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

LACA_dic	0.09 1	0.12 296	0.15 24	0.16 26	0.07 3	0.14 46	0.11 26	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 30	0.08 16	0.15 76	0.09 1	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 61	0.09 3	0.12 41	0.14 11	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 100	0.09 40	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 41	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 159	0.09 40	0.12 8	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 159	0.09 40	0.12 8	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 51	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 100	0.08 16	0.11 1	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 41	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 62	0.08 16	0.11 1	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 152	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 67	0.12 41	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 87	0.13 16	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 58	0.09 61	0.09 3	0.14 117	0.10 1	0.14 51	0.07 1	0.09 17	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 51	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 81	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 62	0.09 40	0.11 1	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 75	0.17 58	0.11 198	0.06 1	0.13 81	0.13 9	0.15 69	0.10 40	0.11 55	0.08 5	0.09 40	0.11 1	0.10 7	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.06 163	0.07 194	0.05 35

small-0shot	0.10 10	0.09 92	0.18 93	0.16 26	0.09 61	0.09 3	0.16 226	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 153	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 92	0.17 75	0.13 1	0.09 61	0.11 20	0.16 226	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 98	0.06 1	0.09 40	0.11 1	0.14 222	0.06 50	0.06 257	0.08 273	0.09 446	0.07 194	0.07 252

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 8	0.18 114	0.07 3	0.16 113	0.14 117	0.15 17	0.12 24	0.10 40	0.13 98	0.10 62	0.08 16	0.12 8	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.07 3	0.16 113	0.15 172	0.17 32	0.16 82	0.12 100	0.13 98	0.12 136	0.08 16	0.15 76	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.11 20	0.12 41	0.17 32	0.14 51	0.08 2	0.09 17	0.11 100	0.09 40	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.06 257	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 61	0.09 3	0.12 41	0.17 32	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 100	0.09 40	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 51	0.18 114	0.09 61	0.11 20	0.12 41	0.16 23	0.14 51	0.08 2	0.09 17	0.11 100	0.09 40	0.15 76	0.11 50	0.07 135	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 51	0.16 26	0.10 136	0.15 67	0.10 10	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.06 152

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 51	0.16 26	0.09 61	0.14 46	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.10 40	0.10 42	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 51	0.16 26	0.09 61	0.14 46	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.09 17	0.10 42	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.14 117	0.17 32	0.14 51	0.08 2	0.11 55	0.12 136	0.09 40	0.14 36	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

LACA3	0.10 10	0.10 152	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 113	0.14 117	0.14 11	0.13 33	0.11 66	0.09 17	0.10 62	0.10 87	0.16 107	0.09 1	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 140	0.15 7	0.11 198	0.10 18	0.13 81	0.15 17	0.08 1	0.12 100	0.10 42	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.06 107	0.05 35

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 61	0.15 67	0.12 41	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.14 36	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 10	0.11 233	0.20 126	0.16 26	0.07 3	0.16 113	0.13 81	0.17 32	0.14 51	0.09 17	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.14 36	0.09 1	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 51	0.15 7	0.09 61	0.13 34	0.13 81	0.22 113	0.16 82	0.09 17	0.10 42	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.10 136	0.17 152	0.13 81	0.11 2	0.13 33	0.10 40	0.09 17	0.08 5	0.06 1	0.22 259	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.08 335	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 113	0.10 10	0.20 78	0.14 51	0.09 17	0.10 42	0.09 30	0.12 166	0.13 16	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.05 74	0.06 107	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 10	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 61	0.15 67	0.12 41	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.14 36	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 61	0.14 46	0.12 41	0.19 57	0.15 69	0.10 40	0.09 17	0.11 100	0.09 40	0.15 76	0.13 183	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 61	0.15 67	0.12 41	0.18 45	0.19 156	0.10 40	0.10 42	0.11 100	0.10 87	0.15 76	0.13 183	0.06 50	0.06 257	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 30	0.16 113	0.13 81	0.21 95	0.11 13	0.11 66	0.11 55	0.10 62	0.10 87	0.14 36	0.11 50	0.07 135	0.06 257	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 10	0.09 92	0.14 8	0.19 173	0.07 3	0.16 113	0.12 41	0.16 23	0.12 24	0.08 2	0.09 17	0.14 193	0.13 217	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 46	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 114	0.10 136	0.13 34	0.12 41	0.15 17	0.12 24	0.10 40	0.13 98	0.10 62	0.10 87	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 51	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 78	0.12 24	0.11 66	0.11 55	0.08 5	0.08 16	0.23 269	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 152

S2M2_XL	0.10 10	0.09 92	0.21 140	0.14 3	0.10 136	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 40	0.11 55	0.09 30	0.09 40	0.12 8	0.11 50	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.06 152
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 10	0.10 152	0.15 24	0.17 58	0.10 136	0.16 113	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.12 100	0.11 55	0.09 30	0.10 87	0.16 107	0.11 50	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 152	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.10 10	0.19 57	0.13 33	0.12 100	0.12 78	0.08 5	0.11 129	0.16 107	0.12 124	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 108	0.16 26	0.09 61	0.12 27	0.13 81	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 107	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 108	0.16 26	0.09 61	0.12 27	0.13 81	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 126	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 51	0.17 58	0.08 30	0.16 113	0.12 41	0.17 32	0.12 24	0.10 40	0.07 3	0.10 62	0.08 16	0.14 36	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.06 152

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.11 26	0.16 23	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 62	0.06 1	0.15 76	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 24	0.18 114	0.09 61	0.15 67	0.11 26	0.16 23	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 62	0.07 3	0.17 126	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 24	0.18 114	0.07 3	0.15 67	0.11 26	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 62	0.08 16	0.18 156	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 75	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 23	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 40	0.15 76	0.11 50	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.06 152

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 46	0.12 41	0.24 156	0.19 156	0.09 17	0.11 55	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 8	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 81	0.24 156	0.13 33	0.10 40	0.09 17	0.09 30	0.08 16	0.18 156	0.12 124	0.07 135	0.06 257	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 51	0.07 4	0.18 93	0.16 26	0.12 275	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 100	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.14 36	0.12 124	0.10 470	0.09 528	0.09 375	0.08 335	0.12 540	0.13 559

flow	0.11 51	0.07 4	0.18 93	0.16 26	0.12 275	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 100	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.17 126	0.12 124	0.10 470	0.09 528	0.09 375	0.08 335	0.12 540	0.13 559

over v1	0.11 51	0.13 369	0.15 24	0.19 173	0.06 1	0.15 67	0.10 10	0.18 45	0.10 6	0.10 40	0.09 17	0.11 100	0.14 254	0.18 156	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 152

over-8	0.11 51	0.13 369	0.16 51	0.20 250	0.07 3	0.15 67	0.10 10	0.19 57	0.10 6	0.09 17	0.09 17	0.11 100	0.12 166	0.18 156	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 152

over-9	0.11 51	0.13 369	0.16 51	0.19 173	0.07 3	0.15 67	0.10 10	0.20 78	0.11 13	0.09 17	0.09 17	0.11 100	0.12 166	0.18 156	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 152

anonymous	0.11 51	0.09 92	0.20 126	0.18 114	0.10 136	0.08 2	0.14 117	0.16 23	0.17 113	0.12 100	0.13 98	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 51	0.07 4	0.19 108	0.16 26	0.09 61	0.09 3	0.11 26	0.16 23	0.15 69	0.12 100	0.16 174	0.11 100	0.08 16	0.14 36	0.10 7	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.08 340

LGCAT	0.11 51	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 61	0.12 27	0.12 41	0.13 9	0.10 6	0.12 100	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.19 188	0.12 124	0.11 515	0.11 588	0.05 1	0.06 163	0.05 7	0.12 540

LiteMatch*	0.11 51	0.07 4	0.22 157	0.16 26	0.10 136	0.13 34	0.13 81	0.18 45	0.14 51	0.09 17	0.09 17	0.09 30	0.10 87	0.14 36	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.06 152

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 51	0.10 152	0.26 208	0.18 114	0.09 61	0.14 46	0.14 117	0.20 78	0.13 33	0.11 66	0.13 98	0.10 62	0.11 129	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 51	0.09 92	0.17 75	0.18 114	0.10 136	0.15 67	0.16 226	0.23 136	0.15 69	0.10 40	0.16 174	0.09 30	0.11 129	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.08 335	0.05 7	0.08 340

MatchStereo	0.11 51	0.08 44	0.23 173	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 41	0.20 78	0.17 113	0.10 40	0.15 153	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 51	0.09 92	0.20 126	0.20 250	0.10 136	0.19 215	0.13 81	0.16 23	0.13 33	0.10 40	0.10 42	0.09 30	0.09 40	0.19 188	0.12 124	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 51	0.11 233	0.16 51	0.17 58	0.09 61	0.14 46	0.12 41	0.24 156	0.16 82	0.11 66	0.11 55	0.08 5	0.10 87	0.15 76	0.12 124	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 51	0.10 152	0.14 8	0.17 58	0.10 136	0.15 67	0.12 41	0.25 176	0.17 113	0.14 169	0.13 98	0.09 30	0.09 40	0.18 156	0.12 124	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 51	0.09 92	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.10 10	0.19 57	0.18 136	0.14 169	0.17 193	0.09 30	0.10 87	0.18 156	0.13 183	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

4.25_new	0.11 51	0.11 233	0.16 51	0.17 58	0.10 136	0.17 152	0.12 41	0.21 95	0.14 51	0.12 100	0.13 98	0.09 30	0.10 87	0.15 76	0.12 124	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 51	0.11 233	0.16 51	0.17 58	0.10 136	0.17 152	0.12 41	0.21 95	0.14 51	0.12 100	0.13 98	0.09 30	0.10 87	0.15 76	0.12 124	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 51	0.11 233	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.14 46	0.12 41	0.21 95	0.16 82	0.13 138	0.13 98	0.08 5	0.09 40	0.13 16	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.06 107	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 51	0.11 233	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.14 46	0.12 41	0.21 95	0.16 82	0.13 138	0.13 98	0.08 5	0.09 40	0.13 16	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.06 107	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 51	0.11 233	0.16 51	0.17 58	0.10 136	0.17 152	0.12 41	0.21 95	0.14 51	0.12 100	0.13 98	0.09 30	0.10 87	0.15 76	0.12 124	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 51	0.10 152	0.15 24	0.18 114	0.09 61	0.15 67	0.15 172	0.20 78	0.15 69	0.12 100	0.13 98	0.10 62	0.09 40	0.17 126	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 51	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 61	0.15 67	0.12 41	0.25 176	0.16 82	0.14 169	0.13 98	0.08 5	0.10 87	0.16 107	0.13 183	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 51	0.09 92	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.19 215	0.10 10	0.22 113	0.17 113	0.14 169	0.12 78	0.10 62	0.11 129	0.17 126	0.12 124	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 51	0.09 92	0.15 24	0.17 58	0.09 61	0.19 215	0.10 10	0.22 113	0.17 113	0.14 169	0.12 78	0.10 62	0.11 129	0.17 126	0.12 124	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 51	0.09 92	0.15 24	0.17 58	0.11 198	0.18 180	0.12 41	0.23 136	0.14 51	0.13 138	0.11 55	0.08 5	0.10 87	0.16 107	0.11 50	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 51	0.10 152	0.14 8	0.17 58	0.09 61	0.17 152	0.09 4	0.22 113	0.16 82	0.13 138	0.13 98	0.09 30	0.11 129	0.19 188	0.13 183	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 51	0.10 152	0.15 24	0.18 114	0.08 30	0.16 113	0.14 117	0.27 214	0.20 186	0.14 169	0.14 138	0.08 5	0.11 129	0.13 16	0.12 124	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 74	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 51	0.09 92	0.14 8	0.19 173	0.12 275	0.14 46	0.12 41	0.25 176	0.17 113	0.13 138	0.16 174	0.08 5	0.09 40	0.19 188	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 51	0.09 92	0.13 1	0.17 58	0.12 275	0.15 67	0.11 26	0.23 136	0.15 69	0.14 169	0.12 78	0.08 5	0.09 40	0.21 239	0.10 7	0.06 50	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 51	0.06 1	0.17 75	0.15 7	0.11 198	0.16 113	0.13 81	0.21 95	0.16 82	0.11 66	0.15 153	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 51	0.07 4	0.17 75	0.19 173	0.11 198	0.13 34	0.11 26	0.22 113	0.15 69	0.11 66	0.12 78	0.12 136	0.08 16	0.18 156	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.08 284	0.06 152

LG-G_1	0.11 51	0.08 44	0.18 93	0.18 114	0.07 3	0.21 292	0.09 4	0.19 57	0.11 13	0.10 40	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.19 188	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.06 152

LG-G	0.11 51	0.08 44	0.18 93	0.18 114	0.07 3	0.21 292	0.09 4	0.19 57	0.11 13	0.10 40	0.09 17	0.11 100	0.10 87	0.19 188	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.06 152

SGD-Stereo	0.11 51	0.08 44	0.17 75	0.17 58	0.07 3	0.17 152	0.13 81	0.18 45	0.16 82	0.11 66	0.13 98	0.11 100	0.12 166	0.18 156	0.11 50	0.08 308	0.04 2	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 51	0.08 44	0.17 75	0.17 58	0.09 61	0.22 325	0.14 117	0.14 11	0.16 82	0.11 66	0.10 42	0.09 30	0.08 16	0.21 239	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

IGEV-Stereo++	0.11 51	0.08 44	0.15 24	0.19 173	0.11 198	0.14 46	0.10 10	0.22 113	0.18 136	0.10 40	0.13 98	0.10 62	0.11 129	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 88	0.12 296	0.17 75	0.22 383	0.10 136	0.15 67	0.13 81	0.18 45	0.14 51	0.11 66	0.13 98	0.10 62	0.08 16	0.20 212	0.14 222	0.06 50	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.07 252

over-6	0.12 88	0.13 369	0.19 108	0.19 173	0.07 3	0.16 113	0.11 26	0.26 198	0.16 82	0.10 40	0.10 42	0.10 62	0.13 217	0.19 188	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 107	0.06 152

Anonymus	0.12 88	0.08 44	0.17 75	0.19 173	0.10 136	0.16 113	0.15 172	0.20 78	0.16 82	0.11 66	0.09 17	0.14 193	0.12 166	0.17 126	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.07 252

TS12	0.12 88	0.08 44	0.17 75	0.21 309	0.09 61	0.19 215	0.14 117	0.23 136	0.16 82	0.14 169	0.19 225	0.12 136	0.13 217	0.17 126	0.15 258	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 88	0.11 233	0.28 237	0.20 250	0.09 61	0.15 67	0.14 117	0.22 113	0.16 82	0.09 17	0.11 55	0.09 30	0.12 166	0.20 212	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 88	0.11 233	0.32 286	0.20 250	0.08 30	0.16 113	0.13 81	0.19 57	0.17 113	0.11 66	0.12 78	0.11 100	0.11 129	0.19 188	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 88	0.10 152	0.27 220	0.19 173	0.08 30	0.16 113	0.14 117	0.21 95	0.15 69	0.10 40	0.13 98	0.10 62	0.12 166	0.20 212	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 88	0.11 233	0.27 220	0.19 173	0.11 198	0.16 113	0.14 117	0.19 57	0.14 51	0.11 66	0.14 138	0.10 62	0.11 129	0.12 8	0.10 7	0.06 50	0.04 2	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 88	0.12 296	0.28 237	0.19 173	0.08 30	0.17 152	0.15 172	0.22 113	0.18 136	0.11 66	0.14 138	0.10 62	0.11 129	0.17 126	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 88	0.11 233	0.26 208	0.19 173	0.07 3	0.14 46	0.14 117	0.21 95	0.18 136	0.12 100	0.15 153	0.11 100	0.12 166	0.13 16	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 88	0.13 369	0.28 237	0.20 250	0.09 61	0.16 113	0.15 172	0.20 78	0.16 82	0.11 66	0.14 138	0.09 30	0.13 217	0.18 156	0.10 7	0.06 50	0.04 2	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.06 152

aanet-new-32k	0.12 88	0.11 233	0.27 220	0.20 250	0.09 61	0.18 180	0.13 81	0.18 45	0.13 33	0.12 100	0.12 78	0.13 159	0.13 217	0.14 36	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 88	0.11 233	0.27 220	0.20 250	0.09 61	0.18 180	0.13 81	0.18 45	0.13 33	0.12 100	0.12 78	0.13 159	0.13 217	0.14 36	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 88	0.11 233	0.35 326	0.20 250	0.08 30	0.16 113	0.14 117	0.19 57	0.14 51	0.12 100	0.14 138	0.12 136	0.12 166	0.15 76	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.07 248	0.07 194	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 88	0.11 233	0.22 157	0.19 173	0.11 198	0.16 113	0.14 117	0.19 57	0.15 69	0.13 138	0.16 174	0.11 100	0.12 166	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.06 107	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 88	0.11 233	0.28 237	0.20 250	0.08 30	0.15 67	0.13 81	0.22 113	0.19 156	0.12 100	0.14 138	0.12 136	0.12 166	0.15 76	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 88	0.11 233	0.26 208	0.20 250	0.08 30	0.14 46	0.12 41	0.21 95	0.19 156	0.12 100	0.12 78	0.12 136	0.11 129	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 88	0.12 296	0.27 220	0.21 309	0.09 61	0.19 215	0.14 117	0.24 156	0.17 113	0.12 100	0.13 98	0.11 100	0.12 166	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 88	0.11 233	0.23 173	0.22 383	0.09 61	0.16 113	0.14 117	0.24 156	0.19 156	0.12 100	0.11 55	0.09 30	0.13 217	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.04 2	0.07 168	0.05 74	0.08 284	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 88	0.11 233	0.25 198	0.21 309	0.08 30	0.13 34	0.14 117	0.25 176	0.21 208	0.12 100	0.15 153	0.09 30	0.14 254	0.15 76	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 88	0.11 233	0.24 184	0.20 250	0.09 61	0.19 215	0.15 172	0.26 198	0.20 186	0.11 66	0.12 78	0.10 62	0.13 217	0.17 126	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 88	0.10 152	0.21 140	0.21 309	0.11 198	0.20 258	0.16 226	0.21 95	0.17 113	0.12 100	0.17 193	0.11 100	0.12 166	0.14 36	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 88	0.08 44	0.18 93	0.18 114	0.13 359	0.20 258	0.16 226	0.23 136	0.18 136	0.12 100	0.15 153	0.14 193	0.13 217	0.13 16	0.12 124	0.06 50	0.04 2	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 88	0.09 92	0.17 75	0.19 173	0.11 198	0.14 46	0.16 226	0.21 95	0.20 186	0.10 40	0.17 193	0.11 100	0.12 166	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.08 335	0.05 7	0.06 152

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 88	0.08 44	0.29 251	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.14 117	0.19 57	0.17 113	0.11 66	0.14 138	0.11 100	0.12 166	0.13 16	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.05 7	0.19 637

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 88	0.09 92	0.18 93	0.18 114	0.09 61	0.13 34	0.16 226	0.25 176	0.21 208	0.11 66	0.16 174	0.09 30	0.11 129	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.07 248	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 88	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 67	0.15 172	0.24 156	0.17 113	0.13 138	0.15 153	0.16 237	0.13 217	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 88	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 113	0.15 172	0.25 176	0.16 82	0.14 169	0.15 153	0.17 249	0.12 166	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 88	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 180	0.16 226	0.25 176	0.16 82	0.16 221	0.16 174	0.18 262	0.13 217	0.17 126	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 88	0.13 369	0.15 24	0.19 173	0.10 136	0.15 67	0.17 278	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 100	0.21 399	0.14 36	0.22 453	0.08 308	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.08 284	0.07 252

Selective-IGEV-i32	0.12 88	0.09 92	0.22 157	0.19 173	0.10 136	0.15 67	0.14 117	0.27 214	0.15 69	0.13 138	0.14 138	0.13 159	0.08 16	0.21 239	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 88	0.09 92	0.21 140	0.18 114	0.13 359	0.18 180	0.16 226	0.24 156	0.20 186	0.16 221	0.21 257	0.09 30	0.09 40	0.13 16	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

DispViT+	0.12 88	0.07 4	0.19 108	0.15 7	0.16 508	0.10 18	0.12 41	0.26 198	0.23 253	0.13 138	0.11 55	0.10 62	0.08 16	0.21 239	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 88	0.12 296	0.21 140	0.18 114	0.11 198	0.24 373	0.12 41	0.19 57	0.18 136	0.10 40	0.13 98	0.11 100	0.09 40	0.19 188	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 88	0.09 92	0.20 126	0.18 114	0.12 275	0.19 215	0.16 226	0.20 78	0.14 51	0.12 100	0.15 153	0.10 62	0.09 40	0.16 107	0.10 7	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.08 284	0.08 340

GSStereo	0.12 88	0.09 92	0.20 126	0.17 58	0.12 275	0.19 215	0.16 226	0.26 198	0.18 136	0.13 138	0.15 153	0.10 62	0.09 40	0.16 107	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.08 284	0.08 340

gasm-f	0.12 88	0.09 92	0.19 108	0.18 114	0.12 275	0.18 180	0.18 329	0.20 78	0.14 51	0.12 100	0.19 225	0.10 62	0.11 129	0.16 107	0.11 50	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.09 373	0.08 340

Replicate-Monster	0.12 88	0.10 152	0.32 286	0.16 26	0.08 30	0.17 152	0.10 10	0.22 113	0.19 156	0.11 66	0.10 42	0.10 62	0.09 40	0.19 188	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.08 340

3w_stereo	0.12 88	0.11 233	0.18 93	0.18 114	0.08 30	0.16 113	0.15 172	0.27 214	0.19 156	0.12 100	0.12 78	0.07 2	0.12 166	0.15 76	0.11 50	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 88	0.08 44	0.14 8	0.18 114	0.09 61	0.16 113	0.15 172	0.25 176	0.21 208	0.13 138	0.16 174	0.08 5	0.12 166	0.16 107	0.13 183	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GREAT-IGEV	0.12 88	0.09 92	0.25 198	0.16 26	0.11 198	0.14 46	0.16 226	0.17 32	0.17 113	0.10 40	0.15 153	0.09 30	0.09 40	0.18 156	0.10 7	0.06 50	0.07 399	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.10 475
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 88	0.11 233	0.22 157	0.19 173	0.10 136	0.15 67	0.17 278	0.20 78	0.16 82	0.11 66	0.13 98	0.13 159	0.08 16	0.22 259	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.07 252

AIO_test	0.12 88	0.09 92	0.20 126	0.19 173	0.11 198	0.15 67	0.17 278	0.19 57	0.16 82	0.11 66	0.13 98	0.14 193	0.09 40	0.20 212	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

GIP-stereo	0.12 88	0.09 92	0.20 126	0.19 173	0.11 198	0.16 113	0.14 117	0.29 254	0.18 136	0.11 66	0.16 174	0.13 159	0.09 40	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 88	0.08 44	0.17 75	0.18 114	0.13 359	0.09 3	0.11 26	0.16 23	0.15 69	0.10 40	0.08 15	0.10 62	0.10 87	0.21 239	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.16 598	0.24 676

RSM++	0.12 88	0.09 92	0.19 108	0.20 250	0.09 61	0.17 152	0.15 172	0.21 95	0.19 156	0.12 100	0.12 78	0.14 193	0.09 40	0.20 212	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.07 194	0.05 35

RSM	0.12 88	0.09 92	0.20 126	0.20 250	0.09 61	0.16 113	0.15 172	0.23 136	0.18 136	0.13 138	0.13 98	0.15 215	0.09 40	0.21 239	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 88	0.08 44	0.29 251	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.14 117	0.19 57	0.17 113	0.11 66	0.14 138	0.11 100	0.12 166	0.13 16	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.05 7	0.19 637

Selective-IGEV	0.12 88	0.09 92	0.22 157	0.19 173	0.10 136	0.15 67	0.14 117	0.27 214	0.15 69	0.13 138	0.14 138	0.13 159	0.08 16	0.21 239	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.05 35

GEAR-Net	0.13 137	0.09 92	0.23 173	0.21 309	0.10 136	0.15 67	0.15 172	0.29 254	0.16 82	0.12 100	0.15 153	0.12 136	0.12 166	0.17 126	0.14 222	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.07 194	0.07 252

GELT-Stereo	0.13 137	0.09 92	0.16 51	0.20 250	0.14 411	0.14 46	0.15 172	0.33 314	0.23 253	0.14 169	0.11 55	0.11 100	0.11 129	0.16 107	0.11 50	0.05 9	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.05 7	0.05 35

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 137	0.11 233	0.22 157	0.20 250	0.09 61	0.19 215	0.10 10	0.19 57	0.17 113	0.14 169	0.11 55	0.11 100	0.11 129	0.14 36	0.11 50	0.08 308	0.07 399	0.11 517	0.09 446	0.09 373	0.08 340

PhaseNet	0.13 137	0.09 92	0.19 108	0.18 114	0.11 198	0.16 113	0.14 117	0.24 156	0.17 113	0.11 66	0.12 78	0.16 237	0.12 166	0.19 188	0.16 285	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.07 194	0.07 252

DF	0.13 137	0.09 92	0.21 140	0.18 114	0.10 136	0.17 152	0.15 172	0.25 176	0.17 113	0.13 138	0.22 271	0.19 282	0.11 129	0.20 212	0.14 222	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.06 107	0.06 152

aanet-new-78k	0.13 137	0.11 233	0.44 456	0.21 309	0.08 30	0.14 46	0.14 117	0.21 95	0.16 82	0.10 40	0.13 98	0.10 62	0.13 217	0.18 156	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.05 35

aanet-new	0.13 137	0.11 233	0.30 262	0.20 250	0.13 359	0.20 258	0.14 117	0.23 136	0.16 82	0.12 100	0.13 98	0.09 30	0.15 274	0.19 188	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.07 194	0.06 152

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 137	0.09 92	0.19 108	0.18 114	0.14 411	0.19 215	0.15 172	0.25 176	0.22 227	0.15 192	0.20 242	0.10 62	0.09 40	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 137	0.09 92	0.22 157	0.18 114	0.14 411	0.18 180	0.15 172	0.23 136	0.21 208	0.16 221	0.22 271	0.10 62	0.09 40	0.15 76	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 137	0.09 92	0.20 126	0.18 114	0.14 411	0.18 180	0.15 172	0.25 176	0.22 227	0.16 221	0.21 257	0.09 30	0.09 40	0.13 16	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 137	0.11 233	0.38 375	0.17 58	0.11 198	0.17 152	0.14 117	0.23 136	0.17 113	0.11 66	0.14 138	0.13 159	0.11 129	0.14 36	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1	0.13 137	0.07 4	0.16 51	0.17 58	0.11 198	0.17 152	0.16 226	0.32 299	0.22 227	0.15 192	0.17 193	0.20 297	0.13 217	0.14 36	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

VMStereo-Base	0.13 137	0.08 44	0.22 157	0.15 7	0.09 61	0.18 180	0.13 81	0.24 156	0.25 286	0.14 169	0.22 271	0.17 249	0.12 166	0.19 188	0.13 183	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.07 252

BStereo	0.13 137	0.10 152	0.42 432	0.18 114	0.11 198	0.13 34	0.14 117	0.24 156	0.22 227	0.12 100	0.11 55	0.12 136	0.09 40	0.16 107	0.14 222	0.05 9	0.06 257	0.06 54	0.08 335	0.05 7	0.06 152

NLSM3	0.13 137	0.10 152	0.17 75	0.21 309	0.13 359	0.18 180	0.16 226	0.30 275	0.24 271	0.11 66	0.15 153	0.12 136	0.13 217	0.17 126	0.15 258	0.05 9	0.05 39	0.08 273	0.08 335	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 137	0.08 44	0.19 108	0.19 173	0.16 508	0.12 27	0.15 172	0.18 45	0.18 136	0.11 66	0.10 42	0.13 159	0.12 166	0.23 269	0.19 381	0.08 308	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.21 649	0.06 152

GASTEREO	0.13 137	0.12 296	0.21 140	0.23 444	0.10 136	0.18 180	0.15 172	0.26 198	0.18 136	0.17 240	0.16 174	0.11 100	0.13 217	0.19 188	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.07 248	0.06 107	0.06 152

MSCF	0.13 137	0.12 296	0.21 140	0.22 383	0.10 136	0.16 113	0.15 172	0.26 198	0.18 136	0.17 240	0.16 174	0.11 100	0.13 217	0.18 156	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.07 248	0.06 107	0.06 152

water-stereo	0.13 137	0.08 44	0.20 126	0.19 173	0.10 136	0.17 152	0.14 117	0.25 176	0.19 156	0.17 240	0.23 282	0.15 215	0.15 274	0.12 8	0.13 183	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.05 35

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 137	0.09 92	0.24 184	0.20 250	0.10 136	0.15 67	0.14 117	0.22 113	0.16 82	0.12 100	0.19 225	0.15 215	0.11 129	0.13 16	0.17 318	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.07 194	0.06 152

LG-Stereo	0.13 137	0.10 152	0.24 184	0.20 250	0.09 61	0.16 113	0.18 329	0.21 95	0.18 136	0.11 66	0.17 193	0.09 30	0.09 40	0.15 76	0.14 222	0.05 9	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.05 35

S2M2_L	0.13 137	0.11 233	0.20 126	0.16 26	0.12 275	0.12 27	0.07 1	0.18 45	0.20 186	0.12 100	0.15 153	0.14 193	0.12 166	0.15 76	0.14 222	0.13 576	0.09 528	0.09 375	0.10 494	0.11 499	0.09 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 137	0.14 423	0.19 108	0.26 578	0.09 61	0.15 67	0.13 81	0.22 113	0.18 136	0.12 100	0.11 55	0.10 62	0.13 217	0.21 239	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 137	0.37 665	0.36 346	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 41	0.17 32	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 87	0.20 212	0.10 7	0.09 415	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.24 663	0.05 35

castereo++	0.13 137	0.10 152	0.18 93	0.18 114	0.10 136	0.27 428	0.13 81	0.23 136	0.23 253	0.11 66	0.13 98	0.16 237	0.10 87	0.18 156	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 137	0.09 92	0.24 184	0.19 173	0.10 136	0.17 152	0.19 378	0.22 113	0.16 82	0.14 169	0.11 55	0.13 159	0.10 87	0.24 285	0.18 347	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.07 194	0.06 152
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 137	0.10 152	0.22 157	0.19 173	0.10 136	0.19 215	0.17 278	0.19 57	0.19 156	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.11 129	0.24 285	0.16 285	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.06 152

mms	0.13 137	0.11 233	0.19 108	0.19 173	0.12 275	0.16 113	0.17 278	0.20 78	0.17 113	0.13 138	0.17 193	0.14 193	0.09 40	0.24 285	0.14 222	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.07 194	0.07 252

ours_stereo	0.13 137	0.11 233	0.23 173	0.20 250	0.11 198	0.17 152	0.18 329	0.20 78	0.19 156	0.13 138	0.18 216	0.14 193	0.10 87	0.23 269	0.14 222	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.06 107	0.05 35

RAStereo	0.13 137	0.12 296	0.27 220	0.22 383	0.11 198	0.15 67	0.18 329	0.23 136	0.23 253	0.13 138	0.17 193	0.11 100	0.09 40	0.15 76	0.13 183	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.06 163	0.07 194	0.05 35

Occ-G	0.13 137	0.08 44	0.21 140	0.17 58	0.10 136	0.15 67	0.19 378	0.22 113	0.19 156	0.13 138	0.19 225	0.21 311	0.11 129	0.17 126	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.07 194	0.06 152

Pointernet	0.13 137	0.07 4	0.27 220	0.19 173	0.11 198	0.20 258	0.12 41	0.31 287	0.24 271	0.15 192	0.15 153	0.13 159	0.11 129	0.17 126	0.13 183	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 137	0.10 152	0.22 157	0.20 250	0.09 61	0.16 113	0.15 172	0.27 214	0.16 82	0.13 138	0.15 153	0.13 159	0.08 16	0.18 156	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.06 152

gcap-zeroshot	0.13 137	0.09 92	0.22 157	0.17 58	0.14 411	0.19 215	0.15 172	0.25 176	0.22 227	0.15 192	0.20 242	0.10 62	0.09 40	0.13 16	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 137	0.09 92	0.20 126	0.18 114	0.14 411	0.19 215	0.15 172	0.25 176	0.22 227	0.15 192	0.20 242	0.10 62	0.09 40	0.14 36	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

trnet	0.13 137	0.08 44	0.21 140	0.15 7	0.07 3	0.21 292	0.12 41	0.24 156	0.24 271	0.16 221	0.21 257	0.15 215	0.13 217	0.18 156	0.13 183	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.05 35

MoCha-V2	0.13 137	0.08 44	0.26 208	0.23 444	0.09 61	0.16 113	0.15 172	0.26 198	0.16 82	0.15 192	0.15 153	0.13 159	0.14 254	0.20 212	0.11 50	0.06 50	0.07 399	0.06 54	0.06 163	0.06 107	0.05 35

IGEV++	0.13 137	0.10 152	0.23 173	0.21 309	0.10 136	0.15 67	0.15 172	0.29 254	0.16 82	0.12 100	0.15 153	0.12 136	0.12 166	0.17 126	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.05 74	0.07 194	0.07 252

testlalala	0.13 137	0.09 92	0.22 157	0.17 58	0.14 411	0.19 215	0.15 172	0.25 176	0.22 227	0.15 192	0.20 242	0.10 62	0.09 40	0.13 16	0.11 50	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 137	0.09 92	0.23 173	0.18 114	0.19 582	0.19 215	0.16 226	0.23 136	0.14 51	0.13 138	0.17 193	0.13 159	0.16 299	0.16 107	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.08 335	0.07 194	0.06 152

LoS_RVC	0.13 137	0.10 152	0.19 108	0.18 114	0.16 508	0.20 258	0.18 329	0.20 78	0.17 113	0.13 138	0.19 225	0.12 136	0.15 274	0.17 126	0.13 183	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.05 7	0.12 540

EGLCR-Stereo	0.13 137	0.08 44	0.20 126	0.18 114	0.09 61	0.21 292	0.13 81	0.27 214	0.21 208	0.13 138	0.10 42	0.15 215	0.09 40	0.20 212	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.06 152

CREStereo	0.13 137	0.08 44	0.21 140	0.14 3	0.08 30	0.22 325	0.15 172	0.25 176	0.24 271	0.16 221	0.21 257	0.14 193	0.13 217	0.18 156	0.13 183	0.09 415	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.07 194	0.06 152
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
FAST (zero-shot)	0.14 180	0.10 152	0.22 157	0.23 444	0.26 659	0.14 46	0.15 172	0.23 136	0.15 69	0.11 66	0.14 138	0.12 136	0.12 166	0.18 156	0.13 183	0.09 415	0.09 528	0.07 168	0.08 335	0.07 194	0.09 415

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 180	0.21 570	0.47 484	0.17 58	0.12 275	0.15 67	0.14 117	0.24 156	0.16 82	0.11 66	0.14 138	0.12 136	0.10 87	0.14 36	0.10 7	0.06 50	0.06 257	0.06 54	0.08 335	0.05 7	0.07 252

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 180	0.19 542	0.70 608	0.17 58	0.12 275	0.13 34	0.14 117	0.24 156	0.17 113	0.10 40	0.12 78	0.10 62	0.10 87	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 39	0.06 54	0.07 248	0.05 7	0.07 252

PSi22	0.14 180	0.13 369	0.29 251	0.19 173	0.09 61	0.17 152	0.12 41	0.28 237	0.23 253	0.13 138	0.14 138	0.22 323	0.13 217	0.29 389	0.14 222	0.06 50	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 194	0.06 152

Anonymus123	0.14 180	0.10 152	0.42 432	0.18 114	0.11 198	0.36 566	0.14 117	0.28 237	0.22 227	0.12 100	0.11 55	0.12 136	0.09 40	0.16 107	0.14 222	0.05 9	0.06 257	0.06 54	0.08 335	0.05 7	0.06 152

252Zero-FE	0.14 180	0.07 4	0.17 75	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.11 26	0.21 95	0.19 156	0.77 690	0.11 55	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.06 152

Zero-FE251	0.14 180	0.09 92	0.24 184	0.17 58	0.09 61	0.20 258	0.13 81	0.20 78	0.14 51	0.61 670	0.13 98	0.13 159	0.11 129	0.14 36	0.16 285	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.05 7	0.05 35

DA	0.14 180	0.10 152	0.18 93	0.21 309	0.10 136	0.29 470	0.16 226	0.28 237	0.20 186	0.14 169	0.17 193	0.16 237	0.14 254	0.17 126	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.07 194	0.07 252

GGEV	0.14 180	0.10 152	0.18 93	0.21 309	0.10 136	0.29 470	0.16 226	0.28 237	0.20 186	0.14 169	0.17 193	0.16 237	0.14 254	0.17 126	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.07 194	0.07 252

FlowAnything_test	0.14 180	0.11 233	0.21 140	0.21 309	0.12 275	0.17 152	0.16 226	0.25 176	0.16 82	0.15 192	0.13 98	0.15 215	0.14 254	0.18 156	0.16 285	0.10 470	0.07 399	0.11 517	0.12 574	0.08 284	0.09 415

depthmonostereo	0.14 180	0.09 92	0.19 108	0.19 173	0.08 30	0.20 258	0.15 172	0.27 214	0.23 253	0.16 221	0.18 216	0.14 193	0.17 331	0.19 188	0.13 183	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.05 74	0.05 7	0.05 35

DVStereo	0.14 180	0.08 44	0.18 93	0.18 114	0.09 61	0.21 292	0.14 117	0.24 156	0.21 208	0.21 289	0.21 257	0.15 215	0.14 254	0.23 269	0.15 258	0.07 135	0.06 257	0.06 54	0.06 163	0.05 7	0.05 35

SCV_C0	0.14 180	0.11 233	0.25 198	0.19 173	0.12 275	0.15 67	0.16 226	0.30 275	0.22 227	0.13 138	0.15 153	0.13 159	0.09 40	0.24 285	0.10 7	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.09 373	0.06 152

SCV	0.14 180	0.14 423	0.24 184	0.21 309	0.11 198	0.15 67	0.16 226	0.31 287	0.18 136	0.11 66	0.15 153	0.13 159	0.10 87	0.23 269	0.11 50	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.06 152

castereo	0.14 180	0.10 152	0.19 108	0.18 114	0.10 136	0.20 258	0.19 378	0.30 275	0.27 309	0.13 138	0.18 216	0.16 237	0.16 299	0.15 76	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.06 107	0.05 35

tt45	0.14 180	0.09 92	0.22 157	0.19 173	0.11 198	0.23 350	0.18 329	0.22 113	0.17 113	0.15 192	0.13 98	0.14 193	0.10 87	0.30 405	0.14 222	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.07 194	0.07 252

999	0.14 180	0.08 44	0.24 184	0.19 173	0.11 198	0.20 258	0.17 278	0.24 156	0.18 136	0.13 138	0.16 174	0.14 193	0.11 129	0.36 452	0.15 258	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.07 252

fffy	0.14 180	0.11 233	0.24 184	0.20 250	0.10 136	0.19 215	0.18 329	0.22 113	0.19 156	0.13 138	0.16 174	0.15 215	0.13 217	0.25 315	0.14 222	0.06 50	0.06 257	0.08 273	0.06 163	0.07 194	0.06 152

WCG-NET	0.14 180	0.09 92	0.23 173	0.18 114	0.08 30	0.18 180	0.17 278	0.21 95	0.28 328	0.18 259	0.21 257	0.15 215	0.12 166	0.18 156	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

WCG-NET（raft）	0.14 180	0.09 92	0.23 173	0.17 58	0.08 30	0.19 215	0.16 226	0.23 136	0.26 298	0.18 259	0.19 225	0.20 297	0.12 166	0.21 239	0.12 124	0.06 50	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 180	0.11 233	0.32 286	0.19 173	0.11 198	0.18 180	0.17 278	0.20 78	0.22 227	0.14 169	0.24 296	0.15 215	0.10 87	0.18 156	0.12 124	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.10 449	0.06 152

ff7	0.14 180	0.12 296	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.27 214	0.20 186	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.07 252

IGEVStereo-DCA	0.14 180	0.11 233	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.20 258	0.18 329	0.27 214	0.20 186	0.15 192	0.12 78	0.14 193	0.12 166	0.28 369	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.07 252

ffff	0.14 180	0.12 296	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.27 214	0.20 186	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.07 252

11t	0.14 180	0.12 296	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.27 214	0.20 186	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.07 252

MaDis-Stereo	0.14 180	0.13 369	0.26 208	0.19 173	0.14 411	0.16 113	0.13 81	0.25 176	0.21 208	0.13 138	0.14 138	0.14 193	0.11 129	0.17 126	0.17 318	0.08 308	0.07 399	0.08 273	0.06 163	0.07 194	0.06 152

UniTT-Stereo	0.14 180	0.10 152	0.30 262	0.21 309	0.13 359	0.17 152	0.13 81	0.19 57	0.18 136	0.15 192	0.20 242	0.10 62	0.11 129	0.18 156	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.06 152

CASnet	0.14 180	0.12 296	0.22 157	0.22 383	0.08 30	0.16 113	0.15 172	0.27 214	0.25 286	0.22 299	0.20 242	0.15 215	0.11 129	0.17 126	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.11 517	0.09 446	0.08 284	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 180	0.14 423	0.33 303	0.20 250	0.09 61	0.21 292	0.10 10	0.26 198	0.20 186	0.18 259	0.19 225	0.15 215	0.13 217	0.17 126	0.13 183	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.05 74	0.06 107	0.06 152

anonymousdsp	0.14 180	0.12 296	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.28 237	0.20 186	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.07 252

LoS	0.14 180	0.08 44	0.27 220	0.16 26	0.09 61	0.22 325	0.14 117	0.26 198	0.26 298	0.15 192	0.18 216	0.18 262	0.13 217	0.22 259	0.14 222	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.06 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 180	0.08 44	0.19 108	0.17 58	0.22 626	0.18 180	0.16 226	0.23 136	0.19 156	0.14 169	0.17 193	0.14 193	0.10 87	0.18 156	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.08 284	0.18 630

ProNet	0.14 180	0.12 296	0.25 198	0.19 173	0.11 198	0.19 215	0.19 378	0.27 214	0.20 186	0.14 169	0.13 98	0.13 159	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.07 194	0.07 252

MC-Stereo	0.14 180	0.09 92	0.25 198	0.21 309	0.09 61	0.18 180	0.16 226	0.23 136	0.19 156	0.18 259	0.23 282	0.16 237	0.13 217	0.22 259	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.05 35

ccc-4	0.14 180	0.12 296	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.27 214	0.20 186	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.07 252

IGEV-Stereo	0.14 180	0.12 296	0.27 220	0.19 173	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.28 237	0.20 186	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.12 166	0.24 285	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.07 252
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 180	0.13 369	0.24 184	0.25 543	0.11 198	0.11 20	0.18 329	0.32 299	0.23 253	0.12 100	0.12 78	0.18 262	0.12 166	0.14 36	0.13 183	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.05 74	0.07 194	0.06 152
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
quiztm	0.15 217	0.15 462	0.25 198	0.22 383	0.14 411	0.17 152	0.17 278	0.33 314	0.21 208	0.18 259	0.21 257	0.14 193	0.10 87	0.17 126	0.14 222	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.08 284	0.05 35

DN	0.15 217	0.08 44	0.27 220	0.19 173	0.14 411	0.21 292	0.18 329	0.28 237	0.24 271	0.14 169	0.16 174	0.18 262	0.10 87	0.21 239	0.13 183	0.11 515	0.07 399	0.08 273	0.08 335	0.08 284	0.10 475

RT-Monster	0.15 217	0.08 44	0.21 140	0.17 58	0.14 411	0.20 258	0.11 26	0.29 254	0.32 390	0.24 323	0.22 271	0.17 249	0.13 217	0.18 156	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.07 252

MM-Stereo_test2	0.15 217	0.10 152	0.44 456	0.23 444	0.11 198	0.21 292	0.21 462	0.27 214	0.22 227	0.15 192	0.16 174	0.13 159	0.11 129	0.20 212	0.13 183	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.05 35

HART	0.15 217	0.11 233	0.30 262	0.21 309	0.09 61	0.17 152	0.16 226	0.30 275	0.19 156	0.15 192	0.25 308	0.17 249	0.09 40	0.21 239	0.12 124	0.06 50	0.07 399	0.07 168	0.05 74	0.08 284	0.06 152

HUF	0.15 217	0.11 233	0.38 375	0.17 58	0.11 198	0.16 113	0.17 278	0.22 113	0.20 186	0.11 66	0.13 98	0.14 193	0.11 129	0.18 156	0.12 124	0.07 135	0.20 678	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.14 583

rvit_stereo_0080	0.15 217	0.13 369	0.25 198	0.19 173	0.13 359	0.15 67	0.20 431	0.28 237	0.24 271	0.15 192	0.17 193	0.19 282	0.13 217	0.19 188	0.15 258	0.11 515	0.08 491	0.08 273	0.08 335	0.10 449	0.07 252

RAFT-Stereo-weight	0.15 217	0.09 92	0.26 208	0.20 250	0.10 136	0.19 215	0.17 278	0.36 370	0.29 347	0.24 323	0.20 242	0.19 282	0.10 87	0.18 156	0.15 258	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.06 107	0.05 35

whm_eth	0.15 217	0.13 369	0.25 198	0.19 173	0.13 359	0.15 67	0.20 431	0.28 237	0.24 271	0.15 192	0.17 193	0.19 282	0.13 217	0.19 188	0.15 258	0.11 515	0.08 491	0.08 273	0.08 335	0.10 449	0.07 252

CAS	0.15 217	0.07 4	0.21 140	0.41 685	0.16 508	0.20 258	0.18 329	0.22 113	0.19 156	0.15 192	0.19 225	0.11 100	0.09 40	0.14 36	0.13 183	0.29 692	0.04 2	0.06 54	0.04 1	0.06 107	0.14 583

CroCo-Stereo Lap2	0.15 217	0.15 462	0.28 237	0.25 543	0.18 555	0.11 20	0.19 378	0.28 237	0.21 208	0.13 138	0.16 174	0.15 215	0.12 166	0.17 126	0.14 222	0.07 135	0.07 399	0.08 273	0.06 163	0.08 284	0.07 252

GLC_STEREO	0.15 217	0.10 152	0.24 184	0.21 309	0.09 61	0.17 152	0.15 172	0.23 136	0.27 309	0.17 240	0.20 242	0.17 249	0.11 129	0.23 269	0.16 285	0.07 135	0.09 528	0.09 375	0.08 335	0.07 194	0.06 152

CREStereo++_RVC	0.15 217	0.08 44	0.26 208	0.17 58	0.11 198	0.18 180	0.13 81	0.22 113	0.30 364	0.21 289	0.30 367	0.13 159	0.11 129	0.16 107	0.15 258	0.07 135	0.04 2	0.06 54	0.15 628	0.06 107	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 217	0.09 92	0.28 237	0.16 26	0.08 30	0.25 393	0.14 117	0.23 136	0.28 328	0.24 323	0.30 367	0.16 237	0.12 166	0.17 126	0.13 183	0.08 308	0.07 399	0.06 54	0.05 74	0.06 107	0.07 252

XX-TBD	0.15 217	0.18 526	0.28 237	0.22 383	0.10 136	0.22 325	0.15 172	0.22 113	0.27 309	0.22 299	0.26 320	0.14 193	0.12 166	0.16 107	0.13 183	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.07 194	0.06 152

PMTNet	0.15 217	0.08 44	0.23 173	0.15 7	0.09 61	0.23 350	0.16 226	0.25 176	0.23 253	0.17 240	0.21 257	0.16 237	0.14 254	0.22 259	0.13 183	0.29 692	0.05 39	0.06 54	0.04 1	0.07 194	0.06 152

Weightmod_eth	0.16 233	0.11 233	0.20 126	0.21 309	0.13 359	0.20 258	0.18 329	0.25 176	0.19 156	0.17 240	0.25 308	0.19 282	0.17 331	0.25 315	0.14 222	0.16 632	0.08 491	0.08 273	0.08 335	0.09 373	0.05 35

Weightmod	0.16 233	0.12 296	0.19 108	0.20 250	0.10 136	0.24 373	0.17 278	0.25 176	0.21 208	0.18 259	0.29 351	0.19 282	0.15 274	0.27 354	0.16 285	0.09 415	0.10 563	0.08 273	0.08 335	0.09 373	0.08 340

SE	0.16 233	0.14 423	0.19 108	0.21 309	0.11 198	0.23 350	0.16 226	0.28 237	0.20 186	0.20 275	0.27 329	0.15 215	0.17 331	0.15 76	0.14 222	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.11 499	0.08 340

FE-Mocha	0.16 233	0.10 152	0.33 303	0.19 173	0.13 359	0.19 215	0.15 172	0.35 351	0.22 227	0.24 323	0.24 296	0.20 297	0.14 254	0.17 126	0.17 318	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.06 152

zero-FE	0.16 233	0.08 44	0.81 634	0.19 173	0.18 555	0.12 27	0.15 172	0.19 57	0.19 156	0.10 40	0.10 42	0.13 159	0.12 166	0.21 239	0.19 381	0.08 308	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.19 637	0.06 152

xyz-stereo-finetune	0.16 233	0.12 296	0.23 173	0.16 26	0.08 30	0.23 350	0.20 431	0.29 254	0.31 378	0.19 267	0.22 271	0.19 282	0.15 274	0.29 389	0.20 404	0.06 50	0.06 257	0.08 273	0.06 163	0.06 107	0.06 152

Reg-Stereo(zero)	0.16 233	0.07 4	0.36 346	0.19 173	0.10 136	0.19 215	0.14 117	0.28 237	0.24 271	0.22 299	0.20 242	0.24 360	0.18 362	0.21 239	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.06 107	0.06 152

tg	0.16 233	0.11 233	0.25 198	0.21 309	0.11 198	0.23 350	0.15 172	0.34 327	0.24 271	0.20 275	0.25 308	0.19 282	0.12 166	0.24 285	0.15 258	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.09 446	0.08 284	0.07 252

rvit_stereo_0083	0.16 233	0.12 296	0.26 208	0.21 309	0.13 359	0.17 152	0.17 278	0.22 113	0.34 414	0.16 221	0.21 257	0.19 282	0.16 299	0.21 239	0.16 285	0.11 515	0.10 563	0.10 458	0.08 335	0.09 373	0.07 252

rvit_stereo_0081_aga	0.16 233	0.14 423	0.28 237	0.21 309	0.13 359	0.19 215	0.17 278	0.23 136	0.24 271	0.17 240	0.21 257	0.19 282	0.13 217	0.19 188	0.14 222	0.11 515	0.08 491	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.07 252

rvit_stereo_0081	0.16 233	0.11 233	0.24 184	0.21 309	0.12 275	0.16 113	0.17 278	0.22 113	0.33 404	0.16 221	0.18 216	0.18 262	0.14 254	0.20 212	0.16 285	0.11 515	0.08 491	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.07 252

rvit_stereo_0082	0.16 233	0.11 233	0.24 184	0.21 309	0.12 275	0.16 113	0.17 278	0.22 113	0.33 404	0.16 221	0.18 216	0.18 262	0.14 254	0.20 212	0.16 285	0.11 515	0.08 491	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.07 252

CAS++	0.16 233	0.12 296	0.27 220	0.18 114	0.12 275	0.17 152	0.15 172	0.42 444	0.24 271	0.19 267	0.18 216	0.13 159	0.10 87	0.21 239	0.12 124	0.12 555	0.10 563	0.11 517	0.08 335	0.10 449	0.09 415
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 233	0.12 296	0.26 208	0.22 383	0.14 411	0.25 393	0.23 518	0.29 254	0.21 208	0.15 192	0.13 98	0.12 136	0.13 217	0.25 315	0.13 183	0.07 135	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.08 340

MIF-Stereo (partial)	0.16 233	0.10 152	0.34 315	0.21 309	0.15 475	0.15 67	0.13 81	0.28 237	0.25 286	0.17 240	0.26 320	0.15 215	0.16 299	0.25 315	0.17 318	0.09 415	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.09 373	0.08 340

RCA-Stereo	0.16 233	0.09 92	0.25 198	0.20 250	0.10 136	0.19 215	0.17 278	0.36 370	0.35 431	0.20 275	0.25 308	0.17 249	0.17 331	0.18 156	0.14 222	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.05 35

test-3	0.16 233	0.09 92	0.31 277	0.21 309	0.11 198	0.18 180	0.16 226	0.30 275	0.27 309	0.26 346	0.16 174	0.22 323	0.12 166	0.26 334	0.18 347	0.06 50	0.04 2	0.08 273	0.08 335	0.06 107	0.06 152

test_1	0.16 233	0.09 92	0.31 277	0.21 309	0.11 198	0.18 180	0.16 226	0.30 275	0.27 309	0.25 333	0.16 174	0.22 323	0.12 166	0.26 334	0.18 347	0.06 50	0.04 2	0.08 273	0.08 335	0.06 107	0.06 152

iRaftStereo_RVC	0.16 233	0.12 296	0.26 208	0.21 309	0.11 198	0.20 258	0.17 278	0.32 299	0.23 253	0.20 275	0.25 308	0.18 262	0.12 166	0.20 212	0.15 258	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.09 446	0.08 284	0.07 252

raftrobust	0.16 233	0.13 369	0.29 251	0.22 383	0.15 475	0.19 215	0.13 81	0.32 299	0.26 298	0.26 346	0.20 242	0.19 282	0.17 331	0.21 239	0.15 258	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.07 252

test_xeample3	0.16 233	0.11 233	0.56 550	0.19 173	0.12 275	0.20 258	0.18 329	0.35 351	0.20 186	0.16 221	0.12 78	0.13 159	0.12 166	0.24 285	0.15 258	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.08 335	0.07 194	0.07 252

monster_256*512	0.17 254	0.12 296	0.18 93	0.23 444	0.13 359	0.21 292	0.19 378	0.40 415	0.29 347	0.19 267	0.22 271	0.24 360	0.17 331	0.18 156	0.16 285	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.08 335	0.08 284	0.07 252

SMOE	0.17 254	0.11 233	0.21 140	0.20 250	0.09 61	0.26 417	0.21 462	0.30 275	0.23 253	0.21 289	0.27 329	0.21 311	0.17 331	0.18 156	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.12 556	0.07 248	0.11 499	0.07 252

NLSM1	0.17 254	0.10 152	0.17 75	0.21 309	0.18 555	0.25 393	0.17 278	0.47 498	0.40 498	0.16 221	0.21 257	0.13 159	0.15 274	0.21 239	0.18 347	0.08 308	0.09 528	0.09 375	0.08 335	0.07 194	0.06 152

xyz-stereo-finetune2	0.17 254	0.11 233	0.26 208	0.16 26	0.09 61	0.27 428	0.19 378	0.27 214	0.20 186	0.22 299	0.28 337	0.21 311	0.22 417	0.37 455	0.22 453	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.06 107	0.07 252

MM-Stereo_test3	0.17 254	0.12 296	0.29 251	0.23 444	0.14 411	0.19 215	0.22 491	0.39 401	0.36 444	0.16 221	0.24 296	0.17 249	0.12 166	0.19 188	0.14 222	0.07 135	0.07 399	0.08 273	0.06 163	0.09 373	0.06 152

MM-Stereo_test1	0.17 254	0.10 152	0.39 391	0.23 444	0.11 198	0.20 258	0.22 491	0.33 314	0.29 347	0.22 299	0.21 257	0.15 215	0.14 254	0.23 269	0.13 183	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.09 373	0.06 152

model_zeroshot	0.17 254	0.11 233	0.39 391	0.20 250	0.12 275	0.24 373	0.15 172	0.34 327	0.22 227	0.30 430	0.20 242	0.22 323	0.12 166	0.24 285	0.14 222	0.08 308	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.07 194	0.07 252

rvit_stereo_ft	0.17 254	0.14 423	0.30 262	0.25 543	0.14 411	0.17 152	0.21 462	0.28 237	0.26 298	0.16 221	0.19 225	0.20 297	0.16 299	0.22 259	0.17 318	0.11 515	0.07 399	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.07 252

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 254	0.13 369	0.24 184	0.19 173	0.13 359	0.24 373	0.17 278	0.30 275	0.37 455	0.43 612	0.17 193	0.13 159	0.12 166	0.19 188	0.15 258	0.08 308	0.07 399	0.09 375	0.07 248	0.09 373	0.08 340

AE-Stereo	0.17 254	0.11 233	0.31 277	0.24 502	0.14 411	0.23 350	0.18 329	0.34 327	0.29 347	0.15 192	0.25 308	0.21 311	0.13 217	0.20 212	0.14 222	0.07 135	0.08 491	0.09 375	0.10 494	0.07 194	0.06 152

rrr	0.17 254	0.11 233	0.57 553	0.19 173	0.12 275	0.20 258	0.18 329	0.35 351	0.22 227	0.15 192	0.12 78	0.14 193	0.12 166	0.28 369	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.07 252

plain	0.17 254	0.13 369	0.43 446	0.21 309	0.13 359	0.16 113	0.17 278	0.27 214	0.22 227	0.16 221	0.26 320	0.13 159	0.16 299	0.27 354	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.07 248	0.10 449	0.07 252

MSKI-zero shot	0.17 254	0.09 92	0.43 446	0.20 250	0.11 198	0.21 292	0.15 172	0.32 299	0.21 208	0.23 308	0.24 296	0.23 345	0.10 87	0.31 412	0.13 183	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.06 152

Any-RAFT	0.17 254	0.08 44	0.31 277	0.19 173	0.10 136	0.29 470	0.16 226	0.42 444	0.30 364	0.24 323	0.27 329	0.27 405	0.16 299	0.21 239	0.12 124	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.06 152

RAFT-Test	0.17 254	0.10 152	0.38 375	0.19 173	0.12 275	0.25 393	0.17 278	0.33 314	0.23 253	0.23 308	0.29 351	0.27 405	0.14 254	0.20 212	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.06 152

4D-IteraStereo	0.17 254	0.16 491	0.50 512	0.21 309	0.14 411	0.19 215	0.17 278	0.28 237	0.28 328	0.23 308	0.20 242	0.20 297	0.11 129	0.19 188	0.14 222	0.06 50	0.04 2	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.06 152

anonymousdsp2	0.17 254	0.10 152	0.28 237	0.20 250	0.11 198	0.25 393	0.17 278	0.41 430	0.31 378	0.23 308	0.23 282	0.22 323	0.15 274	0.25 315	0.15 258	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.08 284	0.07 252

knoymous	0.17 254	0.09 92	0.32 286	0.17 58	0.11 198	0.21 292	0.17 278	0.32 299	0.23 253	0.23 308	0.28 337	0.27 405	0.16 299	0.23 269	0.16 285	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.06 163	0.09 373	0.09 415

Selective-RAFT	0.17 254	0.12 296	0.30 262	0.24 502	0.10 136	0.29 470	0.15 172	0.32 299	0.31 378	0.17 240	0.17 193	0.21 311	0.18 362	0.28 369	0.17 318	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.07 248	0.08 284	0.06 152

AnonymousM	0.17 254	0.19 542	0.24 184	0.18 114	0.10 136	0.18 180	0.17 278	0.30 275	0.23 253	0.26 346	0.20 242	0.18 262	0.14 254	0.19 188	0.14 222	0.09 415	0.06 257	0.38 697	0.15 628	0.06 107	0.05 35

cross-raft	0.17 254	0.12 296	0.41 422	0.23 444	0.10 136	0.20 258	0.24 540	0.33 314	0.23 253	0.23 308	0.28 337	0.29 432	0.15 274	0.17 126	0.15 258	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.05 35

test-1	0.17 254	0.11 233	0.40 399	0.23 444	0.13 359	0.22 325	0.23 518	0.34 327	0.26 298	0.20 275	0.24 296	0.22 323	0.14 254	0.16 107	0.20 404	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.06 107	0.08 340

s12784h	0.17 254	0.09 92	0.26 208	0.18 114	0.07 3	0.32 519	0.19 378	0.37 381	0.32 390	0.23 308	0.25 308	0.18 262	0.17 331	0.25 315	0.16 285	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.06 107	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 254	0.14 423	0.32 286	0.20 250	0.09 61	0.19 215	0.17 278	0.32 299	0.30 364	0.25 333	0.33 415	0.20 297	0.17 331	0.19 188	0.15 258	0.06 50	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.07 194	0.05 35

CFNet-RSSM	0.17 254	0.10 152	0.40 399	0.20 250	0.11 198	0.20 258	0.15 172	0.36 370	0.30 364	0.23 308	0.21 257	0.26 394	0.15 274	0.20 212	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 254	0.10 152	0.37 355	0.20 250	0.12 275	0.19 215	0.15 172	0.32 299	0.28 328	0.23 308	0.23 282	0.27 405	0.15 274	0.20 212	0.13 183	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.06 107	0.06 152

S0	0.18 280	0.13 369	0.21 140	0.23 444	0.11 198	0.33 530	0.26 572	0.27 214	0.21 208	0.21 289	0.26 320	0.20 297	0.16 299	0.19 188	0.17 318	0.12 555	0.11 588	0.14 605	0.14 618	0.10 449	0.07 252

ManiGeoR	0.18 280	0.15 462	0.55 543	0.15 7	0.11 198	0.21 292	0.14 117	0.39 401	0.27 309	0.19 267	0.24 296	0.18 262	0.15 274	0.35 443	0.19 381	0.08 308	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.08 340

HLf10	0.18 280	0.15 462	0.55 543	0.15 7	0.11 198	0.21 292	0.14 117	0.39 401	0.27 309	0.19 267	0.24 296	0.18 262	0.15 274	0.35 443	0.19 381	0.08 308	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.08 340

TestStereo_HL2	0.18 280	0.14 423	0.34 315	0.17 58	0.11 198	0.20 258	0.15 172	0.33 314	0.29 347	0.22 299	0.29 351	0.19 282	0.17 331	0.39 466	0.18 347	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.08 284	0.08 340

GGDA	0.18 280	0.14 423	0.33 303	0.17 58	0.10 136	0.20 258	0.16 226	0.33 314	0.31 378	0.22 299	0.28 337	0.19 282	0.16 299	0.38 461	0.17 318	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.08 284	0.08 340

TestStereo-Hl	0.18 280	0.11 233	0.31 277	0.17 58	0.10 136	0.22 325	0.16 226	0.36 370	0.29 347	0.23 308	0.26 320	0.22 323	0.19 378	0.38 461	0.17 318	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.06 163	0.07 194	0.07 252

Lsterematch	0.18 280	0.13 369	0.33 303	0.19 173	0.10 136	0.23 350	0.17 278	0.25 176	0.32 390	0.28 369	0.37 456	0.24 360	0.21 399	0.23 269	0.22 453	0.08 308	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.08 284	0.07 252

WQFJA1	0.18 280	0.10 152	0.16 51	0.22 383	0.18 555	0.25 393	0.19 378	0.51 550	0.51 610	0.15 192	0.17 193	0.15 215	0.16 299	0.20 212	0.20 404	0.07 135	0.09 528	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.06 152

WQFJX1	0.18 280	0.10 152	0.16 51	0.23 444	0.17 533	0.24 373	0.19 378	0.58 636	0.52 619	0.16 221	0.16 174	0.14 193	0.15 274	0.26 334	0.17 318	0.08 308	0.09 528	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.06 152

WQFJX	0.18 280	0.10 152	0.17 75	0.22 383	0.18 555	0.25 393	0.18 329	0.53 581	0.45 554	0.17 240	0.16 174	0.14 193	0.16 299	0.23 269	0.18 347	0.07 135	0.08 491	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.07 252

NLMM	0.18 280	0.10 152	0.16 51	0.22 383	0.18 555	0.25 393	0.19 378	0.51 550	0.51 610	0.15 192	0.17 193	0.15 215	0.16 299	0.20 212	0.20 404	0.07 135	0.09 528	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.06 152

IGEV-FE	0.18 280	0.10 152	0.65 590	0.20 250	0.12 275	0.19 215	0.15 172	0.34 327	0.19 156	0.28 369	0.22 271	0.27 405	0.13 217	0.23 269	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.06 152

H2IRNET	0.18 280	0.13 369	0.35 326	0.21 309	0.12 275	0.20 258	0.15 172	0.27 214	0.30 364	0.17 240	0.31 382	0.25 372	0.20 389	0.24 285	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.09 375	0.10 494	0.09 373	0.06 152

ACVNet-DCA	0.18 280	0.14 423	0.38 375	0.23 444	0.11 198	0.31 505	0.19 378	0.41 430	0.27 309	0.17 240	0.19 225	0.13 159	0.18 362	0.28 369	0.11 50	0.08 308	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.09 373	0.09 415

cc1	0.18 280	0.14 423	0.38 375	0.23 444	0.11 198	0.31 505	0.19 378	0.35 351	0.47 577	0.17 240	0.19 225	0.13 159	0.18 362	0.28 369	0.11 50	0.08 308	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.08 284	0.08 340

11t1	0.18 280	0.10 152	0.30 262	0.20 250	0.11 198	0.27 428	0.17 278	0.35 351	0.23 253	0.25 333	0.23 282	0.23 345	0.23 431	0.25 315	0.18 347	0.09 415	0.07 399	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.09 415

tt1	0.18 280	0.14 423	0.35 326	0.23 444	0.11 198	0.30 489	0.19 378	0.35 351	0.44 542	0.17 240	0.19 225	0.13 159	0.16 299	0.27 354	0.11 50	0.08 308	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.08 284	0.08 340

IGEV_Zeroshot_test	0.18 280	0.10 152	0.65 590	0.20 250	0.12 275	0.19 215	0.15 172	0.34 327	0.19 156	0.28 369	0.22 271	0.27 405	0.13 217	0.23 269	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.06 152

MIM_Stereo	0.18 280	0.12 296	0.38 375	0.20 250	0.11 198	0.17 152	0.14 117	0.35 351	0.25 286	0.27 356	0.35 437	0.23 345	0.13 217	0.27 354	0.16 285	0.06 50	0.07 399	0.08 273	0.08 335	0.08 284	0.06 152

HH	0.18 280	0.12 296	0.55 543	0.22 383	0.12 275	0.18 180	0.18 329	0.34 327	0.19 156	0.20 275	0.24 296	0.34 486	0.18 362	0.29 389	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.07 194	0.06 152

HanStereo	0.18 280	0.12 296	0.55 543	0.22 383	0.12 275	0.18 180	0.18 329	0.34 327	0.19 156	0.20 275	0.24 296	0.34 486	0.18 362	0.29 389	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.07 248	0.07 194	0.06 152

LL-Strereo2	0.18 280	0.18 526	0.39 391	0.22 383	0.12 275	0.24 373	0.13 81	0.31 287	0.23 253	0.24 323	0.20 242	0.24 360	0.12 166	0.26 334	0.15 258	0.06 50	0.06 257	0.12 556	0.09 446	0.08 284	0.07 252

riskmin	0.18 280	0.09 92	0.34 315	0.18 114	0.12 275	0.24 373	0.16 226	0.34 327	0.28 328	0.21 289	0.23 282	0.33 476	0.24 449	0.23 269	0.17 318	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.06 163	0.10 449	0.10 475

test_4	0.18 280	0.12 296	0.34 315	0.23 444	0.12 275	0.18 180	0.22 491	0.26 198	0.24 271	0.24 323	0.47 576	0.22 323	0.13 217	0.24 285	0.16 285	0.06 50	0.05 39	0.09 375	0.09 446	0.07 194	0.05 35

GMOStereo	0.18 280	0.14 423	0.30 262	0.22 383	0.12 275	0.20 258	0.27 579	0.26 198	0.28 328	0.31 448	0.32 392	0.26 394	0.17 331	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.07 399	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.05 35

error version	0.18 280	0.14 423	0.30 262	0.22 383	0.12 275	0.20 258	0.27 579	0.26 198	0.28 328	0.31 448	0.32 392	0.26 394	0.17 331	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.07 399	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.05 35

test-v	0.18 280	0.14 423	0.30 262	0.22 383	0.12 275	0.20 258	0.27 579	0.26 198	0.28 328	0.31 448	0.32 392	0.26 394	0.17 331	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.07 399	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.05 35

test_3	0.18 280	0.11 233	0.32 286	0.24 502	0.11 198	0.22 325	0.25 558	0.31 287	0.31 378	0.25 333	0.18 216	0.23 345	0.13 217	0.25 315	0.19 381	0.06 50	0.05 39	0.09 375	0.10 494	0.07 194	0.06 152

Patchmatch Stereo++	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.14 117	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.29 351	0.25 372	0.17 331	0.26 334	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340
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	0.18 280	0.11 233	0.35 326	0.23 444	0.11 198	0.24 373	0.20 431	0.29 254	0.26 298	0.26 346	0.25 308	0.25 372	0.18 362	0.34 433	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.09 375	0.07 248	0.09 373	0.08 340

PSM-adaLoss	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.16 226	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.29 351	0.25 372	0.18 362	0.24 285	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

ROB_FTStereo_v2	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.16 226	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.29 351	0.25 372	0.17 331	0.24 285	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

ROB_FTStereo	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.14 117	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.28 337	0.25 372	0.17 331	0.24 285	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

HUI-Stereo	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.14 117	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.28 337	0.25 372	0.17 331	0.22 259	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

DeepStereo_RVC	0.18 280	0.11 233	0.40 399	0.21 309	0.11 198	0.19 215	0.16 226	0.28 237	0.22 227	0.27 356	0.27 329	0.23 345	0.28 517	0.24 285	0.18 347	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.07 248	0.09 373	0.10 475

iGMRVC	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.15 172	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.29 351	0.25 372	0.17 331	0.27 354	0.17 318	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

iRAFT	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.14 117	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.29 351	0.25 372	0.17 331	0.26 334	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

CRE-IMP	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.11 198	0.24 373	0.17 278	0.29 254	0.21 208	0.27 356	0.26 320	0.24 360	0.17 331	0.23 269	0.18 347	0.08 308	0.05 39	0.10 458	0.07 248	0.10 449	0.10 475

test-2	0.18 280	0.14 423	0.30 262	0.22 383	0.12 275	0.20 258	0.27 579	0.26 198	0.28 328	0.31 448	0.32 392	0.26 394	0.17 331	0.15 76	0.12 124	0.07 135	0.07 399	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 280	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.10 136	0.18 180	0.15 172	0.29 254	0.22 227	0.28 369	0.29 351	0.25 372	0.18 362	0.25 315	0.16 285	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

rafts_anoy	0.18 280	0.15 462	0.35 326	0.22 383	0.14 411	0.19 215	0.17 278	0.32 299	0.30 364	0.23 308	0.25 308	0.20 297	0.16 299	0.22 259	0.19 381	0.08 308	0.07 399	0.10 458	0.12 574	0.09 373	0.08 340

raft+_RVC	0.18 280	0.14 423	0.32 286	0.21 309	0.15 475	0.21 292	0.16 226	0.38 389	0.34 414	0.21 289	0.28 337	0.20 297	0.15 274	0.24 285	0.19 381	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.08 340

RALCasStereoNet	0.18 280	0.15 462	0.33 303	0.21 309	0.14 411	0.21 292	0.18 329	0.31 287	0.25 286	0.21 289	0.29 351	0.22 323	0.15 274	0.27 354	0.17 318	0.08 308	0.10 563	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.09 415

sCroCo_RVC	0.18 280	0.14 423	0.49 501	0.27 606	0.18 555	0.22 325	0.17 278	0.27 214	0.23 253	0.14 169	0.22 271	0.17 249	0.14 254	0.21 239	0.15 258	0.10 470	0.11 588	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.09 415

DCANet	0.18 280	0.13 369	0.40 399	0.19 173	0.09 61	0.19 215	0.18 329	0.34 327	0.39 480	0.29 398	0.31 382	0.18 262	0.23 431	0.20 212	0.19 381	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.06 107	0.07 252

AFF-stereo	0.18 280	0.15 462	0.32 286	0.21 309	0.10 136	0.18 180	0.18 329	0.33 314	0.27 309	0.25 333	0.37 456	0.25 372	0.17 331	0.24 285	0.15 258	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.05 35

DIP-Stereo	0.18 280	0.12 296	0.33 303	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.12 41	0.42 444	0.25 286	0.27 356	0.32 392	0.21 311	0.17 331	0.25 315	0.20 404	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.06 163	0.07 194	0.08 340
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	0.18 280	0.09 92	0.32 286	0.22 383	0.12 275	0.22 325	0.19 378	0.42 444	0.19 156	0.31 448	0.45 559	0.20 297	0.14 254	0.18 156	0.15 258	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.06 152

RAFT-Stereo	0.18 280	0.09 92	0.32 286	0.22 383	0.12 275	0.22 325	0.19 378	0.42 444	0.19 156	0.31 448	0.45 559	0.20 297	0.14 254	0.18 156	0.15 258	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.06 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 329	0.12 296	0.22 157	0.22 383	0.13 359	0.31 505	0.22 491	0.30 275	0.27 309	0.25 333	0.31 382	0.20 297	0.20 389	0.18 156	0.17 318	0.12 555	0.09 528	0.15 621	0.16 640	0.11 499	0.12 540

HLF11	0.19 329	0.14 423	0.54 536	0.15 7	0.12 275	0.21 292	0.12 41	0.37 381	0.24 271	0.20 275	0.29 351	0.18 262	0.18 362	0.37 455	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.08 284	0.09 415

HLf8	0.19 329	0.16 491	0.55 543	0.15 7	0.12 275	0.24 373	0.14 117	0.40 415	0.31 378	0.20 275	0.26 320	0.18 262	0.15 274	0.35 443	0.17 318	0.10 470	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.09 415

TestStereo_HLe17	0.19 329	0.17 511	0.64 588	0.16 26	0.11 198	0.21 292	0.17 278	0.40 415	0.30 364	0.19 267	0.25 308	0.17 249	0.15 274	0.38 461	0.17 318	0.08 308	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.07 252

NLMM1	0.19 329	0.12 296	0.16 51	0.23 444	0.18 555	0.24 373	0.20 431	0.59 642	0.65 660	0.18 259	0.17 193	0.13 159	0.14 254	0.25 315	0.18 347	0.08 308	0.09 528	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.06 152

NLCSM	0.19 329	0.12 296	0.18 93	0.24 502	0.19 582	0.24 373	0.21 462	0.42 444	0.40 498	0.19 267	0.18 216	0.14 193	0.16 299	0.47 496	0.19 381	0.08 308	0.09 528	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.07 252

AIO-test1	0.19 329	0.14 423	0.41 422	0.27 606	0.15 475	0.21 292	0.16 226	0.39 401	0.36 444	0.17 240	0.26 320	0.18 262	0.13 217	0.28 369	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.10 458	0.11 535	0.06 107	0.09 415

rvit_0105_6	0.19 329	0.14 423	0.34 315	0.23 444	0.14 411	0.18 180	0.20 431	0.29 254	0.37 455	0.18 259	0.22 271	0.23 345	0.17 331	0.26 334	0.17 318	0.15 616	0.13 620	0.13 578	0.11 535	0.11 499	0.08 340

1test111	0.19 329	0.14 423	0.38 375	0.23 444	0.11 198	0.31 505	0.19 378	0.41 430	0.27 309	0.17 240	0.19 225	0.13 159	0.18 362	0.34 433	0.22 453	0.08 308	0.05 39	0.08 273	0.06 163	0.09 373	0.09 415

DCANet-4	0.19 329	0.10 152	0.52 529	0.19 173	0.09 61	0.19 215	0.18 329	0.36 370	0.39 480	0.29 398	0.30 367	0.17 249	0.22 417	0.20 212	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.05 7	0.07 252

fff	0.19 329	0.13 369	0.40 399	0.18 114	0.09 61	0.19 215	0.18 329	0.35 351	0.43 526	0.29 398	0.30 367	0.18 262	0.28 517	0.20 212	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.05 7	0.07 252

ADStereo(finetuned)	0.19 329	0.13 369	0.49 501	0.19 173	0.09 61	0.19 215	0.18 329	0.34 327	0.39 480	0.29 398	0.31 382	0.18 262	0.31 563	0.21 239	0.19 381	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.06 107	0.07 252

x	0.19 329	0.11 233	0.29 251	0.20 250	0.11 198	0.26 417	0.18 329	0.41 430	0.29 347	0.25 333	0.29 351	0.28 421	0.24 449	0.26 334	0.23 474	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.09 373	0.08 340

DisPM	0.19 329	0.10 152	0.35 326	0.23 444	0.13 359	0.18 180	0.20 431	0.29 254	0.29 347	0.33 484	0.34 426	0.23 345	0.16 299	0.33 426	0.16 285	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.07 194	0.11 516

iRaft-Stereo_20w	0.19 329	0.10 152	0.46 476	0.19 173	0.13 359	0.25 393	0.19 378	0.52 569	0.19 156	0.29 398	0.21 257	0.22 323	0.20 389	0.28 369	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.08 335	0.08 284	0.08 340

TRStereo	0.19 329	0.17 511	0.47 484	0.23 444	0.19 582	0.19 215	0.16 226	0.52 569	0.28 328	0.20 275	0.19 225	0.21 311	0.13 217	0.24 285	0.13 183	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.11 535	0.06 107	0.06 152

Pruner-Stereo	0.19 329	0.11 233	0.34 315	0.29 630	0.12 275	0.19 215	0.17 278	0.31 287	0.29 347	0.33 484	0.32 392	0.25 372	0.15 274	0.24 285	0.21 431	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.09 415

RALAANet	0.19 329	0.18 526	0.37 355	0.23 444	0.14 411	0.23 350	0.13 81	0.37 381	0.29 347	0.28 369	0.26 320	0.25 372	0.15 274	0.26 334	0.18 347	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.06 152

csc	0.19 329	0.13 369	0.40 399	0.18 114	0.09 61	0.19 215	0.18 329	0.35 351	0.43 526	0.29 398	0.30 367	0.18 262	0.28 517	0.20 212	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.05 7	0.07 252

cscssc	0.19 329	0.13 369	0.40 399	0.18 114	0.09 61	0.19 215	0.18 329	0.35 351	0.43 526	0.29 398	0.30 367	0.18 262	0.28 517	0.20 212	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.05 74	0.05 7	0.07 252

GMStereo	0.19 329	0.25 603	0.40 399	0.21 309	0.12 275	0.22 325	0.19 378	0.29 254	0.40 498	0.25 333	0.23 282	0.16 237	0.15 274	0.25 315	0.19 381	0.09 415	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.10 449	0.08 340
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	0.20 350	0.14 423	0.31 277	0.22 383	0.12 275	0.26 417	0.16 226	0.31 287	0.27 309	0.32 470	0.58 628	0.23 345	0.15 274	0.23 269	0.17 318	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.07 248	0.08 284	0.06 152

FLISNet	0.20 350	0.13 369	0.33 303	0.18 114	0.15 475	0.17 152	0.16 226	0.34 327	0.21 208	0.37 546	0.39 485	0.36 505	0.24 449	0.29 389	0.21 431	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.09 446	0.09 373	0.07 252

CoSv	0.20 350	0.13 369	0.33 303	0.18 114	0.15 475	0.17 152	0.16 226	0.34 327	0.21 208	0.37 546	0.39 485	0.36 505	0.24 449	0.29 389	0.21 431	0.06 50	0.05 39	0.08 273	0.09 446	0.09 373	0.07 252

AIO-test2	0.20 350	0.20 555	0.36 346	0.26 578	0.15 475	0.22 325	0.16 226	0.42 444	0.42 518	0.16 221	0.29 351	0.15 215	0.11 129	0.26 334	0.13 183	0.18 655	0.06 257	0.10 458	0.11 535	0.07 194	0.07 252

rvit_0105_4	0.20 350	0.15 462	0.38 375	0.23 444	0.14 411	0.20 258	0.22 491	0.33 314	0.39 480	0.19 267	0.24 296	0.25 372	0.19 378	0.27 354	0.17 318	0.16 632	0.13 620	0.13 578	0.11 535	0.11 499	0.08 340

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 350	0.72 709	0.70 608	0.17 58	0.08 30	0.15 67	0.15 172	0.18 45	0.16 82	0.13 138	0.12 78	0.09 30	0.08 16	0.16 107	0.13 183	0.35 699	0.04 2	0.08 273	0.07 248	0.11 499	0.23 671

test_sample1	0.20 350	0.10 152	0.28 237	0.19 173	0.12 275	0.28 448	0.19 378	0.41 430	0.25 286	0.26 346	0.31 382	0.29 432	0.26 481	0.44 486	0.21 431	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.09 373	0.09 415

MyStereo06	0.20 350	0.12 296	0.57 553	0.21 309	0.14 411	0.25 393	0.23 518	0.40 415	0.21 208	0.30 430	0.24 296	0.31 458	0.18 362	0.22 259	0.18 347	0.07 135	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.08 340

xx1	0.20 350	0.14 423	0.38 375	0.23 444	0.11 198	0.31 505	0.19 378	0.35 351	0.47 577	0.17 240	0.19 225	0.28 421	0.24 449	0.28 369	0.11 50	0.08 308	0.05 39	0.10 458	0.09 446	0.09 373	0.09 415

GCAPDPT-zeroshot	0.20 350	0.08 44	1.14 686	0.29 630	0.43 693	0.16 113	0.15 172	0.27 214	0.25 286	0.14 169	0.17 193	0.15 215	0.11 129	0.20 212	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.06 152

DCRE	0.20 350	0.13 369	0.40 399	0.21 309	0.15 475	0.20 258	0.19 378	0.30 275	0.27 309	0.22 299	0.80 675	0.23 345	0.16 299	0.23 269	0.15 258	0.07 135	0.07 399	0.07 168	0.08 335	0.07 194	0.06 152

qqq	0.20 350	0.12 296	0.31 277	0.20 250	0.11 198	0.23 350	0.19 378	0.41 430	0.27 309	0.24 323	0.28 337	0.28 421	0.24 449	0.34 433	0.22 453	0.08 308	0.07 399	0.10 458	0.09 446	0.09 373	0.09 415

PFNet+	0.20 350	0.10 152	0.37 355	0.21 309	0.12 275	0.17 152	0.19 378	0.29 254	0.34 414	0.33 484	0.32 392	0.24 360	0.16 299	0.32 419	0.17 318	0.10 470	0.07 399	0.11 517	0.10 494	0.08 284	0.12 540

NF-Stereo	0.20 350	0.10 152	0.35 326	0.24 502	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.38 389	0.32 390	0.28 369	0.30 367	0.22 323	0.16 299	0.51 514	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.13 559

OCTAStereo	0.20 350	0.10 152	0.35 326	0.24 502	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.38 389	0.32 390	0.28 369	0.30 367	0.22 323	0.16 299	0.51 514	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.13 559

RE-Stereo	0.20 350	0.10 152	0.35 326	0.24 502	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.38 389	0.32 390	0.28 369	0.30 367	0.22 323	0.16 299	0.51 514	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.13 559

TVStereo	0.20 350	0.10 152	0.35 326	0.24 502	0.12 275	0.21 292	0.18 329	0.38 389	0.32 390	0.28 369	0.30 367	0.22 323	0.16 299	0.51 514	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.13 559

sAnonymous2	0.20 350	0.21 570	0.58 558	0.24 502	0.17 533	0.22 325	0.19 378	0.34 327	0.28 328	0.17 240	0.19 225	0.17 249	0.16 299	0.17 126	0.14 222	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.23 659	0.17 617

CroCo_RVC	0.20 350	0.21 570	0.58 558	0.24 502	0.17 533	0.22 325	0.19 378	0.34 327	0.28 328	0.17 240	0.19 225	0.17 249	0.16 299	0.17 126	0.14 222	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.23 659	0.17 617

111	0.20 350	0.17 511	0.40 399	0.18 114	0.09 61	0.24 373	0.17 278	0.41 430	0.45 554	0.23 308	0.29 351	0.29 432	0.21 399	0.24 285	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.07 194	0.08 340

HITNet	0.20 350	0.17 511	0.43 446	0.19 173	0.08 30	0.27 428	0.14 117	0.42 444	0.30 364	0.29 398	0.32 392	0.27 405	0.21 399	0.28 369	0.25 497	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.06 152
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SME	0.21 371	0.20 555	0.29 251	0.23 444	0.11 198	0.36 566	0.17 278	0.37 381	0.29 347	0.24 323	0.28 337	0.19 282	0.21 399	0.53 527	0.21 431	0.10 470	0.08 491	0.10 458	0.10 494	0.11 499	0.08 340

TestStereo_HL3	0.21 371	0.13 369	0.77 620	0.17 58	0.11 198	0.23 350	0.16 226	0.34 327	0.20 186	0.27 356	0.38 471	0.23 345	0.19 378	0.41 476	0.14 222	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.07 194	0.08 340

IGEV_i1	0.21 371	0.11 233	0.43 446	0.22 383	0.11 198	0.31 505	0.19 378	0.43 458	0.30 364	0.29 398	0.30 367	0.31 458	0.20 389	0.33 426	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.08 284	0.08 340

Selective-IGEV-i1	0.21 371	0.10 152	0.31 277	0.23 444	0.13 359	0.31 505	0.22 491	0.46 489	0.42 518	0.27 356	0.32 392	0.33 476	0.17 331	0.25 315	0.19 381	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.08 284	0.09 415

Hybrid-DGEV-2	0.21 371	0.15 462	0.34 315	0.24 502	0.13 359	0.28 448	0.14 117	0.48 511	0.44 542	0.27 356	0.24 296	0.25 372	0.25 471	0.28 369	0.19 381	0.07 135	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.07 194	0.07 252

FACV-RUCA	0.21 371	0.15 462	0.32 286	0.23 444	0.23 639	0.26 417	0.19 378	0.39 401	0.34 414	0.25 333	0.32 392	0.21 311	0.24 449	0.24 285	0.19 381	0.10 470	0.07 399	0.15 621	0.08 335	0.16 598	0.13 559

IGEV-RUCA	0.21 371	0.08 44	0.23 173	0.19 173	0.19 582	0.28 448	0.24 540	0.23 136	0.21 208	0.20 275	0.23 282	0.28 421	0.49 655	0.26 334	0.18 347	0.09 415	0.08 491	0.18 648	0.13 603	0.17 615	0.17 617

rvit_0105_5	0.21 371	0.15 462	0.38 375	0.23 444	0.13 359	0.22 325	0.24 540	0.36 370	0.39 480	0.21 289	0.23 282	0.26 394	0.19 378	0.26 334	0.19 381	0.15 616	0.13 620	0.12 556	0.12 574	0.10 449	0.09 415

GCAP-BAT	0.21 371	0.08 44	1.22 691	0.29 630	0.43 693	0.16 113	0.15 172	0.27 214	0.25 286	0.14 169	0.17 193	0.15 215	0.11 129	0.20 212	0.12 124	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.06 107	0.06 152

test_sample2	0.21 371	0.10 152	0.28 237	0.19 173	0.11 198	0.27 428	0.21 462	0.43 458	0.29 347	0.26 346	0.31 382	0.30 449	0.24 449	0.45 489	0.18 347	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.09 373	0.09 415

mmm	0.21 371	0.12 296	0.31 277	0.22 383	0.12 275	0.28 448	0.21 462	0.41 430	0.27 309	0.29 398	0.38 471	0.29 432	0.24 449	0.29 389	0.22 453	0.09 415	0.07 399	0.11 517	0.09 446	0.10 449	0.09 415

CASS	0.21 371	0.15 462	0.32 286	0.26 578	0.11 198	0.28 448	0.19 378	0.39 401	0.30 364	0.32 470	0.34 426	0.25 372	0.24 449	0.25 315	0.20 404	0.13 576	0.08 491	0.11 517	0.09 446	0.11 499	0.11 516
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 371	0.16 491	0.32 286	0.26 578	0.13 359	0.26 417	0.27 579	0.40 415	0.36 444	0.29 398	0.39 485	0.22 323	0.21 399	0.33 426	0.17 318	0.07 135	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.07 252

RAFT_CTSACE	0.21 371	0.16 491	0.41 422	0.25 543	0.15 475	0.22 325	0.24 540	0.32 299	0.28 328	0.33 484	0.51 594	0.29 432	0.17 331	0.32 419	0.13 183	0.06 50	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.06 152

RAFT+CT+SA	0.21 371	0.18 526	0.33 303	0.25 543	0.18 555	0.23 350	0.29 602	0.40 415	0.36 444	0.24 323	0.38 471	0.18 262	0.16 299	0.32 419	0.16 285	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.12 574	0.09 373	0.09 415

SA-5K	0.21 371	0.16 491	0.32 286	0.26 578	0.13 359	0.26 417	0.27 579	0.40 415	0.36 444	0.29 398	0.39 485	0.22 323	0.21 399	0.33 426	0.17 318	0.07 135	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.07 252

CIPLG	0.21 371	0.21 570	0.55 543	0.23 444	0.15 475	0.25 393	0.20 431	0.35 351	0.29 347	0.31 448	0.33 415	0.22 323	0.15 274	0.26 334	0.20 404	0.08 308	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.08 284	0.08 340

IPLG	0.21 371	0.15 462	0.53 533	0.21 309	0.12 275	0.28 448	0.17 278	0.42 444	0.30 364	0.33 484	0.32 392	0.15 215	0.17 331	0.50 509	0.21 431	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.06 152

IPLGR_C	0.21 371	0.22 585	0.60 566	0.23 444	0.15 475	0.24 373	0.20 431	0.35 351	0.29 347	0.31 448	0.32 392	0.22 323	0.15 274	0.25 315	0.20 404	0.08 308	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.08 284	0.08 340

MIPNet	0.21 371	0.15 462	0.52 529	0.21 309	0.12 275	0.27 428	0.20 431	0.45 478	0.37 455	0.30 430	0.23 282	0.19 282	0.24 449	0.27 354	0.19 381	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.06 152

IPLGR	0.21 371	0.13 369	0.61 569	0.21 309	0.11 198	0.25 393	0.18 329	0.41 430	0.37 455	0.28 369	0.27 329	0.21 311	0.19 378	0.37 455	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.07 194	0.06 152

ACRE	0.21 371	0.20 555	0.62 577	0.23 444	0.15 475	0.24 373	0.20 431	0.35 351	0.28 328	0.31 448	0.32 392	0.22 323	0.15 274	0.25 315	0.20 404	0.08 308	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.08 284	0.08 340

GANet-ADL	0.21 371	0.12 296	0.45 468	0.23 444	0.14 411	0.29 470	0.19 378	0.46 489	0.35 431	0.25 333	0.32 392	0.32 468	0.19 378	0.24 285	0.20 404	0.10 470	0.07 399	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.10 475

LCNet	0.21 371	0.11 233	0.29 251	0.25 543	0.12 275	0.23 350	0.19 378	0.34 327	0.26 298	0.28 369	0.35 437	0.26 394	0.30 546	0.35 443	0.17 318	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.10 494	0.13 558	0.22 664

PSM-softLoss	0.21 371	0.10 152	0.39 391	0.24 502	0.12 275	0.20 258	0.18 329	0.38 389	0.26 298	0.29 398	0.32 392	0.24 360	0.16 299	0.52 520	0.20 404	0.09 415	0.06 257	0.10 458	0.09 446	0.08 284	0.12 540

KMStereo	0.21 371	0.10 152	0.39 391	0.24 502	0.12 275	0.20 258	0.18 329	0.38 389	0.26 298	0.29 398	0.32 392	0.24 360	0.16 299	0.52 520	0.20 404	0.09 415	0.06 257	0.10 458	0.09 446	0.08 284	0.12 540

SST-Stereo	0.21 371	0.10 152	0.37 355	0.24 502	0.13 359	0.19 215	0.17 278	0.31 287	0.24 271	0.34 504	0.33 415	0.29 432	0.25 471	0.56 548	0.17 318	0.08 308	0.05 39	0.10 458	0.08 335	0.09 373	0.07 252

RAFT_R40	0.21 371	0.10 152	0.37 355	0.24 502	0.13 359	0.18 180	0.18 329	0.31 287	0.29 347	0.33 484	0.33 415	0.30 449	0.24 449	0.55 537	0.18 347	0.08 308	0.05 39	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.07 252

RAFT-345	0.21 371	0.10 152	0.46 476	0.22 383	0.11 198	0.20 258	0.16 226	0.26 198	0.25 286	0.27 356	0.66 654	0.21 311	0.16 299	0.55 537	0.21 431	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.06 107	0.06 152

RAFT	0.21 371	0.17 511	0.32 286	0.24 502	0.12 275	0.25 393	0.27 579	0.35 351	0.28 328	0.33 484	0.33 415	0.38 521	0.22 417	0.29 389	0.17 318	0.08 308	0.08 491	0.11 517	0.10 494	0.10 449	0.06 152

GMM-Stereo	0.21 371	0.10 152	0.43 446	0.23 444	0.13 359	0.24 373	0.25 558	0.37 381	0.27 309	0.30 430	0.45 559	0.27 405	0.21 399	0.31 412	0.17 318	0.07 135	0.05 39	0.10 458	0.09 446	0.08 284	0.19 637

Prome-Stereo	0.21 371	0.10 152	0.30 262	0.24 502	0.12 275	0.23 350	0.23 518	0.36 370	0.25 286	0.33 484	0.59 631	0.24 360	0.28 517	0.29 389	0.16 285	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.20 649

TestStereo	0.21 371	0.19 542	0.40 399	0.25 543	0.10 136	0.22 325	0.21 462	0.31 287	0.31 378	0.23 308	0.34 426	0.22 323	0.18 362	0.62 584	0.18 347	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.07 248	0.11 499	0.06 152

XX-Stereo	0.21 371	0.10 152	0.83 641	0.26 578	0.17 533	0.23 350	0.13 81	0.40 415	0.18 136	0.20 275	0.41 505	0.31 458	0.10 87	0.32 419	0.12 124	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 371	0.10 152	0.33 303	0.21 309	0.12 275	0.30 489	0.46 683	0.46 489	0.20 186	0.25 333	0.50 588	0.17 249	0.16 299	0.24 285	0.23 474	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.10 494	0.06 107	0.07 252

FENet	0.21 371	0.11 233	0.45 468	0.21 309	0.12 275	0.26 417	0.17 278	0.41 430	0.35 431	0.30 430	0.31 382	0.29 432	0.23 431	0.26 334	0.23 474	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.09 415

MyStereo8	0.22 407	0.15 462	0.63 580	0.21 309	0.17 533	0.31 505	0.16 226	0.36 370	0.32 390	0.28 369	0.36 447	0.25 372	0.18 362	0.25 315	0.28 523	0.08 308	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.10 449	0.12 540

ffm	0.22 407	0.12 296	0.42 432	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.20 431	0.35 351	0.44 542	0.30 430	0.42 522	0.34 486	0.23 431	0.27 354	0.11 50	0.08 308	0.05 39	0.11 517	0.10 494	0.08 284	0.08 340

StereoVision	0.22 407	0.18 526	0.37 355	0.27 606	0.17 533	0.23 350	0.22 491	0.38 389	0.31 378	0.20 275	0.51 594	0.22 323	0.16 299	0.28 369	0.18 347	0.11 515	0.12 608	0.13 578	0.13 603	0.10 449	0.07 252

raft_robust	0.22 407	0.17 511	0.30 262	0.22 383	0.12 275	0.23 350	0.22 491	0.49 521	0.48 589	0.32 470	0.32 392	0.26 394	0.23 431	0.53 527	0.15 258	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.10 494	0.08 284	0.06 152

Sa-1000	0.22 407	0.15 462	0.35 326	0.23 444	0.13 359	0.28 448	0.23 518	0.47 498	0.39 480	0.30 430	0.50 588	0.26 394	0.19 378	0.33 426	0.16 285	0.07 135	0.06 257	0.10 458	0.11 535	0.08 284	0.06 152

SA	0.22 407	0.16 491	0.36 346	0.23 444	0.13 359	0.24 373	0.23 518	0.45 478	0.40 498	0.27 356	0.44 547	0.23 345	0.23 431	0.33 426	0.17 318	0.07 135	0.06 257	0.10 458	0.11 535	0.08 284	0.06 152

dd	0.22 407	0.26 614	0.40 399	0.22 383	0.12 275	0.25 393	0.21 462	0.32 299	0.44 542	0.29 398	0.28 337	0.25 372	0.16 299	0.30 405	0.25 497	0.12 555	0.07 399	0.10 458	0.08 335	0.11 499	0.09 415

GwcNet-ADL	0.22 407	0.14 423	0.58 558	0.24 502	0.13 359	0.22 325	0.23 518	0.49 521	0.40 498	0.27 356	0.29 351	0.30 449	0.20 389	0.26 334	0.23 474	0.09 415	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.09 373	0.09 415

HHNet	0.22 407	0.12 296	0.52 529	0.18 114	0.18 555	0.20 258	0.20 431	0.34 327	0.31 378	0.32 470	0.59 631	0.20 297	0.21 399	0.24 285	0.31 551	0.08 308	0.05 39	0.09 375	0.07 248	0.08 284	0.11 516

KYRaft	0.22 407	0.10 152	0.30 262	0.23 444	0.12 275	0.23 350	0.23 518	0.35 351	0.24 271	0.35 521	0.54 612	0.34 486	0.26 481	0.29 389	0.15 258	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.10 494	0.08 284	0.31 689

IRAFT_RVC	0.22 407	0.12 296	0.39 391	0.26 578	0.11 198	0.18 180	0.24 540	0.40 415	0.37 455	0.31 448	0.30 367	0.29 432	0.24 449	0.55 537	0.22 453	0.08 308	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.08 284	0.07 252

GES	0.22 407	0.12 296	0.42 432	0.20 250	0.14 411	0.27 428	0.19 378	0.49 521	0.33 404	0.30 430	0.36 447	0.25 372	0.23 431	0.29 389	0.22 453	0.10 470	0.08 491	0.08 273	0.07 248	0.10 449	0.11 516

SFCPSM	0.22 407	0.10 152	0.51 522	0.21 309	0.14 411	0.34 544	0.22 491	0.55 601	0.39 480	0.29 398	0.32 392	0.23 345	0.21 399	0.27 354	0.19 381	0.09 415	0.07 399	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.08 340

DMCA	0.22 407	0.14 423	0.36 346	0.22 383	0.14 411	0.27 428	0.20 431	0.43 458	0.38 470	0.31 448	0.32 392	0.33 476	0.24 449	0.24 285	0.28 523	0.11 515	0.08 491	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.11 516

BEATNet_4x	0.22 407	0.18 526	0.47 484	0.22 383	0.10 136	0.28 448	0.14 117	0.46 489	0.32 390	0.31 448	0.34 426	0.31 458	0.25 471	0.31 412	0.29 535	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.06 163	0.10 449	0.08 340

MLCV	0.22 407	0.16 491	0.44 456	0.21 309	0.08 30	0.29 470	0.19 378	0.38 389	0.37 455	0.38 561	0.44 547	0.31 458	0.21 399	0.41 476	0.24 487	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.07 194	0.06 152

DN-CSS_ROB	0.22 407	0.25 603	0.47 484	0.24 502	0.14 411	0.25 393	0.12 41	0.40 415	0.33 404	0.29 398	0.42 522	0.22 323	0.20 389	0.33 426	0.19 381	0.07 135	0.06 257	0.11 517	0.11 535	0.11 499	0.07 252

Select-FE	0.23 424	0.14 423	0.78 621	0.22 383	0.18 555	0.22 325	0.13 81	0.43 458	0.26 298	0.28 369	0.33 415	0.39 533	0.29 532	0.27 354	0.19 381	0.08 308	0.07 399	0.08 273	0.13 603	0.08 284	0.12 540

G2L-ROB	0.23 424	0.15 462	0.41 422	0.19 173	0.12 275	0.27 428	0.21 462	0.47 498	0.33 404	0.34 504	0.31 382	0.41 555	0.22 417	0.49 505	0.26 511	0.09 415	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.09 373	0.10 475

DFGA-Net	0.23 424	0.24 598	0.49 501	0.22 383	0.15 475	0.25 393	0.17 278	0.39 401	0.39 480	0.29 398	0.31 382	0.21 311	0.17 331	0.59 565	0.28 523	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.09 446	0.10 449	0.08 340

PAM_32	0.23 424	0.10 152	0.63 580	0.21 309	0.14 411	0.33 530	0.19 378	0.36 370	0.23 253	0.29 398	0.28 337	0.56 639	0.28 517	0.27 354	0.18 347	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.09 446	0.07 194	0.09 415

PAM	0.23 424	0.10 152	0.63 580	0.22 383	0.15 475	0.34 544	0.21 462	0.37 381	0.22 227	0.31 448	0.27 329	0.55 635	0.26 481	0.26 334	0.17 318	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.09 446	0.07 194	0.09 415

rvit_0105_3	0.23 424	0.17 511	0.40 399	0.25 543	0.15 475	0.24 373	0.28 595	0.38 389	0.41 510	0.25 333	0.25 308	0.28 421	0.21 399	0.28 369	0.20 404	0.15 616	0.13 620	0.14 605	0.15 628	0.10 449	0.09 415

UGAM-zero	0.23 424	0.10 152	0.54 536	0.19 173	0.13 359	0.21 292	0.14 117	0.44 466	0.22 227	0.28 369	0.28 337	0.51 618	0.33 574	0.65 600	0.14 222	0.07 135	0.06 257	0.07 168	0.08 335	0.06 107	0.07 252

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 424	0.13 369	0.83 641	0.20 250	0.21 609	0.23 350	0.17 278	0.48 511	0.27 309	0.23 308	0.29 351	0.39 533	0.23 431	0.25 315	0.15 258	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.11 535	0.11 499	0.10 475

test_sample3	0.23 424	0.12 296	0.43 446	0.19 173	0.12 275	0.32 519	0.20 431	0.50 532	0.34 414	0.31 448	0.33 415	0.29 432	0.22 417	0.53 527	0.22 453	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.10 449	0.10 475

MyStereo05	0.23 424	0.12 296	0.57 553	0.21 309	0.14 411	0.25 393	0.23 518	0.48 511	0.52 619	0.31 448	0.23 282	0.25 372	0.22 417	0.30 405	0.21 431	0.07 135	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.08 340

MyStereo04	0.23 424	0.12 296	0.55 543	0.22 383	0.14 411	0.25 393	0.23 518	0.49 521	0.52 619	0.28 369	0.23 282	0.27 405	0.23 431	0.30 405	0.22 453	0.07 135	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.08 284	0.08 340

CoDeX	0.23 424	0.12 296	0.46 476	0.21 309	0.14 411	0.29 470	0.21 462	0.53 581	0.41 510	0.29 398	0.35 437	0.29 432	0.22 417	0.48 500	0.19 381	0.09 415	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.07 252

PCWNet_CMD	0.23 424	0.13 369	0.48 495	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.16 226	0.46 489	0.46 572	0.29 398	0.36 447	0.37 513	0.24 449	0.28 369	0.20 404	0.09 415	0.06 257	0.10 458	0.08 335	0.11 499	0.09 415

anonymousa	0.23 424	0.11 233	0.50 512	0.21 309	0.16 508	0.31 505	0.20 431	0.36 370	0.35 431	0.32 470	0.50 588	0.39 533	0.26 481	0.22 259	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.11 535	0.07 194	0.08 340

BUS	0.23 424	0.12 296	0.28 237	0.25 543	0.14 411	0.43 616	0.17 278	0.56 617	0.34 414	0.34 504	0.35 437	0.32 468	0.20 389	0.26 334	0.21 431	0.10 470	0.07 399	0.11 517	0.10 494	0.09 373	0.09 415

IER	0.23 424	0.12 296	0.39 391	0.20 250	0.14 411	0.31 505	0.19 378	0.42 444	0.36 444	0.33 484	0.40 496	0.32 468	0.33 574	0.29 389	0.22 453	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.08 335	0.09 373	0.08 340

test_5	0.23 424	0.19 542	0.38 375	0.26 578	0.18 555	0.25 393	0.29 602	0.40 415	0.37 455	0.29 398	0.40 496	0.25 372	0.22 417	0.34 433	0.18 347	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.09 446	0.10 449	0.10 475

BSDual-CNN	0.23 424	0.12 296	0.28 237	0.25 543	0.14 411	0.35 559	0.21 462	0.56 617	0.34 414	0.34 504	0.35 437	0.38 521	0.24 449	0.26 334	0.21 431	0.10 470	0.07 399	0.11 517	0.10 494	0.09 373	0.09 415

iRaft-Stereo_5w	0.23 424	0.18 526	0.44 456	0.22 383	0.13 359	0.19 215	0.19 378	0.37 381	0.32 390	0.28 369	0.37 456	0.34 486	0.23 431	0.65 600	0.27 517	0.06 50	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.09 373	0.08 340

psmg	0.23 424	0.12 296	0.28 237	0.21 309	0.14 411	0.35 559	0.23 518	0.51 550	0.34 414	0.35 521	0.38 471	0.38 521	0.24 449	0.26 334	0.21 431	0.10 470	0.08 491	0.10 458	0.10 494	0.09 373	0.08 340

UDGNet	0.23 424	0.31 647	0.38 375	0.24 502	0.14 411	0.24 373	0.18 329	0.32 299	0.43 526	0.29 398	0.28 337	0.24 360	0.19 378	0.29 389	0.20 404	0.15 616	0.07 399	0.21 662	0.11 535	0.14 576	0.10 475

OMP-Stereo	0.23 424	0.14 423	0.35 326	0.29 630	0.13 359	0.21 292	0.16 226	0.37 381	0.33 404	0.34 504	0.30 367	0.34 486	0.19 378	0.70 614	0.24 487	0.07 135	0.06 257	0.09 375	0.07 248	0.07 194	0.06 152

IIG-Stereo	0.23 424	0.13 369	0.35 326	0.29 630	0.12 275	0.23 350	0.14 117	0.38 389	0.31 378	0.34 504	0.37 456	0.33 476	0.21 399	0.70 614	0.26 511	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.07 248	0.07 194	0.06 152

ASMatch	0.23 424	0.11 233	0.51 522	0.24 502	0.14 411	0.19 215	0.17 278	0.31 287	0.28 328	0.28 369	0.68 658	0.27 405	0.26 481	0.50 509	0.22 453	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.06 107	0.11 516

PFNet	0.23 424	0.10 152	0.57 553	0.24 502	0.14 411	0.22 325	0.19 378	0.39 401	0.33 404	0.35 521	0.32 392	0.27 405	0.19 378	0.64 593	0.22 453	0.09 415	0.05 39	0.09 375	0.07 248	0.08 284	0.07 252

ICVP	0.23 424	0.13 369	0.44 456	0.26 578	0.14 411	0.29 470	0.25 558	0.45 478	0.33 404	0.29 398	0.43 536	0.35 500	0.25 471	0.26 334	0.23 474	0.12 555	0.09 528	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.10 475
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 424	0.18 526	0.63 580	0.27 606	0.18 555	0.41 600	0.23 518	0.43 458	0.35 431	0.23 308	0.27 329	0.20 297	0.18 362	0.27 354	0.18 347	0.12 555	0.11 588	0.10 458	0.10 494	0.11 499	0.12 540

CFNet_pseudo	0.23 424	0.13 369	0.47 484	0.19 173	0.13 359	0.26 417	0.16 226	0.44 466	0.44 542	0.29 398	0.37 456	0.38 521	0.23 431	0.29 389	0.21 431	0.09 415	0.06 257	0.11 517	0.08 335	0.11 499	0.09 415

ACVNet	0.23 424	0.13 369	0.35 326	0.18 114	0.15 475	0.27 428	0.23 518	0.39 401	0.44 542	0.28 369	0.41 505	0.38 521	0.26 481	0.27 354	0.32 557	0.08 308	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.10 449	0.07 252

MSMDNet	0.23 424	0.13 369	0.48 495	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.16 226	0.46 489	0.46 572	0.29 398	0.36 447	0.37 513	0.24 449	0.28 369	0.20 404	0.09 415	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.11 499	0.09 415

ccs_rob	0.23 424	0.13 369	0.47 484	0.20 250	0.13 359	0.26 417	0.17 278	0.44 466	0.44 542	0.29 398	0.37 456	0.38 521	0.23 431	0.29 389	0.21 431	0.09 415	0.06 257	0.11 517	0.08 335	0.11 499	0.09 415

G2L-Stereo_test	0.24 455	0.16 491	0.38 375	0.19 173	0.13 359	0.27 428	0.24 540	0.49 521	0.38 470	0.37 546	0.37 456	0.40 548	0.24 449	0.52 520	0.28 523	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.06 163	0.09 373	0.08 340

DCVSM-stereo	0.24 455	0.13 369	0.52 529	0.20 250	0.14 411	0.26 417	0.13 81	0.34 327	0.34 414	0.41 596	0.33 415	0.47 594	0.29 532	0.30 405	0.22 453	0.10 470	0.10 563	0.11 517	0.10 494	0.12 540	0.15 595

rvit_stereo_0075_2	0.24 455	0.17 511	0.50 512	0.26 578	0.22 626	0.22 325	0.15 172	0.40 415	0.35 431	0.27 356	0.37 456	0.29 432	0.20 389	0.28 369	0.19 381	0.17 644	0.12 608	0.19 656	0.12 574	0.13 558	0.13 559

test_sample5	0.24 455	0.13 369	0.42 432	0.21 309	0.12 275	0.30 489	0.21 462	0.50 532	0.34 414	0.32 470	0.41 505	0.29 432	0.23 431	0.55 537	0.21 431	0.10 470	0.07 399	0.10 458	0.09 446	0.11 499	0.10 475

test_sample4	0.24 455	0.13 369	0.43 446	0.20 250	0.12 275	0.32 519	0.21 462	0.51 550	0.34 414	0.31 448	0.37 456	0.28 421	0.23 431	0.53 527	0.21 431	0.10 470	0.07 399	0.10 458	0.09 446	0.11 499	0.10 475

tta	0.24 455	0.12 296	0.40 399	0.19 173	0.10 136	0.27 428	0.19 378	0.51 550	0.45 554	0.34 504	0.41 505	0.31 458	0.26 481	0.58 559	0.28 523	0.10 470	0.07 399	0.08 273	0.08 335	0.08 284	0.07 252

qqq1	0.24 455	0.12 296	0.40 399	0.19 173	0.10 136	0.27 428	0.19 378	0.51 550	0.45 554	0.34 504	0.41 505	0.31 458	0.26 481	0.58 559	0.16 285	0.10 470	0.07 399	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.07 252

fff1	0.24 455	0.12 296	0.40 399	0.19 173	0.10 136	0.27 428	0.19 378	0.51 550	0.45 554	0.34 504	0.41 505	0.31 458	0.26 481	0.58 559	0.16 285	0.10 470	0.07 399	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.07 252

DualNet	0.24 455	0.13 369	0.42 432	0.21 309	0.12 275	0.30 489	0.21 462	0.50 532	0.34 414	0.33 484	0.43 536	0.29 432	0.23 431	0.55 537	0.21 431	0.10 470	0.07 399	0.10 458	0.09 446	0.11 499	0.10 475

GMStereo_Zeroshot	0.24 455	0.21 570	0.45 468	0.26 578	0.13 359	0.28 448	0.15 172	0.39 401	0.35 431	0.37 546	0.43 536	0.40 548	0.17 331	0.34 433	0.20 404	0.12 555	0.07 399	0.13 578	0.07 248	0.16 598	0.09 415

CFNet_ucs	0.24 455	0.13 369	0.50 512	0.20 250	0.15 475	0.28 448	0.17 278	0.49 521	0.45 554	0.32 470	0.42 522	0.39 533	0.22 417	0.31 412	0.21 431	0.11 515	0.08 491	0.12 556	0.09 446	0.12 540	0.11 516

gwcnet-sp	0.24 455	0.13 369	0.63 580	0.22 383	0.14 411	0.34 544	0.22 491	0.44 466	0.39 480	0.35 521	0.34 426	0.27 405	0.27 500	0.35 443	0.25 497	0.09 415	0.08 491	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.09 415

scenet	0.24 455	0.13 369	0.63 580	0.22 383	0.14 411	0.34 544	0.22 491	0.44 466	0.39 480	0.35 521	0.34 426	0.27 405	0.27 500	0.35 443	0.25 497	0.09 415	0.08 491	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.09 415

ToySt	0.24 455	0.16 491	0.48 495	0.21 309	0.13 359	0.29 470	0.29 602	0.39 401	0.39 480	0.27 356	0.35 437	0.39 533	0.31 563	0.31 412	0.29 535	0.08 308	0.09 528	0.10 458	0.11 535	0.11 499	0.10 475

ssnet	0.24 455	0.13 369	0.63 580	0.22 383	0.14 411	0.34 544	0.22 491	0.44 466	0.39 480	0.35 521	0.34 426	0.27 405	0.27 500	0.35 443	0.25 497	0.09 415	0.08 491	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.09 415

STrans-v2	0.24 455	0.13 369	0.54 536	0.21 309	0.12 275	0.23 350	0.21 462	0.47 498	0.28 328	0.31 448	0.42 522	0.36 505	0.35 589	0.62 584	0.23 474	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.06 107	0.06 152

TransformOpticalFlow	0.24 455	0.13 369	0.56 550	0.23 444	0.11 198	0.21 292	0.19 378	0.40 415	0.32 390	0.30 430	0.43 536	0.36 505	0.31 563	0.61 576	0.20 404	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.06 107	0.07 252

DRaft	0.24 455	0.10 152	0.34 315	0.18 114	0.12 275	0.28 448	0.23 518	0.33 314	0.39 480	0.38 561	0.61 643	0.21 311	0.41 622	0.48 500	0.42 611	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.08 340

HCRNet	0.24 455	0.25 603	0.33 303	0.34 661	0.16 508	0.27 428	0.18 329	0.43 458	0.35 431	0.30 430	0.35 437	0.32 468	0.22 417	0.44 486	0.20 404	0.13 576	0.08 491	0.13 578	0.11 535	0.10 449	0.09 415

ARAFT	0.24 455	0.21 570	0.78 621	0.22 383	0.12 275	0.29 470	0.24 540	0.43 458	0.32 390	0.33 484	0.28 337	0.28 421	0.19 378	0.49 505	0.18 347	0.07 135	0.06 257	0.12 556	0.11 535	0.09 373	0.06 152

cf-r	0.24 455	0.15 462	0.44 456	0.21 309	0.14 411	0.27 428	0.22 491	0.42 444	0.40 498	0.30 430	0.42 522	0.42 564	0.26 481	0.43 482	0.25 497	0.11 515	0.06 257	0.08 273	0.10 494	0.08 284	0.08 340

GANet-RSSM	0.24 455	0.14 423	0.36 346	0.21 309	0.14 411	0.27 428	0.21 462	0.45 478	0.33 404	0.29 398	0.39 485	0.39 533	0.28 517	0.58 559	0.23 474	0.11 515	0.07 399	0.09 375	0.09 446	0.10 449	0.09 415

PSMNet-RSSM	0.24 455	0.15 462	0.36 346	0.21 309	0.14 411	0.25 393	0.20 431	0.48 511	0.37 455	0.30 430	0.44 547	0.38 521	0.26 481	0.52 520	0.22 453	0.12 555	0.07 399	0.11 517	0.13 603	0.10 449	0.09 415

CFNet-ft	0.24 455	0.15 462	0.35 326	0.18 114	0.15 475	0.30 489	0.21 462	0.39 401	0.36 444	0.28 369	0.40 496	0.43 568	0.25 471	0.47 496	0.24 487	0.12 555	0.07 399	0.12 556	0.11 535	0.12 540	0.09 415

CFNet_RVC	0.24 455	0.15 462	0.35 326	0.18 114	0.15 475	0.30 489	0.21 462	0.39 401	0.36 444	0.28 369	0.40 496	0.43 568	0.25 471	0.47 496	0.24 487	0.12 555	0.07 399	0.12 556	0.11 535	0.12 540	0.09 415

UCFNet_RVC	0.24 455	0.16 491	0.34 315	0.18 114	0.15 475	0.33 530	0.16 226	0.46 489	0.35 431	0.29 398	0.35 437	0.39 533	0.25 471	0.34 433	0.22 453	0.13 576	0.08 491	0.13 578	0.14 618	0.13 558	0.12 540

AdaStereo	0.24 455	0.16 491	0.37 355	0.24 502	0.12 275	0.32 519	0.17 278	0.54 591	0.42 518	0.33 484	0.38 471	0.35 500	0.21 399	0.30 405	0.22 453	0.14 601	0.06 257	0.13 578	0.08 335	0.11 499	0.08 340
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	0.24 455	0.18 526	0.61 569	0.25 543	0.11 198	0.29 470	0.21 462	0.42 444	0.43 526	0.33 484	0.43 536	0.27 405	0.22 417	0.34 433	0.26 511	0.07 135	0.05 39	0.07 168	0.06 163	0.08 284	0.07 252

MWSP-net	0.25 483	0.12 296	0.37 355	0.22 383	0.14 411	0.31 505	0.40 670	0.50 532	0.43 526	0.32 470	0.33 415	0.36 505	0.31 563	0.28 369	0.31 551	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.10 475

RT-IGEV	0.25 483	0.10 152	0.48 495	0.22 383	0.14 411	0.31 505	0.28 595	0.53 581	0.39 480	0.36 538	0.41 505	0.44 579	0.30 546	0.28 369	0.27 517	0.09 415	0.07 399	0.08 273	0.09 446	0.09 373	0.10 475

G2L-Stereo	0.25 483	0.16 491	0.47 484	0.22 383	0.14 411	0.25 393	0.18 329	0.46 489	0.35 431	0.33 484	0.37 456	0.40 548	0.22 417	0.60 569	0.30 543	0.10 470	0.09 528	0.10 458	0.08 335	0.09 373	0.09 415

DDVS	0.25 483	0.15 462	0.39 391	0.24 502	0.17 533	0.34 544	0.21 462	0.41 430	0.30 364	0.33 484	0.41 505	0.48 600	0.21 399	0.52 520	0.27 517	0.11 515	0.09 528	0.11 517	0.09 446	0.13 558	0.14 583

ITSA-stereo	0.25 483	0.15 462	0.33 303	0.23 444	0.11 198	0.27 428	0.18 329	0.56 617	0.59 644	0.31 448	0.32 392	0.33 476	0.28 517	0.49 505	0.30 543	0.11 515	0.08 491	0.11 517	0.10 494	0.11 499	0.13 559

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 483	0.14 423	0.95 664	0.21 309	0.27 662	0.20 258	0.19 378	0.48 511	0.25 286	0.26 346	0.55 616	0.34 486	0.18 362	0.25 315	0.17 318	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.12 574	0.12 540	0.12 540

test_sample7	0.25 483	0.15 462	0.35 326	0.20 250	0.14 411	0.28 448	0.21 462	0.51 550	0.38 470	0.37 546	0.34 426	0.37 513	0.30 546	0.39 466	0.23 474	0.14 601	0.09 528	0.13 578	0.12 574	0.13 558	0.12 540

test_sample6	0.25 483	0.13 369	0.41 422	0.21 309	0.11 198	0.30 489	0.22 491	0.51 550	0.35 431	0.33 484	0.43 536	0.30 449	0.24 449	0.57 552	0.22 453	0.10 470	0.07 399	0.10 458	0.10 494	0.11 499	0.10 475

SMFormer	0.25 483	0.12 296	0.40 399	0.19 173	0.10 136	0.27 428	0.19 378	0.51 550	0.45 554	0.34 504	0.41 505	0.31 458	0.26 481	0.58 559	0.28 523	0.10 470	0.07 399	0.08 273	0.08 335	0.09 373	0.09 415

NINENet	0.25 483	0.15 462	0.37 355	0.23 444	0.16 508	0.43 616	0.17 278	0.60 651	0.46 572	0.32 470	0.37 456	0.32 468	0.20 389	0.42 480	0.21 431	0.10 470	0.10 563	0.12 556	0.08 335	0.11 499	0.10 475

hknet	0.25 483	0.14 423	0.40 399	0.25 543	0.15 475	0.35 559	0.21 462	0.56 617	0.37 455	0.34 504	0.35 437	0.43 568	0.27 500	0.37 455	0.21 431	0.09 415	0.07 399	0.11 517	0.10 494	0.09 373	0.09 415

PSMNet-ADL	0.25 483	0.15 462	0.32 286	0.26 578	0.14 411	0.31 505	0.22 491	0.44 466	0.36 444	0.27 356	0.33 415	0.41 555	0.28 517	0.61 576	0.29 535	0.11 515	0.09 528	0.09 375	0.11 535	0.10 449	0.10 475

PSM-AAD	0.25 483	0.10 152	0.30 262	0.24 502	0.12 275	0.26 417	0.38 659	0.34 327	0.28 328	0.35 521	0.39 485	0.28 421	0.79 696	0.30 405	0.16 285	0.07 135	0.06 257	0.12 556	0.11 535	0.08 284	0.21 658

GrayStereo	0.25 483	0.09 92	0.32 286	0.26 578	0.13 359	0.23 350	0.47 687	0.34 327	0.30 364	0.39 577	0.47 576	0.30 449	0.79 696	0.29 389	0.16 285	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.09 446	0.07 194	0.13 559

RAFT-RH_RVC	0.25 483	0.11 233	0.45 468	0.21 309	0.12 275	0.25 393	0.14 117	0.27 214	0.27 309	0.38 561	1.15 700	0.23 345	0.17 331	0.57 552	0.24 487	0.07 135	0.05 39	0.10 458	0.07 248	0.06 107	0.07 252

UPFNet	0.25 483	0.12 296	0.38 375	0.24 502	0.19 582	0.37 573	0.28 595	0.48 511	0.38 470	0.34 504	0.37 456	0.37 513	0.28 517	0.39 466	0.33 564	0.10 470	0.09 528	0.10 458	0.10 494	0.10 449	0.08 340

acv_ft	0.25 483	0.13 369	0.40 399	0.23 444	0.19 582	0.34 544	0.21 462	0.45 478	0.44 542	0.38 561	0.41 505	0.38 521	0.27 500	0.27 354	0.35 573	0.08 308	0.07 399	0.08 273	0.07 248	0.11 499	0.07 252

CCAANet	0.25 483	0.13 369	0.51 522	0.22 383	0.15 475	0.29 470	0.17 278	0.49 521	0.37 455	0.26 346	0.49 584	0.32 468	0.24 449	0.62 584	0.23 474	0.07 135	0.06 257	0.10 458	0.10 494	0.08 284	0.10 475

iResNet_ROB	0.25 483	0.19 542	0.40 399	0.20 250	0.12 275	0.30 489	0.16 226	0.55 601	0.53 624	0.38 561	0.43 536	0.37 513	0.26 481	0.38 461	0.22 453	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.04 1	0.09 373	0.09 415

MEA-ACV	0.26 502	0.11 233	0.42 432	0.21 309	0.14 411	0.35 559	0.24 540	0.53 581	0.47 577	0.35 521	0.42 522	0.36 505	0.34 583	0.47 496	0.27 517	0.09 415	0.09 528	0.10 458	0.12 574	0.09 373	0.10 475

PStereo	0.26 502	0.37 665	0.34 315	0.21 309	0.13 359	0.25 393	0.25 558	0.33 314	0.47 577	0.26 346	0.17 193	0.29 432	0.34 583	0.35 443	0.37 580	0.23 669	0.15 647	0.17 639	0.13 603	0.23 659	0.21 658

DNS	0.26 502	0.30 639	0.18 93	0.17 58	0.10 136	0.13 34	0.14 117	0.24 156	0.16 82	0.12 100	0.17 193	0.13 159	0.10 87	0.70 614	0.37 580	0.08 308	0.14 631	0.08 273	0.05 74	1.01 729	0.80 729

coex_refinement	0.26 502	0.16 491	0.36 346	0.23 444	0.15 475	0.31 505	0.20 431	0.49 521	0.42 518	0.35 521	0.42 522	0.45 584	0.27 500	0.55 537	0.33 564	0.10 470	0.06 257	0.07 168	0.07 248	0.10 449	0.10 475

UGAM	0.26 502	0.14 423	0.45 468	0.25 543	0.12 275	0.23 350	0.25 558	0.32 299	0.41 510	0.31 448	0.42 522	0.41 555	0.22 417	0.92 678	0.22 453	0.08 308	0.06 257	0.14 605	0.12 574	0.10 449	0.07 252

SepStereo	0.26 502	0.12 296	0.42 432	0.24 502	0.18 555	0.29 470	0.24 540	0.45 478	0.45 554	0.41 596	0.44 547	0.34 486	0.29 532	0.64 593	0.21 431	0.09 415	0.07 399	0.09 375	0.07 248	0.09 373	0.09 415

AACVNet	0.26 502	0.16 491	0.37 355	0.22 383	0.14 411	0.29 470	0.19 378	0.41 430	0.31 378	0.38 561	0.42 522	0.43 568	0.28 517	0.73 626	0.25 497	0.11 515	0.08 491	0.11 517	0.09 446	0.13 558	0.11 516

DEmStereo	0.26 502	0.09 92	0.47 484	0.19 173	0.12 275	0.30 489	0.25 558	0.28 237	0.36 444	0.36 538	0.58 628	0.25 372	0.48 654	0.53 527	0.44 617	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.06 107	0.07 252

LMCR-Stereo	0.26 502	0.18 526	0.49 501	0.28 627	0.14 411	0.36 566	0.23 518	0.54 591	0.34 414	0.39 577	0.40 496	0.29 432	0.29 532	0.37 455	0.27 517	0.11 515	0.07 399	0.09 375	0.07 248	0.13 558	0.09 415

GwcNet-RSSM	0.26 502	0.17 511	0.46 476	0.21 309	0.13 359	0.28 448	0.23 518	0.44 466	0.42 518	0.31 448	0.45 559	0.40 548	0.26 481	0.55 537	0.28 523	0.11 515	0.07 399	0.09 375	0.10 494	0.09 373	0.08 340

DeepPruner_ROB	0.26 502	0.19 542	0.44 456	0.21 309	0.16 508	0.30 489	0.21 462	0.52 569	0.32 390	0.35 521	0.38 471	0.39 533	0.26 481	0.42 480	0.24 487	0.15 616	0.11 588	0.11 517	0.11 535	0.14 576	0.13 559

noway7	0.27 513	0.51 692	1.61 712	0.24 502	0.12 275	0.22 325	0.18 329	0.44 466	0.31 378	0.21 289	0.22 271	0.24 360	0.20 389	0.20 212	0.21 431	0.07 135	0.05 39	0.08 273	0.07 248	0.09 373	0.08 340

ISRNet	0.27 513	0.13 369	0.45 468	0.26 578	0.19 582	0.24 373	0.14 117	0.45 478	0.43 526	0.39 577	0.48 582	0.42 564	0.27 500	0.32 419	0.29 535	0.20 664	0.12 608	0.17 639	0.16 640	0.16 598	0.20 649

rvit_105_1	0.27 513	0.19 542	0.46 476	0.27 606	0.19 582	0.30 489	0.35 644	0.44 466	0.51 610	0.31 448	0.31 382	0.31 458	0.26 481	0.35 443	0.25 497	0.15 616	0.14 631	0.15 621	0.17 650	0.11 499	0.10 475

DispNO	0.27 513	0.18 526	0.62 577	0.23 444	0.17 533	0.25 393	0.22 491	0.45 478	0.41 510	0.32 470	0.39 485	0.38 521	0.27 500	0.77 647	0.27 517	0.09 415	0.07 399	0.10 458	0.10 494	0.08 284	0.08 340

CBFPSM	0.27 513	0.16 491	0.67 596	0.20 250	0.14 411	0.38 581	0.25 558	0.40 415	0.36 444	0.33 484	0.36 447	0.56 639	0.38 606	0.32 419	0.38 584	0.08 308	0.08 491	0.07 168	0.08 335	0.09 373	0.11 516

CSP-Net	0.27 513	0.15 462	0.30 262	0.21 309	0.14 411	0.44 618	0.24 540	0.50 532	0.40 498	0.41 596	0.43 536	0.42 564	0.26 481	0.66 604	0.28 523	0.12 555	0.08 491	0.08 273	0.08 335	0.10 449	0.09 415

DAS	0.27 513	0.12 296	0.42 432	0.24 502	0.18 555	0.29 470	0.24 540	0.45 478	0.45 554	0.41 596	0.44 547	0.34 486	0.29 532	0.75 635	0.21 431	0.09 415	0.07 399	0.09 375	0.07 248	0.09 373	0.09 415

AASNet	0.27 513	0.19 542	0.49 501	0.26 578	0.17 533	0.34 544	0.20 431	0.62 663	0.48 589	0.35 521	0.40 496	0.32 468	0.25 471	0.28 369	0.34 569	0.11 515	0.09 528	0.10 458	0.08 335	0.13 558	0.11 516

GEStereo_RVC	0.27 513	0.20 555	0.44 456	0.27 606	0.16 508	0.33 530	0.25 558	0.56 617	0.54 628	0.34 504	0.38 471	0.34 486	0.25 471	0.51 514	0.28 523	0.12 555	0.08 491	0.09 375	0.08 335	0.11 499	0.11 516

RAFT + AFF	0.27 513	0.23 594	0.50 512	0.25 543	0.17 533	0.30 489	0.33 638	0.52 569	0.40 498	0.28 369	0.30 367	0.30 449	0.31 563	0.62 584	0.24 487	0.09 415	0.10 563	0.11 517	0.10 494	0.11 499	0.11 516

MMNet	0.27 513	0.14 423	0.49 501	0.24 502	0.17 533	0.47 632	0.22 491	0.45 478	0.51 610	0.39 577	0.41 505	0.36 505	0.33 574	0.39 466	0.34 569	0.08 308	0.07 399	0.09 375	0.09 446	0.10 449	0.08 340

delet	0.27 513	0.14 423	0.40 399	0.23 444	0.19 582	0.41 600	0.29 602	0.49 521	0.48 589	0.33 484	0.41 505	0.37 513	0.30 546	0.48 500	0.34 569	0.09 415	0.09 528	0.11 517	0.12 574	0.08 284	0.08 340

ac_64	0.27 513	0.13 369	0.41 422	0.24 502	0.17 533	0.36 566	0.22 491	0.46 489	0.33 404	0.35 521	0.36 447	0.52 624	0.30 546	0.62 584	0.32 557	0.11 515	0.09 528	0.10 458	0.10 494	0.09 373	0.08 340

HGLStereo	0.27 513	0.14 423	0.46 476	0.24 502	0.21 609	0.33 530	0.23 518	0.50 532	0.42 518	0.35 521	0.48 582	0.41 555	0.33 574	0.45 489	0.33 564	0.11 515	0.10 563	0.09 375	0.09 446	0.10 449	0.12 540

DSFCA	0.27 513	0.13 369	0.36 346	0.20 250	0.17 533	0.38 581	0.31 618	0.47 498	0.43 526	0.43 612	0.37 456	0.39 533	0.29 532	0.52 520	0.32 557	0.12 555	0.10 563	0.10 458	0.11 535	0.11 499	0.10 475

DMCA-RVC	0.27 513	0.21 570	0.61 569	0.28 627	0.17 533	0.29 470	0.21 462	0.42 444	0.35 431	0.40 587	0.37 456	0.39 533	0.36 593	0.43 482	0.30 543	0.13 576	0.10 563	0.15 621	0.11 535	0.13 558	0.10 475

HSM-Net_RVC	0.27 513	0.11 233	0.42 432	0.19 173	0.11 198	0.34 544	0.20 431	0.62 663	0.43 526	0.40 587	0.43 536	0.50 614	0.26 481	0.76 641	0.22 453	0.08 308	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.08 284	0.08 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 513	0.20 555	0.44 456	0.22 383	0.14 411	0.33 530	0.14 117	0.51 550	0.45 554	0.30 430	0.40 496	0.38 521	0.27 500	0.76 641	0.25 497	0.09 415	0.07 399	0.11 517	0.11 535	0.11 499	0.08 340

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 513	0.21 570	0.59 564	0.25 543	0.18 555	0.29 470	0.22 491	0.50 532	0.40 498	0.38 561	0.41 505	0.43 568	0.27 500	0.43 482	0.29 535	0.11 515	0.08 491	0.10 458	0.10 494	0.10 449	0.11 516
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	0.27 513	0.26 614	0.72 613	0.23 444	0.13 359	0.29 470	0.18 329	0.52 569	0.49 598	0.37 546	0.45 559	0.39 533	0.25 471	0.34 433	0.20 404	0.08 308	0.06 257	0.07 168	0.05 74	0.12 540	0.09 415

StereoDRNet-Refined	0.27 513	0.17 511	0.35 326	0.25 543	0.14 411	0.37 573	0.21 462	0.47 498	0.41 510	0.44 619	0.51 594	0.41 555	0.28 517	0.45 489	0.37 580	0.09 415	0.06 257	0.11 517	0.11 535	0.10 449	0.10 475
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 534	0.51 692	1.51 707	0.24 502	0.16 508	0.22 325	0.21 462	0.39 401	0.34 414	0.22 299	0.25 308	0.26 394	0.21 399	0.34 433	0.23 474	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.10 449	0.08 340

DNSM	0.28 534	0.28 624	0.17 75	0.17 58	0.09 61	0.15 67	0.15 172	0.24 156	0.18 136	0.14 169	0.17 193	0.13 159	0.11 129	0.75 635	0.63 660	0.08 308	0.13 620	0.06 54	0.05 74	1.14 730	0.81 730

DualNet (step1)	0.28 534	0.19 542	0.50 512	0.18 114	0.16 508	0.34 544	0.20 431	0.51 550	0.38 470	0.37 546	0.34 426	0.37 513	0.30 546	0.39 466	0.23 474	0.23 669	0.09 528	0.28 682	0.24 677	0.18 629	0.16 604

ssnet_v2	0.28 534	0.16 491	0.44 456	0.22 383	0.15 475	0.40 596	0.30 613	0.57 627	0.46 572	0.38 561	0.36 447	0.47 594	0.29 532	0.38 461	0.39 592	0.13 576	0.11 588	0.11 517	0.11 535	0.11 499	0.11 516

CRFU-Net	0.28 534	0.14 423	0.45 468	0.25 543	0.15 475	0.45 624	0.23 518	0.50 532	0.30 364	0.43 612	0.41 505	0.48 600	0.46 645	0.43 482	0.29 535	0.11 515	0.10 563	0.09 375	0.08 335	0.10 449	0.10 475

dad	0.28 534	0.31 647	0.44 456	0.21 309	0.14 411	0.30 489	0.20 431	0.33 314	0.49 598	0.44 619	0.44 547	0.45 584	0.21 399	0.41 476	0.26 511	0.20 664	0.11 588	0.20 660	0.11 535	0.14 576	0.10 475

FTStereo	0.28 534	0.10 152	0.43 446	0.23 444	0.13 359	0.21 292	0.53 697	0.34 327	0.26 298	0.38 561	0.95 689	0.30 449	0.56 667	0.32 419	0.18 347	0.08 308	0.06 257	0.09 375	0.08 335	0.07 194	0.19 637

ADLNet	0.28 534	0.15 462	0.42 432	0.23 444	0.19 582	0.34 544	0.23 518	0.53 581	0.43 526	0.42 606	0.41 505	0.44 579	0.27 500	0.55 537	0.35 573	0.11 515	0.08 491	0.11 517	0.11 535	0.11 499	0.12 540

UNet	0.28 534	0.14 423	0.69 602	0.23 444	0.20 601	0.44 618	0.22 491	0.50 532	0.40 498	0.34 504	0.39 485	0.43 568	0.33 574	0.40 474	0.31 551	0.09 415	0.07 399	0.10 458	0.08 335	0.10 449	0.08 340

STTStereo	0.28 534	0.20 555	0.61 569	0.25 543	0.17 533	0.29 470	0.24 540	0.47 498	0.39 480	0.39 577	0.41 505	0.44 579	0.28 517	0.40 474	0.28 523	0.13 576	0.12 608	0.13 578	0.16 640	0.12 540	0.11 516

RASNet	0.28 534	0.14 423	0.44 456	0.22 383	0.18 555	0.32 519	0.19 378	0.48 511	0.38 470	0.29 398	0.43 536	0.47 594	0.37 602	0.79 651	0.36 579	0.09 415	0.07 399	0.07 168	0.09 446	0.07 194	0.07 252

HSM	0.28 534	0.16 491	0.35 326	0.20 250	0.15 475	0.33 530	0.19 378	0.53 581	0.37 455	0.36 538	0.38 471	0.67 674	0.31 563	0.89 673	0.23 474	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.08 284	0.08 340

DLCB_ROB	0.28 534	0.16 491	0.34 315	0.27 606	0.16 508	0.38 581	0.25 558	0.48 511	0.43 526	0.46 627	0.46 569	0.51 618	0.33 574	0.53 527	0.33 564	0.10 470	0.10 563	0.11 517	0.11 535	0.10 449	0.09 415

MWDA-net	0.29 547	0.21 570	0.47 484	0.25 543	0.21 609	0.35 559	0.32 626	0.44 466	0.47 577	0.38 561	0.40 496	0.33 476	0.38 606	0.54 534	0.40 599	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.09 446	0.09 373	0.10 475

ACV-stereo	0.29 547	0.18 526	0.79 628	0.23 444	0.16 508	0.47 632	0.19 378	0.36 370	0.34 414	0.29 398	0.33 415	0.67 674	0.42 631	0.54 534	0.30 543	0.10 470	0.09 528	0.09 375	0.09 446	0.10 449	0.11 516

ff1	0.29 547	0.12 296	0.42 432	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.20 431	0.35 351	0.44 542	0.30 430	0.42 522	0.34 486	0.23 431	0.81 659	1.08 697	0.08 308	0.05 39	0.11 517	0.10 494	0.08 284	0.08 340

LL-Strereo	0.29 547	0.25 603	0.58 558	0.25 543	0.21 609	0.23 350	0.24 540	0.55 601	0.42 518	0.34 504	0.32 392	0.41 555	0.40 618	0.94 682	0.23 474	0.08 308	0.07 399	0.11 517	0.09 446	0.09 373	0.09 415

THIR-Stereo	0.29 547	0.12 296	0.41 422	0.19 173	0.11 198	0.28 448	0.72 711	0.32 299	0.35 431	0.37 546	0.65 652	0.34 486	0.50 657	0.57 552	0.45 620	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.09 446	0.07 194	0.07 252

psm_up	0.29 547	0.16 491	0.41 422	0.26 578	0.17 533	0.32 519	0.26 572	0.55 601	0.43 526	0.36 538	0.40 496	0.45 584	0.37 602	0.58 559	0.30 543	0.11 515	0.12 608	0.13 578	0.12 574	0.10 449	0.10 475

hitnet-ft	0.29 547	0.17 511	0.40 399	0.19 173	0.14 411	0.39 590	0.23 518	0.44 466	0.41 510	0.36 538	0.46 569	0.53 629	0.34 583	0.76 641	0.32 557	0.14 601	0.10 563	0.13 578	0.10 494	0.15 590	0.13 559

FADNet-RVC-Resample	0.29 547	0.25 603	0.93 661	0.26 578	0.16 508	0.32 519	0.21 462	0.47 498	0.39 480	0.35 521	0.38 471	0.33 476	0.27 500	0.53 527	0.24 487	0.10 470	0.10 563	0.14 605	0.13 603	0.13 558	0.16 604

iinet-f	0.30 555	0.18 526	1.03 675	0.20 250	0.15 475	0.44 618	0.22 491	0.45 478	0.37 455	0.35 521	0.44 547	0.41 555	0.34 583	0.34 433	0.40 599	0.10 470	0.09 528	0.08 273	0.08 335	0.13 558	0.11 516

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 555	0.20 555	0.70 608	0.21 309	0.17 533	0.46 626	0.27 579	0.50 532	0.49 598	0.42 606	0.55 616	0.43 568	0.30 546	0.46 492	0.38 584	0.09 415	0.06 257	0.07 168	0.06 163	0.11 499	0.10 475

SACVNet	0.30 555	0.20 555	0.41 422	0.25 543	0.18 555	0.34 544	0.25 558	0.52 569	0.40 498	0.41 596	0.44 547	0.46 592	0.32 571	0.71 618	0.25 497	0.13 576	0.10 563	0.12 556	0.12 574	0.16 598	0.17 617

ADLNet2	0.30 555	0.17 511	0.72 613	0.23 444	0.17 533	0.36 566	0.24 540	0.52 569	0.51 610	0.32 470	0.38 471	0.45 584	0.30 546	0.69 611	0.35 573	0.10 470	0.08 491	0.09 375	0.09 446	0.12 540	0.10 475

FADNet_RVC	0.30 555	0.28 624	0.83 641	0.23 444	0.15 475	0.30 489	0.17 278	0.49 521	0.37 455	0.30 430	0.38 471	0.30 449	0.27 500	0.52 520	0.31 551	0.14 601	0.14 631	0.14 605	0.16 640	0.21 649	0.23 671

TDLM	0.30 555	0.21 570	0.38 375	0.28 627	0.15 475	0.33 530	0.32 626	0.52 569	0.47 577	0.38 561	0.43 536	0.39 533	0.29 532	0.91 677	0.28 523	0.14 601	0.08 491	0.13 578	0.11 535	0.12 540	0.10 475

CVANet_RVC	0.30 555	0.19 542	0.41 422	0.26 578	0.16 508	0.33 530	0.26 572	0.52 569	0.47 577	0.40 587	0.46 569	0.43 568	0.31 563	0.89 673	0.26 511	0.14 601	0.09 528	0.14 605	0.13 603	0.14 576	0.10 475

mmx	0.31 562	0.12 296	0.42 432	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.20 431	0.55 601	0.45 554	0.30 430	0.42 522	0.34 486	0.23 431	0.81 659	1.08 697	0.10 470	0.07 399	0.11 517	0.10 494	0.11 499	0.10 475

xxx	0.31 562	0.12 296	0.42 432	0.20 250	0.13 359	0.28 448	0.20 431	0.55 601	0.45 554	0.30 430	0.42 522	0.34 486	0.23 431	0.81 659	1.08 697	0.10 470	0.07 399	0.11 517	0.10 494	0.11 499	0.10 475

fast-acv-ft	0.31 562	0.20 555	0.81 634	0.24 502	0.18 555	0.46 626	0.27 579	0.41 430	0.49 598	0.39 577	0.55 616	0.49 606	0.35 589	0.37 455	0.38 584	0.11 515	0.11 588	0.11 517	0.12 574	0.12 540	0.09 415

CrosDoStereo	0.31 562	0.10 152	0.49 501	0.18 114	0.12 275	0.22 325	1.11 734	0.34 327	0.37 455	0.38 561	0.61 643	0.28 421	0.46 645	0.61 576	0.57 644	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.07 252

DeepStereo_LL	0.31 562	0.10 152	0.49 501	0.18 114	0.12 275	0.22 325	1.11 734	0.34 327	0.37 455	0.38 561	0.61 643	0.28 421	0.46 645	0.61 576	0.57 644	0.07 135	0.06 257	0.08 273	0.08 335	0.07 194	0.07 252

FADNet-RVC	0.31 562	0.35 657	0.78 621	0.25 543	0.20 601	0.33 530	0.20 431	0.49 521	0.40 498	0.34 504	0.39 485	0.41 555	0.29 532	0.63 591	0.31 551	0.13 576	0.14 631	0.14 605	0.15 628	0.19 637	0.19 637

AANet_RVC	0.31 562	0.22 585	0.50 512	0.23 444	0.14 411	0.30 489	0.24 540	0.47 498	0.54 628	0.38 561	0.60 636	0.43 568	0.29 532	0.87 668	0.40 599	0.11 515	0.07 399	0.07 168	0.07 248	0.09 373	0.09 415

NVstereo2D	0.31 562	0.16 491	0.54 536	0.24 502	0.22 626	0.42 607	0.28 595	0.58 636	0.56 637	0.28 369	0.38 471	0.40 548	0.30 546	0.71 618	0.28 523	0.13 576	0.08 491	0.13 578	0.10 494	0.19 637	0.16 604

NOSS_ROB	0.31 562	0.20 555	0.35 326	0.24 502	0.16 508	0.32 519	0.19 378	0.52 569	0.48 589	0.33 484	0.36 447	0.42 564	0.28 517	0.93 680	0.24 487	0.19 661	0.20 678	0.24 671	0.22 673	0.17 615	0.17 617

z-ln-s-r	0.32 571	0.21 570	0.82 638	0.23 444	0.14 411	0.30 489	0.26 572	0.43 458	0.50 606	0.32 470	0.60 636	0.39 533	0.29 532	0.73 626	0.66 666	0.08 308	0.06 257	0.08 273	0.07 248	0.10 449	0.08 340

YMNet	0.32 571	0.22 585	0.58 558	0.27 606	0.23 639	0.48 638	0.27 579	0.51 550	0.45 554	0.48 638	0.56 623	0.51 618	0.30 546	0.39 466	0.40 599	0.13 576	0.16 655	0.13 578	0.12 574	0.13 558	0.12 540

YMNet_1	0.32 571	0.22 585	0.58 558	0.27 606	0.23 639	0.48 638	0.27 579	0.51 550	0.45 554	0.48 638	0.56 623	0.51 618	0.30 546	0.39 466	0.40 599	0.13 576	0.16 655	0.13 578	0.12 574	0.13 558	0.12 540

1111x	0.32 571	0.11 233	0.40 399	0.22 383	0.11 198	0.32 519	0.26 572	0.59 642	0.43 526	0.31 448	0.41 505	0.39 533	0.28 517	0.76 641	1.37 715	0.09 415	0.08 491	0.09 375	0.10 494	0.09 373	0.08 340

pcwnet_v2	0.32 571	0.15 462	1.26 695	0.23 444	0.18 555	0.32 519	0.18 329	0.59 642	0.60 648	0.36 538	0.45 559	0.35 500	0.29 532	0.36 452	0.25 497	0.14 601	0.11 588	0.12 556	0.11 535	0.14 576	0.15 595

FADNet	0.32 571	0.36 660	0.74 618	0.23 444	0.22 626	0.37 573	0.19 378	0.53 581	0.48 589	0.32 470	0.36 447	0.43 568	0.32 571	0.64 593	0.25 497	0.16 632	0.16 655	0.14 605	0.16 640	0.24 663	0.19 637

PS-NSSS	0.32 571	0.30 639	0.46 476	0.23 444	0.17 533	0.33 530	0.24 540	0.57 627	0.41 510	0.37 546	0.52 602	0.35 500	0.30 546	0.80 655	0.30 543	0.17 644	0.14 631	0.21 662	0.15 628	0.15 590	0.13 559

StereoDRNet	0.32 571	0.22 585	0.61 569	0.27 606	0.21 609	0.42 607	0.30 613	0.61 655	0.48 589	0.46 627	0.39 485	0.48 600	0.30 546	0.57 552	0.40 599	0.11 515	0.09 528	0.12 556	0.11 535	0.12 540	0.10 475

DISCO	0.32 571	0.13 369	0.51 522	0.25 543	0.16 508	0.48 638	0.25 558	0.50 532	0.57 640	0.37 546	0.45 559	0.62 658	0.36 593	0.64 593	0.49 631	0.09 415	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.12 540	0.11 516

Selective-IGEV-i16pc	0.33 580	0.10 152	1.71 715	0.21 309	0.14 411	0.74 685	0.31 618	0.42 444	0.41 510	0.21 289	0.32 392	0.26 394	0.14 254	0.71 618	0.19 381	0.14 601	0.10 563	0.08 273	0.09 446	0.11 499	0.11 516

TCMNet	0.33 580	0.23 594	0.72 613	0.29 630	0.30 676	0.40 596	0.28 595	0.50 532	0.47 577	0.37 546	0.45 559	0.40 548	0.29 532	0.60 569	0.39 592	0.14 601	0.13 620	0.15 621	0.14 618	0.17 615	0.15 595

HBP-ISP	0.33 580	0.30 639	0.72 613	0.22 383	0.16 508	0.32 519	0.22 491	0.54 591	0.44 542	0.41 596	0.49 584	0.33 476	0.38 606	0.73 626	0.25 497	0.18 655	0.19 673	0.24 671	0.20 662	0.16 598	0.13 559

AAGNet	0.33 580	0.11 233	0.37 355	0.25 543	0.16 508	0.20 258	0.19 378	0.30 275	0.27 309	0.35 521	0.35 437	0.27 405	0.30 546	0.44 486	2.66 736	0.08 308	0.05 39	0.10 458	0.07 248	0.08 284	0.06 152

DRN-Test	0.33 580	0.17 511	0.61 569	0.27 606	0.19 582	0.46 626	0.29 602	0.65 672	0.51 610	0.47 634	0.46 569	0.44 579	0.34 583	0.62 584	0.41 608	0.12 555	0.08 491	0.13 578	0.12 574	0.12 540	0.10 475

CBMV_ROB	0.33 580	0.18 526	0.53 533	0.21 309	0.14 411	0.33 530	0.20 431	0.51 550	0.45 554	0.51 646	0.55 616	0.45 584	0.42 631	0.71 618	0.32 557	0.18 655	0.19 673	0.23 669	0.21 665	0.14 576	0.15 595

XPNet_ROB	0.33 580	0.20 555	0.43 446	0.27 606	0.18 555	0.37 573	0.31 618	0.55 601	0.50 606	0.51 646	0.53 609	0.58 647	0.37 602	0.63 591	0.45 620	0.17 644	0.12 608	0.13 578	0.12 574	0.15 590	0.14 583

PSMNet_ROB	0.33 580	0.24 598	0.54 536	0.31 647	0.21 609	0.42 607	0.43 676	0.59 642	0.47 577	0.37 546	0.44 547	0.49 606	0.31 563	0.64 593	0.43 612	0.14 601	0.10 563	0.15 621	0.14 618	0.13 558	0.11 516

CBMV	0.33 580	0.21 570	0.54 536	0.23 444	0.13 359	0.42 607	0.33 638	0.53 581	0.48 589	0.52 652	0.49 584	0.50 614	0.41 622	0.56 548	0.31 551	0.15 616	0.16 655	0.18 648	0.16 640	0.13 558	0.13 559
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	0.34 589	0.29 632	0.91 657	0.26 578	0.21 609	0.47 632	0.31 618	0.54 591	0.54 628	0.44 619	0.52 602	0.50 614	0.35 589	0.39 466	0.39 592	0.11 515	0.11 588	0.10 458	0.09 446	0.14 576	0.13 559

xxxx	0.34 589	0.10 152	0.29 251	0.19 173	0.11 198	0.37 573	0.20 431	0.58 636	0.38 470	0.29 398	0.42 522	0.38 521	0.24 449	0.46 492	2.20 732	0.11 515	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.09 415

test_xeample	0.34 589	0.10 152	0.29 251	0.19 173	0.11 198	0.33 530	0.23 518	0.55 601	0.38 470	0.32 470	0.45 559	0.29 432	0.26 481	0.57 552	2.24 734	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.09 373	0.09 415

FINET	0.34 589	0.27 621	0.80 631	0.24 502	0.24 647	0.36 566	0.34 640	0.54 591	0.72 675	0.39 577	0.47 576	0.32 468	0.30 546	0.51 514	0.32 557	0.19 661	0.17 662	0.13 578	0.12 574	0.18 629	0.16 604

ETE_ROB	0.34 589	0.26 614	0.45 468	0.29 630	0.18 555	0.40 596	0.37 653	0.57 627	0.47 577	0.50 641	0.50 588	0.62 658	0.36 593	0.55 537	0.38 584	0.13 576	0.10 563	0.14 605	0.12 574	0.16 598	0.16 604

DStereoRT	0.35 594	0.13 369	0.51 522	0.25 543	0.16 508	0.42 607	0.19 378	0.48 511	0.39 480	0.30 430	0.39 485	0.24 360	0.39 613	0.64 593	0.30 543	0.08 308	0.07 399	1.54 739	0.41 706	0.08 284	0.11 516

GwcNet	0.35 594	0.23 594	0.88 653	0.25 543	0.24 647	0.48 638	0.27 579	0.55 601	0.57 640	0.38 561	0.52 602	0.51 618	0.32 571	0.60 569	0.41 608	0.13 576	0.11 588	0.12 556	0.11 535	0.13 558	0.14 583

RP	0.35 594	0.22 585	0.51 522	0.31 647	0.24 647	0.37 573	0.28 595	0.50 532	0.58 643	0.40 587	0.63 649	0.61 656	0.47 648	0.61 576	0.39 592	0.16 632	0.15 647	0.17 639	0.15 628	0.17 615	0.17 617

DANet	0.35 594	0.23 594	0.60 566	0.36 672	0.22 626	0.39 590	0.25 558	0.48 511	0.43 526	0.52 652	0.50 588	0.59 649	0.41 622	0.76 641	0.49 631	0.13 576	0.11 588	0.14 605	0.12 574	0.17 615	0.15 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 594	0.26 614	0.49 501	0.36 672	0.22 626	0.41 600	0.41 671	0.53 581	0.42 518	0.47 634	0.46 569	0.61 656	0.39 613	0.55 537	0.37 580	0.16 632	0.13 620	0.21 662	0.21 665	0.16 598	0.16 604

w-ln-seven-2	0.36 599	0.29 632	1.06 677	0.27 606	0.18 555	0.37 573	0.30 613	0.50 532	0.54 628	0.45 623	0.55 616	0.45 584	0.41 622	0.62 584	0.49 631	0.10 470	0.10 563	0.12 556	0.11 535	0.14 576	0.11 516

GASNet	0.36 599	0.46 681	0.88 653	0.34 661	0.23 639	0.35 559	0.22 491	0.60 651	0.53 624	0.40 587	0.37 456	0.45 584	0.30 546	0.79 651	0.35 573	0.15 616	0.10 563	0.14 605	0.14 618	0.22 656	0.12 540

Wz-Net-MNSev	0.36 599	0.26 614	0.79 628	0.26 578	0.21 609	0.59 666	0.38 659	0.55 601	0.56 637	0.48 638	0.54 612	0.53 629	0.36 593	0.60 569	0.44 617	0.11 515	0.09 528	0.11 517	0.11 535	0.15 590	0.13 559

APVNet	0.36 599	0.20 555	0.70 608	0.26 578	0.22 626	0.52 656	0.35 644	0.61 655	0.44 542	0.38 561	0.52 602	0.48 600	0.38 606	0.84 664	0.46 626	0.13 576	0.14 631	0.15 621	0.16 640	0.16 598	0.15 595

Syn2CoEx	0.36 599	0.31 647	0.78 621	0.34 661	0.21 609	0.41 600	0.28 595	0.61 655	0.49 598	0.42 606	0.56 623	0.45 584	0.44 636	0.69 611	0.38 584	0.17 644	0.14 631	0.15 621	0.12 574	0.13 558	0.12 540

FAT-Stereo	0.36 599	0.18 526	0.73 617	0.26 578	0.18 555	0.33 530	0.29 602	0.60 651	0.59 644	0.46 627	0.60 636	0.60 652	0.50 657	0.61 576	0.34 569	0.13 576	0.14 631	0.13 578	0.12 574	0.14 576	0.18 630

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 599	0.36 660	0.53 533	0.34 661	0.19 582	0.51 647	0.24 540	0.55 601	0.38 470	0.41 596	0.47 576	0.47 594	0.27 500	0.73 626	0.30 543	0.36 700	0.19 673	0.27 674	0.17 650	0.26 672	0.23 671

GANet	0.36 599	0.22 585	0.49 501	0.29 630	0.17 533	0.41 600	0.38 659	0.57 627	0.45 554	0.46 627	0.75 669	0.55 635	0.40 618	0.94 682	0.41 608	0.13 576	0.13 620	0.13 578	0.11 535	0.14 576	0.11 516

LALA_ROB	0.36 599	0.25 603	0.46 476	0.30 641	0.21 609	0.47 632	0.39 664	0.61 655	0.51 610	0.52 652	0.51 594	0.69 680	0.36 593	0.50 509	0.43 612	0.17 644	0.11 588	0.16 633	0.14 618	0.17 615	0.15 595

SGM-Forest	0.36 599	0.17 511	0.47 484	0.23 444	0.16 508	0.45 624	0.41 671	0.55 601	0.48 589	0.52 652	0.60 636	0.52 624	0.41 622	0.85 665	0.50 637	0.17 644	0.17 662	0.17 639	0.15 628	0.15 590	0.15 595
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 609	0.41 676	0.66 595	0.46 692	0.41 690	0.34 544	0.25 558	0.57 627	0.45 554	0.39 577	0.52 602	0.43 568	0.33 574	0.41 476	0.29 535	0.25 680	0.14 631	0.33 694	0.21 665	0.31 685	0.22 664

Anonymous_2	0.37 609	0.21 570	0.47 484	0.20 250	0.21 609	0.42 607	0.26 572	0.38 389	0.29 347	0.33 484	0.30 367	0.44 579	0.38 606	0.36 452	0.29 535	0.26 681	0.29 699	0.44 702	1.41 740	0.34 689	0.21 658

AF-Net	0.37 609	0.26 614	0.56 550	0.32 653	0.23 639	0.41 600	0.29 602	0.61 655	0.64 659	0.42 606	0.68 658	0.65 669	0.49 655	0.57 552	0.44 617	0.15 616	0.11 588	0.19 656	0.14 618	0.15 590	0.13 559

stereogan	0.37 609	0.17 511	0.65 590	0.27 606	0.22 626	0.62 672	0.26 572	0.59 642	0.63 658	0.43 612	0.60 636	0.67 674	0.42 631	0.68 609	0.35 573	0.13 576	0.14 631	0.14 605	0.12 574	0.19 637	0.17 617

Nwc_Net	0.37 609	0.25 603	0.68 601	0.31 647	0.24 647	0.44 618	0.30 613	0.65 672	0.50 606	0.37 546	0.69 662	0.58 647	0.45 639	0.60 569	0.40 599	0.15 616	0.12 608	0.19 656	0.21 665	0.14 576	0.13 559

RYNet	0.37 609	0.18 526	0.59 564	0.25 543	0.28 667	0.61 670	0.32 626	0.59 642	0.59 644	0.41 596	0.38 471	0.57 644	0.39 613	0.87 668	0.53 642	0.11 515	0.08 491	0.12 556	0.11 535	0.18 629	0.18 630

PA-Net	0.37 609	0.28 624	0.83 641	0.31 647	0.28 667	0.39 590	0.42 674	0.51 550	0.55 634	0.34 504	0.42 522	0.41 555	0.36 593	0.79 651	0.49 631	0.12 555	0.23 689	0.16 633	0.23 675	0.12 540	0.18 630
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 616	0.12 296	0.38 375	0.42 686	3.88 742	0.21 292	0.17 278	0.35 351	0.28 328	0.20 275	0.20 242	0.23 345	0.15 274	0.28 369	0.16 285	0.09 415	0.07 399	0.09 375	0.07 248	0.09 373	0.09 415

S-Stereo	0.38 616	0.20 555	1.05 676	0.27 606	0.22 626	0.38 581	0.32 626	0.55 601	0.66 662	0.39 577	0.59 631	0.49 606	0.41 622	0.75 635	0.40 599	0.12 555	0.15 647	0.13 578	0.13 603	0.16 598	0.21 658

ADCRef	0.38 616	0.24 598	0.88 653	0.26 578	0.21 609	0.49 643	0.27 579	0.52 569	0.48 589	0.50 641	0.58 628	0.35 500	0.47 648	0.48 500	1.29 714	0.09 415	0.08 491	0.12 556	0.12 574	0.11 499	0.11 516

PWC_ROB	0.38 616	0.29 632	0.69 602	0.25 543	0.20 601	0.38 581	0.19 378	0.58 636	0.67 665	0.57 665	0.85 681	0.51 618	0.40 618	0.71 618	0.52 640	0.13 576	0.09 528	0.14 605	0.10 494	0.17 615	0.14 583

PWCDC_ROB	0.38 616	0.30 639	0.60 566	0.33 659	0.20 601	0.42 607	0.19 378	0.58 636	0.89 696	0.42 606	1.26 704	0.36 505	0.34 583	0.50 509	0.38 584	0.18 655	0.11 588	0.11 517	0.09 446	0.19 637	0.13 559

Selective-IGEV-i16pb	0.39 621	0.12 296	2.18 719	0.21 309	0.15 475	0.68 679	0.32 626	0.56 617	0.57 640	0.25 333	0.44 547	0.33 476	0.21 399	0.80 655	0.25 497	0.14 601	0.10 563	0.09 375	0.10 494	0.12 540	0.13 559

aanetorigin	0.39 621	0.29 632	1.09 680	0.24 502	0.19 582	0.28 448	0.37 653	0.33 314	0.47 577	0.94 701	0.82 678	0.52 624	0.54 663	0.49 505	0.50 637	0.11 515	0.09 528	0.10 458	0.10 494	0.16 598	0.15 595

RGC	0.39 621	0.32 652	0.64 588	0.34 661	0.27 662	0.40 596	0.29 602	0.57 627	0.53 624	0.45 623	0.64 651	0.62 658	0.45 639	0.72 624	0.39 592	0.15 616	0.15 647	0.21 662	0.20 662	0.18 629	0.19 637

NCC-stereo	0.39 621	0.25 603	0.69 602	0.32 653	0.28 667	0.46 626	0.36 649	0.65 672	0.52 619	0.40 587	0.57 626	0.56 639	0.47 648	0.73 626	0.45 620	0.17 644	0.14 631	0.18 648	0.25 682	0.16 598	0.16 604

edge stereo	0.39 621	0.22 585	0.81 634	0.27 606	0.22 626	0.37 573	0.24 540	0.56 617	0.54 628	0.53 658	0.60 636	0.71 683	0.50 657	0.78 649	0.40 599	0.16 632	0.14 631	0.19 656	0.14 618	0.16 598	0.17 617

Abc-Net	0.39 621	0.25 603	0.69 602	0.32 653	0.28 667	0.46 626	0.36 649	0.65 672	0.52 619	0.40 587	0.57 626	0.56 639	0.47 648	0.73 626	0.45 620	0.17 644	0.14 631	0.18 648	0.25 682	0.16 598	0.16 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 621	0.28 624	0.78 621	0.27 606	0.18 555	0.49 643	0.22 491	0.59 642	0.84 694	0.55 662	0.53 609	0.49 606	0.36 593	0.67 608	0.82 680	0.13 576	0.10 563	0.11 517	0.12 574	0.17 615	0.17 617

SQANet	0.40 628	0.48 685	0.67 596	0.48 694	0.39 687	0.48 638	0.22 491	0.51 550	0.43 526	0.40 587	0.47 576	0.47 594	0.33 574	0.54 534	0.32 557	0.36 700	0.15 647	0.40 700	0.21 665	0.45 698	0.31 689

UDG	0.40 628	0.46 681	0.49 501	0.40 684	0.35 684	0.47 632	0.27 579	0.54 591	0.47 577	0.39 577	0.45 559	0.59 649	0.44 636	0.46 492	0.39 592	0.26 681	0.19 673	0.48 704	0.22 673	0.34 689	0.26 680

DDUNet	0.41 630	0.50 690	0.48 495	0.44 689	0.39 687	0.46 626	0.32 626	0.50 532	0.43 526	0.45 623	0.52 602	0.57 644	0.36 593	0.48 500	0.33 564	0.33 697	0.21 680	0.55 708	0.25 682	0.37 693	0.32 692

222	0.41 630	0.10 152	0.29 251	0.19 173	0.11 198	0.36 566	0.20 431	0.57 627	0.39 480	0.35 521	0.44 547	0.30 449	0.27 500	0.55 537	3.56 739	0.11 515	0.07 399	0.08 273	0.08 335	0.09 373	0.09 415

NaN_ROB	0.41 630	0.28 624	0.62 577	0.30 641	0.19 582	0.51 647	0.47 687	0.58 636	0.59 644	0.56 663	0.47 576	0.49 606	0.41 622	1.21 706	0.64 663	0.12 555	0.18 668	0.12 556	0.13 603	0.11 499	0.14 583

w-ln-seven	0.42 633	0.30 639	1.18 688	0.26 578	0.22 626	0.58 663	0.31 618	0.62 663	0.81 686	0.58 666	0.61 643	0.53 629	0.36 593	0.57 552	0.65 665	0.11 515	0.10 563	0.13 578	0.12 574	0.15 590	0.13 559

test_sample9	0.42 633	0.19 542	0.50 512	0.18 114	0.16 508	0.34 544	0.20 431	0.51 550	0.38 470	0.37 546	0.34 426	0.37 513	0.30 546	0.66 604	0.91 687	0.23 669	1.82 746	0.28 682	0.24 677	0.18 629	0.16 604

SDNR	0.42 633	0.21 570	0.82 638	0.21 309	0.18 555	1.27 717	0.17 278	0.50 532	0.49 598	0.42 606	0.81 676	0.38 521	0.27 500	1.19 703	0.38 584	0.23 669	0.24 691	0.17 639	0.13 603	0.17 615	0.20 649

ccnet	0.42 633	0.31 647	0.48 495	0.27 606	0.32 680	0.60 669	0.32 626	0.65 672	0.46 572	0.53 658	0.66 654	0.56 639	0.45 639	0.72 624	0.61 655	0.26 681	0.19 673	0.24 671	0.21 665	0.26 672	0.22 664

SHD	0.42 633	0.27 621	0.81 634	0.31 647	0.25 655	0.42 607	0.22 491	0.66 678	0.94 710	0.63 673	0.60 636	0.59 649	0.47 648	0.59 565	0.58 649	0.15 616	0.13 620	0.16 633	0.16 640	0.20 646	0.22 664

Wz-Net-SNSev	0.43 638	0.41 676	1.27 696	0.30 641	0.21 609	0.44 618	0.41 671	0.61 655	0.65 660	0.46 627	0.65 652	0.62 658	0.39 613	0.74 634	0.59 650	0.12 555	0.11 588	0.12 556	0.13 603	0.16 598	0.14 583

XQC	0.43 638	0.37 665	0.96 666	0.34 661	0.25 655	0.53 657	0.34 640	0.60 651	0.73 678	0.51 646	0.46 569	0.57 644	0.47 648	0.70 614	0.72 671	0.17 644	0.12 608	0.18 648	0.15 628	0.25 665	0.23 671

CC-Net-ROB	0.43 638	0.47 683	0.65 590	0.37 678	0.23 639	0.51 647	0.29 602	0.66 678	0.49 598	0.46 627	0.51 594	0.48 600	0.38 606	0.96 686	0.35 573	0.34 698	0.23 689	0.55 708	0.25 682	0.31 685	0.20 649

GANetREF_RVC	0.43 638	0.47 683	0.69 602	0.38 680	0.20 601	0.51 647	0.48 691	0.66 678	0.66 662	0.46 627	0.46 569	0.50 614	0.44 636	0.90 676	0.39 592	0.27 686	0.21 680	0.32 691	0.18 656	0.27 677	0.22 664
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	0.43 638	0.26 614	0.54 536	0.31 647	0.20 601	0.51 647	0.32 626	0.70 689	0.60 648	0.59 667	0.55 616	0.65 669	0.41 622	1.40 716	0.51 639	0.13 576	0.17 662	0.21 662	0.16 640	0.17 615	0.18 630

PDISCO_ROB	0.43 638	0.30 639	0.67 596	0.43 687	0.36 685	0.67 677	0.32 626	0.72 692	0.76 680	0.43 612	0.53 609	0.63 666	0.40 618	0.66 604	0.47 628	0.21 666	0.12 608	0.21 662	0.19 660	0.25 665	0.20 649

WQFJA1++	0.44 644	0.07 4	0.63 580	0.18 114	0.13 359	0.15 67	0.11 26	0.20 78	0.11 13	2.05 739	0.12 78	0.23 345	0.11 129	0.17 126	0.12 124	0.08 308	0.05 39	0.06 54	0.05 74	4.20 746	0.07 252

z-mn7	0.44 644	0.40 672	1.09 680	0.25 543	0.18 555	0.61 670	0.34 640	0.56 617	0.93 708	0.43 612	0.96 690	0.53 629	0.39 613	0.94 682	0.59 650	0.10 470	0.09 528	0.10 458	0.10 494	0.14 576	0.13 559

DeepPrunerF	0.44 644	0.29 632	1.29 698	0.33 659	0.30 676	0.35 559	0.36 649	0.62 663	1.15 721	0.40 587	0.44 547	0.39 533	0.41 622	0.80 655	0.52 640	0.18 655	0.14 631	0.23 669	0.21 665	0.17 615	0.17 617

ADCP+	0.45 647	0.24 598	1.15 687	0.25 543	0.22 626	0.56 659	0.39 664	0.54 591	0.51 610	0.44 619	0.51 594	0.46 592	0.52 662	0.56 548	1.89 728	0.10 470	0.08 491	0.11 517	0.10 494	0.14 576	0.13 559

PASM	0.45 647	0.35 657	0.90 656	0.35 670	0.33 681	0.39 590	0.38 659	0.50 532	0.61 652	0.52 652	0.51 594	0.62 658	0.45 639	0.93 680	0.48 629	0.26 681	0.29 699	0.29 686	0.33 695	0.29 683	0.26 680

DStereoO	0.46 649	0.32 652	0.51 522	0.36 672	0.29 675	0.38 581	0.45 680	0.55 601	0.60 648	0.47 634	0.49 584	0.48 600	0.73 693	0.59 565	0.69 669	0.81 724	0.18 668	0.38 697	0.19 660	0.46 699	0.20 649

zh-mn7	0.46 649	0.45 680	1.48 704	0.25 543	0.19 582	0.44 618	0.29 602	0.56 617	0.82 687	0.65 677	0.96 690	0.49 606	0.38 606	0.88 671	0.63 660	0.12 555	0.10 563	0.11 517	0.11 535	0.13 558	0.14 583

G-Net	0.46 649	0.25 603	0.86 650	0.34 661	0.28 667	0.90 701	0.35 644	0.47 498	0.45 554	0.68 680	1.22 702	0.64 668	0.60 674	0.61 576	0.57 644	0.16 632	0.14 631	0.17 639	0.13 603	0.22 656	0.19 637

GCST	0.47 652	0.60 701	0.57 553	1.04 726	0.48 700	0.38 581	0.11 26	0.40 415	0.32 390	0.41 596	0.34 426	0.29 432	0.17 331	0.46 492	0.19 381	0.69 716	0.42 711	0.79 721	0.62 724	0.62 707	0.46 704

ADCL	0.47 652	0.22 585	1.00 670	0.27 606	0.19 582	0.74 685	0.64 706	0.54 591	0.69 670	0.56 663	0.71 663	0.55 635	0.60 674	0.60 569	1.43 716	0.11 515	0.09 528	0.13 578	0.13 603	0.14 576	0.14 583

DPSNet	0.47 652	0.24 598	0.93 661	0.27 606	0.20 601	0.75 688	0.57 700	0.84 707	0.79 684	0.47 634	0.51 594	0.60 652	0.69 689	0.87 668	0.71 670	0.16 632	0.13 620	0.12 556	0.10 494	0.25 665	0.21 658

zh-sn7	0.48 655	0.51 692	1.43 703	0.29 630	0.20 601	0.47 632	0.39 664	0.57 627	0.62 654	0.52 652	0.81 676	0.52 624	0.56 667	1.05 695	0.87 684	0.12 555	0.13 620	0.13 578	0.13 603	0.17 615	0.16 604

ADCPNet	0.48 655	0.29 632	1.60 710	0.27 606	0.23 639	0.70 683	0.38 659	0.53 581	0.51 610	0.51 646	0.59 631	0.67 674	0.56 667	0.60 569	1.14 702	0.15 616	0.18 668	0.14 605	0.23 675	0.19 637	0.19 637

MDST_ROB	0.48 655	0.14 423	0.95 664	0.30 641	0.21 609	1.33 720	0.32 626	0.77 697	0.56 637	1.06 709	0.71 663	0.49 606	0.35 589	1.26 709	0.38 584	0.13 576	0.11 588	0.16 633	0.13 603	0.12 540	0.12 540

AANet	0.49 658	0.42 678	1.56 708	0.22 383	0.19 582	0.39 590	0.25 558	0.52 569	0.92 704	0.92 698	0.93 688	0.84 690	0.67 686	0.59 565	0.59 650	0.15 616	0.11 588	0.13 578	0.12 574	0.18 629	0.16 604

test_sample8	0.49 658	0.19 542	0.50 512	0.18 114	0.16 508	0.34 544	0.20 431	0.55 601	0.34 414	0.62 671	0.38 471	1.15 705	0.67 686	0.66 604	0.91 687	0.23 669	1.82 746	0.28 682	0.24 677	0.18 629	0.16 604

SuperB	0.49 658	0.28 624	2.23 720	0.23 444	0.15 475	0.41 600	0.32 626	0.47 498	0.82 687	0.43 612	0.50 588	0.33 476	0.45 639	0.68 609	1.08 697	0.10 470	0.07 399	0.09 375	0.08 335	0.98 728	0.14 583

ADCMid	0.49 658	0.34 655	1.13 685	0.26 578	0.21 609	0.51 647	0.37 653	0.57 627	0.54 628	0.75 688	0.66 654	0.62 658	0.64 685	0.64 593	1.68 721	0.13 576	0.12 608	0.17 639	0.17 650	0.20 646	0.17 617

psmorigin	0.50 662	0.25 603	3.03 729	0.24 502	0.19 582	0.38 581	0.22 491	0.50 532	0.44 542	0.64 675	0.68 658	0.71 683	0.51 660	0.85 665	0.45 620	0.14 601	0.17 662	0.13 578	0.14 618	0.16 598	0.21 658

CSAN	0.50 662	0.35 657	0.78 621	0.36 672	0.23 639	0.56 659	0.59 703	0.61 655	0.70 672	0.64 675	0.78 673	0.65 669	0.60 674	1.38 715	0.62 657	0.21 666	0.17 662	0.20 660	0.20 662	0.18 629	0.18 630

SGM_RVC	0.50 662	0.19 542	0.50 512	0.25 543	0.15 475	0.69 680	0.39 664	0.68 686	0.82 687	0.95 703	0.84 680	1.13 702	0.76 694	1.16 702	0.60 654	0.16 632	0.16 655	0.16 633	0.16 640	0.16 598	0.17 617
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 662	0.20 555	0.78 621	0.24 502	0.26 659	0.39 590	0.30 613	0.51 550	0.50 606	0.54 660	1.23 703	2.52 731	0.37 602	0.77 647	0.95 690	0.08 308	0.06 257	0.06 54	0.05 74	0.10 449	0.08 340

Wz-Net-TNSev	0.51 666	0.58 699	1.61 712	0.25 543	0.21 609	0.65 674	0.45 680	0.63 670	0.69 670	0.51 646	0.54 612	0.71 683	0.60 674	1.00 691	0.77 675	0.15 616	0.15 647	0.13 578	0.15 628	0.21 649	0.20 649

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 666	0.50 690	0.86 650	0.39 682	0.24 647	0.84 696	0.55 698	0.56 617	0.62 654	0.60 668	0.68 658	0.62 658	0.42 631	1.13 701	0.43 612	0.23 669	0.27 695	0.27 674	0.35 697	0.25 665	0.29 685

AnyNet_C32	0.51 666	0.40 672	1.10 684	0.29 630	0.28 667	0.59 666	0.58 701	0.54 591	0.60 648	0.62 671	0.66 654	0.54 633	0.54 663	0.78 649	1.74 725	0.15 616	0.14 631	0.15 621	0.17 650	0.20 646	0.20 649

WCMA_ROB	0.51 666	0.21 570	0.65 590	0.25 543	0.21 609	0.58 663	0.32 626	0.54 591	0.55 634	0.95 703	1.40 709	1.28 709	0.81 699	0.73 626	0.62 657	0.18 655	0.15 647	0.15 621	0.15 628	0.19 637	0.19 637

WZ-Net	0.52 670	0.38 670	1.90 716	0.30 641	0.24 647	0.57 662	0.48 691	0.62 663	0.78 683	0.50 641	0.71 663	0.68 678	0.54 663	0.98 690	0.84 681	0.13 576	0.10 563	0.11 517	0.12 574	0.19 637	0.20 649

SANet	0.53 671	0.28 624	0.96 666	0.26 578	0.15 475	0.69 680	0.44 679	0.67 683	1.34 725	0.67 679	0.98 693	0.94 695	0.71 691	0.89 673	0.76 672	0.14 601	0.12 608	0.12 556	0.11 535	0.17 615	0.16 604

Consistency-Raft	0.55 672	0.48 685	1.02 673	0.45 690	0.49 701	0.49 643	0.47 687	0.72 692	0.72 675	0.45 623	0.82 678	0.47 594	0.60 674	0.50 509	0.63 660	0.39 704	0.39 709	0.44 702	0.51 714	0.52 701	0.37 695

anonymity	0.56 673	0.54 697	0.70 608	0.47 693	0.61 711	0.56 659	0.43 676	0.69 687	0.49 598	0.63 673	0.55 616	0.54 633	0.60 674	0.61 576	0.57 644	0.55 709	0.53 725	0.50 705	0.54 718	0.51 700	0.56 709

MFN_U_SF_RVC	0.56 673	0.51 692	1.19 689	0.38 680	0.22 626	0.69 680	0.27 579	0.80 702	0.67 665	0.73 684	0.74 668	0.87 691	0.61 683	0.81 659	0.76 672	0.29 692	0.27 695	0.32 691	0.37 701	0.32 688	0.31 689

SAMSARA	0.56 673	0.39 671	0.80 631	0.60 706	0.46 698	1.00 705	1.23 737	0.67 683	0.68 668	0.71 683	0.54 612	0.89 694	0.57 670	0.81 659	0.62 657	0.19 661	0.22 684	0.18 648	0.18 656	0.27 677	0.25 678

otaku	0.57 676	0.62 703	0.87 652	0.63 708	0.44 696	0.73 684	0.37 653	0.65 672	0.66 662	0.51 646	0.75 669	0.66 673	0.45 639	0.69 611	0.46 626	0.53 706	0.34 705	0.55 708	0.35 697	0.60 706	0.45 701

Ntro	0.58 677	0.64 704	0.92 659	0.66 709	0.50 702	0.77 689	0.36 649	0.66 678	0.70 672	0.50 641	0.59 631	0.65 669	0.51 660	0.75 635	0.45 620	0.56 710	0.32 703	0.56 711	0.34 696	0.63 708	0.46 704

PVD	0.58 677	0.34 655	0.84 646	0.39 682	0.31 679	0.59 666	0.47 687	0.80 702	1.25 722	0.92 698	1.09 696	0.79 687	0.82 700	0.85 665	0.76 672	0.21 666	0.18 668	0.22 668	0.18 656	0.27 677	0.35 694

ADCS	0.58 677	0.40 672	1.35 701	0.29 630	0.24 647	0.55 658	0.45 680	0.67 683	0.83 691	0.76 689	0.71 663	0.68 678	0.60 674	0.76 641	2.23 733	0.16 632	0.16 655	0.16 633	0.17 650	0.22 656	0.22 664

MeshStereo	0.58 677	0.27 621	0.67 596	0.22 383	0.17 533	0.66 676	0.37 653	0.78 698	0.61 652	1.47 730	1.30 705	1.65 717	0.79 696	1.12 700	0.59 650	0.17 644	0.17 662	0.17 639	0.14 618	0.17 615	0.14 583
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	0.60 681	0.33 654	0.61 569	0.30 641	0.25 655	0.86 698	0.35 644	0.55 601	0.67 665	1.10 711	1.49 714	1.76 720	0.97 710	0.88 671	0.49 631	0.23 669	0.21 680	0.27 674	0.27 690	0.25 665	0.24 676

DGSMNet	0.61 682	0.29 632	0.91 657	0.51 699	0.70 716	0.62 672	1.38 738	0.59 642	0.55 634	0.37 546	0.61 643	0.52 624	0.33 574	0.65 600	0.43 612	0.53 706	0.60 732	0.67 713	0.61 723	0.63 708	0.61 719

FCDSN-DC	0.63 683	0.31 647	0.61 569	0.36 672	0.30 676	0.65 674	0.37 653	0.66 678	0.68 668	1.14 713	1.54 717	1.71 719	1.26 719	0.92 678	0.64 663	0.24 677	0.22 684	0.27 674	0.26 686	0.27 677	0.27 684
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 683	0.37 665	2.40 724	0.26 578	0.25 655	0.38 581	0.49 693	0.41 430	1.06 715	1.38 719	0.87 685	0.62 658	0.95 707	0.65 600	1.65 720	0.11 515	0.09 528	0.10 458	0.11 535	0.19 637	0.17 617

AnyNet_C01	0.65 685	0.58 699	2.60 727	0.32 653	0.26 659	0.88 699	0.61 704	0.63 670	0.62 654	0.68 680	0.96 690	0.76 686	0.60 674	0.96 686	1.43 716	0.16 632	0.16 655	0.17 639	0.17 650	0.23 659	0.23 671

DispFullNet	0.66 686	0.89 718	1.59 709	0.77 714	1.21 733	0.51 647	0.23 518	0.59 642	0.72 675	0.69 682	0.61 643	0.69 680	0.91 706	0.79 651	0.48 629	0.27 686	0.12 608	0.73 716	0.30 694	0.65 711	0.40 698

NVStereoNet_ROB	0.67 687	0.49 689	0.83 641	0.48 694	0.40 689	0.51 647	0.46 683	0.70 689	0.77 682	0.84 693	1.72 722	1.02 700	0.83 701	1.23 707	0.79 678	0.32 696	0.38 708	0.40 700	0.46 708	0.36 692	0.41 699
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	0.68 688	0.64 704	1.06 677	0.45 690	0.27 662	1.40 724	0.58 701	0.78 698	0.92 704	0.84 693	0.86 682	0.88 693	0.68 688	1.33 714	0.68 668	0.37 702	0.29 699	0.34 695	0.36 700	0.43 696	0.37 695

SPS-STEREO	0.69 689	0.61 702	0.98 668	0.52 702	0.57 708	0.74 685	0.50 694	0.78 698	0.62 654	0.95 703	0.86 682	0.94 695	0.70 690	1.01 692	0.87 684	0.58 712	0.51 722	0.50 705	0.50 713	0.55 703	0.58 712
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 690	0.30 639	0.69 602	0.32 653	0.27 662	0.81 695	0.39 664	0.79 701	0.82 687	1.41 722	1.58 719	1.98 722	1.26 719	1.02 693	0.77 675	0.24 677	0.22 684	0.27 674	0.26 686	0.26 672	0.26 680

FC-DCNN v2	0.71 691	0.30 639	0.67 596	0.32 653	0.27 662	0.84 696	0.39 664	0.84 707	0.85 695	1.44 726	1.64 720	2.09 724	1.28 721	1.06 696	0.80 679	0.24 677	0.22 684	0.27 674	0.26 686	0.26 672	0.25 678

RainbowNet	0.72 692	0.89 718	1.02 673	0.82 716	0.63 713	0.78 692	0.52 695	0.81 704	0.93 708	0.60 668	0.79 674	0.80 688	0.60 674	0.80 655	0.57 644	0.78 722	0.55 728	0.78 719	0.49 711	0.76 718	0.58 712

ACVNet_1	0.72 692	0.81 713	1.37 702	0.72 712	0.53 706	0.77 689	0.42 674	0.85 710	0.90 698	0.74 687	0.75 669	1.32 711	0.72 692	1.02 693	0.55 643	0.54 708	0.31 702	0.71 715	0.35 697	0.64 710	0.45 701

ACVNet-4b	0.72 692	0.81 713	1.33 700	0.72 712	0.50 702	0.80 694	0.31 618	0.71 691	0.80 685	0.50 641	0.72 667	0.95 697	0.43 635	0.96 686	1.20 710	1.13 736	0.21 680	0.76 718	0.45 707	0.65 711	0.46 704

MFMNet_re	0.72 692	0.76 711	0.99 669	0.62 707	0.70 716	0.77 689	0.67 707	0.75 695	0.83 691	0.78 691	0.86 682	0.69 680	0.78 695	0.71 618	0.61 655	0.66 715	0.59 731	0.61 712	0.58 722	0.68 714	0.71 723

ELAS_RVC	0.74 696	0.36 660	1.00 670	0.37 678	0.33 681	0.88 699	0.93 726	0.83 706	1.08 717	1.35 718	1.33 708	1.24 707	1.33 723	1.06 696	0.95 690	0.27 686	0.25 693	0.29 686	0.27 690	0.30 684	0.30 686
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 696	0.36 660	0.85 649	0.36 672	0.33 681	1.36 721	0.77 717	0.93 711	0.92 704	1.41 722	1.53 716	1.16 706	1.17 715	0.95 685	1.03 694	0.26 681	0.25 693	0.28 682	0.28 693	0.31 685	0.30 686
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 698	0.44 679	1.98 717	0.49 697	0.16 508	0.58 663	0.31 618	0.81 704	0.83 691	0.41 596	0.52 602	0.98 699	0.58 671	4.97 748	1.03 694	0.11 515	0.07 399	0.10 458	0.24 677	0.27 677	0.26 680

RTS	0.78 699	0.48 685	4.68 736	0.34 661	0.28 667	1.12 709	0.46 683	0.62 663	1.03 712	0.73 684	0.89 686	0.60 652	0.59 672	1.61 719	1.16 706	0.14 601	0.11 588	0.15 621	0.15 628	0.21 649	0.19 637

RTSA	0.78 699	0.48 685	4.68 736	0.34 661	0.28 667	1.12 709	0.46 683	0.62 663	1.03 712	0.73 684	0.89 686	0.60 652	0.59 672	1.61 719	1.16 706	0.14 601	0.11 588	0.15 621	0.15 628	0.21 649	0.19 637

DStereoSA	0.81 701	0.37 665	1.08 679	0.51 699	0.65 714	0.67 677	1.44 739	0.74 694	1.06 715	0.54 660	1.67 721	0.49 606	1.78 729	0.96 686	1.69 723	0.28 689	0.43 712	0.27 674	0.51 714	0.40 695	0.58 712

DStereoFS	0.84 702	0.66 706	0.80 631	0.53 703	0.50 702	1.23 715	0.55 698	0.94 712	1.32 724	0.89 695	1.32 706	1.04 701	2.32 736	1.29 712	1.14 702	0.31 695	0.35 706	0.30 688	0.39 704	0.34 689	0.60 715

SGM+DAISY	0.87 703	0.66 706	1.30 699	0.51 699	0.60 710	1.03 706	0.84 723	0.76 696	0.73 678	1.39 720	1.51 715	1.31 710	1.22 717	1.11 698	1.08 697	0.57 711	0.53 725	0.51 707	0.51 714	0.54 702	0.61 719

ACVNet_2	0.89 704	0.87 717	1.25 694	0.82 716	0.62 712	0.97 704	0.62 705	1.14 717	1.42 727	1.00 706	1.40 709	1.47 714	0.84 702	1.11 698	0.66 666	0.61 713	0.43 712	0.78 719	0.49 711	0.75 717	0.52 707

IMH-64-1	0.91 705	0.86 715	0.84 646	0.97 721	0.75 718	0.92 702	0.71 709	1.27 718	1.10 718	0.89 695	1.45 711	1.14 703	0.96 708	1.19 703	0.84 681	0.74 719	0.51 722	0.97 724	0.55 719	0.84 720	0.60 715

IMH-64	0.91 705	0.86 715	0.84 646	0.97 721	0.75 718	0.92 702	0.71 709	1.27 718	1.10 718	0.89 695	1.45 711	1.14 703	0.96 708	1.19 703	0.84 681	0.74 719	0.51 722	0.97 724	0.55 719	0.84 720	0.60 715

MonStereo1	0.93 707	0.56 698	0.82 638	0.69 710	0.58 709	1.37 722	0.35 644	0.94 712	1.25 722	0.93 700	1.90 725	1.52 715	2.10 733	1.27 710	0.77 675	0.69 716	0.33 704	0.75 717	0.47 710	0.70 715	0.57 711

U	1.00 708	0.09 92	0.21 140	0.21 309	3.68 740	6.12 748	0.14 117	0.21 95	0.21 208	0.11 66	0.11 55	0.10 62	0.09 40	0.12 8	0.11 50	0.07 135	0.05 39	5.42 755	2.90 753	0.07 194	0.06 152

PWCK	1.00 708	1.17 730	1.70 714	0.91 719	0.41 690	1.19 713	0.92 725	1.10 715	1.14 720	1.16 714	1.14 699	1.25 708	0.88 705	1.75 725	1.04 696	0.87 727	0.50 720	0.87 722	0.53 717	0.96 727	0.52 707

WAO-7	1.01 710	0.89 718	0.93 661	0.83 718	0.66 715	1.18 711	0.81 721	1.40 722	1.57 731	1.11 712	1.76 724	1.45 713	1.19 716	1.50 718	1.14 702	0.61 713	0.62 735	0.70 714	0.68 726	0.66 713	0.60 715

MADNet+	1.01 710	1.16 729	4.72 738	0.70 711	0.47 699	1.24 716	0.96 727	0.97 714	0.89 696	0.65 677	0.77 672	0.87 691	0.85 704	2.09 729	1.68 721	0.38 703	0.39 709	0.31 690	0.27 690	0.43 696	0.39 697

MultiAttention	1.02 712	0.13 369	0.43 446	0.35 670	0.43 693	5.36 739	1.71 740	0.69 687	0.53 624	0.36 538	0.63 649	0.55 635	0.22 417	7.60 752	0.43 612	0.09 415	0.06 257	0.14 605	0.24 677	0.26 672	0.30 686

IMH	1.05 713	0.95 722	1.00 670	1.01 723	0.78 721	1.11 708	0.68 708	1.38 721	1.43 728	1.00 706	1.72 722	1.43 712	1.14 712	1.73 724	0.89 686	1.09 733	0.55 728	0.99 726	0.57 721	0.87 722	0.62 721

WAO-6	1.07 714	0.93 721	0.92 659	0.96 720	0.78 721	1.28 718	0.75 714	1.34 720	2.00 735	1.02 708	1.54 717	1.59 716	1.22 717	1.31 713	1.14 702	0.78 722	0.55 728	1.02 728	0.75 731	0.83 719	0.69 722

LVE	1.13 715	1.02 723	1.28 697	1.01 723	0.80 724	1.29 719	0.81 721	1.47 725	1.96 733	1.07 710	1.90 725	1.90 721	1.01 711	1.48 717	0.91 687	0.93 730	0.61 734	0.94 723	0.69 727	0.87 722	0.75 727

JetBlue	1.14 716	0.76 711	2.36 722	0.59 705	0.75 718	3.04 735	1.78 741	1.11 716	0.90 698	0.94 701	1.10 697	1.66 718	1.28 721	2.09 729	1.72 724	0.43 705	0.36 707	0.38 697	0.38 703	0.58 705	0.56 709

Dean	1.17 717	1.04 725	1.49 706	1.03 725	0.78 721	1.20 714	0.77 717	1.48 726	1.96 733	1.28 716	1.99 728	2.15 725	1.14 712	1.25 708	1.00 693	0.81 724	0.60 732	1.01 727	0.69 727	0.92 726	0.74 726

SGM-ForestM	1.36 718	0.28 624	0.79 628	0.26 578	0.16 508	2.26 732	1.00 729	1.42 723	1.46 730	2.38 741	2.05 729	5.95 744	2.66 738	2.95 734	2.46 735	0.17 644	0.18 668	0.18 648	0.18 656	0.15 590	0.18 630

xyz-stereo	1.40 719	0.10 152	17.09 761	0.18 114	0.07 3	4.78 738	0.18 329	0.29 254	0.34 414	0.36 538	2.81 741	0.40 548	0.29 532	0.56 548	0.24 487	0.07 135	0.05 39	0.09 375	0.06 163	0.06 107	0.05 35

MANE	1.41 720	0.36 660	0.74 618	0.43 687	0.41 690	2.16 731	0.80 719	2.39 739	3.38 740	2.22 740	3.06 742	3.54 737	2.73 739	2.15 731	1.94 730	0.28 689	0.27 695	0.30 688	0.46 708	0.28 682	0.34 693

TorneroNet-64	1.43 721	1.03 724	1.20 690	1.10 727	0.86 727	2.26 732	0.73 712	1.84 731	3.84 745	1.25 715	2.25 733	2.69 733	1.42 724	1.76 726	1.43 716	0.76 721	0.50 720	1.09 729	0.66 725	1.23 734	0.76 728

notaker	1.45 722	1.34 733	1.48 704	1.40 734	1.07 731	1.18 711	0.85 724	1.48 726	1.40 726	1.51 731	3.46 743	2.40 730	1.81 730	1.76 726	1.45 719	1.11 734	0.69 740	1.38 736	0.87 734	1.31 736	0.97 734

WAO-8	1.46 723	1.10 727	1.09 680	1.10 727	0.84 725	2.06 728	0.75 714	1.84 731	3.83 743	1.44 726	2.21 731	2.15 725	1.43 725	3.17 735	1.19 708	0.91 728	0.65 737	1.09 729	0.79 732	0.90 724	0.71 723

Venus	1.46 723	1.10 727	1.09 680	1.10 727	0.84 725	2.06 728	0.75 714	1.84 731	3.83 743	1.44 726	2.21 731	2.15 725	1.43 725	3.17 735	1.19 708	0.91 728	0.65 737	1.09 729	0.79 732	0.90 724	0.71 723

UNDER WATER-64	1.55 725	1.19 731	2.52 725	1.31 732	0.95 729	2.12 730	1.21 736	1.45 724	3.19 739	1.43 725	1.32 706	2.64 732	2.04 732	1.63 721	1.83 726	1.11 734	0.67 739	1.28 734	0.92 735	1.19 731	1.02 735

UNDER WATER	1.59 726	1.22 732	2.36 722	1.38 733	1.03 730	1.67 727	1.10 733	1.54 729	3.63 741	1.44 726	1.47 713	2.85 734	2.25 735	1.67 722	1.94 730	1.06 732	0.62 735	1.31 735	0.93 736	1.21 733	1.02 735

LSM	1.64 727	0.40 672	2.56 726	2.02 738	17.61 760	0.51 647	0.52 695	0.61 655	0.76 680	0.82 692	1.11 698	0.63 666	0.54 663	0.75 635	0.49 631	0.16 632	0.24 691	0.18 648	0.21 665	0.25 665	2.42 742

LE_ROB	1.76 728	0.20 555	2.68 728	0.48 694	0.52 705	0.78 692	0.96 727	0.84 707	6.61 750	7.40 753	2.08 730	2.08 723	4.83 746	1.27 710	3.79 740	0.10 470	0.08 491	0.12 556	0.11 535	0.11 499	0.10 475

ktn	1.77 729	1.36 734	1.22 691	1.43 735	1.14 732	1.52 725	1.08 732	1.51 728	3.96 746	2.77 744	4.69 745	3.35 736	1.46 727	1.69 723	1.25 712	1.43 738	0.77 742	1.45 737	0.99 737	1.32 737	0.96 732

KSHMR	1.89 730	1.36 734	1.60 710	1.47 736	1.22 734	1.38 723	1.06 731	1.79 730	5.97 749	1.42 724	5.65 748	2.98 735	1.14 712	2.23 732	1.20 710	1.27 737	1.12 744	1.46 738	1.10 739	1.32 737	1.15 737

TorneroNet	2.22 731	1.08 726	1.24 693	1.14 731	0.90 728	5.58 740	0.80 719	2.12 736	8.69 752	2.58 742	5.42 747	3.88 738	1.97 731	1.78 728	1.87 727	0.86 726	0.54 727	1.15 733	0.74 730	1.23 734	0.85 731

MADNet++	2.26 732	1.80 737	2.06 718	2.13 740	1.97 738	2.61 734	1.79 742	2.38 738	2.16 736	2.75 743	2.65 740	2.38 729	2.43 737	3.17 735	3.21 737	2.17 746	1.95 748	1.94 742	1.63 741	2.06 740	2.01 741

JetRed	2.30 733	2.64 739	6.12 744	1.12 730	1.38 736	5.85 747	3.29 743	1.99 734	1.67 732	1.98 738	1.95 727	2.16 728	1.60 728	2.48 733	4.10 741	1.05 731	1.60 745	1.09 729	1.01 738	1.67 739	1.28 738

light-stereo	2.37 734	0.69 708	3.61 730	3.84 742	3.41 739	4.04 736	0.31 618	2.13 737	1.45 729	3.61 745	6.33 749	6.90 752	0.63 684	4.83 747	1.28 713	0.71 718	0.74 741	0.32 691	0.39 704	1.20 732	0.96 732

HanzoNet	2.97 735	1.69 736	2.29 721	1.74 737	1.33 735	1.53 726	1.03 730	1.99 734	2.64 738	5.51 749	5.16 746	5.90 743	6.82 751	4.32 746	3.29 738	3.16 749	2.02 750	1.92 740	2.87 752	2.24 741	1.89 740

coex-ft	3.44 736	0.73 710	48.55 779	0.24 502	0.19 582	0.50 646	0.43 676	0.47 498	2.40 737	7.03 752	1.20 701	0.97 698	2.23 734	0.73 626	1.92 729	0.12 555	0.15 647	0.14 605	0.12 574	0.21 649	0.43 700

noway2	4.26 737	5.26 744	4.63 734	11.29 753	10.43 749	5.62 741	4.46 746	4.09 743	0.90 698	1.87 734	2.47 736	6.20 750	3.67 745	3.62 740	4.54 744	1.97 740	0.46 714	2.02 744	1.74 744	5.72 750	4.32 749

noway3	4.27 738	5.33 745	4.61 733	11.26 752	10.44 750	5.62 741	4.46 746	4.12 744	0.92 704	1.86 733	2.49 739	6.19 749	3.66 744	3.74 744	4.54 744	1.97 740	0.46 714	2.03 747	1.74 744	5.69 748	4.21 747

TCMNet-wrong-test	4.29 739	5.57 746	4.65 735	11.33 754	10.39 748	5.73 746	4.48 750	4.13 745	1.02 711	1.91 737	2.39 734	6.16 747	3.62 742	3.84 745	4.50 743	1.99 742	0.47 716	1.97 743	1.69 742	5.69 748	4.31 748

zzzz4	4.31 740	5.77 747	4.85 742	11.37 755	10.45 751	5.64 743	4.46 746	4.20 747	0.91 703	1.87 734	2.47 736	6.11 745	3.60 740	3.65 741	4.59 746	1.99 742	0.47 716	2.02 744	1.74 744	5.77 751	4.37 750

noway1	4.31 740	5.77 747	4.81 741	11.37 755	10.45 751	5.64 743	4.46 746	4.20 747	0.90 698	1.87 734	2.48 738	6.11 745	3.60 740	3.65 741	4.59 746	1.99 742	0.47 716	2.02 744	1.74 744	5.77 751	4.37 750

noway4	4.32 742	5.81 749	4.75 739	11.39 757	10.47 753	5.70 745	4.50 751	4.14 746	0.90 698	1.83 732	2.44 735	6.16 747	3.63 743	3.66 743	4.60 748	2.00 745	0.47 716	2.03 747	1.73 743	5.80 753	4.40 752

DPSimNet_ROB	4.34 743	4.23 740	6.89 746	3.67 741	3.68 740	4.75 737	5.21 752	2.67 740	3.68 742	5.82 750	3.95 744	5.57 740	6.72 750	3.46 739	4.48 742	4.05 753	2.88 751	4.68 754	3.12 754	3.69 743	3.62 746

tt	4.71 744	0.10 152	3.94 731	2.06 739	1.53 737	10.14 753	16.88 756	9.27 756	4.98 747	1.39 720	1.02 694	4.68 739	4.90 747	3.35 738	5.86 751	5.76 754	9.15 762	2.24 750	2.53 750	3.10 742	1.32 739

BEATNet-Init1	4.73 745	2.61 738	13.29 760	0.58 704	0.53 706	10.12 752	3.33 744	4.83 749	5.01 748	8.75 754	8.51 751	14.08 763	7.60 753	7.70 753	5.34 749	0.28 689	0.28 698	0.34 695	0.37 701	0.57 704	0.45 701

Selective-IGEV-i1pa	5.57 746	7.99 751	4.76 740	0.80 715	0.45 697	12.99 754	3.60 745	9.25 755	7.43 751	6.97 751	9.87 755	8.94 753	7.26 752	14.66 764	5.65 750	3.55 750	1.08 743	1.93 741	0.72 729	0.73 716	2.79 744

USTest	6.88 747	5.23 743	5.63 743	7.22 746	7.29 743	14.34 756	22.76 757	8.48 753	9.32 753	5.42 748	6.39 750	6.29 751	6.64 749	6.92 751	8.62 754	1.94 739	3.29 752	2.16 749	2.55 751	3.85 744	3.29 745

EDNetEfficientorigin	7.51 748	0.52 696	140.47 781	0.25 543	0.17 533	0.42 607	0.29 602	0.47 498	1.03 712	1.28 716	1.02 694	0.83 689	0.84 702	0.75 635	0.99 692	0.10 470	0.09 528	0.12 556	0.10 494	0.21 649	0.22 664

DGTPSM_ROB	8.34 749	5.10 741	10.37 758	5.31 744	10.18 746	8.33 749	23.60 761	6.06 751	13.41 761	4.90 746	10.87 759	5.65 741	10.44 754	6.17 749	12.59 755	3.74 751	7.55 755	3.69 751	7.26 759	4.14 745	7.46 755

DPSMNet_ROB	8.40 750	5.11 742	10.49 759	5.58 745	10.25 747	8.34 750	23.62 762	6.07 752	13.45 762	4.93 747	10.88 760	5.66 742	10.44 754	6.24 750	12.64 756	3.98 752	7.61 756	3.76 752	7.30 760	4.20 746	7.51 756

DLNR_Zeroshot_test	10.44 751	12.10 760	19.93 763	106.08 780	23.66 772	0.14 46	0.13 81	3.22 741	0.17 113	0.16 221	0.23 282	0.16 237	0.10 87	0.31 412	0.15 258	2.36 747	0.06 257	0.07 168	0.07 248	39.70 780	0.06 152

DLNR-FE	10.45 752	12.13 761	19.94 764	106.10 781	23.12 771	0.14 46	0.13 81	3.28 742	0.17 113	0.16 221	0.23 282	0.16 237	0.10 87	0.31 412	0.15 258	2.41 748	0.06 257	0.07 168	0.07 248	40.22 781	0.06 152

iinet-test	10.78 753	9.29 752	9.70 748	10.48 747	10.68 754	17.98 761	25.98 763	12.57 760	13.39 759	9.64 758	10.10 756	10.06 755	10.61 757	11.22 760	12.70 757	6.40 756	7.74 757	5.68 756	6.69 755	7.47 754	7.30 753

IINet	10.78 753	9.29 752	9.70 748	10.48 747	10.68 754	17.98 761	25.98 763	12.57 760	13.39 759	9.64 758	10.10 756	10.06 755	10.61 757	11.22 760	12.70 757	6.40 756	7.74 757	5.68 756	6.69 755	7.47 754	7.30 753

LRCNet_RVC	10.90 755	14.34 763	9.35 747	15.35 758	8.04 745	1.08 707	0.34 640	8.78 754	0.70 672	12.63 763	16.05 763	9.85 754	6.54 748	8.57 754	6.34 752	20.27 775	5.40 754	23.70 775	21.88 776	14.87 762	13.83 763

DPSM_ROB	11.49 756	9.87 758	10.35 756	11.13 750	11.31 756	19.11 764	27.51 766	13.37 763	14.21 764	10.31 760	11.06 761	10.96 761	11.27 762	11.96 762	13.59 760	6.78 758	8.19 760	6.03 758	7.09 757	7.93 756	7.73 758

DPSM	11.49 756	9.87 758	10.35 756	11.13 750	11.31 756	19.11 764	27.51 766	13.37 763	14.21 764	10.31 760	11.06 761	10.96 761	11.27 762	11.96 762	13.59 760	6.78 758	8.19 760	6.03 758	7.09 757	7.93 756	7.73 758

xxxxx1	15.27 758	9.54 755	10.31 753	20.13 761	18.88 761	17.08 757	23.03 758	10.36 757	10.99 755	9.21 755	9.62 752	10.74 758	10.61 757	10.72 756	13.89 762	7.97 760	9.20 763	31.85 778	44.72 780	12.84 759	13.69 760

tt_ll	15.27 758	9.54 755	10.31 753	20.13 761	18.88 761	17.08 757	23.03 758	10.36 757	10.99 755	9.21 755	9.62 752	10.74 758	10.61 757	10.72 756	13.89 762	7.97 760	9.20 763	31.85 778	44.72 780	12.84 759	13.69 760

ff	15.27 758	9.54 755	10.31 753	20.13 761	18.88 761	17.08 757	23.03 758	10.36 757	10.99 755	9.21 755	9.62 752	10.74 758	10.61 757	10.72 756	13.89 762	7.97 760	9.20 763	31.85 778	44.72 780	12.84 759	13.69 760

PML	16.10 761	12.82 762	6.78 745	5.23 743	7.76 744	33.92 768	66.56 778	5.30 750	10.28 754	26.12 777	68.59 782	20.51 765	13.49 764	10.06 755	6.78 753	5.96 755	2.00 749	6.04 760	2.18 749	8.96 758	2.60 743

Anonymous_1	16.62 762	9.35 754	9.84 750	10.66 749	14.64 758	18.66 763	27.12 765	12.64 762	13.51 763	10.76 762	10.30 758	10.13 757	10.60 756	11.06 759	12.74 759	15.87 771	7.74 757	16.92 769	43.48 779	58.66 782	7.68 757

HaxPig	17.72 763	20.22 773	19.73 762	16.53 759	16.51 759	9.27 751	9.33 753	14.34 765	13.27 758	18.65 765	18.70 764	17.35 764	16.77 765	17.04 765	16.45 765	22.05 778	20.89 774	22.27 774	21.53 771	21.29 773	22.13 777

MEDIAN_ROB	21.21 764	24.62 777	23.47 773	19.58 760	19.65 764	13.22 755	10.96 754	17.88 766	17.00 766	22.14 776	22.02 767	20.86 766	20.36 766	21.06 766	19.71 766	25.63 779	24.13 775	26.21 776	25.20 777	25.17 776	25.38 780

RAFT-FEzeroshot	23.10 765	19.88 768	20.56 765	22.49 765	22.75 767	38.38 769	55.50 774	26.84 770	28.66 771	20.60 771	22.10 768	22.05 769	22.74 769	24.00 769	27.37 773	13.59 763	16.48 768	12.14 761	14.28 763	15.96 765	15.54 767

RAFT-FE	23.10 765	19.88 768	20.56 765	22.49 765	22.75 767	38.38 769	55.50 774	26.84 770	28.66 771	20.60 771	22.10 768	22.05 769	22.74 769	24.00 769	27.37 773	13.59 763	16.48 768	12.14 761	14.28 763	15.96 765	15.54 767

CasAABBNet	23.10 765	19.86 766	20.64 767	22.47 764	22.73 765	38.41 772	55.50 774	26.89 773	28.70 773	20.61 773	22.15 770	22.08 772	22.75 771	23.99 767	27.36 771	13.59 763	16.48 768	12.14 761	14.27 762	15.95 763	15.53 766

FlowAnything	23.14 768	19.87 767	20.79 768	22.50 768	22.74 766	38.39 771	55.46 771	26.89 773	28.72 774	20.77 775	22.29 773	22.07 771	22.72 768	23.99 767	27.41 775	13.60 766	16.55 773	12.15 765	14.36 767	15.97 767	15.52 765

Hybrid-DGEV	23.16 769	19.94 771	20.96 770	22.49 765	22.75 767	38.51 774	55.52 777	27.09 777	28.90 777	20.58 770	22.25 771	22.00 768	22.80 773	24.11 772	27.33 770	13.60 766	16.47 767	12.14 761	14.30 766	15.95 763	15.54 767

Selective-RAFT-Error	23.16 769	19.93 770	20.87 769	22.54 769	22.81 770	38.52 775	55.47 772	27.01 776	28.83 775	20.66 774	22.25 771	22.09 773	22.80 773	24.09 771	27.36 771	13.61 768	16.48 768	12.15 765	14.28 763	15.99 768	15.57 770

fast-reg	23.64 771	20.51 774	23.42 772	23.22 770	24.75 774	38.73 776	55.47 772	26.85 772	28.86 776	20.12 768	21.73 765	21.64 767	22.22 767	24.30 774	27.54 776	13.91 770	16.52 772	14.85 768	15.62 768	16.91 770	15.71 771

LSM0	24.24 772	19.98 772	22.32 771	24.22 771	40.14 779	38.48 773	55.20 770	26.95 775	28.57 770	20.49 769	21.83 766	22.26 774	22.75 771	24.22 773	27.30 769	13.66 769	16.32 766	12.19 767	14.15 761	16.10 769	17.66 772

AVERAGE_ROB	25.43 773	29.06 778	27.24 774	24.63 772	24.20 773	17.73 760	12.61 755	22.29 769	21.39 769	26.79 778	26.16 776	25.20 775	24.64 777	25.07 775	23.53 767	29.96 780	28.40 780	30.60 777	29.58 778	29.72 777	29.84 781

RSGM-EC	29.65 774	17.75 764	10.04 751	35.31 775	33.15 775	26.42 766	46.65 768	19.89 767	17.74 767	18.92 766	23.36 774	30.14 776	23.59 775	41.87 780	45.99 781	59.56 781	34.38 781	33.25 781	20.37 769	34.97 778	19.60 775

acva	29.65 774	17.75 764	10.04 751	35.31 775	33.15 775	26.42 766	46.65 768	19.89 767	17.74 767	18.92 766	23.36 774	30.14 776	23.59 775	41.87 780	45.99 781	59.56 781	34.38 781	33.25 781	20.37 769	34.97 778	19.60 775

Selective-IGEV-i16pa	30.47 776	41.93 781	4.02 732	0.49 697	0.37 686	96.94 782	0.74 713	60.26 783	58.76 782	17.24 764	64.39 781	38.26 782	49.53 782	106.11 783	26.15 768	19.96 774	3.42 753	4.39 753	1.81 748	0.39 694	14.22 764

zzzzzz3	33.80 777	21.93 775	29.35 775	40.69 777	40.71 780	54.58 778	75.81 780	38.06 779	43.73 780	30.21 779	32.81 777	33.59 780	36.40 780	35.16 776	41.64 779	19.24 772	24.62 776	18.35 770	21.58 772	19.15 771	18.48 773

zzz1	33.83 778	21.95 776	29.58 776	40.69 777	40.71 780	54.57 777	75.77 779	38.08 780	43.79 781	30.23 780	32.84 778	33.61 781	36.40 780	35.19 777	41.64 779	19.25 773	24.62 776	18.36 771	21.58 772	19.16 772	18.49 774

zzzz2	34.86 779	30.12 779	31.42 777	34.23 773	34.22 777	58.04 779	83.74 781	40.88 781	43.54 778	31.10 781	33.46 779	32.70 778	33.88 778	35.86 778	41.00 777	20.48 776	24.86 778	18.45 772	21.67 774	24.07 774	23.42 778

noway5	34.86 779	30.12 779	31.42 777	34.23 773	34.22 777	58.04 779	83.74 781	40.88 781	43.54 778	31.10 781	33.46 779	32.70 778	33.88 778	35.86 778	41.00 777	20.48 776	24.86 778	18.45 772	21.67 774	24.07 774	23.42 778

test_example2	101.33 781	108.28 782	68.15 780	98.43 779	106.93 782	89.75 781	102.43 783	36.80 778	97.65 783	129.04 783	130.15 783	65.26 783	66.62 783	92.11 782	80.24 783	144.10 783	199.48 783	81.81 783	103.01 783	125.01 783	101.27 782

GS-Stereo							0.16 226	0.26 198	0.18 136	0.13 138	0.15 153	0.10 62	0.09 40	0.16 107	0.10 7	0.07 135	0.05 39	0.06 54	0.05 74	0.08 284	0.08 340

FSD					0.24 647	0.27 428	0.27 579	0.31 287	0.29 347	0.26 346	0.27 329	0.28 421	0.27 500	0.28 369	0.26 511	0.23 669	0.22 684	0.27 674	0.26 686	0.25 665

ccccc		256.29 783		354.40 782	364.36 783	149.10 783		152.89 784		153.93 784		164.00 784		268.02 784		390.55 784	349.22 784	244.59 784	219.82 784	412.30 784

ASD4		6.65 750

Low-res two-view benchmark