.58 606	0.35 480	0.47 626	0.48 481	1.29 692	0.09 398	0.08 475	0.12 534	0.12 553	0.11 481	0.11 497

PWC_ROB	0.38 594	0.29 613	0.69 582	0.25 522	0.20 581	0.38 559	0.19 361	0.58 614	0.67 643	0.57 642	0.85 659	0.51 596	0.40 596	0.71 597	0.52 619	0.13 554	0.09 512	0.14 583	0.10 472	0.17 595	0.14 563

PWCDC_ROB	0.38 594	0.30 620	0.60 546	0.33 637	0.20 581	0.42 585	0.19 361	0.58 614	0.89 674	0.42 583	1.26 682	0.36 485	0.34 563	0.50 490	0.38 564	0.18 633	0.11 568	0.11 496	0.09 428	0.19 617	0.13 541

Selective-IGEV-i16pb	0.39 599	0.12 287	2.18 697	0.21 295	0.15 456	0.68 657	0.32 606	0.56 595	0.57 618	0.25 313	0.44 525	0.33 457	0.21 381	0.80 633	0.25 480	0.14 579	0.10 543	0.09 358	0.10 472	0.12 522	0.13 541

aanetorigin	0.39 599	0.29 613	1.09 660	0.24 482	0.19 562	0.28 428	0.37 632	0.33 299	0.47 557	0.94 678	0.82 656	0.52 602	0.54 641	0.49 486	0.50 616	0.11 493	0.09 512	0.10 438	0.10 472	0.16 578	0.15 575

RGC	0.39 599	0.32 632	0.64 568	0.34 639	0.27 640	0.40 574	0.29 582	0.57 605	0.53 602	0.45 600	0.64 629	0.62 636	0.45 617	0.72 603	0.39 572	0.15 594	0.15 625	0.21 640	0.20 640	0.18 609	0.19 617

NCC-stereo	0.39 599	0.25 585	0.69 582	0.32 631	0.28 645	0.46 604	0.36 628	0.65 650	0.52 597	0.40 564	0.57 604	0.56 617	0.47 626	0.73 605	0.45 599	0.17 622	0.14 610	0.18 626	0.25 660	0.16 578	0.16 584

edge stereo	0.39 599	0.22 567	0.81 614	0.27 584	0.22 605	0.37 551	0.24 521	0.56 595	0.54 606	0.53 635	0.60 614	0.71 661	0.50 635	0.78 627	0.40 579	0.16 610	0.14 610	0.19 634	0.14 596	0.16 578	0.17 597

Abc-Net	0.39 599	0.25 585	0.69 582	0.32 631	0.28 645	0.46 604	0.36 628	0.65 650	0.52 597	0.40 564	0.57 604	0.56 617	0.47 626	0.73 605	0.45 599	0.17 622	0.14 610	0.18 626	0.25 660	0.16 578	0.16 584
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 599	0.28 606	0.78 601	0.27 584	0.18 535	0.49 621	0.22 472	0.59 620	0.84 672	0.55 639	0.53 587	0.49 584	0.36 572	0.67 588	0.82 658	0.13 554	0.10 543	0.11 496	0.12 553	0.17 595	0.17 597

SQANet	0.40 606	0.48 665	0.67 576	0.48 672	0.39 665	0.48 616	0.22 472	0.51 529	0.43 507	0.40 564	0.47 554	0.47 572	0.33 554	0.54 515	0.32 538	0.36 678	0.15 625	0.40 678	0.21 643	0.45 678	0.31 669

UDG	0.40 606	0.46 661	0.49 481	0.40 662	0.35 662	0.47 610	0.27 559	0.54 569	0.47 557	0.39 554	0.45 537	0.59 627	0.44 614	0.46 474	0.39 572	0.26 659	0.19 651	0.48 682	0.22 651	0.34 669	0.26 660

DDUNet	0.41 608	0.50 670	0.48 475	0.44 667	0.39 665	0.46 604	0.32 606	0.50 512	0.43 507	0.45 600	0.52 580	0.57 622	0.36 572	0.48 481	0.33 545	0.33 675	0.21 658	0.55 686	0.25 660	0.37 673	0.32 672

222	0.41 608	0.10 146	0.29 234	0.19 165	0.11 185	0.36 544	0.20 413	0.57 605	0.39 461	0.35 500	0.44 525	0.30 430	0.27 481	0.55 517	3.56 717	0.11 493	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.09 399

NaN_ROB	0.41 608	0.28 606	0.62 557	0.30 619	0.19 562	0.51 625	0.47 665	0.58 614	0.59 622	0.56 640	0.47 554	0.49 584	0.41 600	1.21 684	0.64 641	0.12 533	0.18 646	0.12 534	0.13 581	0.11 481	0.14 563

w-ln-seven	0.42 611	0.30 620	1.18 668	0.26 556	0.22 605	0.58 641	0.31 598	0.62 641	0.81 664	0.58 643	0.61 621	0.53 607	0.36 572	0.57 532	0.65 643	0.11 493	0.10 543	0.13 556	0.12 553	0.15 570	0.13 541

test_sample9	0.42 611	0.19 525	0.50 492	0.18 107	0.16 489	0.34 524	0.20 413	0.51 529	0.38 451	0.37 524	0.34 406	0.37 491	0.30 527	0.66 584	0.91 665	0.23 647	1.82 719	0.28 660	0.24 655	0.18 609	0.16 584

SDNR	0.42 611	0.21 553	0.82 618	0.21 295	0.18 535	1.27 695	0.17 261	0.50 512	0.49 576	0.42 583	0.81 654	0.38 499	0.27 481	1.19 681	0.38 564	0.23 647	0.24 669	0.17 617	0.13 581	0.17 595	0.20 629

ccnet	0.42 611	0.31 627	0.48 475	0.27 584	0.32 658	0.60 647	0.32 606	0.65 650	0.46 552	0.53 635	0.66 632	0.56 617	0.45 617	0.72 603	0.61 634	0.26 659	0.19 651	0.24 649	0.21 643	0.26 652	0.22 644

SHD	0.42 611	0.27 603	0.81 614	0.31 625	0.25 634	0.42 585	0.22 472	0.66 656	0.94 683	0.63 650	0.60 614	0.59 627	0.47 626	0.59 545	0.58 628	0.15 594	0.13 600	0.16 611	0.16 618	0.20 626	0.22 644

Wz-Net-SNSev	0.43 616	0.41 656	1.27 676	0.30 619	0.21 589	0.44 596	0.41 649	0.61 633	0.65 638	0.46 604	0.65 630	0.62 636	0.39 591	0.74 613	0.59 629	0.12 533	0.11 568	0.12 534	0.13 581	0.16 578	0.14 563

XQC	0.43 616	0.37 645	0.96 646	0.34 639	0.25 634	0.53 635	0.34 619	0.60 629	0.73 656	0.51 623	0.46 547	0.57 622	0.47 626	0.70 594	0.72 649	0.17 622	0.12 588	0.18 626	0.15 606	0.25 645	0.23 651

CC-Net-ROB	0.43 616	0.47 663	0.65 570	0.37 656	0.23 618	0.51 625	0.29 582	0.66 656	0.49 576	0.46 604	0.51 572	0.48 578	0.38 585	0.96 664	0.35 554	0.34 676	0.23 667	0.55 686	0.25 660	0.31 665	0.20 629

GANetREF_RVC	0.43 616	0.47 663	0.69 582	0.38 658	0.20 581	0.51 625	0.48 669	0.66 656	0.66 640	0.46 604	0.46 547	0.50 592	0.44 614	0.90 654	0.39 572	0.27 664	0.21 658	0.32 669	0.18 634	0.27 657	0.22 644
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	0.43 616	0.26 596	0.54 516	0.31 625	0.20 581	0.51 625	0.32 606	0.70 667	0.60 626	0.59 644	0.55 594	0.65 647	0.41 600	1.40 694	0.51 618	0.13 554	0.17 640	0.21 640	0.16 618	0.17 595	0.18 610

PDISCO_ROB	0.43 616	0.30 620	0.67 576	0.43 665	0.36 663	0.67 655	0.32 606	0.72 670	0.76 658	0.43 589	0.53 587	0.63 644	0.40 596	0.66 584	0.47 607	0.21 644	0.12 588	0.21 640	0.19 638	0.25 645	0.20 629

WQFJA1++	0.44 622	0.07 4	0.63 560	0.18 107	0.13 344	0.15 58	0.11 20	0.20 68	0.11 9	2.05 712	0.12 68	0.23 329	0.11 121	0.17 120	0.12 115	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.05 69	4.20 724	0.07 243

z-mn7	0.44 622	0.40 652	1.09 660	0.25 522	0.18 535	0.61 648	0.34 619	0.56 595	0.93 681	0.43 589	0.96 668	0.53 607	0.39 591	0.94 660	0.59 629	0.10 452	0.09 512	0.10 438	0.10 472	0.14 556	0.13 541

DeepPrunerF	0.44 622	0.29 613	1.29 678	0.33 637	0.30 654	0.35 539	0.36 628	0.62 641	1.15 694	0.40 564	0.44 525	0.39 511	0.41 600	0.80 633	0.52 619	0.18 633	0.14 610	0.23 647	0.21 643	0.17 595	0.17 597

ADCP+	0.45 625	0.24 580	1.15 667	0.25 522	0.22 605	0.56 637	0.39 643	0.54 569	0.51 588	0.44 596	0.51 572	0.46 570	0.52 640	0.56 528	1.89 706	0.10 452	0.08 475	0.11 496	0.10 472	0.14 556	0.13 541

PASM	0.45 625	0.35 637	0.90 636	0.35 648	0.33 659	0.39 568	0.38 638	0.50 512	0.61 630	0.52 629	0.51 572	0.62 636	0.45 617	0.93 658	0.48 608	0.26 659	0.29 677	0.29 664	0.33 673	0.29 663	0.26 660

DStereoO	0.46 627	0.32 632	0.51 502	0.36 650	0.29 653	0.38 559	0.45 658	0.55 579	0.60 626	0.47 611	0.49 562	0.48 578	0.73 671	0.59 545	0.69 647	0.81 702	0.18 646	0.38 675	0.19 638	0.46 679	0.20 629

zh-mn7	0.46 627	0.45 660	1.48 684	0.25 522	0.19 562	0.44 596	0.29 582	0.56 595	0.82 665	0.65 654	0.96 668	0.49 584	0.38 585	0.88 649	0.63 639	0.12 533	0.10 543	0.11 496	0.11 514	0.13 538	0.14 563

G-Net	0.46 627	0.25 585	0.86 630	0.34 639	0.28 645	0.90 679	0.35 623	0.47 478	0.45 534	0.68 657	1.22 680	0.64 646	0.60 652	0.61 556	0.57 623	0.16 610	0.14 610	0.17 617	0.13 581	0.22 636	0.19 617

GCST	0.47 630	0.60 679	0.57 533	1.04 704	0.48 678	0.38 559	0.11 20	0.40 398	0.32 372	0.41 573	0.34 406	0.29 413	0.17 315	0.46 474	0.19 366	0.69 694	0.42 689	0.79 699	0.62 702	0.62 687	0.46 684

ADCL	0.47 630	0.22 567	1.00 650	0.27 584	0.19 562	0.74 663	0.64 684	0.54 569	0.69 648	0.56 640	0.71 641	0.55 613	0.60 652	0.60 549	1.43 694	0.11 493	0.09 512	0.13 556	0.13 581	0.14 556	0.14 563

DPSNet	0.47 630	0.24 580	0.93 641	0.27 584	0.20 581	0.75 666	0.57 678	0.84 685	0.79 662	0.47 611	0.51 572	0.60 630	0.69 667	0.87 646	0.71 648	0.16 610	0.13 600	0.12 534	0.10 472	0.25 645	0.21 638

zh-sn7	0.48 633	0.51 672	1.43 683	0.29 608	0.20 581	0.47 610	0.39 643	0.57 605	0.62 632	0.52 629	0.81 654	0.52 602	0.56 645	1.05 673	0.87 662	0.12 533	0.13 600	0.13 556	0.13 581	0.17 595	0.16 584

ADCPNet	0.48 633	0.29 613	1.60 689	0.27 584	0.23 618	0.70 661	0.38 638	0.53 560	0.51 588	0.51 623	0.59 609	0.67 652	0.56 645	0.60 549	1.14 680	0.15 594	0.18 646	0.14 583	0.23 653	0.19 617	0.19 617

MDST_ROB	0.48 633	0.14 406	0.95 644	0.30 619	0.21 589	1.33 698	0.32 606	0.77 675	0.56 615	1.06 686	0.71 641	0.49 584	0.35 568	1.26 687	0.38 564	0.13 554	0.11 568	0.16 611	0.13 581	0.12 522	0.12 521

AANet	0.49 636	0.42 658	1.56 687	0.22 367	0.19 562	0.39 568	0.25 538	0.52 548	0.92 678	0.92 675	0.93 666	0.84 668	0.67 664	0.59 545	0.59 629	0.15 594	0.11 568	0.13 556	0.12 553	0.18 609	0.16 584

test_sample8	0.49 636	0.19 525	0.50 492	0.18 107	0.16 489	0.34 524	0.20 413	0.55 579	0.34 396	0.62 648	0.38 451	1.15 683	0.67 664	0.66 584	0.91 665	0.23 647	1.82 719	0.28 660	0.24 655	0.18 609	0.16 584

SuperB	0.49 636	0.28 606	2.23 698	0.23 426	0.15 456	0.41 578	0.32 606	0.47 478	0.82 665	0.43 589	0.50 566	0.33 457	0.45 617	0.68 589	1.08 675	0.10 452	0.07 385	0.09 358	0.08 323	0.98 708	0.14 563

ADCMid	0.49 636	0.34 635	1.13 665	0.26 556	0.21 589	0.51 625	0.37 632	0.57 605	0.54 606	0.75 665	0.66 632	0.62 636	0.64 663	0.64 573	1.68 699	0.13 554	0.12 588	0.17 617	0.17 628	0.20 626	0.17 597

psmorigin	0.50 640	0.25 585	3.03 707	0.24 482	0.19 562	0.38 559	0.22 472	0.50 512	0.44 522	0.64 652	0.68 636	0.71 661	0.51 638	0.85 643	0.45 599	0.14 579	0.17 640	0.13 556	0.14 596	0.16 578	0.21 638

CSAN	0.50 640	0.35 637	0.78 601	0.36 650	0.23 618	0.56 637	0.59 681	0.61 633	0.70 650	0.64 652	0.78 651	0.65 647	0.60 652	1.38 693	0.62 636	0.21 644	0.17 640	0.20 638	0.20 640	0.18 609	0.18 610

SGM_RVC	0.50 640	0.19 525	0.50 492	0.25 522	0.15 456	0.69 658	0.39 643	0.68 664	0.82 665	0.95 680	0.84 658	1.13 680	0.76 672	1.16 680	0.60 633	0.16 610	0.16 633	0.16 611	0.16 618	0.16 578	0.17 597
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 640	0.20 538	0.78 601	0.24 482	0.26 638	0.39 568	0.30 593	0.51 529	0.50 584	0.54 637	1.23 681	2.52 709	0.37 581	0.77 625	0.95 668	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.10 432	0.08 327

Wz-Net-TNSev	0.51 644	0.58 677	1.61 691	0.25 522	0.21 589	0.65 652	0.45 658	0.63 648	0.69 648	0.51 623	0.54 590	0.71 661	0.60 652	1.00 669	0.77 653	0.15 594	0.15 625	0.13 556	0.15 606	0.21 629	0.20 629

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 644	0.50 670	0.86 630	0.39 660	0.24 626	0.84 674	0.55 676	0.56 595	0.62 632	0.60 645	0.68 636	0.62 636	0.42 609	1.13 679	0.43 591	0.23 647	0.27 673	0.27 652	0.35 675	0.25 645	0.29 665

AnyNet_C32	0.51 644	0.40 652	1.10 664	0.29 608	0.28 645	0.59 644	0.58 679	0.54 569	0.60 626	0.62 648	0.66 632	0.54 611	0.54 641	0.78 627	1.74 703	0.15 594	0.14 610	0.15 599	0.17 628	0.20 626	0.20 629

WCMA_ROB	0.51 644	0.21 553	0.65 570	0.25 522	0.21 589	0.58 641	0.32 606	0.54 569	0.55 612	0.95 680	1.40 687	1.28 687	0.81 677	0.73 605	0.62 636	0.18 633	0.15 625	0.15 599	0.15 606	0.19 617	0.19 617

WZ-Net	0.52 648	0.38 650	1.90 694	0.30 619	0.24 626	0.57 640	0.48 669	0.62 641	0.78 661	0.50 618	0.71 641	0.68 656	0.54 641	0.98 668	0.84 659	0.13 554	0.10 543	0.11 496	0.12 553	0.19 617	0.20 629

SANet	0.53 649	0.28 606	0.96 646	0.26 556	0.15 456	0.69 658	0.44 657	0.67 661	1.34 698	0.67 656	0.98 671	0.94 673	0.71 669	0.89 651	0.76 650	0.14 579	0.12 588	0.12 534	0.11 514	0.17 595	0.16 584

Consistency-Raft	0.55 650	0.48 665	1.02 653	0.45 668	0.49 679	0.49 621	0.47 665	0.72 670	0.72 653	0.45 600	0.82 656	0.47 572	0.60 652	0.50 490	0.63 639	0.39 682	0.39 687	0.44 680	0.51 692	0.52 681	0.37 675

anonymity	0.56 651	0.54 675	0.70 588	0.47 671	0.61 689	0.56 637	0.43 654	0.69 665	0.49 576	0.63 650	0.55 594	0.54 611	0.60 652	0.61 556	0.57 623	0.55 687	0.53 698	0.50 683	0.54 696	0.51 680	0.56 689

MFN_U_SF_RVC	0.56 651	0.51 672	1.19 669	0.38 658	0.22 605	0.69 658	0.27 559	0.80 680	0.67 643	0.73 661	0.74 646	0.87 669	0.61 661	0.81 637	0.76 650	0.29 670	0.27 673	0.32 669	0.37 679	0.32 668	0.31 669

SAMSARA	0.56 651	0.39 651	0.80 611	0.60 684	0.46 676	1.00 683	1.23 715	0.67 661	0.68 646	0.71 660	0.54 590	0.89 672	0.57 648	0.81 637	0.62 636	0.19 639	0.22 662	0.18 626	0.18 634	0.27 657	0.25 658

otaku	0.57 654	0.62 681	0.87 632	0.63 686	0.44 674	0.73 662	0.37 632	0.65 650	0.66 640	0.51 623	0.75 647	0.66 651	0.45 617	0.69 591	0.46 605	0.53 684	0.34 683	0.55 686	0.35 675	0.60 686	0.45 681

Ntro	0.58 655	0.64 682	0.92 639	0.66 687	0.50 680	0.77 667	0.36 628	0.66 656	0.70 650	0.50 618	0.59 609	0.65 647	0.51 638	0.75 614	0.45 599	0.56 688	0.32 681	0.56 689	0.34 674	0.63 688	0.46 684

PVD	0.58 655	0.34 635	0.84 626	0.39 660	0.31 657	0.59 644	0.47 665	0.80 680	1.25 695	0.92 675	1.09 674	0.79 665	0.82 678	0.85 643	0.76 650	0.21 644	0.18 646	0.22 646	0.18 634	0.27 657	0.35 674

ADCS	0.58 655	0.40 652	1.35 681	0.29 608	0.24 626	0.55 636	0.45 658	0.67 661	0.83 669	0.76 666	0.71 641	0.68 656	0.60 652	0.76 619	2.23 711	0.16 610	0.16 633	0.16 611	0.17 628	0.22 636	0.22 644

MeshStereo	0.58 655	0.27 603	0.67 576	0.22 367	0.17 513	0.66 654	0.37 632	0.78 676	0.61 630	1.47 708	1.30 683	1.65 695	0.79 674	1.12 678	0.59 629	0.17 622	0.17 640	0.17 617	0.14 596	0.17 595	0.14 563
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	0.60 659	0.33 634	0.61 549	0.30 619	0.25 634	0.86 676	0.35 623	0.55 579	0.67 643	1.10 688	1.49 692	1.76 698	0.97 688	0.88 649	0.49 610	0.23 647	0.21 658	0.27 652	0.27 668	0.25 645	0.24 656

DGSMNet	0.61 660	0.29 613	0.91 637	0.51 677	0.70 694	0.62 650	1.38 716	0.59 620	0.55 612	0.37 524	0.61 621	0.52 602	0.33 554	0.65 580	0.43 591	0.53 684	0.60 705	0.67 691	0.61 701	0.63 688	0.61 699

FCDSN-DC	0.63 661	0.31 627	0.61 549	0.36 650	0.30 654	0.65 652	0.37 632	0.66 656	0.68 646	1.14 690	1.54 695	1.71 697	1.26 697	0.92 656	0.64 641	0.24 655	0.22 662	0.27 652	0.26 664	0.27 657	0.27 664
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 661	0.37 645	2.40 702	0.26 556	0.25 634	0.38 559	0.49 671	0.41 412	1.06 688	1.38 697	0.87 663	0.62 636	0.95 685	0.65 580	1.65 698	0.11 493	0.09 512	0.10 438	0.11 514	0.19 617	0.17 597

AnyNet_C01	0.65 663	0.58 677	2.60 705	0.32 631	0.26 638	0.88 677	0.61 682	0.63 648	0.62 632	0.68 657	0.96 668	0.76 664	0.60 652	0.96 664	1.43 694	0.16 610	0.16 633	0.17 617	0.17 628	0.23 639	0.23 651

DispFullNet	0.66 664	0.89 696	1.59 688	0.77 692	1.21 711	0.51 625	0.23 499	0.59 620	0.72 653	0.69 659	0.61 621	0.69 658	0.91 684	0.79 629	0.48 608	0.27 664	0.12 588	0.73 694	0.30 672	0.65 691	0.40 678

NVStereoNet_ROB	0.67 665	0.49 669	0.83 621	0.48 672	0.40 667	0.51 625	0.46 661	0.70 667	0.77 660	0.84 670	1.72 700	1.02 678	0.83 679	1.23 685	0.79 656	0.32 674	0.38 686	0.40 678	0.46 686	0.36 672	0.41 679
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	0.68 666	0.64 682	1.06 657	0.45 668	0.27 640	1.40 702	0.58 679	0.78 676	0.92 678	0.84 670	0.86 660	0.88 671	0.68 666	1.33 692	0.68 646	0.37 680	0.29 677	0.34 673	0.36 678	0.43 676	0.37 675

SPS-STEREO	0.69 667	0.61 680	0.98 648	0.52 680	0.57 686	0.74 663	0.50 672	0.78 676	0.62 632	0.95 680	0.86 660	0.94 673	0.70 668	1.01 670	0.87 662	0.58 690	0.51 695	0.50 683	0.50 691	0.55 683	0.58 692
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 668	0.30 620	0.69 582	0.32 631	0.27 640	0.81 673	0.39 643	0.79 679	0.82 665	1.41 700	1.58 697	1.98 700	1.26 697	1.02 671	0.77 653	0.24 655	0.22 662	0.27 652	0.26 664	0.26 652	0.26 660

FC-DCNN v2	0.71 669	0.30 620	0.67 576	0.32 631	0.27 640	0.84 674	0.39 643	0.84 685	0.85 673	1.44 704	1.64 698	2.09 702	1.28 699	1.06 674	0.80 657	0.24 655	0.22 662	0.27 652	0.26 664	0.26 652	0.25 658

RainbowNet	0.72 670	0.89 696	1.02 653	0.82 694	0.63 691	0.78 670	0.52 673	0.81 682	0.93 681	0.60 645	0.79 652	0.80 666	0.60 652	0.80 633	0.57 623	0.78 700	0.55 701	0.78 697	0.49 689	0.76 698	0.58 692

ACVNet_1	0.72 670	0.81 691	1.37 682	0.72 690	0.53 684	0.77 667	0.42 652	0.85 688	0.90 676	0.74 664	0.75 647	1.32 689	0.72 670	1.02 671	0.55 622	0.54 686	0.31 680	0.71 693	0.35 675	0.64 690	0.45 681

ACVNet-4b	0.72 670	0.81 691	1.33 680	0.72 690	0.50 680	0.80 672	0.31 598	0.71 669	0.80 663	0.50 618	0.72 645	0.95 675	0.43 613	0.96 664	1.20 688	1.13 714	0.21 658	0.76 696	0.45 685	0.65 691	0.46 684

MFMNet_re	0.72 670	0.76 689	0.99 649	0.62 685	0.70 694	0.77 667	0.67 685	0.75 673	0.83 669	0.78 668	0.86 660	0.69 658	0.78 673	0.71 597	0.61 634	0.66 693	0.59 704	0.61 690	0.58 700	0.68 694	0.71 703

ELAS_RVC	0.74 674	0.36 640	1.00 650	0.37 656	0.33 659	0.88 677	0.93 704	0.83 684	1.08 690	1.35 695	1.33 686	1.24 685	1.33 701	1.06 674	0.95 668	0.27 664	0.25 671	0.29 664	0.27 668	0.30 664	0.30 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 674	0.36 640	0.85 629	0.36 650	0.33 659	1.36 699	0.77 695	0.93 689	0.92 678	1.41 700	1.53 694	1.16 684	1.17 693	0.95 663	1.03 672	0.26 659	0.25 671	0.28 660	0.28 671	0.31 665	0.30 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 676	0.44 659	1.98 695	0.49 675	0.16 489	0.58 641	0.31 598	0.81 682	0.83 669	0.41 573	0.52 580	0.98 677	0.58 649	4.97 721	1.03 672	0.11 493	0.07 385	0.10 438	0.24 655	0.27 657	0.26 660

RTS	0.78 677	0.48 665	4.68 712	0.34 639	0.28 645	1.12 687	0.46 661	0.62 641	1.03 685	0.73 661	0.89 664	0.60 630	0.59 650	1.61 697	1.16 684	0.14 579	0.11 568	0.15 599	0.15 606	0.21 629	0.19 617

RTSA	0.78 677	0.48 665	4.68 712	0.34 639	0.28 645	1.12 687	0.46 661	0.62 641	1.03 685	0.73 661	0.89 664	0.60 630	0.59 650	1.61 697	1.16 684	0.14 579	0.11 568	0.15 599	0.15 606	0.21 629	0.19 617

DStereoSA	0.81 679	0.37 645	1.08 659	0.51 677	0.65 692	0.67 655	1.44 717	0.74 672	1.06 688	0.54 637	1.67 699	0.49 584	1.78 707	0.96 664	1.69 701	0.28 667	0.43 690	0.27 652	0.51 692	0.40 675	0.58 692

DStereoFS	0.84 680	0.66 684	0.80 611	0.53 681	0.50 680	1.23 693	0.55 676	0.94 690	1.32 697	0.89 672	1.32 684	1.04 679	2.32 714	1.29 690	1.14 680	0.31 673	0.35 684	0.30 666	0.39 682	0.34 669	0.60 695

SGM+DAISY	0.87 681	0.66 684	1.30 679	0.51 677	0.60 688	1.03 684	0.84 701	0.76 674	0.73 656	1.39 698	1.51 693	1.31 688	1.22 695	1.11 676	1.08 675	0.57 689	0.53 698	0.51 685	0.51 692	0.54 682	0.61 699

ACVNet_2	0.89 682	0.87 695	1.25 674	0.82 694	0.62 690	0.97 682	0.62 683	1.14 695	1.42 700	1.00 683	1.40 687	1.47 692	0.84 680	1.11 676	0.66 644	0.61 691	0.43 690	0.78 697	0.49 689	0.75 697	0.52 687

IMH-64-1	0.91 683	0.86 693	0.84 626	0.97 699	0.75 696	0.92 680	0.71 687	1.27 696	1.10 691	0.89 672	1.45 689	1.14 681	0.96 686	1.19 681	0.84 659	0.74 697	0.51 695	0.97 702	0.55 697	0.84 700	0.60 695

IMH-64	0.91 683	0.86 693	0.84 626	0.97 699	0.75 696	0.92 680	0.71 687	1.27 696	1.10 691	0.89 672	1.45 689	1.14 681	0.96 686	1.19 681	0.84 659	0.74 697	0.51 695	0.97 702	0.55 697	0.84 700	0.60 695

MonStereo1	0.93 685	0.56 676	0.82 618	0.69 688	0.58 687	1.37 700	0.35 623	0.94 690	1.25 695	0.93 677	1.90 703	1.52 693	2.10 711	1.27 688	0.77 653	0.69 694	0.33 682	0.75 695	0.47 688	0.70 695	0.57 691

U	1.00 686	0.09 89	0.21 125	0.21 295	3.68 718	6.12 721	0.14 107	0.21 84	0.21 193	0.11 59	0.11 48	0.10 58	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.07 128	0.05 39	5.42 728	2.90 726	0.07 187	0.06 147

PWCK	1.00 686	1.17 708	1.70 692	0.91 697	0.41 668	1.19 691	0.92 703	1.10 693	1.14 693	1.16 691	1.14 677	1.25 686	0.88 683	1.75 703	1.04 674	0.87 705	0.50 693	0.87 700	0.53 695	0.96 707	0.52 687

WAO-7	1.01 688	0.89 696	0.93 641	0.83 696	0.66 693	1.18 689	0.81 699	1.40 700	1.57 704	1.11 689	1.76 702	1.45 691	1.19 694	1.50 696	1.14 680	0.61 691	0.62 708	0.70 692	0.68 704	0.66 693	0.60 695

MADNet+	1.01 688	1.16 707	4.72 714	0.70 689	0.47 677	1.24 694	0.96 705	0.97 692	0.89 674	0.65 654	0.77 650	0.87 669	0.85 682	2.09 707	1.68 699	0.38 681	0.39 687	0.31 668	0.27 668	0.43 676	0.39 677

MultiAttention	1.02 690	0.13 356	0.43 427	0.35 648	0.43 671	5.36 717	1.71 718	0.69 665	0.53 602	0.36 516	0.63 627	0.55 613	0.22 398	7.60 725	0.43 591	0.09 398	0.06 246	0.14 583	0.24 655	0.26 652	0.30 666

IMH	1.05 691	0.95 700	1.00 650	1.01 701	0.78 699	1.11 686	0.68 686	1.38 699	1.43 701	1.00 683	1.72 700	1.43 690	1.14 690	1.73 702	0.89 664	1.09 711	0.55 701	0.99 704	0.57 699	0.87 702	0.62 701

WAO-6	1.07 692	0.93 699	0.92 639	0.96 698	0.78 699	1.28 696	0.75 692	1.34 698	2.00 708	1.02 685	1.54 695	1.59 694	1.22 695	1.31 691	1.14 680	0.78 700	0.55 701	1.02 706	0.75 709	0.83 699	0.69 702

LVE	1.13 693	1.02 701	1.28 677	1.01 701	0.80 702	1.29 697	0.81 699	1.47 703	1.96 706	1.07 687	1.90 703	1.90 699	1.01 689	1.48 695	0.91 665	0.93 708	0.61 707	0.94 701	0.69 705	0.87 702	0.75 707

JetBlue	1.14 694	0.76 689	2.36 700	0.59 683	0.75 696	3.04 713	1.78 719	1.11 694	0.90 676	0.94 678	1.10 675	1.66 696	1.28 699	2.09 707	1.72 702	0.43 683	0.36 685	0.38 675	0.38 681	0.58 685	0.56 689

Dean	1.17 695	1.04 703	1.49 686	1.03 703	0.78 699	1.20 692	0.77 695	1.48 704	1.96 706	1.28 693	1.99 706	2.15 703	1.14 690	1.25 686	1.00 671	0.81 702	0.60 705	1.01 705	0.69 705	0.92 706	0.74 706

SGM-ForestM	1.36 696	0.28 606	0.79 608	0.26 556	0.16 489	2.26 710	1.00 707	1.42 701	1.46 703	2.38 714	2.05 707	5.95 722	2.66 716	2.95 712	2.46 713	0.17 622	0.18 646	0.18 626	0.18 634	0.15 570	0.18 610

xyz-stereo	1.40 697	0.10 146	17.09 734	0.18 107	0.07 2	4.78 716	0.18 313	0.29 240	0.34 396	0.36 516	2.81 714	0.40 526	0.29 513	0.56 528	0.24 470	0.07 128	0.05 39	0.09 358	0.06 154	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 698	0.36 640	0.74 598	0.43 665	0.41 668	2.16 709	0.80 697	2.39 717	3.38 713	2.22 713	3.06 715	3.54 715	2.73 717	2.15 709	1.94 708	0.28 667	0.27 673	0.30 666	0.46 686	0.28 662	0.34 673

TorneroNet-64	1.43 699	1.03 702	1.20 670	1.10 705	0.86 705	2.26 710	0.73 690	1.84 709	3.84 718	1.25 692	2.25 711	2.69 711	1.42 702	1.76 704	1.43 694	0.76 699	0.50 693	1.09 707	0.66 703	1.23 712	0.76 708

notaker	1.45 700	1.34 711	1.48 684	1.40 712	1.07 709	1.18 689	0.85 702	1.48 704	1.40 699	1.51 709	3.46 716	2.40 708	1.81 708	1.76 704	1.45 697	1.11 712	0.69 713	1.38 714	0.87 712	1.31 714	0.97 712

WAO-8	1.46 701	1.10 705	1.09 660	1.10 705	0.84 703	2.06 706	0.75 692	1.84 709	3.83 716	1.44 704	2.21 709	2.15 703	1.43 703	3.17 713	1.19 686	0.91 706	0.65 710	1.09 707	0.79 710	0.90 704	0.71 703

Venus	1.46 701	1.10 705	1.09 660	1.10 705	0.84 703	2.06 706	0.75 692	1.84 709	3.83 716	1.44 704	2.21 709	2.15 703	1.43 703	3.17 713	1.19 686	0.91 706	0.65 710	1.09 707	0.79 710	0.90 704	0.71 703

UNDER WATER-64	1.55 703	1.19 709	2.52 703	1.31 710	0.95 707	2.12 708	1.21 714	1.45 702	3.19 712	1.43 703	1.32 684	2.64 710	2.04 710	1.63 699	1.83 704	1.11 712	0.67 712	1.28 712	0.92 713	1.19 709	1.02 713

UNDER WATER	1.59 704	1.22 710	2.36 700	1.38 711	1.03 708	1.67 705	1.10 711	1.54 707	3.63 714	1.44 704	1.47 691	2.85 712	2.25 713	1.67 700	1.94 708	1.06 710	0.62 708	1.31 713	0.93 714	1.21 711	1.02 713

LSM	1.64 705	0.40 652	2.56 704	2.02 716	17.61 733	0.51 625	0.52 673	0.61 633	0.76 658	0.82 669	1.11 676	0.63 644	0.54 641	0.75 614	0.49 610	0.16 610	0.24 669	0.18 626	0.21 643	0.25 645	2.42 720

LE_ROB	1.76 706	0.20 538	2.68 706	0.48 672	0.52 683	0.78 670	0.96 705	0.84 685	6.61 723	7.40 726	2.08 708	2.08 701	4.83 719	1.27 688	3.79 718	0.10 452	0.08 475	0.12 534	0.11 514	0.11 481	0.10 459

ktn	1.77 707	1.36 712	1.22 671	1.43 713	1.14 710	1.52 703	1.08 710	1.51 706	3.96 719	2.77 717	4.69 718	3.35 714	1.46 705	1.69 701	1.25 690	1.43 716	0.77 715	1.45 715	0.99 715	1.32 715	0.96 710

KSHMR	1.89 708	1.36 712	1.60 689	1.47 714	1.22 712	1.38 701	1.06 709	1.79 708	5.97 722	1.42 702	5.65 721	2.98 713	1.14 690	2.23 710	1.20 688	1.27 715	1.12 717	1.46 716	1.10 717	1.32 715	1.15 715

TorneroNet	2.22 709	1.08 704	1.24 673	1.14 709	0.90 706	5.58 718	0.80 697	2.12 714	8.69 725	2.58 715	5.42 720	3.88 716	1.97 709	1.78 706	1.87 705	0.86 704	0.54 700	1.15 711	0.74 708	1.23 712	0.85 709

MADNet++	2.26 710	1.80 715	2.06 696	2.13 718	1.97 716	2.61 712	1.79 720	2.38 716	2.16 709	2.75 716	2.65 713	2.38 707	2.43 715	3.17 713	3.21 715	2.17 719	1.95 721	1.94 720	1.63 719	2.06 718	2.01 719

JetRed	2.30 711	2.64 717	6.12 717	1.12 708	1.38 714	5.85 720	3.29 721	1.99 712	1.67 705	1.98 711	1.95 705	2.16 706	1.60 706	2.48 711	4.10 719	1.05 709	1.60 718	1.09 707	1.01 716	1.67 717	1.28 716

light-stereo	2.37 712	0.69 686	3.61 708	3.84 720	3.41 717	4.04 714	0.31 598	2.13 715	1.45 702	3.61 718	6.33 722	6.90 725	0.63 662	4.83 720	1.28 691	0.71 696	0.74 714	0.32 669	0.39 682	1.20 710	0.96 710

HanzoNet	2.97 713	1.69 714	2.29 699	1.74 715	1.33 713	1.53 704	1.03 708	1.99 712	2.64 711	5.51 722	5.16 719	5.90 721	6.82 724	4.32 719	3.29 716	3.16 722	2.02 723	1.92 718	2.87 725	2.24 719	1.89 718

coex-ft	3.44 714	0.73 688	48.55 748	0.24 482	0.19 562	0.50 624	0.43 654	0.47 478	2.40 710	7.03 725	1.20 679	0.97 676	2.23 712	0.73 605	1.92 707	0.12 533	0.15 625	0.14 583	0.12 553	0.21 629	0.43 680

TCMNet-wrong-test	4.29 715	5.57 722	4.65 711	11.33 730	10.39 726	5.73 719	4.48 724	4.13 721	1.02 684	1.91 710	2.39 712	6.16 723	3.62 718	3.84 718	4.50 721	1.99 718	0.47 692	1.97 721	1.69 720	5.69 726	4.31 725

DPSimNet_ROB	4.34 716	4.23 718	6.89 719	3.67 719	3.68 718	4.75 715	5.21 725	2.67 718	3.68 715	5.82 723	3.95 717	5.57 718	6.72 723	3.46 717	4.48 720	4.05 726	2.88 724	4.68 727	3.12 727	3.69 721	3.62 724

tt	4.71 717	0.10 146	3.94 709	2.06 717	1.53 715	10.14 726	16.88 729	9.27 729	4.98 720	1.39 698	1.02 672	4.68 717	4.90 720	3.35 716	5.86 724	5.76 727	9.15 735	2.24 723	2.53 723	3.10 720	1.32 717

BEATNet-Init1	4.73 718	2.61 716	13.29 733	0.58 682	0.53 684	10.12 725	3.33 722	4.83 722	5.01 721	8.75 727	8.51 724	14.08 736	7.60 726	7.70 726	5.34 722	0.28 667	0.28 676	0.34 673	0.37 679	0.57 684	0.45 681

Selective-IGEV-i1pa	5.57 719	7.99 724	4.76 715	0.80 693	0.45 675	12.99 727	3.60 723	9.25 728	7.43 724	6.97 724	9.87 728	8.94 726	7.26 725	14.66 737	5.65 723	3.55 723	1.08 716	1.93 719	0.72 707	0.73 696	2.79 722

USTest	6.88 720	5.23 721	5.63 716	7.22 724	7.29 721	14.34 729	22.76 730	8.48 726	9.32 726	5.42 721	6.39 723	6.29 724	6.64 722	6.92 724	8.62 727	1.94 717	3.29 725	2.16 722	2.55 724	3.85 722	3.29 723

EDNetEfficientorigin	7.51 721	0.52 674	140.47 750	0.25 522	0.17 513	0.42 585	0.29 582	0.47 478	1.03 685	1.28 693	1.02 672	0.83 667	0.84 680	0.75 614	0.99 670	0.10 452	0.09 512	0.12 534	0.10 472	0.21 629	0.22 644

DGTPSM_ROB	8.34 722	5.10 719	10.37 731	5.31 722	10.18 724	8.33 722	23.60 734	6.06 724	13.41 734	4.90 719	10.87 732	5.65 719	10.44 727	6.17 722	12.59 728	3.74 724	7.55 728	3.69 724	7.26 732	4.14 723	7.46 728

DPSMNet_ROB	8.40 723	5.11 720	10.49 732	5.58 723	10.25 725	8.34 723	23.62 735	6.07 725	13.45 735	4.93 720	10.88 733	5.66 720	10.44 727	6.24 723	12.64 729	3.98 725	7.61 729	3.76 725	7.30 733	4.20 724	7.51 729

DLNR_Zeroshot_test	10.44 724	12.10 733	19.93 736	106.08 749	23.66 745	0.14 39	0.13 73	3.22 719	0.17 101	0.16 204	0.23 264	0.16 220	0.10 81	0.31 395	0.15 243	2.36 720	0.06 246	0.07 161	0.07 238	39.70 749	0.06 147

DLNR-FE	10.45 725	12.13 734	19.94 737	106.10 750	23.12 744	0.14 39	0.13 73	3.28 720	0.17 101	0.16 204	0.23 264	0.16 220	0.10 81	0.31 395	0.15 243	2.41 721	0.06 246	0.07 161	0.07 238	40.22 750	0.06 147

iinet-test	10.78 726	9.29 725	9.70 721	10.48 725	10.68 727	17.98 734	25.98 736	12.57 733	13.39 732	9.64 731	10.10 729	10.06 728	10.61 730	11.22 733	12.70 730	6.40 729	7.74 730	5.68 729	6.69 728	7.47 727	7.30 726

IINet	10.78 726	9.29 725	9.70 721	10.48 725	10.68 727	17.98 734	25.98 736	12.57 733	13.39 732	9.64 731	10.10 729	10.06 728	10.61 730	11.22 733	12.70 730	6.40 729	7.74 730	5.68 729	6.69 728	7.47 727	7.30 726

LRCNet_RVC	10.90 728	14.34 736	9.35 720	15.35 731	8.04 723	1.08 685	0.34 619	8.78 727	0.70 650	12.63 736	16.05 736	9.85 727	6.54 721	8.57 727	6.34 725	20.27 746	5.40 727	23.70 744	21.88 745	14.87 735	13.83 736

DPSM_ROB	11.49 729	9.87 731	10.35 729	11.13 728	11.31 729	19.11 737	27.51 739	13.37 736	14.21 737	10.31 733	11.06 734	10.96 734	11.27 735	11.96 735	13.59 733	6.78 731	8.19 733	6.03 731	7.09 730	7.93 729	7.73 731

DPSM	11.49 729	9.87 731	10.35 729	11.13 728	11.31 729	19.11 737	27.51 739	13.37 736	14.21 737	10.31 733	11.06 734	10.96 734	11.27 735	11.96 735	13.59 733	6.78 731	8.19 733	6.03 731	7.09 730	7.93 729	7.73 731

xxxxx1	15.27 731	9.54 728	10.31 726	20.13 734	18.88 734	17.08 730	23.03 731	10.36 730	10.99 728	9.21 728	9.62 725	10.74 731	10.61 730	10.72 729	13.89 735	7.97 733	9.20 736	31.85 747	44.72 749	12.84 732	13.69 733

tt_ll	15.27 731	9.54 728	10.31 726	20.13 734	18.88 734	17.08 730	23.03 731	10.36 730	10.99 728	9.21 728	9.62 725	10.74 731	10.61 730	10.72 729	13.89 735	7.97 733	9.20 736	31.85 747	44.72 749	12.84 732	13.69 733

ff	15.27 731	9.54 728	10.31 726	20.13 734	18.88 734	17.08 730	23.03 731	10.36 730	10.99 728	9.21 728	9.62 725	10.74 731	10.61 730	10.72 729	13.89 735	7.97 733	9.20 736	31.85 747	44.72 749	12.84 732	13.69 733

PML	16.10 734	12.82 735	6.78 718	5.23 721	7.76 722	33.92 741	66.56 751	5.30 723	10.28 727	26.12 750	68.59 751	20.51 738	13.49 737	10.06 728	6.78 726	5.96 728	2.00 722	6.04 733	2.18 722	8.96 731	2.60 721

Anonymous_1	16.62 735	9.35 727	9.84 723	10.66 727	14.64 731	18.66 736	27.12 738	12.64 735	13.51 736	10.76 735	10.30 731	10.13 730	10.60 729	11.06 732	12.74 732	15.87 744	7.74 730	16.92 742	43.48 748	58.66 751	7.68 730

HaxPig	17.72 736	20.22 746	19.73 735	16.53 732	16.51 732	9.27 724	9.33 726	14.34 738	13.27 731	18.65 738	18.70 737	17.35 737	16.77 738	17.04 738	16.45 738	22.05 747	20.89 747	22.27 743	21.53 744	21.29 744	22.13 748

MEDIAN_ROB	21.21 737	24.62 748	23.47 746	19.58 733	19.65 737	13.22 728	10.96 727	17.88 739	17.00 739	22.14 749	22.02 740	20.86 739	20.36 739	21.06 739	19.71 739	25.63 748	24.13 748	26.21 745	25.20 746	25.17 745	25.38 749

RAFT-FEzeroshot	23.10 738	19.88 741	20.56 738	22.49 738	22.75 740	38.38 742	55.50 747	26.84 743	28.66 744	20.60 744	22.10 741	22.05 742	22.74 742	24.00 742	27.37 746	13.59 736	16.48 741	12.14 734	14.28 736	15.96 738	15.54 740

RAFT-FE	23.10 738	19.88 741	20.56 738	22.49 738	22.75 740	38.38 742	55.50 747	26.84 743	28.66 744	20.60 744	22.10 741	22.05 742	22.74 742	24.00 742	27.37 746	13.59 736	16.48 741	12.14 734	14.28 736	15.96 738	15.54 740

CasAABBNet	23.10 738	19.86 739	20.64 740	22.47 737	22.73 738	38.41 745	55.50 747	26.89 746	28.70 746	20.61 746	22.15 743	22.08 745	22.75 744	23.99 740	27.36 744	13.59 736	16.48 741	12.14 734	14.27 735	15.95 736	15.53 739

FlowAnything	23.14 741	19.87 740	20.79 741	22.50 741	22.74 739	38.39 744	55.46 744	26.89 746	28.72 747	20.77 748	22.29 746	22.07 744	22.72 741	23.99 740	27.41 748	13.60 739	16.55 746	12.15 738	14.36 740	15.97 740	15.52 738

Hybrid-DGEV	23.16 742	19.94 744	20.96 743	22.49 738	22.75 740	38.51 747	55.52 750	27.09 750	28.90 750	20.58 743	22.25 744	22.00 741	22.80 746	24.11 745	27.33 743	13.60 739	16.47 740	12.14 734	14.30 739	15.95 736	15.54 740

Selective-RAFT-Error	23.16 742	19.93 743	20.87 742	22.54 742	22.81 743	38.52 748	55.47 745	27.01 749	28.83 748	20.66 747	22.25 744	22.09 746	22.80 746	24.09 744	27.36 744	13.61 741	16.48 741	12.15 738	14.28 736	15.99 741	15.57 743

fast-reg	23.64 744	20.51 747	23.42 745	23.22 743	24.75 747	38.73 749	55.47 745	26.85 745	28.86 749	20.12 741	21.73 738	21.64 740	22.22 740	24.30 747	27.54 749	13.91 743	16.52 745	14.85 741	15.62 741	16.91 743	15.71 744

LSM0	24.24 745	19.98 745	22.32 744	24.22 744	40.14 750	38.48 746	55.20 743	26.95 748	28.57 743	20.49 742	21.83 739	22.26 747	22.75 744	24.22 746	27.30 742	13.66 742	16.32 739	12.19 740	14.15 734	16.10 742	17.66 745

AVERAGE_ROB	25.43 746	29.06 749	27.24 747	24.63 745	24.20 746	17.73 733	12.61 728	22.29 742	21.39 742	26.79 751	26.16 749	25.20 748	24.64 750	25.07 748	23.53 740	29.96 749	28.40 749	30.60 746	29.58 747	29.72 746	29.84 750

RSGM-EC	29.65 747	17.75 737	10.04 724	35.31 746	33.15 748	26.42 739	46.65 741	19.89 740	17.74 740	18.92 739	23.36 747	30.14 749	23.59 748	41.87 749	45.99 750	59.56 750	34.38 750	33.25 750	20.37 742	34.97 747	19.60 746

acva	29.65 747	17.75 737	10.04 724	35.31 746	33.15 748	26.42 739	46.65 741	19.89 740	17.74 740	18.92 739	23.36 747	30.14 749	23.59 748	41.87 749	45.99 750	59.56 750	34.38 750	33.25 750	20.37 742	34.97 747	19.60 746

Selective-IGEV-i16pa	30.47 749	41.93 750	4.02 710	0.49 675	0.37 664	96.94 751	0.74 691	60.26 752	58.76 751	17.24 737	64.39 750	38.26 751	49.53 751	106.11 752	26.15 741	19.96 745	3.42 726	4.39 726	1.81 721	0.39 674	14.22 737

test_example2	101.33 750	108.28 751	68.15 749	98.43 748	106.93 751	89.75 750	102.43 752	36.80 751	97.65 752	129.04 752	130.15 752	65.26 752	66.62 752	92.11 751	80.24 752	144.10 752	199.48 752	81.81 752	103.01 752	125.01 752	101.27 751

GS-Stereo							0.16 210	0.26 184	0.18 122	0.13 124	0.15 139	0.10 58	0.09 36	0.16 102	0.10 6	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.08 327

FSD					0.24 626	0.27 408	0.27 559	0.31 272	0.29 331	0.26 326	0.27 310	0.28 402	0.27 481	0.28 353	0.26 494	0.23 647	0.22 662	0.27 652	0.26 664	0.25 645

ccccc		256.29 752		354.40 751	364.36 752	149.10 752		152.89 753		153.93 753		164.00 753		268.02 753		390.55 753	349.22 753	244.59 753	219.82 753	412.30 753

ASD4		6.65 723

Low-res two-view benchmark