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	0.06 146

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	0.21 124	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	0.06 146

S2M2_XL	0.10 9	0.09 89	0.21 124	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	0.06 146
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	0.06 146

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	0.06 146

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	0.15 242	0.07 128	0.07 385	0.09 357	0.10 471	0.08 271	0.09 398

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	0.08 326

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	0.11 567	0.05 1	0.06 154	0.05 7	0.12 520

LiteMatch*	0.11 47	0.07 4	0.22 141	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	0.06 146

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 47	0.10 146	0.26 189	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	0.08 326

MatchStereo	0.11 47	0.08 42	0.23 155	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	0.27 198	0.20 170	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	0.06 146

LG-G_1	0.11 47	0.08 42	0.18 84	0.18 107	0.07 2	0.21 274	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	0.06 146

LG-G	0.11 47	0.08 42	0.18 84	0.18 107	0.07 2	0.21 274	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	0.06 146

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	0.22 306	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	0.07 242

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	0.15 242	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	0.28 219	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	0.32 268	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	0.27 201	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	0.27 201	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	0.12 286	0.28 219	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	0.26 189	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	0.13 355	0.28 219	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	0.06 146

aanet-new-32k	0.12 79	0.11 226	0.27 201	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	0.27 201	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	0.35 308	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	0.22 141	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	0.28 219	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	0.26 189	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	0.12 286	0.27 201	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	0.23 155	0.22 366	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	0.25 179	0.21 295	0.08 25	0.13 28	0.14 107	0.25 162	0.21 192	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	0.24 165	0.20 239	0.09 56	0.19 199	0.15 160	0.26 183	0.20 170	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	0.21 124	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	0.20 170	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	0.06 146

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 79	0.08 42	0.29 233	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	0.19 616

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	0.21 192	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	0.13 355	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	0.21 380	0.14 33	0.22 436	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 242

Selective-IGEV-i32	0.12 79	0.09 89	0.22 141	0.19 165	0.10 127	0.15 58	0.14 107	0.27 198	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	0.21 124	0.18 107	0.13 344	0.18 164	0.16 210	0.24 144	0.20 170	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	0.16 488	0.10 13	0.12 33	0.26 183	0.23 237	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	0.12 286	0.21 124	0.18 107	0.11 185	0.24 352	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	0.08 326

GSStereo	0.12 79	0.09 89	0.20 112	0.17 54	0.12 263	0.19 199	0.16 210	0.26 183	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	0.08 326

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	0.08 326

Replicate-Monster	0.12 79	0.10 146	0.32 268	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	0.08 326

3w_stereo	0.12 79	0.11 226	0.18 84	0.18 107	0.08 25	0.16 98	0.15 160	0.27 198	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	0.21 192	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	0.25 179	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	0.10 458
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	0.22 141	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	0.07 242

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	0.29 239	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	0.16 577	0.24 655

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	0.29 233	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	0.19 616

Selective-IGEV	0.12 79	0.09 89	0.22 141	0.19 165	0.10 127	0.15 58	0.14 107	0.27 198	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	0.16 270	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 242

DF	0.13 126	0.09 89	0.21 124	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	0.06 146

aanet-new-78k	0.13 126	0.11 226	0.44 436	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	0.30 244	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	0.06 146

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 126	0.09 89	0.19 95	0.18 107	0.14 394	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 211	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	0.22 141	0.18 107	0.14 394	0.18 164	0.15 160	0.23 125	0.21 192	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	0.14 394	0.18 164	0.15 160	0.25 162	0.22 211	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	0.38 356	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	0.32 283	0.22 211	0.15 175	0.17 178	0.20 280	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	0.22 141	0.15 6	0.09 56	0.18 164	0.13 73	0.24 144	0.25 269	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	0.07 242

BStereo	0.13 126	0.10 146	0.42 413	0.18 107	0.11 185	0.13 28	0.14 107	0.24 144	0.22 211	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	0.06 146

NLSM3	0.13 126	0.10 146	0.17 70	0.21 295	0.13 344	0.18 164	0.16 210	0.30 259	0.24 254	0.11 59	0.15 139	0.12 123	0.13 203	0.17 120	0.15 242	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	0.16 488	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	0.19 365	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.21 628	0.06 146

GASTEREO	0.13 126	0.12 286	0.21 124	0.23 425	0.10 127	0.18 164	0.15 160	0.26 183	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	0.06 146

MSCF	0.13 126	0.12 286	0.21 124	0.22 366	0.10 127	0.16 98	0.15 160	0.26 183	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	0.06 146

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	0.24 165	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	0.17 302	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.06 146

LG-Stereo	0.13 126	0.10 146	0.24 165	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	0.20 170	0.12 91	0.15 139	0.14 176	0.12 155	0.15 72	0.14 209	0.13 554	0.09 511	0.09 357	0.10 471	0.11 480	0.09 398
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	0.14 405	0.19 95	0.26 555	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	0.37 644	0.36 328	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	0.24 642	0.05 35

castereo++	0.13 126	0.10 146	0.18 84	0.18 107	0.10 127	0.27 407	0.13 73	0.23 125	0.23 237	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	0.24 165	0.19 165	0.10 127	0.17 136	0.19 360	0.22 102	0.16 72	0.14 155	0.11 48	0.13 144	0.10 81	0.24 269	0.18 331	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 146
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 126	0.10 146	0.22 141	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	0.16 270	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

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	0.07 242

ours_stereo	0.13 126	0.11 226	0.23 155	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	0.12 286	0.27 201	0.22 366	0.11 185	0.15 58	0.18 313	0.23 125	0.23 237	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	0.21 124	0.17 54	0.10 127	0.15 58	0.19 360	0.22 102	0.19 141	0.13 124	0.19 209	0.21 294	0.11 121	0.17 120	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.06 146

Pointernet	0.13 126	0.07 4	0.27 201	0.19 165	0.11 185	0.20 241	0.12 33	0.31 271	0.24 254	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	0.22 141	0.20 239	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.27 198	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	0.06 146

gcap-zeroshot	0.13 126	0.09 89	0.22 141	0.17 54	0.14 394	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 211	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	0.14 394	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 211	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	0.21 124	0.15 6	0.07 2	0.21 274	0.12 33	0.24 144	0.24 254	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	0.26 189	0.23 425	0.09 56	0.16 98	0.15 160	0.26 183	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	0.23 155	0.21 295	0.10 127	0.15 58	0.15 160	0.29 239	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	0.07 242

testlalala	0.13 126	0.09 89	0.22 141	0.17 54	0.14 394	0.19 199	0.15 160	0.25 162	0.22 211	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	0.23 155	0.18 107	0.19 561	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	0.06 146

LoS_RVC	0.13 126	0.10 146	0.19 95	0.18 107	0.16 488	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	0.12 520

EGLCR-Stereo	0.13 126	0.08 42	0.20 112	0.18 107	0.09 56	0.21 274	0.13 73	0.27 198	0.21 192	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	0.06 146

CREStereo	0.13 126	0.08 42	0.21 124	0.14 2	0.08 25	0.22 306	0.15 160	0.25 162	0.24 254	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	0.06 146
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	0.21 552	0.47 464	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	0.07 242

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 166	0.19 524	0.70 587	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	0.07 242

PSi22	0.14 166	0.13 355	0.29 233	0.19 165	0.09 56	0.17 136	0.12 33	0.28 222	0.23 237	0.13 124	0.14 125	0.22 306	0.13 203	0.29 371	0.14 209	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 187	0.06 146

Anonymus123	0.14 166	0.10 146	0.42 413	0.18 107	0.11 185	0.36 543	0.14 107	0.28 222	0.22 211	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	0.06 146

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	0.77 666	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	0.06 146

Zero-FE251	0.14 166	0.09 89	0.24 165	0.17 54	0.09 56	0.20 241	0.13 73	0.20 68	0.14 44	0.61 646	0.13 88	0.13 144	0.11 121	0.14 33	0.16 270	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	0.29 449	0.16 210	0.28 222	0.20 170	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	0.07 242

GGEV	0.14 166	0.10 146	0.18 84	0.21 295	0.10 127	0.29 449	0.16 210	0.28 222	0.20 170	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	0.07 242

FlowAnything_test	0.14 166	0.11 226	0.21 124	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	0.16 270	0.10 452	0.07 385	0.11 495	0.12 552	0.08 271	0.09 398

depthmonostereo	0.14 166	0.09 89	0.19 95	0.19 165	0.08 25	0.20 241	0.15 160	0.27 198	0.23 237	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	0.21 274	0.14 107	0.24 144	0.21 192	0.21 270	0.21 241	0.15 198	0.14 239	0.23 253	0.15 242	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	0.25 179	0.19 165	0.12 263	0.15 58	0.16 210	0.30 259	0.22 211	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	0.06 146

SCV	0.14 166	0.14 405	0.24 165	0.21 295	0.11 185	0.15 58	0.16 210	0.31 271	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	0.06 146

castereo	0.14 166	0.10 146	0.19 95	0.18 107	0.10 127	0.20 241	0.19 360	0.30 259	0.27 292	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	0.22 141	0.19 165	0.11 185	0.23 329	0.18 313	0.22 102	0.17 101	0.15 175	0.13 88	0.14 176	0.10 81	0.30 387	0.14 209	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.07 242

999	0.14 166	0.08 42	0.24 165	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	0.36 433	0.15 242	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 242

fffy	0.14 166	0.11 226	0.24 165	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	0.06 146

WCG-NET	0.14 166	0.09 89	0.23 155	0.18 107	0.08 25	0.18 164	0.17 261	0.21 84	0.28 311	0.18 241	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	0.23 155	0.17 54	0.08 25	0.19 199	0.16 210	0.23 125	0.26 281	0.18 241	0.19 209	0.20 280	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	0.32 268	0.19 165	0.11 185	0.18 164	0.17 261	0.20 68	0.22 211	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	0.10 431	0.06 146

ff7	0.14 166	0.12 286	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.27 198	0.20 170	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	0.07 242

IGEVStereo-DCA	0.14 166	0.11 226	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.27 198	0.20 170	0.15 175	0.12 68	0.14 176	0.12 155	0.28 352	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

ffff	0.14 166	0.12 286	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.27 198	0.20 170	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	0.07 242

11t	0.14 166	0.12 286	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.27 198	0.20 170	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	0.07 242

MaDis-Stereo	0.14 166	0.13 355	0.26 189	0.19 165	0.14 394	0.16 98	0.13 73	0.25 162	0.21 192	0.13 124	0.14 125	0.14 176	0.11 121	0.17 120	0.17 302	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.06 146

UniTT-Stereo	0.14 166	0.10 146	0.30 244	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	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.06 146

CASnet	0.14 166	0.12 286	0.22 141	0.22 366	0.08 25	0.16 98	0.15 160	0.27 198	0.25 269	0.22 279	0.20 226	0.15 198	0.11 121	0.17 120	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.11 495	0.09 427	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	0.14 405	0.33 285	0.20 239	0.09 56	0.21 274	0.10 8	0.26 183	0.20 170	0.18 241	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	0.06 146

anonymousdsp	0.14 166	0.12 286	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.28 222	0.20 170	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	0.07 242

LoS	0.14 166	0.08 42	0.27 201	0.16 26	0.09 56	0.22 306	0.14 107	0.26 183	0.26 281	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	0.06 146
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	0.22 604	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	0.18 609

ProNet	0.14 166	0.12 286	0.25 179	0.19 165	0.11 185	0.19 199	0.19 360	0.27 198	0.20 170	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	0.07 242

MC-Stereo	0.14 166	0.09 89	0.25 179	0.21 295	0.09 56	0.18 164	0.16 210	0.23 125	0.19 141	0.18 241	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	0.12 286	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.27 198	0.20 170	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	0.07 242

IGEV-Stereo	0.14 166	0.12 286	0.27 201	0.19 165	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.28 222	0.20 170	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	0.07 242
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 166	0.13 355	0.24 165	0.25 521	0.11 185	0.11 15	0.18 313	0.32 283	0.23 237	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	0.06 146
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	0.15 444	0.25 179	0.22 366	0.14 394	0.17 136	0.17 261	0.33 298	0.21 192	0.18 241	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	0.27 201	0.19 165	0.14 394	0.21 274	0.18 313	0.28 222	0.24 254	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	0.10 458

RT-Monster	0.15 202	0.08 42	0.21 124	0.17 54	0.14 394	0.20 241	0.11 20	0.29 239	0.32 371	0.24 302	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	0.07 242

MM-Stereo_test2	0.15 202	0.10 146	0.44 436	0.23 425	0.11 185	0.21 274	0.21 443	0.27 198	0.22 211	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	0.30 244	0.21 295	0.09 56	0.17 136	0.16 210	0.30 259	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	0.06 146

HUF	0.15 202	0.11 226	0.38 356	0.17 54	0.11 185	0.16 98	0.17 261	0.22 102	0.20 170	0.11 59	0.13 88	0.14 176	0.11 121	0.18 148	0.12 115	0.07 128	0.20 655	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.14 562

rvit_stereo_0080	0.15 202	0.13 355	0.25 179	0.19 165	0.13 344	0.15 58	0.20 412	0.28 222	0.24 254	0.15 175	0.17 178	0.19 266	0.13 203	0.19 175	0.15 242	0.11 493	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.10 431	0.07 242

RAFT-Stereo-weight	0.15 202	0.09 89	0.26 189	0.20 239	0.10 127	0.19 199	0.17 261	0.36 353	0.29 330	0.24 302	0.20 226	0.19 266	0.10 81	0.18 148	0.15 242	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 35

whm_eth	0.15 202	0.13 355	0.25 179	0.19 165	0.13 344	0.15 58	0.20 412	0.28 222	0.24 254	0.15 175	0.17 178	0.19 266	0.13 203	0.19 175	0.15 242	0.11 493	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.10 431	0.07 242

CAS	0.15 202	0.07 4	0.21 124	0.41 662	0.16 488	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	0.29 669	0.04 2	0.06 49	0.04 1	0.06 104	0.14 562

CroCo-Stereo Lap2	0.15 202	0.15 444	0.28 219	0.25 521	0.18 534	0.11 15	0.19 360	0.28 222	0.21 192	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	0.07 242

GLC_STEREO	0.15 202	0.10 146	0.24 165	0.21 295	0.09 56	0.17 136	0.15 160	0.23 125	0.27 292	0.17 223	0.20 226	0.17 232	0.11 121	0.23 253	0.16 270	0.07 128	0.09 511	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.06 146

CREStereo++_RVC	0.15 202	0.08 42	0.26 189	0.17 54	0.11 185	0.18 164	0.13 73	0.22 102	0.30 346	0.21 270	0.30 347	0.13 144	0.11 121	0.16 102	0.15 242	0.07 128	0.04 2	0.06 49	0.15 605	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	0.28 219	0.16 26	0.08 25	0.25 372	0.14 107	0.23 125	0.28 311	0.24 302	0.30 347	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	0.07 242

XX-TBD	0.15 202	0.18 508	0.28 219	0.22 366	0.10 127	0.22 306	0.15 160	0.22 102	0.27 292	0.22 279	0.26 300	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	0.06 146

PMTNet	0.15 202	0.08 42	0.23 155	0.15 6	0.09 56	0.23 329	0.16 210	0.25 162	0.23 237	0.17 223	0.21 241	0.16 220	0.14 239	0.22 243	0.13 171	0.29 669	0.05 39	0.06 49	0.04 1	0.07 187	0.06 146

Weightmod	0.16 218	0.12 286	0.19 95	0.20 239	0.10 127	0.24 352	0.17 261	0.25 162	0.21 192	0.18 241	0.29 331	0.19 266	0.15 258	0.27 337	0.16 270	0.09 398	0.10 542	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.08 326

SE	0.16 218	0.14 405	0.19 95	0.21 295	0.11 185	0.23 329	0.16 210	0.28 222	0.20 170	0.20 256	0.27 309	0.15 198	0.17 315	0.15 72	0.14 209	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.11 480	0.08 326

FE-Mocha	0.16 218	0.10 146	0.33 285	0.19 165	0.13 344	0.19 199	0.15 160	0.35 334	0.22 211	0.24 302	0.24 278	0.20 280	0.14 239	0.17 120	0.17 302	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 146

zero-FE	0.16 218	0.08 42	0.81 613	0.19 165	0.18 534	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	0.19 365	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.19 616	0.06 146

xyz-stereo-finetune	0.16 218	0.12 286	0.23 155	0.16 26	0.08 25	0.23 329	0.20 412	0.29 239	0.31 360	0.19 249	0.22 255	0.19 266	0.15 258	0.29 371	0.20 388	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.06 146

Reg-Stereo(zero)	0.16 218	0.07 4	0.36 328	0.19 165	0.10 127	0.19 199	0.14 107	0.28 222	0.24 254	0.22 279	0.20 226	0.24 343	0.18 344	0.21 223	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.06 104	0.06 146

tg	0.16 218	0.11 226	0.25 179	0.21 295	0.11 185	0.23 329	0.15 160	0.34 310	0.24 254	0.20 256	0.25 290	0.19 266	0.12 155	0.24 269	0.15 242	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.09 427	0.08 271	0.07 242

rvit_stereo_0083	0.16 218	0.12 286	0.26 189	0.21 295	0.13 344	0.17 136	0.17 261	0.22 102	0.34 395	0.16 204	0.21 241	0.19 266	0.16 283	0.21 223	0.16 270	0.11 493	0.10 542	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.07 242

rvit_stereo_0081_aga	0.16 218	0.14 405	0.28 219	0.21 295	0.13 344	0.19 199	0.17 261	0.23 125	0.24 254	0.17 223	0.21 241	0.19 266	0.13 203	0.19 175	0.14 209	0.11 493	0.08 475	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.07 242

rvit_stereo_0081	0.16 218	0.11 226	0.24 165	0.21 295	0.12 263	0.16 98	0.17 261	0.22 102	0.33 385	0.16 204	0.18 199	0.18 246	0.14 239	0.20 198	0.16 270	0.11 493	0.08 475	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.07 242

rvit_stereo_0082	0.16 218	0.11 226	0.24 165	0.21 295	0.12 263	0.16 98	0.17 261	0.22 102	0.33 385	0.16 204	0.18 199	0.18 246	0.14 239	0.20 198	0.16 270	0.11 493	0.08 475	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.07 242

CAS++	0.16 218	0.12 286	0.27 201	0.18 107	0.12 263	0.17 136	0.15 160	0.42 425	0.24 254	0.19 249	0.18 199	0.13 144	0.10 81	0.21 223	0.12 115	0.12 533	0.10 542	0.11 495	0.08 323	0.10 431	0.09 398
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 218	0.12 286	0.26 189	0.22 366	0.14 394	0.25 372	0.23 498	0.29 239	0.21 192	0.15 175	0.13 88	0.12 123	0.13 203	0.25 299	0.13 171	0.07 128	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

MIF-Stereo (partial)	0.16 218	0.10 146	0.34 297	0.21 295	0.15 455	0.15 58	0.13 73	0.28 222	0.25 269	0.17 223	0.26 300	0.15 198	0.16 283	0.25 299	0.17 302	0.09 398	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.08 326

RCA-Stereo	0.16 218	0.09 89	0.25 179	0.20 239	0.10 127	0.19 199	0.17 261	0.36 353	0.35 411	0.20 256	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	0.31 259	0.21 295	0.11 185	0.18 164	0.16 210	0.30 259	0.27 292	0.26 325	0.16 159	0.22 306	0.12 155	0.26 317	0.18 331	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 146

test_1	0.16 218	0.09 89	0.31 259	0.21 295	0.11 185	0.18 164	0.16 210	0.30 259	0.27 292	0.25 312	0.16 159	0.22 306	0.12 155	0.26 317	0.18 331	0.06 49	0.04 2	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.06 146

iRaftStereo_RVC	0.16 218	0.12 286	0.26 189	0.21 295	0.11 185	0.20 241	0.17 261	0.32 283	0.23 237	0.20 256	0.25 290	0.18 246	0.12 155	0.20 198	0.15 242	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.09 427	0.08 271	0.07 242

raftrobust	0.16 218	0.13 355	0.29 233	0.22 366	0.15 455	0.19 199	0.13 73	0.32 283	0.26 281	0.26 325	0.20 226	0.19 266	0.17 315	0.21 223	0.15 242	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.07 242

test_xeample3	0.16 218	0.11 226	0.56 529	0.19 165	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.35 334	0.20 170	0.16 204	0.12 68	0.13 144	0.12 155	0.24 269	0.15 242	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.07 242

SMOE	0.17 238	0.11 226	0.21 124	0.20 239	0.09 56	0.26 396	0.21 443	0.30 259	0.23 237	0.21 270	0.27 309	0.21 294	0.17 315	0.18 148	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.12 533	0.07 238	0.11 480	0.07 242

NLSM1	0.17 238	0.10 146	0.17 70	0.21 295	0.18 534	0.25 372	0.17 261	0.47 477	0.40 478	0.16 204	0.21 241	0.13 144	0.15 258	0.21 223	0.18 331	0.08 295	0.09 511	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.06 146

xyz-stereo-finetune2	0.17 238	0.11 226	0.26 189	0.16 26	0.09 56	0.27 407	0.19 360	0.27 198	0.20 170	0.22 279	0.28 317	0.21 294	0.22 397	0.37 436	0.22 436	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.06 104	0.07 242

MM-Stereo_test3	0.17 238	0.12 286	0.29 233	0.23 425	0.14 394	0.19 199	0.22 471	0.39 384	0.36 424	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	0.06 146

MM-Stereo_test1	0.17 238	0.10 146	0.39 372	0.23 425	0.11 185	0.20 241	0.22 471	0.33 298	0.29 330	0.22 279	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	0.06 146

model_zeroshot	0.17 238	0.11 226	0.39 372	0.20 239	0.12 263	0.24 352	0.15 160	0.34 310	0.22 211	0.30 409	0.20 226	0.22 306	0.12 155	0.24 269	0.14 209	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.07 242

rvit_stereo_ft	0.17 238	0.14 405	0.30 244	0.25 521	0.14 394	0.17 136	0.21 443	0.28 222	0.26 281	0.16 204	0.19 209	0.20 280	0.16 283	0.22 243	0.17 302	0.11 493	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.07 242

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 238	0.13 355	0.24 165	0.19 165	0.13 344	0.24 352	0.17 261	0.30 259	0.37 435	0.43 588	0.17 178	0.13 144	0.12 155	0.19 175	0.15 242	0.08 295	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 361	0.08 326

AE-Stereo	0.17 238	0.11 226	0.31 259	0.24 481	0.14 394	0.23 329	0.18 313	0.34 310	0.29 330	0.15 175	0.25 290	0.21 294	0.13 203	0.20 198	0.14 209	0.07 128	0.08 475	0.09 357	0.10 471	0.07 187	0.06 146

rrr	0.17 238	0.11 226	0.57 532	0.19 165	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.35 334	0.22 211	0.15 175	0.12 68	0.14 176	0.12 155	0.28 352	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.07 242

plain	0.17 238	0.13 355	0.43 426	0.21 295	0.13 344	0.16 98	0.17 261	0.27 198	0.22 211	0.16 204	0.26 300	0.13 144	0.16 283	0.27 337	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.07 238	0.10 431	0.07 242

MSKI-zero shot	0.17 238	0.09 89	0.43 426	0.20 239	0.11 185	0.21 274	0.15 160	0.32 283	0.21 192	0.23 287	0.24 278	0.23 328	0.10 81	0.31 394	0.13 171	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

Any-RAFT	0.17 238	0.08 42	0.31 259	0.19 165	0.10 127	0.29 449	0.16 210	0.42 425	0.30 346	0.24 302	0.27 309	0.27 385	0.16 283	0.21 223	0.12 115	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 146

RAFT-Test	0.17 238	0.10 146	0.38 356	0.19 165	0.12 263	0.25 372	0.17 261	0.33 298	0.23 237	0.23 287	0.29 331	0.27 385	0.14 239	0.20 198	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 146

4D-IteraStereo	0.17 238	0.16 473	0.50 491	0.21 295	0.14 394	0.19 199	0.17 261	0.28 222	0.28 311	0.23 287	0.20 226	0.20 280	0.11 121	0.19 175	0.14 209	0.06 49	0.04 2	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.06 146

anonymousdsp2	0.17 238	0.10 146	0.28 219	0.20 239	0.11 185	0.25 372	0.17 261	0.41 411	0.31 360	0.23 287	0.23 264	0.22 306	0.15 258	0.25 299	0.15 242	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.08 271	0.07 242

knoymous	0.17 238	0.09 89	0.32 268	0.17 54	0.11 185	0.21 274	0.17 261	0.32 283	0.23 237	0.23 287	0.28 317	0.27 385	0.16 283	0.23 253	0.16 270	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.06 154	0.09 361	0.09 398

Selective-RAFT	0.17 238	0.12 286	0.30 244	0.24 481	0.10 127	0.29 449	0.15 160	0.32 283	0.31 360	0.17 223	0.17 178	0.21 294	0.18 344	0.28 352	0.17 302	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.06 146

AnonymousM	0.17 238	0.19 524	0.24 165	0.18 107	0.10 127	0.18 164	0.17 261	0.30 259	0.23 237	0.26 325	0.20 226	0.18 246	0.14 239	0.19 175	0.14 209	0.09 398	0.06 246	0.38 674	0.15 605	0.06 104	0.05 35

cross-raft	0.17 238	0.12 286	0.41 403	0.23 425	0.10 127	0.20 241	0.24 520	0.33 298	0.23 237	0.23 287	0.28 317	0.29 412	0.15 258	0.17 120	0.15 242	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.05 35

test-1	0.17 238	0.11 226	0.40 380	0.23 425	0.13 344	0.22 306	0.23 498	0.34 310	0.26 281	0.20 256	0.24 278	0.22 306	0.14 239	0.16 102	0.20 388	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.08 326

s12784h	0.17 238	0.09 89	0.26 189	0.18 107	0.07 2	0.32 498	0.19 360	0.37 364	0.32 371	0.23 287	0.25 290	0.18 246	0.17 315	0.25 299	0.16 270	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 238	0.14 405	0.32 268	0.20 239	0.09 56	0.19 199	0.17 261	0.32 283	0.30 346	0.25 312	0.33 395	0.20 280	0.17 315	0.19 175	0.15 242	0.06 49	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 238	0.10 146	0.40 380	0.20 239	0.11 185	0.20 241	0.15 160	0.36 353	0.30 346	0.23 287	0.21 241	0.26 375	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	0.17 238	0.10 146	0.37 337	0.20 239	0.12 263	0.19 199	0.15 160	0.32 283	0.28 311	0.23 287	0.23 264	0.27 385	0.15 258	0.20 198	0.13 171	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.06 104	0.06 146

S0	0.18 263	0.13 355	0.21 124	0.23 425	0.11 185	0.33 509	0.26 551	0.27 198	0.21 192	0.21 270	0.26 300	0.20 280	0.16 283	0.19 175	0.17 302	0.12 533	0.11 567	0.14 582	0.14 595	0.10 431	0.07 242

ManiGeoR	0.18 263	0.15 444	0.55 522	0.15 6	0.11 185	0.21 274	0.14 107	0.39 384	0.27 292	0.19 249	0.24 278	0.18 246	0.15 258	0.35 424	0.19 365	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 326

HLf10	0.18 263	0.15 444	0.55 522	0.15 6	0.11 185	0.21 274	0.14 107	0.39 384	0.27 292	0.19 249	0.24 278	0.18 246	0.15 258	0.35 424	0.19 365	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.08 326

TestStereo_HL2	0.18 263	0.14 405	0.34 297	0.17 54	0.11 185	0.20 241	0.15 160	0.33 298	0.29 330	0.22 279	0.29 331	0.19 266	0.17 315	0.39 447	0.18 331	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 326

GGDA	0.18 263	0.14 405	0.33 285	0.17 54	0.10 127	0.20 241	0.16 210	0.33 298	0.31 360	0.22 279	0.28 317	0.19 266	0.16 283	0.38 442	0.17 302	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.08 271	0.08 326

TestStereo-Hl	0.18 263	0.11 226	0.31 259	0.17 54	0.10 127	0.22 306	0.16 210	0.36 353	0.29 330	0.23 287	0.26 300	0.22 306	0.19 360	0.38 442	0.17 302	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.06 154	0.07 187	0.07 242

Lsterematch	0.18 263	0.13 355	0.33 285	0.19 165	0.10 127	0.23 329	0.17 261	0.25 162	0.32 371	0.28 348	0.37 435	0.24 343	0.21 380	0.23 253	0.22 436	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.07 242

WQFJA1	0.18 263	0.10 146	0.16 49	0.22 366	0.18 534	0.25 372	0.19 360	0.51 528	0.51 587	0.15 175	0.17 178	0.15 198	0.16 283	0.20 198	0.20 388	0.07 128	0.09 511	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

WQFJX1	0.18 263	0.10 146	0.16 49	0.23 425	0.17 512	0.24 352	0.19 360	0.58 613	0.52 596	0.16 204	0.16 159	0.14 176	0.15 258	0.26 317	0.17 302	0.08 295	0.09 511	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.06 146

WQFJX	0.18 263	0.10 146	0.17 70	0.22 366	0.18 534	0.25 372	0.18 313	0.53 559	0.45 533	0.17 223	0.16 159	0.14 176	0.16 283	0.23 253	0.18 331	0.07 128	0.08 475	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

NLMM	0.18 263	0.10 146	0.16 49	0.22 366	0.18 534	0.25 372	0.19 360	0.51 528	0.51 587	0.15 175	0.17 178	0.15 198	0.16 283	0.20 198	0.20 388	0.07 128	0.09 511	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IGEV-FE	0.18 263	0.10 146	0.65 569	0.20 239	0.12 263	0.19 199	0.15 160	0.34 310	0.19 141	0.28 348	0.22 255	0.27 385	0.13 203	0.23 253	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 146

H2IRNET	0.18 263	0.13 355	0.35 308	0.21 295	0.12 263	0.20 241	0.15 160	0.27 198	0.30 346	0.17 223	0.31 362	0.25 353	0.20 371	0.24 269	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.09 357	0.10 471	0.09 361	0.06 146

ACVNet-DCA	0.18 263	0.14 405	0.38 356	0.23 425	0.11 185	0.31 485	0.19 360	0.41 411	0.27 292	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.18 344	0.28 352	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.09 398

cc1	0.18 263	0.14 405	0.38 356	0.23 425	0.11 185	0.31 485	0.19 360	0.35 334	0.47 556	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.18 344	0.28 352	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 326

11t1	0.18 263	0.10 146	0.30 244	0.20 239	0.11 185	0.27 407	0.17 261	0.35 334	0.23 237	0.25 312	0.23 264	0.23 328	0.23 411	0.25 299	0.18 331	0.09 398	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 398

tt1	0.18 263	0.14 405	0.35 308	0.23 425	0.11 185	0.30 469	0.19 360	0.35 334	0.44 521	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.16 283	0.27 337	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.08 271	0.08 326

IGEV_Zeroshot_test	0.18 263	0.10 146	0.65 569	0.20 239	0.12 263	0.19 199	0.15 160	0.34 310	0.19 141	0.28 348	0.22 255	0.27 385	0.13 203	0.23 253	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.06 146

MIM_Stereo	0.18 263	0.12 286	0.38 356	0.20 239	0.11 185	0.17 136	0.14 107	0.35 334	0.25 269	0.27 335	0.35 416	0.23 328	0.13 203	0.27 337	0.16 270	0.06 49	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.06 146

HH	0.18 263	0.12 286	0.55 522	0.22 366	0.12 263	0.18 164	0.18 313	0.34 310	0.19 141	0.20 256	0.24 278	0.34 465	0.18 344	0.29 371	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 146

HanStereo	0.18 263	0.12 286	0.55 522	0.22 366	0.12 263	0.18 164	0.18 313	0.34 310	0.19 141	0.20 256	0.24 278	0.34 465	0.18 344	0.29 371	0.12 115	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.07 238	0.07 187	0.06 146

LL-Strereo2	0.18 263	0.18 508	0.39 372	0.22 366	0.12 263	0.24 352	0.13 73	0.31 271	0.23 237	0.24 302	0.20 226	0.24 343	0.12 155	0.26 317	0.15 242	0.06 49	0.06 246	0.12 533	0.09 427	0.08 271	0.07 242

riskmin	0.18 263	0.09 89	0.34 297	0.18 107	0.12 263	0.24 352	0.16 210	0.34 310	0.28 311	0.21 270	0.23 264	0.33 456	0.24 429	0.23 253	0.17 302	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.06 154	0.10 431	0.10 458

test_4	0.18 263	0.12 286	0.34 297	0.23 425	0.12 263	0.18 164	0.22 471	0.26 183	0.24 254	0.24 302	0.47 553	0.22 306	0.13 203	0.24 269	0.16 270	0.06 49	0.05 39	0.09 357	0.09 427	0.07 187	0.05 35

GMOStereo	0.18 263	0.14 405	0.30 244	0.22 366	0.12 263	0.20 241	0.27 558	0.26 183	0.28 311	0.31 427	0.32 372	0.26 375	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

error version	0.18 263	0.14 405	0.30 244	0.22 366	0.12 263	0.20 241	0.27 558	0.26 183	0.28 311	0.31 427	0.32 372	0.26 375	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

test-v	0.18 263	0.14 405	0.30 244	0.22 366	0.12 263	0.20 241	0.27 558	0.26 183	0.28 311	0.31 427	0.32 372	0.26 375	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

test_3	0.18 263	0.11 226	0.32 268	0.24 481	0.11 185	0.22 306	0.25 537	0.31 271	0.31 360	0.25 312	0.18 199	0.23 328	0.13 203	0.25 299	0.19 365	0.06 49	0.05 39	0.09 357	0.10 471	0.07 187	0.06 146

Patchmatch Stereo++	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.29 331	0.25 353	0.17 315	0.26 317	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326
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	0.18 263	0.11 226	0.35 308	0.23 425	0.11 185	0.24 352	0.20 412	0.29 239	0.26 281	0.26 325	0.25 290	0.25 353	0.18 344	0.34 415	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.09 361	0.08 326

PSM-adaLoss	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.16 210	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.29 331	0.25 353	0.18 344	0.24 269	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

ROB_FTStereo_v2	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.16 210	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.29 331	0.25 353	0.17 315	0.24 269	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

ROB_FTStereo	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.28 317	0.25 353	0.17 315	0.24 269	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

HUI-Stereo	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.28 317	0.25 353	0.17 315	0.22 243	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

DeepStereo_RVC	0.18 263	0.11 226	0.40 380	0.21 295	0.11 185	0.19 199	0.16 210	0.28 222	0.22 211	0.27 335	0.27 309	0.23 328	0.28 497	0.24 269	0.18 331	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.09 361	0.10 458

iGMRVC	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.15 160	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.29 331	0.25 353	0.17 315	0.27 337	0.17 302	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

iRAFT	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.14 107	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.29 331	0.25 353	0.17 315	0.26 317	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

CRE-IMP	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.11 185	0.24 352	0.17 261	0.29 239	0.21 192	0.27 335	0.26 300	0.24 343	0.17 315	0.23 253	0.18 331	0.08 295	0.05 39	0.10 437	0.07 238	0.10 431	0.10 458

test-2	0.18 263	0.14 405	0.30 244	0.22 366	0.12 263	0.20 241	0.27 558	0.26 183	0.28 311	0.31 427	0.32 372	0.26 375	0.17 315	0.15 72	0.12 115	0.07 128	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 263	0.12 286	0.37 337	0.22 366	0.10 127	0.18 164	0.15 160	0.29 239	0.22 211	0.28 348	0.29 331	0.25 353	0.18 344	0.25 299	0.16 270	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

rafts_anoy	0.18 263	0.15 444	0.35 308	0.22 366	0.14 394	0.19 199	0.17 261	0.32 283	0.30 346	0.23 287	0.25 290	0.20 280	0.16 283	0.22 243	0.19 365	0.08 295	0.07 385	0.10 437	0.12 552	0.09 361	0.08 326

raft+_RVC	0.18 263	0.14 405	0.32 268	0.21 295	0.15 455	0.21 274	0.16 210	0.38 372	0.34 395	0.21 270	0.28 317	0.20 280	0.15 258	0.24 269	0.19 365	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.08 326

RALCasStereoNet	0.18 263	0.15 444	0.33 285	0.21 295	0.14 394	0.21 274	0.18 313	0.31 271	0.25 269	0.21 270	0.29 331	0.22 306	0.15 258	0.27 337	0.17 302	0.08 295	0.10 542	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 398

sCroCo_RVC	0.18 263	0.14 405	0.49 480	0.27 583	0.18 534	0.22 306	0.17 261	0.27 198	0.23 237	0.14 155	0.22 255	0.17 232	0.14 239	0.21 223	0.15 242	0.10 452	0.11 567	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.09 398

DCANet	0.18 263	0.13 355	0.40 380	0.19 165	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.34 310	0.39 460	0.29 377	0.31 362	0.18 246	0.23 411	0.20 198	0.19 365	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 242

AFF-stereo	0.18 263	0.15 444	0.32 268	0.21 295	0.10 127	0.18 164	0.18 313	0.33 298	0.27 292	0.25 312	0.37 435	0.25 353	0.17 315	0.24 269	0.15 242	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 263	0.12 286	0.33 285	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.12 33	0.42 425	0.25 269	0.27 335	0.32 372	0.21 294	0.17 315	0.25 299	0.20 388	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.07 187	0.08 326
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	0.18 263	0.09 89	0.32 268	0.22 366	0.12 263	0.22 306	0.19 360	0.42 425	0.19 141	0.31 427	0.45 536	0.20 280	0.14 239	0.18 148	0.15 242	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146

RAFT-Stereo	0.18 263	0.09 89	0.32 268	0.22 366	0.12 263	0.22 306	0.19 360	0.42 425	0.19 141	0.31 427	0.45 536	0.20 280	0.14 239	0.18 148	0.15 242	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.06 104	0.06 146
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 312	0.12 286	0.22 141	0.22 366	0.13 344	0.31 485	0.22 471	0.30 259	0.27 292	0.25 312	0.31 362	0.20 280	0.20 371	0.18 148	0.17 302	0.12 533	0.09 511	0.15 598	0.16 617	0.11 480	0.12 520

HLF11	0.19 312	0.14 405	0.54 515	0.15 6	0.12 263	0.21 274	0.12 33	0.37 364	0.24 254	0.20 256	0.29 331	0.18 246	0.18 344	0.37 436	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.08 271	0.09 398

HLf8	0.19 312	0.16 473	0.55 522	0.15 6	0.12 263	0.24 352	0.14 107	0.40 397	0.31 360	0.20 256	0.26 300	0.18 246	0.15 258	0.35 424	0.17 302	0.10 452	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.09 398

TestStereo_HLe17	0.19 312	0.17 493	0.64 567	0.16 26	0.11 185	0.21 274	0.17 261	0.40 397	0.30 346	0.19 249	0.25 290	0.17 232	0.15 258	0.38 442	0.17 302	0.08 295	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

NLMM1	0.19 312	0.12 286	0.16 49	0.23 425	0.18 534	0.24 352	0.20 412	0.59 619	0.65 637	0.18 241	0.17 178	0.13 144	0.14 239	0.25 299	0.18 331	0.08 295	0.09 511	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

NLCSM	0.19 312	0.12 286	0.18 84	0.24 481	0.19 561	0.24 352	0.21 443	0.42 425	0.40 478	0.19 249	0.18 199	0.14 176	0.16 283	0.47 477	0.19 365	0.08 295	0.09 511	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.07 242

AIO-test1	0.19 312	0.14 405	0.41 403	0.27 583	0.15 455	0.21 274	0.16 210	0.39 384	0.36 424	0.17 223	0.26 300	0.18 246	0.13 203	0.28 352	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.10 437	0.11 513	0.06 104	0.09 398

rvit_0105_6	0.19 312	0.14 405	0.34 297	0.23 425	0.14 394	0.18 164	0.20 412	0.29 239	0.37 435	0.18 241	0.22 255	0.23 328	0.17 315	0.26 317	0.17 302	0.15 594	0.13 599	0.13 555	0.11 513	0.11 480	0.08 326

1test111	0.19 312	0.14 405	0.38 356	0.23 425	0.11 185	0.31 485	0.19 360	0.41 411	0.27 292	0.17 223	0.19 209	0.13 144	0.18 344	0.34 415	0.22 436	0.08 295	0.05 39	0.08 262	0.06 154	0.09 361	0.09 398

DCANet-4	0.19 312	0.10 146	0.52 508	0.19 165	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.36 353	0.39 460	0.29 377	0.30 347	0.17 232	0.22 397	0.20 198	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

fff	0.19 312	0.13 355	0.40 380	0.18 107	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.35 334	0.43 506	0.29 377	0.30 347	0.18 246	0.28 497	0.20 198	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

ADStereo(finetuned)	0.19 312	0.13 355	0.49 480	0.19 165	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.34 310	0.39 460	0.29 377	0.31 362	0.18 246	0.31 543	0.21 223	0.19 365	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.06 104	0.07 242

x	0.19 312	0.11 226	0.29 233	0.20 239	0.11 185	0.26 396	0.18 313	0.41 411	0.29 330	0.25 312	0.29 331	0.28 401	0.24 429	0.26 317	0.23 457	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.08 326

DisPM	0.19 312	0.10 146	0.35 308	0.23 425	0.13 344	0.18 164	0.20 412	0.29 239	0.29 330	0.33 462	0.34 405	0.23 328	0.16 283	0.33 408	0.16 270	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.11 496

iRaft-Stereo_20w	0.19 312	0.10 146	0.46 456	0.19 165	0.13 344	0.25 372	0.19 360	0.52 547	0.19 141	0.29 377	0.21 241	0.22 306	0.20 371	0.28 352	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.08 271	0.08 326

TRStereo	0.19 312	0.17 493	0.47 464	0.23 425	0.19 561	0.19 199	0.16 210	0.52 547	0.28 311	0.20 256	0.19 209	0.21 294	0.13 203	0.24 269	0.13 171	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.11 513	0.06 104	0.06 146

Pruner-Stereo	0.19 312	0.11 226	0.34 297	0.29 607	0.12 263	0.19 199	0.17 261	0.31 271	0.29 330	0.33 462	0.32 372	0.25 353	0.15 258	0.24 269	0.21 415	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.09 398

RALAANet	0.19 312	0.18 508	0.37 337	0.23 425	0.14 394	0.23 329	0.13 73	0.37 364	0.29 330	0.28 348	0.26 300	0.25 353	0.15 258	0.26 317	0.18 331	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.06 146

csc	0.19 312	0.13 355	0.40 380	0.18 107	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.35 334	0.43 506	0.29 377	0.30 347	0.18 246	0.28 497	0.20 198	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

cscssc	0.19 312	0.13 355	0.40 380	0.18 107	0.09 56	0.19 199	0.18 313	0.35 334	0.43 506	0.29 377	0.30 347	0.18 246	0.28 497	0.20 198	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.05 69	0.05 7	0.07 242

GMStereo	0.19 312	0.25 584	0.40 380	0.21 295	0.12 263	0.22 306	0.19 360	0.29 239	0.40 478	0.25 312	0.23 264	0.16 220	0.15 258	0.25 299	0.19 365	0.09 398	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.10 431	0.08 326
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	0.20 333	0.14 405	0.31 259	0.22 366	0.12 263	0.26 396	0.16 210	0.31 271	0.27 292	0.32 449	0.58 605	0.23 328	0.15 258	0.23 253	0.17 302	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.07 238	0.08 271	0.06 146

fast-iter	0.20 333	0.13 355	0.33 285	0.18 107	0.15 455	0.17 136	0.16 210	0.34 310	0.21 192	0.37 523	0.39 464	0.36 484	0.24 429	0.29 371	0.21 415	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.09 427	0.09 361	0.07 242

CoSv	0.20 333	0.13 355	0.33 285	0.18 107	0.15 455	0.17 136	0.16 210	0.34 310	0.21 192	0.37 523	0.39 464	0.36 484	0.24 429	0.29 371	0.21 415	0.06 49	0.05 39	0.08 262	0.09 427	0.09 361	0.07 242

AIO-test2	0.20 333	0.20 537	0.36 328	0.26 555	0.15 455	0.22 306	0.16 210	0.42 425	0.42 498	0.16 204	0.29 331	0.15 198	0.11 121	0.26 317	0.13 171	0.18 632	0.06 246	0.10 437	0.11 513	0.07 187	0.07 242

rvit_0105_4	0.20 333	0.15 444	0.38 356	0.23 425	0.14 394	0.20 241	0.22 471	0.33 298	0.39 460	0.19 249	0.24 278	0.25 353	0.19 360	0.27 337	0.17 302	0.16 610	0.13 599	0.13 555	0.11 513	0.11 480	0.08 326

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 333	0.72 686	0.70 587	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	0.35 676	0.04 2	0.08 262	0.07 238	0.11 480	0.23 650

test_sample1	0.20 333	0.10 146	0.28 219	0.19 165	0.12 263	0.28 427	0.19 360	0.41 411	0.25 269	0.26 325	0.31 362	0.29 412	0.26 461	0.44 467	0.21 415	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.09 398

MyStereo06	0.20 333	0.12 286	0.57 532	0.21 295	0.14 394	0.25 372	0.23 498	0.40 397	0.21 192	0.30 409	0.24 278	0.31 438	0.18 344	0.22 243	0.18 331	0.07 128	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

xx1	0.20 333	0.14 405	0.38 356	0.23 425	0.11 185	0.31 485	0.19 360	0.35 334	0.47 556	0.17 223	0.19 209	0.28 401	0.24 429	0.28 352	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.10 437	0.09 427	0.09 361	0.09 398

GCAPDPT-zeroshot	0.20 333	0.08 42	1.14 665	0.29 607	0.43 670	0.16 98	0.15 160	0.27 198	0.25 269	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	0.06 146

DCRE	0.20 333	0.13 355	0.40 380	0.21 295	0.15 455	0.20 241	0.19 360	0.30 259	0.27 292	0.22 279	0.80 652	0.23 328	0.16 283	0.23 253	0.15 242	0.07 128	0.07 385	0.07 161	0.08 323	0.07 187	0.06 146

qqq	0.20 333	0.12 286	0.31 259	0.20 239	0.11 185	0.23 329	0.19 360	0.41 411	0.27 292	0.24 302	0.28 317	0.28 401	0.24 429	0.34 415	0.22 436	0.08 295	0.07 385	0.10 437	0.09 427	0.09 361	0.09 398

PFNet+	0.20 333	0.10 146	0.37 337	0.21 295	0.12 263	0.17 136	0.19 360	0.29 239	0.34 395	0.33 462	0.32 372	0.24 343	0.16 283	0.32 401	0.17 302	0.10 452	0.07 385	0.11 495	0.10 471	0.08 271	0.12 520

NF-Stereo	0.20 333	0.10 146	0.35 308	0.24 481	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.38 372	0.32 371	0.28 348	0.30 347	0.22 306	0.16 283	0.51 494	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 540

OCTAStereo	0.20 333	0.10 146	0.35 308	0.24 481	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.38 372	0.32 371	0.28 348	0.30 347	0.22 306	0.16 283	0.51 494	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 540

RE-Stereo	0.20 333	0.10 146	0.35 308	0.24 481	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.38 372	0.32 371	0.28 348	0.30 347	0.22 306	0.16 283	0.51 494	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 540

TVStereo	0.20 333	0.10 146	0.35 308	0.24 481	0.12 263	0.21 274	0.18 313	0.38 372	0.32 371	0.28 348	0.30 347	0.22 306	0.16 283	0.51 494	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.13 540

sAnonymous2	0.20 333	0.21 552	0.58 537	0.24 481	0.17 512	0.22 306	0.19 360	0.34 310	0.28 311	0.17 223	0.19 209	0.17 232	0.16 283	0.17 120	0.14 209	0.10 452	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.23 638	0.17 596

CroCo_RVC	0.20 333	0.21 552	0.58 537	0.24 481	0.17 512	0.22 306	0.19 360	0.34 310	0.28 311	0.17 223	0.19 209	0.17 232	0.16 283	0.17 120	0.14 209	0.10 452	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.23 638	0.17 596

111	0.20 333	0.17 493	0.40 380	0.18 107	0.09 56	0.24 352	0.17 261	0.41 411	0.45 533	0.23 287	0.29 331	0.29 412	0.21 380	0.24 269	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 326

HITNet	0.20 333	0.17 493	0.43 426	0.19 165	0.08 25	0.27 407	0.14 107	0.42 425	0.30 346	0.29 377	0.32 372	0.27 385	0.21 380	0.28 352	0.25 479	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.06 146
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	0.21 354	0.20 537	0.29 233	0.23 425	0.11 185	0.36 543	0.17 261	0.37 364	0.29 330	0.24 302	0.28 317	0.19 266	0.21 380	0.53 507	0.21 415	0.10 452	0.08 475	0.10 437	0.10 471	0.11 480	0.08 326

TestStereo_HL3	0.21 354	0.13 355	0.77 599	0.17 54	0.11 185	0.23 329	0.16 210	0.34 310	0.20 170	0.27 335	0.38 450	0.23 328	0.19 360	0.41 457	0.14 209	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.07 187	0.08 326

DNS	0.21 354	0.09 89	0.27 201	0.24 481	0.11 185	0.29 449	0.16 210	0.27 198	0.16 72	1.35 694	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	0.12 520

IGEV_i1	0.21 354	0.11 226	0.43 426	0.22 366	0.11 185	0.31 485	0.19 360	0.43 439	0.30 346	0.29 377	0.30 347	0.31 438	0.20 371	0.33 408	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.08 326

Selective-IGEV-i1	0.21 354	0.10 146	0.31 259	0.23 425	0.13 344	0.31 485	0.22 471	0.46 468	0.42 498	0.27 335	0.32 372	0.33 456	0.17 315	0.25 299	0.19 365	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.09 398

Hybrid-DGEV-2	0.21 354	0.15 444	0.34 297	0.24 481	0.13 344	0.28 427	0.14 107	0.48 490	0.44 521	0.27 335	0.24 278	0.25 353	0.25 451	0.28 352	0.19 365	0.07 128	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.07 242

FACV-RUCA	0.21 354	0.15 444	0.32 268	0.23 425	0.23 617	0.26 396	0.19 360	0.39 384	0.34 395	0.25 312	0.32 372	0.21 294	0.24 429	0.24 269	0.19 365	0.10 452	0.07 385	0.15 598	0.08 323	0.16 577	0.13 540

IGEV-RUCA	0.21 354	0.08 42	0.23 155	0.19 165	0.19 561	0.28 427	0.24 520	0.23 125	0.21 192	0.20 256	0.23 264	0.28 401	0.49 632	0.26 317	0.18 331	0.09 398	0.08 475	0.18 625	0.13 580	0.17 594	0.17 596

rvit_0105_5	0.21 354	0.15 444	0.38 356	0.23 425	0.13 344	0.22 306	0.24 520	0.36 353	0.39 460	0.21 270	0.23 264	0.26 375	0.19 360	0.26 317	0.19 365	0.15 594	0.13 599	0.12 533	0.12 552	0.10 431	0.09 398

GCAP-BAT	0.21 354	0.08 42	1.22 670	0.29 607	0.43 670	0.16 98	0.15 160	0.27 198	0.25 269	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	0.06 146

test_sample2	0.21 354	0.10 146	0.28 219	0.19 165	0.11 185	0.27 407	0.21 443	0.43 439	0.29 330	0.26 325	0.31 362	0.30 429	0.24 429	0.45 470	0.18 331	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.09 398

mmm	0.21 354	0.12 286	0.31 259	0.22 366	0.12 263	0.28 427	0.21 443	0.41 411	0.27 292	0.29 377	0.38 450	0.29 412	0.24 429	0.29 371	0.22 436	0.09 398	0.07 385	0.11 495	0.09 427	0.10 431	0.09 398

CASS	0.21 354	0.15 444	0.32 268	0.26 555	0.11 185	0.28 427	0.19 360	0.39 384	0.30 346	0.32 449	0.34 405	0.25 353	0.24 429	0.25 299	0.20 388	0.13 554	0.08 475	0.11 495	0.09 427	0.11 480	0.11 496
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 354	0.16 473	0.32 268	0.26 555	0.13 344	0.26 396	0.27 558	0.40 397	0.36 424	0.29 377	0.39 464	0.22 306	0.21 380	0.33 408	0.17 302	0.07 128	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.07 242

RAFT_CTSACE	0.21 354	0.16 473	0.41 403	0.25 521	0.15 455	0.22 306	0.24 520	0.32 283	0.28 311	0.33 462	0.51 571	0.29 412	0.17 315	0.32 401	0.13 171	0.06 49	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.06 146

RAFT+CT+SA	0.21 354	0.18 508	0.33 285	0.25 521	0.18 534	0.23 329	0.29 581	0.40 397	0.36 424	0.24 302	0.38 450	0.18 246	0.16 283	0.32 401	0.16 270	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.12 552	0.09 361	0.09 398

SA-5K	0.21 354	0.16 473	0.32 268	0.26 555	0.13 344	0.26 396	0.27 558	0.40 397	0.36 424	0.29 377	0.39 464	0.22 306	0.21 380	0.33 408	0.17 302	0.07 128	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.07 242

CIPLG	0.21 354	0.21 552	0.55 522	0.23 425	0.15 455	0.25 372	0.20 412	0.35 334	0.29 330	0.31 427	0.33 395	0.22 306	0.15 258	0.26 317	0.20 388	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326

IPLG	0.21 354	0.15 444	0.53 512	0.21 295	0.12 263	0.28 427	0.17 261	0.42 425	0.30 346	0.33 462	0.32 372	0.15 198	0.17 315	0.50 489	0.21 415	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IPLGR_C	0.21 354	0.22 566	0.60 545	0.23 425	0.15 455	0.24 352	0.20 412	0.35 334	0.29 330	0.31 427	0.32 372	0.22 306	0.15 258	0.25 299	0.20 388	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326

MIPNet	0.21 354	0.15 444	0.52 508	0.21 295	0.12 263	0.27 407	0.20 412	0.45 457	0.37 435	0.30 409	0.23 264	0.19 266	0.24 429	0.27 337	0.19 365	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IPLGR	0.21 354	0.13 355	0.61 548	0.21 295	0.11 185	0.25 372	0.18 313	0.41 411	0.37 435	0.28 348	0.27 309	0.21 294	0.19 360	0.37 436	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.07 187	0.06 146

ACRE	0.21 354	0.20 537	0.62 556	0.23 425	0.15 455	0.24 352	0.20 412	0.35 334	0.28 311	0.31 427	0.32 372	0.22 306	0.15 258	0.25 299	0.20 388	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326

GANet-ADL	0.21 354	0.12 286	0.45 448	0.23 425	0.14 394	0.29 449	0.19 360	0.46 468	0.35 411	0.25 312	0.32 372	0.32 448	0.19 360	0.24 269	0.20 388	0.10 452	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.10 458

LCNet	0.21 354	0.11 226	0.29 233	0.25 521	0.12 263	0.23 329	0.19 360	0.34 310	0.26 281	0.28 348	0.35 416	0.26 375	0.30 526	0.35 424	0.17 302	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.10 471	0.13 537	0.22 643

PSM-softLoss	0.21 354	0.10 146	0.39 372	0.24 481	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.38 372	0.26 281	0.29 377	0.32 372	0.24 343	0.16 283	0.52 500	0.20 388	0.09 398	0.06 246	0.10 437	0.09 427	0.08 271	0.12 520

KMStereo	0.21 354	0.10 146	0.39 372	0.24 481	0.12 263	0.20 241	0.18 313	0.38 372	0.26 281	0.29 377	0.32 372	0.24 343	0.16 283	0.52 500	0.20 388	0.09 398	0.06 246	0.10 437	0.09 427	0.08 271	0.12 520

SST-Stereo	0.21 354	0.10 146	0.37 337	0.24 481	0.13 344	0.19 199	0.17 261	0.31 271	0.24 254	0.34 482	0.33 395	0.29 412	0.25 451	0.56 527	0.17 302	0.08 295	0.05 39	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.07 242

RAFT_R40	0.21 354	0.10 146	0.37 337	0.24 481	0.13 344	0.18 164	0.18 313	0.31 271	0.29 330	0.33 462	0.33 395	0.30 429	0.24 429	0.55 516	0.18 331	0.08 295	0.05 39	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.07 242

RAFT-345	0.21 354	0.10 146	0.46 456	0.22 366	0.11 185	0.20 241	0.16 210	0.26 183	0.25 269	0.27 335	0.66 631	0.21 294	0.16 283	0.55 516	0.21 415	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 146

RAFT	0.21 354	0.17 493	0.32 268	0.24 481	0.12 263	0.25 372	0.27 558	0.35 334	0.28 311	0.33 462	0.33 395	0.38 498	0.22 397	0.29 371	0.17 302	0.08 295	0.08 475	0.11 495	0.10 471	0.10 431	0.06 146

GMM-Stereo	0.21 354	0.10 146	0.43 426	0.23 425	0.13 344	0.24 352	0.25 537	0.37 364	0.27 292	0.30 409	0.45 536	0.27 385	0.21 380	0.31 394	0.17 302	0.07 128	0.05 39	0.10 437	0.09 427	0.08 271	0.19 616

Prome-Stereo	0.21 354	0.10 146	0.30 244	0.24 481	0.12 263	0.23 329	0.23 498	0.36 353	0.25 269	0.33 462	0.59 608	0.24 343	0.28 497	0.29 371	0.16 270	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.20 628

TestStereo	0.21 354	0.19 524	0.40 380	0.25 521	0.10 127	0.22 306	0.21 443	0.31 271	0.31 360	0.23 287	0.34 405	0.22 306	0.18 344	0.62 563	0.18 331	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.07 238	0.11 480	0.06 146

XX-Stereo	0.21 354	0.10 146	0.83 620	0.26 555	0.17 512	0.23 329	0.13 73	0.40 397	0.18 122	0.20 256	0.41 483	0.31 438	0.10 81	0.32 401	0.12 115	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 354	0.10 146	0.33 285	0.21 295	0.12 263	0.30 469	0.46 660	0.46 468	0.20 170	0.25 312	0.50 565	0.17 232	0.16 283	0.24 269	0.23 457	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.10 471	0.06 104	0.07 242

FENet	0.21 354	0.11 226	0.45 448	0.21 295	0.12 263	0.26 396	0.17 261	0.41 411	0.35 411	0.30 409	0.31 362	0.29 412	0.23 411	0.26 317	0.23 457	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.09 398

MyStereo8	0.22 391	0.15 444	0.63 559	0.21 295	0.17 512	0.31 485	0.16 210	0.36 353	0.32 371	0.28 348	0.36 426	0.25 353	0.18 344	0.25 299	0.28 504	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 431	0.12 520

ffm	0.22 391	0.12 286	0.42 413	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.20 412	0.35 334	0.44 521	0.30 409	0.42 500	0.34 465	0.23 411	0.27 337	0.11 45	0.08 295	0.05 39	0.11 495	0.10 471	0.08 271	0.08 326

StereoVision	0.22 391	0.18 508	0.37 337	0.27 583	0.17 512	0.23 329	0.22 471	0.38 372	0.31 360	0.20 256	0.51 571	0.22 306	0.16 283	0.28 352	0.18 331	0.11 493	0.12 587	0.13 555	0.13 580	0.10 431	0.07 242

raft_robust	0.22 391	0.17 493	0.30 244	0.22 366	0.12 263	0.23 329	0.22 471	0.49 500	0.48 566	0.32 449	0.32 372	0.26 375	0.23 411	0.53 507	0.15 242	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.10 471	0.08 271	0.06 146

Sa-1000	0.22 391	0.15 444	0.35 308	0.23 425	0.13 344	0.28 427	0.23 498	0.47 477	0.39 460	0.30 409	0.50 565	0.26 375	0.19 360	0.33 408	0.16 270	0.07 128	0.06 246	0.10 437	0.11 513	0.08 271	0.06 146

SA	0.22 391	0.16 473	0.36 328	0.23 425	0.13 344	0.24 352	0.23 498	0.45 457	0.40 478	0.27 335	0.44 524	0.23 328	0.23 411	0.33 408	0.17 302	0.07 128	0.06 246	0.10 437	0.11 513	0.08 271	0.06 146

dd	0.22 391	0.26 595	0.40 380	0.22 366	0.12 263	0.25 372	0.21 443	0.32 283	0.44 521	0.29 377	0.28 317	0.25 353	0.16 283	0.30 387	0.25 479	0.12 533	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.11 480	0.09 398

GwcNet-ADL	0.22 391	0.14 405	0.58 537	0.24 481	0.13 344	0.22 306	0.23 498	0.49 500	0.40 478	0.27 335	0.29 331	0.30 429	0.20 371	0.26 317	0.23 457	0.09 398	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 361	0.09 398

HHNet	0.22 391	0.12 286	0.52 508	0.18 107	0.18 534	0.20 241	0.20 412	0.34 310	0.31 360	0.32 449	0.59 608	0.20 280	0.21 380	0.24 269	0.31 532	0.08 295	0.05 39	0.09 357	0.07 238	0.08 271	0.11 496

KYRaft	0.22 391	0.10 146	0.30 244	0.23 425	0.12 263	0.23 329	0.23 498	0.35 334	0.24 254	0.35 499	0.54 589	0.34 465	0.26 461	0.29 371	0.15 242	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.10 471	0.08 271	0.31 668

IRAFT_RVC	0.22 391	0.12 286	0.39 372	0.26 555	0.11 185	0.18 164	0.24 520	0.40 397	0.37 435	0.31 427	0.30 347	0.29 412	0.24 429	0.55 516	0.22 436	0.08 295	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.08 271	0.07 242

GES	0.22 391	0.12 286	0.42 413	0.20 239	0.14 394	0.27 407	0.19 360	0.49 500	0.33 385	0.30 409	0.36 426	0.25 353	0.23 411	0.29 371	0.22 436	0.10 452	0.08 475	0.08 262	0.07 238	0.10 431	0.11 496

SFCPSM	0.22 391	0.10 146	0.51 501	0.21 295	0.14 394	0.34 523	0.22 471	0.55 578	0.39 460	0.29 377	0.32 372	0.23 328	0.21 380	0.27 337	0.19 365	0.09 398	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.08 326

DMCA	0.22 391	0.14 405	0.36 328	0.22 366	0.14 394	0.27 407	0.20 412	0.43 439	0.38 450	0.31 427	0.32 372	0.33 456	0.24 429	0.24 269	0.28 504	0.11 493	0.08 475	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.11 496

BEATNet_4x	0.22 391	0.18 508	0.47 464	0.22 366	0.10 127	0.28 427	0.14 107	0.46 468	0.32 371	0.31 427	0.34 405	0.31 438	0.25 451	0.31 394	0.29 516	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.06 154	0.10 431	0.08 326

MLCV	0.22 391	0.16 473	0.44 436	0.21 295	0.08 25	0.29 449	0.19 360	0.38 372	0.37 435	0.38 538	0.44 524	0.31 438	0.21 380	0.41 457	0.24 469	0.07 128	0.05 39	0.06 49	0.05 69	0.07 187	0.06 146

DN-CSS_ROB	0.22 391	0.25 584	0.47 464	0.24 481	0.14 394	0.25 372	0.12 33	0.40 397	0.33 385	0.29 377	0.42 500	0.22 306	0.20 371	0.33 408	0.19 365	0.07 128	0.06 246	0.11 495	0.11 513	0.11 480	0.07 242

Select-FE	0.23 408	0.14 405	0.78 600	0.22 366	0.18 534	0.22 306	0.13 73	0.43 439	0.26 281	0.28 348	0.33 395	0.39 510	0.29 512	0.27 337	0.19 365	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.13 580	0.08 271	0.12 520

G2L-ROB	0.23 408	0.15 444	0.41 403	0.19 165	0.12 263	0.27 407	0.21 443	0.47 477	0.33 385	0.34 482	0.31 362	0.41 532	0.22 397	0.49 485	0.26 493	0.09 398	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.09 361	0.10 458

DFGA-Net	0.23 408	0.24 579	0.49 480	0.22 366	0.15 455	0.25 372	0.17 261	0.39 384	0.39 460	0.29 377	0.31 362	0.21 294	0.17 315	0.59 544	0.28 504	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.09 427	0.10 431	0.08 326

PAM_32	0.23 408	0.10 146	0.63 559	0.21 295	0.14 394	0.33 509	0.19 360	0.36 353	0.23 237	0.29 377	0.28 317	0.56 616	0.28 497	0.27 337	0.18 331	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.09 427	0.07 187	0.09 398

PAM	0.23 408	0.10 146	0.63 559	0.22 366	0.15 455	0.34 523	0.21 443	0.37 364	0.22 211	0.31 427	0.27 309	0.55 612	0.26 461	0.26 317	0.17 302	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.09 427	0.07 187	0.09 398

rvit_0105_3	0.23 408	0.17 493	0.40 380	0.25 521	0.15 455	0.24 352	0.28 574	0.38 372	0.41 490	0.25 312	0.25 290	0.28 401	0.21 380	0.28 352	0.20 388	0.15 594	0.13 599	0.14 582	0.15 605	0.10 431	0.09 398

UGAM-zero	0.23 408	0.10 146	0.54 515	0.19 165	0.13 344	0.21 274	0.14 107	0.44 447	0.22 211	0.28 348	0.28 317	0.51 595	0.33 553	0.65 579	0.14 209	0.07 128	0.06 246	0.07 161	0.08 323	0.06 104	0.07 242

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 408	0.13 355	0.83 620	0.20 239	0.21 588	0.23 329	0.17 261	0.48 490	0.27 292	0.23 287	0.29 331	0.39 510	0.23 411	0.25 299	0.15 242	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.11 513	0.11 480	0.10 458

test_sample3	0.23 408	0.12 286	0.43 426	0.19 165	0.12 263	0.32 498	0.20 412	0.50 511	0.34 395	0.31 427	0.33 395	0.29 412	0.22 397	0.53 507	0.22 436	0.10 452	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.10 431	0.10 458

MyStereo05	0.23 408	0.12 286	0.57 532	0.21 295	0.14 394	0.25 372	0.23 498	0.48 490	0.52 596	0.31 427	0.23 264	0.25 353	0.22 397	0.30 387	0.21 415	0.07 128	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

MyStereo04	0.23 408	0.12 286	0.55 522	0.22 366	0.14 394	0.25 372	0.23 498	0.49 500	0.52 596	0.28 348	0.23 264	0.27 385	0.23 411	0.30 387	0.22 436	0.07 128	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.08 271	0.08 326

CoDeX	0.23 408	0.12 286	0.46 456	0.21 295	0.14 394	0.29 449	0.21 443	0.53 559	0.41 490	0.29 377	0.35 416	0.29 412	0.22 397	0.48 480	0.19 365	0.09 398	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.07 242

PCWNet_CMD	0.23 408	0.13 355	0.48 474	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.16 210	0.46 468	0.46 551	0.29 377	0.36 426	0.37 490	0.24 429	0.28 352	0.20 388	0.09 398	0.06 246	0.10 437	0.08 323	0.11 480	0.09 398

anonymousa	0.23 408	0.11 226	0.50 491	0.21 295	0.16 488	0.31 485	0.20 412	0.36 353	0.35 411	0.32 449	0.50 565	0.39 510	0.26 461	0.22 243	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.11 513	0.07 187	0.08 326

BUS	0.23 408	0.12 286	0.28 219	0.25 521	0.14 394	0.43 593	0.17 261	0.56 594	0.34 395	0.34 482	0.35 416	0.32 448	0.20 371	0.26 317	0.21 415	0.10 452	0.07 385	0.11 495	0.10 471	0.09 361	0.09 398

IER	0.23 408	0.12 286	0.39 372	0.20 239	0.14 394	0.31 485	0.19 360	0.42 425	0.36 424	0.33 462	0.40 475	0.32 448	0.33 553	0.29 371	0.22 436	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.08 326

test_5	0.23 408	0.19 524	0.38 356	0.26 555	0.18 534	0.25 372	0.29 581	0.40 397	0.37 435	0.29 377	0.40 475	0.25 353	0.22 397	0.34 415	0.18 331	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.09 427	0.10 431	0.10 458

BSDual-CNN	0.23 408	0.12 286	0.28 219	0.25 521	0.14 394	0.35 538	0.21 443	0.56 594	0.34 395	0.34 482	0.35 416	0.38 498	0.24 429	0.26 317	0.21 415	0.10 452	0.07 385	0.11 495	0.10 471	0.09 361	0.09 398

iRaft-Stereo_5w	0.23 408	0.18 508	0.44 436	0.22 366	0.13 344	0.19 199	0.19 360	0.37 364	0.32 371	0.28 348	0.37 435	0.34 465	0.23 411	0.65 579	0.27 499	0.06 49	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.09 361	0.08 326

psmg	0.23 408	0.12 286	0.28 219	0.21 295	0.14 394	0.35 538	0.23 498	0.51 528	0.34 395	0.35 499	0.38 450	0.38 498	0.24 429	0.26 317	0.21 415	0.10 452	0.08 475	0.10 437	0.10 471	0.09 361	0.08 326

UDGNet	0.23 408	0.31 626	0.38 356	0.24 481	0.14 394	0.24 352	0.18 313	0.32 283	0.43 506	0.29 377	0.28 317	0.24 343	0.19 360	0.29 371	0.20 388	0.15 594	0.07 385	0.21 639	0.11 513	0.14 555	0.10 458

OMP-Stereo	0.23 408	0.14 405	0.35 308	0.29 607	0.13 344	0.21 274	0.16 210	0.37 364	0.33 385	0.34 482	0.30 347	0.34 465	0.19 360	0.70 593	0.24 469	0.07 128	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.07 187	0.06 146

IIG-Stereo	0.23 408	0.13 355	0.35 308	0.29 607	0.12 263	0.23 329	0.14 107	0.38 372	0.31 360	0.34 482	0.37 435	0.33 456	0.21 380	0.70 593	0.26 493	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.07 238	0.07 187	0.06 146

ASMatch	0.23 408	0.11 226	0.51 501	0.24 481	0.14 394	0.19 199	0.17 261	0.31 271	0.28 311	0.28 348	0.68 635	0.27 385	0.26 461	0.50 489	0.22 436	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.11 496

PFNet	0.23 408	0.10 146	0.57 532	0.24 481	0.14 394	0.22 306	0.19 360	0.39 384	0.33 385	0.35 499	0.32 372	0.27 385	0.19 360	0.64 572	0.22 436	0.09 398	0.05 39	0.09 357	0.07 238	0.08 271	0.07 242

ICVP	0.23 408	0.13 355	0.44 436	0.26 555	0.14 394	0.29 449	0.25 537	0.45 457	0.33 385	0.29 377	0.43 513	0.35 479	0.25 451	0.26 317	0.23 457	0.12 533	0.09 511	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.10 458
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 408	0.18 508	0.63 559	0.27 583	0.18 534	0.41 577	0.23 498	0.43 439	0.35 411	0.23 287	0.27 309	0.20 280	0.18 344	0.27 337	0.18 331	0.12 533	0.11 567	0.10 437	0.10 471	0.11 480	0.12 520

CFNet_pseudo	0.23 408	0.13 355	0.47 464	0.19 165	0.13 344	0.26 396	0.16 210	0.44 447	0.44 521	0.29 377	0.37 435	0.38 498	0.23 411	0.29 371	0.21 415	0.09 398	0.06 246	0.11 495	0.08 323	0.11 480	0.09 398

ACVNet	0.23 408	0.13 355	0.35 308	0.18 107	0.15 455	0.27 407	0.23 498	0.39 384	0.44 521	0.28 348	0.41 483	0.38 498	0.26 461	0.27 337	0.32 537	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.10 431	0.07 242

MSMDNet	0.23 408	0.13 355	0.48 474	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.16 210	0.46 468	0.46 551	0.29 377	0.36 426	0.37 490	0.24 429	0.28 352	0.20 388	0.09 398	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.11 480	0.09 398

ccs_rob	0.23 408	0.13 355	0.47 464	0.20 239	0.13 344	0.26 396	0.17 261	0.44 447	0.44 521	0.29 377	0.37 435	0.38 498	0.23 411	0.29 371	0.21 415	0.09 398	0.06 246	0.11 495	0.08 323	0.11 480	0.09 398

G2L-Stereo_test	0.24 439	0.16 473	0.38 356	0.19 165	0.13 344	0.27 407	0.24 520	0.49 500	0.38 450	0.37 523	0.37 435	0.40 525	0.24 429	0.52 500	0.28 504	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.06 154	0.09 361	0.08 326

DCVSM-stereo	0.24 439	0.13 355	0.52 508	0.20 239	0.14 394	0.26 396	0.13 73	0.34 310	0.34 395	0.41 572	0.33 395	0.47 571	0.29 512	0.30 387	0.22 436	0.10 452	0.10 542	0.11 495	0.10 471	0.12 521	0.15 574

rvit_stereo_0075_2	0.24 439	0.17 493	0.50 491	0.26 555	0.22 604	0.22 306	0.15 160	0.40 397	0.35 411	0.27 335	0.37 435	0.29 412	0.20 371	0.28 352	0.19 365	0.17 621	0.12 587	0.19 633	0.12 552	0.13 537	0.13 540

test_sample5	0.24 439	0.13 355	0.42 413	0.21 295	0.12 263	0.30 469	0.21 443	0.50 511	0.34 395	0.32 449	0.41 483	0.29 412	0.23 411	0.55 516	0.21 415	0.10 452	0.07 385	0.10 437	0.09 427	0.11 480	0.10 458

test_sample4	0.24 439	0.13 355	0.43 426	0.20 239	0.12 263	0.32 498	0.21 443	0.51 528	0.34 395	0.31 427	0.37 435	0.28 401	0.23 411	0.53 507	0.21 415	0.10 452	0.07 385	0.10 437	0.09 427	0.11 480	0.10 458

tta	0.24 439	0.12 286	0.40 380	0.19 165	0.10 127	0.27 407	0.19 360	0.51 528	0.45 533	0.34 482	0.41 483	0.31 438	0.26 461	0.58 538	0.28 504	0.10 452	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.08 271	0.07 242

qqq1	0.24 439	0.12 286	0.40 380	0.19 165	0.10 127	0.27 407	0.19 360	0.51 528	0.45 533	0.34 482	0.41 483	0.31 438	0.26 461	0.58 538	0.16 270	0.10 452	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

fff1	0.24 439	0.12 286	0.40 380	0.19 165	0.10 127	0.27 407	0.19 360	0.51 528	0.45 533	0.34 482	0.41 483	0.31 438	0.26 461	0.58 538	0.16 270	0.10 452	0.07 385	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

DualNet	0.24 439	0.13 355	0.42 413	0.21 295	0.12 263	0.30 469	0.21 443	0.50 511	0.34 395	0.33 462	0.43 513	0.29 412	0.23 411	0.55 516	0.21 415	0.10 452	0.07 385	0.10 437	0.09 427	0.11 480	0.10 458

GMStereo_Zeroshot	0.24 439	0.21 552	0.45 448	0.26 555	0.13 344	0.28 427	0.15 160	0.39 384	0.35 411	0.37 523	0.43 513	0.40 525	0.17 315	0.34 415	0.20 388	0.12 533	0.07 385	0.13 555	0.07 238	0.16 577	0.09 398

CFNet_ucs	0.24 439	0.13 355	0.50 491	0.20 239	0.15 455	0.28 427	0.17 261	0.49 500	0.45 533	0.32 449	0.42 500	0.39 510	0.22 397	0.31 394	0.21 415	0.11 493	0.08 475	0.12 533	0.09 427	0.12 521	0.11 496

gwcnet-sp	0.24 439	0.13 355	0.63 559	0.22 366	0.14 394	0.34 523	0.22 471	0.44 447	0.39 460	0.35 499	0.34 405	0.27 385	0.27 480	0.35 424	0.25 479	0.09 398	0.08 475	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.09 398

scenet	0.24 439	0.13 355	0.63 559	0.22 366	0.14 394	0.34 523	0.22 471	0.44 447	0.39 460	0.35 499	0.34 405	0.27 385	0.27 480	0.35 424	0.25 479	0.09 398	0.08 475	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.09 398

ToySt	0.24 439	0.16 473	0.48 474	0.21 295	0.13 344	0.29 449	0.29 581	0.39 384	0.39 460	0.27 335	0.35 416	0.39 510	0.31 543	0.31 394	0.29 516	0.08 295	0.09 511	0.10 437	0.11 513	0.11 480	0.10 458

ssnet	0.24 439	0.13 355	0.63 559	0.22 366	0.14 394	0.34 523	0.22 471	0.44 447	0.39 460	0.35 499	0.34 405	0.27 385	0.27 480	0.35 424	0.25 479	0.09 398	0.08 475	0.09 357	0.09 427	0.09 361	0.09 398

STrans-v2	0.24 439	0.13 355	0.54 515	0.21 295	0.12 263	0.23 329	0.21 443	0.47 477	0.28 311	0.31 427	0.42 500	0.36 484	0.35 567	0.62 563	0.23 457	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.06 146

TransformOpticalFlow	0.24 439	0.13 355	0.56 529	0.23 425	0.11 185	0.21 274	0.19 360	0.40 397	0.32 371	0.30 409	0.43 513	0.36 484	0.31 543	0.61 555	0.20 388	0.07 128	0.05 39	0.08 262	0.07 238	0.06 104	0.07 242

DRaft	0.24 439	0.10 146	0.34 297	0.18 107	0.12 263	0.28 427	0.23 498	0.33 298	0.39 460	0.38 538	0.61 620	0.21 294	0.41 599	0.48 480	0.42 589	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.08 326

HCRNet	0.24 439	0.25 584	0.33 285	0.34 638	0.16 488	0.27 407	0.18 313	0.43 439	0.35 411	0.30 409	0.35 416	0.32 448	0.22 397	0.44 467	0.20 388	0.13 554	0.08 475	0.13 555	0.11 513	0.10 431	0.09 398

ARAFT	0.24 439	0.21 552	0.78 600	0.22 366	0.12 263	0.29 449	0.24 520	0.43 439	0.32 371	0.33 462	0.28 317	0.28 401	0.19 360	0.49 485	0.18 331	0.07 128	0.06 246	0.12 533	0.11 513	0.09 361	0.06 146

cf-r	0.24 439	0.15 444	0.44 436	0.21 295	0.14 394	0.27 407	0.22 471	0.42 425	0.40 478	0.30 409	0.42 500	0.42 541	0.26 461	0.43 463	0.25 479	0.11 493	0.06 246	0.08 262	0.10 471	0.08 271	0.08 326

GANet-RSSM	0.24 439	0.14 405	0.36 328	0.21 295	0.14 394	0.27 407	0.21 443	0.45 457	0.33 385	0.29 377	0.39 464	0.39 510	0.28 497	0.58 538	0.23 457	0.11 493	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.10 431	0.09 398

PSMNet-RSSM	0.24 439	0.15 444	0.36 328	0.21 295	0.14 394	0.25 372	0.20 412	0.48 490	0.37 435	0.30 409	0.44 524	0.38 498	0.26 461	0.52 500	0.22 436	0.12 533	0.07 385	0.11 495	0.13 580	0.10 431	0.09 398

CFNet-ft	0.24 439	0.15 444	0.35 308	0.18 107	0.15 455	0.30 469	0.21 443	0.39 384	0.36 424	0.28 348	0.40 475	0.43 545	0.25 451	0.47 477	0.24 469	0.12 533	0.07 385	0.12 533	0.11 513	0.12 521	0.09 398

CFNet_RVC	0.24 439	0.15 444	0.35 308	0.18 107	0.15 455	0.30 469	0.21 443	0.39 384	0.36 424	0.28 348	0.40 475	0.43 545	0.25 451	0.47 477	0.24 469	0.12 533	0.07 385	0.12 533	0.11 513	0.12 521	0.09 398

UCFNet_RVC	0.24 439	0.16 473	0.34 297	0.18 107	0.15 455	0.33 509	0.16 210	0.46 468	0.35 411	0.29 377	0.35 416	0.39 510	0.25 451	0.34 415	0.22 436	0.13 554	0.08 475	0.13 555	0.14 595	0.13 537	0.12 520

AdaStereo	0.24 439	0.16 473	0.37 337	0.24 481	0.12 263	0.32 498	0.17 261	0.54 568	0.42 498	0.33 462	0.38 450	0.35 479	0.21 380	0.30 387	0.22 436	0.14 579	0.06 246	0.13 555	0.08 323	0.11 480	0.08 326
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	0.24 439	0.18 508	0.61 548	0.25 521	0.11 185	0.29 449	0.21 443	0.42 425	0.43 506	0.33 462	0.43 513	0.27 385	0.22 397	0.34 415	0.26 493	0.07 128	0.05 39	0.07 161	0.06 154	0.08 271	0.07 242

RT-IGEV	0.25 467	0.10 146	0.48 474	0.22 366	0.14 394	0.31 485	0.28 574	0.53 559	0.39 460	0.36 515	0.41 483	0.44 556	0.30 526	0.28 352	0.27 499	0.09 398	0.07 385	0.08 262	0.09 427	0.09 361	0.10 458

G2L-Stereo	0.25 467	0.16 473	0.47 464	0.22 366	0.14 394	0.25 372	0.18 313	0.46 468	0.35 411	0.33 462	0.37 435	0.40 525	0.22 397	0.60 548	0.30 524	0.10 452	0.09 511	0.10 437	0.08 323	0.09 361	0.09 398

DDVS	0.25 467	0.15 444	0.39 372	0.24 481	0.17 512	0.34 523	0.21 443	0.41 411	0.30 346	0.33 462	0.41 483	0.48 577	0.21 380	0.52 500	0.27 499	0.11 493	0.09 511	0.11 495	0.09 427	0.13 537	0.14 562

ITSA-stereo	0.25 467	0.15 444	0.33 285	0.23 425	0.11 185	0.27 407	0.18 313	0.56 594	0.59 621	0.31 427	0.32 372	0.33 456	0.28 497	0.49 485	0.30 524	0.11 493	0.08 475	0.11 495	0.10 471	0.11 480	0.13 540

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 467	0.14 405	0.95 643	0.21 295	0.27 639	0.20 241	0.19 360	0.48 490	0.25 269	0.26 325	0.55 593	0.34 465	0.18 344	0.25 299	0.17 302	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.12 552	0.12 521	0.12 520

test_sample7	0.25 467	0.15 444	0.35 308	0.20 239	0.14 394	0.28 427	0.21 443	0.51 528	0.38 450	0.37 523	0.34 405	0.37 490	0.30 526	0.39 447	0.23 457	0.14 579	0.09 511	0.13 555	0.12 552	0.13 537	0.12 520

test_sample6	0.25 467	0.13 355	0.41 403	0.21 295	0.11 185	0.30 469	0.22 471	0.51 528	0.35 411	0.33 462	0.43 513	0.30 429	0.24 429	0.57 531	0.22 436	0.10 452	0.07 385	0.10 437	0.10 471	0.11 480	0.10 458

SMFormer	0.25 467	0.12 286	0.40 380	0.19 165	0.10 127	0.27 407	0.19 360	0.51 528	0.45 533	0.34 482	0.41 483	0.31 438	0.26 461	0.58 538	0.28 504	0.10 452	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.09 398

NINENet	0.25 467	0.15 444	0.37 337	0.23 425	0.16 488	0.43 593	0.17 261	0.60 628	0.46 551	0.32 449	0.37 435	0.32 448	0.20 371	0.42 461	0.21 415	0.10 452	0.10 542	0.12 533	0.08 323	0.11 480	0.10 458

hknet	0.25 467	0.14 405	0.40 380	0.25 521	0.15 455	0.35 538	0.21 443	0.56 594	0.37 435	0.34 482	0.35 416	0.43 545	0.27 480	0.37 436	0.21 415	0.09 398	0.07 385	0.11 495	0.10 471	0.09 361	0.09 398

PSMNet-ADL	0.25 467	0.15 444	0.32 268	0.26 555	0.14 394	0.31 485	0.22 471	0.44 447	0.36 424	0.27 335	0.33 395	0.41 532	0.28 497	0.61 555	0.29 516	0.11 493	0.09 511	0.09 357	0.11 513	0.10 431	0.10 458

PSM-AAD	0.25 467	0.10 146	0.30 244	0.24 481	0.12 263	0.26 396	0.38 637	0.34 310	0.28 311	0.35 499	0.39 464	0.28 401	0.79 673	0.30 387	0.16 270	0.07 128	0.06 246	0.12 533	0.11 513	0.08 271	0.21 637

GrayStereo	0.25 467	0.09 89	0.32 268	0.26 555	0.13 344	0.23 329	0.47 664	0.34 310	0.30 346	0.39 553	0.47 553	0.30 429	0.79 673	0.29 371	0.16 270	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.09 427	0.07 187	0.13 540

RAFT-RH_RVC	0.25 467	0.11 226	0.45 448	0.21 295	0.12 263	0.25 372	0.14 107	0.27 198	0.27 292	0.38 538	1.15 677	0.23 328	0.17 315	0.57 531	0.24 469	0.07 128	0.05 39	0.10 437	0.07 238	0.06 104	0.07 242

UPFNet	0.25 467	0.12 286	0.38 356	0.24 481	0.19 561	0.37 550	0.28 574	0.48 490	0.38 450	0.34 482	0.37 435	0.37 490	0.28 497	0.39 447	0.33 544	0.10 452	0.09 511	0.10 437	0.10 471	0.10 431	0.08 326

acv_ft	0.25 467	0.13 355	0.40 380	0.23 425	0.19 561	0.34 523	0.21 443	0.45 457	0.44 521	0.38 538	0.41 483	0.38 498	0.27 480	0.27 337	0.35 553	0.08 295	0.07 385	0.08 262	0.07 238	0.11 480	0.07 242

CCAANet	0.25 467	0.13 355	0.51 501	0.22 366	0.15 455	0.29 449	0.17 261	0.49 500	0.37 435	0.26 325	0.49 561	0.32 448	0.24 429	0.62 563	0.23 457	0.07 128	0.06 246	0.10 437	0.10 471	0.08 271	0.10 458

iResNet_ROB	0.25 467	0.19 524	0.40 380	0.20 239	0.12 263	0.30 469	0.16 210	0.55 578	0.53 601	0.38 538	0.43 513	0.37 490	0.26 461	0.38 442	0.22 436	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.04 1	0.09 361	0.09 398

PStereo	0.26 485	0.37 644	0.34 297	0.21 295	0.13 344	0.25 372	0.25 537	0.33 298	0.47 556	0.26 325	0.17 178	0.29 412	0.34 562	0.35 424	0.37 560	0.23 646	0.15 624	0.17 616	0.13 580	0.23 638	0.21 637

coex_refinement	0.26 485	0.16 473	0.36 328	0.23 425	0.15 455	0.31 485	0.20 412	0.49 500	0.42 498	0.35 499	0.42 500	0.45 561	0.27 480	0.55 516	0.33 544	0.10 452	0.06 246	0.07 161	0.07 238	0.10 431	0.10 458

UGAM	0.26 485	0.14 405	0.45 448	0.25 521	0.12 263	0.23 329	0.25 537	0.32 283	0.41 490	0.31 427	0.42 500	0.41 532	0.22 397	0.92 655	0.22 436	0.08 295	0.06 246	0.14 582	0.12 552	0.10 431	0.07 242

SepStereo	0.26 485	0.12 286	0.42 413	0.24 481	0.18 534	0.29 449	0.24 520	0.45 457	0.45 533	0.41 572	0.44 524	0.34 465	0.29 512	0.64 572	0.21 415	0.09 398	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 361	0.09 398

AACVNet	0.26 485	0.16 473	0.37 337	0.22 366	0.14 394	0.29 449	0.19 360	0.41 411	0.31 360	0.38 538	0.42 500	0.43 545	0.28 497	0.73 604	0.25 479	0.11 493	0.08 475	0.11 495	0.09 427	0.13 537	0.11 496

DEmStereo	0.26 485	0.09 89	0.47 464	0.19 165	0.12 263	0.30 469	0.25 537	0.28 222	0.36 424	0.36 515	0.58 605	0.25 353	0.48 631	0.53 507	0.44 595	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.06 104	0.07 242

LMCR-Stereo	0.26 485	0.18 508	0.49 480	0.28 604	0.14 394	0.36 543	0.23 498	0.54 568	0.34 395	0.39 553	0.40 475	0.29 412	0.29 512	0.37 436	0.27 499	0.11 493	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.13 537	0.09 398

GwcNet-RSSM	0.26 485	0.17 493	0.46 456	0.21 295	0.13 344	0.28 427	0.23 498	0.44 447	0.42 498	0.31 427	0.45 536	0.40 525	0.26 461	0.55 516	0.28 504	0.11 493	0.07 385	0.09 357	0.10 471	0.09 361	0.08 326

DeepPruner_ROB	0.26 485	0.19 524	0.44 436	0.21 295	0.16 488	0.30 469	0.21 443	0.52 547	0.32 371	0.35 499	0.38 450	0.39 510	0.26 461	0.42 461	0.24 469	0.15 594	0.11 567	0.11 495	0.11 513	0.14 555	0.13 540

ISRNet	0.27 494	0.13 355	0.45 448	0.26 555	0.19 561	0.24 352	0.14 107	0.45 457	0.43 506	0.39 553	0.48 559	0.42 541	0.27 480	0.32 401	0.29 516	0.20 641	0.12 587	0.17 616	0.16 617	0.16 577	0.20 628

rvit_105_1	0.27 494	0.19 524	0.46 456	0.27 583	0.19 561	0.30 469	0.35 622	0.44 447	0.51 587	0.31 427	0.31 362	0.31 438	0.26 461	0.35 424	0.25 479	0.15 594	0.14 609	0.15 598	0.17 627	0.11 480	0.10 458

DispNO	0.27 494	0.18 508	0.62 556	0.23 425	0.17 512	0.25 372	0.22 471	0.45 457	0.41 490	0.32 449	0.39 464	0.38 498	0.27 480	0.77 624	0.27 499	0.09 398	0.07 385	0.10 437	0.10 471	0.08 271	0.08 326

CBFPSM	0.27 494	0.16 473	0.67 575	0.20 239	0.14 394	0.38 558	0.25 537	0.40 397	0.36 424	0.33 462	0.36 426	0.56 616	0.38 584	0.32 401	0.38 563	0.08 295	0.08 475	0.07 161	0.08 323	0.09 361	0.11 496

CSP-Net	0.27 494	0.15 444	0.30 244	0.21 295	0.14 394	0.44 595	0.24 520	0.50 511	0.40 478	0.41 572	0.43 513	0.42 541	0.26 461	0.66 583	0.28 504	0.12 533	0.08 475	0.08 262	0.08 323	0.10 431	0.09 398

DAS	0.27 494	0.12 286	0.42 413	0.24 481	0.18 534	0.29 449	0.24 520	0.45 457	0.45 533	0.41 572	0.44 524	0.34 465	0.29 512	0.75 613	0.21 415	0.09 398	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 361	0.09 398

AASNet	0.27 494	0.19 524	0.49 480	0.26 555	0.17 512	0.34 523	0.20 412	0.62 640	0.48 566	0.35 499	0.40 475	0.32 448	0.25 451	0.28 352	0.34 549	0.11 493	0.09 511	0.10 437	0.08 323	0.13 537	0.11 496

GEStereo_RVC	0.27 494	0.20 537	0.44 436	0.27 583	0.16 488	0.33 509	0.25 537	0.56 594	0.54 605	0.34 482	0.38 450	0.34 465	0.25 451	0.51 494	0.28 504	0.12 533	0.08 475	0.09 357	0.08 323	0.11 480	0.11 496

RAFT + AFF	0.27 494	0.23 575	0.50 491	0.25 521	0.17 512	0.30 469	0.33 616	0.52 547	0.40 478	0.28 348	0.30 347	0.30 429	0.31 543	0.62 563	0.24 469	0.09 398	0.10 542	0.11 495	0.10 471	0.11 480	0.11 496

MMNet	0.27 494	0.14 405	0.49 480	0.24 481	0.17 512	0.47 609	0.22 471	0.45 457	0.51 587	0.39 553	0.41 483	0.36 484	0.33 553	0.39 447	0.34 549	0.08 295	0.07 385	0.09 357	0.09 427	0.10 431	0.08 326

delet	0.27 494	0.14 405	0.40 380	0.23 425	0.19 561	0.41 577	0.29 581	0.49 500	0.48 566	0.33 462	0.41 483	0.37 490	0.30 526	0.48 480	0.34 549	0.09 398	0.09 511	0.11 495	0.12 552	0.08 271	0.08 326

ac_64	0.27 494	0.13 355	0.41 403	0.24 481	0.17 512	0.36 543	0.22 471	0.46 468	0.33 385	0.35 499	0.36 426	0.52 601	0.30 526	0.62 563	0.32 537	0.11 493	0.09 511	0.10 437	0.10 471	0.09 361	0.08 326

HGLStereo	0.27 494	0.14 405	0.46 456	0.24 481	0.21 588	0.33 509	0.23 498	0.50 511	0.42 498	0.35 499	0.48 559	0.41 532	0.33 553	0.45 470	0.33 544	0.11 493	0.10 542	0.09 357	0.09 427	0.10 431	0.12 520

DSFCA	0.27 494	0.13 355	0.36 328	0.20 239	0.17 512	0.38 558	0.31 597	0.47 477	0.43 506	0.43 588	0.37 435	0.39 510	0.29 512	0.52 500	0.32 537	0.12 533	0.10 542	0.10 437	0.11 513	0.11 480	0.10 458

DMCA-RVC	0.27 494	0.21 552	0.61 548	0.28 604	0.17 512	0.29 449	0.21 443	0.42 425	0.35 411	0.40 563	0.37 435	0.39 510	0.36 571	0.43 463	0.30 524	0.13 554	0.10 542	0.15 598	0.11 513	0.13 537	0.10 458

HSM-Net_RVC	0.27 494	0.11 226	0.42 413	0.19 165	0.11 185	0.34 523	0.20 412	0.62 640	0.43 506	0.40 563	0.43 513	0.50 591	0.26 461	0.76 618	0.22 436	0.08 295	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.08 271	0.08 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 494	0.20 537	0.44 436	0.22 366	0.14 394	0.33 509	0.14 107	0.51 528	0.45 533	0.30 409	0.40 475	0.38 498	0.27 480	0.76 618	0.25 479	0.09 398	0.07 385	0.11 495	0.11 513	0.11 480	0.08 326

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 494	0.21 552	0.59 543	0.25 521	0.18 534	0.29 449	0.22 471	0.50 511	0.40 478	0.38 538	0.41 483	0.43 545	0.27 480	0.43 463	0.29 516	0.11 493	0.08 475	0.10 437	0.10 471	0.10 431	0.11 496
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	0.27 494	0.26 595	0.72 592	0.23 425	0.13 344	0.29 449	0.18 313	0.52 547	0.49 575	0.37 523	0.45 536	0.39 510	0.25 451	0.34 415	0.20 388	0.08 295	0.06 246	0.07 161	0.05 69	0.12 521	0.09 398

StereoDRNet-Refined	0.27 494	0.17 493	0.35 308	0.25 521	0.14 394	0.37 550	0.21 443	0.47 477	0.41 490	0.44 595	0.51 571	0.41 532	0.28 497	0.45 470	0.37 560	0.09 398	0.06 246	0.11 495	0.11 513	0.10 431	0.10 458
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 514	0.19 524	0.50 491	0.18 107	0.16 488	0.34 523	0.20 412	0.51 528	0.38 450	0.37 523	0.34 405	0.37 490	0.30 526	0.39 447	0.23 457	0.23 646	0.09 511	0.28 659	0.24 654	0.18 608	0.16 583

ssnet_v2	0.28 514	0.16 473	0.44 436	0.22 366	0.15 455	0.40 573	0.30 592	0.57 604	0.46 551	0.38 538	0.36 426	0.47 571	0.29 512	0.38 442	0.39 571	0.13 554	0.11 567	0.11 495	0.11 513	0.11 480	0.11 496

CRFU-Net	0.28 514	0.14 405	0.45 448	0.25 521	0.15 455	0.45 601	0.23 498	0.50 511	0.30 346	0.43 588	0.41 483	0.48 577	0.46 622	0.43 463	0.29 516	0.11 493	0.10 542	0.09 357	0.08 323	0.10 431	0.10 458

dad	0.28 514	0.31 626	0.44 436	0.21 295	0.14 394	0.30 469	0.20 412	0.33 298	0.49 575	0.44 595	0.44 524	0.45 561	0.21 380	0.41 457	0.26 493	0.20 641	0.11 567	0.20 637	0.11 513	0.14 555	0.10 458

FTStereo	0.28 514	0.10 146	0.43 426	0.23 425	0.13 344	0.21 274	0.53 674	0.34 310	0.26 281	0.38 538	0.95 666	0.30 429	0.56 644	0.32 401	0.18 331	0.08 295	0.06 246	0.09 357	0.08 323	0.07 187	0.19 616

ADLNet	0.28 514	0.15 444	0.42 413	0.23 425	0.19 561	0.34 523	0.23 498	0.53 559	0.43 506	0.42 582	0.41 483	0.44 556	0.27 480	0.55 516	0.35 553	0.11 493	0.08 475	0.11 495	0.11 513	0.11 480	0.12 520

UNet	0.28 514	0.14 405	0.69 581	0.23 425	0.20 580	0.44 595	0.22 471	0.50 511	0.40 478	0.34 482	0.39 464	0.43 545	0.33 553	0.40 455	0.31 532	0.09 398	0.07 385	0.10 437	0.08 323	0.10 431	0.08 326

STTStereo	0.28 514	0.20 537	0.61 548	0.25 521	0.17 512	0.29 449	0.24 520	0.47 477	0.39 460	0.39 553	0.41 483	0.44 556	0.28 497	0.40 455	0.28 504	0.13 554	0.12 587	0.13 555	0.16 617	0.12 521	0.11 496

RASNet	0.28 514	0.14 405	0.44 436	0.22 366	0.18 534	0.32 498	0.19 360	0.48 490	0.38 450	0.29 377	0.43 513	0.47 571	0.37 580	0.79 628	0.36 559	0.09 398	0.07 385	0.07 161	0.09 427	0.07 187	0.07 242

HSM	0.28 514	0.16 473	0.35 308	0.20 239	0.15 455	0.33 509	0.19 360	0.53 559	0.37 435	0.36 515	0.38 450	0.67 651	0.31 543	0.89 650	0.23 457	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.08 271	0.08 326

DLCB_ROB	0.28 514	0.16 473	0.34 297	0.27 583	0.16 488	0.38 558	0.25 537	0.48 490	0.43 506	0.46 603	0.46 546	0.51 595	0.33 553	0.53 507	0.33 544	0.10 452	0.10 542	0.11 495	0.11 513	0.10 431	0.09 398

ACV-stereo	0.29 525	0.18 508	0.79 607	0.23 425	0.16 488	0.47 609	0.19 360	0.36 353	0.34 395	0.29 377	0.33 395	0.67 651	0.42 608	0.54 514	0.30 524	0.10 452	0.09 511	0.09 357	0.09 427	0.10 431	0.11 496

ff1	0.29 525	0.12 286	0.42 413	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.20 412	0.35 334	0.44 521	0.30 409	0.42 500	0.34 465	0.23 411	0.81 636	1.08 674	0.08 295	0.05 39	0.11 495	0.10 471	0.08 271	0.08 326

LL-Strereo	0.29 525	0.25 584	0.58 537	0.25 521	0.21 588	0.23 329	0.24 520	0.55 578	0.42 498	0.34 482	0.32 372	0.41 532	0.40 595	0.94 659	0.23 457	0.08 295	0.07 385	0.11 495	0.09 427	0.09 361	0.09 398

THIR-Stereo	0.29 525	0.12 286	0.41 403	0.19 165	0.11 185	0.28 427	0.72 688	0.32 283	0.35 411	0.37 523	0.65 629	0.34 465	0.50 634	0.57 531	0.45 598	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.09 427	0.07 187	0.07 242

psm_up	0.29 525	0.16 473	0.41 403	0.26 555	0.17 512	0.32 498	0.26 551	0.55 578	0.43 506	0.36 515	0.40 475	0.45 561	0.37 580	0.58 538	0.30 524	0.11 493	0.12 587	0.13 555	0.12 552	0.10 431	0.10 458

hitnet-ft	0.29 525	0.17 493	0.40 380	0.19 165	0.14 394	0.39 567	0.23 498	0.44 447	0.41 490	0.36 515	0.46 546	0.53 606	0.34 562	0.76 618	0.32 537	0.14 579	0.10 542	0.13 555	0.10 471	0.15 569	0.13 540

FADNet-RVC-Resample	0.29 525	0.25 584	0.93 640	0.26 555	0.16 488	0.32 498	0.21 443	0.47 477	0.39 460	0.35 499	0.38 450	0.33 456	0.27 480	0.53 507	0.24 469	0.10 452	0.10 542	0.14 582	0.13 580	0.13 537	0.16 583

iinet-f	0.30 532	0.18 508	1.03 654	0.20 239	0.15 455	0.44 595	0.22 471	0.45 457	0.37 435	0.35 499	0.44 524	0.41 532	0.34 562	0.34 415	0.40 578	0.10 452	0.09 511	0.08 262	0.08 323	0.13 537	0.11 496

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 532	0.20 537	0.70 587	0.21 295	0.17 512	0.46 603	0.27 558	0.50 511	0.49 575	0.42 582	0.55 593	0.43 545	0.30 526	0.46 473	0.38 563	0.09 398	0.06 246	0.07 161	0.06 154	0.11 480	0.10 458

SACVNet	0.30 532	0.20 537	0.41 403	0.25 521	0.18 534	0.34 523	0.25 537	0.52 547	0.40 478	0.41 572	0.44 524	0.46 569	0.32 550	0.71 596	0.25 479	0.13 554	0.10 542	0.12 533	0.12 552	0.16 577	0.17 596

ADLNet2	0.30 532	0.17 493	0.72 592	0.23 425	0.17 512	0.36 543	0.24 520	0.52 547	0.51 587	0.32 449	0.38 450	0.45 561	0.30 526	0.69 590	0.35 553	0.10 452	0.08 475	0.09 357	0.09 427	0.12 521	0.10 458

FADNet_RVC	0.30 532	0.28 605	0.83 620	0.23 425	0.15 455	0.30 469	0.17 261	0.49 500	0.37 435	0.30 409	0.38 450	0.30 429	0.27 480	0.52 500	0.31 532	0.14 579	0.14 609	0.14 582	0.16 617	0.21 628	0.23 650

TDLM	0.30 532	0.21 552	0.38 356	0.28 604	0.15 455	0.33 509	0.32 605	0.52 547	0.47 556	0.38 538	0.43 513	0.39 510	0.29 512	0.91 654	0.28 504	0.14 579	0.08 475	0.13 555	0.11 513	0.12 521	0.10 458

CVANet_RVC	0.30 532	0.19 524	0.41 403	0.26 555	0.16 488	0.33 509	0.26 551	0.52 547	0.47 556	0.40 563	0.46 546	0.43 545	0.31 543	0.89 650	0.26 493	0.14 579	0.09 511	0.14 582	0.13 580	0.14 555	0.10 458

mmx	0.31 539	0.12 286	0.42 413	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.20 412	0.55 578	0.45 533	0.30 409	0.42 500	0.34 465	0.23 411	0.81 636	1.08 674	0.10 452	0.07 385	0.11 495	0.10 471	0.11 480	0.10 458

xxx	0.31 539	0.12 286	0.42 413	0.20 239	0.13 344	0.28 427	0.20 412	0.55 578	0.45 533	0.30 409	0.42 500	0.34 465	0.23 411	0.81 636	1.08 674	0.10 452	0.07 385	0.11 495	0.10 471	0.11 480	0.10 458

fast-acv-ft	0.31 539	0.20 537	0.81 613	0.24 481	0.18 534	0.46 603	0.27 558	0.41 411	0.49 575	0.39 553	0.55 593	0.49 583	0.35 567	0.37 436	0.38 563	0.11 493	0.11 567	0.11 495	0.12 552	0.12 521	0.09 398

CrosDoStereo	0.31 539	0.10 146	0.49 480	0.18 107	0.12 263	0.22 306	1.11 711	0.34 310	0.37 435	0.38 538	0.61 620	0.28 401	0.46 622	0.61 555	0.57 622	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 242

DeepStereo_LL	0.31 539	0.10 146	0.49 480	0.18 107	0.12 263	0.22 306	1.11 711	0.34 310	0.37 435	0.38 538	0.61 620	0.28 401	0.46 622	0.61 555	0.57 622	0.07 128	0.06 246	0.08 262	0.08 323	0.07 187	0.07 242

FADNet-RVC	0.31 539	0.35 636	0.78 600	0.25 521	0.20 580	0.33 509	0.20 412	0.49 500	0.40 478	0.34 482	0.39 464	0.41 532	0.29 512	0.63 570	0.31 532	0.13 554	0.14 609	0.14 582	0.15 605	0.19 616	0.19 616

AANet_RVC	0.31 539	0.22 566	0.50 491	0.23 425	0.14 394	0.30 469	0.24 520	0.47 477	0.54 605	0.38 538	0.60 613	0.43 545	0.29 512	0.87 645	0.40 578	0.11 493	0.07 385	0.07 161	0.07 238	0.09 361	0.09 398

NVstereo2D	0.31 539	0.16 473	0.54 515	0.24 481	0.22 604	0.42 584	0.28 574	0.58 613	0.56 614	0.28 348	0.38 450	0.40 525	0.30 526	0.71 596	0.28 504	0.13 554	0.08 475	0.13 555	0.10 471	0.19 616	0.16 583

NOSS_ROB	0.31 539	0.20 537	0.35 308	0.24 481	0.16 488	0.32 498	0.19 360	0.52 547	0.48 566	0.33 462	0.36 426	0.42 541	0.28 497	0.93 657	0.24 469	0.19 638	0.20 655	0.24 648	0.22 650	0.17 594	0.17 596

z-ln-s-r	0.32 548	0.21 552	0.82 617	0.23 425	0.14 394	0.30 469	0.26 551	0.43 439	0.50 583	0.32 449	0.60 613	0.39 510	0.29 512	0.73 604	0.66 643	0.08 295	0.06 246	0.08 262	0.07 238	0.10 431	0.08 326

YMNet	0.32 548	0.22 566	0.58 537	0.27 583	0.23 617	0.48 615	0.27 558	0.51 528	0.45 533	0.48 614	0.56 600	0.51 595	0.30 526	0.39 447	0.40 578	0.13 554	0.16 632	0.13 555	0.12 552	0.13 537	0.12 520

YMNet_1	0.32 548	0.22 566	0.58 537	0.27 583	0.23 617	0.48 615	0.27 558	0.51 528	0.45 533	0.48 614	0.56 600	0.51 595	0.30 526	0.39 447	0.40 578	0.13 554	0.16 632	0.13 555	0.12 552	0.13 537	0.12 520

1111x	0.32 548	0.11 226	0.40 380	0.22 366	0.11 185	0.32 498	0.26 551	0.59 619	0.43 506	0.31 427	0.41 483	0.39 510	0.28 497	0.76 618	1.37 692	0.09 398	0.08 475	0.09 357	0.10 471	0.09 361	0.08 326

pcwnet_v2	0.32 548	0.15 444	1.26 674	0.23 425	0.18 534	0.32 498	0.18 313	0.59 619	0.60 625	0.36 515	0.45 536	0.35 479	0.29 512	0.36 433	0.25 479	0.14 579	0.11 567	0.12 533	0.11 513	0.14 555	0.15 574

FADNet	0.32 548	0.36 639	0.74 597	0.23 425	0.22 604	0.37 550	0.19 360	0.53 559	0.48 566	0.32 449	0.36 426	0.43 545	0.32 550	0.64 572	0.25 479	0.16 610	0.16 632	0.14 582	0.16 617	0.24 642	0.19 616

PS-NSSS	0.32 548	0.30 619	0.46 456	0.23 425	0.17 512	0.33 509	0.24 520	0.57 604	0.41 490	0.37 523	0.52 579	0.35 479	0.30 526	0.80 632	0.30 524	0.17 621	0.14 609	0.21 639	0.15 605	0.15 569	0.13 540

StereoDRNet	0.32 548	0.22 566	0.61 548	0.27 583	0.21 588	0.42 584	0.30 592	0.61 632	0.48 566	0.46 603	0.39 464	0.48 577	0.30 526	0.57 531	0.40 578	0.11 493	0.09 511	0.12 533	0.11 513	0.12 521	0.10 458

DISCO	0.32 548	0.13 355	0.51 501	0.25 521	0.16 488	0.48 615	0.25 537	0.50 511	0.57 617	0.37 523	0.45 536	0.62 635	0.36 571	0.64 572	0.49 609	0.09 398	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.12 521	0.11 496

Selective-IGEV-i16pc	0.33 557	0.10 146	1.71 692	0.21 295	0.14 394	0.74 662	0.31 597	0.42 425	0.41 490	0.21 270	0.32 372	0.26 375	0.14 239	0.71 596	0.19 365	0.14 579	0.10 542	0.08 262	0.09 427	0.11 480	0.11 496

TCMNet	0.33 557	0.23 575	0.72 592	0.29 607	0.30 653	0.40 573	0.28 574	0.50 511	0.47 556	0.37 523	0.45 536	0.40 525	0.29 512	0.60 548	0.39 571	0.14 579	0.13 599	0.15 598	0.14 595	0.17 594	0.15 574

HBP-ISP	0.33 557	0.30 619	0.72 592	0.22 366	0.16 488	0.32 498	0.22 471	0.54 568	0.44 521	0.41 572	0.49 561	0.33 456	0.38 584	0.73 604	0.25 479	0.18 632	0.19 650	0.24 648	0.20 639	0.16 577	0.13 540

AAGNet	0.33 557	0.11 226	0.37 337	0.25 521	0.16 488	0.20 241	0.19 360	0.30 259	0.27 292	0.35 499	0.35 416	0.27 385	0.30 526	0.44 467	2.66 713	0.08 295	0.05 39	0.10 437	0.07 238	0.08 271	0.06 146

DRN-Test	0.33 557	0.17 493	0.61 548	0.27 583	0.19 561	0.46 603	0.29 581	0.65 649	0.51 587	0.47 610	0.46 546	0.44 556	0.34 562	0.62 563	0.41 586	0.12 533	0.08 475	0.13 555	0.12 552	0.12 521	0.10 458

CBMV_ROB	0.33 557	0.18 508	0.53 512	0.21 295	0.14 394	0.33 509	0.20 412	0.51 528	0.45 533	0.51 622	0.55 593	0.45 561	0.42 608	0.71 596	0.32 537	0.18 632	0.19 650	0.23 646	0.21 642	0.14 555	0.15 574

XPNet_ROB	0.33 557	0.20 537	0.43 426	0.27 583	0.18 534	0.37 550	0.31 597	0.55 578	0.50 583	0.51 622	0.53 586	0.58 624	0.37 580	0.63 570	0.45 598	0.17 621	0.12 587	0.13 555	0.12 552	0.15 569	0.14 562

PSMNet_ROB	0.33 557	0.24 579	0.54 515	0.31 624	0.21 588	0.42 584	0.43 653	0.59 619	0.47 556	0.37 523	0.44 524	0.49 583	0.31 543	0.64 572	0.43 590	0.14 579	0.10 542	0.15 598	0.14 595	0.13 537	0.11 496

CBMV	0.33 557	0.21 552	0.54 515	0.23 425	0.13 344	0.42 584	0.33 616	0.53 559	0.48 566	0.52 628	0.49 561	0.50 591	0.41 599	0.56 527	0.31 532	0.15 594	0.16 632	0.18 625	0.16 617	0.13 537	0.13 540
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	0.34 566	0.29 612	0.91 636	0.26 555	0.21 588	0.47 609	0.31 597	0.54 568	0.54 605	0.44 595	0.52 579	0.50 591	0.35 567	0.39 447	0.39 571	0.11 493	0.11 567	0.10 437	0.09 427	0.14 555	0.13 540

xxxx	0.34 566	0.10 146	0.29 233	0.19 165	0.11 185	0.37 550	0.20 412	0.58 613	0.38 450	0.29 377	0.42 500	0.38 498	0.24 429	0.46 473	2.20 709	0.11 493	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.09 398

test_xeample	0.34 566	0.10 146	0.29 233	0.19 165	0.11 185	0.33 509	0.23 498	0.55 578	0.38 450	0.32 449	0.45 536	0.29 412	0.26 461	0.57 531	2.24 711	0.10 452	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.09 361	0.09 398

FINET	0.34 566	0.27 602	0.80 610	0.24 481	0.24 625	0.36 543	0.34 618	0.54 568	0.72 652	0.39 553	0.47 553	0.32 448	0.30 526	0.51 494	0.32 537	0.19 638	0.17 639	0.13 555	0.12 552	0.18 608	0.16 583

ETE_ROB	0.34 566	0.26 595	0.45 448	0.29 607	0.18 534	0.40 573	0.37 631	0.57 604	0.47 556	0.50 617	0.50 565	0.62 635	0.36 571	0.55 516	0.38 563	0.13 554	0.10 542	0.14 582	0.12 552	0.16 577	0.16 583

DStereoRT	0.35 571	0.13 355	0.51 501	0.25 521	0.16 488	0.42 584	0.19 360	0.48 490	0.39 460	0.30 409	0.39 464	0.24 343	0.39 590	0.64 572	0.30 524	0.08 295	0.07 385	1.54 716	0.41 683	0.08 271	0.11 496

GwcNet	0.35 571	0.23 575	0.88 632	0.25 521	0.24 625	0.48 615	0.27 558	0.55 578	0.57 617	0.38 538	0.52 579	0.51 595	0.32 550	0.60 548	0.41 586	0.13 554	0.11 567	0.12 533	0.11 513	0.13 537	0.14 562

RP	0.35 571	0.22 566	0.51 501	0.31 624	0.24 625	0.37 550	0.28 574	0.50 511	0.58 620	0.40 563	0.63 626	0.61 633	0.47 625	0.61 555	0.39 571	0.16 610	0.15 624	0.17 616	0.15 605	0.17 594	0.17 596

DANet	0.35 571	0.23 575	0.60 545	0.36 649	0.22 604	0.39 567	0.25 537	0.48 490	0.43 506	0.52 628	0.50 565	0.59 626	0.41 599	0.76 618	0.49 609	0.13 554	0.11 567	0.14 582	0.12 552	0.17 594	0.15 574
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 571	0.26 595	0.49 480	0.36 649	0.22 604	0.41 577	0.41 648	0.53 559	0.42 498	0.47 610	0.46 546	0.61 633	0.39 590	0.55 516	0.37 560	0.16 610	0.13 599	0.21 639	0.21 642	0.16 577	0.16 583

w-ln-seven-2	0.36 576	0.29 612	1.06 656	0.27 583	0.18 534	0.37 550	0.30 592	0.50 511	0.54 605	0.45 599	0.55 593	0.45 561	0.41 599	0.62 563	0.49 609	0.10 452	0.10 542	0.12 533	0.11 513	0.14 555	0.11 496

GASNet	0.36 576	0.46 660	0.88 632	0.34 638	0.23 617	0.35 538	0.22 471	0.60 628	0.53 601	0.40 563	0.37 435	0.45 561	0.30 526	0.79 628	0.35 553	0.15 594	0.10 542	0.14 582	0.14 595	0.22 635	0.12 520

Wz-Net-MNSev	0.36 576	0.26 595	0.79 607	0.26 555	0.21 588	0.59 643	0.38 637	0.55 578	0.56 614	0.48 614	0.54 589	0.53 606	0.36 571	0.60 548	0.44 595	0.11 493	0.09 511	0.11 495	0.11 513	0.15 569	0.13 540

APVNet	0.36 576	0.20 537	0.70 587	0.26 555	0.22 604	0.52 633	0.35 622	0.61 632	0.44 521	0.38 538	0.52 579	0.48 577	0.38 584	0.84 641	0.46 604	0.13 554	0.14 609	0.15 598	0.16 617	0.16 577	0.15 574

Syn2CoEx	0.36 576	0.31 626	0.78 600	0.34 638	0.21 588	0.41 577	0.28 574	0.61 632	0.49 575	0.42 582	0.56 600	0.45 561	0.44 613	0.69 590	0.38 563	0.17 621	0.14 609	0.15 598	0.12 552	0.13 537	0.12 520

FAT-Stereo	0.36 576	0.18 508	0.73 596	0.26 555	0.18 534	0.33 509	0.29 581	0.60 628	0.59 621	0.46 603	0.60 613	0.60 629	0.50 634	0.61 555	0.34 549	0.13 554	0.14 609	0.13 555	0.12 552	0.14 555	0.18 609

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 576	0.36 639	0.53 512	0.34 638	0.19 561	0.51 624	0.24 520	0.55 578	0.38 450	0.41 572	0.47 553	0.47 571	0.27 480	0.73 604	0.30 524	0.36 677	0.19 650	0.27 651	0.17 627	0.26 651	0.23 650

GANet	0.36 576	0.22 566	0.49 480	0.29 607	0.17 512	0.41 577	0.38 637	0.57 604	0.45 533	0.46 603	0.75 646	0.55 612	0.40 595	0.94 659	0.41 586	0.13 554	0.13 599	0.13 555	0.11 513	0.14 555	0.11 496

LALA_ROB	0.36 576	0.25 584	0.46 456	0.30 618	0.21 588	0.47 609	0.39 642	0.61 632	0.51 587	0.52 628	0.51 571	0.69 657	0.36 571	0.50 489	0.43 590	0.17 621	0.11 567	0.16 610	0.14 595	0.17 594	0.15 574

SGM-Forest	0.36 576	0.17 493	0.47 464	0.23 425	0.16 488	0.45 601	0.41 648	0.55 578	0.48 566	0.52 628	0.60 613	0.52 601	0.41 599	0.85 642	0.50 615	0.17 621	0.17 639	0.17 616	0.15 605	0.15 569	0.15 574
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 586	0.41 655	0.66 574	0.46 669	0.41 667	0.34 523	0.25 537	0.57 604	0.45 533	0.39 553	0.52 579	0.43 545	0.33 553	0.41 457	0.29 516	0.25 657	0.14 609	0.33 671	0.21 642	0.31 664	0.22 643

Anonymous_2	0.37 586	0.21 552	0.47 464	0.20 239	0.21 588	0.42 584	0.26 551	0.38 372	0.29 330	0.33 462	0.30 347	0.44 556	0.38 584	0.36 433	0.29 516	0.26 658	0.29 676	0.44 679	1.41 717	0.34 668	0.21 637

AF-Net	0.37 586	0.26 595	0.56 529	0.32 630	0.23 617	0.41 577	0.29 581	0.61 632	0.64 636	0.42 582	0.68 635	0.65 646	0.49 632	0.57 531	0.44 595	0.15 594	0.11 567	0.19 633	0.14 595	0.15 569	0.13 540

stereogan	0.37 586	0.17 493	0.65 569	0.27 583	0.22 604	0.62 649	0.26 551	0.59 619	0.63 635	0.43 588	0.60 613	0.67 651	0.42 608	0.68 588	0.35 553	0.13 554	0.14 609	0.14 582	0.12 552	0.19 616	0.17 596

Nwc_Net	0.37 586	0.25 584	0.68 580	0.31 624	0.24 625	0.44 595	0.30 592	0.65 649	0.50 583	0.37 523	0.69 639	0.58 624	0.45 616	0.60 548	0.40 578	0.15 594	0.12 587	0.19 633	0.21 642	0.14 555	0.13 540

RYNet	0.37 586	0.18 508	0.59 543	0.25 521	0.28 644	0.61 647	0.32 605	0.59 619	0.59 621	0.41 572	0.38 450	0.57 621	0.39 590	0.87 645	0.53 620	0.11 493	0.08 475	0.12 533	0.11 513	0.18 608	0.18 609

PA-Net	0.37 586	0.28 605	0.83 620	0.31 624	0.28 644	0.39 567	0.42 651	0.51 528	0.55 611	0.34 482	0.42 500	0.41 532	0.36 571	0.79 628	0.49 609	0.12 533	0.23 666	0.16 610	0.23 652	0.12 521	0.18 609
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 593	0.12 286	0.38 356	0.42 663	3.88 719	0.21 274	0.17 261	0.35 334	0.28 311	0.20 256	0.20 226	0.23 328	0.15 258	0.28 352	0.16 270	0.09 398	0.07 385	0.09 357	0.07 238	0.09 361	0.09 398

S-Stereo	0.38 593	0.20 537	1.05 655	0.27 583	0.22 604	0.38 558	0.32 605	0.55 578	0.66 639	0.39 553	0.59 608	0.49 583	0.41 599	0.75 613	0.40 578	0.12 533	0.15 624	0.13 555	0.13 580	0.16 577	0.21 637

ADCRef	0.38 593	0.24 579	0.88 632	0.26 555	0.21 588	0.49 620	0.27 558	0.52 547	0.48 566	0.50 617	0.58 605	0.35 479	0.47 625	0.48 480	1.29 691	0.09 398	0.08 475	0.12 533	0.12 552	0.11 480	0.11 496

PWC_ROB	0.38 593	0.29 612	0.69 581	0.25 521	0.20 580	0.38 558	0.19 360	0.58 613	0.67 642	0.57 641	0.85 658	0.51 595	0.40 595	0.71 596	0.52 618	0.13 554	0.09 511	0.14 582	0.10 471	0.17 594	0.14 562

PWCDC_ROB	0.38 593	0.30 619	0.60 545	0.33 636	0.20 580	0.42 584	0.19 360	0.58 613	0.89 673	0.42 582	1.26 681	0.36 484	0.34 562	0.50 489	0.38 563	0.18 632	0.11 567	0.11 495	0.09 427	0.19 616	0.13 540

Selective-IGEV-i16pb	0.39 598	0.12 286	2.18 696	0.21 295	0.15 455	0.68 656	0.32 605	0.56 594	0.57 617	0.25 312	0.44 524	0.33 456	0.21 380	0.80 632	0.25 479	0.14 579	0.10 542	0.09 357	0.10 471	0.12 521	0.13 540

aanetorigin	0.39 598	0.29 612	1.09 659	0.24 481	0.19 561	0.28 427	0.37 631	0.33 298	0.47 556	0.94 677	0.82 655	0.52 601	0.54 640	0.49 485	0.50 615	0.11 493	0.09 511	0.10 437	0.10 471	0.16 577	0.15 574

RGC	0.39 598	0.32 631	0.64 567	0.34 638	0.27 639	0.40 573	0.29 581	0.57 604	0.53 601	0.45 599	0.64 628	0.62 635	0.45 616	0.72 602	0.39 571	0.15 594	0.15 624	0.21 639	0.20 639	0.18 608	0.19 616

NCC-stereo	0.39 598	0.25 584	0.69 581	0.32 630	0.28 644	0.46 603	0.36 627	0.65 649	0.52 596	0.40 563	0.57 603	0.56 616	0.47 625	0.73 604	0.45 598	0.17 621	0.14 609	0.18 625	0.25 659	0.16 577	0.16 583

edge stereo	0.39 598	0.22 566	0.81 613	0.27 583	0.22 604	0.37 550	0.24 520	0.56 594	0.54 605	0.53 634	0.60 613	0.71 660	0.50 634	0.78 626	0.40 578	0.16 610	0.14 609	0.19 633	0.14 595	0.16 577	0.17 596

Abc-Net	0.39 598	0.25 584	0.69 581	0.32 630	0.28 644	0.46 603	0.36 627	0.65 649	0.52 596	0.40 563	0.57 603	0.56 616	0.47 625	0.73 604	0.45 598	0.17 621	0.14 609	0.18 625	0.25 659	0.16 577	0.16 583
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 598	0.28 605	0.78 600	0.27 583	0.18 534	0.49 620	0.22 471	0.59 619	0.84 671	0.55 638	0.53 586	0.49 583	0.36 571	0.67 587	0.82 657	0.13 554	0.10 542	0.11 495	0.12 552	0.17 594	0.17 596

SQANet	0.40 605	0.48 664	0.67 575	0.48 671	0.39 664	0.48 615	0.22 471	0.51 528	0.43 506	0.40 563	0.47 553	0.47 571	0.33 553	0.54 514	0.32 537	0.36 677	0.15 624	0.40 677	0.21 642	0.45 677	0.31 668

UDG	0.40 605	0.46 660	0.49 480	0.40 661	0.35 661	0.47 609	0.27 558	0.54 568	0.47 556	0.39 553	0.45 536	0.59 626	0.44 613	0.46 473	0.39 571	0.26 658	0.19 650	0.48 681	0.22 650	0.34 668	0.26 659

DDUNet	0.41 607	0.50 669	0.48 474	0.44 666	0.39 664	0.46 603	0.32 605	0.50 511	0.43 506	0.45 599	0.52 579	0.57 621	0.36 571	0.48 480	0.33 544	0.33 674	0.21 657	0.55 685	0.25 659	0.37 672	0.32 671

222	0.41 607	0.10 146	0.29 233	0.19 165	0.11 185	0.36 543	0.20 412	0.57 604	0.39 460	0.35 499	0.44 524	0.30 429	0.27 480	0.55 516	3.56 716	0.11 493	0.07 385	0.08 262	0.08 323	0.09 361	0.09 398

NaN_ROB	0.41 607	0.28 605	0.62 556	0.30 618	0.19 561	0.51 624	0.47 664	0.58 613	0.59 621	0.56 639	0.47 553	0.49 583	0.41 599	1.21 683	0.64 640	0.12 533	0.18 645	0.12 533	0.13 580	0.11 480	0.14 562

w-ln-seven	0.42 610	0.30 619	1.18 667	0.26 555	0.22 604	0.58 640	0.31 597	0.62 640	0.81 663	0.58 642	0.61 620	0.53 606	0.36 571	0.57 531	0.65 642	0.11 493	0.10 542	0.13 555	0.12 552	0.15 569	0.13 540

test_sample9	0.42 610	0.19 524	0.50 491	0.18 107	0.16 488	0.34 523	0.20 412	0.51 528	0.38 450	0.37 523	0.34 405	0.37 490	0.30 526	0.66 583	0.91 664	0.23 646	1.82 718	0.28 659	0.24 654	0.18 608	0.16 583

SDNR	0.42 610	0.21 552	0.82 617	0.21 295	0.18 534	1.27 694	0.17 261	0.50 511	0.49 575	0.42 582	0.81 653	0.38 498	0.27 480	1.19 680	0.38 563	0.23 646	0.24 668	0.17 616	0.13 580	0.17 594	0.20 628

ccnet	0.42 610	0.31 626	0.48 474	0.27 583	0.32 657	0.60 646	0.32 605	0.65 649	0.46 551	0.53 634	0.66 631	0.56 616	0.45 616	0.72 602	0.61 633	0.26 658	0.19 650	0.24 648	0.21 642	0.26 651	0.22 643

SHD	0.42 610	0.27 602	0.81 613	0.31 624	0.25 633	0.42 584	0.22 471	0.66 655	0.94 682	0.63 649	0.60 613	0.59 626	0.47 625	0.59 544	0.58 627	0.15 594	0.13 599	0.16 610	0.16 617	0.20 625	0.22 643

Wz-Net-SNSev	0.43 615	0.41 655	1.27 675	0.30 618	0.21 588	0.44 595	0.41 648	0.61 632	0.65 637	0.46 603	0.65 629	0.62 635	0.39 590	0.74 612	0.59 628	0.12 533	0.11 567	0.12 533	0.13 580	0.16 577	0.14 562

XQC	0.43 615	0.37 644	0.96 645	0.34 638	0.25 633	0.53 634	0.34 618	0.60 628	0.73 655	0.51 622	0.46 546	0.57 621	0.47 625	0.70 593	0.72 648	0.17 621	0.12 587	0.18 625	0.15 605	0.25 644	0.23 650

CC-Net-ROB	0.43 615	0.47 662	0.65 569	0.37 655	0.23 617	0.51 624	0.29 581	0.66 655	0.49 575	0.46 603	0.51 571	0.48 577	0.38 584	0.96 663	0.35 553	0.34 675	0.23 666	0.55 685	0.25 659	0.31 664	0.20 628

GANetREF_RVC	0.43 615	0.47 662	0.69 581	0.38 657	0.20 580	0.51 624	0.48 668	0.66 655	0.66 639	0.46 603	0.46 546	0.50 591	0.44 613	0.90 653	0.39 571	0.27 663	0.21 657	0.32 668	0.18 633	0.27 656	0.22 643
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	0.43 615	0.26 595	0.54 515	0.31 624	0.20 580	0.51 624	0.32 605	0.70 666	0.60 625	0.59 643	0.55 593	0.65 646	0.41 599	1.40 693	0.51 617	0.13 554	0.17 639	0.21 639	0.16 617	0.17 594	0.18 609

PDISCO_ROB	0.43 615	0.30 619	0.67 575	0.43 664	0.36 662	0.67 654	0.32 605	0.72 669	0.76 657	0.43 588	0.53 586	0.63 643	0.40 595	0.66 583	0.47 606	0.21 643	0.12 587	0.21 639	0.19 637	0.25 644	0.20 628

WQFJA1++	0.44 621	0.07 4	0.63 559	0.18 107	0.13 344	0.15 58	0.11 20	0.20 68	0.11 9	2.05 711	0.12 68	0.23 328	0.11 121	0.17 120	0.12 115	0.08 295	0.05 39	0.06 49	0.05 69	4.20 723	0.07 242

z-mn7	0.44 621	0.40 651	1.09 659	0.25 521	0.18 534	0.61 647	0.34 618	0.56 594	0.93 680	0.43 588	0.96 667	0.53 606	0.39 590	0.94 659	0.59 628	0.10 452	0.09 511	0.10 437	0.10 471	0.14 555	0.13 540

DeepPrunerF	0.44 621	0.29 612	1.29 677	0.33 636	0.30 653	0.35 538	0.36 627	0.62 640	1.15 693	0.40 563	0.44 524	0.39 510	0.41 599	0.80 632	0.52 618	0.18 632	0.14 609	0.23 646	0.21 642	0.17 594	0.17 596

ADCP+	0.45 624	0.24 579	1.15 666	0.25 521	0.22 604	0.56 636	0.39 642	0.54 568	0.51 587	0.44 595	0.51 571	0.46 569	0.52 639	0.56 527	1.89 705	0.10 452	0.08 475	0.11 495	0.10 471	0.14 555	0.13 540

PASM	0.45 624	0.35 636	0.90 635	0.35 647	0.33 658	0.39 567	0.38 637	0.50 511	0.61 629	0.52 628	0.51 571	0.62 635	0.45 616	0.93 657	0.48 607	0.26 658	0.29 676	0.29 663	0.33 672	0.29 662	0.26 659

DStereoO	0.46 626	0.32 631	0.51 501	0.36 649	0.29 652	0.38 558	0.45 657	0.55 578	0.60 625	0.47 610	0.49 561	0.48 577	0.73 670	0.59 544	0.69 646	0.81 701	0.18 645	0.38 674	0.19 637	0.46 678	0.20 628

zh-mn7	0.46 626	0.45 659	1.48 683	0.25 521	0.19 561	0.44 595	0.29 581	0.56 594	0.82 664	0.65 653	0.96 667	0.49 583	0.38 584	0.88 648	0.63 638	0.12 533	0.10 542	0.11 495	0.11 513	0.13 537	0.14 562

G-Net	0.46 626	0.25 584	0.86 629	0.34 638	0.28 644	0.90 678	0.35 622	0.47 477	0.45 533	0.68 656	1.22 679	0.64 645	0.60 651	0.61 555	0.57 622	0.16 610	0.14 609	0.17 616	0.13 580	0.22 635	0.19 616

GCST	0.47 629	0.60 678	0.57 532	1.04 703	0.48 677	0.38 558	0.11 20	0.40 397	0.32 371	0.41 572	0.34 405	0.29 412	0.17 315	0.46 473	0.19 365	0.69 693	0.42 688	0.79 698	0.62 701	0.62 686	0.46 683

ADCL	0.47 629	0.22 566	1.00 649	0.27 583	0.19 561	0.74 662	0.64 683	0.54 568	0.69 647	0.56 639	0.71 640	0.55 612	0.60 651	0.60 548	1.43 693	0.11 493	0.09 511	0.13 555	0.13 580	0.14 555	0.14 562

DPSNet	0.47 629	0.24 579	0.93 640	0.27 583	0.20 580	0.75 665	0.57 677	0.84 684	0.79 661	0.47 610	0.51 571	0.60 629	0.69 666	0.87 645	0.71 647	0.16 610	0.13 599	0.12 533	0.10 471	0.25 644	0.21 637

zh-sn7	0.48 632	0.51 671	1.43 682	0.29 607	0.20 580	0.47 609	0.39 642	0.57 604	0.62 631	0.52 628	0.81 653	0.52 601	0.56 644	1.05 672	0.87 661	0.12 533	0.13 599	0.13 555	0.13 580	0.17 594	0.16 583

ADCPNet	0.48 632	0.29 612	1.60 688	0.27 583	0.23 617	0.70 660	0.38 637	0.53 559	0.51 587	0.51 622	0.59 608	0.67 651	0.56 644	0.60 548	1.14 679	0.15 594	0.18 645	0.14 582	0.23 652	0.19 616	0.19 616

MDST_ROB	0.48 632	0.14 405	0.95 643	0.30 618	0.21 588	1.33 697	0.32 605	0.77 674	0.56 614	1.06 685	0.71 640	0.49 583	0.35 567	1.26 686	0.38 563	0.13 554	0.11 567	0.16 610	0.13 580	0.12 521	0.12 520

AANet	0.49 635	0.42 657	1.56 686	0.22 366	0.19 561	0.39 567	0.25 537	0.52 547	0.92 677	0.92 674	0.93 665	0.84 667	0.67 663	0.59 544	0.59 628	0.15 594	0.11 567	0.13 555	0.12 552	0.18 608	0.16 583

test_sample8	0.49 635	0.19 524	0.50 491	0.18 107	0.16 488	0.34 523	0.20 412	0.55 578	0.34 395	0.62 647	0.38 450	1.15 682	0.67 663	0.66 583	0.91 664	0.23 646	1.82 718	0.28 659	0.24 654	0.18 608	0.16 583

SuperB	0.49 635	0.28 605	2.23 697	0.23 425	0.15 455	0.41 577	0.32 605	0.47 477	0.82 664	0.43 588	0.50 565	0.33 456	0.45 616	0.68 588	1.08 674	0.10 452	0.07 385	0.09 357	0.08 323	0.98 707	0.14 562

ADCMid	0.49 635	0.34 634	1.13 664	0.26 555	0.21 588	0.51 624	0.37 631	0.57 604	0.54 605	0.75 664	0.66 631	0.62 635	0.64 662	0.64 572	1.68 698	0.13 554	0.12 587	0.17 616	0.17 627	0.20 625	0.17 596

psmorigin	0.50 639	0.25 584	3.03 706	0.24 481	0.19 561	0.38 558	0.22 471	0.50 511	0.44 521	0.64 651	0.68 635	0.71 660	0.51 637	0.85 642	0.45 598	0.14 579	0.17 639	0.13 555	0.14 595	0.16 577	0.21 637

CSAN	0.50 639	0.35 636	0.78 600	0.36 649	0.23 617	0.56 636	0.59 680	0.61 632	0.70 649	0.64 651	0.78 650	0.65 646	0.60 651	1.38 692	0.62 635	0.21 643	0.17 639	0.20 637	0.20 639	0.18 608	0.18 609

SGM_RVC	0.50 639	0.19 524	0.50 491	0.25 521	0.15 455	0.69 657	0.39 642	0.68 663	0.82 664	0.95 679	0.84 657	1.13 679	0.76 671	1.16 679	0.60 632	0.16 610	0.16 632	0.16 610	0.16 617	0.16 577	0.17 596
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 639	0.20 537	0.78 600	0.24 481	0.26 637	0.39 567	0.30 592	0.51 528	0.50 583	0.54 636	1.23 680	2.52 708	0.37 580	0.77 624	0.95 667	0.08 295	0.06 246	0.06 49	0.05 69	0.10 431	0.08 326

Wz-Net-TNSev	0.51 643	0.58 676	1.61 690	0.25 521	0.21 588	0.65 651	0.45 657	0.63 647	0.69 647	0.51 622	0.54 589	0.71 660	0.60 651	1.00 668	0.77 652	0.15 594	0.15 624	0.13 555	0.15 605	0.21 628	0.20 628

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 643	0.50 669	0.86 629	0.39 659	0.24 625	0.84 673	0.55 675	0.56 594	0.62 631	0.60 644	0.68 635	0.62 635	0.42 608	1.13 678	0.43 590	0.23 646	0.27 672	0.27 651	0.35 674	0.25 644	0.29 664

AnyNet_C32	0.51 643	0.40 651	1.10 663	0.29 607	0.28 644	0.59 643	0.58 678	0.54 568	0.60 625	0.62 647	0.66 631	0.54 610	0.54 640	0.78 626	1.74 702	0.15 594	0.14 609	0.15 598	0.17 627	0.20 625	0.20 628

WCMA_ROB	0.51 643	0.21 552	0.65 569	0.25 521	0.21 588	0.58 640	0.32 605	0.54 568	0.55 611	0.95 679	1.40 686	1.28 686	0.81 676	0.73 604	0.62 635	0.18 632	0.15 624	0.15 598	0.15 605	0.19 616	0.19 616

WZ-Net	0.52 647	0.38 649	1.90 693	0.30 618	0.24 625	0.57 639	0.48 668	0.62 640	0.78 660	0.50 617	0.71 640	0.68 655	0.54 640	0.98 667	0.84 658	0.13 554	0.10 542	0.11 495	0.12 552	0.19 616	0.20 628

SANet	0.53 648	0.28 605	0.96 645	0.26 555	0.15 455	0.69 657	0.44 656	0.67 660	1.34 697	0.67 655	0.98 670	0.94 672	0.71 668	0.89 650	0.76 649	0.14 579	0.12 587	0.12 533	0.11 513	0.17 594	0.16 583

Consistency-Raft	0.55 649	0.48 664	1.02 652	0.45 667	0.49 678	0.49 620	0.47 664	0.72 669	0.72 652	0.45 599	0.82 655	0.47 571	0.60 651	0.50 489	0.63 638	0.39 681	0.39 686	0.44 679	0.51 691	0.52 680	0.37 674

anonymity	0.56 650	0.54 674	0.70 587	0.47 670	0.61 688	0.56 636	0.43 653	0.69 664	0.49 575	0.63 649	0.55 593	0.54 610	0.60 651	0.61 555	0.57 622	0.55 686	0.53 697	0.50 682	0.54 695	0.51 679	0.56 688

MFN_U_SF_RVC	0.56 650	0.51 671	1.19 668	0.38 657	0.22 604	0.69 657	0.27 558	0.80 679	0.67 642	0.73 660	0.74 645	0.87 668	0.61 660	0.81 636	0.76 649	0.29 669	0.27 672	0.32 668	0.37 678	0.32 667	0.31 668

SAMSARA	0.56 650	0.39 650	0.80 610	0.60 683	0.46 675	1.00 682	1.23 714	0.67 660	0.68 645	0.71 659	0.54 589	0.89 671	0.57 647	0.81 636	0.62 635	0.19 638	0.22 661	0.18 625	0.18 633	0.27 656	0.25 657

otaku	0.57 653	0.62 680	0.87 631	0.63 685	0.44 673	0.73 661	0.37 631	0.65 649	0.66 639	0.51 622	0.75 646	0.66 650	0.45 616	0.69 590	0.46 604	0.53 683	0.34 682	0.55 685	0.35 674	0.60 685	0.45 680

Ntro	0.58 654	0.64 681	0.92 638	0.66 686	0.50 679	0.77 666	0.36 627	0.66 655	0.70 649	0.50 617	0.59 608	0.65 646	0.51 637	0.75 613	0.45 598	0.56 687	0.32 680	0.56 688	0.34 673	0.63 687	0.46 683

PVD	0.58 654	0.34 634	0.84 625	0.39 659	0.31 656	0.59 643	0.47 664	0.80 679	1.25 694	0.92 674	1.09 673	0.79 664	0.82 677	0.85 642	0.76 649	0.21 643	0.18 645	0.22 645	0.18 633	0.27 656	0.35 673

ADCS	0.58 654	0.40 651	1.35 680	0.29 607	0.24 625	0.55 635	0.45 657	0.67 660	0.83 668	0.76 665	0.71 640	0.68 655	0.60 651	0.76 618	2.23 710	0.16 610	0.16 632	0.16 610	0.17 627	0.22 635	0.22 643

MeshStereo	0.58 654	0.27 602	0.67 575	0.22 366	0.17 512	0.66 653	0.37 631	0.78 675	0.61 629	1.47 707	1.30 682	1.65 694	0.79 673	1.12 677	0.59 628	0.17 621	0.17 639	0.17 616	0.14 595	0.17 594	0.14 562
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	0.60 658	0.33 633	0.61 548	0.30 618	0.25 633	0.86 675	0.35 622	0.55 578	0.67 642	1.10 687	1.49 691	1.76 697	0.97 687	0.88 648	0.49 609	0.23 646	0.21 657	0.27 651	0.27 667	0.25 644	0.24 655

DGSMNet	0.61 659	0.29 612	0.91 636	0.51 676	0.70 693	0.62 649	1.38 715	0.59 619	0.55 611	0.37 523	0.61 620	0.52 601	0.33 553	0.65 579	0.43 590	0.53 683	0.60 704	0.67 690	0.61 700	0.63 687	0.61 698

FCDSN-DC	0.63 660	0.31 626	0.61 548	0.36 649	0.30 653	0.65 651	0.37 631	0.66 655	0.68 645	1.14 689	1.54 694	1.71 696	1.26 696	0.92 655	0.64 640	0.24 654	0.22 661	0.27 651	0.26 663	0.27 656	0.27 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 660	0.37 644	2.40 701	0.26 555	0.25 633	0.38 558	0.49 670	0.41 411	1.06 687	1.38 696	0.87 662	0.62 635	0.95 684	0.65 579	1.65 697	0.11 493	0.09 511	0.10 437	0.11 513	0.19 616	0.17 596

AnyNet_C01	0.65 662	0.58 676	2.60 704	0.32 630	0.26 637	0.88 676	0.61 681	0.63 647	0.62 631	0.68 656	0.96 667	0.76 663	0.60 651	0.96 663	1.43 693	0.16 610	0.16 632	0.17 616	0.17 627	0.23 638	0.23 650

DispFullNet	0.66 663	0.89 695	1.59 687	0.77 691	1.21 710	0.51 624	0.23 498	0.59 619	0.72 652	0.69 658	0.61 620	0.69 657	0.91 683	0.79 628	0.48 607	0.27 663	0.12 587	0.73 693	0.30 671	0.65 690	0.40 677

NVStereoNet_ROB	0.67 664	0.49 668	0.83 620	0.48 671	0.40 666	0.51 624	0.46 660	0.70 666	0.77 659	0.84 669	1.72 699	1.02 677	0.83 678	1.23 684	0.79 655	0.32 673	0.38 685	0.40 677	0.46 685	0.36 671	0.41 678
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	0.68 665	0.64 681	1.06 656	0.45 667	0.27 639	1.40 701	0.58 678	0.78 675	0.92 677	0.84 669	0.86 659	0.88 670	0.68 665	1.33 691	0.68 645	0.37 679	0.29 676	0.34 672	0.36 677	0.43 675	0.37 674

SPS-STEREO	0.69 666	0.61 679	0.98 647	0.52 679	0.57 685	0.74 662	0.50 671	0.78 675	0.62 631	0.95 679	0.86 659	0.94 672	0.70 667	1.01 669	0.87 661	0.58 689	0.51 694	0.50 682	0.50 690	0.55 682	0.58 691
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 667	0.30 619	0.69 581	0.32 630	0.27 639	0.81 672	0.39 642	0.79 678	0.82 664	1.41 699	1.58 696	1.98 699	1.26 696	1.02 670	0.77 652	0.24 654	0.22 661	0.27 651	0.26 663	0.26 651	0.26 659

FC-DCNN v2	0.71 668	0.30 619	0.67 575	0.32 630	0.27 639	0.84 673	0.39 642	0.84 684	0.85 672	1.44 703	1.64 697	2.09 701	1.28 698	1.06 673	0.80 656	0.24 654	0.22 661	0.27 651	0.26 663	0.26 651	0.25 657

RainbowNet	0.72 669	0.89 695	1.02 652	0.82 693	0.63 690	0.78 669	0.52 672	0.81 681	0.93 680	0.60 644	0.79 651	0.80 665	0.60 651	0.80 632	0.57 622	0.78 699	0.55 700	0.78 696	0.49 688	0.76 697	0.58 691

ACVNet_1	0.72 669	0.81 690	1.37 681	0.72 689	0.53 683	0.77 666	0.42 651	0.85 687	0.90 675	0.74 663	0.75 646	1.32 688	0.72 669	1.02 670	0.55 621	0.54 685	0.31 679	0.71 692	0.35 674	0.64 689	0.45 680

ACVNet-4b	0.72 669	0.81 690	1.33 679	0.72 689	0.50 679	0.80 671	0.31 597	0.71 668	0.80 662	0.50 617	0.72 644	0.95 674	0.43 612	0.96 663	1.20 687	1.13 713	0.21 657	0.76 695	0.45 684	0.65 690	0.46 683

MFMNet_re	0.72 669	0.76 688	0.99 648	0.62 684	0.70 693	0.77 666	0.67 684	0.75 672	0.83 668	0.78 667	0.86 659	0.69 657	0.78 672	0.71 596	0.61 633	0.66 692	0.59 703	0.61 689	0.58 699	0.68 693	0.71 702

ELAS_RVC	0.74 673	0.36 639	1.00 649	0.37 655	0.33 658	0.88 676	0.93 703	0.83 683	1.08 689	1.35 694	1.33 685	1.24 684	1.33 700	1.06 673	0.95 667	0.27 663	0.25 670	0.29 663	0.27 667	0.30 663	0.30 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 673	0.36 639	0.85 628	0.36 649	0.33 658	1.36 698	0.77 694	0.93 688	0.92 677	1.41 699	1.53 693	1.16 683	1.17 692	0.95 662	1.03 671	0.26 658	0.25 670	0.28 659	0.28 670	0.31 664	0.30 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 675	0.44 658	1.98 694	0.49 674	0.16 488	0.58 640	0.31 597	0.81 681	0.83 668	0.41 572	0.52 579	0.98 676	0.58 648	4.97 720	1.03 671	0.11 493	0.07 385	0.10 437	0.24 654	0.27 656	0.26 659

RTS	0.78 676	0.48 664	4.68 711	0.34 638	0.28 644	1.12 686	0.46 660	0.62 640	1.03 684	0.73 660	0.89 663	0.60 629	0.59 649	1.61 696	1.16 683	0.14 579	0.11 567	0.15 598	0.15 605	0.21 628	0.19 616

RTSA	0.78 676	0.48 664	4.68 711	0.34 638	0.28 644	1.12 686	0.46 660	0.62 640	1.03 684	0.73 660	0.89 663	0.60 629	0.59 649	1.61 696	1.16 683	0.14 579	0.11 567	0.15 598	0.15 605	0.21 628	0.19 616

DStereoSA	0.81 678	0.37 644	1.08 658	0.51 676	0.65 691	0.67 654	1.44 716	0.74 671	1.06 687	0.54 636	1.67 698	0.49 583	1.78 706	0.96 663	1.69 700	0.28 666	0.43 689	0.27 651	0.51 691	0.40 674	0.58 691

DStereoFS	0.84 679	0.66 683	0.80 610	0.53 680	0.50 679	1.23 692	0.55 675	0.94 689	1.32 696	0.89 671	1.32 683	1.04 678	2.32 713	1.29 689	1.14 679	0.31 672	0.35 683	0.30 665	0.39 681	0.34 668	0.60 694

SGM+DAISY	0.87 680	0.66 683	1.30 678	0.51 676	0.60 687	1.03 683	0.84 700	0.76 673	0.73 655	1.39 697	1.51 692	1.31 687	1.22 694	1.11 675	1.08 674	0.57 688	0.53 697	0.51 684	0.51 691	0.54 681	0.61 698

ACVNet_2	0.89 681	0.87 694	1.25 673	0.82 693	0.62 689	0.97 681	0.62 682	1.14 694	1.42 699	1.00 682	1.40 686	1.47 691	0.84 679	1.11 675	0.66 643	0.61 690	0.43 689	0.78 696	0.49 688	0.75 696	0.52 686

IMH-64-1	0.91 682	0.86 692	0.84 625	0.97 698	0.75 695	0.92 679	0.71 686	1.27 695	1.10 690	0.89 671	1.45 688	1.14 680	0.96 685	1.19 680	0.84 658	0.74 696	0.51 694	0.97 701	0.55 696	0.84 699	0.60 694

IMH-64	0.91 682	0.86 692	0.84 625	0.97 698	0.75 695	0.92 679	0.71 686	1.27 695	1.10 690	0.89 671	1.45 688	1.14 680	0.96 685	1.19 680	0.84 658	0.74 696	0.51 694	0.97 701	0.55 696	0.84 699	0.60 694

MonStereo1	0.93 684	0.56 675	0.82 617	0.69 687	0.58 686	1.37 699	0.35 622	0.94 689	1.25 694	0.93 676	1.90 702	1.52 692	2.10 710	1.27 687	0.77 652	0.69 693	0.33 681	0.75 694	0.47 687	0.70 694	0.57 690

U	1.00 685	0.09 89	0.21 124	0.21 295	3.68 717	6.12 720	0.14 107	0.21 84	0.21 192	0.11 59	0.11 48	0.10 58	0.09 36	0.12 5	0.11 45	0.07 128	0.05 39	5.42 727	2.90 725	0.07 187	0.06 146

PWCK	1.00 685	1.17 707	1.70 691	0.91 696	0.41 667	1.19 690	0.92 702	1.10 692	1.14 692	1.16 690	1.14 676	1.25 685	0.88 682	1.75 702	1.04 673	0.87 704	0.50 692	0.87 699	0.53 694	0.96 706	0.52 686

WAO-7	1.01 687	0.89 695	0.93 640	0.83 695	0.66 692	1.18 688	0.81 698	1.40 699	1.57 703	1.11 688	1.76 701	1.45 690	1.19 693	1.50 695	1.14 679	0.61 690	0.62 707	0.70 691	0.68 703	0.66 692	0.60 694

MADNet+	1.01 687	1.16 706	4.72 713	0.70 688	0.47 676	1.24 693	0.96 704	0.97 691	0.89 673	0.65 653	0.77 649	0.87 668	0.85 681	2.09 706	1.68 698	0.38 680	0.39 686	0.31 667	0.27 667	0.43 675	0.39 676

MultiAttention	1.02 689	0.13 355	0.43 426	0.35 647	0.43 670	5.36 716	1.71 717	0.69 664	0.53 601	0.36 515	0.63 626	0.55 612	0.22 397	7.60 724	0.43 590	0.09 398	0.06 246	0.14 582	0.24 654	0.26 651	0.30 665

IMH	1.05 690	0.95 699	1.00 649	1.01 700	0.78 698	1.11 685	0.68 685	1.38 698	1.43 700	1.00 682	1.72 699	1.43 689	1.14 689	1.73 701	0.89 663	1.09 710	0.55 700	0.99 703	0.57 698	0.87 701	0.62 700

WAO-6	1.07 691	0.93 698	0.92 638	0.96 697	0.78 698	1.28 695	0.75 691	1.34 697	2.00 707	1.02 684	1.54 694	1.59 693	1.22 694	1.31 690	1.14 679	0.78 699	0.55 700	1.02 705	0.75 708	0.83 698	0.69 701

LVE	1.13 692	1.02 700	1.28 676	1.01 700	0.80 701	1.29 696	0.81 698	1.47 702	1.96 705	1.07 686	1.90 702	1.90 698	1.01 688	1.48 694	0.91 664	0.93 707	0.61 706	0.94 700	0.69 704	0.87 701	0.75 706

JetBlue	1.14 693	0.76 688	2.36 699	0.59 682	0.75 695	3.04 712	1.78 718	1.11 693	0.90 675	0.94 677	1.10 674	1.66 695	1.28 698	2.09 706	1.72 701	0.43 682	0.36 684	0.38 674	0.38 680	0.58 684	0.56 688

Dean	1.17 694	1.04 702	1.49 685	1.03 702	0.78 698	1.20 691	0.77 694	1.48 703	1.96 705	1.28 692	1.99 705	2.15 702	1.14 689	1.25 685	1.00 670	0.81 701	0.60 704	1.01 704	0.69 704	0.92 705	0.74 705

SGM-ForestM	1.36 695	0.28 605	0.79 607	0.26 555	0.16 488	2.26 709	1.00 706	1.42 700	1.46 702	2.38 713	2.05 706	5.95 721	2.66 715	2.95 711	2.46 712	0.17 621	0.18 645	0.18 625	0.18 633	0.15 569	0.18 609

xyz-stereo	1.40 696	0.10 146	17.09 733	0.18 107	0.07 2	4.78 715	0.18 313	0.29 239	0.34 395	0.36 515	2.81 713	0.40 525	0.29 512	0.56 527	0.24 469	0.07 128	0.05 39	0.09 357	0.06 154	0.06 104	0.05 35

MANE	1.41 697	0.36 639	0.74 597	0.43 664	0.41 667	2.16 708	0.80 696	2.39 716	3.38 712	2.22 712	3.06 714	3.54 714	2.73 716	2.15 708	1.94 707	0.28 666	0.27 672	0.30 665	0.46 685	0.28 661	0.34 672

TorneroNet-64	1.43 698	1.03 701	1.20 669	1.10 704	0.86 704	2.26 709	0.73 689	1.84 708	3.84 717	1.25 691	2.25 710	2.69 710	1.42 701	1.76 703	1.43 693	0.76 698	0.50 692	1.09 706	0.66 702	1.23 711	0.76 707

notaker	1.45 699	1.34 710	1.48 683	1.40 711	1.07 708	1.18 688	0.85 701	1.48 703	1.40 698	1.51 708	3.46 715	2.40 707	1.81 707	1.76 703	1.45 696	1.11 711	0.69 712	1.38 713	0.87 711	1.31 713	0.97 711

WAO-8	1.46 700	1.10 704	1.09 659	1.10 704	0.84 702	2.06 705	0.75 691	1.84 708	3.83 715	1.44 703	2.21 708	2.15 702	1.43 702	3.17 712	1.19 685	0.91 705	0.65 709	1.09 706	0.79 709	0.90 703	0.71 702

Venus	1.46 700	1.10 704	1.09 659	1.10 704	0.84 702	2.06 705	0.75 691	1.84 708	3.83 715	1.44 703	2.21 708	2.15 702	1.43 702	3.17 712	1.19 685	0.91 705	0.65 709	1.09 706	0.79 709	0.90 703	0.71 702

UNDER WATER-64	1.55 702	1.19 708	2.52 702	1.31 709	0.95 706	2.12 707	1.21 713	1.45 701	3.19 711	1.43 702	1.32 683	2.64 709	2.04 709	1.63 698	1.83 703	1.11 711	0.67 711	1.28 711	0.92 712	1.19 708	1.02 712

UNDER WATER	1.59 703	1.22 709	2.36 699	1.38 710	1.03 707	1.67 704	1.10 710	1.54 706	3.63 713	1.44 703	1.47 690	2.85 711	2.25 712	1.67 699	1.94 707	1.06 709	0.62 707	1.31 712	0.93 713	1.21 710	1.02 712

LSM	1.64 704	0.40 651	2.56 703	2.02 715	17.61 732	0.51 624	0.52 672	0.61 632	0.76 657	0.82 668	1.11 675	0.63 643	0.54 640	0.75 613	0.49 609	0.16 610	0.24 668	0.18 625	0.21 642	0.25 644	2.42 719

LE_ROB	1.76 705	0.20 537	2.68 705	0.48 671	0.52 682	0.78 669	0.96 704	0.84 684	6.61 722	7.40 725	2.08 707	2.08 700	4.83 718	1.27 687	3.79 717	0.10 452	0.08 475	0.12 533	0.11 513	0.11 480	0.10 458

ktn	1.77 706	1.36 711	1.22 670	1.43 712	1.14 709	1.52 702	1.08 709	1.51 705	3.96 718	2.77 716	4.69 717	3.35 713	1.46 704	1.69 700	1.25 689	1.43 715	0.77 714	1.45 714	0.99 714	1.32 714	0.96 709

KSHMR	1.89 707	1.36 711	1.60 688	1.47 713	1.22 711	1.38 700	1.06 708	1.79 707	5.97 721	1.42 701	5.65 720	2.98 712	1.14 689	2.23 709	1.20 687	1.27 714	1.12 716	1.46 715	1.10 716	1.32 714	1.15 714

TorneroNet	2.22 708	1.08 703	1.24 672	1.14 708	0.90 705	5.58 717	0.80 696	2.12 713	8.69 724	2.58 714	5.42 719	3.88 715	1.97 708	1.78 705	1.87 704	0.86 703	0.54 699	1.15 710	0.74 707	1.23 711	0.85 708

MADNet++	2.26 709	1.80 714	2.06 695	2.13 717	1.97 715	2.61 711	1.79 719	2.38 715	2.16 708	2.75 715	2.65 712	2.38 706	2.43 714	3.17 712	3.21 714	2.17 718	1.95 720	1.94 719	1.63 718	2.06 717	2.01 718

JetRed	2.30 710	2.64 716	6.12 716	1.12 707	1.38 713	5.85 719	3.29 720	1.99 711	1.67 704	1.98 710	1.95 704	2.16 705	1.60 705	2.48 710	4.10 718	1.05 708	1.60 717	1.09 706	1.01 715	1.67 716	1.28 715

light-stereo	2.37 711	0.69 685	3.61 707	3.84 719	3.41 716	4.04 713	0.31 597	2.13 714	1.45 701	3.61 717	6.33 721	6.90 724	0.63 661	4.83 719	1.28 690	0.71 695	0.74 713	0.32 668	0.39 681	1.20 709	0.96 709

HanzoNet	2.97 712	1.69 713	2.29 698	1.74 714	1.33 712	1.53 703	1.03 707	1.99 711	2.64 710	5.51 721	5.16 718	5.90 720	6.82 723	4.32 718	3.29 715	3.16 721	2.02 722	1.92 717	2.87 724	2.24 718	1.89 717

coex-ft	3.44 713	0.73 687	48.55 747	0.24 481	0.19 561	0.50 623	0.43 653	0.47 477	2.40 709	7.03 724	1.20 678	0.97 675	2.23 711	0.73 604	1.92 706	0.12 533	0.15 624	0.14 582	0.12 552	0.21 628	0.43 679

TCMNet-wrong-test	4.29 714	5.57 721	4.65 710	11.33 729	10.39 725	5.73 718	4.48 723	4.13 720	1.02 683	1.91 709	2.39 711	6.16 722	3.62 717	3.84 717	4.50 720	1.99 717	0.47 691	1.97 720	1.69 719	5.69 725	4.31 724

DPSimNet_ROB	4.34 715	4.23 717	6.89 718	3.67 718	3.68 717	4.75 714	5.21 724	2.67 717	3.68 714	5.82 722	3.95 716	5.57 717	6.72 722	3.46 716	4.48 719	4.05 725	2.88 723	4.68 726	3.12 726	3.69 720	3.62 723

tt	4.71 716	0.10 146	3.94 708	2.06 716	1.53 714	10.14 725	16.88 728	9.27 728	4.98 719	1.39 697	1.02 671	4.68 716	4.90 719	3.35 715	5.86 723	5.76 726	9.15 734	2.24 722	2.53 722	3.10 719	1.32 716

BEATNet-Init1	4.73 717	2.61 715	13.29 732	0.58 681	0.53 683	10.12 724	3.33 721	4.83 721	5.01 720	8.75 726	8.51 723	14.08 735	7.60 725	7.70 725	5.34 721	0.28 666	0.28 675	0.34 672	0.37 678	0.57 683	0.45 680

Selective-IGEV-i1pa	5.57 718	7.99 723	4.76 714	0.80 692	0.45 674	12.99 726	3.60 722	9.25 727	7.43 723	6.97 723	9.87 727	8.94 725	7.26 724	14.66 736	5.65 722	3.55 722	1.08 715	1.93 718	0.72 706	0.73 695	2.79 721

USTest	6.88 719	5.23 720	5.63 715	7.22 723	7.29 720	14.34 728	22.76 729	8.48 725	9.32 725	5.42 720	6.39 722	6.29 723	6.64 721	6.92 723	8.62 726	1.94 716	3.29 724	2.16 721	2.55 723	3.85 721	3.29 722

EDNetEfficientorigin	7.51 720	0.52 673	140.47 749	0.25 521	0.17 512	0.42 584	0.29 581	0.47 477	1.03 684	1.28 692	1.02 671	0.83 666	0.84 679	0.75 613	0.99 669	0.10 452	0.09 511	0.12 533	0.10 471	0.21 628	0.22 643

DGTPSM_ROB	8.34 721	5.10 718	10.37 730	5.31 721	10.18 723	8.33 721	23.60 733	6.06 723	13.41 733	4.90 718	10.87 731	5.65 718	10.44 726	6.17 721	12.59 727	3.74 723	7.55 727	3.69 723	7.26 731	4.14 722	7.46 727

DPSMNet_ROB	8.40 722	5.11 719	10.49 731	5.58 722	10.25 724	8.34 722	23.62 734	6.07 724	13.45 734	4.93 719	10.88 732	5.66 719	10.44 726	6.24 722	12.64 728	3.98 724	7.61 728	3.76 724	7.30 732	4.20 723	7.51 728

DLNR_Zeroshot_test	10.44 723	12.10 732	19.93 735	106.08 748	23.66 744	0.14 39	0.13 73	3.22 718	0.17 101	0.16 204	0.23 264	0.16 220	0.10 81	0.31 394	0.15 242	2.36 719	0.06 246	0.07 161	0.07 238	39.70 748	0.06 146

DLNR-FE	10.45 724	12.13 733	19.94 736	106.10 749	23.12 743	0.14 39	0.13 73	3.28 719	0.17 101	0.16 204	0.23 264	0.16 220	0.10 81	0.31 394	0.15 242	2.41 720	0.06 246	0.07 161	0.07 238	40.22 749	0.06 146

iinet-test	10.78 725	9.29 724	9.70 720	10.48 724	10.68 726	17.98 733	25.98 735	12.57 732	13.39 731	9.64 730	10.10 728	10.06 727	10.61 729	11.22 732	12.70 729	6.40 728	7.74 729	5.68 728	6.69 727	7.47 726	7.30 725

IINet	10.78 725	9.29 724	9.70 720	10.48 724	10.68 726	17.98 733	25.98 735	12.57 732	13.39 731	9.64 730	10.10 728	10.06 727	10.61 729	11.22 732	12.70 729	6.40 728	7.74 729	5.68 728	6.69 727	7.47 726	7.30 725

LRCNet_RVC	10.90 727	14.34 735	9.35 719	15.35 730	8.04 722	1.08 684	0.34 618	8.78 726	0.70 649	12.63 735	16.05 735	9.85 726	6.54 720	8.57 726	6.34 724	20.27 745	5.40 726	23.70 743	21.88 744	14.87 734	13.83 735

DPSM_ROB	11.49 728	9.87 730	10.35 728	11.13 727	11.31 728	19.11 736	27.51 738	13.37 735	14.21 736	10.31 732	11.06 733	10.96 733	11.27 734	11.96 734	13.59 732	6.78 730	8.19 732	6.03 730	7.09 729	7.93 728	7.73 730

DPSM	11.49 728	9.87 730	10.35 728	11.13 727	11.31 728	19.11 736	27.51 738	13.37 735	14.21 736	10.31 732	11.06 733	10.96 733	11.27 734	11.96 734	13.59 732	6.78 730	8.19 732	6.03 730	7.09 729	7.93 728	7.73 730

xxxxx1	15.27 730	9.54 727	10.31 725	20.13 733	18.88 733	17.08 729	23.03 730	10.36 729	10.99 727	9.21 727	9.62 724	10.74 730	10.61 729	10.72 728	13.89 734	7.97 732	9.20 735	31.85 746	44.72 748	12.84 731	13.69 732

tt_ll	15.27 730	9.54 727	10.31 725	20.13 733	18.88 733	17.08 729	23.03 730	10.36 729	10.99 727	9.21 727	9.62 724	10.74 730	10.61 729	10.72 728	13.89 734	7.97 732	9.20 735	31.85 746	44.72 748	12.84 731	13.69 732

ff	15.27 730	9.54 727	10.31 725	20.13 733	18.88 733	17.08 729	23.03 730	10.36 729	10.99 727	9.21 727	9.62 724	10.74 730	10.61 729	10.72 728	13.89 734	7.97 732	9.20 735	31.85 746	44.72 748	12.84 731	13.69 732

PML	16.10 733	12.82 734	6.78 717	5.23 720	7.76 721	33.92 740	66.56 750	5.30 722	10.28 726	26.12 749	68.59 750	20.51 737	13.49 736	10.06 727	6.78 725	5.96 727	2.00 721	6.04 732	2.18 721	8.96 730	2.60 720

Anonymous_1	16.62 734	9.35 726	9.84 722	10.66 726	14.64 730	18.66 735	27.12 737	12.64 734	13.51 735	10.76 734	10.30 730	10.13 729	10.60 728	11.06 731	12.74 731	15.87 743	7.74 729	16.92 741	43.48 747	58.66 750	7.68 729

HaxPig	17.72 735	20.22 745	19.73 734	16.53 731	16.51 731	9.27 723	9.33 725	14.34 737	13.27 730	18.65 737	18.70 736	17.35 736	16.77 737	17.04 737	16.45 737	22.05 746	20.89 746	22.27 742	21.53 743	21.29 743	22.13 747

MEDIAN_ROB	21.21 736	24.62 747	23.47 745	19.58 732	19.65 736	13.22 727	10.96 726	17.88 738	17.00 738	22.14 748	22.02 739	20.86 738	20.36 738	21.06 738	19.71 738	25.63 747	24.13 747	26.21 744	25.20 745	25.17 744	25.38 748

RAFT-FEzeroshot	23.10 737	19.88 740	20.56 737	22.49 737	22.75 739	38.38 741	55.50 746	26.84 742	28.66 743	20.60 743	22.10 740	22.05 741	22.74 741	24.00 741	27.37 745	13.59 735	16.48 740	12.14 733	14.28 735	15.96 737	15.54 739

RAFT-FE	23.10 737	19.88 740	20.56 737	22.49 737	22.75 739	38.38 741	55.50 746	26.84 742	28.66 743	20.60 743	22.10 740	22.05 741	22.74 741	24.00 741	27.37 745	13.59 735	16.48 740	12.14 733	14.28 735	15.96 737	15.54 739

CasAABBNet	23.10 737	19.86 738	20.64 739	22.47 736	22.73 737	38.41 744	55.50 746	26.89 745	28.70 745	20.61 745	22.15 742	22.08 744	22.75 743	23.99 739	27.36 743	13.59 735	16.48 740	12.14 733	14.27 734	15.95 735	15.53 738

FlowAnything	23.14 740	19.87 739	20.79 740	22.50 740	22.74 738	38.39 743	55.46 743	26.89 745	28.72 746	20.77 747	22.29 745	22.07 743	22.72 740	23.99 739	27.41 747	13.60 738	16.55 745	12.15 737	14.36 739	15.97 739	15.52 737

Hybrid-DGEV	23.16 741	19.94 743	20.96 742	22.49 737	22.75 739	38.51 746	55.52 749	27.09 749	28.90 749	20.58 742	22.25 743	22.00 740	22.80 745	24.11 744	27.33 742	13.60 738	16.47 739	12.14 733	14.30 738	15.95 735	15.54 739

Selective-RAFT-Error	23.16 741	19.93 742	20.87 741	22.54 741	22.81 742	38.52 747	55.47 744	27.01 748	28.83 747	20.66 746	22.25 743	22.09 745	22.80 745	24.09 743	27.36 743	13.61 740	16.48 740	12.15 737	14.28 735	15.99 740	15.57 742

fast-reg	23.64 743	20.51 746	23.42 744	23.22 742	24.75 746	38.73 748	55.47 744	26.85 744	28.86 748	20.12 740	21.73 737	21.64 739	22.22 739	24.30 746	27.54 748	13.91 742	16.52 744	14.85 740	15.62 740	16.91 742	15.71 743

LSM0	24.24 744	19.98 744	22.32 743	24.22 743	40.14 749	38.48 745	55.20 742	26.95 747	28.57 742	20.49 741	21.83 738	22.26 746	22.75 743	24.22 745	27.30 741	13.66 741	16.32 738	12.19 739	14.15 733	16.10 741	17.66 744

AVERAGE_ROB	25.43 745	29.06 748	27.24 746	24.63 744	24.20 745	17.73 732	12.61 727	22.29 741	21.39 741	26.79 750	26.16 748	25.20 747	24.64 749	25.07 747	23.53 739	29.96 748	28.40 748	30.60 745	29.58 746	29.72 745	29.84 749

RSGM-EC	29.65 746	17.75 736	10.04 723	35.31 745	33.15 747	26.42 738	46.65 740	19.89 739	17.74 739	18.92 738	23.36 746	30.14 748	23.59 747	41.87 748	45.99 749	59.56 749	34.38 749	33.25 749	20.37 741	34.97 746	19.60 745

acva	29.65 746	17.75 736	10.04 723	35.31 745	33.15 747	26.42 738	46.65 740	19.89 739	17.74 739	18.92 738	23.36 746	30.14 748	23.59 747	41.87 748	45.99 749	59.56 749	34.38 749	33.25 749	20.37 741	34.97 746	19.60 745

Selective-IGEV-i16pa	30.47 748	41.93 749	4.02 709	0.49 674	0.37 663	96.94 750	0.74 690	60.26 751	58.76 750	17.24 736	64.39 749	38.26 750	49.53 750	106.11 751	26.15 740	19.96 744	3.42 725	4.39 725	1.81 720	0.39 673	14.22 736

test_example2	101.33 749	108.28 750	68.15 748	98.43 747	106.93 750	89.75 749	102.43 751	36.80 750	97.65 751	129.04 751	130.15 751	65.26 751	66.62 751	92.11 750	80.24 751	144.10 751	199.48 751	81.81 751	103.01 751	125.01 751	101.27 750

GS-Stereo							0.16 210	0.26 183	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	0.08 326

FSD					0.24 625	0.27 407	0.27 558	0.31 271	0.29 330	0.26 325	0.27 309	0.28 401	0.27 480	0.28 352	0.26 493	0.23 646	0.22 661	0.27 651	0.26 663	0.25 644

ccccc		256.29 751		354.40 750	364.36 751	149.10 751		152.89 752		153.93 752		164.00 752		268.02 752		390.55 752	349.22 752	244.59 752	219.82 752	412.30 752

ASD4		6.65 722

Low-res two-view benchmark