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

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 30	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 128	0.09 28	0.12 5	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 128	0.09 28	0.12 5	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 41	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 87	0.08 11	0.11 1	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 30	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 52	0.08 11	0.11 1	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 124	0.13 1	0.16 19	0.07 2	0.15 47	0.12 30	0.15 9	0.11 8	0.09 11	0.07 3	0.09 24	0.10 68	0.13 12	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.05 32

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 39	0.09 53	0.09 1	0.14 95	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 41	0.16 19	0.08 23	0.12 15	0.13 62	0.11 2	0.12 16	0.09 11	0.07 3	0.10 52	0.09 28	0.11 1	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LACA3	0.10 8	0.10 124	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.16 85	0.14 95	0.14 5	0.13 23	0.11 47	0.09 16	0.10 52	0.10 68	0.16 86	0.09 1	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 104	0.15 5	0.11 164	0.10 10	0.13 62	0.15 9	0.08 1	0.12 77	0.10 28	0.09 24	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.06 91	0.05 32

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.16 19	0.09 53	0.15 47	0.12 30	0.17 20	0.13 23	0.09 11	0.09 16	0.11 87	0.10 68	0.14 31	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LACA2	0.10 8	0.11 204	0.20 92	0.16 19	0.07 2	0.16 85	0.13 62	0.17 20	0.14 36	0.09 11	0.09 16	0.11 87	0.10 68	0.14 31	0.09 1	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 41	0.15 5	0.09 53	0.13 21	0.13 62	0.22 87	0.16 59	0.09 11	0.10 28	0.08 4	0.08 11	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.17 39	0.10 113	0.17 119	0.13 62	0.11 2	0.13 23	0.10 26	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 217	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.08 293	0.05 6	0.05 32

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.13 1	0.07 2	0.16 85	0.10 8	0.20 54	0.14 36	0.09 11	0.10 28	0.09 24	0.12 137	0.13 12	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.05 59	0.06 91	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 8	0.07 4	0.15 21	0.16 19	0.09 53	0.15 47	0.12 30	0.17 20	0.13 23	0.09 11	0.09 16	0.11 87	0.10 68	0.14 31	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.15 5	0.09 53	0.14 30	0.12 30	0.19 37	0.15 49	0.10 26	0.09 16	0.11 87	0.09 28	0.15 62	0.13 156	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 21	0.15 5	0.09 53	0.15 47	0.12 30	0.18 29	0.19 122	0.10 26	0.10 28	0.11 87	0.10 68	0.15 62	0.13 156	0.06 47	0.06 224	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.16 19	0.08 23	0.16 85	0.13 62	0.21 69	0.11 8	0.11 47	0.11 39	0.10 52	0.10 68	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.06 224	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

BridgeDepth	0.10 8	0.09 71	0.14 7	0.19 139	0.07 2	0.16 85	0.12 30	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 160	0.13 182	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	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 8	0.08 29	0.13 1	0.17 39	0.08 23	0.14 30	0.12 30	0.24 129	0.19 122	0.09 11	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 29	0.13 1	0.18 84	0.10 113	0.13 21	0.12 30	0.15 9	0.12 16	0.10 26	0.13 75	0.10 52	0.10 68	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 29	0.13 1	0.17 39	0.08 23	0.13 21	0.12 30	0.24 129	0.19 122	0.09 11	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 41	0.16 19	0.08 23	0.11 11	0.09 2	0.20 54	0.12 16	0.11 47	0.11 39	0.08 4	0.08 11	0.23 227	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.06 133

S2M2_XL	0.10 8	0.09 71	0.21 104	0.14 2	0.10 113	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 26	0.11 39	0.09 24	0.09 28	0.12 5	0.11 42	0.09 370	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.06 133
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 8	0.10 124	0.15 21	0.17 39	0.10 113	0.16 85	0.10 8	0.19 37	0.13 23	0.12 77	0.11 39	0.09 24	0.10 68	0.16 86	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 124	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.15 47	0.10 8	0.19 37	0.13 23	0.12 77	0.12 56	0.08 4	0.11 104	0.16 86	0.12 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 29	0.19 80	0.16 19	0.09 53	0.12 15	0.13 62	0.18 29	0.13 23	0.09 11	0.07 3	0.08 4	0.08 11	0.16 86	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 29	0.19 80	0.16 19	0.09 53	0.12 15	0.13 62	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 105	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 29	0.16 41	0.17 39	0.08 23	0.16 85	0.12 30	0.17 20	0.12 16	0.10 26	0.07 3	0.10 52	0.08 11	0.14 31	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 29	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.15 47	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 11	0.07 3	0.10 52	0.06 1	0.15 62	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.05 32

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 29	0.15 21	0.18 84	0.09 53	0.15 47	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 52	0.07 3	0.17 105	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 29	0.15 21	0.18 84	0.07 2	0.15 47	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 52	0.08 11	0.18 130	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LGtest1	0.10 8	0.08 29	0.17 58	0.17 39	0.08 23	0.13 21	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 11	0.07 3	0.09 24	0.09 28	0.15 62	0.11 42	0.08 275	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.06 133

MonSter	0.10 8	0.08 29	0.13 1	0.17 39	0.08 23	0.14 30	0.12 30	0.24 129	0.19 122	0.09 11	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 7	0.17 39	0.08 23	0.09 1	0.13 62	0.24 129	0.13 23	0.10 26	0.09 16	0.09 24	0.08 11	0.18 130	0.12 102	0.07 120	0.06 224	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 36	0.10 124	0.26 164	0.18 84	0.09 53	0.14 30	0.14 95	0.20 54	0.13 23	0.11 47	0.13 75	0.10 52	0.11 104	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 36	0.09 71	0.17 58	0.18 84	0.10 113	0.15 47	0.16 187	0.23 110	0.15 49	0.10 26	0.16 143	0.09 24	0.11 104	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.08 293	0.05 6	0.08 305

MatchStereo	0.11 36	0.08 29	0.23 130	0.16 19	0.07 2	0.09 1	0.12 30	0.20 54	0.17 84	0.10 26	0.15 124	0.08 4	0.08 11	0.14 31	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32
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 36	0.09 71	0.20 92	0.20 211	0.10 113	0.19 180	0.13 62	0.16 14	0.13 23	0.10 26	0.10 28	0.09 24	0.09 28	0.19 155	0.12 102	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.05 6	0.05 32

asda	0.11 36	0.11 204	0.16 41	0.17 39	0.09 53	0.14 30	0.12 30	0.24 129	0.16 59	0.11 47	0.11 39	0.08 4	0.10 68	0.15 62	0.12 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

qwe	0.11 36	0.10 124	0.14 7	0.17 39	0.10 113	0.15 47	0.12 30	0.25 145	0.17 84	0.14 137	0.13 75	0.09 24	0.09 28	0.18 130	0.12 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

2.25w	0.11 36	0.09 71	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.15 47	0.10 8	0.19 37	0.18 103	0.14 137	0.17 160	0.09 24	0.10 68	0.18 130	0.13 156	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

4.25_new	0.11 36	0.11 204	0.16 41	0.17 39	0.10 113	0.17 119	0.12 30	0.21 69	0.14 36	0.12 77	0.13 75	0.09 24	0.10 68	0.15 62	0.12 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4.5w_new	0.11 36	0.11 204	0.16 41	0.17 39	0.10 113	0.17 119	0.12 30	0.21 69	0.14 36	0.12 77	0.13 75	0.09 24	0.10 68	0.15 62	0.12 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

4.5_new	0.11 36	0.11 204	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.14 30	0.12 30	0.21 69	0.16 59	0.13 107	0.13 75	0.08 4	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.06 91	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 36	0.11 204	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.14 30	0.12 30	0.21 69	0.16 59	0.13 107	0.13 75	0.08 4	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.06 91	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 36	0.11 204	0.16 41	0.17 39	0.10 113	0.17 119	0.12 30	0.21 69	0.14 36	0.12 77	0.13 75	0.09 24	0.10 68	0.15 62	0.12 102	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

2.5w	0.11 36	0.10 124	0.15 21	0.18 84	0.09 53	0.15 47	0.15 141	0.20 54	0.15 49	0.12 77	0.13 75	0.10 52	0.09 28	0.17 105	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

2.75w_new	0.11 36	0.09 71	0.14 7	0.16 19	0.09 53	0.15 47	0.12 30	0.25 145	0.16 59	0.14 137	0.13 75	0.08 4	0.10 68	0.16 86	0.13 156	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w_new	0.11 36	0.09 71	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.19 180	0.10 8	0.22 87	0.17 84	0.14 137	0.12 56	0.10 52	0.11 104	0.17 105	0.12 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.25w	0.11 36	0.09 71	0.15 21	0.17 39	0.09 53	0.19 180	0.10 8	0.22 87	0.17 84	0.14 137	0.12 56	0.10 52	0.11 104	0.17 105	0.12 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 32

3.75w	0.11 36	0.09 71	0.15 21	0.17 39	0.11 164	0.18 145	0.12 30	0.23 110	0.14 36	0.13 107	0.11 39	0.08 4	0.10 68	0.16 86	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 36	0.10 124	0.14 7	0.17 39	0.09 53	0.17 119	0.09 2	0.22 87	0.16 59	0.13 107	0.13 75	0.09 24	0.11 104	0.19 155	0.13 156	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

2w_stereo	0.11 36	0.10 124	0.15 21	0.18 84	0.08 23	0.16 85	0.14 95	0.27 178	0.20 151	0.14 137	0.14 110	0.08 4	0.11 104	0.13 12	0.12 102	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 59	0.05 6	0.04 1

monsterstereo	0.11 36	0.09 71	0.14 7	0.19 139	0.12 231	0.14 30	0.12 30	0.25 145	0.17 84	0.13 107	0.16 143	0.08 4	0.09 28	0.19 155	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

monsters	0.11 36	0.09 71	0.13 1	0.17 39	0.12 231	0.15 47	0.11 17	0.23 110	0.15 49	0.14 137	0.12 56	0.08 4	0.09 28	0.21 199	0.10 6	0.06 47	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.04 1

IGEV	0.11 36	0.06 1	0.17 58	0.15 5	0.11 164	0.16 85	0.13 62	0.21 69	0.16 59	0.11 47	0.15 124	0.09 24	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

111111	0.11 36	0.07 4	0.17 58	0.19 139	0.11 164	0.13 21	0.11 17	0.22 87	0.15 49	0.11 47	0.12 56	0.12 110	0.08 11	0.18 130	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.08 251	0.06 133

LG-G_1	0.11 36	0.08 29	0.18 70	0.18 84	0.07 2	0.21 252	0.09 2	0.19 37	0.11 8	0.10 26	0.09 16	0.11 87	0.10 68	0.19 155	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

LG-G	0.11 36	0.08 29	0.18 70	0.18 84	0.07 2	0.21 252	0.09 2	0.19 37	0.11 8	0.10 26	0.09 16	0.11 87	0.10 68	0.19 155	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

SGD-Stereo	0.11 36	0.08 29	0.17 58	0.17 39	0.07 2	0.17 119	0.13 62	0.18 29	0.16 59	0.11 47	0.13 75	0.11 87	0.12 137	0.18 130	0.11 42	0.08 275	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 36	0.08 29	0.17 58	0.17 39	0.09 53	0.22 279	0.14 95	0.14 5	0.16 59	0.11 47	0.10 28	0.09 24	0.08 11	0.21 199	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

IGEV-Stereo++	0.11 36	0.08 29	0.15 21	0.19 139	0.11 164	0.14 30	0.10 8	0.22 87	0.18 103	0.10 26	0.13 75	0.10 52	0.11 104	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-90k	0.12 64	0.11 204	0.28 192	0.20 211	0.09 53	0.15 47	0.14 95	0.22 87	0.16 59	0.09 11	0.11 39	0.09 24	0.12 137	0.20 175	0.09 1	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-60k	0.12 64	0.11 204	0.32 239	0.20 211	0.08 23	0.16 85	0.13 62	0.19 37	0.17 84	0.11 47	0.12 56	0.11 87	0.11 104	0.19 155	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-70k	0.12 64	0.10 124	0.27 176	0.19 139	0.08 23	0.16 85	0.14 95	0.21 69	0.15 49	0.10 26	0.13 75	0.10 52	0.12 137	0.20 175	0.09 1	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 64	0.11 204	0.27 176	0.19 139	0.11 164	0.16 85	0.14 95	0.19 37	0.14 36	0.11 47	0.14 110	0.10 52	0.11 104	0.12 5	0.10 6	0.06 47	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.05 32

aanet-new-36k	0.12 64	0.12 262	0.28 192	0.19 139	0.08 23	0.17 119	0.15 141	0.22 87	0.18 103	0.11 47	0.14 110	0.10 52	0.11 104	0.17 105	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

aanet-new-34k	0.12 64	0.11 204	0.26 164	0.19 139	0.07 2	0.14 30	0.14 95	0.21 69	0.18 103	0.12 77	0.15 124	0.11 87	0.12 137	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

aanet-32k-new	0.12 64	0.13 330	0.28 192	0.20 211	0.09 53	0.16 85	0.15 141	0.20 54	0.16 59	0.11 47	0.14 110	0.09 24	0.13 182	0.18 130	0.10 6	0.06 47	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.06 133

aanet-new-32k	0.12 64	0.11 204	0.27 176	0.20 211	0.09 53	0.18 145	0.13 62	0.18 29	0.13 23	0.12 77	0.12 56	0.13 128	0.13 182	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-30k	0.12 64	0.11 204	0.27 176	0.20 211	0.09 53	0.18 145	0.13 62	0.18 29	0.13 23	0.12 77	0.12 56	0.13 128	0.13 182	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

aanet-new-28k	0.12 64	0.11 204	0.35 276	0.20 211	0.08 23	0.16 85	0.14 95	0.19 37	0.14 36	0.12 77	0.14 110	0.12 110	0.12 137	0.15 62	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.07 211	0.07 170	0.05 32

aanet-new-24k	0.12 64	0.11 204	0.22 118	0.19 139	0.11 164	0.16 85	0.14 95	0.19 37	0.15 49	0.13 107	0.16 143	0.11 87	0.12 137	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.06 91	0.05 32

aanet-new-22k	0.12 64	0.11 204	0.28 192	0.20 211	0.08 23	0.15 47	0.13 62	0.22 87	0.19 122	0.12 77	0.14 110	0.12 110	0.12 137	0.15 62	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

aanet-new-16k	0.12 64	0.11 204	0.26 164	0.20 211	0.08 23	0.14 30	0.12 30	0.21 69	0.19 122	0.12 77	0.12 56	0.12 110	0.11 104	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.05 32

aanet-new-10k	0.12 64	0.12 262	0.27 176	0.21 265	0.09 53	0.19 180	0.14 95	0.24 129	0.17 84	0.12 77	0.13 75	0.11 87	0.12 137	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.05 32

aanet-new-12k	0.12 64	0.11 204	0.23 130	0.22 333	0.09 53	0.16 85	0.14 95	0.24 129	0.19 122	0.12 77	0.11 39	0.09 24	0.13 182	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.04 2	0.07 141	0.05 59	0.08 251	0.05 32

aanet-new-14k	0.12 64	0.11 204	0.25 155	0.21 265	0.08 23	0.13 21	0.14 95	0.25 145	0.21 171	0.12 77	0.15 124	0.09 24	0.14 217	0.15 62	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.05 32

aanet-new-8k	0.12 64	0.11 204	0.24 141	0.20 211	0.09 53	0.19 180	0.15 141	0.26 164	0.20 151	0.11 47	0.12 56	0.10 52	0.13 182	0.17 105	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 64	0.10 124	0.21 104	0.21 265	0.11 164	0.20 221	0.16 187	0.21 69	0.17 84	0.12 77	0.17 160	0.11 87	0.12 137	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 64	0.08 29	0.18 70	0.18 84	0.13 311	0.20 221	0.16 187	0.23 110	0.18 103	0.12 77	0.15 124	0.14 160	0.13 182	0.13 12	0.12 102	0.06 47	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 64	0.09 71	0.17 58	0.19 139	0.11 164	0.14 30	0.16 187	0.21 69	0.20 151	0.10 26	0.17 160	0.11 87	0.12 137	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.08 293	0.05 6	0.06 133

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 64	0.08 29	0.29 206	0.17 39	0.09 53	0.15 47	0.14 95	0.19 37	0.17 84	0.11 47	0.14 110	0.11 87	0.12 137	0.13 12	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.05 6	0.19 578

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 64	0.09 71	0.18 70	0.18 84	0.09 53	0.13 21	0.16 187	0.25 145	0.21 171	0.11 47	0.16 143	0.09 24	0.11 104	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.07 211	0.04 1	0.05 32

Foundation-i1c-attn	0.12 64	0.07 4	0.14 7	0.16 19	0.07 2	0.15 47	0.15 141	0.24 129	0.17 84	0.13 107	0.15 124	0.16 201	0.13 182	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

Foundation-i1b	0.12 64	0.07 4	0.14 7	0.16 19	0.07 2	0.16 85	0.15 141	0.25 145	0.16 59	0.14 137	0.15 124	0.17 212	0.12 137	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 64	0.07 4	0.14 7	0.15 5	0.07 2	0.18 145	0.16 187	0.25 145	0.16 59	0.16 184	0.16 143	0.18 224	0.13 182	0.17 105	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

LiteMatch	0.12 64	0.13 330	0.15 21	0.19 139	0.10 113	0.15 47	0.17 233	0.17 20	0.13 23	0.09 11	0.09 16	0.11 87	0.21 344	0.14 31	0.22 399	0.08 275	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.08 251	0.07 227

Selective-IGEV-i32	0.12 64	0.09 71	0.22 118	0.19 139	0.10 113	0.15 47	0.14 95	0.27 178	0.15 49	0.13 107	0.14 110	0.13 128	0.08 11	0.21 199	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.05 32

gcap_with_dpt	0.12 64	0.09 71	0.21 104	0.18 84	0.13 311	0.18 145	0.16 187	0.24 129	0.20 151	0.16 184	0.21 220	0.09 24	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

DispViT+	0.12 64	0.12 262	0.23 130	0.18 84	0.12 231	0.14 30	0.11 17	0.23 110	0.19 122	0.13 107	0.10 28	0.10 52	0.10 68	0.16 86	0.16 246	0.08 275	0.07 354	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.06 133

VIP-Stereo	0.12 64	0.12 262	0.21 104	0.18 84	0.11 164	0.24 322	0.12 30	0.19 37	0.18 103	0.10 26	0.13 75	0.11 87	0.09 28	0.19 155	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.05 32

GEAStereo	0.12 64	0.09 71	0.20 92	0.18 84	0.12 231	0.19 180	0.16 187	0.20 54	0.14 36	0.12 77	0.15 124	0.10 52	0.09 28	0.16 86	0.10 6	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.05 59	0.08 251	0.08 305

GSStereo	0.12 64	0.09 71	0.20 92	0.17 39	0.12 231	0.19 180	0.16 187	0.26 164	0.18 103	0.13 107	0.15 124	0.10 52	0.09 28	0.16 86	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.08 251	0.08 305

gasm-f	0.12 64	0.09 71	0.19 80	0.18 84	0.12 231	0.18 145	0.18 279	0.20 54	0.14 36	0.12 77	0.19 189	0.10 52	0.11 104	0.16 86	0.11 42	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.05 59	0.09 330	0.08 305

Replicate-Monster	0.12 64	0.10 124	0.32 239	0.16 19	0.08 23	0.17 119	0.10 8	0.22 87	0.19 122	0.11 47	0.10 28	0.10 52	0.09 28	0.19 155	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.08 305

3w_stereo	0.12 64	0.11 204	0.18 70	0.18 84	0.08 23	0.16 85	0.15 141	0.27 178	0.19 122	0.12 77	0.12 56	0.07 1	0.12 137	0.15 62	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

1w_stereo	0.12 64	0.08 29	0.14 7	0.18 84	0.09 53	0.16 85	0.15 141	0.25 145	0.21 171	0.13 107	0.16 143	0.08 4	0.12 137	0.16 86	0.13 156	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 32

GREAT-IGEV	0.12 64	0.09 71	0.25 155	0.16 19	0.11 164	0.14 30	0.16 187	0.17 20	0.17 84	0.10 26	0.15 124	0.09 24	0.09 28	0.18 130	0.10 6	0.06 47	0.07 354	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.10 425
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 64	0.11 204	0.22 118	0.19 139	0.10 113	0.15 47	0.17 233	0.20 54	0.16 59	0.11 47	0.13 75	0.13 128	0.08 11	0.22 217	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 227

AIO_test	0.12 64	0.09 71	0.20 92	0.19 139	0.11 164	0.15 47	0.17 233	0.19 37	0.16 59	0.11 47	0.13 75	0.14 160	0.09 28	0.20 175	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

GIP-stereo	0.12 64	0.09 71	0.20 92	0.19 139	0.11 164	0.16 85	0.14 95	0.29 215	0.18 103	0.11 47	0.16 143	0.13 128	0.09 28	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

IGEV-Stereo+	0.12 64	0.08 29	0.17 58	0.18 84	0.13 311	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 49	0.10 26	0.08 15	0.10 52	0.10 68	0.21 199	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.16 539	0.24 616

RSM++	0.12 64	0.09 71	0.19 80	0.20 211	0.09 53	0.17 119	0.15 141	0.21 69	0.19 122	0.12 77	0.12 56	0.14 160	0.09 28	0.20 175	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.07 170	0.05 32

RSM	0.12 64	0.09 71	0.20 92	0.20 211	0.09 53	0.16 85	0.15 141	0.23 110	0.18 103	0.13 107	0.13 75	0.15 180	0.09 28	0.21 199	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.05 32

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 64	0.08 29	0.29 206	0.17 39	0.09 53	0.15 47	0.14 95	0.19 37	0.17 84	0.11 47	0.14 110	0.11 87	0.12 137	0.13 12	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.05 6	0.19 578

Selective-IGEV	0.12 64	0.09 71	0.22 118	0.19 139	0.10 113	0.15 47	0.14 95	0.27 178	0.15 49	0.13 107	0.14 110	0.13 128	0.08 11	0.21 199	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.05 32

aanet-new-78k	0.13 109	0.11 204	0.44 404	0.21 265	0.08 23	0.14 30	0.14 95	0.21 69	0.16 59	0.10 26	0.13 75	0.10 52	0.13 182	0.18 130	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.05 32

aanet-new	0.13 109	0.11 204	0.30 216	0.20 211	0.13 311	0.20 221	0.14 95	0.23 110	0.16 59	0.12 77	0.13 75	0.09 24	0.15 236	0.19 155	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.07 170	0.06 133

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 109	0.09 71	0.19 80	0.18 84	0.14 359	0.19 180	0.15 141	0.25 145	0.22 187	0.15 155	0.20 205	0.10 52	0.09 28	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 109	0.09 71	0.22 118	0.18 84	0.14 359	0.18 145	0.15 141	0.23 110	0.21 171	0.16 184	0.22 233	0.10 52	0.09 28	0.15 62	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 109	0.09 71	0.20 92	0.18 84	0.14 359	0.18 145	0.15 141	0.25 145	0.22 187	0.16 184	0.21 220	0.09 24	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 109	0.11 204	0.38 324	0.17 39	0.11 164	0.17 119	0.14 95	0.23 110	0.17 84	0.11 47	0.14 110	0.13 128	0.11 104	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

Foundation-i1	0.13 109	0.07 4	0.16 41	0.17 39	0.11 164	0.17 119	0.16 187	0.32 257	0.22 187	0.15 155	0.17 160	0.20 248	0.13 182	0.14 31	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

VMStereo-Base	0.13 109	0.08 29	0.22 118	0.15 5	0.09 53	0.18 145	0.13 62	0.24 129	0.25 241	0.14 137	0.22 233	0.17 212	0.12 137	0.19 155	0.13 156	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 227

BStereo	0.13 109	0.10 124	0.42 381	0.18 84	0.11 164	0.13 21	0.14 95	0.24 129	0.22 187	0.12 77	0.11 39	0.12 110	0.09 28	0.16 86	0.14 192	0.05 9	0.06 224	0.06 41	0.08 293	0.05 6	0.06 133

NLSM3	0.13 109	0.10 124	0.17 58	0.21 265	0.13 311	0.18 145	0.16 187	0.30 235	0.24 228	0.11 47	0.15 124	0.12 110	0.13 182	0.17 105	0.15 220	0.05 9	0.05 38	0.08 234	0.08 293	0.05 6	0.05 32

DDF-Stereo	0.13 109	0.08 29	0.19 80	0.19 139	0.16 450	0.12 15	0.15 141	0.18 29	0.18 103	0.11 47	0.10 28	0.13 128	0.12 137	0.23 227	0.19 332	0.08 275	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.21 590	0.06 133

GASTEREO	0.13 109	0.12 262	0.21 104	0.23 389	0.10 113	0.18 145	0.15 141	0.26 164	0.18 103	0.17 203	0.16 143	0.11 87	0.13 182	0.19 155	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.07 211	0.06 91	0.06 133

MSCF	0.13 109	0.12 262	0.21 104	0.22 333	0.10 113	0.16 85	0.15 141	0.26 164	0.18 103	0.17 203	0.16 143	0.11 87	0.13 182	0.18 130	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.07 211	0.06 91	0.06 133

water-stereo	0.13 109	0.08 29	0.20 92	0.19 139	0.10 113	0.17 119	0.14 95	0.25 145	0.19 122	0.17 203	0.23 241	0.15 180	0.15 236	0.12 5	0.13 156	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.05 32

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 109	0.09 71	0.24 141	0.20 211	0.10 113	0.15 47	0.14 95	0.22 87	0.16 59	0.12 77	0.19 189	0.15 180	0.11 104	0.13 12	0.17 276	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.07 170	0.06 133

LG-Stereo	0.13 109	0.10 124	0.24 141	0.20 211	0.09 53	0.16 85	0.18 279	0.21 69	0.18 103	0.11 47	0.17 160	0.09 24	0.09 28	0.15 62	0.14 192	0.05 9	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.05 32

S2M2_L	0.13 109	0.11 204	0.20 92	0.16 19	0.12 231	0.12 15	0.07 1	0.18 29	0.20 151	0.12 77	0.15 124	0.14 160	0.12 137	0.15 62	0.14 192	0.13 516	0.09 477	0.09 326	0.10 438	0.11 446	0.09 368
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 109	0.14 377	0.19 80	0.26 516	0.09 53	0.15 47	0.13 62	0.22 87	0.18 103	0.12 77	0.11 39	0.10 52	0.13 182	0.21 199	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.05 32

StereoAnything_RVC	0.13 109	0.37 606	0.36 296	0.14 2	0.07 2	0.11 11	0.12 30	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 68	0.20 175	0.10 6	0.09 370	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.24 603	0.05 32

castereo++	0.13 109	0.10 124	0.18 70	0.18 84	0.10 113	0.27 373	0.13 62	0.23 110	0.23 213	0.11 47	0.13 75	0.16 201	0.10 68	0.18 130	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.04 1

fffft	0.13 109	0.09 71	0.24 141	0.19 139	0.10 113	0.17 119	0.19 325	0.22 87	0.16 59	0.14 137	0.11 39	0.13 128	0.10 68	0.24 243	0.18 299	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.07 170	0.06 133
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 109	0.10 124	0.22 118	0.19 139	0.10 113	0.19 180	0.17 233	0.19 37	0.19 122	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.11 104	0.24 243	0.16 246	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.06 133

mms	0.13 109	0.11 204	0.19 80	0.19 139	0.12 231	0.16 85	0.17 233	0.20 54	0.17 84	0.13 107	0.17 160	0.14 160	0.09 28	0.24 243	0.14 192	0.06 47	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.07 170	0.07 227

ours_stereo	0.13 109	0.11 204	0.23 130	0.20 211	0.11 164	0.17 119	0.18 279	0.20 54	0.19 122	0.13 107	0.18 180	0.14 160	0.10 68	0.23 227	0.14 192	0.06 47	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.06 91	0.05 32

RAStereo	0.13 109	0.12 262	0.27 176	0.22 333	0.11 164	0.15 47	0.18 279	0.23 110	0.23 213	0.13 107	0.17 160	0.11 87	0.09 28	0.15 62	0.13 156	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.06 139	0.07 170	0.05 32

Occ-G	0.13 109	0.08 29	0.21 104	0.17 39	0.10 113	0.15 47	0.19 325	0.22 87	0.19 122	0.13 107	0.19 189	0.21 260	0.11 104	0.17 105	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.07 170	0.06 133

Pointernet	0.13 109	0.07 4	0.27 176	0.19 139	0.11 164	0.20 221	0.12 30	0.31 245	0.24 228	0.15 155	0.15 124	0.13 128	0.11 104	0.17 105	0.13 156	0.08 275	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

AIO-Stereo	0.13 109	0.10 124	0.22 118	0.20 211	0.09 53	0.16 85	0.15 141	0.27 178	0.16 59	0.13 107	0.15 124	0.13 128	0.08 11	0.18 130	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.06 133

gcap-zeroshot	0.13 109	0.09 71	0.22 118	0.17 39	0.14 359	0.19 180	0.15 141	0.25 145	0.22 187	0.15 155	0.20 205	0.10 52	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

test_for_model	0.13 109	0.09 71	0.20 92	0.18 84	0.14 359	0.19 180	0.15 141	0.25 145	0.22 187	0.15 155	0.20 205	0.10 52	0.09 28	0.14 31	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

trnet	0.13 109	0.08 29	0.21 104	0.15 5	0.07 2	0.21 252	0.12 30	0.24 129	0.24 228	0.16 184	0.21 220	0.15 180	0.13 182	0.18 130	0.13 156	0.08 275	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.05 32

MoCha-V2	0.13 109	0.08 29	0.26 164	0.23 389	0.09 53	0.16 85	0.15 141	0.26 164	0.16 59	0.15 155	0.15 124	0.13 128	0.14 217	0.20 175	0.11 42	0.06 47	0.07 354	0.06 41	0.06 139	0.06 91	0.05 32

IGEV++	0.13 109	0.10 124	0.23 130	0.21 265	0.10 113	0.15 47	0.15 141	0.29 215	0.16 59	0.12 77	0.15 124	0.12 110	0.12 137	0.17 105	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.05 59	0.07 170	0.07 227

testlalala	0.13 109	0.09 71	0.22 118	0.17 39	0.14 359	0.19 180	0.15 141	0.25 145	0.22 187	0.15 155	0.20 205	0.10 52	0.09 28	0.13 12	0.11 42	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.05 6	0.05 32

AEACV	0.13 109	0.09 71	0.23 130	0.18 84	0.19 522	0.19 180	0.16 187	0.23 110	0.14 36	0.13 107	0.17 160	0.13 128	0.16 256	0.16 86	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.08 293	0.07 170	0.06 133

LoS_RVC	0.13 109	0.10 124	0.19 80	0.18 84	0.16 450	0.20 221	0.18 279	0.20 54	0.17 84	0.13 107	0.19 189	0.12 110	0.15 236	0.17 105	0.13 156	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.05 6	0.12 485

EGLCR-Stereo	0.13 109	0.08 29	0.20 92	0.18 84	0.09 53	0.21 252	0.13 62	0.27 178	0.21 171	0.13 107	0.10 28	0.15 180	0.09 28	0.20 175	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.06 133

CREStereo	0.13 109	0.08 29	0.21 104	0.14 2	0.08 23	0.22 279	0.15 141	0.25 145	0.24 228	0.16 184	0.21 220	0.14 160	0.13 182	0.18 130	0.13 156	0.09 370	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.07 170	0.06 133
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	0.14 147	0.21 514	0.47 432	0.17 39	0.12 231	0.15 47	0.14 95	0.24 129	0.16 59	0.11 47	0.14 110	0.12 110	0.10 68	0.14 31	0.10 6	0.06 47	0.06 224	0.06 41	0.08 293	0.05 6	0.07 227

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 147	0.19 487	0.70 549	0.17 39	0.12 231	0.13 21	0.14 95	0.24 129	0.17 84	0.10 26	0.12 56	0.10 52	0.10 68	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 38	0.06 41	0.07 211	0.05 6	0.07 227

PSi22	0.14 147	0.13 330	0.29 206	0.19 139	0.09 53	0.17 119	0.12 30	0.28 200	0.23 213	0.13 107	0.14 110	0.22 271	0.13 182	0.29 344	0.14 192	0.06 47	0.05 38	0.05 1	0.04 1	0.07 170	0.06 133

Wave_Phase_stereo	0.14 147	0.10 124	0.42 381	0.18 84	0.11 164	0.36 505	0.14 95	0.28 200	0.22 187	0.12 77	0.11 39	0.12 110	0.09 28	0.16 86	0.14 192	0.05 9	0.06 224	0.06 41	0.08 293	0.05 6	0.06 133

252Zero-FE	0.14 147	0.07 4	0.17 58	0.17 39	0.09 53	0.15 47	0.11 17	0.21 69	0.19 122	0.77 628	0.11 39	0.08 4	0.08 11	0.13 12	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133

Zero-FE251	0.14 147	0.09 71	0.24 141	0.17 39	0.09 53	0.20 221	0.13 62	0.20 54	0.14 36	0.61 608	0.13 75	0.13 128	0.11 104	0.14 31	0.16 246	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.05 6	0.05 32

DA	0.14 147	0.10 124	0.18 70	0.21 265	0.10 113	0.29 415	0.16 187	0.28 200	0.20 151	0.14 137	0.17 160	0.16 201	0.14 217	0.17 105	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.07 170	0.07 227

GGEV	0.14 147	0.10 124	0.18 70	0.21 265	0.10 113	0.29 415	0.16 187	0.28 200	0.20 151	0.14 137	0.17 160	0.16 201	0.14 217	0.17 105	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.07 170	0.07 227

FlowAnything_test	0.14 147	0.11 204	0.21 104	0.21 265	0.12 231	0.17 119	0.16 187	0.25 145	0.16 59	0.15 155	0.13 75	0.15 180	0.14 217	0.18 130	0.16 246	0.10 420	0.07 354	0.11 460	0.12 516	0.08 251	0.09 368

depthmonostereo	0.14 147	0.09 71	0.19 80	0.19 139	0.08 23	0.20 221	0.15 141	0.27 178	0.23 213	0.16 184	0.18 180	0.14 160	0.17 286	0.19 155	0.13 156	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.05 59	0.05 6	0.05 32

DilatedVolume-Stereo	0.14 147	0.08 29	0.18 70	0.18 84	0.09 53	0.21 252	0.14 95	0.24 129	0.21 171	0.21 242	0.21 220	0.15 180	0.14 217	0.23 227	0.15 220	0.07 120	0.06 224	0.06 41	0.06 139	0.05 6	0.05 32

SCV_C0	0.14 147	0.11 204	0.25 155	0.19 139	0.12 231	0.15 47	0.16 187	0.30 235	0.22 187	0.13 107	0.15 124	0.13 128	0.09 28	0.24 243	0.10 6	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.09 330	0.06 133

SCV	0.14 147	0.14 377	0.24 141	0.21 265	0.11 164	0.15 47	0.16 187	0.31 245	0.18 103	0.11 47	0.15 124	0.13 128	0.10 68	0.23 227	0.11 42	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.06 133

castereo	0.14 147	0.10 124	0.19 80	0.18 84	0.10 113	0.20 221	0.19 325	0.30 235	0.27 264	0.13 107	0.18 180	0.16 201	0.16 256	0.15 62	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.06 91	0.05 32

tt45	0.14 147	0.09 71	0.22 118	0.19 139	0.11 164	0.23 301	0.18 279	0.22 87	0.17 84	0.15 155	0.13 75	0.14 160	0.10 68	0.30 360	0.14 192	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.07 170	0.07 227

999	0.14 147	0.08 29	0.24 141	0.19 139	0.11 164	0.20 221	0.17 233	0.24 129	0.18 103	0.13 107	0.16 143	0.14 160	0.11 104	0.36 402	0.15 220	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.07 227

fffy	0.14 147	0.11 204	0.24 141	0.20 211	0.10 113	0.19 180	0.18 279	0.22 87	0.19 122	0.13 107	0.16 143	0.15 180	0.13 182	0.25 273	0.14 192	0.06 47	0.06 224	0.08 234	0.06 139	0.07 170	0.06 133

WCG-NET	0.14 147	0.09 71	0.23 130	0.18 84	0.08 23	0.18 145	0.17 233	0.21 69	0.28 280	0.18 221	0.21 220	0.15 180	0.12 137	0.18 130	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

WCG-NET（raft）	0.14 147	0.09 71	0.23 130	0.17 39	0.08 23	0.19 180	0.16 187	0.23 110	0.26 253	0.18 221	0.19 189	0.20 248	0.12 137	0.21 199	0.12 102	0.06 47	0.06 224	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.05 32

MGS-Stereo	0.14 147	0.11 204	0.32 239	0.19 139	0.11 164	0.18 145	0.17 233	0.20 54	0.22 187	0.14 137	0.24 255	0.15 180	0.10 68	0.18 130	0.12 102	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.10 398	0.06 133

ff7	0.14 147	0.12 262	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.27 178	0.20 151	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.07 227

IGEVStereo-DCA	0.14 147	0.11 204	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.20 221	0.18 279	0.27 178	0.20 151	0.15 155	0.12 56	0.14 160	0.12 137	0.28 325	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.07 227

ffff	0.14 147	0.12 262	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.27 178	0.20 151	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.07 227

11t	0.14 147	0.12 262	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.27 178	0.20 151	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.07 227

MaDis-Stereo	0.14 147	0.13 330	0.26 164	0.19 139	0.14 359	0.16 85	0.13 62	0.25 145	0.21 171	0.13 107	0.14 110	0.14 160	0.11 104	0.17 105	0.17 276	0.08 275	0.07 354	0.08 234	0.06 139	0.07 170	0.06 133

UniTT-Stereo	0.14 147	0.10 124	0.30 216	0.21 265	0.13 311	0.17 119	0.13 62	0.19 37	0.18 103	0.15 155	0.20 205	0.10 52	0.11 104	0.18 130	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.08 251	0.06 133

CASnet	0.14 147	0.12 262	0.22 118	0.22 333	0.08 23	0.16 85	0.15 141	0.27 178	0.25 241	0.22 249	0.20 205	0.15 180	0.11 104	0.17 105	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.11 460	0.09 394	0.08 251	0.05 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 147	0.14 377	0.33 256	0.20 211	0.09 53	0.21 252	0.10 8	0.26 164	0.20 151	0.18 221	0.19 189	0.15 180	0.13 182	0.17 105	0.13 156	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.05 59	0.06 91	0.06 133

anonymousdsp	0.14 147	0.12 262	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.28 200	0.20 151	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.07 227

LoS	0.14 147	0.08 29	0.27 176	0.16 19	0.09 53	0.22 279	0.14 95	0.26 164	0.26 253	0.15 155	0.18 180	0.18 224	0.13 182	0.22 217	0.14 192	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.06 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 147	0.08 29	0.19 80	0.17 39	0.22 565	0.18 145	0.16 187	0.23 110	0.19 122	0.14 137	0.17 160	0.14 160	0.10 68	0.18 130	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.08 251	0.18 571

ProNet	0.14 147	0.12 262	0.25 155	0.19 139	0.11 164	0.19 180	0.19 325	0.27 178	0.20 151	0.14 137	0.13 75	0.13 128	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.07 170	0.07 227

MC-Stereo	0.14 147	0.09 71	0.25 155	0.21 265	0.09 53	0.18 145	0.16 187	0.23 110	0.19 122	0.18 221	0.23 241	0.16 201	0.13 182	0.22 217	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.05 32

ccc-4	0.14 147	0.12 262	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.27 178	0.20 151	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.07 227

IGEV-Stereo	0.14 147	0.12 262	0.27 176	0.19 139	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.28 200	0.20 151	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.12 137	0.24 243	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.07 227
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 147	0.13 330	0.24 141	0.25 482	0.11 164	0.11 11	0.18 279	0.32 257	0.23 213	0.12 77	0.12 56	0.18 224	0.12 137	0.14 31	0.13 156	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.05 59	0.07 170	0.06 133
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
RT-Monster	0.15 183	0.08 29	0.21 104	0.17 39	0.14 359	0.20 221	0.11 17	0.29 215	0.32 334	0.24 269	0.22 233	0.17 212	0.13 182	0.18 130	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 227

MM-Stereo_test2	0.15 183	0.10 124	0.44 404	0.23 389	0.11 164	0.21 252	0.21 408	0.27 178	0.22 187	0.15 155	0.16 143	0.13 128	0.11 104	0.20 175	0.13 156	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.05 32

HART	0.15 183	0.11 204	0.30 216	0.21 265	0.09 53	0.17 119	0.16 187	0.30 235	0.19 122	0.15 155	0.25 265	0.17 212	0.09 28	0.21 199	0.12 102	0.06 47	0.07 354	0.07 141	0.05 59	0.08 251	0.06 133

HUF	0.15 183	0.11 204	0.38 324	0.17 39	0.11 164	0.16 85	0.17 233	0.22 87	0.20 151	0.11 47	0.13 75	0.14 160	0.11 104	0.18 130	0.12 102	0.07 120	0.20 616	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.14 524

rvit_stereo_0080	0.15 183	0.13 330	0.25 155	0.19 139	0.13 311	0.15 47	0.20 377	0.28 200	0.24 228	0.15 155	0.17 160	0.19 239	0.13 182	0.19 155	0.15 220	0.11 459	0.08 442	0.08 234	0.08 293	0.10 398	0.07 227

RAFT-Stereo-weight	0.15 183	0.09 71	0.26 164	0.20 211	0.10 113	0.19 180	0.17 233	0.36 322	0.29 299	0.24 269	0.20 205	0.19 239	0.10 68	0.18 130	0.15 220	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.06 91	0.05 32

whm_eth	0.15 183	0.13 330	0.25 155	0.19 139	0.13 311	0.15 47	0.20 377	0.28 200	0.24 228	0.15 155	0.17 160	0.19 239	0.13 182	0.19 155	0.15 220	0.11 459	0.08 442	0.08 234	0.08 293	0.10 398	0.07 227

CAS	0.15 183	0.07 4	0.21 104	0.41 623	0.16 450	0.20 221	0.18 279	0.22 87	0.19 122	0.15 155	0.19 189	0.11 87	0.09 28	0.14 31	0.13 156	0.29 630	0.04 2	0.06 41	0.04 1	0.06 91	0.14 524

CroCo-Stereo Lap2	0.15 183	0.15 412	0.28 192	0.25 482	0.18 495	0.11 11	0.19 325	0.28 200	0.21 171	0.13 107	0.16 143	0.15 180	0.12 137	0.17 105	0.14 192	0.07 120	0.07 354	0.08 234	0.06 139	0.08 251	0.07 227

GLC_STEREO	0.15 183	0.10 124	0.24 141	0.21 265	0.09 53	0.17 119	0.15 141	0.23 110	0.27 264	0.17 203	0.20 205	0.17 212	0.11 104	0.23 227	0.16 246	0.07 120	0.09 477	0.09 326	0.08 293	0.07 170	0.06 133

CREStereo++_RVC	0.15 183	0.08 29	0.26 164	0.17 39	0.11 164	0.18 145	0.13 62	0.22 87	0.30 312	0.21 242	0.30 311	0.13 128	0.11 104	0.16 86	0.15 220	0.07 120	0.04 2	0.06 41	0.15 567	0.06 91	0.05 32
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	0.15 183	0.09 71	0.28 192	0.16 19	0.08 23	0.25 340	0.14 95	0.23 110	0.28 280	0.24 269	0.30 311	0.16 201	0.12 137	0.17 105	0.13 156	0.08 275	0.07 354	0.06 41	0.05 59	0.06 91	0.07 227

XX-TBD	0.15 183	0.18 471	0.28 192	0.22 333	0.10 113	0.22 279	0.15 141	0.22 87	0.27 264	0.22 249	0.26 274	0.14 160	0.12 137	0.16 86	0.13 156	0.08 275	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.07 170	0.06 133

PMTNet	0.15 183	0.08 29	0.23 130	0.15 5	0.09 53	0.23 301	0.16 187	0.25 145	0.23 213	0.17 203	0.21 220	0.16 201	0.14 217	0.22 217	0.13 156	0.29 630	0.05 38	0.06 41	0.04 1	0.07 170	0.06 133

FE-Mocha	0.16 197	0.10 124	0.33 256	0.19 139	0.13 311	0.19 180	0.15 141	0.35 303	0.22 187	0.24 269	0.24 255	0.20 248	0.14 217	0.17 105	0.17 276	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.06 133

zero-FE	0.16 197	0.08 29	0.81 574	0.19 139	0.18 495	0.12 15	0.15 141	0.19 37	0.19 122	0.10 26	0.10 28	0.13 128	0.12 137	0.21 199	0.19 332	0.08 275	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.19 578	0.06 133

xyz-stereo-finetune	0.16 197	0.12 262	0.23 130	0.16 19	0.08 23	0.23 301	0.20 377	0.29 215	0.31 325	0.19 227	0.22 233	0.19 239	0.15 236	0.29 344	0.20 353	0.06 47	0.06 224	0.08 234	0.06 139	0.06 91	0.06 133

Reg-Stereo(zero)	0.16 197	0.07 4	0.36 296	0.19 139	0.10 113	0.19 180	0.14 95	0.28 200	0.24 228	0.22 249	0.20 205	0.24 306	0.18 312	0.21 199	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.06 139	0.06 91	0.06 133

tg	0.16 197	0.11 204	0.25 155	0.21 265	0.11 164	0.23 301	0.15 141	0.34 280	0.24 228	0.20 231	0.25 265	0.19 239	0.12 137	0.24 243	0.15 220	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.09 394	0.08 251	0.07 227

rvit_stereo_0083	0.16 197	0.12 262	0.26 164	0.21 265	0.13 311	0.17 119	0.17 233	0.22 87	0.34 358	0.16 184	0.21 220	0.19 239	0.16 256	0.21 199	0.16 246	0.11 459	0.10 507	0.10 404	0.08 293	0.09 330	0.07 227

rvit_stereo_0081_aga	0.16 197	0.14 377	0.28 192	0.21 265	0.13 311	0.19 180	0.17 233	0.23 110	0.24 228	0.17 203	0.21 220	0.19 239	0.13 182	0.19 155	0.14 192	0.11 459	0.08 442	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.07 227

rvit_stereo_0081	0.16 197	0.11 204	0.24 141	0.21 265	0.12 231	0.16 85	0.17 233	0.22 87	0.33 348	0.16 184	0.18 180	0.18 224	0.14 217	0.20 175	0.16 246	0.11 459	0.08 442	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.07 227

rvit_stereo_0082	0.16 197	0.11 204	0.24 141	0.21 265	0.12 231	0.16 85	0.17 233	0.22 87	0.33 348	0.16 184	0.18 180	0.18 224	0.14 217	0.20 175	0.16 246	0.11 459	0.08 442	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.07 227

CAS++	0.16 197	0.12 262	0.27 176	0.18 84	0.12 231	0.17 119	0.15 141	0.42 387	0.24 228	0.19 227	0.18 180	0.13 128	0.10 68	0.21 199	0.12 102	0.12 497	0.10 507	0.11 460	0.08 293	0.10 398	0.09 368
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 197	0.12 262	0.26 164	0.22 333	0.14 359	0.25 340	0.23 461	0.29 215	0.21 171	0.15 155	0.13 75	0.12 110	0.13 182	0.25 273	0.13 156	0.07 120	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.08 305

MIF-Stereo (partial)	0.16 197	0.10 124	0.34 267	0.21 265	0.15 418	0.15 47	0.13 62	0.28 200	0.25 241	0.17 203	0.26 274	0.15 180	0.16 256	0.25 273	0.17 276	0.09 370	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.09 330	0.08 305

RCA-Stereo	0.16 197	0.09 71	0.25 155	0.20 211	0.10 113	0.19 180	0.17 233	0.36 322	0.35 374	0.20 231	0.25 265	0.17 212	0.17 286	0.18 130	0.14 192	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.05 32

test-3	0.16 197	0.09 71	0.31 231	0.21 265	0.11 164	0.18 145	0.16 187	0.30 235	0.27 264	0.26 290	0.16 143	0.22 271	0.12 137	0.26 291	0.18 299	0.06 47	0.04 2	0.08 234	0.08 293	0.06 91	0.06 133

test_1	0.16 197	0.09 71	0.31 231	0.21 265	0.11 164	0.18 145	0.16 187	0.30 235	0.27 264	0.25 278	0.16 143	0.22 271	0.12 137	0.26 291	0.18 299	0.06 47	0.04 2	0.08 234	0.08 293	0.06 91	0.06 133

iRaftStereo_RVC	0.16 197	0.12 262	0.26 164	0.21 265	0.11 164	0.20 221	0.17 233	0.32 257	0.23 213	0.20 231	0.25 265	0.18 224	0.12 137	0.20 175	0.15 220	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.09 394	0.08 251	0.07 227

raftrobust	0.16 197	0.13 330	0.29 206	0.22 333	0.15 418	0.19 180	0.13 62	0.32 257	0.26 253	0.26 290	0.20 205	0.19 239	0.17 286	0.21 199	0.15 220	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.07 227

test_xeample3	0.16 197	0.11 204	0.56 492	0.19 139	0.12 231	0.20 221	0.18 279	0.35 303	0.20 151	0.16 184	0.12 56	0.13 128	0.12 137	0.24 243	0.15 220	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.08 293	0.07 170	0.07 227

NLSM1	0.17 215	0.10 124	0.17 58	0.21 265	0.18 495	0.25 340	0.17 233	0.47 439	0.40 440	0.16 184	0.21 220	0.13 128	0.15 236	0.21 199	0.18 299	0.08 275	0.09 477	0.09 326	0.08 293	0.07 170	0.06 133

xyz-stereo-finetune2	0.17 215	0.11 204	0.26 164	0.16 19	0.09 53	0.27 373	0.19 325	0.27 178	0.20 151	0.22 249	0.28 286	0.21 260	0.22 360	0.37 405	0.22 399	0.06 47	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.06 91	0.07 227

MM-Stereo_test3	0.17 215	0.12 262	0.29 206	0.23 389	0.14 359	0.19 180	0.22 435	0.39 350	0.36 387	0.16 184	0.24 255	0.17 212	0.12 137	0.19 155	0.14 192	0.07 120	0.07 354	0.08 234	0.06 139	0.09 330	0.06 133

MM-Stereo_test1	0.17 215	0.10 124	0.39 340	0.23 389	0.11 164	0.20 221	0.22 435	0.33 272	0.29 299	0.22 249	0.21 220	0.15 180	0.14 217	0.23 227	0.13 156	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.09 330	0.06 133

model_zeroshot	0.17 215	0.11 204	0.39 340	0.20 211	0.12 231	0.24 322	0.15 141	0.34 280	0.22 187	0.30 371	0.20 205	0.22 271	0.12 137	0.24 243	0.14 192	0.08 275	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.07 170	0.07 227

rvit_stereo_ft	0.17 215	0.14 377	0.30 216	0.25 482	0.14 359	0.17 119	0.21 408	0.28 200	0.26 253	0.16 184	0.19 189	0.20 248	0.16 256	0.22 217	0.17 276	0.11 459	0.07 354	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.07 227

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 215	0.13 330	0.24 141	0.19 139	0.13 311	0.24 322	0.17 233	0.30 235	0.37 398	0.43 550	0.17 160	0.13 128	0.12 137	0.19 155	0.15 220	0.08 275	0.07 354	0.09 326	0.07 211	0.09 330	0.08 305

AE-Stereo	0.17 215	0.11 204	0.31 231	0.24 443	0.14 359	0.23 301	0.18 279	0.34 280	0.29 299	0.15 155	0.25 265	0.21 260	0.13 182	0.20 175	0.14 192	0.07 120	0.08 442	0.09 326	0.10 438	0.07 170	0.06 133

rrr	0.17 215	0.11 204	0.57 495	0.19 139	0.12 231	0.20 221	0.18 279	0.35 303	0.22 187	0.15 155	0.12 56	0.14 160	0.12 137	0.28 325	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.07 227

plain	0.17 215	0.13 330	0.43 394	0.21 265	0.13 311	0.16 85	0.17 233	0.27 178	0.22 187	0.16 184	0.26 274	0.13 128	0.16 256	0.27 311	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.07 211	0.10 398	0.07 227

MSKI-zero shot	0.17 215	0.09 71	0.43 394	0.20 211	0.11 164	0.21 252	0.15 141	0.32 257	0.21 171	0.23 255	0.24 255	0.23 292	0.10 68	0.31 367	0.13 156	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.06 133

Any-RAFT	0.17 215	0.08 29	0.31 231	0.19 139	0.10 113	0.29 415	0.16 187	0.42 387	0.30 312	0.24 269	0.27 280	0.27 348	0.16 256	0.21 199	0.12 102	0.08 275	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.06 133

RAFT-Test	0.17 215	0.10 124	0.38 324	0.19 139	0.12 231	0.25 340	0.17 233	0.33 272	0.23 213	0.23 255	0.29 298	0.27 348	0.14 217	0.20 175	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.06 133

4D-IteraStereo	0.17 215	0.16 438	0.50 459	0.21 265	0.14 359	0.19 180	0.17 233	0.28 200	0.28 280	0.23 255	0.20 205	0.20 248	0.11 104	0.19 155	0.14 192	0.06 47	0.04 2	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.06 133

anonymousdsp2	0.17 215	0.10 124	0.28 192	0.20 211	0.11 164	0.25 340	0.17 233	0.41 373	0.31 325	0.23 255	0.23 241	0.22 271	0.15 236	0.25 273	0.15 220	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.08 251	0.07 227

knoymous	0.17 215	0.09 71	0.32 239	0.17 39	0.11 164	0.21 252	0.17 233	0.32 257	0.23 213	0.23 255	0.28 286	0.27 348	0.16 256	0.23 227	0.16 246	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.06 139	0.09 330	0.09 368

Selective-RAFT	0.17 215	0.12 262	0.30 216	0.24 443	0.10 113	0.29 415	0.15 141	0.32 257	0.31 325	0.17 203	0.17 160	0.21 260	0.18 312	0.28 325	0.17 276	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.07 211	0.08 251	0.06 133

AnonymousM	0.17 215	0.19 487	0.24 141	0.18 84	0.10 113	0.18 145	0.17 233	0.30 235	0.23 213	0.26 290	0.20 205	0.18 224	0.14 217	0.19 155	0.14 192	0.09 370	0.06 224	0.38 635	0.15 567	0.06 91	0.05 32

cross-raft	0.17 215	0.12 262	0.41 371	0.23 389	0.10 113	0.20 221	0.24 483	0.33 272	0.23 213	0.23 255	0.28 286	0.29 375	0.15 236	0.17 105	0.15 220	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.05 32

test-1	0.17 215	0.11 204	0.40 348	0.23 389	0.13 311	0.22 279	0.23 461	0.34 280	0.26 253	0.20 231	0.24 255	0.22 271	0.14 217	0.16 86	0.20 353	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.06 91	0.08 305

s12784h	0.17 215	0.09 71	0.26 164	0.18 84	0.07 2	0.32 461	0.19 325	0.37 332	0.32 334	0.23 255	0.25 265	0.18 224	0.17 286	0.25 273	0.16 246	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.06 91	0.05 32

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 215	0.14 377	0.32 239	0.20 211	0.09 53	0.19 180	0.17 233	0.32 257	0.30 312	0.25 278	0.33 358	0.20 248	0.17 286	0.19 155	0.15 220	0.06 47	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.07 170	0.05 32

CFNet-RSSM	0.17 215	0.10 124	0.40 348	0.20 211	0.11 164	0.20 221	0.15 141	0.36 322	0.30 312	0.23 255	0.21 220	0.26 338	0.15 236	0.20 175	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.05 32

Gwc-CoAtRS	0.17 215	0.10 124	0.37 305	0.20 211	0.12 231	0.19 180	0.15 141	0.32 257	0.28 280	0.23 255	0.23 241	0.27 348	0.15 236	0.20 175	0.13 156	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.06 91	0.06 133

Lsterematch	0.18 239	0.13 330	0.33 256	0.19 139	0.10 113	0.23 301	0.17 233	0.25 145	0.32 334	0.28 310	0.37 398	0.24 306	0.21 344	0.23 227	0.22 399	0.08 275	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.08 251	0.07 227

WQFJA1	0.18 239	0.10 124	0.16 41	0.22 333	0.18 495	0.25 340	0.19 325	0.51 489	0.51 548	0.15 155	0.17 160	0.15 180	0.16 256	0.20 175	0.20 353	0.07 120	0.09 477	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.06 133

WQFJX1	0.18 239	0.10 124	0.16 41	0.23 389	0.17 473	0.24 322	0.19 325	0.58 574	0.52 557	0.16 184	0.16 143	0.14 160	0.15 236	0.26 291	0.17 276	0.08 275	0.09 477	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.06 133

WQFJX	0.18 239	0.10 124	0.17 58	0.22 333	0.18 495	0.25 340	0.18 279	0.53 520	0.45 495	0.17 203	0.16 143	0.14 160	0.16 256	0.23 227	0.18 299	0.07 120	0.08 442	0.07 141	0.06 139	0.08 251	0.07 227

NLMM	0.18 239	0.10 124	0.16 41	0.22 333	0.18 495	0.25 340	0.19 325	0.51 489	0.51 548	0.15 155	0.17 160	0.15 180	0.16 256	0.20 175	0.20 353	0.07 120	0.09 477	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.06 133

IGEV-FE	0.18 239	0.10 124	0.65 531	0.20 211	0.12 231	0.19 180	0.15 141	0.34 280	0.19 122	0.28 310	0.22 233	0.27 348	0.13 182	0.23 227	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.06 133

H2IRNET	0.18 239	0.13 330	0.35 276	0.21 265	0.12 231	0.20 221	0.15 141	0.27 178	0.30 312	0.17 203	0.31 326	0.25 316	0.20 336	0.24 243	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.09 326	0.10 438	0.09 330	0.06 133

ACVNet-DCA	0.18 239	0.14 377	0.38 324	0.23 389	0.11 164	0.31 449	0.19 325	0.41 373	0.27 264	0.17 203	0.19 189	0.13 128	0.18 312	0.28 325	0.11 42	0.08 275	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.09 330	0.09 368

cc1	0.18 239	0.14 377	0.38 324	0.23 389	0.11 164	0.31 449	0.19 325	0.35 303	0.47 518	0.17 203	0.19 189	0.13 128	0.18 312	0.28 325	0.11 42	0.08 275	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.08 251	0.08 305

11t1	0.18 239	0.10 124	0.30 216	0.20 211	0.11 164	0.27 373	0.17 233	0.35 303	0.23 213	0.25 278	0.23 241	0.23 292	0.23 374	0.25 273	0.18 299	0.09 370	0.07 354	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.09 368

tt1	0.18 239	0.14 377	0.35 276	0.23 389	0.11 164	0.30 433	0.19 325	0.35 303	0.44 483	0.17 203	0.19 189	0.13 128	0.16 256	0.27 311	0.11 42	0.08 275	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.08 251	0.08 305

IGEV_Zeroshot_test	0.18 239	0.10 124	0.65 531	0.20 211	0.12 231	0.19 180	0.15 141	0.34 280	0.19 122	0.28 310	0.22 233	0.27 348	0.13 182	0.23 227	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.06 133

MIM_Stereo	0.18 239	0.12 262	0.38 324	0.20 211	0.11 164	0.17 119	0.14 95	0.35 303	0.25 241	0.27 298	0.35 379	0.23 292	0.13 182	0.27 311	0.16 246	0.06 47	0.07 354	0.08 234	0.08 293	0.08 251	0.06 133

HH	0.18 239	0.12 262	0.55 488	0.22 333	0.12 231	0.18 145	0.18 279	0.34 280	0.19 122	0.20 231	0.24 255	0.34 426	0.18 312	0.29 344	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.07 170	0.06 133

HanStereo	0.18 239	0.12 262	0.55 488	0.22 333	0.12 231	0.18 145	0.18 279	0.34 280	0.19 122	0.20 231	0.24 255	0.34 426	0.18 312	0.29 344	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.07 211	0.07 170	0.06 133

LL-Strereo2	0.18 239	0.18 471	0.39 340	0.22 333	0.12 231	0.24 322	0.13 62	0.31 245	0.23 213	0.24 269	0.20 205	0.24 306	0.12 137	0.26 291	0.15 220	0.06 47	0.06 224	0.12 498	0.09 394	0.08 251	0.07 227

riskmin	0.18 239	0.09 71	0.34 267	0.18 84	0.12 231	0.24 322	0.16 187	0.34 280	0.28 280	0.21 242	0.23 241	0.33 417	0.24 392	0.23 227	0.17 276	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.06 139	0.10 398	0.10 425

test_4	0.18 239	0.12 262	0.34 267	0.23 389	0.12 231	0.18 145	0.22 435	0.26 164	0.24 228	0.24 269	0.47 515	0.22 271	0.13 182	0.24 243	0.16 246	0.06 47	0.05 38	0.09 326	0.09 394	0.07 170	0.05 32

GMOStereo	0.18 239	0.14 377	0.30 216	0.22 333	0.12 231	0.20 221	0.27 519	0.26 164	0.28 280	0.31 389	0.32 335	0.26 338	0.17 286	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.07 354	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.05 32

error version	0.18 239	0.14 377	0.30 216	0.22 333	0.12 231	0.20 221	0.27 519	0.26 164	0.28 280	0.31 389	0.32 335	0.26 338	0.17 286	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.07 354	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.05 32

test-v	0.18 239	0.14 377	0.30 216	0.22 333	0.12 231	0.20 221	0.27 519	0.26 164	0.28 280	0.31 389	0.32 335	0.26 338	0.17 286	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.07 354	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.05 32

test_3	0.18 239	0.11 204	0.32 239	0.24 443	0.11 164	0.22 279	0.25 500	0.31 245	0.31 325	0.25 278	0.18 180	0.23 292	0.13 182	0.25 273	0.19 332	0.06 47	0.05 38	0.09 326	0.10 438	0.07 170	0.06 133

Patchmatch Stereo++	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.14 95	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.29 298	0.25 316	0.17 286	0.26 291	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305
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	0.18 239	0.11 204	0.35 276	0.23 389	0.11 164	0.24 322	0.20 377	0.29 215	0.26 253	0.26 290	0.25 265	0.25 316	0.18 312	0.34 388	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.09 326	0.07 211	0.09 330	0.08 305

PSM-adaLoss	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.16 187	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.29 298	0.25 316	0.18 312	0.24 243	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

ROB_FTStereo_v2	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.16 187	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.29 298	0.25 316	0.17 286	0.24 243	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

ROB_FTStereo	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.14 95	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.28 286	0.25 316	0.17 286	0.24 243	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

HUI-Stereo	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.14 95	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.28 286	0.25 316	0.17 286	0.22 217	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

DeepStereo_RVC	0.18 239	0.11 204	0.40 348	0.21 265	0.11 164	0.19 180	0.16 187	0.28 200	0.22 187	0.27 298	0.27 280	0.23 292	0.28 459	0.24 243	0.18 299	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.07 211	0.09 330	0.10 425

iGMRVC	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.15 141	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.29 298	0.25 316	0.17 286	0.27 311	0.17 276	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

iRAFT	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.14 95	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.29 298	0.25 316	0.17 286	0.26 291	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

CRE-IMP	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.11 164	0.24 322	0.17 233	0.29 215	0.21 171	0.27 298	0.26 274	0.24 306	0.17 286	0.23 227	0.18 299	0.08 275	0.05 38	0.10 404	0.07 211	0.10 398	0.10 425

test-2	0.18 239	0.14 377	0.30 216	0.22 333	0.12 231	0.20 221	0.27 519	0.26 164	0.28 280	0.31 389	0.32 335	0.26 338	0.17 286	0.15 62	0.12 102	0.07 120	0.07 354	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.05 32

RAFT-IKP	0.18 239	0.12 262	0.37 305	0.22 333	0.10 113	0.18 145	0.15 141	0.29 215	0.22 187	0.28 310	0.29 298	0.25 316	0.18 312	0.25 273	0.16 246	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

rafts_anoy	0.18 239	0.15 412	0.35 276	0.22 333	0.14 359	0.19 180	0.17 233	0.32 257	0.30 312	0.23 255	0.25 265	0.20 248	0.16 256	0.22 217	0.19 332	0.08 275	0.07 354	0.10 404	0.12 516	0.09 330	0.08 305

raft+_RVC	0.18 239	0.14 377	0.32 239	0.21 265	0.15 418	0.21 252	0.16 187	0.38 338	0.34 358	0.21 242	0.28 286	0.20 248	0.15 236	0.24 243	0.19 332	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.08 305

RALCasStereoNet	0.18 239	0.15 412	0.33 256	0.21 265	0.14 359	0.21 252	0.18 279	0.31 245	0.25 241	0.21 242	0.29 298	0.22 271	0.15 236	0.27 311	0.17 276	0.08 275	0.10 507	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.09 368

sCroCo_RVC	0.18 239	0.14 377	0.49 448	0.27 544	0.18 495	0.22 279	0.17 233	0.27 178	0.23 213	0.14 137	0.22 233	0.17 212	0.14 217	0.21 199	0.15 220	0.10 420	0.11 531	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.09 368

DCANet	0.18 239	0.13 330	0.40 348	0.19 139	0.09 53	0.19 180	0.18 279	0.34 280	0.39 422	0.29 339	0.31 326	0.18 224	0.23 374	0.20 175	0.19 332	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.06 91	0.07 227

AFF-stereo	0.18 239	0.15 412	0.32 239	0.21 265	0.10 113	0.18 145	0.18 279	0.33 272	0.27 264	0.25 278	0.37 398	0.25 316	0.17 286	0.24 243	0.15 220	0.06 47	0.05 38	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.05 32

DIP-Stereo	0.18 239	0.12 262	0.33 256	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.12 30	0.42 387	0.25 241	0.27 298	0.32 335	0.21 260	0.17 286	0.25 273	0.20 353	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.06 139	0.07 170	0.08 305
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	0.18 239	0.09 71	0.32 239	0.22 333	0.12 231	0.22 279	0.19 325	0.42 387	0.19 122	0.31 389	0.45 498	0.20 248	0.14 217	0.18 130	0.15 220	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.06 133

RAFT-Stereo	0.18 239	0.09 71	0.32 239	0.22 333	0.12 231	0.22 279	0.19 325	0.42 387	0.19 122	0.31 389	0.45 498	0.20 248	0.14 217	0.18 130	0.15 220	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.06 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLMM1	0.19 282	0.12 262	0.16 41	0.23 389	0.18 495	0.24 322	0.20 377	0.59 580	0.65 598	0.18 221	0.17 160	0.13 128	0.14 217	0.25 273	0.18 299	0.08 275	0.09 477	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.06 133

NLCSM	0.19 282	0.12 262	0.18 70	0.24 443	0.19 522	0.24 322	0.21 408	0.42 387	0.40 440	0.19 227	0.18 180	0.14 160	0.16 256	0.47 440	0.19 332	0.08 275	0.09 477	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.07 227

AIO-test1	0.19 282	0.14 377	0.41 371	0.27 544	0.15 418	0.21 252	0.16 187	0.39 350	0.36 387	0.17 203	0.26 274	0.18 224	0.13 182	0.28 325	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.10 404	0.11 477	0.06 91	0.09 368

rvit_0105_6	0.19 282	0.14 377	0.34 267	0.23 389	0.14 359	0.18 145	0.20 377	0.29 215	0.37 398	0.18 221	0.22 233	0.23 292	0.17 286	0.26 291	0.17 276	0.15 556	0.13 561	0.13 519	0.11 477	0.11 446	0.08 305

1test111	0.19 282	0.14 377	0.38 324	0.23 389	0.11 164	0.31 449	0.19 325	0.41 373	0.27 264	0.17 203	0.19 189	0.13 128	0.18 312	0.34 388	0.22 399	0.08 275	0.05 38	0.08 234	0.06 139	0.09 330	0.09 368

DCANet-4	0.19 282	0.10 124	0.52 475	0.19 139	0.09 53	0.19 180	0.18 279	0.36 322	0.39 422	0.29 339	0.30 311	0.17 212	0.22 360	0.20 175	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.05 6	0.07 227

fff	0.19 282	0.13 330	0.40 348	0.18 84	0.09 53	0.19 180	0.18 279	0.35 303	0.43 468	0.29 339	0.30 311	0.18 224	0.28 459	0.20 175	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.05 6	0.07 227

ADStereo(finetuned)	0.19 282	0.13 330	0.49 448	0.19 139	0.09 53	0.19 180	0.18 279	0.34 280	0.39 422	0.29 339	0.31 326	0.18 224	0.31 505	0.21 199	0.19 332	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.06 91	0.07 227

x	0.19 282	0.11 204	0.29 206	0.20 211	0.11 164	0.26 363	0.18 279	0.41 373	0.29 299	0.25 278	0.29 298	0.28 364	0.24 392	0.26 291	0.23 420	0.09 370	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.09 330	0.08 305

DisPM	0.19 282	0.10 124	0.35 276	0.23 389	0.13 311	0.18 145	0.20 377	0.29 215	0.29 299	0.33 424	0.34 368	0.23 292	0.16 256	0.33 381	0.16 246	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.07 170	0.11 461

iRaft-Stereo_20w	0.19 282	0.10 124	0.46 424	0.19 139	0.13 311	0.25 340	0.19 325	0.52 508	0.19 122	0.29 339	0.21 220	0.22 271	0.20 336	0.28 325	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.08 293	0.08 251	0.08 305

TRStereo	0.19 282	0.17 457	0.47 432	0.23 389	0.19 522	0.19 180	0.16 187	0.52 508	0.28 280	0.20 231	0.19 189	0.21 260	0.13 182	0.24 243	0.13 156	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.11 477	0.06 91	0.06 133

Pruner-Stereo	0.19 282	0.11 204	0.34 267	0.29 568	0.12 231	0.19 180	0.17 233	0.31 245	0.29 299	0.33 424	0.32 335	0.25 316	0.15 236	0.24 243	0.21 379	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.09 368

RALAANet	0.19 282	0.18 471	0.37 305	0.23 389	0.14 359	0.23 301	0.13 62	0.37 332	0.29 299	0.28 310	0.26 274	0.25 316	0.15 236	0.26 291	0.18 299	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.06 133

csc	0.19 282	0.13 330	0.40 348	0.18 84	0.09 53	0.19 180	0.18 279	0.35 303	0.43 468	0.29 339	0.30 311	0.18 224	0.28 459	0.20 175	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.05 6	0.07 227

cscssc	0.19 282	0.13 330	0.40 348	0.18 84	0.09 53	0.19 180	0.18 279	0.35 303	0.43 468	0.29 339	0.30 311	0.18 224	0.28 459	0.20 175	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.05 59	0.05 6	0.07 227

GMStereo	0.19 282	0.25 546	0.40 348	0.21 265	0.12 231	0.22 279	0.19 325	0.29 215	0.40 440	0.25 278	0.23 241	0.16 201	0.15 236	0.25 273	0.19 332	0.09 370	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.10 398	0.08 305
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	0.20 299	0.14 377	0.31 231	0.22 333	0.12 231	0.26 363	0.16 187	0.31 245	0.27 264	0.32 411	0.58 566	0.23 292	0.15 236	0.23 227	0.17 276	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.07 211	0.08 251	0.06 133

HI	0.20 299	0.13 330	0.33 256	0.18 84	0.15 418	0.17 119	0.16 187	0.34 280	0.21 171	0.37 485	0.39 426	0.36 445	0.24 392	0.29 344	0.21 379	0.06 47	0.05 38	0.08 234	0.09 394	0.09 330	0.07 227

CoSv	0.20 299	0.13 330	0.33 256	0.18 84	0.15 418	0.17 119	0.16 187	0.34 280	0.21 171	0.37 485	0.39 426	0.36 445	0.24 392	0.29 344	0.21 379	0.06 47	0.05 38	0.08 234	0.09 394	0.09 330	0.07 227

AIO-test2	0.20 299	0.20 500	0.36 296	0.26 516	0.15 418	0.22 279	0.16 187	0.42 387	0.42 460	0.16 184	0.29 298	0.15 180	0.11 104	0.26 291	0.13 156	0.18 594	0.06 224	0.10 404	0.11 477	0.07 170	0.07 227

rvit_0105_4	0.20 299	0.15 412	0.38 324	0.23 389	0.14 359	0.20 221	0.22 435	0.33 272	0.39 422	0.19 227	0.24 255	0.25 316	0.19 327	0.27 311	0.17 276	0.16 572	0.13 561	0.13 519	0.11 477	0.11 446	0.08 305

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 299	0.72 647	0.70 549	0.17 39	0.08 23	0.15 47	0.15 141	0.18 29	0.16 59	0.13 107	0.12 56	0.09 24	0.08 11	0.16 86	0.13 156	0.35 637	0.04 2	0.08 234	0.07 211	0.11 446	0.23 611

test_sample1	0.20 299	0.10 124	0.28 192	0.19 139	0.12 231	0.28 393	0.19 325	0.41 373	0.25 241	0.26 290	0.31 326	0.29 375	0.26 423	0.44 430	0.21 379	0.09 370	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.09 330	0.09 368

MyStereo06	0.20 299	0.12 262	0.57 495	0.21 265	0.14 359	0.25 340	0.23 461	0.40 361	0.21 171	0.30 371	0.24 255	0.31 400	0.18 312	0.22 217	0.18 299	0.07 120	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.08 305

xx1	0.20 299	0.14 377	0.38 324	0.23 389	0.11 164	0.31 449	0.19 325	0.35 303	0.47 518	0.17 203	0.19 189	0.28 364	0.24 392	0.28 325	0.11 42	0.08 275	0.05 38	0.10 404	0.09 394	0.09 330	0.09 368

GCAPDPT-zeroshot	0.20 299	0.08 29	1.14 626	0.29 568	0.43 631	0.16 85	0.15 141	0.27 178	0.25 241	0.14 137	0.17 160	0.15 180	0.11 104	0.20 175	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.06 133

DCRE	0.20 299	0.13 330	0.40 348	0.21 265	0.15 418	0.20 221	0.19 325	0.30 235	0.27 264	0.22 249	0.80 613	0.23 292	0.16 256	0.23 227	0.15 220	0.07 120	0.07 354	0.07 141	0.08 293	0.07 170	0.06 133

qqq	0.20 299	0.12 262	0.31 231	0.20 211	0.11 164	0.23 301	0.19 325	0.41 373	0.27 264	0.24 269	0.28 286	0.28 364	0.24 392	0.34 388	0.22 399	0.08 275	0.07 354	0.10 404	0.09 394	0.09 330	0.09 368

PFNet+	0.20 299	0.10 124	0.37 305	0.21 265	0.12 231	0.17 119	0.19 325	0.29 215	0.34 358	0.33 424	0.32 335	0.24 306	0.16 256	0.32 374	0.17 276	0.10 420	0.07 354	0.11 460	0.10 438	0.08 251	0.12 485

NF-Stereo	0.20 299	0.10 124	0.35 276	0.24 443	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.38 338	0.32 334	0.28 310	0.30 311	0.22 271	0.16 256	0.51 457	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.13 502

OCTAStereo	0.20 299	0.10 124	0.35 276	0.24 443	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.38 338	0.32 334	0.28 310	0.30 311	0.22 271	0.16 256	0.51 457	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.13 502

RE-Stereo	0.20 299	0.10 124	0.35 276	0.24 443	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.38 338	0.32 334	0.28 310	0.30 311	0.22 271	0.16 256	0.51 457	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.13 502

TVStereo	0.20 299	0.10 124	0.35 276	0.24 443	0.12 231	0.21 252	0.18 279	0.38 338	0.32 334	0.28 310	0.30 311	0.22 271	0.16 256	0.51 457	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.13 502

sAnonymous2	0.20 299	0.21 514	0.58 500	0.24 443	0.17 473	0.22 279	0.19 325	0.34 280	0.28 280	0.17 203	0.19 189	0.17 212	0.16 256	0.17 105	0.14 192	0.10 420	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.23 600	0.17 558

CroCo_RVC	0.20 299	0.21 514	0.58 500	0.24 443	0.17 473	0.22 279	0.19 325	0.34 280	0.28 280	0.17 203	0.19 189	0.17 212	0.16 256	0.17 105	0.14 192	0.10 420	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.23 600	0.17 558

111	0.20 299	0.17 457	0.40 348	0.18 84	0.09 53	0.24 322	0.17 233	0.41 373	0.45 495	0.23 255	0.29 298	0.29 375	0.21 344	0.24 243	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.07 170	0.08 305

HITNet	0.20 299	0.17 457	0.43 394	0.19 139	0.08 23	0.27 373	0.14 95	0.42 387	0.30 312	0.29 339	0.32 335	0.27 348	0.21 344	0.28 325	0.25 441	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.06 133
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
IGEV_i1	0.21 320	0.11 204	0.43 394	0.22 333	0.11 164	0.31 449	0.19 325	0.43 401	0.30 312	0.29 339	0.30 311	0.31 400	0.20 336	0.33 381	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.08 251	0.08 305

Selective-IGEV-i1	0.21 320	0.10 124	0.31 231	0.23 389	0.13 311	0.31 449	0.22 435	0.46 430	0.42 460	0.27 298	0.32 335	0.33 417	0.17 286	0.25 273	0.19 332	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.08 251	0.09 368

Hybrid-DGEV-2	0.21 320	0.15 412	0.34 267	0.24 443	0.13 311	0.28 393	0.14 95	0.48 452	0.44 483	0.27 298	0.24 255	0.25 316	0.25 413	0.28 325	0.19 332	0.07 120	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.07 170	0.07 227

FACV-RUCA	0.21 320	0.15 412	0.32 239	0.23 389	0.23 578	0.26 363	0.19 325	0.39 350	0.34 358	0.25 278	0.32 335	0.21 260	0.24 392	0.24 243	0.19 332	0.10 420	0.07 354	0.15 561	0.08 293	0.16 539	0.13 502

IGEV-RUCA	0.21 320	0.08 29	0.23 130	0.19 139	0.19 522	0.28 393	0.24 483	0.23 110	0.21 171	0.20 231	0.23 241	0.28 364	0.49 593	0.26 291	0.18 299	0.09 370	0.08 442	0.18 586	0.13 544	0.17 556	0.17 558

rvit_0105_5	0.21 320	0.15 412	0.38 324	0.23 389	0.13 311	0.22 279	0.24 483	0.36 322	0.39 422	0.21 242	0.23 241	0.26 338	0.19 327	0.26 291	0.19 332	0.15 556	0.13 561	0.12 498	0.12 516	0.10 398	0.09 368

GCAP-BAT	0.21 320	0.08 29	1.22 631	0.29 568	0.43 631	0.16 85	0.15 141	0.27 178	0.25 241	0.14 137	0.17 160	0.15 180	0.11 104	0.20 175	0.12 102	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.06 91	0.06 133

test_sample2	0.21 320	0.10 124	0.28 192	0.19 139	0.11 164	0.27 373	0.21 408	0.43 401	0.29 299	0.26 290	0.31 326	0.30 391	0.24 392	0.45 433	0.18 299	0.09 370	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.09 330	0.09 368

mmm	0.21 320	0.12 262	0.31 231	0.22 333	0.12 231	0.28 393	0.21 408	0.41 373	0.27 264	0.29 339	0.38 413	0.29 375	0.24 392	0.29 344	0.22 399	0.09 370	0.07 354	0.11 460	0.09 394	0.10 398	0.09 368

CASS	0.21 320	0.15 412	0.32 239	0.26 516	0.11 164	0.28 393	0.19 325	0.39 350	0.30 312	0.32 411	0.34 368	0.25 316	0.24 392	0.25 273	0.20 353	0.13 516	0.08 442	0.11 460	0.09 394	0.11 446	0.11 461
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 320	0.16 438	0.32 239	0.26 516	0.13 311	0.26 363	0.27 519	0.40 361	0.36 387	0.29 339	0.39 426	0.22 271	0.21 344	0.33 381	0.17 276	0.07 120	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.07 227

RAFT_CTSACE	0.21 320	0.16 438	0.41 371	0.25 482	0.15 418	0.22 279	0.24 483	0.32 257	0.28 280	0.33 424	0.51 532	0.29 375	0.17 286	0.32 374	0.13 156	0.06 47	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.06 133

RAFT+CT+SA	0.21 320	0.18 471	0.33 256	0.25 482	0.18 495	0.23 301	0.29 542	0.40 361	0.36 387	0.24 269	0.38 413	0.18 224	0.16 256	0.32 374	0.16 246	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.12 516	0.09 330	0.09 368

SA-5K	0.21 320	0.16 438	0.32 239	0.26 516	0.13 311	0.26 363	0.27 519	0.40 361	0.36 387	0.29 339	0.39 426	0.22 271	0.21 344	0.33 381	0.17 276	0.07 120	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.07 227

CIPLG	0.21 320	0.21 514	0.55 488	0.23 389	0.15 418	0.25 340	0.20 377	0.35 303	0.29 299	0.31 389	0.33 358	0.22 271	0.15 236	0.26 291	0.20 353	0.08 275	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.08 251	0.08 305

IPLG	0.21 320	0.15 412	0.53 479	0.21 265	0.12 231	0.28 393	0.17 233	0.42 387	0.30 312	0.33 424	0.32 335	0.15 180	0.17 286	0.50 452	0.21 379	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.06 133

IPLGR_C	0.21 320	0.22 528	0.60 508	0.23 389	0.15 418	0.24 322	0.20 377	0.35 303	0.29 299	0.31 389	0.32 335	0.22 271	0.15 236	0.25 273	0.20 353	0.08 275	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.08 251	0.08 305

MIPNet	0.21 320	0.15 412	0.52 475	0.21 265	0.12 231	0.27 373	0.20 377	0.45 419	0.37 398	0.30 371	0.23 241	0.19 239	0.24 392	0.27 311	0.19 332	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.06 133

IPLGR	0.21 320	0.13 330	0.61 511	0.21 265	0.11 164	0.25 340	0.18 279	0.41 373	0.37 398	0.28 310	0.27 280	0.21 260	0.19 327	0.37 405	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.07 170	0.06 133

ACRE	0.21 320	0.20 500	0.62 519	0.23 389	0.15 418	0.24 322	0.20 377	0.35 303	0.28 280	0.31 389	0.32 335	0.22 271	0.15 236	0.25 273	0.20 353	0.08 275	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.08 251	0.08 305

GANet-ADL	0.21 320	0.12 262	0.45 416	0.23 389	0.14 359	0.29 415	0.19 325	0.46 430	0.35 374	0.25 278	0.32 335	0.32 410	0.19 327	0.24 243	0.20 353	0.10 420	0.07 354	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.10 425

LCNet	0.21 320	0.11 204	0.29 206	0.25 482	0.12 231	0.23 301	0.19 325	0.34 280	0.26 253	0.28 310	0.35 379	0.26 338	0.30 488	0.35 397	0.17 276	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.10 438	0.13 499	0.22 604

PSM-softLoss	0.21 320	0.10 124	0.39 340	0.24 443	0.12 231	0.20 221	0.18 279	0.38 338	0.26 253	0.29 339	0.32 335	0.24 306	0.16 256	0.52 463	0.20 353	0.09 370	0.06 224	0.10 404	0.09 394	0.08 251	0.12 485

KMStereo	0.21 320	0.10 124	0.39 340	0.24 443	0.12 231	0.20 221	0.18 279	0.38 338	0.26 253	0.29 339	0.32 335	0.24 306	0.16 256	0.52 463	0.20 353	0.09 370	0.06 224	0.10 404	0.09 394	0.08 251	0.12 485

SST-Stereo	0.21 320	0.10 124	0.37 305	0.24 443	0.13 311	0.19 180	0.17 233	0.31 245	0.24 228	0.34 444	0.33 358	0.29 375	0.25 413	0.56 489	0.17 276	0.08 275	0.05 38	0.10 404	0.08 293	0.09 330	0.07 227

RAFT_R40	0.21 320	0.10 124	0.37 305	0.24 443	0.13 311	0.18 145	0.18 279	0.31 245	0.29 299	0.33 424	0.33 358	0.30 391	0.24 392	0.55 478	0.18 299	0.08 275	0.05 38	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.07 227

RAFT-345	0.21 320	0.10 124	0.46 424	0.22 333	0.11 164	0.20 221	0.16 187	0.26 164	0.25 241	0.27 298	0.66 592	0.21 260	0.16 256	0.55 478	0.21 379	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.06 91	0.06 133

RAFT	0.21 320	0.17 457	0.32 239	0.24 443	0.12 231	0.25 340	0.27 519	0.35 303	0.28 280	0.33 424	0.33 358	0.38 459	0.22 360	0.29 344	0.17 276	0.08 275	0.08 442	0.11 460	0.10 438	0.10 398	0.06 133

GMM-Stereo	0.21 320	0.10 124	0.43 394	0.23 389	0.13 311	0.24 322	0.25 500	0.37 332	0.27 264	0.30 371	0.45 498	0.27 348	0.21 344	0.31 367	0.17 276	0.07 120	0.05 38	0.10 404	0.09 394	0.08 251	0.19 578

Prome-Stereo	0.21 320	0.10 124	0.30 216	0.24 443	0.12 231	0.23 301	0.23 461	0.36 322	0.25 241	0.33 424	0.59 569	0.24 306	0.28 459	0.29 344	0.16 246	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.20 590

TestStereo	0.21 320	0.19 487	0.40 348	0.25 482	0.10 113	0.22 279	0.21 408	0.31 245	0.31 325	0.23 255	0.34 368	0.22 271	0.18 312	0.62 525	0.18 299	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.07 211	0.11 446	0.06 133

XX-Stereo	0.21 320	0.10 124	0.83 581	0.26 516	0.17 473	0.23 301	0.13 62	0.40 361	0.18 103	0.20 231	0.41 445	0.31 400	0.10 68	0.32 374	0.12 102	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.05 32

EAI-Stereo	0.21 320	0.10 124	0.33 256	0.21 265	0.12 231	0.30 433	0.46 621	0.46 430	0.20 151	0.25 278	0.50 526	0.17 212	0.16 256	0.24 243	0.23 420	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.10 438	0.06 91	0.07 227

FENet	0.21 320	0.11 204	0.45 416	0.21 265	0.12 231	0.26 363	0.17 233	0.41 373	0.35 374	0.30 371	0.31 326	0.29 375	0.23 374	0.26 291	0.23 420	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.09 368

MyStereo8	0.22 354	0.15 412	0.63 522	0.21 265	0.17 473	0.31 449	0.16 187	0.36 322	0.32 334	0.28 310	0.36 389	0.25 316	0.18 312	0.25 273	0.28 466	0.08 275	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.10 398	0.12 485

ffm	0.22 354	0.12 262	0.42 381	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.20 377	0.35 303	0.44 483	0.30 371	0.42 462	0.34 426	0.23 374	0.27 311	0.11 42	0.08 275	0.05 38	0.11 460	0.10 438	0.08 251	0.08 305

StereoVision	0.22 354	0.18 471	0.37 305	0.27 544	0.17 473	0.23 301	0.22 435	0.38 338	0.31 325	0.20 231	0.51 532	0.22 271	0.16 256	0.28 325	0.18 299	0.11 459	0.12 549	0.13 519	0.13 544	0.10 398	0.07 227

raft_robust	0.22 354	0.17 457	0.30 216	0.22 333	0.12 231	0.23 301	0.22 435	0.49 462	0.48 527	0.32 411	0.32 335	0.26 338	0.23 374	0.53 470	0.15 220	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.10 438	0.08 251	0.06 133

Sa-1000	0.22 354	0.15 412	0.35 276	0.23 389	0.13 311	0.28 393	0.23 461	0.47 439	0.39 422	0.30 371	0.50 526	0.26 338	0.19 327	0.33 381	0.16 246	0.07 120	0.06 224	0.10 404	0.11 477	0.08 251	0.06 133

SA	0.22 354	0.16 438	0.36 296	0.23 389	0.13 311	0.24 322	0.23 461	0.45 419	0.40 440	0.27 298	0.44 486	0.23 292	0.23 374	0.33 381	0.17 276	0.07 120	0.06 224	0.10 404	0.11 477	0.08 251	0.06 133

dd	0.22 354	0.26 557	0.40 348	0.22 333	0.12 231	0.25 340	0.21 408	0.32 257	0.44 483	0.29 339	0.28 286	0.25 316	0.16 256	0.30 360	0.25 441	0.12 497	0.07 354	0.10 404	0.08 293	0.11 446	0.09 368

GwcNet-ADL	0.22 354	0.14 377	0.58 500	0.24 443	0.13 311	0.22 279	0.23 461	0.49 462	0.40 440	0.27 298	0.29 298	0.30 391	0.20 336	0.26 291	0.23 420	0.09 370	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.09 330	0.09 368

HHNet	0.22 354	0.12 262	0.52 475	0.18 84	0.18 495	0.20 221	0.20 377	0.34 280	0.31 325	0.32 411	0.59 569	0.20 248	0.21 344	0.24 243	0.31 494	0.08 275	0.05 38	0.09 326	0.07 211	0.08 251	0.11 461

KYRaft	0.22 354	0.10 124	0.30 216	0.23 389	0.12 231	0.23 301	0.23 461	0.35 303	0.24 228	0.35 461	0.54 550	0.34 426	0.26 423	0.29 344	0.15 220	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.10 438	0.08 251	0.31 629

IRAFT_RVC	0.22 354	0.12 262	0.39 340	0.26 516	0.11 164	0.18 145	0.24 483	0.40 361	0.37 398	0.31 389	0.30 311	0.29 375	0.24 392	0.55 478	0.22 399	0.08 275	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.08 251	0.07 227

GES	0.22 354	0.12 262	0.42 381	0.20 211	0.14 359	0.27 373	0.19 325	0.49 462	0.33 348	0.30 371	0.36 389	0.25 316	0.23 374	0.29 344	0.22 399	0.10 420	0.08 442	0.08 234	0.07 211	0.10 398	0.11 461

SFCPSM	0.22 354	0.10 124	0.51 469	0.21 265	0.14 359	0.34 485	0.22 435	0.55 539	0.39 422	0.29 339	0.32 335	0.23 292	0.21 344	0.27 311	0.19 332	0.09 370	0.07 354	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.08 305

DMCA	0.22 354	0.14 377	0.36 296	0.22 333	0.14 359	0.27 373	0.20 377	0.43 401	0.38 412	0.31 389	0.32 335	0.33 417	0.24 392	0.24 243	0.28 466	0.11 459	0.08 442	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.11 461

BEATNet_4x	0.22 354	0.18 471	0.47 432	0.22 333	0.10 113	0.28 393	0.14 95	0.46 430	0.32 334	0.31 389	0.34 368	0.31 400	0.25 413	0.31 367	0.29 478	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.06 139	0.10 398	0.08 305

MLCV	0.22 354	0.16 438	0.44 404	0.21 265	0.08 23	0.29 415	0.19 325	0.38 338	0.37 398	0.38 500	0.44 486	0.31 400	0.21 344	0.41 421	0.24 431	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.07 170	0.06 133

DN-CSS_ROB	0.22 354	0.25 546	0.47 432	0.24 443	0.14 359	0.25 340	0.12 30	0.40 361	0.33 348	0.29 339	0.42 462	0.22 271	0.20 336	0.33 381	0.19 332	0.07 120	0.06 224	0.11 460	0.11 477	0.11 446	0.07 227

Select-FE	0.23 371	0.14 377	0.78 561	0.22 333	0.18 495	0.22 279	0.13 62	0.43 401	0.26 253	0.28 310	0.33 358	0.39 471	0.29 474	0.27 311	0.19 332	0.08 275	0.07 354	0.08 234	0.13 544	0.08 251	0.12 485

G2L-ROB	0.23 371	0.15 412	0.41 371	0.19 139	0.12 231	0.27 373	0.21 408	0.47 439	0.33 348	0.34 444	0.31 326	0.41 493	0.22 360	0.49 448	0.26 455	0.09 370	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.09 330	0.10 425

DFGA-Net	0.23 371	0.24 541	0.49 448	0.22 333	0.15 418	0.25 340	0.17 233	0.39 350	0.39 422	0.29 339	0.31 326	0.21 260	0.17 286	0.59 506	0.28 466	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.09 394	0.10 398	0.08 305

PAM_32	0.23 371	0.10 124	0.63 522	0.21 265	0.14 359	0.33 472	0.19 325	0.36 322	0.23 213	0.29 339	0.28 286	0.56 577	0.28 459	0.27 311	0.18 299	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.09 394	0.07 170	0.09 368

PAM	0.23 371	0.10 124	0.63 522	0.22 333	0.15 418	0.34 485	0.21 408	0.37 332	0.22 187	0.31 389	0.27 280	0.55 573	0.26 423	0.26 291	0.17 276	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.09 394	0.07 170	0.09 368

rvit_0105_3	0.23 371	0.17 457	0.40 348	0.25 482	0.15 418	0.24 322	0.28 535	0.38 338	0.41 452	0.25 278	0.25 265	0.28 364	0.21 344	0.28 325	0.20 353	0.15 556	0.13 561	0.14 546	0.15 567	0.10 398	0.09 368

UGAM-zero	0.23 371	0.10 124	0.54 482	0.19 139	0.13 311	0.21 252	0.14 95	0.44 409	0.22 187	0.28 310	0.28 286	0.51 556	0.33 515	0.65 540	0.14 192	0.07 120	0.06 224	0.07 141	0.08 293	0.06 91	0.07 227

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 371	0.13 330	0.83 581	0.20 211	0.21 549	0.23 301	0.17 233	0.48 452	0.27 264	0.23 255	0.29 298	0.39 471	0.23 374	0.25 273	0.15 220	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.11 477	0.11 446	0.10 425

test_sample3	0.23 371	0.12 262	0.43 394	0.19 139	0.12 231	0.32 461	0.20 377	0.50 472	0.34 358	0.31 389	0.33 358	0.29 375	0.22 360	0.53 470	0.22 399	0.10 420	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.10 398	0.10 425

MyStereo05	0.23 371	0.12 262	0.57 495	0.21 265	0.14 359	0.25 340	0.23 461	0.48 452	0.52 557	0.31 389	0.23 241	0.25 316	0.22 360	0.30 360	0.21 379	0.07 120	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.08 305

MyStereo04	0.23 371	0.12 262	0.55 488	0.22 333	0.14 359	0.25 340	0.23 461	0.49 462	0.52 557	0.28 310	0.23 241	0.27 348	0.23 374	0.30 360	0.22 399	0.07 120	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.08 251	0.08 305

CoDeX	0.23 371	0.12 262	0.46 424	0.21 265	0.14 359	0.29 415	0.21 408	0.53 520	0.41 452	0.29 339	0.35 379	0.29 375	0.22 360	0.48 443	0.19 332	0.09 370	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.07 227

PCWNet_CMD	0.23 371	0.13 330	0.48 442	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.16 187	0.46 430	0.46 513	0.29 339	0.36 389	0.37 451	0.24 392	0.28 325	0.20 353	0.09 370	0.06 224	0.10 404	0.08 293	0.11 446	0.09 368

anonymousa	0.23 371	0.11 204	0.50 459	0.21 265	0.16 450	0.31 449	0.20 377	0.36 322	0.35 374	0.32 411	0.50 526	0.39 471	0.26 423	0.22 217	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.11 477	0.07 170	0.08 305

BUS	0.23 371	0.12 262	0.28 192	0.25 482	0.14 359	0.43 554	0.17 233	0.56 555	0.34 358	0.34 444	0.35 379	0.32 410	0.20 336	0.26 291	0.21 379	0.10 420	0.07 354	0.11 460	0.10 438	0.09 330	0.09 368

IER	0.23 371	0.12 262	0.39 340	0.20 211	0.14 359	0.31 449	0.19 325	0.42 387	0.36 387	0.33 424	0.40 437	0.32 410	0.33 515	0.29 344	0.22 399	0.09 370	0.07 354	0.08 234	0.08 293	0.09 330	0.08 305

test_5	0.23 371	0.19 487	0.38 324	0.26 516	0.18 495	0.25 340	0.29 542	0.40 361	0.37 398	0.29 339	0.40 437	0.25 316	0.22 360	0.34 388	0.18 299	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.09 394	0.10 398	0.10 425

BSDual-CNN	0.23 371	0.12 262	0.28 192	0.25 482	0.14 359	0.35 500	0.21 408	0.56 555	0.34 358	0.34 444	0.35 379	0.38 459	0.24 392	0.26 291	0.21 379	0.10 420	0.07 354	0.11 460	0.10 438	0.09 330	0.09 368

iRaft-Stereo_5w	0.23 371	0.18 471	0.44 404	0.22 333	0.13 311	0.19 180	0.19 325	0.37 332	0.32 334	0.28 310	0.37 398	0.34 426	0.23 374	0.65 540	0.27 461	0.06 47	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.09 330	0.08 305

psmg	0.23 371	0.12 262	0.28 192	0.21 265	0.14 359	0.35 500	0.23 461	0.51 489	0.34 358	0.35 461	0.38 413	0.38 459	0.24 392	0.26 291	0.21 379	0.10 420	0.08 442	0.10 404	0.10 438	0.09 330	0.08 305

UDGNet	0.23 371	0.31 588	0.38 324	0.24 443	0.14 359	0.24 322	0.18 279	0.32 257	0.43 468	0.29 339	0.28 286	0.24 306	0.19 327	0.29 344	0.20 353	0.15 556	0.07 354	0.21 600	0.11 477	0.14 517	0.10 425

OMP-Stereo	0.23 371	0.14 377	0.35 276	0.29 568	0.13 311	0.21 252	0.16 187	0.37 332	0.33 348	0.34 444	0.30 311	0.34 426	0.19 327	0.70 554	0.24 431	0.07 120	0.06 224	0.09 326	0.07 211	0.07 170	0.06 133

IIG-Stereo	0.23 371	0.13 330	0.35 276	0.29 568	0.12 231	0.23 301	0.14 95	0.38 338	0.31 325	0.34 444	0.37 398	0.33 417	0.21 344	0.70 554	0.26 455	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.07 211	0.07 170	0.06 133

ASMatch	0.23 371	0.11 204	0.51 469	0.24 443	0.14 359	0.19 180	0.17 233	0.31 245	0.28 280	0.28 310	0.68 596	0.27 348	0.26 423	0.50 452	0.22 399	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.06 91	0.11 461

PFNet	0.23 371	0.10 124	0.57 495	0.24 443	0.14 359	0.22 279	0.19 325	0.39 350	0.33 348	0.35 461	0.32 335	0.27 348	0.19 327	0.64 533	0.22 399	0.09 370	0.05 38	0.09 326	0.07 211	0.08 251	0.07 227

ICVP	0.23 371	0.13 330	0.44 404	0.26 516	0.14 359	0.29 415	0.25 500	0.45 419	0.33 348	0.29 339	0.43 475	0.35 440	0.25 413	0.26 291	0.23 420	0.12 497	0.09 477	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.10 425
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 371	0.18 471	0.63 522	0.27 544	0.18 495	0.41 538	0.23 461	0.43 401	0.35 374	0.23 255	0.27 280	0.20 248	0.18 312	0.27 311	0.18 299	0.12 497	0.11 531	0.10 404	0.10 438	0.11 446	0.12 485

CFNet_pseudo	0.23 371	0.13 330	0.47 432	0.19 139	0.13 311	0.26 363	0.16 187	0.44 409	0.44 483	0.29 339	0.37 398	0.38 459	0.23 374	0.29 344	0.21 379	0.09 370	0.06 224	0.11 460	0.08 293	0.11 446	0.09 368

ACVNet	0.23 371	0.13 330	0.35 276	0.18 84	0.15 418	0.27 373	0.23 461	0.39 350	0.44 483	0.28 310	0.41 445	0.38 459	0.26 423	0.27 311	0.32 499	0.08 275	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.10 398	0.07 227

MSMDNet	0.23 371	0.13 330	0.48 442	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.16 187	0.46 430	0.46 513	0.29 339	0.36 389	0.37 451	0.24 392	0.28 325	0.20 353	0.09 370	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.11 446	0.09 368

ccs_rob	0.23 371	0.13 330	0.47 432	0.20 211	0.13 311	0.26 363	0.17 233	0.44 409	0.44 483	0.29 339	0.37 398	0.38 459	0.23 374	0.29 344	0.21 379	0.09 370	0.06 224	0.11 460	0.08 293	0.11 446	0.09 368

G2L-Stereo_test	0.24 402	0.16 438	0.38 324	0.19 139	0.13 311	0.27 373	0.24 483	0.49 462	0.38 412	0.37 485	0.37 398	0.40 486	0.24 392	0.52 463	0.28 466	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.06 139	0.09 330	0.08 305

DCVSM-stereo	0.24 402	0.13 330	0.52 475	0.20 211	0.14 359	0.26 363	0.13 62	0.34 280	0.34 358	0.41 534	0.33 358	0.47 532	0.29 474	0.30 360	0.22 399	0.10 420	0.10 507	0.11 460	0.10 438	0.12 483	0.15 536

rvit_stereo_0075_2	0.24 402	0.17 457	0.50 459	0.26 516	0.22 565	0.22 279	0.15 141	0.40 361	0.35 374	0.27 298	0.37 398	0.29 375	0.20 336	0.28 325	0.19 332	0.17 583	0.12 549	0.19 594	0.12 516	0.13 499	0.13 502

test_sample5	0.24 402	0.13 330	0.42 381	0.21 265	0.12 231	0.30 433	0.21 408	0.50 472	0.34 358	0.32 411	0.41 445	0.29 375	0.23 374	0.55 478	0.21 379	0.10 420	0.07 354	0.10 404	0.09 394	0.11 446	0.10 425

test_sample4	0.24 402	0.13 330	0.43 394	0.20 211	0.12 231	0.32 461	0.21 408	0.51 489	0.34 358	0.31 389	0.37 398	0.28 364	0.23 374	0.53 470	0.21 379	0.10 420	0.07 354	0.10 404	0.09 394	0.11 446	0.10 425

tta	0.24 402	0.12 262	0.40 348	0.19 139	0.10 113	0.27 373	0.19 325	0.51 489	0.45 495	0.34 444	0.41 445	0.31 400	0.26 423	0.58 500	0.28 466	0.10 420	0.07 354	0.08 234	0.08 293	0.08 251	0.07 227

qqq1	0.24 402	0.12 262	0.40 348	0.19 139	0.10 113	0.27 373	0.19 325	0.51 489	0.45 495	0.34 444	0.41 445	0.31 400	0.26 423	0.58 500	0.16 246	0.10 420	0.07 354	0.07 141	0.06 139	0.08 251	0.07 227

fff1	0.24 402	0.12 262	0.40 348	0.19 139	0.10 113	0.27 373	0.19 325	0.51 489	0.45 495	0.34 444	0.41 445	0.31 400	0.26 423	0.58 500	0.16 246	0.10 420	0.07 354	0.07 141	0.06 139	0.08 251	0.07 227

DualNet	0.24 402	0.13 330	0.42 381	0.21 265	0.12 231	0.30 433	0.21 408	0.50 472	0.34 358	0.33 424	0.43 475	0.29 375	0.23 374	0.55 478	0.21 379	0.10 420	0.07 354	0.10 404	0.09 394	0.11 446	0.10 425

GMStereo_Zeroshot	0.24 402	0.21 514	0.45 416	0.26 516	0.13 311	0.28 393	0.15 141	0.39 350	0.35 374	0.37 485	0.43 475	0.40 486	0.17 286	0.34 388	0.20 353	0.12 497	0.07 354	0.13 519	0.07 211	0.16 539	0.09 368

CFNet_ucs	0.24 402	0.13 330	0.50 459	0.20 211	0.15 418	0.28 393	0.17 233	0.49 462	0.45 495	0.32 411	0.42 462	0.39 471	0.22 360	0.31 367	0.21 379	0.11 459	0.08 442	0.12 498	0.09 394	0.12 483	0.11 461

gwcnet-sp	0.24 402	0.13 330	0.63 522	0.22 333	0.14 359	0.34 485	0.22 435	0.44 409	0.39 422	0.35 461	0.34 368	0.27 348	0.27 442	0.35 397	0.25 441	0.09 370	0.08 442	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.09 368

scenet	0.24 402	0.13 330	0.63 522	0.22 333	0.14 359	0.34 485	0.22 435	0.44 409	0.39 422	0.35 461	0.34 368	0.27 348	0.27 442	0.35 397	0.25 441	0.09 370	0.08 442	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.09 368

ToySt	0.24 402	0.16 438	0.48 442	0.21 265	0.13 311	0.29 415	0.29 542	0.39 350	0.39 422	0.27 298	0.35 379	0.39 471	0.31 505	0.31 367	0.29 478	0.08 275	0.09 477	0.10 404	0.11 477	0.11 446	0.10 425

ssnet	0.24 402	0.13 330	0.63 522	0.22 333	0.14 359	0.34 485	0.22 435	0.44 409	0.39 422	0.35 461	0.34 368	0.27 348	0.27 442	0.35 397	0.25 441	0.09 370	0.08 442	0.09 326	0.09 394	0.09 330	0.09 368

STrans-v2	0.24 402	0.13 330	0.54 482	0.21 265	0.12 231	0.23 301	0.21 408	0.47 439	0.28 280	0.31 389	0.42 462	0.36 445	0.35 528	0.62 525	0.23 420	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.06 91	0.06 133

TransformOpticalFlow	0.24 402	0.13 330	0.56 492	0.23 389	0.11 164	0.21 252	0.19 325	0.40 361	0.32 334	0.30 371	0.43 475	0.36 445	0.31 505	0.61 517	0.20 353	0.07 120	0.05 38	0.08 234	0.07 211	0.06 91	0.07 227

DRaft	0.24 402	0.10 124	0.34 267	0.18 84	0.12 231	0.28 393	0.23 461	0.33 272	0.39 422	0.38 500	0.61 581	0.21 260	0.41 560	0.48 443	0.42 550	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.08 305

HCRNet	0.24 402	0.25 546	0.33 256	0.34 599	0.16 450	0.27 373	0.18 279	0.43 401	0.35 374	0.30 371	0.35 379	0.32 410	0.22 360	0.44 430	0.20 353	0.13 516	0.08 442	0.13 519	0.11 477	0.10 398	0.09 368

ARAFT	0.24 402	0.21 514	0.78 561	0.22 333	0.12 231	0.29 415	0.24 483	0.43 401	0.32 334	0.33 424	0.28 286	0.28 364	0.19 327	0.49 448	0.18 299	0.07 120	0.06 224	0.12 498	0.11 477	0.09 330	0.06 133

cf-r	0.24 402	0.15 412	0.44 404	0.21 265	0.14 359	0.27 373	0.22 435	0.42 387	0.40 440	0.30 371	0.42 462	0.42 502	0.26 423	0.43 426	0.25 441	0.11 459	0.06 224	0.08 234	0.10 438	0.08 251	0.08 305

GANet-RSSM	0.24 402	0.14 377	0.36 296	0.21 265	0.14 359	0.27 373	0.21 408	0.45 419	0.33 348	0.29 339	0.39 426	0.39 471	0.28 459	0.58 500	0.23 420	0.11 459	0.07 354	0.09 326	0.09 394	0.10 398	0.09 368

PSMNet-RSSM	0.24 402	0.15 412	0.36 296	0.21 265	0.14 359	0.25 340	0.20 377	0.48 452	0.37 398	0.30 371	0.44 486	0.38 459	0.26 423	0.52 463	0.22 399	0.12 497	0.07 354	0.11 460	0.13 544	0.10 398	0.09 368

CFNet-ft	0.24 402	0.15 412	0.35 276	0.18 84	0.15 418	0.30 433	0.21 408	0.39 350	0.36 387	0.28 310	0.40 437	0.43 506	0.25 413	0.47 440	0.24 431	0.12 497	0.07 354	0.12 498	0.11 477	0.12 483	0.09 368

CFNet_RVC	0.24 402	0.15 412	0.35 276	0.18 84	0.15 418	0.30 433	0.21 408	0.39 350	0.36 387	0.28 310	0.40 437	0.43 506	0.25 413	0.47 440	0.24 431	0.12 497	0.07 354	0.12 498	0.11 477	0.12 483	0.09 368

UCFNet_RVC	0.24 402	0.16 438	0.34 267	0.18 84	0.15 418	0.33 472	0.16 187	0.46 430	0.35 374	0.29 339	0.35 379	0.39 471	0.25 413	0.34 388	0.22 399	0.13 516	0.08 442	0.13 519	0.14 558	0.13 499	0.12 485

AdaStereo	0.24 402	0.16 438	0.37 305	0.24 443	0.12 231	0.32 461	0.17 233	0.54 529	0.42 460	0.33 424	0.38 413	0.35 440	0.21 344	0.30 360	0.22 399	0.14 541	0.06 224	0.13 519	0.08 293	0.11 446	0.08 305
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	0.24 402	0.18 471	0.61 511	0.25 482	0.11 164	0.29 415	0.21 408	0.42 387	0.43 468	0.33 424	0.43 475	0.27 348	0.22 360	0.34 388	0.26 455	0.07 120	0.05 38	0.07 141	0.06 139	0.08 251	0.07 227

RT-IGEV	0.25 430	0.10 124	0.48 442	0.22 333	0.14 359	0.31 449	0.28 535	0.53 520	0.39 422	0.36 477	0.41 445	0.44 517	0.30 488	0.28 325	0.27 461	0.09 370	0.07 354	0.08 234	0.09 394	0.09 330	0.10 425

G2L-Stereo	0.25 430	0.16 438	0.47 432	0.22 333	0.14 359	0.25 340	0.18 279	0.46 430	0.35 374	0.33 424	0.37 398	0.40 486	0.22 360	0.60 510	0.30 486	0.10 420	0.09 477	0.10 404	0.08 293	0.09 330	0.09 368

DDVS	0.25 430	0.15 412	0.39 340	0.24 443	0.17 473	0.34 485	0.21 408	0.41 373	0.30 312	0.33 424	0.41 445	0.48 538	0.21 344	0.52 463	0.27 461	0.11 459	0.09 477	0.11 460	0.09 394	0.13 499	0.14 524

ITSA-stereo	0.25 430	0.15 412	0.33 256	0.23 389	0.11 164	0.27 373	0.18 279	0.56 555	0.59 582	0.31 389	0.32 335	0.33 417	0.28 459	0.49 448	0.30 486	0.11 459	0.08 442	0.11 460	0.10 438	0.11 446	0.13 502

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 430	0.14 377	0.95 604	0.21 265	0.27 600	0.20 221	0.19 325	0.48 452	0.25 241	0.26 290	0.55 554	0.34 426	0.18 312	0.25 273	0.17 276	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.12 516	0.12 483	0.12 485

test_sample7	0.25 430	0.15 412	0.35 276	0.20 211	0.14 359	0.28 393	0.21 408	0.51 489	0.38 412	0.37 485	0.34 368	0.37 451	0.30 488	0.39 412	0.23 420	0.14 541	0.09 477	0.13 519	0.12 516	0.13 499	0.12 485

test_sample6	0.25 430	0.13 330	0.41 371	0.21 265	0.11 164	0.30 433	0.22 435	0.51 489	0.35 374	0.33 424	0.43 475	0.30 391	0.24 392	0.57 493	0.22 399	0.10 420	0.07 354	0.10 404	0.10 438	0.11 446	0.10 425

SMFormer	0.25 430	0.12 262	0.40 348	0.19 139	0.10 113	0.27 373	0.19 325	0.51 489	0.45 495	0.34 444	0.41 445	0.31 400	0.26 423	0.58 500	0.28 466	0.10 420	0.07 354	0.08 234	0.08 293	0.09 330	0.09 368

NINENet	0.25 430	0.15 412	0.37 305	0.23 389	0.16 450	0.43 554	0.17 233	0.60 589	0.46 513	0.32 411	0.37 398	0.32 410	0.20 336	0.42 424	0.21 379	0.10 420	0.10 507	0.12 498	0.08 293	0.11 446	0.10 425

hknet	0.25 430	0.14 377	0.40 348	0.25 482	0.15 418	0.35 500	0.21 408	0.56 555	0.37 398	0.34 444	0.35 379	0.43 506	0.27 442	0.37 405	0.21 379	0.09 370	0.07 354	0.11 460	0.10 438	0.09 330	0.09 368

PSMNet-ADL	0.25 430	0.15 412	0.32 239	0.26 516	0.14 359	0.31 449	0.22 435	0.44 409	0.36 387	0.27 298	0.33 358	0.41 493	0.28 459	0.61 517	0.29 478	0.11 459	0.09 477	0.09 326	0.11 477	0.10 398	0.10 425

PSM-AAD	0.25 430	0.10 124	0.30 216	0.24 443	0.12 231	0.26 363	0.38 598	0.34 280	0.28 280	0.35 461	0.39 426	0.28 364	0.79 634	0.30 360	0.16 246	0.07 120	0.06 224	0.12 498	0.11 477	0.08 251	0.21 599

GrayStereo	0.25 430	0.09 71	0.32 239	0.26 516	0.13 311	0.23 301	0.47 625	0.34 280	0.30 312	0.39 515	0.47 515	0.30 391	0.79 634	0.29 344	0.16 246	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.09 394	0.07 170	0.13 502

RAFT-RH_RVC	0.25 430	0.11 204	0.45 416	0.21 265	0.12 231	0.25 340	0.14 95	0.27 178	0.27 264	0.38 500	1.15 638	0.23 292	0.17 286	0.57 493	0.24 431	0.07 120	0.05 38	0.10 404	0.07 211	0.06 91	0.07 227

UPFNet	0.25 430	0.12 262	0.38 324	0.24 443	0.19 522	0.37 511	0.28 535	0.48 452	0.38 412	0.34 444	0.37 398	0.37 451	0.28 459	0.39 412	0.33 506	0.10 420	0.09 477	0.10 404	0.10 438	0.10 398	0.08 305

acv_ft	0.25 430	0.13 330	0.40 348	0.23 389	0.19 522	0.34 485	0.21 408	0.45 419	0.44 483	0.38 500	0.41 445	0.38 459	0.27 442	0.27 311	0.35 515	0.08 275	0.07 354	0.08 234	0.07 211	0.11 446	0.07 227

iResNet_ROB	0.25 430	0.19 487	0.40 348	0.20 211	0.12 231	0.30 433	0.16 187	0.55 539	0.53 562	0.38 500	0.43 475	0.37 451	0.26 423	0.38 410	0.22 399	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.04 1	0.09 330	0.09 368

coex_refinement	0.26 447	0.16 438	0.36 296	0.23 389	0.15 418	0.31 449	0.20 377	0.49 462	0.42 460	0.35 461	0.42 462	0.45 522	0.27 442	0.55 478	0.33 506	0.10 420	0.06 224	0.07 141	0.07 211	0.10 398	0.10 425

UGAM	0.26 447	0.14 377	0.45 416	0.25 482	0.12 231	0.23 301	0.25 500	0.32 257	0.41 452	0.31 389	0.42 462	0.41 493	0.22 360	0.92 616	0.22 399	0.08 275	0.06 224	0.14 546	0.12 516	0.10 398	0.07 227

SepStereo	0.26 447	0.12 262	0.42 381	0.24 443	0.18 495	0.29 415	0.24 483	0.45 419	0.45 495	0.41 534	0.44 486	0.34 426	0.29 474	0.64 533	0.21 379	0.09 370	0.07 354	0.09 326	0.07 211	0.09 330	0.09 368

AACVNet	0.26 447	0.16 438	0.37 305	0.22 333	0.14 359	0.29 415	0.19 325	0.41 373	0.31 325	0.38 500	0.42 462	0.43 506	0.28 459	0.73 565	0.25 441	0.11 459	0.08 442	0.11 460	0.09 394	0.13 499	0.11 461

DEmStereo	0.26 447	0.09 71	0.47 432	0.19 139	0.12 231	0.30 433	0.25 500	0.28 200	0.36 387	0.36 477	0.58 566	0.25 316	0.48 592	0.53 470	0.44 556	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.06 91	0.07 227

LMCR-Stereo	0.26 447	0.18 471	0.49 448	0.28 565	0.14 359	0.36 505	0.23 461	0.54 529	0.34 358	0.39 515	0.40 437	0.29 375	0.29 474	0.37 405	0.27 461	0.11 459	0.07 354	0.09 326	0.07 211	0.13 499	0.09 368

GwcNet-RSSM	0.26 447	0.17 457	0.46 424	0.21 265	0.13 311	0.28 393	0.23 461	0.44 409	0.42 460	0.31 389	0.45 498	0.40 486	0.26 423	0.55 478	0.28 466	0.11 459	0.07 354	0.09 326	0.10 438	0.09 330	0.08 305

DeepPruner_ROB	0.26 447	0.19 487	0.44 404	0.21 265	0.16 450	0.30 433	0.21 408	0.52 508	0.32 334	0.35 461	0.38 413	0.39 471	0.26 423	0.42 424	0.24 431	0.15 556	0.11 531	0.11 460	0.11 477	0.14 517	0.13 502

ISRNet	0.27 455	0.13 330	0.45 416	0.26 516	0.19 522	0.24 322	0.14 95	0.45 419	0.43 468	0.39 515	0.48 521	0.42 502	0.27 442	0.32 374	0.29 478	0.20 603	0.12 549	0.17 578	0.16 579	0.16 539	0.20 590

rvit_105_1	0.27 455	0.19 487	0.46 424	0.27 544	0.19 522	0.30 433	0.35 583	0.44 409	0.51 548	0.31 389	0.31 326	0.31 400	0.26 423	0.35 397	0.25 441	0.15 556	0.14 571	0.15 561	0.17 588	0.11 446	0.10 425

DispNO	0.27 455	0.18 471	0.62 519	0.23 389	0.17 473	0.25 340	0.22 435	0.45 419	0.41 452	0.32 411	0.39 426	0.38 459	0.27 442	0.77 585	0.27 461	0.09 370	0.07 354	0.10 404	0.10 438	0.08 251	0.08 305

CBFPSM	0.27 455	0.16 438	0.67 537	0.20 211	0.14 359	0.38 519	0.25 500	0.40 361	0.36 387	0.33 424	0.36 389	0.56 577	0.38 545	0.32 374	0.38 524	0.08 275	0.08 442	0.07 141	0.08 293	0.09 330	0.11 461

CSP-Net	0.27 455	0.15 412	0.30 216	0.21 265	0.14 359	0.44 556	0.24 483	0.50 472	0.40 440	0.41 534	0.43 475	0.42 502	0.26 423	0.66 544	0.28 466	0.12 497	0.08 442	0.08 234	0.08 293	0.10 398	0.09 368

DAS	0.27 455	0.12 262	0.42 381	0.24 443	0.18 495	0.29 415	0.24 483	0.45 419	0.45 495	0.41 534	0.44 486	0.34 426	0.29 474	0.75 574	0.21 379	0.09 370	0.07 354	0.09 326	0.07 211	0.09 330	0.09 368

AASNet	0.27 455	0.19 487	0.49 448	0.26 516	0.17 473	0.34 485	0.20 377	0.62 601	0.48 527	0.35 461	0.40 437	0.32 410	0.25 413	0.28 325	0.34 511	0.11 459	0.09 477	0.10 404	0.08 293	0.13 499	0.11 461

GEStereo_RVC	0.27 455	0.20 500	0.44 404	0.27 544	0.16 450	0.33 472	0.25 500	0.56 555	0.54 566	0.34 444	0.38 413	0.34 426	0.25 413	0.51 457	0.28 466	0.12 497	0.08 442	0.09 326	0.08 293	0.11 446	0.11 461

RAFT + AFF	0.27 455	0.23 537	0.50 459	0.25 482	0.17 473	0.30 433	0.33 577	0.52 508	0.40 440	0.28 310	0.30 311	0.30 391	0.31 505	0.62 525	0.24 431	0.09 370	0.10 507	0.11 460	0.10 438	0.11 446	0.11 461

MMNet	0.27 455	0.14 377	0.49 448	0.24 443	0.17 473	0.47 570	0.22 435	0.45 419	0.51 548	0.39 515	0.41 445	0.36 445	0.33 515	0.39 412	0.34 511	0.08 275	0.07 354	0.09 326	0.09 394	0.10 398	0.08 305

delet	0.27 455	0.14 377	0.40 348	0.23 389	0.19 522	0.41 538	0.29 542	0.49 462	0.48 527	0.33 424	0.41 445	0.37 451	0.30 488	0.48 443	0.34 511	0.09 370	0.09 477	0.11 460	0.12 516	0.08 251	0.08 305

ac_64	0.27 455	0.13 330	0.41 371	0.24 443	0.17 473	0.36 505	0.22 435	0.46 430	0.33 348	0.35 461	0.36 389	0.52 562	0.30 488	0.62 525	0.32 499	0.11 459	0.09 477	0.10 404	0.10 438	0.09 330	0.08 305

HGLStereo	0.27 455	0.14 377	0.46 424	0.24 443	0.21 549	0.33 472	0.23 461	0.50 472	0.42 460	0.35 461	0.48 521	0.41 493	0.33 515	0.45 433	0.33 506	0.11 459	0.10 507	0.09 326	0.09 394	0.10 398	0.12 485

DSFCA	0.27 455	0.13 330	0.36 296	0.20 211	0.17 473	0.38 519	0.31 558	0.47 439	0.43 468	0.43 550	0.37 398	0.39 471	0.29 474	0.52 463	0.32 499	0.12 497	0.10 507	0.10 404	0.11 477	0.11 446	0.10 425

DMCA-RVC	0.27 455	0.21 514	0.61 511	0.28 565	0.17 473	0.29 415	0.21 408	0.42 387	0.35 374	0.40 525	0.37 398	0.39 471	0.36 532	0.43 426	0.30 486	0.13 516	0.10 507	0.15 561	0.11 477	0.13 499	0.10 425

HSM-Net_RVC	0.27 455	0.11 204	0.42 381	0.19 139	0.11 164	0.34 485	0.20 377	0.62 601	0.43 468	0.40 525	0.43 475	0.50 552	0.26 423	0.76 579	0.22 399	0.08 275	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.08 251	0.08 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 455	0.20 500	0.44 404	0.22 333	0.14 359	0.33 472	0.14 95	0.51 489	0.45 495	0.30 371	0.40 437	0.38 459	0.27 442	0.76 579	0.25 441	0.09 370	0.07 354	0.11 460	0.11 477	0.11 446	0.08 305

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 455	0.21 514	0.59 506	0.25 482	0.18 495	0.29 415	0.22 435	0.50 472	0.40 440	0.38 500	0.41 445	0.43 506	0.27 442	0.43 426	0.29 478	0.11 459	0.08 442	0.10 404	0.10 438	0.10 398	0.11 461
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	0.27 455	0.26 557	0.72 554	0.23 389	0.13 311	0.29 415	0.18 279	0.52 508	0.49 536	0.37 485	0.45 498	0.39 471	0.25 413	0.34 388	0.20 353	0.08 275	0.06 224	0.07 141	0.05 59	0.12 483	0.09 368

StereoDRNet-Refined	0.27 455	0.17 457	0.35 276	0.25 482	0.14 359	0.37 511	0.21 408	0.47 439	0.41 452	0.44 557	0.51 532	0.41 493	0.28 459	0.45 433	0.37 522	0.09 370	0.06 224	0.11 460	0.11 477	0.10 398	0.10 425
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 475	0.19 487	0.50 459	0.18 84	0.16 450	0.34 485	0.20 377	0.51 489	0.38 412	0.37 485	0.34 368	0.37 451	0.30 488	0.39 412	0.23 420	0.23 608	0.09 477	0.28 620	0.24 615	0.18 570	0.16 545

ssnet_v2	0.28 475	0.16 438	0.44 404	0.22 333	0.15 418	0.40 534	0.30 553	0.57 565	0.46 513	0.38 500	0.36 389	0.47 532	0.29 474	0.38 410	0.39 532	0.13 516	0.11 531	0.11 460	0.11 477	0.11 446	0.11 461

CRFU-Net	0.28 475	0.14 377	0.45 416	0.25 482	0.15 418	0.45 562	0.23 461	0.50 472	0.30 312	0.43 550	0.41 445	0.48 538	0.46 583	0.43 426	0.29 478	0.11 459	0.10 507	0.09 326	0.08 293	0.10 398	0.10 425

dad	0.28 475	0.31 588	0.44 404	0.21 265	0.14 359	0.30 433	0.20 377	0.33 272	0.49 536	0.44 557	0.44 486	0.45 522	0.21 344	0.41 421	0.26 455	0.20 603	0.11 531	0.20 598	0.11 477	0.14 517	0.10 425

FTStereo	0.28 475	0.10 124	0.43 394	0.23 389	0.13 311	0.21 252	0.53 635	0.34 280	0.26 253	0.38 500	0.95 627	0.30 391	0.56 605	0.32 374	0.18 299	0.08 275	0.06 224	0.09 326	0.08 293	0.07 170	0.19 578

ADLNet	0.28 475	0.15 412	0.42 381	0.23 389	0.19 522	0.34 485	0.23 461	0.53 520	0.43 468	0.42 544	0.41 445	0.44 517	0.27 442	0.55 478	0.35 515	0.11 459	0.08 442	0.11 460	0.11 477	0.11 446	0.12 485

UNet	0.28 475	0.14 377	0.69 543	0.23 389	0.20 541	0.44 556	0.22 435	0.50 472	0.40 440	0.34 444	0.39 426	0.43 506	0.33 515	0.40 419	0.31 494	0.09 370	0.07 354	0.10 404	0.08 293	0.10 398	0.08 305

STTStereo	0.28 475	0.20 500	0.61 511	0.25 482	0.17 473	0.29 415	0.24 483	0.47 439	0.39 422	0.39 515	0.41 445	0.44 517	0.28 459	0.40 419	0.28 466	0.13 516	0.12 549	0.13 519	0.16 579	0.12 483	0.11 461

RASNet	0.28 475	0.14 377	0.44 404	0.22 333	0.18 495	0.32 461	0.19 325	0.48 452	0.38 412	0.29 339	0.43 475	0.47 532	0.37 541	0.79 589	0.36 521	0.09 370	0.07 354	0.07 141	0.09 394	0.07 170	0.07 227

HSM	0.28 475	0.16 438	0.35 276	0.20 211	0.15 418	0.33 472	0.19 325	0.53 520	0.37 398	0.36 477	0.38 413	0.67 612	0.31 505	0.89 611	0.23 420	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.08 251	0.08 305

DLCB_ROB	0.28 475	0.16 438	0.34 267	0.27 544	0.16 450	0.38 519	0.25 500	0.48 452	0.43 468	0.46 565	0.46 508	0.51 556	0.33 515	0.53 470	0.33 506	0.10 420	0.10 507	0.11 460	0.11 477	0.10 398	0.09 368

ACV-stereo	0.29 486	0.18 471	0.79 568	0.23 389	0.16 450	0.47 570	0.19 325	0.36 322	0.34 358	0.29 339	0.33 358	0.67 612	0.42 569	0.54 476	0.30 486	0.10 420	0.09 477	0.09 326	0.09 394	0.10 398	0.11 461

ff1	0.29 486	0.12 262	0.42 381	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.20 377	0.35 303	0.44 483	0.30 371	0.42 462	0.34 426	0.23 374	0.81 597	1.08 635	0.08 275	0.05 38	0.11 460	0.10 438	0.08 251	0.08 305

LL-Strereo	0.29 486	0.25 546	0.58 500	0.25 482	0.21 549	0.23 301	0.24 483	0.55 539	0.42 460	0.34 444	0.32 335	0.41 493	0.40 556	0.94 620	0.23 420	0.08 275	0.07 354	0.11 460	0.09 394	0.09 330	0.09 368

THIR-Stereo	0.29 486	0.12 262	0.41 371	0.19 139	0.11 164	0.28 393	0.72 649	0.32 257	0.35 374	0.37 485	0.65 590	0.34 426	0.50 595	0.57 493	0.45 559	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.09 394	0.07 170	0.07 227

psm_up	0.29 486	0.16 438	0.41 371	0.26 516	0.17 473	0.32 461	0.26 513	0.55 539	0.43 468	0.36 477	0.40 437	0.45 522	0.37 541	0.58 500	0.30 486	0.11 459	0.12 549	0.13 519	0.12 516	0.10 398	0.10 425

hitnet-ft	0.29 486	0.17 457	0.40 348	0.19 139	0.14 359	0.39 528	0.23 461	0.44 409	0.41 452	0.36 477	0.46 508	0.53 567	0.34 524	0.76 579	0.32 499	0.14 541	0.10 507	0.13 519	0.10 438	0.15 531	0.13 502

FADNet-RVC-Resample	0.29 486	0.25 546	0.93 601	0.26 516	0.16 450	0.32 461	0.21 408	0.47 439	0.39 422	0.35 461	0.38 413	0.33 417	0.27 442	0.53 470	0.24 431	0.10 420	0.10 507	0.14 546	0.13 544	0.13 499	0.16 545

iinet-f	0.30 493	0.18 471	1.03 615	0.20 211	0.15 418	0.44 556	0.22 435	0.45 419	0.37 398	0.35 461	0.44 486	0.41 493	0.34 524	0.34 388	0.40 539	0.10 420	0.09 477	0.08 234	0.08 293	0.13 499	0.11 461

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 493	0.20 500	0.70 549	0.21 265	0.17 473	0.46 564	0.27 519	0.50 472	0.49 536	0.42 544	0.55 554	0.43 506	0.30 488	0.46 436	0.38 524	0.09 370	0.06 224	0.07 141	0.06 139	0.11 446	0.10 425

SACVNet	0.30 493	0.20 500	0.41 371	0.25 482	0.18 495	0.34 485	0.25 500	0.52 508	0.40 440	0.41 534	0.44 486	0.46 530	0.32 512	0.71 557	0.25 441	0.13 516	0.10 507	0.12 498	0.12 516	0.16 539	0.17 558

ADLNet2	0.30 493	0.17 457	0.72 554	0.23 389	0.17 473	0.36 505	0.24 483	0.52 508	0.51 548	0.32 411	0.38 413	0.45 522	0.30 488	0.69 551	0.35 515	0.10 420	0.08 442	0.09 326	0.09 394	0.12 483	0.10 425

FADNet_RVC	0.30 493	0.28 567	0.83 581	0.23 389	0.15 418	0.30 433	0.17 233	0.49 462	0.37 398	0.30 371	0.38 413	0.30 391	0.27 442	0.52 463	0.31 494	0.14 541	0.14 571	0.14 546	0.16 579	0.21 590	0.23 611

TDLM	0.30 493	0.21 514	0.38 324	0.28 565	0.15 418	0.33 472	0.32 566	0.52 508	0.47 518	0.38 500	0.43 475	0.39 471	0.29 474	0.91 615	0.28 466	0.14 541	0.08 442	0.13 519	0.11 477	0.12 483	0.10 425

CVANet_RVC	0.30 493	0.19 487	0.41 371	0.26 516	0.16 450	0.33 472	0.26 513	0.52 508	0.47 518	0.40 525	0.46 508	0.43 506	0.31 505	0.89 611	0.26 455	0.14 541	0.09 477	0.14 546	0.13 544	0.14 517	0.10 425

mmx	0.31 500	0.12 262	0.42 381	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.20 377	0.55 539	0.45 495	0.30 371	0.42 462	0.34 426	0.23 374	0.81 597	1.08 635	0.10 420	0.07 354	0.11 460	0.10 438	0.11 446	0.10 425

xxx	0.31 500	0.12 262	0.42 381	0.20 211	0.13 311	0.28 393	0.20 377	0.55 539	0.45 495	0.30 371	0.42 462	0.34 426	0.23 374	0.81 597	1.08 635	0.10 420	0.07 354	0.11 460	0.10 438	0.11 446	0.10 425

fast-acv-ft	0.31 500	0.20 500	0.81 574	0.24 443	0.18 495	0.46 564	0.27 519	0.41 373	0.49 536	0.39 515	0.55 554	0.49 544	0.35 528	0.37 405	0.38 524	0.11 459	0.11 531	0.11 460	0.12 516	0.12 483	0.09 368

CrosDoStereo	0.31 500	0.10 124	0.49 448	0.18 84	0.12 231	0.22 279	1.11 672	0.34 280	0.37 398	0.38 500	0.61 581	0.28 364	0.46 583	0.61 517	0.57 583	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.07 227

DeepStereo_LL	0.31 500	0.10 124	0.49 448	0.18 84	0.12 231	0.22 279	1.11 672	0.34 280	0.37 398	0.38 500	0.61 581	0.28 364	0.46 583	0.61 517	0.57 583	0.07 120	0.06 224	0.08 234	0.08 293	0.07 170	0.07 227

FADNet-RVC	0.31 500	0.35 598	0.78 561	0.25 482	0.20 541	0.33 472	0.20 377	0.49 462	0.40 440	0.34 444	0.39 426	0.41 493	0.29 474	0.63 531	0.31 494	0.13 516	0.14 571	0.14 546	0.15 567	0.19 578	0.19 578

AANet_RVC	0.31 500	0.22 528	0.50 459	0.23 389	0.14 359	0.30 433	0.24 483	0.47 439	0.54 566	0.38 500	0.60 574	0.43 506	0.29 474	0.87 606	0.40 539	0.11 459	0.07 354	0.07 141	0.07 211	0.09 330	0.09 368

NVstereo2D	0.31 500	0.16 438	0.54 482	0.24 443	0.22 565	0.42 545	0.28 535	0.58 574	0.56 575	0.28 310	0.38 413	0.40 486	0.30 488	0.71 557	0.28 466	0.13 516	0.08 442	0.13 519	0.10 438	0.19 578	0.16 545

NOSS_ROB	0.31 500	0.20 500	0.35 276	0.24 443	0.16 450	0.32 461	0.19 325	0.52 508	0.48 527	0.33 424	0.36 389	0.42 502	0.28 459	0.93 618	0.24 431	0.19 600	0.20 616	0.24 609	0.22 611	0.17 556	0.17 558

z-ln-s-r	0.32 509	0.21 514	0.82 578	0.23 389	0.14 359	0.30 433	0.26 513	0.43 401	0.50 544	0.32 411	0.60 574	0.39 471	0.29 474	0.73 565	0.66 604	0.08 275	0.06 224	0.08 234	0.07 211	0.10 398	0.08 305

YMNet	0.32 509	0.22 528	0.58 500	0.27 544	0.23 578	0.48 576	0.27 519	0.51 489	0.45 495	0.48 576	0.56 561	0.51 556	0.30 488	0.39 412	0.40 539	0.13 516	0.16 593	0.13 519	0.12 516	0.13 499	0.12 485

YMNet_1	0.32 509	0.22 528	0.58 500	0.27 544	0.23 578	0.48 576	0.27 519	0.51 489	0.45 495	0.48 576	0.56 561	0.51 556	0.30 488	0.39 412	0.40 539	0.13 516	0.16 593	0.13 519	0.12 516	0.13 499	0.12 485

1111x	0.32 509	0.11 204	0.40 348	0.22 333	0.11 164	0.32 461	0.26 513	0.59 580	0.43 468	0.31 389	0.41 445	0.39 471	0.28 459	0.76 579	1.37 653	0.09 370	0.08 442	0.09 326	0.10 438	0.09 330	0.08 305

pcwnet_v2	0.32 509	0.15 412	1.26 635	0.23 389	0.18 495	0.32 461	0.18 279	0.59 580	0.60 586	0.36 477	0.45 498	0.35 440	0.29 474	0.36 402	0.25 441	0.14 541	0.11 531	0.12 498	0.11 477	0.14 517	0.15 536

FADNet	0.32 509	0.36 601	0.74 559	0.23 389	0.22 565	0.37 511	0.19 325	0.53 520	0.48 527	0.32 411	0.36 389	0.43 506	0.32 512	0.64 533	0.25 441	0.16 572	0.16 593	0.14 546	0.16 579	0.24 603	0.19 578

PS-NSSS	0.32 509	0.30 581	0.46 424	0.23 389	0.17 473	0.33 472	0.24 483	0.57 565	0.41 452	0.37 485	0.52 540	0.35 440	0.30 488	0.80 593	0.30 486	0.17 583	0.14 571	0.21 600	0.15 567	0.15 531	0.13 502

StereoDRNet	0.32 509	0.22 528	0.61 511	0.27 544	0.21 549	0.42 545	0.30 553	0.61 593	0.48 527	0.46 565	0.39 426	0.48 538	0.30 488	0.57 493	0.40 539	0.11 459	0.09 477	0.12 498	0.11 477	0.12 483	0.10 425

DISCO	0.32 509	0.13 330	0.51 469	0.25 482	0.16 450	0.48 576	0.25 500	0.50 472	0.57 578	0.37 485	0.45 498	0.62 596	0.36 532	0.64 533	0.49 570	0.09 370	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.12 483	0.11 461

Selective-IGEV-i16pc	0.33 518	0.10 124	1.71 653	0.21 265	0.14 359	0.74 623	0.31 558	0.42 387	0.41 452	0.21 242	0.32 335	0.26 338	0.14 217	0.71 557	0.19 332	0.14 541	0.10 507	0.08 234	0.09 394	0.11 446	0.11 461

TCMNet	0.33 518	0.23 537	0.72 554	0.29 568	0.30 614	0.40 534	0.28 535	0.50 472	0.47 518	0.37 485	0.45 498	0.40 486	0.29 474	0.60 510	0.39 532	0.14 541	0.13 561	0.15 561	0.14 558	0.17 556	0.15 536

HBP-ISP	0.33 518	0.30 581	0.72 554	0.22 333	0.16 450	0.32 461	0.22 435	0.54 529	0.44 483	0.41 534	0.49 523	0.33 417	0.38 545	0.73 565	0.25 441	0.18 594	0.19 611	0.24 609	0.20 600	0.16 539	0.13 502

AAGNet	0.33 518	0.11 204	0.37 305	0.25 482	0.16 450	0.20 221	0.19 325	0.30 235	0.27 264	0.35 461	0.35 379	0.27 348	0.30 488	0.44 430	2.66 674	0.08 275	0.05 38	0.10 404	0.07 211	0.08 251	0.06 133

DRN-Test	0.33 518	0.17 457	0.61 511	0.27 544	0.19 522	0.46 564	0.29 542	0.65 610	0.51 548	0.47 572	0.46 508	0.44 517	0.34 524	0.62 525	0.41 547	0.12 497	0.08 442	0.13 519	0.12 516	0.12 483	0.10 425

CBMV_ROB	0.33 518	0.18 471	0.53 479	0.21 265	0.14 359	0.33 472	0.20 377	0.51 489	0.45 495	0.51 584	0.55 554	0.45 522	0.42 569	0.71 557	0.32 499	0.18 594	0.19 611	0.23 607	0.21 603	0.14 517	0.15 536

XPNet_ROB	0.33 518	0.20 500	0.43 394	0.27 544	0.18 495	0.37 511	0.31 558	0.55 539	0.50 544	0.51 584	0.53 547	0.58 585	0.37 541	0.63 531	0.45 559	0.17 583	0.12 549	0.13 519	0.12 516	0.15 531	0.14 524

PSMNet_ROB	0.33 518	0.24 541	0.54 482	0.31 585	0.21 549	0.42 545	0.43 614	0.59 580	0.47 518	0.37 485	0.44 486	0.49 544	0.31 505	0.64 533	0.43 551	0.14 541	0.10 507	0.15 561	0.14 558	0.13 499	0.11 461

CBMV	0.33 518	0.21 514	0.54 482	0.23 389	0.13 311	0.42 545	0.33 577	0.53 520	0.48 527	0.52 590	0.49 523	0.50 552	0.41 560	0.56 489	0.31 494	0.15 556	0.16 593	0.18 586	0.16 579	0.13 499	0.13 502
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	0.34 527	0.29 574	0.91 597	0.26 516	0.21 549	0.47 570	0.31 558	0.54 529	0.54 566	0.44 557	0.52 540	0.50 552	0.35 528	0.39 412	0.39 532	0.11 459	0.11 531	0.10 404	0.09 394	0.14 517	0.13 502

xxxx	0.34 527	0.10 124	0.29 206	0.19 139	0.11 164	0.37 511	0.20 377	0.58 574	0.38 412	0.29 339	0.42 462	0.38 459	0.24 392	0.46 436	2.20 670	0.11 459	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.09 368

test_xeample	0.34 527	0.10 124	0.29 206	0.19 139	0.11 164	0.33 472	0.23 461	0.55 539	0.38 412	0.32 411	0.45 498	0.29 375	0.26 423	0.57 493	2.24 672	0.10 420	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.09 330	0.09 368

FINET	0.34 527	0.27 564	0.80 571	0.24 443	0.24 586	0.36 505	0.34 579	0.54 529	0.72 613	0.39 515	0.47 515	0.32 410	0.30 488	0.51 457	0.32 499	0.19 600	0.17 600	0.13 519	0.12 516	0.18 570	0.16 545

ETE_ROB	0.34 527	0.26 557	0.45 416	0.29 568	0.18 495	0.40 534	0.37 592	0.57 565	0.47 518	0.50 579	0.50 526	0.62 596	0.36 532	0.55 478	0.38 524	0.13 516	0.10 507	0.14 546	0.12 516	0.16 539	0.16 545

DStereoRT	0.35 532	0.13 330	0.51 469	0.25 482	0.16 450	0.42 545	0.19 325	0.48 452	0.39 422	0.30 371	0.39 426	0.24 306	0.39 551	0.64 533	0.30 486	0.08 275	0.07 354	1.54 677	0.41 644	0.08 251	0.11 461

GwcNet	0.35 532	0.23 537	0.88 593	0.25 482	0.24 586	0.48 576	0.27 519	0.55 539	0.57 578	0.38 500	0.52 540	0.51 556	0.32 512	0.60 510	0.41 547	0.13 516	0.11 531	0.12 498	0.11 477	0.13 499	0.14 524

RP	0.35 532	0.22 528	0.51 469	0.31 585	0.24 586	0.37 511	0.28 535	0.50 472	0.58 581	0.40 525	0.63 587	0.61 594	0.47 586	0.61 517	0.39 532	0.16 572	0.15 586	0.17 578	0.15 567	0.17 556	0.17 558

DANet	0.35 532	0.23 537	0.60 508	0.36 610	0.22 565	0.39 528	0.25 500	0.48 452	0.43 468	0.52 590	0.50 526	0.59 587	0.41 560	0.76 579	0.49 570	0.13 516	0.11 531	0.14 546	0.12 516	0.17 556	0.15 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 532	0.26 557	0.49 448	0.36 610	0.22 565	0.41 538	0.41 609	0.53 520	0.42 460	0.47 572	0.46 508	0.61 594	0.39 551	0.55 478	0.37 522	0.16 572	0.13 561	0.21 600	0.21 603	0.16 539	0.16 545

w-ln-seven-2	0.36 537	0.29 574	1.06 617	0.27 544	0.18 495	0.37 511	0.30 553	0.50 472	0.54 566	0.45 561	0.55 554	0.45 522	0.41 560	0.62 525	0.49 570	0.10 420	0.10 507	0.12 498	0.11 477	0.14 517	0.11 461

GASNet	0.36 537	0.46 621	0.88 593	0.34 599	0.23 578	0.35 500	0.22 435	0.60 589	0.53 562	0.40 525	0.37 398	0.45 522	0.30 488	0.79 589	0.35 515	0.15 556	0.10 507	0.14 546	0.14 558	0.22 597	0.12 485

Wz-Net-MNSev	0.36 537	0.26 557	0.79 568	0.26 516	0.21 549	0.59 604	0.38 598	0.55 539	0.56 575	0.48 576	0.54 550	0.53 567	0.36 532	0.60 510	0.44 556	0.11 459	0.09 477	0.11 460	0.11 477	0.15 531	0.13 502

APVNet	0.36 537	0.20 500	0.70 549	0.26 516	0.22 565	0.52 594	0.35 583	0.61 593	0.44 483	0.38 500	0.52 540	0.48 538	0.38 545	0.84 602	0.46 565	0.13 516	0.14 571	0.15 561	0.16 579	0.16 539	0.15 536

Syn2CoEx	0.36 537	0.31 588	0.78 561	0.34 599	0.21 549	0.41 538	0.28 535	0.61 593	0.49 536	0.42 544	0.56 561	0.45 522	0.44 574	0.69 551	0.38 524	0.17 583	0.14 571	0.15 561	0.12 516	0.13 499	0.12 485

FAT-Stereo	0.36 537	0.18 471	0.73 558	0.26 516	0.18 495	0.33 472	0.29 542	0.60 589	0.59 582	0.46 565	0.60 574	0.60 590	0.50 595	0.61 517	0.34 511	0.13 516	0.14 571	0.13 519	0.12 516	0.14 517	0.18 571

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 537	0.36 601	0.53 479	0.34 599	0.19 522	0.51 585	0.24 483	0.55 539	0.38 412	0.41 534	0.47 515	0.47 532	0.27 442	0.73 565	0.30 486	0.36 638	0.19 611	0.27 612	0.17 588	0.26 612	0.23 611

GANet	0.36 537	0.22 528	0.49 448	0.29 568	0.17 473	0.41 538	0.38 598	0.57 565	0.45 495	0.46 565	0.75 607	0.55 573	0.40 556	0.94 620	0.41 547	0.13 516	0.13 561	0.13 519	0.11 477	0.14 517	0.11 461

LALA_ROB	0.36 537	0.25 546	0.46 424	0.30 579	0.21 549	0.47 570	0.39 603	0.61 593	0.51 548	0.52 590	0.51 532	0.69 618	0.36 532	0.50 452	0.43 551	0.17 583	0.11 531	0.16 572	0.14 558	0.17 556	0.15 536

SGM-Forest	0.36 537	0.17 457	0.47 432	0.23 389	0.16 450	0.45 562	0.41 609	0.55 539	0.48 527	0.52 590	0.60 574	0.52 562	0.41 560	0.85 603	0.50 576	0.17 583	0.17 600	0.17 578	0.15 567	0.15 531	0.15 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 547	0.41 616	0.66 536	0.46 630	0.41 628	0.34 485	0.25 500	0.57 565	0.45 495	0.39 515	0.52 540	0.43 506	0.33 515	0.41 421	0.29 478	0.25 618	0.14 571	0.33 632	0.21 603	0.31 625	0.22 604

Anonymous_2	0.37 547	0.21 514	0.47 432	0.20 211	0.21 549	0.42 545	0.26 513	0.38 338	0.29 299	0.33 424	0.30 311	0.44 517	0.38 545	0.36 402	0.29 478	0.26 619	0.29 637	0.44 640	1.41 678	0.34 629	0.21 599

AF-Net	0.37 547	0.26 557	0.56 492	0.32 591	0.23 578	0.41 538	0.29 542	0.61 593	0.64 597	0.42 544	0.68 596	0.65 607	0.49 593	0.57 493	0.44 556	0.15 556	0.11 531	0.19 594	0.14 558	0.15 531	0.13 502

stereogan	0.37 547	0.17 457	0.65 531	0.27 544	0.22 565	0.62 610	0.26 513	0.59 580	0.63 596	0.43 550	0.60 574	0.67 612	0.42 569	0.68 549	0.35 515	0.13 516	0.14 571	0.14 546	0.12 516	0.19 578	0.17 558

Nwc_Net	0.37 547	0.25 546	0.68 542	0.31 585	0.24 586	0.44 556	0.30 553	0.65 610	0.50 544	0.37 485	0.69 600	0.58 585	0.45 577	0.60 510	0.40 539	0.15 556	0.12 549	0.19 594	0.21 603	0.14 517	0.13 502

RYNet	0.37 547	0.18 471	0.59 506	0.25 482	0.28 605	0.61 608	0.32 566	0.59 580	0.59 582	0.41 534	0.38 413	0.57 582	0.39 551	0.87 606	0.53 581	0.11 459	0.08 442	0.12 498	0.11 477	0.18 570	0.18 571

PA-Net	0.37 547	0.28 567	0.83 581	0.31 585	0.28 605	0.39 528	0.42 612	0.51 489	0.55 572	0.34 444	0.42 462	0.41 493	0.36 532	0.79 589	0.49 570	0.12 497	0.23 627	0.16 572	0.23 613	0.12 483	0.18 571
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 554	0.12 262	0.38 324	0.42 624	3.88 680	0.21 252	0.17 233	0.35 303	0.28 280	0.20 231	0.20 205	0.23 292	0.15 236	0.28 325	0.16 246	0.09 370	0.07 354	0.09 326	0.07 211	0.09 330	0.09 368

S-Stereo	0.38 554	0.20 500	1.05 616	0.27 544	0.22 565	0.38 519	0.32 566	0.55 539	0.66 600	0.39 515	0.59 569	0.49 544	0.41 560	0.75 574	0.40 539	0.12 497	0.15 586	0.13 519	0.13 544	0.16 539	0.21 599

ADCRef	0.38 554	0.24 541	0.88 593	0.26 516	0.21 549	0.49 581	0.27 519	0.52 508	0.48 527	0.50 579	0.58 566	0.35 440	0.47 586	0.48 443	1.29 652	0.09 370	0.08 442	0.12 498	0.12 516	0.11 446	0.11 461

PWC_ROB	0.38 554	0.29 574	0.69 543	0.25 482	0.20 541	0.38 519	0.19 325	0.58 574	0.67 603	0.57 603	0.85 619	0.51 556	0.40 556	0.71 557	0.52 579	0.13 516	0.09 477	0.14 546	0.10 438	0.17 556	0.14 524

PWCDC_ROB	0.38 554	0.30 581	0.60 508	0.33 597	0.20 541	0.42 545	0.19 325	0.58 574	0.89 634	0.42 544	1.26 642	0.36 445	0.34 524	0.50 452	0.38 524	0.18 594	0.11 531	0.11 460	0.09 394	0.19 578	0.13 502

Selective-IGEV-i16pb	0.39 559	0.12 262	2.18 657	0.21 265	0.15 418	0.68 617	0.32 566	0.56 555	0.57 578	0.25 278	0.44 486	0.33 417	0.21 344	0.80 593	0.25 441	0.14 541	0.10 507	0.09 326	0.10 438	0.12 483	0.13 502

aanetorigin	0.39 559	0.29 574	1.09 620	0.24 443	0.19 522	0.28 393	0.37 592	0.33 272	0.47 518	0.94 639	0.82 616	0.52 562	0.54 601	0.49 448	0.50 576	0.11 459	0.09 477	0.10 404	0.10 438	0.16 539	0.15 536

RGC	0.39 559	0.32 593	0.64 530	0.34 599	0.27 600	0.40 534	0.29 542	0.57 565	0.53 562	0.45 561	0.64 589	0.62 596	0.45 577	0.72 563	0.39 532	0.15 556	0.15 586	0.21 600	0.20 600	0.18 570	0.19 578

NCC-stereo	0.39 559	0.25 546	0.69 543	0.32 591	0.28 605	0.46 564	0.36 588	0.65 610	0.52 557	0.40 525	0.57 564	0.56 577	0.47 586	0.73 565	0.45 559	0.17 583	0.14 571	0.18 586	0.25 620	0.16 539	0.16 545

edge stereo	0.39 559	0.22 528	0.81 574	0.27 544	0.22 565	0.37 511	0.24 483	0.56 555	0.54 566	0.53 596	0.60 574	0.71 621	0.50 595	0.78 587	0.40 539	0.16 572	0.14 571	0.19 594	0.14 558	0.16 539	0.17 558

Abc-Net	0.39 559	0.25 546	0.69 543	0.32 591	0.28 605	0.46 564	0.36 588	0.65 610	0.52 557	0.40 525	0.57 564	0.56 577	0.47 586	0.73 565	0.45 559	0.17 583	0.14 571	0.18 586	0.25 620	0.16 539	0.16 545
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 559	0.28 567	0.78 561	0.27 544	0.18 495	0.49 581	0.22 435	0.59 580	0.84 632	0.55 600	0.53 547	0.49 544	0.36 532	0.67 548	0.82 618	0.13 516	0.10 507	0.11 460	0.12 516	0.17 556	0.17 558

SQANet	0.40 566	0.48 625	0.67 537	0.48 632	0.39 625	0.48 576	0.22 435	0.51 489	0.43 468	0.40 525	0.47 515	0.47 532	0.33 515	0.54 476	0.32 499	0.36 638	0.15 586	0.40 638	0.21 603	0.45 638	0.31 629

UDG	0.40 566	0.46 621	0.49 448	0.40 622	0.35 622	0.47 570	0.27 519	0.54 529	0.47 518	0.39 515	0.45 498	0.59 587	0.44 574	0.46 436	0.39 532	0.26 619	0.19 611	0.48 642	0.22 611	0.34 629	0.26 620

DDUNet	0.41 568	0.50 630	0.48 442	0.44 627	0.39 625	0.46 564	0.32 566	0.50 472	0.43 468	0.45 561	0.52 540	0.57 582	0.36 532	0.48 443	0.33 506	0.33 635	0.21 618	0.55 646	0.25 620	0.37 633	0.32 632

222	0.41 568	0.10 124	0.29 206	0.19 139	0.11 164	0.36 505	0.20 377	0.57 565	0.39 422	0.35 461	0.44 486	0.30 391	0.27 442	0.55 478	3.56 677	0.11 459	0.07 354	0.08 234	0.08 293	0.09 330	0.09 368

NaN_ROB	0.41 568	0.28 567	0.62 519	0.30 579	0.19 522	0.51 585	0.47 625	0.58 574	0.59 582	0.56 601	0.47 515	0.49 544	0.41 560	1.21 644	0.64 601	0.12 497	0.18 606	0.12 498	0.13 544	0.11 446	0.14 524

w-ln-seven	0.42 571	0.30 581	1.18 628	0.26 516	0.22 565	0.58 601	0.31 558	0.62 601	0.81 624	0.58 604	0.61 581	0.53 567	0.36 532	0.57 493	0.65 603	0.11 459	0.10 507	0.13 519	0.12 516	0.15 531	0.13 502

test_sample9	0.42 571	0.19 487	0.50 459	0.18 84	0.16 450	0.34 485	0.20 377	0.51 489	0.38 412	0.37 485	0.34 368	0.37 451	0.30 488	0.66 544	0.91 625	0.23 608	1.82 679	0.28 620	0.24 615	0.18 570	0.16 545

SDNR	0.42 571	0.21 514	0.82 578	0.21 265	0.18 495	1.27 655	0.17 233	0.50 472	0.49 536	0.42 544	0.81 614	0.38 459	0.27 442	1.19 641	0.38 524	0.23 608	0.24 629	0.17 578	0.13 544	0.17 556	0.20 590

ccnet	0.42 571	0.31 588	0.48 442	0.27 544	0.32 618	0.60 607	0.32 566	0.65 610	0.46 513	0.53 596	0.66 592	0.56 577	0.45 577	0.72 563	0.61 594	0.26 619	0.19 611	0.24 609	0.21 603	0.26 612	0.22 604

SHD	0.42 571	0.27 564	0.81 574	0.31 585	0.25 594	0.42 545	0.22 435	0.66 616	0.94 643	0.63 611	0.60 574	0.59 587	0.47 586	0.59 506	0.58 588	0.15 556	0.13 561	0.16 572	0.16 579	0.20 587	0.22 604

Wz-Net-SNSev	0.43 576	0.41 616	1.27 636	0.30 579	0.21 549	0.44 556	0.41 609	0.61 593	0.65 598	0.46 565	0.65 590	0.62 596	0.39 551	0.74 573	0.59 589	0.12 497	0.11 531	0.12 498	0.13 544	0.16 539	0.14 524

XQC	0.43 576	0.37 606	0.96 606	0.34 599	0.25 594	0.53 595	0.34 579	0.60 589	0.73 616	0.51 584	0.46 508	0.57 582	0.47 586	0.70 554	0.72 609	0.17 583	0.12 549	0.18 586	0.15 567	0.25 605	0.23 611

CC-Net-ROB	0.43 576	0.47 623	0.65 531	0.37 616	0.23 578	0.51 585	0.29 542	0.66 616	0.49 536	0.46 565	0.51 532	0.48 538	0.38 545	0.96 624	0.35 515	0.34 636	0.23 627	0.55 646	0.25 620	0.31 625	0.20 590

GANetREF_RVC	0.43 576	0.47 623	0.69 543	0.38 618	0.20 541	0.51 585	0.48 629	0.66 616	0.66 600	0.46 565	0.46 508	0.50 552	0.44 574	0.90 614	0.39 532	0.27 624	0.21 618	0.32 629	0.18 594	0.27 617	0.22 604
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	0.43 576	0.26 557	0.54 482	0.31 585	0.20 541	0.51 585	0.32 566	0.70 627	0.60 586	0.59 605	0.55 554	0.65 607	0.41 560	1.40 654	0.51 578	0.13 516	0.17 600	0.21 600	0.16 579	0.17 556	0.18 571

PDISCO_ROB	0.43 576	0.30 581	0.67 537	0.43 625	0.36 623	0.67 615	0.32 566	0.72 630	0.76 618	0.43 550	0.53 547	0.63 604	0.40 556	0.66 544	0.47 567	0.21 605	0.12 549	0.21 600	0.19 598	0.25 605	0.20 590

WQFJA1++	0.44 582	0.07 4	0.63 522	0.18 84	0.13 311	0.15 47	0.11 17	0.20 54	0.11 8	2.05 672	0.12 56	0.23 292	0.11 104	0.17 105	0.12 102	0.08 275	0.05 38	0.06 41	0.05 59	4.20 684	0.07 227

z-mn7	0.44 582	0.40 612	1.09 620	0.25 482	0.18 495	0.61 608	0.34 579	0.56 555	0.93 641	0.43 550	0.96 628	0.53 567	0.39 551	0.94 620	0.59 589	0.10 420	0.09 477	0.10 404	0.10 438	0.14 517	0.13 502

DeepPrunerF	0.44 582	0.29 574	1.29 638	0.33 597	0.30 614	0.35 500	0.36 588	0.62 601	1.15 654	0.40 525	0.44 486	0.39 471	0.41 560	0.80 593	0.52 579	0.18 594	0.14 571	0.23 607	0.21 603	0.17 556	0.17 558

ADCP+	0.45 585	0.24 541	1.15 627	0.25 482	0.22 565	0.56 597	0.39 603	0.54 529	0.51 548	0.44 557	0.51 532	0.46 530	0.52 600	0.56 489	1.89 666	0.10 420	0.08 442	0.11 460	0.10 438	0.14 517	0.13 502

PASM	0.45 585	0.35 598	0.90 596	0.35 608	0.33 619	0.39 528	0.38 598	0.50 472	0.61 590	0.52 590	0.51 532	0.62 596	0.45 577	0.93 618	0.48 568	0.26 619	0.29 637	0.29 624	0.33 633	0.29 623	0.26 620

DStereoO	0.46 587	0.32 593	0.51 469	0.36 610	0.29 613	0.38 519	0.45 618	0.55 539	0.60 586	0.47 572	0.49 523	0.48 538	0.73 631	0.59 506	0.69 607	0.81 662	0.18 606	0.38 635	0.19 598	0.46 639	0.20 590

zh-mn7	0.46 587	0.45 620	1.48 644	0.25 482	0.19 522	0.44 556	0.29 542	0.56 555	0.82 625	0.65 615	0.96 628	0.49 544	0.38 545	0.88 609	0.63 599	0.12 497	0.10 507	0.11 460	0.11 477	0.13 499	0.14 524

G-Net	0.46 587	0.25 546	0.86 590	0.34 599	0.28 605	0.90 639	0.35 583	0.47 439	0.45 495	0.68 618	1.22 640	0.64 606	0.60 612	0.61 517	0.57 583	0.16 572	0.14 571	0.17 578	0.13 544	0.22 597	0.19 578

GCST	0.47 590	0.60 639	0.57 495	1.04 664	0.48 638	0.38 519	0.11 17	0.40 361	0.32 334	0.41 534	0.34 368	0.29 375	0.17 286	0.46 436	0.19 332	0.69 654	0.42 649	0.79 659	0.62 662	0.62 647	0.46 644

ADCL	0.47 590	0.22 528	1.00 610	0.27 544	0.19 522	0.74 623	0.64 644	0.54 529	0.69 608	0.56 601	0.71 601	0.55 573	0.60 612	0.60 510	1.43 654	0.11 459	0.09 477	0.13 519	0.13 544	0.14 517	0.14 524

DPSNet	0.47 590	0.24 541	0.93 601	0.27 544	0.20 541	0.75 626	0.57 638	0.84 645	0.79 622	0.47 572	0.51 532	0.60 590	0.69 627	0.87 606	0.71 608	0.16 572	0.13 561	0.12 498	0.10 438	0.25 605	0.21 599

zh-sn7	0.48 593	0.51 632	1.43 643	0.29 568	0.20 541	0.47 570	0.39 603	0.57 565	0.62 592	0.52 590	0.81 614	0.52 562	0.56 605	1.05 633	0.87 622	0.12 497	0.13 561	0.13 519	0.13 544	0.17 556	0.16 545

ADCPNet	0.48 593	0.29 574	1.60 649	0.27 544	0.23 578	0.70 621	0.38 598	0.53 520	0.51 548	0.51 584	0.59 569	0.67 612	0.56 605	0.60 510	1.14 640	0.15 556	0.18 606	0.14 546	0.23 613	0.19 578	0.19 578

MDST_ROB	0.48 593	0.14 377	0.95 604	0.30 579	0.21 549	1.33 658	0.32 566	0.77 635	0.56 575	1.06 647	0.71 601	0.49 544	0.35 528	1.26 647	0.38 524	0.13 516	0.11 531	0.16 572	0.13 544	0.12 483	0.12 485

AANet	0.49 596	0.42 618	1.56 647	0.22 333	0.19 522	0.39 528	0.25 500	0.52 508	0.92 638	0.92 636	0.93 626	0.84 628	0.67 624	0.59 506	0.59 589	0.15 556	0.11 531	0.13 519	0.12 516	0.18 570	0.16 545

test_sample8	0.49 596	0.19 487	0.50 459	0.18 84	0.16 450	0.34 485	0.20 377	0.55 539	0.34 358	0.62 609	0.38 413	1.15 643	0.67 624	0.66 544	0.91 625	0.23 608	1.82 679	0.28 620	0.24 615	0.18 570	0.16 545

SuperB	0.49 596	0.28 567	2.23 658	0.23 389	0.15 418	0.41 538	0.32 566	0.47 439	0.82 625	0.43 550	0.50 526	0.33 417	0.45 577	0.68 549	1.08 635	0.10 420	0.07 354	0.09 326	0.08 293	0.98 668	0.14 524

ADCMid	0.49 596	0.34 596	1.13 625	0.26 516	0.21 549	0.51 585	0.37 592	0.57 565	0.54 566	0.75 626	0.66 592	0.62 596	0.64 623	0.64 533	1.68 659	0.13 516	0.12 549	0.17 578	0.17 588	0.20 587	0.17 558

psmorigin	0.50 600	0.25 546	3.03 667	0.24 443	0.19 522	0.38 519	0.22 435	0.50 472	0.44 483	0.64 613	0.68 596	0.71 621	0.51 598	0.85 603	0.45 559	0.14 541	0.17 600	0.13 519	0.14 558	0.16 539	0.21 599

CSAN	0.50 600	0.35 598	0.78 561	0.36 610	0.23 578	0.56 597	0.59 641	0.61 593	0.70 610	0.64 613	0.78 611	0.65 607	0.60 612	1.38 653	0.62 596	0.21 605	0.17 600	0.20 598	0.20 600	0.18 570	0.18 571

SGM_RVC	0.50 600	0.19 487	0.50 459	0.25 482	0.15 418	0.69 618	0.39 603	0.68 624	0.82 625	0.95 641	0.84 618	1.13 640	0.76 632	1.16 640	0.60 593	0.16 572	0.16 593	0.16 572	0.16 579	0.16 539	0.17 558
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 600	0.20 500	0.78 561	0.24 443	0.26 598	0.39 528	0.30 553	0.51 489	0.50 544	0.54 598	1.23 641	2.52 669	0.37 541	0.77 585	0.95 628	0.08 275	0.06 224	0.06 41	0.05 59	0.10 398	0.08 305

Wz-Net-TNSev	0.51 604	0.58 637	1.61 651	0.25 482	0.21 549	0.65 612	0.45 618	0.63 608	0.69 608	0.51 584	0.54 550	0.71 621	0.60 612	1.00 629	0.77 613	0.15 556	0.15 586	0.13 519	0.15 567	0.21 590	0.20 590

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 604	0.50 630	0.86 590	0.39 620	0.24 586	0.84 634	0.55 636	0.56 555	0.62 592	0.60 606	0.68 596	0.62 596	0.42 569	1.13 639	0.43 551	0.23 608	0.27 633	0.27 612	0.35 635	0.25 605	0.29 625

AnyNet_C32	0.51 604	0.40 612	1.10 624	0.29 568	0.28 605	0.59 604	0.58 639	0.54 529	0.60 586	0.62 609	0.66 592	0.54 571	0.54 601	0.78 587	1.74 663	0.15 556	0.14 571	0.15 561	0.17 588	0.20 587	0.20 590

WCMA_ROB	0.51 604	0.21 514	0.65 531	0.25 482	0.21 549	0.58 601	0.32 566	0.54 529	0.55 572	0.95 641	1.40 647	1.28 647	0.81 637	0.73 565	0.62 596	0.18 594	0.15 586	0.15 561	0.15 567	0.19 578	0.19 578

WZ-Net	0.52 608	0.38 610	1.90 654	0.30 579	0.24 586	0.57 600	0.48 629	0.62 601	0.78 621	0.50 579	0.71 601	0.68 616	0.54 601	0.98 628	0.84 619	0.13 516	0.10 507	0.11 460	0.12 516	0.19 578	0.20 590

SANet	0.53 609	0.28 567	0.96 606	0.26 516	0.15 418	0.69 618	0.44 617	0.67 621	1.34 658	0.67 617	0.98 631	0.94 633	0.71 629	0.89 611	0.76 610	0.14 541	0.12 549	0.12 498	0.11 477	0.17 556	0.16 545

Consistency-Raft	0.55 610	0.48 625	1.02 613	0.45 628	0.49 639	0.49 581	0.47 625	0.72 630	0.72 613	0.45 561	0.82 616	0.47 532	0.60 612	0.50 452	0.63 599	0.39 642	0.39 647	0.44 640	0.51 652	0.52 641	0.37 635

anonymity	0.56 611	0.54 635	0.70 549	0.47 631	0.61 649	0.56 597	0.43 614	0.69 625	0.49 536	0.63 611	0.55 554	0.54 571	0.60 612	0.61 517	0.57 583	0.55 647	0.53 658	0.50 643	0.54 656	0.51 640	0.56 649

MFN_U_SF_RVC	0.56 611	0.51 632	1.19 629	0.38 618	0.22 565	0.69 618	0.27 519	0.80 640	0.67 603	0.73 622	0.74 606	0.87 629	0.61 621	0.81 597	0.76 610	0.29 630	0.27 633	0.32 629	0.37 639	0.32 628	0.31 629

SAMSARA	0.56 611	0.39 611	0.80 571	0.60 644	0.46 636	1.00 643	1.23 675	0.67 621	0.68 606	0.71 621	0.54 550	0.89 632	0.57 608	0.81 597	0.62 596	0.19 600	0.22 622	0.18 586	0.18 594	0.27 617	0.25 618

otaku	0.57 614	0.62 641	0.87 592	0.63 646	0.44 634	0.73 622	0.37 592	0.65 610	0.66 600	0.51 584	0.75 607	0.66 611	0.45 577	0.69 551	0.46 565	0.53 644	0.34 643	0.55 646	0.35 635	0.60 646	0.45 641

Ntro	0.58 615	0.64 642	0.92 599	0.66 647	0.50 640	0.77 627	0.36 588	0.66 616	0.70 610	0.50 579	0.59 569	0.65 607	0.51 598	0.75 574	0.45 559	0.56 648	0.32 641	0.56 649	0.34 634	0.63 648	0.46 644

PVD	0.58 615	0.34 596	0.84 586	0.39 620	0.31 617	0.59 604	0.47 625	0.80 640	1.25 655	0.92 636	1.09 634	0.79 625	0.82 638	0.85 603	0.76 610	0.21 605	0.18 606	0.22 606	0.18 594	0.27 617	0.35 634

ADCS	0.58 615	0.40 612	1.35 641	0.29 568	0.24 586	0.55 596	0.45 618	0.67 621	0.83 629	0.76 627	0.71 601	0.68 616	0.60 612	0.76 579	2.23 671	0.16 572	0.16 593	0.16 572	0.17 588	0.22 597	0.22 604

MeshStereo	0.58 615	0.27 564	0.67 537	0.22 333	0.17 473	0.66 614	0.37 592	0.78 636	0.61 590	1.47 668	1.30 643	1.65 655	0.79 634	1.12 638	0.59 589	0.17 583	0.17 600	0.17 578	0.14 558	0.17 556	0.14 524
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	0.60 619	0.33 595	0.61 511	0.30 579	0.25 594	0.86 636	0.35 583	0.55 539	0.67 603	1.10 649	1.49 652	1.76 658	0.97 648	0.88 609	0.49 570	0.23 608	0.21 618	0.27 612	0.27 628	0.25 605	0.24 616

DGSMNet	0.61 620	0.29 574	0.91 597	0.51 637	0.70 654	0.62 610	1.38 676	0.59 580	0.55 572	0.37 485	0.61 581	0.52 562	0.33 515	0.65 540	0.43 551	0.53 644	0.60 665	0.67 651	0.61 661	0.63 648	0.61 659

FCDSN-DC	0.63 621	0.31 588	0.61 511	0.36 610	0.30 614	0.65 612	0.37 592	0.66 616	0.68 606	1.14 651	1.54 655	1.71 657	1.26 657	0.92 616	0.64 601	0.24 615	0.22 622	0.27 612	0.26 624	0.27 617	0.27 624
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 621	0.37 606	2.40 662	0.26 516	0.25 594	0.38 519	0.49 631	0.41 373	1.06 648	1.38 657	0.87 623	0.62 596	0.95 645	0.65 540	1.65 658	0.11 459	0.09 477	0.10 404	0.11 477	0.19 578	0.17 558

AnyNet_C01	0.65 623	0.58 637	2.60 665	0.32 591	0.26 598	0.88 637	0.61 642	0.63 608	0.62 592	0.68 618	0.96 628	0.76 624	0.60 612	0.96 624	1.43 654	0.16 572	0.16 593	0.17 578	0.17 588	0.23 600	0.23 611

DispFullNet	0.66 624	0.89 656	1.59 648	0.77 652	1.21 671	0.51 585	0.23 461	0.59 580	0.72 613	0.69 620	0.61 581	0.69 618	0.91 644	0.79 589	0.48 568	0.27 624	0.12 549	0.73 654	0.30 632	0.65 651	0.40 638

NVStereoNet_ROB	0.67 625	0.49 629	0.83 581	0.48 632	0.40 627	0.51 585	0.46 621	0.70 627	0.77 620	0.84 631	1.72 660	1.02 638	0.83 639	1.23 645	0.79 616	0.32 634	0.38 646	0.40 638	0.46 646	0.36 632	0.41 639
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	0.68 626	0.64 642	1.06 617	0.45 628	0.27 600	1.40 662	0.58 639	0.78 636	0.92 638	0.84 631	0.86 620	0.88 631	0.68 626	1.33 652	0.68 606	0.37 640	0.29 637	0.34 633	0.36 638	0.43 636	0.37 635

SPS-STEREO	0.69 627	0.61 640	0.98 608	0.52 640	0.57 646	0.74 623	0.50 632	0.78 636	0.62 592	0.95 641	0.86 620	0.94 633	0.70 628	1.01 630	0.87 622	0.58 650	0.51 655	0.50 643	0.50 651	0.55 643	0.58 652
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 628	0.30 581	0.69 543	0.32 591	0.27 600	0.81 633	0.39 603	0.79 639	0.82 625	1.41 660	1.58 657	1.98 660	1.26 657	1.02 631	0.77 613	0.24 615	0.22 622	0.27 612	0.26 624	0.26 612	0.26 620

FC-DCNN v2	0.71 629	0.30 581	0.67 537	0.32 591	0.27 600	0.84 634	0.39 603	0.84 645	0.85 633	1.44 664	1.64 658	2.09 662	1.28 659	1.06 634	0.80 617	0.24 615	0.22 622	0.27 612	0.26 624	0.26 612	0.25 618

RainbowNet	0.72 630	0.89 656	1.02 613	0.82 654	0.63 651	0.78 630	0.52 633	0.81 642	0.93 641	0.60 606	0.79 612	0.80 626	0.60 612	0.80 593	0.57 583	0.78 660	0.55 661	0.78 657	0.49 649	0.76 658	0.58 652

ACVNet_1	0.72 630	0.81 651	1.37 642	0.72 650	0.53 644	0.77 627	0.42 612	0.85 648	0.90 636	0.74 625	0.75 607	1.32 649	0.72 630	1.02 631	0.55 582	0.54 646	0.31 640	0.71 653	0.35 635	0.64 650	0.45 641

ACVNet-4b	0.72 630	0.81 651	1.33 640	0.72 650	0.50 640	0.80 632	0.31 558	0.71 629	0.80 623	0.50 579	0.72 605	0.95 635	0.43 573	0.96 624	1.20 648	1.13 674	0.21 618	0.76 656	0.45 645	0.65 651	0.46 644

MFMNet_re	0.72 630	0.76 649	0.99 609	0.62 645	0.70 654	0.77 627	0.67 645	0.75 633	0.83 629	0.78 629	0.86 620	0.69 618	0.78 633	0.71 557	0.61 594	0.66 653	0.59 664	0.61 650	0.58 660	0.68 654	0.71 663

ELAS_RVC	0.74 634	0.36 601	1.00 610	0.37 616	0.33 619	0.88 637	0.93 664	0.83 644	1.08 650	1.35 656	1.33 646	1.24 645	1.33 661	1.06 634	0.95 628	0.27 624	0.25 631	0.29 624	0.27 628	0.30 624	0.30 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 634	0.36 601	0.85 589	0.36 610	0.33 619	1.36 659	0.77 655	0.93 649	0.92 638	1.41 660	1.53 654	1.16 644	1.17 653	0.95 623	1.03 632	0.26 619	0.25 631	0.28 620	0.28 631	0.31 625	0.30 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 636	0.44 619	1.98 655	0.49 635	0.16 450	0.58 601	0.31 558	0.81 642	0.83 629	0.41 534	0.52 540	0.98 637	0.58 609	4.97 681	1.03 632	0.11 459	0.07 354	0.10 404	0.24 615	0.27 617	0.26 620

RTS	0.78 637	0.48 625	4.68 672	0.34 599	0.28 605	1.12 647	0.46 621	0.62 601	1.03 645	0.73 622	0.89 624	0.60 590	0.59 610	1.61 657	1.16 644	0.14 541	0.11 531	0.15 561	0.15 567	0.21 590	0.19 578

RTSA	0.78 637	0.48 625	4.68 672	0.34 599	0.28 605	1.12 647	0.46 621	0.62 601	1.03 645	0.73 622	0.89 624	0.60 590	0.59 610	1.61 657	1.16 644	0.14 541	0.11 531	0.15 561	0.15 567	0.21 590	0.19 578

DStereoSA	0.81 639	0.37 606	1.08 619	0.51 637	0.65 652	0.67 615	1.44 677	0.74 632	1.06 648	0.54 598	1.67 659	0.49 544	1.78 667	0.96 624	1.69 661	0.28 627	0.43 650	0.27 612	0.51 652	0.40 635	0.58 652

DStereoFS	0.84 640	0.66 644	0.80 571	0.53 641	0.50 640	1.23 653	0.55 636	0.94 650	1.32 657	0.89 633	1.32 644	1.04 639	2.32 674	1.29 650	1.14 640	0.31 633	0.35 644	0.30 626	0.39 642	0.34 629	0.60 655

SGM+DAISY	0.87 641	0.66 644	1.30 639	0.51 637	0.60 648	1.03 644	0.84 661	0.76 634	0.73 616	1.39 658	1.51 653	1.31 648	1.22 655	1.11 636	1.08 635	0.57 649	0.53 658	0.51 645	0.51 652	0.54 642	0.61 659

ACVNet_2	0.89 642	0.87 655	1.25 634	0.82 654	0.62 650	0.97 642	0.62 643	1.14 655	1.42 660	1.00 644	1.40 647	1.47 652	0.84 640	1.11 636	0.66 604	0.61 651	0.43 650	0.78 657	0.49 649	0.75 657	0.52 647

IMH-64-1	0.91 643	0.86 653	0.84 586	0.97 659	0.75 656	0.92 640	0.71 647	1.27 656	1.10 651	0.89 633	1.45 649	1.14 641	0.96 646	1.19 641	0.84 619	0.74 657	0.51 655	0.97 662	0.55 657	0.84 660	0.60 655

IMH-64	0.91 643	0.86 653	0.84 586	0.97 659	0.75 656	0.92 640	0.71 647	1.27 656	1.10 651	0.89 633	1.45 649	1.14 641	0.96 646	1.19 641	0.84 619	0.74 657	0.51 655	0.97 662	0.55 657	0.84 660	0.60 655

MonStereo1	0.93 645	0.56 636	0.82 578	0.69 648	0.58 647	1.37 660	0.35 583	0.94 650	1.25 655	0.93 638	1.90 663	1.52 653	2.10 671	1.27 648	0.77 613	0.69 654	0.33 642	0.75 655	0.47 648	0.70 655	0.57 651

U	1.00 646	0.09 71	0.21 104	0.21 265	3.68 678	6.12 681	0.14 95	0.21 69	0.21 171	0.11 47	0.11 39	0.10 52	0.09 28	0.12 5	0.11 42	0.07 120	0.05 38	5.42 688	2.90 686	0.07 170	0.06 133

PWCK	1.00 646	1.17 668	1.70 652	0.91 657	0.41 628	1.19 651	0.92 663	1.10 653	1.14 653	1.16 652	1.14 637	1.25 646	0.88 643	1.75 663	1.04 634	0.87 665	0.50 653	0.87 660	0.53 655	0.96 667	0.52 647

WAO-7	1.01 648	0.89 656	0.93 601	0.83 656	0.66 653	1.18 649	0.81 659	1.40 660	1.57 664	1.11 650	1.76 662	1.45 651	1.19 654	1.50 656	1.14 640	0.61 651	0.62 668	0.70 652	0.68 664	0.66 653	0.60 655

MADNet+	1.01 648	1.16 667	4.72 674	0.70 649	0.47 637	1.24 654	0.96 665	0.97 652	0.89 634	0.65 615	0.77 610	0.87 629	0.85 642	2.09 667	1.68 659	0.38 641	0.39 647	0.31 628	0.27 628	0.43 636	0.39 637

MultiAttention	1.02 650	0.13 330	0.43 394	0.35 608	0.43 631	5.36 677	1.71 678	0.69 625	0.53 562	0.36 477	0.63 587	0.55 573	0.22 360	7.60 685	0.43 551	0.09 370	0.06 224	0.14 546	0.24 615	0.26 612	0.30 626

IMH	1.05 651	0.95 660	1.00 610	1.01 661	0.78 659	1.11 646	0.68 646	1.38 659	1.43 661	1.00 644	1.72 660	1.43 650	1.14 650	1.73 662	0.89 624	1.09 671	0.55 661	0.99 664	0.57 659	0.87 662	0.62 661

WAO-6	1.07 652	0.93 659	0.92 599	0.96 658	0.78 659	1.28 656	0.75 652	1.34 658	2.00 668	1.02 646	1.54 655	1.59 654	1.22 655	1.31 651	1.14 640	0.78 660	0.55 661	1.02 666	0.75 669	0.83 659	0.69 662

LVE	1.13 653	1.02 661	1.28 637	1.01 661	0.80 662	1.29 657	0.81 659	1.47 663	1.96 666	1.07 648	1.90 663	1.90 659	1.01 649	1.48 655	0.91 625	0.93 668	0.61 667	0.94 661	0.69 665	0.87 662	0.75 667

JetBlue	1.14 654	0.76 649	2.36 660	0.59 643	0.75 656	3.04 673	1.78 679	1.11 654	0.90 636	0.94 639	1.10 635	1.66 656	1.28 659	2.09 667	1.72 662	0.43 643	0.36 645	0.38 635	0.38 641	0.58 645	0.56 649

Dean	1.17 655	1.04 663	1.49 646	1.03 663	0.78 659	1.20 652	0.77 655	1.48 664	1.96 666	1.28 654	1.99 666	2.15 663	1.14 650	1.25 646	1.00 631	0.81 662	0.60 665	1.01 665	0.69 665	0.92 666	0.74 666

SGM-ForestM	1.36 656	0.28 567	0.79 568	0.26 516	0.16 450	2.26 670	1.00 667	1.42 661	1.46 663	2.38 674	2.05 667	5.95 682	2.66 676	2.95 672	2.46 673	0.17 583	0.18 606	0.18 586	0.18 594	0.15 531	0.18 571

xyz-stereo	1.40 657	0.10 124	17.09 694	0.18 84	0.07 2	4.78 676	0.18 279	0.29 215	0.34 358	0.36 477	2.81 674	0.40 486	0.29 474	0.56 489	0.24 431	0.07 120	0.05 38	0.09 326	0.06 139	0.06 91	0.05 32

MANE	1.41 658	0.36 601	0.74 559	0.43 625	0.41 628	2.16 669	0.80 657	2.39 677	3.38 673	2.22 673	3.06 675	3.54 675	2.73 677	2.15 669	1.94 668	0.28 627	0.27 633	0.30 626	0.46 646	0.28 622	0.34 633

TorneroNet-64	1.43 659	1.03 662	1.20 630	1.10 665	0.86 665	2.26 670	0.73 650	1.84 669	3.84 678	1.25 653	2.25 671	2.69 671	1.42 662	1.76 664	1.43 654	0.76 659	0.50 653	1.09 667	0.66 663	1.23 672	0.76 668

notaker	1.45 660	1.34 671	1.48 644	1.40 672	1.07 669	1.18 649	0.85 662	1.48 664	1.40 659	1.51 669	3.46 676	2.40 668	1.81 668	1.76 664	1.45 657	1.11 672	0.69 673	1.38 674	0.87 672	1.31 674	0.97 672

WAO-8	1.46 661	1.10 665	1.09 620	1.10 665	0.84 663	2.06 666	0.75 652	1.84 669	3.83 676	1.44 664	2.21 669	2.15 663	1.43 663	3.17 673	1.19 646	0.91 666	0.65 670	1.09 667	0.79 670	0.90 664	0.71 663

Venus	1.46 661	1.10 665	1.09 620	1.10 665	0.84 663	2.06 666	0.75 652	1.84 669	3.83 676	1.44 664	2.21 669	2.15 663	1.43 663	3.17 673	1.19 646	0.91 666	0.65 670	1.09 667	0.79 670	0.90 664	0.71 663

UNDER WATER-64	1.55 663	1.19 669	2.52 663	1.31 670	0.95 667	2.12 668	1.21 674	1.45 662	3.19 672	1.43 663	1.32 644	2.64 670	2.04 670	1.63 659	1.83 664	1.11 672	0.67 672	1.28 672	0.92 673	1.19 669	1.02 673

UNDER WATER	1.59 664	1.22 670	2.36 660	1.38 671	1.03 668	1.67 665	1.10 671	1.54 667	3.63 674	1.44 664	1.47 651	2.85 672	2.25 673	1.67 660	1.94 668	1.06 670	0.62 668	1.31 673	0.93 674	1.21 671	1.02 673

LSM	1.64 665	0.40 612	2.56 664	2.02 676	17.61 693	0.51 585	0.52 633	0.61 593	0.76 618	0.82 630	1.11 636	0.63 604	0.54 601	0.75 574	0.49 570	0.16 572	0.24 629	0.18 586	0.21 603	0.25 605	2.42 680

LE_ROB	1.76 666	0.20 500	2.68 666	0.48 632	0.52 643	0.78 630	0.96 665	0.84 645	6.61 683	7.40 686	2.08 668	2.08 661	4.83 679	1.27 648	3.79 678	0.10 420	0.08 442	0.12 498	0.11 477	0.11 446	0.10 425

ktn	1.77 667	1.36 672	1.22 631	1.43 673	1.14 670	1.52 663	1.08 670	1.51 666	3.96 679	2.77 677	4.69 678	3.35 674	1.46 665	1.69 661	1.25 650	1.43 676	0.77 675	1.45 675	0.99 675	1.32 675	0.96 670

KSHMR	1.89 668	1.36 672	1.60 649	1.47 674	1.22 672	1.38 661	1.06 669	1.79 668	5.97 682	1.42 662	5.65 681	2.98 673	1.14 650	2.23 670	1.20 648	1.27 675	1.12 677	1.46 676	1.10 677	1.32 675	1.15 675

TorneroNet	2.22 669	1.08 664	1.24 633	1.14 669	0.90 666	5.58 678	0.80 657	2.12 674	8.69 685	2.58 675	5.42 680	3.88 676	1.97 669	1.78 666	1.87 665	0.86 664	0.54 660	1.15 671	0.74 668	1.23 672	0.85 669

MADNet++	2.26 670	1.80 675	2.06 656	2.13 678	1.97 676	2.61 672	1.79 680	2.38 676	2.16 669	2.75 676	2.65 673	2.38 667	2.43 675	3.17 673	3.21 675	2.17 679	1.95 681	1.94 680	1.63 679	2.06 678	2.01 679

JetRed	2.30 671	2.64 677	6.12 677	1.12 668	1.38 674	5.85 680	3.29 681	1.99 672	1.67 665	1.98 671	1.95 665	2.16 666	1.60 666	2.48 671	4.10 679	1.05 669	1.60 678	1.09 667	1.01 676	1.67 677	1.28 676

light-stereo	2.37 672	0.69 646	3.61 668	3.84 680	3.41 677	4.04 674	0.31 558	2.13 675	1.45 662	3.61 678	6.33 682	6.90 685	0.63 622	4.83 680	1.28 651	0.71 656	0.74 674	0.32 629	0.39 642	1.20 670	0.96 670

HanzoNet	2.97 673	1.69 674	2.29 659	1.74 675	1.33 673	1.53 664	1.03 668	1.99 672	2.64 671	5.51 682	5.16 679	5.90 681	6.82 684	4.32 679	3.29 676	3.16 682	2.02 683	1.92 678	2.87 685	2.24 679	1.89 678

coex-ft	3.44 674	0.73 648	48.55 707	0.24 443	0.19 522	0.50 584	0.43 614	0.47 439	2.40 670	7.03 685	1.20 639	0.97 636	2.23 672	0.73 565	1.92 667	0.12 497	0.15 586	0.14 546	0.12 516	0.21 590	0.43 640

TCMNet-wrong-test	4.29 675	5.57 682	4.65 671	11.33 690	10.39 686	5.73 679	4.48 684	4.13 681	1.02 644	1.91 670	2.39 672	6.16 683	3.62 678	3.84 678	4.50 681	1.99 678	0.47 652	1.97 681	1.69 680	5.69 686	4.31 685

DPSimNet_ROB	4.34 676	4.23 678	6.89 679	3.67 679	3.68 678	4.75 675	5.21 685	2.67 678	3.68 675	5.82 683	3.95 677	5.57 678	6.72 683	3.46 677	4.48 680	4.05 686	2.88 684	4.68 687	3.12 687	3.69 681	3.62 684

tt	4.71 677	0.10 124	3.94 669	2.06 677	1.53 675	10.14 686	16.88 689	9.27 689	4.98 680	1.39 658	1.02 632	4.68 677	4.90 680	3.35 676	5.86 684	5.76 687	9.15 695	2.24 683	2.53 683	3.10 680	1.32 677

BEATNet-Init1	4.73 678	2.61 676	13.29 693	0.58 642	0.53 644	10.12 685	3.33 682	4.83 682	5.01 681	8.75 687	8.51 684	14.08 696	7.60 686	7.70 686	5.34 682	0.28 627	0.28 636	0.34 633	0.37 639	0.57 644	0.45 641

Selective-IGEV-i1pa	5.57 679	7.99 684	4.76 675	0.80 653	0.45 635	12.99 687	3.60 683	9.25 688	7.43 684	6.97 684	9.87 688	8.94 686	7.26 685	14.66 697	5.65 683	3.55 683	1.08 676	1.93 679	0.72 667	0.73 656	2.79 682

USTest	6.88 680	5.23 681	5.63 676	7.22 684	7.29 681	14.34 689	22.76 690	8.48 686	9.32 686	5.42 681	6.39 683	6.29 684	6.64 682	6.92 684	8.62 687	1.94 677	3.29 685	2.16 682	2.55 684	3.85 682	3.29 683

EDNetEfficientorigin	7.51 681	0.52 634	140.47 709	0.25 482	0.17 473	0.42 545	0.29 542	0.47 439	1.03 645	1.28 654	1.02 632	0.83 627	0.84 640	0.75 574	0.99 630	0.10 420	0.09 477	0.12 498	0.10 438	0.21 590	0.22 604

DGTPSM_ROB	8.34 682	5.10 679	10.37 691	5.31 682	10.18 684	8.33 682	23.60 694	6.06 684	13.41 694	4.90 679	10.87 692	5.65 679	10.44 687	6.17 682	12.59 688	3.74 684	7.55 688	3.69 684	7.26 692	4.14 683	7.46 688

DPSMNet_ROB	8.40 683	5.11 680	10.49 692	5.58 683	10.25 685	8.34 683	23.62 695	6.07 685	13.45 695	4.93 680	10.88 693	5.66 680	10.44 687	6.24 683	12.64 689	3.98 685	7.61 689	3.76 685	7.30 693	4.20 684	7.51 689

DLNR_Zeroshot_test	10.44 684	12.10 693	19.93 696	106.08 708	23.66 705	0.14 30	0.13 62	3.22 679	0.17 84	0.16 184	0.23 241	0.16 201	0.10 68	0.31 367	0.15 220	2.36 680	0.06 224	0.07 141	0.07 211	39.70 708	0.06 133

DLNR-FE	10.45 685	12.13 694	19.94 697	106.10 709	23.12 704	0.14 30	0.13 62	3.28 680	0.17 84	0.16 184	0.23 241	0.16 201	0.10 68	0.31 367	0.15 220	2.41 681	0.06 224	0.07 141	0.07 211	40.22 709	0.06 133

iinet-test	10.78 686	9.29 685	9.70 681	10.48 685	10.68 687	17.98 694	25.98 696	12.57 693	13.39 692	9.64 691	10.10 689	10.06 688	10.61 690	11.22 693	12.70 690	6.40 689	7.74 690	5.68 689	6.69 688	7.47 687	7.30 686

IINet	10.78 686	9.29 685	9.70 681	10.48 685	10.68 687	17.98 694	25.98 696	12.57 693	13.39 692	9.64 691	10.10 689	10.06 688	10.61 690	11.22 693	12.70 690	6.40 689	7.74 690	5.68 689	6.69 688	7.47 687	7.30 686

LRCNet_RVC	10.90 688	14.34 696	9.35 680	15.35 691	8.04 683	1.08 645	0.34 579	8.78 687	0.70 610	12.63 696	16.05 696	9.85 687	6.54 681	8.57 687	6.34 685	20.27 705	5.40 687	23.70 703	21.88 704	14.87 695	13.83 696

DPSM_ROB	11.49 689	9.87 691	10.35 689	11.13 688	11.31 689	19.11 697	27.51 699	13.37 696	14.21 697	10.31 693	11.06 694	10.96 694	11.27 695	11.96 695	13.59 693	6.78 691	8.19 693	6.03 691	7.09 690	7.93 689	7.73 691

DPSM	11.49 689	9.87 691	10.35 689	11.13 688	11.31 689	19.11 697	27.51 699	13.37 696	14.21 697	10.31 693	11.06 694	10.96 694	11.27 695	11.96 695	13.59 693	6.78 691	8.19 693	6.03 691	7.09 690	7.93 689	7.73 691

xxxxx1	15.27 691	9.54 688	10.31 686	20.13 694	18.88 694	17.08 690	23.03 691	10.36 690	10.99 688	9.21 688	9.62 685	10.74 691	10.61 690	10.72 689	13.89 695	7.97 693	9.20 696	31.85 706	44.72 708	12.84 692	13.69 693

tt_ll	15.27 691	9.54 688	10.31 686	20.13 694	18.88 694	17.08 690	23.03 691	10.36 690	10.99 688	9.21 688	9.62 685	10.74 691	10.61 690	10.72 689	13.89 695	7.97 693	9.20 696	31.85 706	44.72 708	12.84 692	13.69 693

ff	15.27 691	9.54 688	10.31 686	20.13 694	18.88 694	17.08 690	23.03 691	10.36 690	10.99 688	9.21 688	9.62 685	10.74 691	10.61 690	10.72 689	13.89 695	7.97 693	9.20 696	31.85 706	44.72 708	12.84 692	13.69 693

PML	16.10 694	12.82 695	6.78 678	5.23 681	7.76 682	33.92 701	66.56 710	5.30 683	10.28 687	26.12 709	68.59 710	20.51 698	13.49 697	10.06 688	6.78 686	5.96 688	2.00 682	6.04 693	2.18 682	8.96 691	2.60 681

Anonymous_1	16.62 695	9.35 687	9.84 683	10.66 687	14.64 691	18.66 696	27.12 698	12.64 695	13.51 696	10.76 695	10.30 691	10.13 690	10.60 689	11.06 692	12.74 692	15.87 703	7.74 690	16.92 701	43.48 707	58.66 710	7.68 690

HaxPig	17.72 696	20.22 706	19.73 695	16.53 692	16.51 692	9.27 684	9.33 686	14.34 698	13.27 691	18.65 698	18.70 697	17.35 697	16.77 698	17.04 698	16.45 698	22.05 706	20.89 706	22.27 702	21.53 703	21.29 703	22.13 707

MEDIAN_ROB	21.21 697	24.62 707	23.47 705	19.58 693	19.65 697	13.22 688	10.96 687	17.88 699	17.00 699	22.14 708	22.02 699	20.86 699	20.36 699	21.06 699	19.71 699	25.63 707	24.13 707	26.21 704	25.20 705	25.17 704	25.38 708

RAFT-FEzeroshot	23.10 698	19.88 701	20.56 698	22.49 698	22.75 700	38.38 702	55.50 706	26.84 703	28.66 704	20.60 703	22.10 700	22.05 701	22.74 701	24.00 702	27.37 706	13.59 696	16.48 701	12.14 694	14.28 696	15.96 698	15.54 700

RAFT-FE	23.10 698	19.88 701	20.56 698	22.49 698	22.75 700	38.38 702	55.50 706	26.84 703	28.66 704	20.60 703	22.10 700	22.05 701	22.74 701	24.00 702	27.37 706	13.59 696	16.48 701	12.14 694	14.28 696	15.96 698	15.54 700

CasAABBNet	23.10 698	19.86 699	20.64 700	22.47 697	22.73 698	38.41 705	55.50 706	26.89 705	28.70 706	20.61 705	22.15 702	22.08 704	22.75 703	23.99 700	27.36 704	13.59 696	16.48 701	12.14 694	14.27 695	15.95 696	15.53 699

FlowAnything	23.14 701	19.87 700	20.79 701	22.50 701	22.74 699	38.39 704	55.46 704	26.89 705	28.72 707	20.77 707	22.29 705	22.07 703	22.72 700	23.99 700	27.41 708	13.60 699	16.55 705	12.15 698	14.36 700	15.97 700	15.52 698

Hybrid-DGEV	23.16 702	19.94 704	20.96 703	22.49 698	22.75 700	38.51 707	55.52 709	27.09 709	28.90 709	20.58 702	22.25 703	22.00 700	22.80 705	24.11 705	27.33 703	13.60 699	16.47 700	12.14 694	14.30 699	15.95 696	15.54 700

Selective-RAFT-Error	23.16 702	19.93 703	20.87 702	22.54 702	22.81 703	38.52 708	55.47 705	27.01 708	28.83 708	20.66 706	22.25 703	22.09 705	22.80 705	24.09 704	27.36 704	13.61 701	16.48 701	12.15 698	14.28 696	15.99 701	15.57 703

LSM0	24.24 704	19.98 705	22.32 704	24.22 703	40.14 709	38.48 706	55.20 703	26.95 707	28.57 703	20.49 701	21.83 698	22.26 706	22.75 703	24.22 706	27.30 702	13.66 702	16.32 699	12.19 700	14.15 694	16.10 702	17.66 704

AVERAGE_ROB	25.43 705	29.06 708	27.24 706	24.63 704	24.20 706	17.73 693	12.61 688	22.29 702	21.39 702	26.79 710	26.16 708	25.20 707	24.64 709	25.07 707	23.53 700	29.96 708	28.40 708	30.60 705	29.58 706	29.72 705	29.84 709

RSGM-EC	29.65 706	17.75 697	10.04 684	35.31 705	33.15 707	26.42 699	46.65 701	19.89 700	17.74 700	18.92 699	23.36 706	30.14 708	23.59 707	41.87 708	45.99 709	59.56 709	34.38 709	33.25 709	20.37 701	34.97 706	19.60 705

acva	29.65 706	17.75 697	10.04 684	35.31 705	33.15 707	26.42 699	46.65 701	19.89 700	17.74 700	18.92 699	23.36 706	30.14 708	23.59 707	41.87 708	45.99 709	59.56 709	34.38 709	33.25 709	20.37 701	34.97 706	19.60 705

Selective-IGEV-i16pa	30.47 708	41.93 709	4.02 670	0.49 635	0.37 624	96.94 710	0.74 651	60.26 711	58.76 710	17.24 697	64.39 709	38.26 710	49.53 710	106.11 711	26.15 701	19.96 704	3.42 686	4.39 686	1.81 681	0.39 634	14.22 697

test_example2	101.33 709	108.28 710	68.15 708	98.43 707	106.93 710	89.75 709	102.43 711	36.80 710	97.65 711	129.04 711	130.15 711	65.26 711	66.62 711	92.11 710	80.24 711	144.10 711	199.48 711	81.81 711	103.01 711	125.01 711	101.27 710

GS-Stereo							0.16 187	0.26 164	0.18 103	0.13 107	0.15 124	0.10 52	0.09 28	0.16 86	0.10 6	0.07 120	0.05 38	0.06 41	0.05 59	0.08 251	0.08 305

FSD					0.24 586	0.27 373	0.27 519	0.31 245	0.29 299	0.26 290	0.27 280	0.28 364	0.27 442	0.28 325	0.26 455	0.23 608	0.22 622	0.27 612	0.26 624	0.25 605

ccccc		256.29 711		354.40 710	364.36 711	149.10 711		152.89 712		153.93 712		164.00 712		268.02 712		390.55 712	349.22 712	244.59 712	219.82 712	412.30 712

ASD4		6.65 683

Low-res two-view benchmark