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	0.12 304	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 157	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 10	0.11 240	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 157	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 95	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 95	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 95	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 235	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 95	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 235	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 1	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.07 260

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 125	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 181	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 264	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	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 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 157	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 125	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 203	0.10 18	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 343	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	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 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 191	0.06 53	0.06 264	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 264	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	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 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	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	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	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 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	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 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

S2M2_XL	0.10 10	0.09 95	0.21 146	0.14 3	0.10 139	0.09 3	0.09 4	0.11 3	0.09 2	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160
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	0.10 157	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 3	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	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 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 283	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.13 568

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 283	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.13 568

over v1	0.11 56	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 262	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 56	0.13 377	0.16 54	0.20 257	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 56	0.13 377	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

anonymous	0.11 56	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 125	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 182	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.08 348

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 525	0.11 598	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 548

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 157	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 125	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 95	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 235	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 182	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.08 348

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
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 56	0.09 95	0.20 132	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.25_new	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 56	0.11 240	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 240	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 95	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 160	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 191	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 56	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 56	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.12 283	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 182	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 56	0.09 95	0.13 1	0.17 58	0.12 283	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 161	0.09 36	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.06 160

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 300	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 300	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 160	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 315	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 613	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.10 477	0.08 498	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 304	0.17 79	0.22 390	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

over-6	0.12 93	0.13 377	0.19 114	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 225	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 180	0.10 139	0.16 118	0.15 181	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 316	0.09 63	0.19 223	0.14 125	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 233	0.12 144	0.13 225	0.17 134	0.15 266	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 240	0.28 243	0.20 257	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 240	0.32 292	0.20 257	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 157	0.27 226	0.19 180	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 304	0.28 243	0.19 180	0.08 30	0.17 160	0.15 181	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 240	0.26 214	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 125	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 161	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 377	0.28 243	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 225	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.20 257	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.20 257	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 240	0.35 332	0.20 257	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 202	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 240	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 182	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 240	0.28 243	0.20 257	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 240	0.26 214	0.20 257	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 304	0.27 226	0.21 316	0.09 63	0.19 223	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 240	0.23 179	0.22 390	0.09 63	0.16 118	0.14 125	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 225	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 240	0.25 204	0.21 316	0.08 30	0.13 35	0.14 125	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 161	0.09 36	0.14 262	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 240	0.24 190	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.15 181	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 225	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 157	0.21 146	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.16 235	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 201	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 367	0.20 266	0.16 235	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.13 225	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 95	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 201	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 95	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 235	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 182	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 161	0.16 245	0.13 225	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 181	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 161	0.17 257	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 188	0.16 235	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 182	0.18 270	0.13 225	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 93	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 287	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 407	0.14 39	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 95	0.21 146	0.18 115	0.13 367	0.18 188	0.16 235	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 265	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 516	0.10 18	0.12 46	0.26 206	0.23 261	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 304	0.21 146	0.18 115	0.11 203	0.24 381	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

GSStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.17 58	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

gasm-f	0.12 93	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 233	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.09 381	0.08 348

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 157	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 160	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 348

3w_stereo	0.12 93	0.11 240	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.25 204	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 483
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 93	0.11 240	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 287	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

AIO_test	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.15 70	0.17 287	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 182	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 367	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 607	0.24 686

RSM++	0.12 93	0.09 95	0.19 114	0.20 257	0.09 63	0.17 160	0.15 181	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

NoBS	0.13 143	0.08 44	0.93 670	0.18 115	0.09 63	0.10 18	0.14 125	0.09 1	0.09 2	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 95	0.16 54	0.20 257	0.14 419	0.14 49	0.15 181	0.33 322	0.23 261	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 240	0.22 163	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 315	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.09 381	0.08 348

PhaseNet	0.13 143	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 245	0.12 174	0.19 196	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.07 260

DF	0.13 143	0.09 95	0.21 146	0.18 115	0.10 139	0.17 160	0.15 181	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 279	0.19 290	0.11 137	0.20 220	0.14 230	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 160

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 240	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.14 49	0.14 125	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 225	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new	0.13 143	0.11 240	0.30 268	0.20 257	0.13 367	0.20 266	0.14 125	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 282	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.18 115	0.14 419	0.18 188	0.15 181	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 279	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.14 419	0.18 188	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.16 230	0.21 265	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 240	0.38 381	0.17 58	0.11 203	0.17 160	0.14 125	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 160	0.16 235	0.32 307	0.22 235	0.15 201	0.17 201	0.20 305	0.13 225	0.14 39	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.24 162	0.25 294	0.14 178	0.22 279	0.17 257	0.12 174	0.19 196	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

BStereo	0.13 143	0.10 157	0.42 440	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.22 235	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

NLSM3	0.13 143	0.10 157	0.17 79	0.21 316	0.13 367	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.24 279	0.11 74	0.15 161	0.12 144	0.13 225	0.17 134	0.15 266	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 180	0.16 516	0.12 28	0.15 181	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 659	0.06 160

GASTEREO	0.13 143	0.12 304	0.21 146	0.23 451	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.26 206	0.18 142	0.17 249	0.16 182	0.11 108	0.13 225	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 143	0.12 304	0.21 146	0.22 390	0.10 139	0.16 118	0.15 181	0.26 206	0.18 142	0.17 249	0.16 182	0.11 108	0.13 225	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 160

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 180	0.10 139	0.17 160	0.14 125	0.25 184	0.19 162	0.17 249	0.23 290	0.15 223	0.15 282	0.12 9	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 95	0.24 190	0.20 257	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 233	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.06 160

LG-Stereo	0.13 143	0.10 157	0.24 190	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.18 338	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 201	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

S2M2_L	0.13 143	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.12 283	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 230	0.13 586	0.09 537	0.09 383	0.10 502	0.11 507	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 431	0.19 114	0.26 585	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 225	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 675	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 673	0.05 37

castereo++	0.13 143	0.10 157	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.27 436	0.13 89	0.23 142	0.23 261	0.11 74	0.13 106	0.16 245	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 143	0.09 95	0.24 190	0.19 180	0.10 139	0.17 160	0.19 387	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 355	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.06 160
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 157	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

mms	0.13 143	0.11 240	0.19 114	0.19 180	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 201	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.07 260

ours_stereo	0.13 143	0.11 240	0.23 179	0.20 257	0.11 203	0.17 160	0.18 338	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 224	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 304	0.27 226	0.22 390	0.11 203	0.15 70	0.18 338	0.23 142	0.23 261	0.13 147	0.17 201	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.05 37

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 387	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 233	0.21 319	0.11 137	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.06 160

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.20 266	0.12 46	0.31 295	0.24 279	0.15 201	0.15 161	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 157	0.22 163	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.17 58	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 300	0.12 46	0.24 162	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.15 223	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 451	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 161	0.13 167	0.14 262	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 143	0.10 157	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

testlalala	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.17 58	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.18 115	0.19 590	0.19 223	0.16 235	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 201	0.13 167	0.16 307	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.06 160

LoS_RVC	0.13 143	0.10 157	0.19 114	0.18 115	0.16 516	0.20 266	0.18 338	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 233	0.12 144	0.15 282	0.17 134	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 548

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 300	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 333	0.15 181	0.25 184	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.14 201	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160
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)	0.14 187	0.10 157	0.22 163	0.23 451	0.26 667	0.14 49	0.15 181	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.09 537	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.09 423

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 579	0.47 493	0.17 58	0.12 283	0.15 70	0.14 125	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.07 260

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 551	0.70 617	0.17 58	0.12 283	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 260

PSi22	0.14 187	0.13 377	0.29 257	0.19 180	0.09 63	0.17 160	0.12 46	0.28 245	0.23 261	0.13 147	0.14 146	0.22 331	0.13 225	0.29 397	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 157	0.42 440	0.18 115	0.11 203	0.36 574	0.14 125	0.28 245	0.22 235	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 700	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Zero-FE251	0.14 187	0.09 95	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 266	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 680	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 187	0.10 157	0.18 98	0.21 316	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 201	0.16 245	0.14 262	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

GGEV	0.14 187	0.10 157	0.18 98	0.21 316	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 201	0.16 245	0.14 262	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 240	0.21 146	0.21 316	0.12 283	0.17 160	0.16 235	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 262	0.18 164	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.12 582	0.08 292	0.09 423

depthmonostereo	0.14 187	0.09 95	0.19 114	0.19 180	0.08 30	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.23 261	0.16 230	0.18 224	0.14 201	0.17 339	0.19 196	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 300	0.14 125	0.24 162	0.21 216	0.21 298	0.21 265	0.15 223	0.14 262	0.23 277	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

SCV_C0	0.14 187	0.11 240	0.25 204	0.19 180	0.12 283	0.15 70	0.16 235	0.30 283	0.22 235	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.06 160

SCV	0.14 187	0.14 431	0.24 190	0.21 316	0.11 203	0.15 70	0.16 235	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 161	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160

castereo	0.14 187	0.10 157	0.19 114	0.18 115	0.10 139	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.13 147	0.18 224	0.16 245	0.16 307	0.15 84	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

tt45	0.14 187	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.23 358	0.18 338	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 413	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.07 260

999	0.14 187	0.08 44	0.24 190	0.19 180	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 182	0.14 201	0.11 137	0.36 461	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

fffy	0.14 187	0.11 240	0.24 190	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.18 338	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.13 225	0.25 323	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.06 160

WCG-NET	0.14 187	0.09 95	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 188	0.17 287	0.21 101	0.28 336	0.18 268	0.21 265	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 95	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 223	0.16 235	0.23 142	0.26 306	0.18 268	0.19 233	0.20 305	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 240	0.32 292	0.19 180	0.11 203	0.18 188	0.17 287	0.20 84	0.22 235	0.14 178	0.24 304	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.10 457	0.06 160

ff7	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 240	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

ffff	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

11t	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.26 214	0.19 180	0.14 419	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 326	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.06 160

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 157	0.30 268	0.21 316	0.13 367	0.17 160	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.22 308	0.20 250	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.11 525	0.09 454	0.08 292	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 431	0.33 309	0.20 257	0.09 63	0.21 300	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 268	0.19 233	0.15 223	0.13 225	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

anonymousdsp	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.26 206	0.26 306	0.15 201	0.18 224	0.18 270	0.13 225	0.22 267	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 187	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 634	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 201	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.18 640

ProNet	0.14 187	0.12 304	0.25 204	0.19 180	0.11 203	0.19 223	0.19 387	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.07 260

MC-Stereo	0.14 187	0.09 95	0.25 204	0.21 316	0.09 63	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.18 268	0.23 290	0.16 245	0.13 225	0.22 267	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

ccc-4	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.24 190	0.25 550	0.11 203	0.11 21	0.18 338	0.32 307	0.23 261	0.12 109	0.12 86	0.18 270	0.12 174	0.14 39	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160
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
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 224	0.18 534	0.40 405	0.27 613	0.26 667	0.46 634	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

quiztm	0.15 224	0.15 470	0.25 204	0.22 390	0.14 419	0.17 160	0.17 287	0.33 322	0.21 216	0.18 268	0.21 265	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.05 37

DN	0.15 224	0.08 44	0.27 226	0.19 180	0.14 419	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.24 279	0.14 178	0.16 182	0.18 270	0.10 95	0.21 247	0.13 191	0.11 525	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.10 483

RT-Monster	0.15 224	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 419	0.20 266	0.11 28	0.29 262	0.32 398	0.24 332	0.22 279	0.17 257	0.13 225	0.18 164	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

MM-Stereo_test2	0.15 224	0.10 157	0.44 464	0.23 451	0.11 203	0.21 300	0.21 471	0.27 222	0.22 235	0.15 201	0.16 182	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.05 37

HART	0.15 224	0.11 240	0.30 268	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.16 235	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 316	0.17 257	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 406	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.06 160

HUF	0.15 224	0.11 240	0.38 381	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 688	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 592

rvit_stereo_0080	0.15 224	0.13 377	0.25 204	0.19 180	0.13 367	0.15 70	0.20 440	0.28 245	0.24 279	0.15 201	0.17 201	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.15 266	0.11 525	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.07 260

RAFT-Stereo-weight	0.15 224	0.09 95	0.26 214	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.36 378	0.29 355	0.24 332	0.20 250	0.19 290	0.10 95	0.18 164	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

whm_eth	0.15 224	0.13 377	0.25 204	0.19 180	0.13 367	0.15 70	0.20 440	0.28 245	0.24 279	0.15 201	0.17 201	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.15 266	0.11 525	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.07 260

CAS	0.15 224	0.07 4	0.21 146	0.41 695	0.16 516	0.20 266	0.18 338	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 233	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 191	0.29 702	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 592

CroCo-Stereo Lap2	0.15 224	0.15 470	0.28 243	0.25 550	0.18 563	0.11 21	0.19 387	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

GLC_STEREO	0.15 224	0.10 157	0.24 190	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.15 181	0.23 142	0.27 317	0.17 249	0.20 250	0.17 257	0.11 137	0.23 277	0.16 293	0.07 141	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.06 160

CREStereo++_RVC	0.15 224	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.13 89	0.22 119	0.30 372	0.21 298	0.30 375	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 266	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 636	0.06 113	0.05 37
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	0.15 224	0.09 95	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 401	0.14 125	0.23 142	0.28 336	0.24 332	0.30 375	0.16 245	0.12 174	0.17 134	0.13 191	0.08 315	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

XX-TBD	0.15 224	0.18 534	0.28 243	0.22 390	0.10 139	0.22 333	0.15 181	0.22 119	0.27 317	0.22 308	0.26 328	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

PMTNet	0.15 224	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 358	0.16 235	0.25 184	0.23 261	0.17 249	0.21 265	0.16 245	0.14 262	0.22 267	0.13 191	0.29 702	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

Weightmod_eth	0.16 241	0.11 240	0.20 132	0.21 316	0.13 367	0.20 266	0.18 338	0.25 184	0.19 162	0.17 249	0.25 316	0.19 290	0.17 339	0.25 323	0.14 230	0.16 642	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.05 37

Weightmod	0.16 241	0.12 304	0.19 114	0.20 257	0.10 139	0.24 381	0.17 287	0.25 184	0.21 216	0.18 268	0.29 359	0.19 290	0.15 282	0.27 362	0.16 293	0.09 422	0.10 572	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

SE	0.16 241	0.14 431	0.19 114	0.21 316	0.11 203	0.23 358	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.20 284	0.27 337	0.15 223	0.17 339	0.15 84	0.14 230	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.08 348

FE-Mocha	0.16 241	0.10 157	0.33 309	0.19 180	0.13 367	0.19 223	0.15 181	0.35 359	0.22 235	0.24 332	0.24 304	0.20 305	0.14 262	0.17 134	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

zero-FE	0.16 241	0.08 44	0.81 643	0.19 180	0.18 563	0.12 28	0.15 181	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 647	0.06 160

xyz-stereo-finetune	0.16 241	0.12 304	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 358	0.20 440	0.29 262	0.31 386	0.19 276	0.22 279	0.19 290	0.15 282	0.29 397	0.20 412	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 241	0.07 4	0.36 352	0.19 180	0.10 139	0.19 223	0.14 125	0.28 245	0.24 279	0.22 308	0.20 250	0.24 368	0.18 370	0.21 247	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 160

tg	0.16 241	0.11 240	0.25 204	0.21 316	0.11 203	0.23 358	0.15 181	0.34 335	0.24 279	0.20 284	0.25 316	0.19 290	0.12 174	0.24 293	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

rvit_stereo_0083	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.13 367	0.17 160	0.17 287	0.22 119	0.34 422	0.16 230	0.21 265	0.19 290	0.16 307	0.21 247	0.16 293	0.11 525	0.10 572	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.07 260

rvit_stereo_0081_aga	0.16 241	0.14 431	0.28 243	0.21 316	0.13 367	0.19 223	0.17 287	0.23 142	0.24 279	0.17 249	0.21 265	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.14 230	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

rvit_stereo_0081	0.16 241	0.11 240	0.24 190	0.21 316	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.33 412	0.16 230	0.18 224	0.18 270	0.14 262	0.20 220	0.16 293	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

rvit_stereo_0082	0.16 241	0.11 240	0.24 190	0.21 316	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.33 412	0.16 230	0.18 224	0.18 270	0.14 262	0.20 220	0.16 293	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

CAS++	0.16 241	0.12 304	0.27 226	0.18 115	0.12 283	0.17 160	0.15 181	0.42 452	0.24 279	0.19 276	0.18 224	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.08 343	0.10 457	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 225	0.25 323	0.13 191	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MIF-Stereo (partial)	0.16 241	0.10 157	0.34 321	0.21 316	0.15 483	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 294	0.17 249	0.26 328	0.15 223	0.16 307	0.25 323	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.08 348

RCA-Stereo	0.16 241	0.09 95	0.25 204	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.36 378	0.35 439	0.20 284	0.25 316	0.17 257	0.17 339	0.18 164	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

test-3	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.26 355	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.25 342	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

iRaftStereo_RVC	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.20 284	0.25 316	0.18 270	0.12 174	0.20 220	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

raftrobust	0.16 241	0.13 377	0.29 257	0.22 390	0.15 483	0.19 223	0.13 89	0.32 307	0.26 306	0.26 355	0.20 250	0.19 290	0.17 339	0.21 247	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

test_xeample3	0.16 241	0.11 240	0.56 559	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.35 359	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.07 260

monster_256*512	0.17 262	0.12 304	0.18 98	0.23 451	0.13 367	0.21 300	0.19 387	0.40 423	0.29 355	0.19 276	0.22 279	0.24 368	0.17 339	0.18 164	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.07 260

SMOE	0.17 262	0.11 240	0.21 146	0.20 257	0.09 63	0.26 425	0.21 471	0.30 283	0.23 261	0.21 298	0.27 337	0.21 319	0.17 339	0.18 164	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.12 564	0.07 255	0.11 507	0.07 260

NLSM1	0.17 262	0.10 157	0.17 79	0.21 316	0.18 563	0.25 401	0.17 287	0.47 508	0.40 506	0.16 230	0.21 265	0.13 167	0.15 282	0.21 247	0.18 355	0.08 315	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.06 160

xyz-stereo-finetune2	0.17 262	0.11 240	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 436	0.19 387	0.27 222	0.20 194	0.22 308	0.28 345	0.21 319	0.22 425	0.37 464	0.22 461	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 260

MM-Stereo_test3	0.17 262	0.12 304	0.29 257	0.23 451	0.14 419	0.19 223	0.22 501	0.39 409	0.36 452	0.16 230	0.24 304	0.17 257	0.12 174	0.19 196	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.06 160

MM-Stereo_test1	0.17 262	0.10 157	0.39 397	0.23 451	0.11 203	0.20 266	0.22 501	0.33 322	0.29 355	0.22 308	0.21 265	0.15 223	0.14 262	0.23 277	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.06 160

model_zeroshot	0.17 262	0.11 240	0.39 397	0.20 257	0.12 283	0.24 381	0.15 181	0.34 335	0.22 235	0.30 439	0.20 250	0.22 331	0.12 174	0.24 293	0.14 230	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.07 260

rvit_stereo_ft	0.17 262	0.14 431	0.30 268	0.25 550	0.14 419	0.17 160	0.21 471	0.28 245	0.26 306	0.16 230	0.19 233	0.20 305	0.16 307	0.22 267	0.17 326	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.07 260

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 262	0.13 377	0.24 190	0.19 180	0.13 367	0.24 381	0.17 287	0.30 283	0.37 463	0.43 622	0.17 201	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 266	0.08 315	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.08 348

AE-Stereo	0.17 262	0.11 240	0.31 283	0.24 509	0.14 419	0.23 358	0.18 338	0.34 335	0.29 355	0.15 201	0.25 316	0.21 319	0.13 225	0.20 220	0.14 230	0.07 141	0.08 498	0.09 383	0.10 502	0.07 202	0.06 160

rrr	0.17 262	0.11 240	0.57 562	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.35 359	0.22 235	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

plain	0.17 262	0.13 377	0.43 454	0.21 316	0.13 367	0.16 118	0.17 287	0.27 222	0.22 235	0.16 230	0.26 328	0.13 167	0.16 307	0.27 362	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.07 255	0.10 457	0.07 260

MSKI-zero shot	0.17 262	0.09 95	0.43 454	0.20 257	0.11 203	0.21 300	0.15 181	0.32 307	0.21 216	0.23 317	0.24 304	0.23 353	0.10 95	0.31 420	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

Any-RAFT	0.17 262	0.08 44	0.31 283	0.19 180	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.42 452	0.30 372	0.24 332	0.27 337	0.27 413	0.16 307	0.21 247	0.12 131	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

RAFT-Test	0.17 262	0.10 157	0.38 381	0.19 180	0.12 283	0.25 401	0.17 287	0.33 322	0.23 261	0.23 317	0.29 359	0.27 413	0.14 262	0.20 220	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

4D-IteraStereo	0.17 262	0.16 499	0.50 521	0.21 316	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.28 245	0.28 336	0.23 317	0.20 250	0.20 305	0.11 137	0.19 196	0.14 230	0.06 53	0.04 2	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.06 160

anonymousdsp2	0.17 262	0.10 157	0.28 243	0.20 257	0.11 203	0.25 401	0.17 287	0.41 438	0.31 386	0.23 317	0.23 290	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.07 260

knoymous	0.17 262	0.09 95	0.32 292	0.17 58	0.11 203	0.21 300	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.23 317	0.28 345	0.27 413	0.16 307	0.23 277	0.16 293	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.09 381	0.09 423

Selective-RAFT	0.17 262	0.12 304	0.30 268	0.24 509	0.10 139	0.29 478	0.15 181	0.32 307	0.31 386	0.17 249	0.17 201	0.21 319	0.18 370	0.28 377	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.06 160

AnonymousM	0.17 262	0.19 551	0.24 190	0.18 115	0.10 139	0.18 188	0.17 287	0.30 283	0.23 261	0.26 355	0.20 250	0.18 270	0.14 262	0.19 196	0.14 230	0.09 422	0.06 264	0.38 707	0.15 636	0.06 113	0.05 37

cross-raft	0.17 262	0.12 304	0.41 430	0.23 451	0.10 139	0.20 266	0.24 550	0.33 322	0.23 261	0.23 317	0.28 345	0.29 440	0.15 282	0.17 134	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

test-1	0.17 262	0.11 240	0.40 405	0.23 451	0.13 367	0.22 333	0.23 528	0.34 335	0.26 306	0.20 284	0.24 304	0.22 331	0.14 262	0.16 115	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 348

s12784h	0.17 262	0.09 95	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 527	0.19 387	0.37 389	0.32 398	0.23 317	0.25 316	0.18 270	0.17 339	0.25 323	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 262	0.14 431	0.32 292	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.17 287	0.32 307	0.30 372	0.25 342	0.33 423	0.20 305	0.17 339	0.19 196	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.05 37

CFNet-RSSM	0.17 262	0.10 157	0.40 405	0.20 257	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.36 378	0.30 372	0.23 317	0.21 265	0.26 402	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 262	0.10 157	0.37 361	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.32 307	0.28 336	0.23 317	0.23 290	0.27 413	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

S0	0.18 288	0.13 377	0.21 146	0.23 451	0.11 203	0.33 538	0.26 582	0.27 222	0.21 216	0.21 298	0.26 328	0.20 305	0.16 307	0.19 196	0.17 326	0.12 565	0.11 598	0.14 613	0.14 626	0.10 457	0.07 260

ManiGeoR	0.18 288	0.15 470	0.55 552	0.15 7	0.11 203	0.21 300	0.14 125	0.39 409	0.27 317	0.19 276	0.24 304	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.08 348

HLf10	0.18 288	0.15 470	0.55 552	0.15 7	0.11 203	0.21 300	0.14 125	0.39 409	0.27 317	0.19 276	0.24 304	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.08 348

TestStereo_HL2	0.18 288	0.14 431	0.34 321	0.17 58	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.33 322	0.29 355	0.22 308	0.29 359	0.19 290	0.17 339	0.39 475	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 292	0.08 348

GGDA	0.18 288	0.14 431	0.33 309	0.17 58	0.10 139	0.20 266	0.16 235	0.33 322	0.31 386	0.22 308	0.28 345	0.19 290	0.16 307	0.38 470	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 292	0.08 348

TestStereo-Hl	0.18 288	0.11 240	0.31 283	0.17 58	0.10 139	0.22 333	0.16 235	0.36 378	0.29 355	0.23 317	0.26 328	0.22 331	0.19 386	0.38 470	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.07 260

Lsterematch	0.18 288	0.13 377	0.33 309	0.19 180	0.10 139	0.23 358	0.17 287	0.25 184	0.32 398	0.28 378	0.37 464	0.24 368	0.21 407	0.23 277	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

WQFJA1	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.19 387	0.51 560	0.51 618	0.15 201	0.17 201	0.15 223	0.16 307	0.20 220	0.20 412	0.07 141	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

WQFJX1	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.23 451	0.17 541	0.24 381	0.19 387	0.58 646	0.52 627	0.16 230	0.16 182	0.14 201	0.15 282	0.26 342	0.17 326	0.08 315	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160

WQFJX	0.18 288	0.10 157	0.17 79	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.18 338	0.53 591	0.45 562	0.17 249	0.16 182	0.14 201	0.16 307	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.08 498	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

NLMM	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.19 387	0.51 560	0.51 618	0.15 201	0.17 201	0.15 223	0.16 307	0.20 220	0.20 412	0.07 141	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

IGEV-FE	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

H2IRNET	0.18 288	0.13 377	0.35 332	0.21 316	0.12 283	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.30 372	0.17 249	0.31 390	0.25 380	0.20 397	0.24 293	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.06 160

ACVNet-DCA	0.18 288	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.09 423

cc1	0.18 288	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.35 359	0.47 585	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.08 348

11t1	0.18 288	0.10 157	0.30 268	0.20 257	0.11 203	0.27 436	0.17 287	0.35 359	0.23 261	0.25 342	0.23 290	0.23 353	0.23 439	0.25 323	0.18 355	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

tt1	0.18 288	0.14 431	0.35 332	0.23 451	0.11 203	0.30 497	0.19 387	0.35 359	0.44 550	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.16 307	0.27 362	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.08 348

IGEV_Zeroshot_test	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

MIM_Stereo	0.18 288	0.12 304	0.38 381	0.20 257	0.11 203	0.17 160	0.14 125	0.35 359	0.25 294	0.27 365	0.35 445	0.23 353	0.13 225	0.27 362	0.16 293	0.06 53	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.06 160

HH	0.18 288	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.34 335	0.19 162	0.20 284	0.24 304	0.34 496	0.18 370	0.29 397	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.06 160

HanStereo	0.18 288	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.34 335	0.19 162	0.20 284	0.24 304	0.34 496	0.18 370	0.29 397	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.06 160

LL-Strereo2	0.18 288	0.18 534	0.39 397	0.22 390	0.12 283	0.24 381	0.13 89	0.31 295	0.23 261	0.24 332	0.20 250	0.24 368	0.12 174	0.26 342	0.15 266	0.06 53	0.06 264	0.12 564	0.09 454	0.08 292	0.07 260

riskmin	0.18 288	0.09 95	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.24 381	0.16 235	0.34 335	0.28 336	0.21 298	0.23 290	0.33 486	0.24 457	0.23 277	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.10 457	0.10 483

test_4	0.18 288	0.12 304	0.34 321	0.23 451	0.12 283	0.18 188	0.22 501	0.26 206	0.24 279	0.24 332	0.47 585	0.22 331	0.13 225	0.24 293	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.07 202	0.05 37

GMOStereo	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

error version	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

test-v	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

test_3	0.18 288	0.11 240	0.32 292	0.24 509	0.11 203	0.22 333	0.25 568	0.31 295	0.31 386	0.25 342	0.18 224	0.23 353	0.13 225	0.25 323	0.19 389	0.06 53	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.07 202	0.06 160

Patchmatch Stereo++	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348
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	0.18 288	0.11 240	0.35 332	0.23 451	0.11 203	0.24 381	0.20 440	0.29 262	0.26 306	0.26 355	0.25 316	0.25 380	0.18 370	0.34 441	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.08 348

PSM-adaLoss	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

ROB_FTStereo_v2	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

ROB_FTStereo	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

HUI-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.25 380	0.17 339	0.22 267	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

DeepStereo_RVC	0.18 288	0.11 240	0.40 405	0.21 316	0.11 203	0.19 223	0.16 235	0.28 245	0.22 235	0.27 365	0.27 337	0.23 353	0.28 526	0.24 293	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.10 483

iGMRVC	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.27 362	0.17 326	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

iRAFT	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

CRE-IMP	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.11 203	0.24 381	0.17 287	0.29 262	0.21 216	0.27 365	0.26 328	0.24 368	0.17 339	0.23 277	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.10 457	0.10 483

test-2	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.25 323	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

rafts_anoy	0.18 288	0.15 470	0.35 332	0.22 390	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.32 307	0.30 372	0.23 317	0.25 316	0.20 305	0.16 307	0.22 267	0.19 389	0.08 315	0.07 406	0.10 466	0.12 582	0.09 381	0.08 348

raft+_RVC	0.18 288	0.14 431	0.32 292	0.21 316	0.15 483	0.21 300	0.16 235	0.38 397	0.34 422	0.21 298	0.28 345	0.20 305	0.15 282	0.24 293	0.19 389	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.08 348

RALCasStereoNet	0.18 288	0.15 470	0.33 309	0.21 316	0.14 419	0.21 300	0.18 338	0.31 295	0.25 294	0.21 298	0.29 359	0.22 331	0.15 282	0.27 362	0.17 326	0.08 315	0.10 572	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

sCroCo_RVC	0.18 288	0.14 431	0.49 510	0.27 613	0.18 563	0.22 333	0.17 287	0.27 222	0.23 261	0.14 178	0.22 279	0.17 257	0.14 262	0.21 247	0.15 266	0.10 477	0.11 598	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

DCANet	0.18 288	0.13 377	0.40 405	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.34 335	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.18 270	0.23 439	0.20 220	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 260

AFF-stereo	0.18 288	0.15 470	0.32 292	0.21 316	0.10 139	0.18 188	0.18 338	0.33 322	0.27 317	0.25 342	0.37 464	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

DIP-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.33 309	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.12 46	0.42 452	0.25 294	0.27 365	0.32 400	0.21 319	0.17 339	0.25 323	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.08 348
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	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.19 337	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.13 367	0.31 513	0.22 501	0.30 283	0.27 317	0.25 342	0.31 390	0.20 305	0.20 397	0.18 164	0.17 326	0.12 565	0.09 537	0.15 629	0.16 648	0.11 507	0.12 548

HLF11	0.19 337	0.14 431	0.54 545	0.15 7	0.12 283	0.21 300	0.12 46	0.37 389	0.24 279	0.20 284	0.29 359	0.18 270	0.18 370	0.37 464	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.09 423

HLf8	0.19 337	0.16 499	0.55 552	0.15 7	0.12 283	0.24 381	0.14 125	0.40 423	0.31 386	0.20 284	0.26 328	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.17 326	0.10 477	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

TestStereo_HLe17	0.19 337	0.17 519	0.64 597	0.16 26	0.11 203	0.21 300	0.17 287	0.40 423	0.30 372	0.19 276	0.25 316	0.17 257	0.15 282	0.38 470	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

NLMM1	0.19 337	0.12 304	0.16 54	0.23 451	0.18 563	0.24 381	0.20 440	0.59 652	0.65 670	0.18 268	0.17 201	0.13 167	0.14 262	0.25 323	0.18 355	0.08 315	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

NLCSM	0.19 337	0.12 304	0.18 98	0.24 509	0.19 590	0.24 381	0.21 471	0.42 452	0.40 506	0.19 276	0.18 224	0.14 201	0.16 307	0.47 506	0.19 389	0.08 315	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

AIO-test1	0.19 337	0.14 431	0.41 430	0.27 613	0.15 483	0.21 300	0.16 235	0.39 409	0.36 452	0.17 249	0.26 328	0.18 270	0.13 225	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.06 113	0.09 423

rvit_0105_6	0.19 337	0.14 431	0.34 321	0.23 451	0.14 419	0.18 188	0.20 440	0.29 262	0.37 463	0.18 268	0.22 279	0.23 353	0.17 339	0.26 342	0.17 326	0.15 626	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.11 507	0.08 348

1test111	0.19 337	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.34 441	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.09 423

DCANet-4	0.19 337	0.10 157	0.52 538	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.36 378	0.39 488	0.29 407	0.30 375	0.17 257	0.22 425	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

fff	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

ADStereo(finetuned)	0.19 337	0.13 377	0.49 510	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.34 335	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.18 270	0.31 573	0.21 247	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 260

x	0.19 337	0.11 240	0.29 257	0.20 257	0.11 203	0.26 425	0.18 338	0.41 438	0.29 355	0.25 342	0.29 359	0.28 429	0.24 457	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

DisPM	0.19 337	0.10 157	0.35 332	0.23 451	0.13 367	0.18 188	0.20 440	0.29 262	0.29 355	0.33 494	0.34 434	0.23 353	0.16 307	0.33 434	0.16 293	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.11 524

iRaft-Stereo_20w	0.19 337	0.10 157	0.46 485	0.19 180	0.13 367	0.25 401	0.19 387	0.52 579	0.19 162	0.29 407	0.21 265	0.22 331	0.20 397	0.28 377	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.08 292	0.08 348

TRStereo	0.19 337	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.19 590	0.19 223	0.16 235	0.52 579	0.28 336	0.20 284	0.19 233	0.21 319	0.13 225	0.24 293	0.13 191	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.11 543	0.06 113	0.06 160

Pruner-Stereo	0.19 337	0.11 240	0.34 321	0.29 639	0.12 283	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.29 355	0.33 494	0.32 400	0.25 380	0.15 282	0.24 293	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.09 423

RALAANet	0.19 337	0.18 534	0.37 361	0.23 451	0.14 419	0.23 358	0.13 89	0.37 389	0.29 355	0.28 378	0.26 328	0.25 380	0.15 282	0.26 342	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.06 160

csc	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

cscssc	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

GMStereo	0.19 337	0.25 613	0.40 405	0.21 316	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.29 262	0.40 506	0.25 342	0.23 290	0.16 245	0.15 282	0.25 323	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348
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	0.20 358	0.14 431	0.31 283	0.22 390	0.12 283	0.26 425	0.16 235	0.31 295	0.27 317	0.32 479	0.58 638	0.23 353	0.15 282	0.23 277	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.06 160

FLISNet	0.20 358	0.13 377	0.33 309	0.18 115	0.15 483	0.17 160	0.16 235	0.34 335	0.21 216	0.37 556	0.39 493	0.36 515	0.24 457	0.29 397	0.21 439	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.07 260

CoSv	0.20 358	0.13 377	0.33 309	0.18 115	0.15 483	0.17 160	0.16 235	0.34 335	0.21 216	0.37 556	0.39 493	0.36 515	0.24 457	0.29 397	0.21 439	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.07 260

AIO-test2	0.20 358	0.20 564	0.36 352	0.26 585	0.15 483	0.22 333	0.16 235	0.42 452	0.42 526	0.16 230	0.29 359	0.15 223	0.11 137	0.26 342	0.13 191	0.18 665	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.07 202	0.07 260

rvit_0105_4	0.20 358	0.15 470	0.38 381	0.23 451	0.14 419	0.20 266	0.22 501	0.33 322	0.39 488	0.19 276	0.24 304	0.25 380	0.19 386	0.27 362	0.17 326	0.16 642	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.11 507	0.08 348

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 358	0.72 719	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 181	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 191	0.35 709	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 507	0.23 681

test_sample1	0.20 358	0.10 157	0.28 243	0.19 180	0.12 283	0.28 456	0.19 387	0.41 438	0.25 294	0.26 355	0.31 390	0.29 440	0.26 490	0.44 496	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.09 423

MyStereo06	0.20 358	0.12 304	0.57 562	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.40 423	0.21 216	0.30 439	0.24 304	0.31 467	0.18 370	0.22 267	0.18 355	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

xx1	0.20 358	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.35 359	0.47 585	0.17 249	0.19 233	0.28 429	0.24 457	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.09 454	0.09 381	0.09 423

GCAPDPT-zeroshot	0.20 358	0.08 44	1.14 696	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

DCRE	0.20 358	0.13 377	0.40 405	0.21 316	0.15 483	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.22 308	0.80 685	0.23 353	0.16 307	0.23 277	0.15 266	0.07 141	0.07 406	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.06 160

qqq	0.20 358	0.12 304	0.31 283	0.20 257	0.11 203	0.23 358	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.24 332	0.28 345	0.28 429	0.24 457	0.34 441	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.09 381	0.09 423

PFNet+	0.20 358	0.10 157	0.37 361	0.21 316	0.12 283	0.17 160	0.19 387	0.29 262	0.34 422	0.33 494	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.32 427	0.17 326	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.12 548

NF-Stereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

OCTAStereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

RE-Stereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

TVStereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

sAnonymous2	0.20 358	0.21 579	0.58 567	0.24 509	0.17 541	0.22 333	0.19 387	0.34 335	0.28 336	0.17 249	0.19 233	0.17 257	0.16 307	0.17 134	0.14 230	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.23 669	0.17 627

CroCo_RVC	0.20 358	0.21 579	0.58 567	0.24 509	0.17 541	0.22 333	0.19 387	0.34 335	0.28 336	0.17 249	0.19 233	0.17 257	0.16 307	0.17 134	0.14 230	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.23 669	0.17 627

111	0.20 358	0.17 519	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 381	0.17 287	0.41 438	0.45 562	0.23 317	0.29 359	0.29 440	0.21 407	0.24 293	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.08 348

HITNet	0.20 358	0.17 519	0.43 454	0.19 180	0.08 30	0.27 436	0.14 125	0.42 452	0.30 372	0.29 407	0.32 400	0.27 413	0.21 407	0.28 377	0.25 505	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160
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	0.21 379	0.20 564	0.29 257	0.23 451	0.11 203	0.36 574	0.17 287	0.37 389	0.29 355	0.24 332	0.28 345	0.19 290	0.21 407	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.08 348

TestStereo_HL3	0.21 379	0.13 377	0.77 629	0.17 58	0.11 203	0.23 358	0.16 235	0.34 335	0.20 194	0.27 365	0.38 479	0.23 353	0.19 386	0.41 486	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.08 348

IGEV_i1	0.21 379	0.11 240	0.43 454	0.22 390	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.43 466	0.30 372	0.29 407	0.30 375	0.31 467	0.20 397	0.33 434	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.08 348

Selective-IGEV-i1	0.21 379	0.10 157	0.31 283	0.23 451	0.13 367	0.31 513	0.22 501	0.46 498	0.42 526	0.27 365	0.32 400	0.33 486	0.17 339	0.25 323	0.19 389	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.09 423

Hybrid-DGEV-2	0.21 379	0.15 470	0.34 321	0.24 509	0.13 367	0.28 456	0.14 125	0.48 521	0.44 550	0.27 365	0.24 304	0.25 380	0.25 479	0.28 377	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.07 260

FACV-RUCA	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.23 451	0.23 647	0.26 425	0.19 387	0.39 409	0.34 422	0.25 342	0.32 400	0.21 319	0.24 457	0.24 293	0.19 389	0.10 477	0.07 406	0.15 629	0.08 343	0.16 607	0.13 568

IGEV-RUCA	0.21 379	0.08 44	0.23 179	0.19 180	0.19 590	0.28 456	0.24 550	0.23 142	0.21 216	0.20 284	0.23 290	0.28 429	0.49 665	0.26 342	0.18 355	0.09 422	0.08 498	0.18 656	0.13 611	0.17 624	0.17 627

rvit_0105_5	0.21 379	0.15 470	0.38 381	0.23 451	0.13 367	0.22 333	0.24 550	0.36 378	0.39 488	0.21 298	0.23 290	0.26 402	0.19 386	0.26 342	0.19 389	0.15 626	0.13 630	0.12 564	0.12 582	0.10 457	0.09 423

GCAP-BAT	0.21 379	0.08 44	1.22 701	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

test_sample2	0.21 379	0.10 157	0.28 243	0.19 180	0.11 203	0.27 436	0.21 471	0.43 466	0.29 355	0.26 355	0.31 390	0.30 457	0.24 457	0.45 499	0.18 355	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.09 423

mmm	0.21 379	0.12 304	0.31 283	0.22 390	0.12 283	0.28 456	0.21 471	0.41 438	0.27 317	0.29 407	0.38 479	0.29 440	0.24 457	0.29 397	0.22 461	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.10 457	0.09 423

CASS	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.11 203	0.28 456	0.19 387	0.39 409	0.30 372	0.32 479	0.34 434	0.25 380	0.24 457	0.25 323	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.11 507	0.11 524
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 379	0.16 499	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.26 425	0.27 589	0.40 423	0.36 452	0.29 407	0.39 493	0.22 331	0.21 407	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.07 260

RAFT_CTSACE	0.21 379	0.16 499	0.41 430	0.25 550	0.15 483	0.22 333	0.24 550	0.32 307	0.28 336	0.33 494	0.51 603	0.29 440	0.17 339	0.32 427	0.13 191	0.06 53	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.06 160

RAFT+CT+SA	0.21 379	0.18 534	0.33 309	0.25 550	0.18 563	0.23 358	0.29 612	0.40 423	0.36 452	0.24 332	0.38 479	0.18 270	0.16 307	0.32 427	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.12 582	0.09 381	0.09 423

SA-5K	0.21 379	0.16 499	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.26 425	0.27 589	0.40 423	0.36 452	0.29 407	0.39 493	0.22 331	0.21 407	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.07 260

CIPLG	0.21 379	0.21 579	0.55 552	0.23 451	0.15 483	0.25 401	0.20 440	0.35 359	0.29 355	0.31 457	0.33 423	0.22 331	0.15 282	0.26 342	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

IPLG	0.21 379	0.15 470	0.53 542	0.21 316	0.12 283	0.28 456	0.17 287	0.42 452	0.30 372	0.33 494	0.32 400	0.15 223	0.17 339	0.50 519	0.21 439	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

IPLGR_C	0.21 379	0.22 594	0.60 575	0.23 451	0.15 483	0.24 381	0.20 440	0.35 359	0.29 355	0.31 457	0.32 400	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

MIPNet	0.21 379	0.15 470	0.52 538	0.21 316	0.12 283	0.27 436	0.20 440	0.45 487	0.37 463	0.30 439	0.23 290	0.19 290	0.24 457	0.27 362	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

IPLGR	0.21 379	0.13 377	0.61 578	0.21 316	0.11 203	0.25 401	0.18 338	0.41 438	0.37 463	0.28 378	0.27 337	0.21 319	0.19 386	0.37 464	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

ACRE	0.21 379	0.20 564	0.62 586	0.23 451	0.15 483	0.24 381	0.20 440	0.35 359	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

GANet-ADL	0.21 379	0.12 304	0.45 477	0.23 451	0.14 419	0.29 478	0.19 387	0.46 498	0.35 439	0.25 342	0.32 400	0.32 477	0.19 386	0.24 293	0.20 412	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.10 483

LCNet	0.21 379	0.11 240	0.29 257	0.25 550	0.12 283	0.23 358	0.19 387	0.34 335	0.26 306	0.28 378	0.35 445	0.26 402	0.30 556	0.35 452	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.13 566	0.22 674

PSM-softLoss	0.21 379	0.10 157	0.39 397	0.24 509	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.38 397	0.26 306	0.29 407	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.52 530	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.12 548

KMStereo	0.21 379	0.10 157	0.39 397	0.24 509	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.38 397	0.26 306	0.29 407	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.52 530	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.12 548

SST-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.37 361	0.24 509	0.13 367	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.24 279	0.34 514	0.33 423	0.29 440	0.25 479	0.56 558	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.07 260

RAFT_R40	0.21 379	0.10 157	0.37 361	0.24 509	0.13 367	0.18 188	0.18 338	0.31 295	0.29 355	0.33 494	0.33 423	0.30 457	0.24 457	0.55 547	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.07 260

RAFT-345	0.21 379	0.10 157	0.46 485	0.22 390	0.11 203	0.20 266	0.16 235	0.26 206	0.25 294	0.27 365	0.66 664	0.21 319	0.16 307	0.55 547	0.21 439	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 160

RAFT	0.21 379	0.17 519	0.32 292	0.24 509	0.12 283	0.25 401	0.27 589	0.35 359	0.28 336	0.33 494	0.33 423	0.38 531	0.22 425	0.29 397	0.17 326	0.08 315	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.10 457	0.06 160

GMM-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.43 454	0.23 451	0.13 367	0.24 381	0.25 568	0.37 389	0.27 317	0.30 439	0.45 568	0.27 413	0.21 407	0.31 420	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.19 647

Prome-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.30 268	0.24 509	0.12 283	0.23 358	0.23 528	0.36 378	0.25 294	0.33 494	0.59 641	0.24 368	0.28 526	0.29 397	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.20 659

TestStereo	0.21 379	0.19 551	0.40 405	0.25 550	0.10 139	0.22 333	0.21 471	0.31 295	0.31 386	0.23 317	0.34 434	0.22 331	0.18 370	0.62 594	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.07 255	0.11 507	0.06 160

XX-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.83 650	0.26 585	0.17 541	0.23 358	0.13 89	0.40 423	0.18 142	0.20 284	0.41 513	0.31 467	0.10 95	0.32 427	0.12 131	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.33 309	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.46 693	0.46 498	0.20 194	0.25 342	0.50 597	0.17 257	0.16 307	0.24 293	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.10 502	0.06 113	0.07 260

FENet	0.21 379	0.11 240	0.45 477	0.21 316	0.12 283	0.26 425	0.17 287	0.41 438	0.35 439	0.30 439	0.31 390	0.29 440	0.23 439	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

SCION-MonSter(vits)	0.22 415	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 474	0.53 632	0.09 18	0.44 555	0.30 457	0.25 479	0.34 441	0.42 619	0.10 477	0.08 498	0.18 656	0.17 658	0.14 584	0.12 548

MyStereo8	0.22 415	0.15 470	0.63 589	0.21 316	0.17 541	0.31 513	0.16 235	0.36 378	0.32 398	0.28 378	0.36 455	0.25 380	0.18 370	0.25 323	0.28 531	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.12 548

ffm	0.22 415	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.35 359	0.44 550	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.27 362	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.08 348

StereoVision	0.22 415	0.18 534	0.37 361	0.27 613	0.17 541	0.23 358	0.22 501	0.38 397	0.31 386	0.20 284	0.51 603	0.22 331	0.16 307	0.28 377	0.18 355	0.11 525	0.12 618	0.13 586	0.13 611	0.10 457	0.07 260

raft_robust	0.22 415	0.17 519	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.23 358	0.22 501	0.49 531	0.48 597	0.32 479	0.32 400	0.26 402	0.23 439	0.53 537	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.10 502	0.08 292	0.06 160

Sa-1000	0.22 415	0.15 470	0.35 332	0.23 451	0.13 367	0.28 456	0.23 528	0.47 508	0.39 488	0.30 439	0.50 597	0.26 402	0.19 386	0.33 434	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.08 292	0.06 160

SA	0.22 415	0.16 499	0.36 352	0.23 451	0.13 367	0.24 381	0.23 528	0.45 487	0.40 506	0.27 365	0.44 555	0.23 353	0.23 439	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.08 292	0.06 160

dd	0.22 415	0.26 624	0.40 405	0.22 390	0.12 283	0.25 401	0.21 471	0.32 307	0.44 550	0.29 407	0.28 345	0.25 380	0.16 307	0.30 413	0.25 505	0.12 565	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.11 507	0.09 423

GwcNet-ADL	0.22 415	0.14 431	0.58 567	0.24 509	0.13 367	0.22 333	0.23 528	0.49 531	0.40 506	0.27 365	0.29 359	0.30 457	0.20 397	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.09 381	0.09 423

HHNet	0.22 415	0.12 304	0.52 538	0.18 115	0.18 563	0.20 266	0.20 440	0.34 335	0.31 386	0.32 479	0.59 641	0.20 305	0.21 407	0.24 293	0.31 559	0.08 315	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.11 524

KYRaft	0.22 415	0.10 157	0.30 268	0.23 451	0.12 283	0.23 358	0.23 528	0.35 359	0.24 279	0.35 531	0.54 621	0.34 496	0.26 490	0.29 397	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.08 292	0.31 699

IRAFT_RVC	0.22 415	0.12 304	0.39 397	0.26 585	0.11 203	0.18 188	0.24 550	0.40 423	0.37 463	0.31 457	0.30 375	0.29 440	0.24 457	0.55 547	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.07 260

GES	0.22 415	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.14 419	0.27 436	0.19 387	0.49 531	0.33 412	0.30 439	0.36 455	0.25 380	0.23 439	0.29 397	0.22 461	0.10 477	0.08 498	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.11 524

SFCPSM	0.22 415	0.10 157	0.51 531	0.21 316	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.55 611	0.39 488	0.29 407	0.32 400	0.23 353	0.21 407	0.27 362	0.19 389	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.08 348

DMCA	0.22 415	0.14 431	0.36 352	0.22 390	0.14 419	0.27 436	0.20 440	0.43 466	0.38 478	0.31 457	0.32 400	0.33 486	0.24 457	0.24 293	0.28 531	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.11 524

BEATNet_4x	0.22 415	0.18 534	0.47 493	0.22 390	0.10 139	0.28 456	0.14 125	0.46 498	0.32 398	0.31 457	0.34 434	0.31 467	0.25 479	0.31 420	0.29 543	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.10 457	0.08 348

MLCV	0.22 415	0.16 499	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.29 478	0.19 387	0.38 397	0.37 463	0.38 571	0.44 555	0.31 467	0.21 407	0.41 486	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

DN-CSS_ROB	0.22 415	0.25 613	0.47 493	0.24 509	0.14 419	0.25 401	0.12 46	0.40 423	0.33 412	0.29 407	0.42 530	0.22 331	0.20 397	0.33 434	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.07 260

Select-FE	0.23 433	0.14 431	0.78 630	0.22 390	0.18 563	0.22 333	0.13 89	0.43 466	0.26 306	0.28 378	0.33 423	0.39 543	0.29 541	0.27 362	0.19 389	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.13 611	0.08 292	0.12 548

G2L-ROB	0.23 433	0.15 470	0.41 430	0.19 180	0.12 283	0.27 436	0.21 471	0.47 508	0.33 412	0.34 514	0.31 390	0.41 565	0.22 425	0.49 515	0.26 519	0.09 422	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.10 483

DFGA-Net	0.23 433	0.24 608	0.49 510	0.22 390	0.15 483	0.25 401	0.17 287	0.39 409	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.21 319	0.17 339	0.59 575	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

PAM_32	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.19 387	0.36 378	0.23 261	0.29 407	0.28 345	0.56 649	0.28 526	0.27 362	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.09 423

PAM	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.22 390	0.15 483	0.34 552	0.21 471	0.37 389	0.22 235	0.31 457	0.27 337	0.55 645	0.26 490	0.26 342	0.17 326	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.09 454	0.07 202	0.09 423

rvit_0105_3	0.23 433	0.17 519	0.40 405	0.25 550	0.15 483	0.24 381	0.28 605	0.38 397	0.41 518	0.25 342	0.25 316	0.28 429	0.21 407	0.28 377	0.20 412	0.15 626	0.13 630	0.14 613	0.15 636	0.10 457	0.09 423

UGAM-zero	0.23 433	0.10 157	0.54 545	0.19 180	0.13 367	0.21 300	0.14 125	0.44 474	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.51 628	0.33 584	0.65 610	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.06 113	0.07 260

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 433	0.13 377	0.83 650	0.20 257	0.21 617	0.23 358	0.17 287	0.48 521	0.27 317	0.23 317	0.29 359	0.39 543	0.23 439	0.25 323	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.11 543	0.11 507	0.10 483

test_sample3	0.23 433	0.12 304	0.43 454	0.19 180	0.12 283	0.32 527	0.20 440	0.50 542	0.34 422	0.31 457	0.33 423	0.29 440	0.22 425	0.53 537	0.22 461	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.10 457	0.10 483

MyStereo05	0.23 433	0.12 304	0.57 562	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.48 521	0.52 627	0.31 457	0.23 290	0.25 380	0.22 425	0.30 413	0.21 439	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MyStereo04	0.23 433	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.49 531	0.52 627	0.28 378	0.23 290	0.27 413	0.23 439	0.30 413	0.22 461	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

CoDeX	0.23 433	0.12 304	0.46 485	0.21 316	0.14 419	0.29 478	0.21 471	0.53 591	0.41 518	0.29 407	0.35 445	0.29 440	0.22 425	0.48 510	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260

PCWNet_CMD	0.23 433	0.13 377	0.48 504	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.16 235	0.46 498	0.46 580	0.29 407	0.36 455	0.37 523	0.24 457	0.28 377	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.11 507	0.09 423

anonymousa	0.23 433	0.11 240	0.50 521	0.21 316	0.16 516	0.31 513	0.20 440	0.36 378	0.35 439	0.32 479	0.50 597	0.39 543	0.26 490	0.22 267	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.11 543	0.07 202	0.08 348

BUS	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.25 550	0.14 419	0.43 624	0.17 287	0.56 627	0.34 422	0.34 514	0.35 445	0.32 477	0.20 397	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

IER	0.23 433	0.12 304	0.39 397	0.20 257	0.14 419	0.31 513	0.19 387	0.42 452	0.36 452	0.33 494	0.40 504	0.32 477	0.33 584	0.29 397	0.22 461	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

test_5	0.23 433	0.19 551	0.38 381	0.26 585	0.18 563	0.25 401	0.29 612	0.40 423	0.37 463	0.29 407	0.40 504	0.25 380	0.22 425	0.34 441	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.10 483

BSDual-CNN	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.25 550	0.14 419	0.35 567	0.21 471	0.56 627	0.34 422	0.34 514	0.35 445	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

iRaft-Stereo_5w	0.23 433	0.18 534	0.44 464	0.22 390	0.13 367	0.19 223	0.19 387	0.37 389	0.32 398	0.28 378	0.37 464	0.34 496	0.23 439	0.65 610	0.27 525	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

psmg	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.23 528	0.51 560	0.34 422	0.35 531	0.38 479	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

UDGNet	0.23 433	0.31 657	0.38 381	0.24 509	0.14 419	0.24 381	0.18 338	0.32 307	0.43 534	0.29 407	0.28 345	0.24 368	0.19 386	0.29 397	0.20 412	0.15 626	0.07 406	0.21 671	0.11 543	0.14 584	0.10 483

OMP-Stereo	0.23 433	0.14 431	0.35 332	0.29 639	0.13 367	0.21 300	0.16 235	0.37 389	0.33 412	0.34 514	0.30 375	0.34 496	0.19 386	0.70 624	0.24 495	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.07 202	0.06 160

IIG-Stereo	0.23 433	0.13 377	0.35 332	0.29 639	0.12 283	0.23 358	0.14 125	0.38 397	0.31 386	0.34 514	0.37 464	0.33 486	0.21 407	0.70 624	0.26 519	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.07 202	0.06 160

ASMatch	0.23 433	0.11 240	0.51 531	0.24 509	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.28 336	0.28 378	0.68 668	0.27 413	0.26 490	0.50 519	0.22 461	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 524

PFNet	0.23 433	0.10 157	0.57 562	0.24 509	0.14 419	0.22 333	0.19 387	0.39 409	0.33 412	0.35 531	0.32 400	0.27 413	0.19 386	0.64 603	0.22 461	0.09 422	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.07 260

ICVP	0.23 433	0.13 377	0.44 464	0.26 585	0.14 419	0.29 478	0.25 568	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.43 544	0.35 510	0.25 479	0.26 342	0.23 482	0.12 565	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.10 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 433	0.18 534	0.63 589	0.27 613	0.18 563	0.41 608	0.23 528	0.43 466	0.35 439	0.23 317	0.27 337	0.20 305	0.18 370	0.27 362	0.18 355	0.12 565	0.11 598	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.12 548

CFNet_pseudo	0.23 433	0.13 377	0.47 493	0.19 180	0.13 367	0.26 425	0.16 235	0.44 474	0.44 550	0.29 407	0.37 464	0.38 531	0.23 439	0.29 397	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.08 343	0.11 507	0.09 423

ACVNet	0.23 433	0.13 377	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.27 436	0.23 528	0.39 409	0.44 550	0.28 378	0.41 513	0.38 531	0.26 490	0.27 362	0.32 565	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.07 260

MSMDNet	0.23 433	0.13 377	0.48 504	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.16 235	0.46 498	0.46 580	0.29 407	0.36 455	0.37 523	0.24 457	0.28 377	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.09 423

ccs_rob	0.23 433	0.13 377	0.47 493	0.20 257	0.13 367	0.26 425	0.17 287	0.44 474	0.44 550	0.29 407	0.37 464	0.38 531	0.23 439	0.29 397	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.08 343	0.11 507	0.09 423

G2L-Stereo_test	0.24 464	0.16 499	0.38 381	0.19 180	0.13 367	0.27 436	0.24 550	0.49 531	0.38 478	0.37 556	0.37 464	0.40 558	0.24 457	0.52 530	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.08 348

DCVSM-stereo	0.24 464	0.13 377	0.52 538	0.20 257	0.14 419	0.26 425	0.13 89	0.34 335	0.34 422	0.41 606	0.33 423	0.47 604	0.29 541	0.30 413	0.22 461	0.10 477	0.10 572	0.11 525	0.10 502	0.12 548	0.15 605

rvit_stereo_0075_2	0.24 464	0.17 519	0.50 521	0.26 585	0.22 634	0.22 333	0.15 181	0.40 423	0.35 439	0.27 365	0.37 464	0.29 440	0.20 397	0.28 377	0.19 389	0.17 654	0.12 618	0.19 665	0.12 582	0.13 566	0.13 568

test_sample5	0.24 464	0.13 377	0.42 440	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.21 471	0.50 542	0.34 422	0.32 479	0.41 513	0.29 440	0.23 439	0.55 547	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

test_sample4	0.24 464	0.13 377	0.43 454	0.20 257	0.12 283	0.32 527	0.21 471	0.51 560	0.34 422	0.31 457	0.37 464	0.28 429	0.23 439	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

tta	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.07 260

qqq1	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

fff1	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

DualNet	0.24 464	0.13 377	0.42 440	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.21 471	0.50 542	0.34 422	0.33 494	0.43 544	0.29 440	0.23 439	0.55 547	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

GMStereo_Zeroshot	0.24 464	0.21 579	0.45 477	0.26 585	0.13 367	0.28 456	0.15 181	0.39 409	0.35 439	0.37 556	0.43 544	0.40 558	0.17 339	0.34 441	0.20 412	0.12 565	0.07 406	0.13 586	0.07 255	0.16 607	0.09 423

CFNet_ucs	0.24 464	0.13 377	0.50 521	0.20 257	0.15 483	0.28 456	0.17 287	0.49 531	0.45 562	0.32 479	0.42 530	0.39 543	0.22 425	0.31 420	0.21 439	0.11 525	0.08 498	0.12 564	0.09 454	0.12 548	0.11 524

gwcnet-sp	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

scenet	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

ToySt	0.24 464	0.16 499	0.48 504	0.21 316	0.13 367	0.29 478	0.29 612	0.39 409	0.39 488	0.27 365	0.35 445	0.39 543	0.31 573	0.31 420	0.29 543	0.08 315	0.09 537	0.10 466	0.11 543	0.11 507	0.10 483

ssnet	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

STrans-v2	0.24 464	0.13 377	0.54 545	0.21 316	0.12 283	0.23 358	0.21 471	0.47 508	0.28 336	0.31 457	0.42 530	0.36 515	0.35 599	0.62 594	0.23 482	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 160

TransformOpticalFlow	0.24 464	0.13 377	0.56 559	0.23 451	0.11 203	0.21 300	0.19 387	0.40 423	0.32 398	0.30 439	0.43 544	0.36 515	0.31 573	0.61 586	0.20 412	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 260

DRaft	0.24 464	0.10 157	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.28 456	0.23 528	0.33 322	0.39 488	0.38 571	0.61 653	0.21 319	0.41 632	0.48 510	0.42 619	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.08 348

HCRNet	0.24 464	0.25 613	0.33 309	0.34 671	0.16 516	0.27 436	0.18 338	0.43 466	0.35 439	0.30 439	0.35 445	0.32 477	0.22 425	0.44 496	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.11 543	0.10 457	0.09 423

ARAFT	0.24 464	0.21 579	0.78 630	0.22 390	0.12 283	0.29 478	0.24 550	0.43 466	0.32 398	0.33 494	0.28 345	0.28 429	0.19 386	0.49 515	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.12 564	0.11 543	0.09 381	0.06 160

cf-r	0.24 464	0.15 470	0.44 464	0.21 316	0.14 419	0.27 436	0.22 501	0.42 452	0.40 506	0.30 439	0.42 530	0.42 574	0.26 490	0.43 492	0.25 505	0.11 525	0.06 264	0.08 280	0.10 502	0.08 292	0.08 348

GANet-RSSM	0.24 464	0.14 431	0.36 352	0.21 316	0.14 419	0.27 436	0.21 471	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.39 493	0.39 543	0.28 526	0.58 569	0.23 482	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.09 423

PSMNet-RSSM	0.24 464	0.15 470	0.36 352	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.20 440	0.48 521	0.37 463	0.30 439	0.44 555	0.38 531	0.26 490	0.52 530	0.22 461	0.12 565	0.07 406	0.11 525	0.13 611	0.10 457	0.09 423

CFNet-ft	0.24 464	0.15 470	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.30 497	0.21 471	0.39 409	0.36 452	0.28 378	0.40 504	0.43 578	0.25 479	0.47 506	0.24 495	0.12 565	0.07 406	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.09 423

CFNet_RVC	0.24 464	0.15 470	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.30 497	0.21 471	0.39 409	0.36 452	0.28 378	0.40 504	0.43 578	0.25 479	0.47 506	0.24 495	0.12 565	0.07 406	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.09 423

UCFNet_RVC	0.24 464	0.16 499	0.34 321	0.18 115	0.15 483	0.33 538	0.16 235	0.46 498	0.35 439	0.29 407	0.35 445	0.39 543	0.25 479	0.34 441	0.22 461	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.14 626	0.13 566	0.12 548

AdaStereo	0.24 464	0.16 499	0.37 361	0.24 509	0.12 283	0.32 527	0.17 287	0.54 601	0.42 526	0.33 494	0.38 479	0.35 510	0.21 407	0.30 413	0.22 461	0.14 611	0.06 264	0.13 586	0.08 343	0.11 507	0.08 348
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	0.24 464	0.18 534	0.61 578	0.25 550	0.11 203	0.29 478	0.21 471	0.42 452	0.43 534	0.33 494	0.43 544	0.27 413	0.22 425	0.34 441	0.26 519	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

MWSP-net	0.25 492	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.40 680	0.50 542	0.43 534	0.32 479	0.33 423	0.36 515	0.31 573	0.28 377	0.31 559	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

RT-IGEV	0.25 492	0.10 157	0.48 504	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.28 605	0.53 591	0.39 488	0.36 548	0.41 513	0.44 589	0.30 556	0.28 377	0.27 525	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.10 483

G2L-Stereo	0.25 492	0.16 499	0.47 493	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.18 338	0.46 498	0.35 439	0.33 494	0.37 464	0.40 558	0.22 425	0.60 579	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.09 423

DDVS	0.25 492	0.15 470	0.39 397	0.24 509	0.17 541	0.34 552	0.21 471	0.41 438	0.30 372	0.33 494	0.41 513	0.48 610	0.21 407	0.52 530	0.27 525	0.11 525	0.09 537	0.11 525	0.09 454	0.13 566	0.14 592

ITSA-stereo	0.25 492	0.15 470	0.33 309	0.23 451	0.11 203	0.27 436	0.18 338	0.56 627	0.59 654	0.31 457	0.32 400	0.33 486	0.28 526	0.49 515	0.30 551	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.13 568

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 492	0.14 431	0.95 674	0.21 316	0.27 671	0.20 266	0.19 387	0.48 521	0.25 294	0.26 355	0.55 626	0.34 496	0.18 370	0.25 323	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.12 582	0.12 548	0.12 548

test_sample7	0.25 492	0.15 470	0.35 332	0.20 257	0.14 419	0.28 456	0.21 471	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.39 475	0.23 482	0.14 611	0.09 537	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

test_sample6	0.25 492	0.13 377	0.41 430	0.21 316	0.11 203	0.30 497	0.22 501	0.51 560	0.35 439	0.33 494	0.43 544	0.30 457	0.24 457	0.57 562	0.22 461	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.10 483

SMFormer	0.25 492	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

NINENet	0.25 492	0.15 470	0.37 361	0.23 451	0.16 516	0.43 624	0.17 287	0.60 661	0.46 580	0.32 479	0.37 464	0.32 477	0.20 397	0.42 490	0.21 439	0.10 477	0.10 572	0.12 564	0.08 343	0.11 507	0.10 483

hknet	0.25 492	0.14 431	0.40 405	0.25 550	0.15 483	0.35 567	0.21 471	0.56 627	0.37 463	0.34 514	0.35 445	0.43 578	0.27 509	0.37 464	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

PSMNet-ADL	0.25 492	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.14 419	0.31 513	0.22 501	0.44 474	0.36 452	0.27 365	0.33 423	0.41 565	0.28 526	0.61 586	0.29 543	0.11 525	0.09 537	0.09 383	0.11 543	0.10 457	0.10 483

PSM-AAD	0.25 492	0.10 157	0.30 268	0.24 509	0.12 283	0.26 425	0.38 669	0.34 335	0.28 336	0.35 531	0.39 493	0.28 429	0.79 706	0.30 413	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.12 564	0.11 543	0.08 292	0.21 668

GrayStereo	0.25 492	0.09 95	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.23 358	0.47 697	0.34 335	0.30 372	0.39 587	0.47 585	0.30 457	0.79 706	0.29 397	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.13 568

RAFT-RH_RVC	0.25 492	0.11 240	0.45 477	0.21 316	0.12 283	0.25 401	0.14 125	0.27 222	0.27 317	0.38 571	1.15 710	0.23 353	0.17 339	0.57 562	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.06 113	0.07 260

UPFNet	0.25 492	0.12 304	0.38 381	0.24 509	0.19 590	0.37 581	0.28 605	0.48 521	0.38 478	0.34 514	0.37 464	0.37 523	0.28 526	0.39 475	0.33 572	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.08 348

acv_ft	0.25 492	0.13 377	0.40 405	0.23 451	0.19 590	0.34 552	0.21 471	0.45 487	0.44 550	0.38 571	0.41 513	0.38 531	0.27 509	0.27 362	0.35 581	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.11 507	0.07 260

CCAANet	0.25 492	0.13 377	0.51 531	0.22 390	0.15 483	0.29 478	0.17 287	0.49 531	0.37 463	0.26 355	0.49 593	0.32 477	0.24 457	0.62 594	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.10 502	0.08 292	0.10 483

iResNet_ROB	0.25 492	0.19 551	0.40 405	0.20 257	0.12 283	0.30 497	0.16 235	0.55 611	0.53 632	0.38 571	0.43 544	0.37 523	0.26 490	0.38 470	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.09 381	0.09 423

MEA-ACV	0.26 511	0.11 240	0.42 440	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.24 550	0.53 591	0.47 585	0.35 531	0.42 530	0.36 515	0.34 593	0.47 506	0.27 525	0.09 422	0.09 537	0.10 466	0.12 582	0.09 381	0.10 483

PStereo	0.26 511	0.37 675	0.34 321	0.21 316	0.13 367	0.25 401	0.25 568	0.33 322	0.47 585	0.26 355	0.17 201	0.29 440	0.34 593	0.35 452	0.37 588	0.23 679	0.15 657	0.17 647	0.13 611	0.23 669	0.21 668

DNS	0.26 511	0.30 649	0.18 98	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 201	0.13 167	0.10 95	0.70 624	0.37 588	0.08 315	0.14 641	0.08 280	0.05 81	1.01 739	0.80 739

coex_refinement	0.26 511	0.16 499	0.36 352	0.23 451	0.15 483	0.31 513	0.20 440	0.49 531	0.42 526	0.35 531	0.42 530	0.45 594	0.27 509	0.55 547	0.33 572	0.10 477	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.10 457	0.10 483

UGAM	0.26 511	0.14 431	0.45 477	0.25 550	0.12 283	0.23 358	0.25 568	0.32 307	0.41 518	0.31 457	0.42 530	0.41 565	0.22 425	0.92 688	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.14 613	0.12 582	0.10 457	0.07 260

SepStereo	0.26 511	0.12 304	0.42 440	0.24 509	0.18 563	0.29 478	0.24 550	0.45 487	0.45 562	0.41 606	0.44 555	0.34 496	0.29 541	0.64 603	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

AACVNet	0.26 511	0.16 499	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.29 478	0.19 387	0.41 438	0.31 386	0.38 571	0.42 530	0.43 578	0.28 526	0.73 636	0.25 505	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.13 566	0.11 524

DEmStereo	0.26 511	0.09 95	0.47 493	0.19 180	0.12 283	0.30 497	0.25 568	0.28 245	0.36 452	0.36 548	0.58 638	0.25 380	0.48 664	0.53 537	0.44 626	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.07 260

LMCR-Stereo	0.26 511	0.18 534	0.49 510	0.28 636	0.14 419	0.36 574	0.23 528	0.54 601	0.34 422	0.39 587	0.40 504	0.29 440	0.29 541	0.37 464	0.27 525	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.13 566	0.09 423

GwcNet-RSSM	0.26 511	0.17 519	0.46 485	0.21 316	0.13 367	0.28 456	0.23 528	0.44 474	0.42 526	0.31 457	0.45 568	0.40 558	0.26 490	0.55 547	0.28 531	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.08 348

DeepPruner_ROB	0.26 511	0.19 551	0.44 464	0.21 316	0.16 516	0.30 497	0.21 471	0.52 579	0.32 398	0.35 531	0.38 479	0.39 543	0.26 490	0.42 490	0.24 495	0.15 626	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.14 584	0.13 568

noway7	0.27 522	0.51 702	1.61 722	0.24 509	0.12 283	0.22 333	0.18 338	0.44 474	0.31 386	0.21 298	0.22 279	0.24 368	0.20 397	0.20 220	0.21 439	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

ISRNet	0.27 522	0.13 377	0.45 477	0.26 585	0.19 590	0.24 381	0.14 125	0.45 487	0.43 534	0.39 587	0.48 591	0.42 574	0.27 509	0.32 427	0.29 543	0.20 674	0.12 618	0.17 647	0.16 648	0.16 607	0.20 659

rvit_105_1	0.27 522	0.19 551	0.46 485	0.27 613	0.19 590	0.30 497	0.35 654	0.44 474	0.51 618	0.31 457	0.31 390	0.31 467	0.26 490	0.35 452	0.25 505	0.15 626	0.14 641	0.15 629	0.17 658	0.11 507	0.10 483

DispNO	0.27 522	0.18 534	0.62 586	0.23 451	0.17 541	0.25 401	0.22 501	0.45 487	0.41 518	0.32 479	0.39 493	0.38 531	0.27 509	0.77 657	0.27 525	0.09 422	0.07 406	0.10 466	0.10 502	0.08 292	0.08 348

CBFPSM	0.27 522	0.16 499	0.67 605	0.20 257	0.14 419	0.38 589	0.25 568	0.40 423	0.36 452	0.33 494	0.36 455	0.56 649	0.38 616	0.32 427	0.38 592	0.08 315	0.08 498	0.07 175	0.08 343	0.09 381	0.11 524

CSP-Net	0.27 522	0.15 470	0.30 268	0.21 316	0.14 419	0.44 626	0.24 550	0.50 542	0.40 506	0.41 606	0.43 544	0.42 574	0.26 490	0.66 614	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.09 423

DAS	0.27 522	0.12 304	0.42 440	0.24 509	0.18 563	0.29 478	0.24 550	0.45 487	0.45 562	0.41 606	0.44 555	0.34 496	0.29 541	0.75 645	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

AASNet	0.27 522	0.19 551	0.49 510	0.26 585	0.17 541	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.48 597	0.35 531	0.40 504	0.32 477	0.25 479	0.28 377	0.34 577	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.08 343	0.13 566	0.11 524

GEStereo_RVC	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.27 613	0.16 516	0.33 538	0.25 568	0.56 627	0.54 637	0.34 514	0.38 479	0.34 496	0.25 479	0.51 524	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.11 524

RAFT + AFF	0.27 522	0.23 604	0.50 521	0.25 550	0.17 541	0.30 497	0.33 648	0.52 579	0.40 506	0.28 378	0.30 375	0.30 457	0.31 573	0.62 594	0.24 495	0.09 422	0.10 572	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.11 524

MMNet	0.27 522	0.14 431	0.49 510	0.24 509	0.17 541	0.47 641	0.22 501	0.45 487	0.51 618	0.39 587	0.41 513	0.36 515	0.33 584	0.39 475	0.34 577	0.08 315	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

delet	0.27 522	0.14 431	0.40 405	0.23 451	0.19 590	0.41 608	0.29 612	0.49 531	0.48 597	0.33 494	0.41 513	0.37 523	0.30 556	0.48 510	0.34 577	0.09 422	0.09 537	0.11 525	0.12 582	0.08 292	0.08 348

ac_64	0.27 522	0.13 377	0.41 430	0.24 509	0.17 541	0.36 574	0.22 501	0.46 498	0.33 412	0.35 531	0.36 455	0.52 634	0.30 556	0.62 594	0.32 565	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

HGLStereo	0.27 522	0.14 431	0.46 485	0.24 509	0.21 617	0.33 538	0.23 528	0.50 542	0.42 526	0.35 531	0.48 591	0.41 565	0.33 584	0.45 499	0.33 572	0.11 525	0.10 572	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.12 548

DSFCA	0.27 522	0.13 377	0.36 352	0.20 257	0.17 541	0.38 589	0.31 628	0.47 508	0.43 534	0.43 622	0.37 464	0.39 543	0.29 541	0.52 530	0.32 565	0.12 565	0.10 572	0.10 466	0.11 543	0.11 507	0.10 483

DMCA-RVC	0.27 522	0.21 579	0.61 578	0.28 636	0.17 541	0.29 478	0.21 471	0.42 452	0.35 439	0.40 597	0.37 464	0.39 543	0.36 603	0.43 492	0.30 551	0.13 586	0.10 572	0.15 629	0.11 543	0.13 566	0.10 483

HSM-Net_RVC	0.27 522	0.11 240	0.42 440	0.19 180	0.11 203	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.43 534	0.40 597	0.43 544	0.50 624	0.26 490	0.76 651	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.22 390	0.14 419	0.33 538	0.14 125	0.51 560	0.45 562	0.30 439	0.40 504	0.38 531	0.27 509	0.76 651	0.25 505	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.08 348

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 522	0.21 579	0.59 573	0.25 550	0.18 563	0.29 478	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.38 571	0.41 513	0.43 578	0.27 509	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.11 524
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	0.27 522	0.26 624	0.72 622	0.23 451	0.13 367	0.29 478	0.18 338	0.52 579	0.49 606	0.37 556	0.45 568	0.39 543	0.25 479	0.34 441	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.12 548	0.09 423

StereoDRNet-Refined	0.27 522	0.17 519	0.35 332	0.25 550	0.14 419	0.37 581	0.21 471	0.47 508	0.41 518	0.44 629	0.51 603	0.41 565	0.28 526	0.45 499	0.37 588	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.10 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
zzzzzzz1	0.28 543	0.51 702	1.51 717	0.24 509	0.16 516	0.22 333	0.21 471	0.39 409	0.34 422	0.22 308	0.25 316	0.26 402	0.21 407	0.34 441	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348

DNSM	0.28 543	0.28 634	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.13 167	0.11 137	0.75 645	0.63 670	0.08 315	0.13 630	0.06 59	0.05 81	1.14 740	0.81 740

DualNet (step1)	0.28 543	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.39 475	0.23 482	0.23 679	0.09 537	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

ssnet_v2	0.28 543	0.16 499	0.44 464	0.22 390	0.15 483	0.40 604	0.30 623	0.57 637	0.46 580	0.38 571	0.36 455	0.47 604	0.29 541	0.38 470	0.39 600	0.13 586	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.11 524

CRFU-Net	0.28 543	0.14 431	0.45 477	0.25 550	0.15 483	0.45 632	0.23 528	0.50 542	0.30 372	0.43 622	0.41 513	0.48 610	0.46 655	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.10 572	0.09 383	0.08 343	0.10 457	0.10 483

dad	0.28 543	0.31 657	0.44 464	0.21 316	0.14 419	0.30 497	0.20 440	0.33 322	0.49 606	0.44 629	0.44 555	0.45 594	0.21 407	0.41 486	0.26 519	0.20 674	0.11 598	0.20 669	0.11 543	0.14 584	0.10 483

FTStereo	0.28 543	0.10 157	0.43 454	0.23 451	0.13 367	0.21 300	0.53 707	0.34 335	0.26 306	0.38 571	0.95 699	0.30 457	0.56 677	0.32 427	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.19 647

ADLNet	0.28 543	0.15 470	0.42 440	0.23 451	0.19 590	0.34 552	0.23 528	0.53 591	0.43 534	0.42 616	0.41 513	0.44 589	0.27 509	0.55 547	0.35 581	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.12 548

UNet	0.28 543	0.14 431	0.69 611	0.23 451	0.20 609	0.44 626	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.34 514	0.39 493	0.43 578	0.33 584	0.40 484	0.31 559	0.09 422	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

STTStereo	0.28 543	0.20 564	0.61 578	0.25 550	0.17 541	0.29 478	0.24 550	0.47 508	0.39 488	0.39 587	0.41 513	0.44 589	0.28 526	0.40 484	0.28 531	0.13 586	0.12 618	0.13 586	0.16 648	0.12 548	0.11 524

RASNet	0.28 543	0.14 431	0.44 464	0.22 390	0.18 563	0.32 527	0.19 387	0.48 521	0.38 478	0.29 407	0.43 544	0.47 604	0.37 612	0.79 661	0.36 587	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.09 454	0.07 202	0.07 260

HSM	0.28 543	0.16 499	0.35 332	0.20 257	0.15 483	0.33 538	0.19 387	0.53 591	0.37 463	0.36 548	0.38 479	0.67 684	0.31 573	0.89 683	0.23 482	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.08 348

DLCB_ROB	0.28 543	0.16 499	0.34 321	0.27 613	0.16 516	0.38 589	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.46 637	0.46 578	0.51 628	0.33 584	0.53 537	0.33 572	0.10 477	0.10 572	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.09 423

MWDA-net	0.29 556	0.21 579	0.47 493	0.25 550	0.21 617	0.35 567	0.32 636	0.44 474	0.47 585	0.38 571	0.40 504	0.33 486	0.38 616	0.54 544	0.40 607	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

ACV-stereo	0.29 556	0.18 534	0.79 637	0.23 451	0.16 516	0.47 641	0.19 387	0.36 378	0.34 422	0.29 407	0.33 423	0.67 684	0.42 641	0.54 544	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.11 524

ff1	0.29 556	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.35 359	0.44 550	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.08 315	0.05 40	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.08 348

LL-Strereo	0.29 556	0.25 613	0.58 567	0.25 550	0.21 617	0.23 358	0.24 550	0.55 611	0.42 526	0.34 514	0.32 400	0.41 565	0.40 628	0.94 692	0.23 482	0.08 315	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.09 381	0.09 423

THIR-Stereo	0.29 556	0.12 304	0.41 430	0.19 180	0.11 203	0.28 456	0.72 721	0.32 307	0.35 439	0.37 556	0.65 662	0.34 496	0.50 667	0.57 562	0.45 629	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.07 260

psm_up	0.29 556	0.16 499	0.41 430	0.26 585	0.17 541	0.32 527	0.26 582	0.55 611	0.43 534	0.36 548	0.40 504	0.45 594	0.37 612	0.58 569	0.30 551	0.11 525	0.12 618	0.13 586	0.12 582	0.10 457	0.10 483

hitnet-ft	0.29 556	0.17 519	0.40 405	0.19 180	0.14 419	0.39 598	0.23 528	0.44 474	0.41 518	0.36 548	0.46 578	0.53 639	0.34 593	0.76 651	0.32 565	0.14 611	0.10 572	0.13 586	0.10 502	0.15 599	0.13 568

FADNet-RVC-Resample	0.29 556	0.25 613	0.93 670	0.26 585	0.16 516	0.32 527	0.21 471	0.47 508	0.39 488	0.35 531	0.38 479	0.33 486	0.27 509	0.53 537	0.24 495	0.10 477	0.10 572	0.14 613	0.13 611	0.13 566	0.16 614

iinet-f	0.30 564	0.18 534	1.03 685	0.20 257	0.15 483	0.44 626	0.22 501	0.45 487	0.37 463	0.35 531	0.44 555	0.41 565	0.34 593	0.34 441	0.40 607	0.10 477	0.09 537	0.08 280	0.08 343	0.13 566	0.11 524

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 564	0.20 564	0.70 617	0.21 316	0.17 541	0.46 634	0.27 589	0.50 542	0.49 606	0.42 616	0.55 626	0.43 578	0.30 556	0.46 502	0.38 592	0.09 422	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.11 507	0.10 483

SACVNet	0.30 564	0.20 564	0.41 430	0.25 550	0.18 563	0.34 552	0.25 568	0.52 579	0.40 506	0.41 606	0.44 555	0.46 602	0.32 581	0.71 628	0.25 505	0.13 586	0.10 572	0.12 564	0.12 582	0.16 607	0.17 627

ADLNet2	0.30 564	0.17 519	0.72 622	0.23 451	0.17 541	0.36 574	0.24 550	0.52 579	0.51 618	0.32 479	0.38 479	0.45 594	0.30 556	0.69 621	0.35 581	0.10 477	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.12 548	0.10 483

FADNet_RVC	0.30 564	0.28 634	0.83 650	0.23 451	0.15 483	0.30 497	0.17 287	0.49 531	0.37 463	0.30 439	0.38 479	0.30 457	0.27 509	0.52 530	0.31 559	0.14 611	0.14 641	0.14 613	0.16 648	0.21 659	0.23 681

TDLM	0.30 564	0.21 579	0.38 381	0.28 636	0.15 483	0.33 538	0.32 636	0.52 579	0.47 585	0.38 571	0.43 544	0.39 543	0.29 541	0.91 687	0.28 531	0.14 611	0.08 498	0.13 586	0.11 543	0.12 548	0.10 483

CVANet_RVC	0.30 564	0.19 551	0.41 430	0.26 585	0.16 516	0.33 538	0.26 582	0.52 579	0.47 585	0.40 597	0.46 578	0.43 578	0.31 573	0.89 683	0.26 519	0.14 611	0.09 537	0.14 613	0.13 611	0.14 584	0.10 483

mmx	0.31 571	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.55 611	0.45 562	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.10 483

xxx	0.31 571	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.55 611	0.45 562	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.10 483

fast-acv-ft	0.31 571	0.20 564	0.81 643	0.24 509	0.18 563	0.46 634	0.27 589	0.41 438	0.49 606	0.39 587	0.55 626	0.49 616	0.35 599	0.37 464	0.38 592	0.11 525	0.11 598	0.11 525	0.12 582	0.12 548	0.09 423

CrosDoStereo	0.31 571	0.10 157	0.49 510	0.18 115	0.12 283	0.22 333	1.11 744	0.34 335	0.37 463	0.38 571	0.61 653	0.28 429	0.46 655	0.61 586	0.57 654	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

DeepStereo_LL	0.31 571	0.10 157	0.49 510	0.18 115	0.12 283	0.22 333	1.11 744	0.34 335	0.37 463	0.38 571	0.61 653	0.28 429	0.46 655	0.61 586	0.57 654	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

FADNet-RVC	0.31 571	0.35 667	0.78 630	0.25 550	0.20 609	0.33 538	0.20 440	0.49 531	0.40 506	0.34 514	0.39 493	0.41 565	0.29 541	0.63 601	0.31 559	0.13 586	0.14 641	0.14 613	0.15 636	0.19 647	0.19 647

AANet_RVC	0.31 571	0.22 594	0.50 521	0.23 451	0.14 419	0.30 497	0.24 550	0.47 508	0.54 637	0.38 571	0.60 646	0.43 578	0.29 541	0.87 678	0.40 607	0.11 525	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.09 381	0.09 423

NVstereo2D	0.31 571	0.16 499	0.54 545	0.24 509	0.22 634	0.42 615	0.28 605	0.58 646	0.56 646	0.28 378	0.38 479	0.40 558	0.30 556	0.71 628	0.28 531	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.10 502	0.19 647	0.16 614

NOSS_ROB	0.31 571	0.20 564	0.35 332	0.24 509	0.16 516	0.32 527	0.19 387	0.52 579	0.48 597	0.33 494	0.36 455	0.42 574	0.28 526	0.93 690	0.24 495	0.19 671	0.20 688	0.24 680	0.22 682	0.17 624	0.17 627

SCION-MonSter	0.32 580	0.22 594	0.44 464	0.29 639	0.28 676	0.54 667	0.21 471	0.46 498	0.57 649	0.32 479	0.54 621	0.32 477	0.29 541	0.39 475	0.52 649	0.10 477	0.10 572	0.25 683	0.22 682	0.18 638	0.14 592

z-ln-s-r	0.32 580	0.21 579	0.82 647	0.23 451	0.14 419	0.30 497	0.26 582	0.43 466	0.50 614	0.32 479	0.60 646	0.39 543	0.29 541	0.73 636	0.66 676	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.08 348

YMNet	0.32 580	0.22 594	0.58 567	0.27 613	0.23 647	0.48 647	0.27 589	0.51 560	0.45 562	0.48 648	0.56 633	0.51 628	0.30 556	0.39 475	0.40 607	0.13 586	0.16 665	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

YMNet_1	0.32 580	0.22 594	0.58 567	0.27 613	0.23 647	0.48 647	0.27 589	0.51 560	0.45 562	0.48 648	0.56 633	0.51 628	0.30 556	0.39 475	0.40 607	0.13 586	0.16 665	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

1111x	0.32 580	0.11 240	0.40 405	0.22 390	0.11 203	0.32 527	0.26 582	0.59 652	0.43 534	0.31 457	0.41 513	0.39 543	0.28 526	0.76 651	1.37 725	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.08 348

pcwnet_v2	0.32 580	0.15 470	1.26 705	0.23 451	0.18 563	0.32 527	0.18 338	0.59 652	0.60 658	0.36 548	0.45 568	0.35 510	0.29 541	0.36 461	0.25 505	0.14 611	0.11 598	0.12 564	0.11 543	0.14 584	0.15 605

FADNet	0.32 580	0.36 670	0.74 627	0.23 451	0.22 634	0.37 581	0.19 387	0.53 591	0.48 597	0.32 479	0.36 455	0.43 578	0.32 581	0.64 603	0.25 505	0.16 642	0.16 665	0.14 613	0.16 648	0.24 673	0.19 647

PS-NSSS	0.32 580	0.30 649	0.46 485	0.23 451	0.17 541	0.33 538	0.24 550	0.57 637	0.41 518	0.37 556	0.52 611	0.35 510	0.30 556	0.80 665	0.30 551	0.17 654	0.14 641	0.21 671	0.15 636	0.15 599	0.13 568

StereoDRNet	0.32 580	0.22 594	0.61 578	0.27 613	0.21 617	0.42 615	0.30 623	0.61 665	0.48 597	0.46 637	0.39 493	0.48 610	0.30 556	0.57 562	0.40 607	0.11 525	0.09 537	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.10 483

DISCO	0.32 580	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.48 647	0.25 568	0.50 542	0.57 649	0.37 556	0.45 568	0.62 668	0.36 603	0.64 603	0.49 640	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.11 524

Selective-IGEV-i16pc	0.33 590	0.10 157	1.71 725	0.21 316	0.14 419	0.74 695	0.31 628	0.42 452	0.41 518	0.21 298	0.32 400	0.26 402	0.14 262	0.71 628	0.19 389	0.14 611	0.10 572	0.08 280	0.09 454	0.11 507	0.11 524

TCMNet	0.33 590	0.23 604	0.72 622	0.29 639	0.30 686	0.40 604	0.28 605	0.50 542	0.47 585	0.37 556	0.45 568	0.40 558	0.29 541	0.60 579	0.39 600	0.14 611	0.13 630	0.15 629	0.14 626	0.17 624	0.15 605

HBP-ISP	0.33 590	0.30 649	0.72 622	0.22 390	0.16 516	0.32 527	0.22 501	0.54 601	0.44 550	0.41 606	0.49 593	0.33 486	0.38 616	0.73 636	0.25 505	0.18 665	0.19 683	0.24 680	0.20 671	0.16 607	0.13 568

AAGNet	0.33 590	0.11 240	0.37 361	0.25 550	0.16 516	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.35 531	0.35 445	0.27 413	0.30 556	0.44 496	2.66 746	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.08 292	0.06 160

DRN-Test	0.33 590	0.17 519	0.61 578	0.27 613	0.19 590	0.46 634	0.29 612	0.65 682	0.51 618	0.47 644	0.46 578	0.44 589	0.34 593	0.62 594	0.41 616	0.12 565	0.08 498	0.13 586	0.12 582	0.12 548	0.10 483

CBMV_ROB	0.33 590	0.18 534	0.53 542	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.20 440	0.51 560	0.45 562	0.51 656	0.55 626	0.45 594	0.42 641	0.71 628	0.32 565	0.18 665	0.19 683	0.23 678	0.21 674	0.14 584	0.15 605

XPNet_ROB	0.33 590	0.20 564	0.43 454	0.27 613	0.18 563	0.37 581	0.31 628	0.55 611	0.50 614	0.51 656	0.53 618	0.58 657	0.37 612	0.63 601	0.45 629	0.17 654	0.12 618	0.13 586	0.12 582	0.15 599	0.14 592

PSMNet_ROB	0.33 590	0.24 608	0.54 545	0.31 657	0.21 617	0.42 615	0.43 686	0.59 652	0.47 585	0.37 556	0.44 555	0.49 616	0.31 573	0.64 603	0.43 621	0.14 611	0.10 572	0.15 629	0.14 626	0.13 566	0.11 524

CBMV	0.33 590	0.21 579	0.54 545	0.23 451	0.13 367	0.42 615	0.33 648	0.53 591	0.48 597	0.52 662	0.49 593	0.50 624	0.41 632	0.56 558	0.31 559	0.15 626	0.16 665	0.18 656	0.16 648	0.13 566	0.13 568
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	0.34 599	0.29 642	0.91 666	0.26 585	0.21 617	0.47 641	0.31 628	0.54 601	0.54 637	0.44 629	0.52 611	0.50 624	0.35 599	0.39 475	0.39 600	0.11 525	0.11 598	0.10 466	0.09 454	0.14 584	0.13 568

xxxx	0.34 599	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.37 581	0.20 440	0.58 646	0.38 478	0.29 407	0.42 530	0.38 531	0.24 457	0.46 502	2.20 742	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.09 423

test_xeample	0.34 599	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.33 538	0.23 528	0.55 611	0.38 478	0.32 479	0.45 568	0.29 440	0.26 490	0.57 562	2.24 744	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.09 423

FINET	0.34 599	0.27 631	0.80 640	0.24 509	0.24 655	0.36 574	0.34 650	0.54 601	0.72 685	0.39 587	0.47 585	0.32 477	0.30 556	0.51 524	0.32 565	0.19 671	0.17 672	0.13 586	0.12 582	0.18 638	0.16 614

ETE_ROB	0.34 599	0.26 624	0.45 477	0.29 639	0.18 563	0.40 604	0.37 663	0.57 637	0.47 585	0.50 651	0.50 597	0.62 668	0.36 603	0.55 547	0.38 592	0.13 586	0.10 572	0.14 613	0.12 582	0.16 607	0.16 614

DStereoRT	0.35 604	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.42 615	0.19 387	0.48 521	0.39 488	0.30 439	0.39 493	0.24 368	0.39 623	0.64 603	0.30 551	0.08 315	0.07 406	1.54 749	0.41 716	0.08 292	0.11 524

GwcNet	0.35 604	0.23 604	0.88 662	0.25 550	0.24 655	0.48 647	0.27 589	0.55 611	0.57 649	0.38 571	0.52 611	0.51 628	0.32 581	0.60 579	0.41 616	0.13 586	0.11 598	0.12 564	0.11 543	0.13 566	0.14 592

RP	0.35 604	0.22 594	0.51 531	0.31 657	0.24 655	0.37 581	0.28 605	0.50 542	0.58 653	0.40 597	0.63 659	0.61 666	0.47 658	0.61 586	0.39 600	0.16 642	0.15 657	0.17 647	0.15 636	0.17 624	0.17 627

DANet	0.35 604	0.23 604	0.60 575	0.36 682	0.22 634	0.39 598	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.52 662	0.50 597	0.59 659	0.41 632	0.76 651	0.49 640	0.13 586	0.11 598	0.14 613	0.12 582	0.17 624	0.15 605
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 604	0.26 624	0.49 510	0.36 682	0.22 634	0.41 608	0.41 681	0.53 591	0.42 526	0.47 644	0.46 578	0.61 666	0.39 623	0.55 547	0.37 588	0.16 642	0.13 630	0.21 671	0.21 674	0.16 607	0.16 614

w-ln-seven-2	0.36 609	0.29 642	1.06 687	0.27 613	0.18 563	0.37 581	0.30 623	0.50 542	0.54 637	0.45 633	0.55 626	0.45 594	0.41 632	0.62 594	0.49 640	0.10 477	0.10 572	0.12 564	0.11 543	0.14 584	0.11 524

GASNet	0.36 609	0.46 691	0.88 662	0.34 671	0.23 647	0.35 567	0.22 501	0.60 661	0.53 632	0.40 597	0.37 464	0.45 594	0.30 556	0.79 661	0.35 581	0.15 626	0.10 572	0.14 613	0.14 626	0.22 666	0.12 548

Wz-Net-MNSev	0.36 609	0.26 624	0.79 637	0.26 585	0.21 617	0.59 676	0.38 669	0.55 611	0.56 646	0.48 648	0.54 621	0.53 639	0.36 603	0.60 579	0.44 626	0.11 525	0.09 537	0.11 525	0.11 543	0.15 599	0.13 568

APVNet	0.36 609	0.20 564	0.70 617	0.26 585	0.22 634	0.52 665	0.35 654	0.61 665	0.44 550	0.38 571	0.52 611	0.48 610	0.38 616	0.84 674	0.46 635	0.13 586	0.14 641	0.15 629	0.16 648	0.16 607	0.15 605

Syn2CoEx	0.36 609	0.31 657	0.78 630	0.34 671	0.21 617	0.41 608	0.28 605	0.61 665	0.49 606	0.42 616	0.56 633	0.45 594	0.44 646	0.69 621	0.38 592	0.17 654	0.14 641	0.15 629	0.12 582	0.13 566	0.12 548

FAT-Stereo	0.36 609	0.18 534	0.73 626	0.26 585	0.18 563	0.33 538	0.29 612	0.60 661	0.59 654	0.46 637	0.60 646	0.60 662	0.50 667	0.61 586	0.34 577	0.13 586	0.14 641	0.13 586	0.12 582	0.14 584	0.18 640

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 609	0.36 670	0.53 542	0.34 671	0.19 590	0.51 656	0.24 550	0.55 611	0.38 478	0.41 606	0.47 585	0.47 604	0.27 509	0.73 636	0.30 551	0.36 710	0.19 683	0.27 684	0.17 658	0.26 682	0.23 681

GANet	0.36 609	0.22 594	0.49 510	0.29 639	0.17 541	0.41 608	0.38 669	0.57 637	0.45 562	0.46 637	0.75 679	0.55 645	0.40 628	0.94 692	0.41 616	0.13 586	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.14 584	0.11 524

LALA_ROB	0.36 609	0.25 613	0.46 485	0.30 651	0.21 617	0.47 641	0.39 674	0.61 665	0.51 618	0.52 662	0.51 603	0.69 690	0.36 603	0.50 519	0.43 621	0.17 654	0.11 598	0.16 641	0.14 626	0.17 624	0.15 605

SGM-Forest	0.36 609	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.16 516	0.45 632	0.41 681	0.55 611	0.48 597	0.52 662	0.60 646	0.52 634	0.41 632	0.85 675	0.50 646	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.15 636	0.15 599	0.15 605
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 619	0.41 686	0.66 604	0.46 702	0.41 700	0.34 552	0.25 568	0.57 637	0.45 562	0.39 587	0.52 611	0.43 578	0.33 584	0.41 486	0.29 543	0.25 690	0.14 641	0.33 704	0.21 674	0.31 695	0.22 674

Anonymous_2	0.37 619	0.21 579	0.47 493	0.20 257	0.21 617	0.42 615	0.26 582	0.38 397	0.29 355	0.33 494	0.30 375	0.44 589	0.38 616	0.36 461	0.29 543	0.26 691	0.29 709	0.44 712	1.41 750	0.34 699	0.21 668

AF-Net	0.37 619	0.26 624	0.56 559	0.32 663	0.23 647	0.41 608	0.29 612	0.61 665	0.64 669	0.42 616	0.68 668	0.65 679	0.49 665	0.57 562	0.44 626	0.15 626	0.11 598	0.19 665	0.14 626	0.15 599	0.13 568

stereogan	0.37 619	0.17 519	0.65 599	0.27 613	0.22 634	0.62 682	0.26 582	0.59 652	0.63 668	0.43 622	0.60 646	0.67 684	0.42 641	0.68 619	0.35 581	0.13 586	0.14 641	0.14 613	0.12 582	0.19 647	0.17 627

Nwc_Net	0.37 619	0.25 613	0.68 610	0.31 657	0.24 655	0.44 626	0.30 623	0.65 682	0.50 614	0.37 556	0.69 672	0.58 657	0.45 649	0.60 579	0.40 607	0.15 626	0.12 618	0.19 665	0.21 674	0.14 584	0.13 568

RYNet	0.37 619	0.18 534	0.59 573	0.25 550	0.28 676	0.61 680	0.32 636	0.59 652	0.59 654	0.41 606	0.38 479	0.57 654	0.39 623	0.87 678	0.53 652	0.11 525	0.08 498	0.12 564	0.11 543	0.18 638	0.18 640

PA-Net	0.37 619	0.28 634	0.83 650	0.31 657	0.28 676	0.39 598	0.42 684	0.51 560	0.55 643	0.34 514	0.42 530	0.41 565	0.36 603	0.79 661	0.49 640	0.12 565	0.23 699	0.16 641	0.23 685	0.12 548	0.18 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 626	0.12 304	0.38 381	0.42 696	3.88 752	0.21 300	0.17 287	0.35 359	0.28 336	0.20 284	0.20 250	0.23 353	0.15 282	0.28 377	0.16 293	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

S-Stereo	0.38 626	0.20 564	1.05 686	0.27 613	0.22 634	0.38 589	0.32 636	0.55 611	0.66 672	0.39 587	0.59 641	0.49 616	0.41 632	0.75 645	0.40 607	0.12 565	0.15 657	0.13 586	0.13 611	0.16 607	0.21 668

ADCRef	0.38 626	0.24 608	0.88 662	0.26 585	0.21 617	0.49 652	0.27 589	0.52 579	0.48 597	0.50 651	0.58 638	0.35 510	0.47 658	0.48 510	1.29 724	0.09 422	0.08 498	0.12 564	0.12 582	0.11 507	0.11 524

PWC_ROB	0.38 626	0.29 642	0.69 611	0.25 550	0.20 609	0.38 589	0.19 387	0.58 646	0.67 675	0.57 675	0.85 691	0.51 628	0.40 628	0.71 628	0.52 649	0.13 586	0.09 537	0.14 613	0.10 502	0.17 624	0.14 592

PWCDC_ROB	0.38 626	0.30 649	0.60 575	0.33 669	0.20 609	0.42 615	0.19 387	0.58 646	0.89 706	0.42 616	1.26 714	0.36 515	0.34 593	0.50 519	0.38 592	0.18 665	0.11 598	0.11 525	0.09 454	0.19 647	0.13 568

Selective-IGEV-i16pb	0.39 631	0.12 304	2.18 729	0.21 316	0.15 483	0.68 689	0.32 636	0.56 627	0.57 649	0.25 342	0.44 555	0.33 486	0.21 407	0.80 665	0.25 505	0.14 611	0.10 572	0.09 383	0.10 502	0.12 548	0.13 568

aanetorigin	0.39 631	0.29 642	1.09 690	0.24 509	0.19 590	0.28 456	0.37 663	0.33 322	0.47 585	0.94 711	0.82 688	0.52 634	0.54 673	0.49 515	0.50 646	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.16 607	0.15 605

RGC	0.39 631	0.32 662	0.64 597	0.34 671	0.27 671	0.40 604	0.29 612	0.57 637	0.53 632	0.45 633	0.64 661	0.62 668	0.45 649	0.72 634	0.39 600	0.15 626	0.15 657	0.21 671	0.20 671	0.18 638	0.19 647

NCC-stereo	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614

edge stereo	0.39 631	0.22 594	0.81 643	0.27 613	0.22 634	0.37 581	0.24 550	0.56 627	0.54 637	0.53 668	0.60 646	0.71 693	0.50 667	0.78 659	0.40 607	0.16 642	0.14 641	0.19 665	0.14 626	0.16 607	0.17 627

Abc-Net	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 631	0.28 634	0.78 630	0.27 613	0.18 563	0.49 652	0.22 501	0.59 652	0.84 704	0.55 672	0.53 618	0.49 616	0.36 603	0.67 618	0.82 690	0.13 586	0.10 572	0.11 525	0.12 582	0.17 624	0.17 627

SQANet	0.40 638	0.48 695	0.67 605	0.48 704	0.39 697	0.48 647	0.22 501	0.51 560	0.43 534	0.40 597	0.47 585	0.47 604	0.33 584	0.54 544	0.32 565	0.36 710	0.15 657	0.40 710	0.21 674	0.45 708	0.31 699

UDG	0.40 638	0.46 691	0.49 510	0.40 694	0.35 694	0.47 641	0.27 589	0.54 601	0.47 585	0.39 587	0.45 568	0.59 659	0.44 646	0.46 502	0.39 600	0.26 691	0.19 683	0.48 714	0.22 682	0.34 699	0.26 690

DDUNet	0.41 640	0.50 700	0.48 504	0.44 699	0.39 697	0.46 634	0.32 636	0.50 542	0.43 534	0.45 633	0.52 611	0.57 654	0.36 603	0.48 510	0.33 572	0.33 707	0.21 690	0.55 718	0.25 692	0.37 703	0.32 702

222	0.41 640	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.36 574	0.20 440	0.57 637	0.39 488	0.35 531	0.44 555	0.30 457	0.27 509	0.55 547	3.56 749	0.11 525	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

NaN_ROB	0.41 640	0.28 634	0.62 586	0.30 651	0.19 590	0.51 656	0.47 697	0.58 646	0.59 654	0.56 673	0.47 585	0.49 616	0.41 632	1.21 716	0.64 673	0.12 565	0.18 678	0.12 564	0.13 611	0.11 507	0.14 592

w-ln-seven	0.42 643	0.30 649	1.18 698	0.26 585	0.22 634	0.58 673	0.31 628	0.62 673	0.81 696	0.58 676	0.61 653	0.53 639	0.36 603	0.57 562	0.65 675	0.11 525	0.10 572	0.13 586	0.12 582	0.15 599	0.13 568

test_sample9	0.42 643	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.66 614	0.91 697	0.23 679	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

SDNR	0.42 643	0.21 579	0.82 647	0.21 316	0.18 563	1.27 727	0.17 287	0.50 542	0.49 606	0.42 616	0.81 686	0.38 531	0.27 509	1.19 713	0.38 592	0.23 679	0.24 701	0.17 647	0.13 611	0.17 624	0.20 659

ccnet	0.42 643	0.31 657	0.48 504	0.27 613	0.32 690	0.60 679	0.32 636	0.65 682	0.46 580	0.53 668	0.66 664	0.56 649	0.45 649	0.72 634	0.61 665	0.26 691	0.19 683	0.24 680	0.21 674	0.26 682	0.22 674

SHD	0.42 643	0.27 631	0.81 643	0.31 657	0.25 663	0.42 615	0.22 501	0.66 688	0.94 720	0.63 683	0.60 646	0.59 659	0.47 658	0.59 575	0.58 659	0.15 626	0.13 630	0.16 641	0.16 648	0.20 656	0.22 674

Wz-Net-SNSev	0.43 648	0.41 686	1.27 706	0.30 651	0.21 617	0.44 626	0.41 681	0.61 665	0.65 670	0.46 637	0.65 662	0.62 668	0.39 623	0.74 644	0.59 660	0.12 565	0.11 598	0.12 564	0.13 611	0.16 607	0.14 592

XQC	0.43 648	0.37 675	0.96 676	0.34 671	0.25 663	0.53 666	0.34 650	0.60 661	0.73 688	0.51 656	0.46 578	0.57 654	0.47 658	0.70 624	0.72 681	0.17 654	0.12 618	0.18 656	0.15 636	0.25 675	0.23 681

CC-Net-ROB	0.43 648	0.47 693	0.65 599	0.37 688	0.23 647	0.51 656	0.29 612	0.66 688	0.49 606	0.46 637	0.51 603	0.48 610	0.38 616	0.96 696	0.35 581	0.34 708	0.23 699	0.55 718	0.25 692	0.31 695	0.20 659

GANetREF_RVC	0.43 648	0.47 693	0.69 611	0.38 690	0.20 609	0.51 656	0.48 701	0.66 688	0.66 672	0.46 637	0.46 578	0.50 624	0.44 646	0.90 686	0.39 600	0.27 696	0.21 690	0.32 701	0.18 665	0.27 687	0.22 674
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	0.43 648	0.26 624	0.54 545	0.31 657	0.20 609	0.51 656	0.32 636	0.70 699	0.60 658	0.59 677	0.55 626	0.65 679	0.41 632	1.40 726	0.51 648	0.13 586	0.17 672	0.21 671	0.16 648	0.17 624	0.18 640

PDISCO_ROB	0.43 648	0.30 649	0.67 605	0.43 697	0.36 695	0.67 687	0.32 636	0.72 702	0.76 690	0.43 622	0.53 618	0.63 676	0.40 628	0.66 614	0.47 637	0.21 676	0.12 618	0.21 671	0.19 669	0.25 675	0.20 659

WQFJA1++	0.44 654	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 367	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 749	0.12 86	0.23 353	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 756	0.07 260

z-mn7	0.44 654	0.40 682	1.09 690	0.25 550	0.18 563	0.61 680	0.34 650	0.56 627	0.93 718	0.43 622	0.96 700	0.53 639	0.39 623	0.94 692	0.59 660	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.14 584	0.13 568

DeepPrunerF	0.44 654	0.29 642	1.29 708	0.33 669	0.30 686	0.35 567	0.36 659	0.62 673	1.15 731	0.40 597	0.44 555	0.39 543	0.41 632	0.80 665	0.52 649	0.18 665	0.14 641	0.23 678	0.21 674	0.17 624	0.17 627

ADCP+	0.45 657	0.24 608	1.15 697	0.25 550	0.22 634	0.56 669	0.39 674	0.54 601	0.51 618	0.44 629	0.51 603	0.46 602	0.52 672	0.56 558	1.89 738	0.10 477	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.14 584	0.13 568

PASM	0.45 657	0.35 667	0.90 665	0.35 680	0.33 691	0.39 598	0.38 669	0.50 542	0.61 662	0.52 662	0.51 603	0.62 668	0.45 649	0.93 690	0.48 638	0.26 691	0.29 709	0.29 696	0.33 705	0.29 693	0.26 690

DStereoO	0.46 659	0.32 662	0.51 531	0.36 682	0.29 685	0.38 589	0.45 690	0.55 611	0.60 658	0.47 644	0.49 593	0.48 610	0.73 703	0.59 575	0.69 679	0.81 734	0.18 678	0.38 707	0.19 669	0.46 709	0.20 659

zh-mn7	0.46 659	0.45 690	1.48 714	0.25 550	0.19 590	0.44 626	0.29 612	0.56 627	0.82 697	0.65 687	0.96 700	0.49 616	0.38 616	0.88 681	0.63 670	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.11 543	0.13 566	0.14 592

G-Net	0.46 659	0.25 613	0.86 659	0.34 671	0.28 676	0.90 711	0.35 654	0.47 508	0.45 562	0.68 690	1.22 712	0.64 678	0.60 684	0.61 586	0.57 654	0.16 642	0.14 641	0.17 647	0.13 611	0.22 666	0.19 647

GCST	0.47 662	0.60 711	0.57 562	1.04 736	0.48 710	0.38 589	0.11 28	0.40 423	0.32 398	0.41 606	0.34 434	0.29 440	0.17 339	0.46 502	0.19 389	0.69 726	0.42 721	0.79 731	0.62 734	0.62 717	0.46 714

ADCL	0.47 662	0.22 594	1.00 680	0.27 613	0.19 590	0.74 695	0.64 716	0.54 601	0.69 680	0.56 673	0.71 673	0.55 645	0.60 684	0.60 579	1.43 726	0.11 525	0.09 537	0.13 586	0.13 611	0.14 584	0.14 592

DPSNet	0.47 662	0.24 608	0.93 670	0.27 613	0.20 609	0.75 698	0.57 710	0.84 717	0.79 694	0.47 644	0.51 603	0.60 662	0.69 699	0.87 678	0.71 680	0.16 642	0.13 630	0.12 564	0.10 502	0.25 675	0.21 668

zh-sn7	0.48 665	0.51 702	1.43 713	0.29 639	0.20 609	0.47 641	0.39 674	0.57 637	0.62 664	0.52 662	0.81 686	0.52 634	0.56 677	1.05 705	0.87 694	0.12 565	0.13 630	0.13 586	0.13 611	0.17 624	0.16 614

ADCPNet	0.48 665	0.29 642	1.60 720	0.27 613	0.23 647	0.70 693	0.38 669	0.53 591	0.51 618	0.51 656	0.59 641	0.67 684	0.56 677	0.60 579	1.14 712	0.15 626	0.18 678	0.14 613	0.23 685	0.19 647	0.19 647

MDST_ROB	0.48 665	0.14 431	0.95 674	0.30 651	0.21 617	1.33 730	0.32 636	0.77 707	0.56 646	1.06 719	0.71 673	0.49 616	0.35 599	1.26 719	0.38 592	0.13 586	0.11 598	0.16 641	0.13 611	0.12 548	0.12 548

AANet	0.49 668	0.42 688	1.56 718	0.22 390	0.19 590	0.39 598	0.25 568	0.52 579	0.92 714	0.92 708	0.93 698	0.84 700	0.67 696	0.59 575	0.59 660	0.15 626	0.11 598	0.13 586	0.12 582	0.18 638	0.16 614

test_sample8	0.49 668	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.55 611	0.34 422	0.62 681	0.38 479	1.15 715	0.67 696	0.66 614	0.91 697	0.23 679	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

SuperB	0.49 668	0.28 634	2.23 730	0.23 451	0.15 483	0.41 608	0.32 636	0.47 508	0.82 697	0.43 622	0.50 597	0.33 486	0.45 649	0.68 619	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.98 738	0.14 592

ADCMid	0.49 668	0.34 665	1.13 695	0.26 585	0.21 617	0.51 656	0.37 663	0.57 637	0.54 637	0.75 698	0.66 664	0.62 668	0.64 695	0.64 603	1.68 731	0.13 586	0.12 618	0.17 647	0.17 658	0.20 656	0.17 627

psmorigin	0.50 672	0.25 613	3.03 739	0.24 509	0.19 590	0.38 589	0.22 501	0.50 542	0.44 550	0.64 685	0.68 668	0.71 693	0.51 670	0.85 675	0.45 629	0.14 611	0.17 672	0.13 586	0.14 626	0.16 607	0.21 668

CSAN	0.50 672	0.35 667	0.78 630	0.36 682	0.23 647	0.56 669	0.59 713	0.61 665	0.70 682	0.64 685	0.78 683	0.65 679	0.60 684	1.38 725	0.62 667	0.21 676	0.17 672	0.20 669	0.20 671	0.18 638	0.18 640

SGM_RVC	0.50 672	0.19 551	0.50 521	0.25 550	0.15 483	0.69 690	0.39 674	0.68 696	0.82 697	0.95 713	0.84 690	1.13 712	0.76 704	1.16 712	0.60 664	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.16 648	0.16 607	0.17 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 672	0.20 564	0.78 630	0.24 509	0.26 667	0.39 598	0.30 623	0.51 560	0.50 614	0.54 670	1.23 713	2.52 741	0.37 612	0.77 657	0.95 700	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.10 457	0.08 348

Wz-Net-TNSev	0.51 676	0.58 709	1.61 722	0.25 550	0.21 617	0.65 684	0.45 690	0.63 680	0.69 680	0.51 656	0.54 621	0.71 693	0.60 684	1.00 701	0.77 685	0.15 626	0.15 657	0.13 586	0.15 636	0.21 659	0.20 659

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 676	0.50 700	0.86 659	0.39 692	0.24 655	0.84 706	0.55 708	0.56 627	0.62 664	0.60 678	0.68 668	0.62 668	0.42 641	1.13 711	0.43 621	0.23 679	0.27 705	0.27 684	0.35 707	0.25 675	0.29 695

AnyNet_C32	0.51 676	0.40 682	1.10 694	0.29 639	0.28 676	0.59 676	0.58 711	0.54 601	0.60 658	0.62 681	0.66 664	0.54 643	0.54 673	0.78 659	1.74 735	0.15 626	0.14 641	0.15 629	0.17 658	0.20 656	0.20 659

WCMA_ROB	0.51 676	0.21 579	0.65 599	0.25 550	0.21 617	0.58 673	0.32 636	0.54 601	0.55 643	0.95 713	1.40 719	1.28 719	0.81 709	0.73 636	0.62 667	0.18 665	0.15 657	0.15 629	0.15 636	0.19 647	0.19 647

WZ-Net	0.52 680	0.38 680	1.90 726	0.30 651	0.24 655	0.57 672	0.48 701	0.62 673	0.78 693	0.50 651	0.71 673	0.68 688	0.54 673	0.98 700	0.84 691	0.13 586	0.10 572	0.11 525	0.12 582	0.19 647	0.20 659

SANet	0.53 681	0.28 634	0.96 676	0.26 585	0.15 483	0.69 690	0.44 689	0.67 693	1.34 735	0.67 689	0.98 703	0.94 705	0.71 701	0.89 683	0.76 682	0.14 611	0.12 618	0.12 564	0.11 543	0.17 624	0.16 614

Consistency-Raft	0.55 682	0.48 695	1.02 683	0.45 700	0.49 711	0.49 652	0.47 697	0.72 702	0.72 685	0.45 633	0.82 688	0.47 604	0.60 684	0.50 519	0.63 670	0.39 714	0.39 719	0.44 712	0.51 724	0.52 711	0.37 705

anonymity	0.56 683	0.54 707	0.70 617	0.47 703	0.61 721	0.56 669	0.43 686	0.69 697	0.49 606	0.63 683	0.55 626	0.54 643	0.60 684	0.61 586	0.57 654	0.55 719	0.53 735	0.50 715	0.54 728	0.51 710	0.56 719

MFN_U_SF_RVC	0.56 683	0.51 702	1.19 699	0.38 690	0.22 634	0.69 690	0.27 589	0.80 712	0.67 675	0.73 694	0.74 678	0.87 701	0.61 693	0.81 669	0.76 682	0.29 702	0.27 705	0.32 701	0.37 711	0.32 698	0.31 699

SAMSARA	0.56 683	0.39 681	0.80 640	0.60 716	0.46 708	1.00 715	1.23 747	0.67 693	0.68 678	0.71 693	0.54 621	0.89 704	0.57 680	0.81 669	0.62 667	0.19 671	0.22 694	0.18 656	0.18 665	0.27 687	0.25 688

otaku	0.57 686	0.62 713	0.87 661	0.63 718	0.44 706	0.73 694	0.37 663	0.65 682	0.66 672	0.51 656	0.75 679	0.66 683	0.45 649	0.69 621	0.46 635	0.53 716	0.34 715	0.55 718	0.35 707	0.60 716	0.45 711

Ntro	0.58 687	0.64 714	0.92 668	0.66 719	0.50 712	0.77 699	0.36 659	0.66 688	0.70 682	0.50 651	0.59 641	0.65 679	0.51 670	0.75 645	0.45 629	0.56 720	0.32 713	0.56 721	0.34 706	0.63 718	0.46 714

PVD	0.58 687	0.34 665	0.84 655	0.39 692	0.31 689	0.59 676	0.47 697	0.80 712	1.25 732	0.92 708	1.09 706	0.79 697	0.82 710	0.85 675	0.76 682	0.21 676	0.18 678	0.22 677	0.18 665	0.27 687	0.35 704

ADCS	0.58 687	0.40 682	1.35 711	0.29 639	0.24 655	0.55 668	0.45 690	0.67 693	0.83 701	0.76 699	0.71 673	0.68 688	0.60 684	0.76 651	2.23 743	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.17 658	0.22 666	0.22 674

MeshStereo	0.58 687	0.27 631	0.67 605	0.22 390	0.17 541	0.66 686	0.37 663	0.78 708	0.61 662	1.47 740	1.30 715	1.65 727	0.79 706	1.12 710	0.59 660	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.14 626	0.17 624	0.14 592
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	0.60 691	0.33 664	0.61 578	0.30 651	0.25 663	0.86 708	0.35 654	0.55 611	0.67 675	1.10 721	1.49 724	1.76 730	0.97 720	0.88 681	0.49 640	0.23 679	0.21 690	0.27 684	0.27 700	0.25 675	0.24 686

DGSMNet	0.61 692	0.29 642	0.91 666	0.51 709	0.70 726	0.62 682	1.38 748	0.59 652	0.55 643	0.37 556	0.61 653	0.52 634	0.33 584	0.65 610	0.43 621	0.53 716	0.60 742	0.67 723	0.61 733	0.63 718	0.61 729

FCDSN-DC	0.63 693	0.31 657	0.61 578	0.36 682	0.30 686	0.65 684	0.37 663	0.66 688	0.68 678	1.14 723	1.54 727	1.71 729	1.26 729	0.92 688	0.64 673	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.27 687	0.27 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 693	0.37 675	2.40 734	0.26 585	0.25 663	0.38 589	0.49 703	0.41 438	1.06 725	1.38 729	0.87 695	0.62 668	0.95 717	0.65 610	1.65 730	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.11 543	0.19 647	0.17 627

AnyNet_C01	0.65 695	0.58 709	2.60 737	0.32 663	0.26 667	0.88 709	0.61 714	0.63 680	0.62 664	0.68 690	0.96 700	0.76 696	0.60 684	0.96 696	1.43 726	0.16 642	0.16 665	0.17 647	0.17 658	0.23 669	0.23 681

DispFullNet	0.66 696	0.89 728	1.59 719	0.77 724	1.21 743	0.51 656	0.23 528	0.59 652	0.72 685	0.69 692	0.61 653	0.69 690	0.91 716	0.79 661	0.48 638	0.27 696	0.12 618	0.73 726	0.30 704	0.65 721	0.40 708

NVStereoNet_ROB	0.67 697	0.49 699	0.83 650	0.48 704	0.40 699	0.51 656	0.46 693	0.70 699	0.77 692	0.84 703	1.72 732	1.02 710	0.83 711	1.23 717	0.79 688	0.32 706	0.38 718	0.40 710	0.46 718	0.36 702	0.41 709
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	0.68 698	0.64 714	1.06 687	0.45 700	0.27 671	1.40 734	0.58 711	0.78 708	0.92 714	0.84 703	0.86 692	0.88 703	0.68 698	1.33 724	0.68 678	0.37 712	0.29 709	0.34 705	0.36 710	0.43 706	0.37 705

SPS-STEREO	0.69 699	0.61 712	0.98 678	0.52 712	0.57 718	0.74 695	0.50 704	0.78 708	0.62 664	0.95 713	0.86 692	0.94 705	0.70 700	1.01 702	0.87 694	0.58 722	0.51 732	0.50 715	0.50 723	0.55 713	0.58 722
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 700	0.30 649	0.69 611	0.32 663	0.27 671	0.81 705	0.39 674	0.79 711	0.82 697	1.41 732	1.58 729	1.98 732	1.26 729	1.02 703	0.77 685	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.26 690

FC-DCNN v2	0.71 701	0.30 649	0.67 605	0.32 663	0.27 671	0.84 706	0.39 674	0.84 717	0.85 705	1.44 736	1.64 730	2.09 734	1.28 731	1.06 706	0.80 689	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.25 688

RainbowNet	0.72 702	0.89 728	1.02 683	0.82 726	0.63 723	0.78 702	0.52 705	0.81 714	0.93 718	0.60 678	0.79 684	0.80 698	0.60 684	0.80 665	0.57 654	0.78 732	0.55 738	0.78 729	0.49 721	0.76 728	0.58 722

ACVNet_1	0.72 702	0.81 723	1.37 712	0.72 722	0.53 716	0.77 699	0.42 684	0.85 720	0.90 708	0.74 697	0.75 679	1.32 721	0.72 702	1.02 703	0.55 653	0.54 718	0.31 712	0.71 725	0.35 707	0.64 720	0.45 711

ACVNet-4b	0.72 702	0.81 723	1.33 710	0.72 722	0.50 712	0.80 704	0.31 628	0.71 701	0.80 695	0.50 651	0.72 677	0.95 707	0.43 645	0.96 696	1.20 720	1.13 746	0.21 690	0.76 728	0.45 717	0.65 721	0.46 714

MFMNet_re	0.72 702	0.76 721	0.99 679	0.62 717	0.70 726	0.77 699	0.67 717	0.75 705	0.83 701	0.78 701	0.86 692	0.69 690	0.78 705	0.71 628	0.61 665	0.66 725	0.59 741	0.61 722	0.58 732	0.68 724	0.71 733

ELAS_RVC	0.74 706	0.36 670	1.00 680	0.37 688	0.33 691	0.88 709	0.93 736	0.83 716	1.08 727	1.35 728	1.33 718	1.24 717	1.33 733	1.06 706	0.95 700	0.27 696	0.25 703	0.29 696	0.27 700	0.30 694	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 706	0.36 670	0.85 658	0.36 682	0.33 691	1.36 731	0.77 727	0.93 721	0.92 714	1.41 732	1.53 726	1.16 716	1.17 725	0.95 695	1.03 704	0.26 691	0.25 703	0.28 692	0.28 703	0.31 695	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 708	0.44 689	1.98 727	0.49 707	0.16 516	0.58 673	0.31 628	0.81 714	0.83 701	0.41 606	0.52 611	0.98 709	0.58 681	4.97 758	1.03 704	0.11 525	0.07 406	0.10 466	0.24 687	0.27 687	0.26 690

RTS	0.78 709	0.48 695	4.68 746	0.34 671	0.28 676	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 611	0.11 598	0.15 629	0.15 636	0.21 659	0.19 647

RTSA	0.78 709	0.48 695	4.68 746	0.34 671	0.28 676	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 611	0.11 598	0.15 629	0.15 636	0.21 659	0.19 647

DStereoSA	0.81 711	0.37 675	1.08 689	0.51 709	0.65 724	0.67 687	1.44 749	0.74 704	1.06 725	0.54 670	1.67 731	0.49 616	1.78 739	0.96 696	1.69 733	0.28 699	0.43 722	0.27 684	0.51 724	0.40 705	0.58 722

DStereoFS	0.84 712	0.66 716	0.80 640	0.53 713	0.50 712	1.23 725	0.55 708	0.94 722	1.32 734	0.89 705	1.32 716	1.04 711	2.32 746	1.29 722	1.14 712	0.31 705	0.35 716	0.30 698	0.39 714	0.34 699	0.60 725

SGM+DAISY	0.87 713	0.66 716	1.30 709	0.51 709	0.60 720	1.03 716	0.84 733	0.76 706	0.73 688	1.39 730	1.51 725	1.31 720	1.22 727	1.11 708	1.08 707	0.57 721	0.53 735	0.51 717	0.51 724	0.54 712	0.61 729

ACVNet_2	0.89 714	0.87 727	1.25 704	0.82 726	0.62 722	0.97 714	0.62 715	1.14 727	1.42 737	1.00 716	1.40 719	1.47 724	0.84 712	1.11 708	0.66 676	0.61 723	0.43 722	0.78 729	0.49 721	0.75 727	0.52 717

IMH-64-1	0.91 715	0.86 725	0.84 655	0.97 731	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 705	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 730	0.60 725

IMH-64	0.91 715	0.86 725	0.84 655	0.97 731	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 705	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 730	0.60 725

MonStereo1	0.93 717	0.56 708	0.82 647	0.69 720	0.58 719	1.37 732	0.35 654	0.94 722	1.25 732	0.93 710	1.90 735	1.52 725	2.10 743	1.27 720	0.77 685	0.69 726	0.33 714	0.75 727	0.47 720	0.70 725	0.57 721

U	1.00 718	0.09 95	0.21 146	0.21 316	3.68 750	6.12 758	0.14 125	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 765	2.90 763	0.07 202	0.06 160

PWCK	1.00 718	1.17 740	1.70 724	0.91 729	0.41 700	1.19 723	0.92 735	1.10 725	1.14 730	1.16 724	1.14 709	1.25 718	0.88 715	1.75 735	1.04 706	0.87 737	0.50 730	0.87 732	0.53 727	0.96 737	0.52 717

WAO-7	1.01 720	0.89 728	0.93 670	0.83 728	0.66 725	1.18 721	0.81 731	1.40 732	1.57 741	1.11 722	1.76 734	1.45 723	1.19 726	1.50 728	1.14 712	0.61 723	0.62 745	0.70 724	0.68 736	0.66 723	0.60 725

MADNet+	1.01 720	1.16 739	4.72 748	0.70 721	0.47 709	1.24 726	0.96 737	0.97 724	0.89 706	0.65 687	0.77 682	0.87 701	0.85 714	2.09 739	1.68 731	0.38 713	0.39 719	0.31 700	0.27 700	0.43 706	0.39 707

MultiAttention	1.02 722	0.13 377	0.43 454	0.35 680	0.43 703	5.36 749	1.71 750	0.69 697	0.53 632	0.36 548	0.63 659	0.55 645	0.22 425	7.60 762	0.43 621	0.09 422	0.06 264	0.14 613	0.24 687	0.26 682	0.30 696

IMH	1.05 723	0.95 732	1.00 680	1.01 733	0.78 731	1.11 718	0.68 718	1.38 731	1.43 738	1.00 716	1.72 732	1.43 722	1.14 722	1.73 734	0.89 696	1.09 743	0.55 738	0.99 736	0.57 731	0.87 732	0.62 731

WAO-6	1.07 724	0.93 731	0.92 668	0.96 730	0.78 731	1.28 728	0.75 724	1.34 730	2.00 745	1.02 718	1.54 727	1.59 726	1.22 727	1.31 723	1.14 712	0.78 732	0.55 738	1.02 738	0.75 741	0.83 729	0.69 732

LVE	1.13 725	1.02 733	1.28 707	1.01 733	0.80 734	1.29 729	0.81 731	1.47 735	1.96 743	1.07 720	1.90 735	1.90 731	1.01 721	1.48 727	0.91 697	0.93 740	0.61 744	0.94 733	0.69 737	0.87 732	0.75 737

JetBlue	1.14 726	0.76 721	2.36 732	0.59 715	0.75 728	3.04 745	1.78 751	1.11 726	0.90 708	0.94 711	1.10 707	1.66 728	1.28 731	2.09 739	1.72 734	0.43 715	0.36 717	0.38 707	0.38 713	0.58 715	0.56 719

Dean	1.17 727	1.04 735	1.49 716	1.03 735	0.78 731	1.20 724	0.77 727	1.48 736	1.96 743	1.28 726	1.99 738	2.15 735	1.14 722	1.25 718	1.00 703	0.81 734	0.60 742	1.01 737	0.69 737	0.92 736	0.74 736

SGM-ForestM	1.36 728	0.28 634	0.79 637	0.26 585	0.16 516	2.26 742	1.00 739	1.42 733	1.46 740	2.38 751	2.05 739	5.95 754	2.66 748	2.95 744	2.46 745	0.17 654	0.18 678	0.18 656	0.18 665	0.15 599	0.18 640

xyz-stereo	1.40 729	0.10 157	17.09 771	0.18 115	0.07 3	4.78 748	0.18 338	0.29 262	0.34 422	0.36 548	2.81 751	0.40 558	0.29 541	0.56 558	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MANE	1.41 730	0.36 670	0.74 627	0.43 697	0.41 700	2.16 741	0.80 729	2.39 749	3.38 750	2.22 750	3.06 752	3.54 747	2.73 749	2.15 741	1.94 740	0.28 699	0.27 705	0.30 698	0.46 718	0.28 692	0.34 703

TorneroNet-64	1.43 731	1.03 734	1.20 700	1.10 737	0.86 737	2.26 742	0.73 722	1.84 741	3.84 755	1.25 725	2.25 743	2.69 743	1.42 734	1.76 736	1.43 726	0.76 731	0.50 730	1.09 739	0.66 735	1.23 744	0.76 738

notaker	1.45 732	1.34 743	1.48 714	1.40 744	1.07 741	1.18 721	0.85 734	1.48 736	1.40 736	1.51 741	3.46 753	2.40 740	1.81 740	1.76 736	1.45 729	1.11 744	0.69 750	1.38 746	0.87 744	1.31 746	0.97 744

WAO-8	1.46 733	1.10 737	1.09 690	1.10 737	0.84 735	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 753	1.44 736	2.21 741	2.15 735	1.43 735	3.17 745	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 734	0.71 733

Venus	1.46 733	1.10 737	1.09 690	1.10 737	0.84 735	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 753	1.44 736	2.21 741	2.15 735	1.43 735	3.17 745	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 734	0.71 733

UNDER WATER-64	1.55 735	1.19 741	2.52 735	1.31 742	0.95 739	2.12 740	1.21 746	1.45 734	3.19 749	1.43 735	1.32 716	2.64 742	2.04 742	1.63 731	1.83 736	1.11 744	0.67 749	1.28 744	0.92 745	1.19 741	1.02 745

UNDER WATER	1.59 736	1.22 742	2.36 732	1.38 743	1.03 740	1.67 737	1.10 743	1.54 739	3.63 751	1.44 736	1.47 723	2.85 744	2.25 745	1.67 732	1.94 740	1.06 742	0.62 745	1.31 745	0.93 746	1.21 743	1.02 745

LSM	1.64 737	0.40 682	2.56 736	2.02 748	17.61 770	0.51 656	0.52 705	0.61 665	0.76 690	0.82 702	1.11 708	0.63 676	0.54 673	0.75 645	0.49 640	0.16 642	0.24 701	0.18 656	0.21 674	0.25 675	2.42 752

LE_ROB	1.76 738	0.20 564	2.68 738	0.48 704	0.52 715	0.78 702	0.96 737	0.84 717	6.61 760	7.40 763	2.08 740	2.08 733	4.83 756	1.27 720	3.79 750	0.10 477	0.08 498	0.12 564	0.11 543	0.11 507	0.10 483

ktn	1.77 739	1.36 744	1.22 701	1.43 745	1.14 742	1.52 735	1.08 742	1.51 738	3.96 756	2.77 754	4.69 755	3.35 746	1.46 737	1.69 733	1.25 722	1.43 748	0.77 752	1.45 747	0.99 747	1.32 747	0.96 742

KSHMR	1.89 740	1.36 744	1.60 720	1.47 746	1.22 744	1.38 733	1.06 741	1.79 740	5.97 759	1.42 734	5.65 758	2.98 745	1.14 722	2.23 742	1.20 720	1.27 747	1.12 754	1.46 748	1.10 749	1.32 747	1.15 747

TorneroNet	2.22 741	1.08 736	1.24 703	1.14 741	0.90 738	5.58 750	0.80 729	2.12 746	8.69 762	2.58 752	5.42 757	3.88 748	1.97 741	1.78 738	1.87 737	0.86 736	0.54 737	1.15 743	0.74 740	1.23 744	0.85 741

MADNet++	2.26 742	1.80 747	2.06 728	2.13 750	1.97 748	2.61 744	1.79 752	2.38 748	2.16 746	2.75 753	2.65 750	2.38 739	2.43 747	3.17 745	3.21 747	2.17 756	1.95 758	1.94 752	1.63 751	2.06 750	2.01 751

JetRed	2.30 743	2.64 749	6.12 754	1.12 740	1.38 746	5.85 757	3.29 753	1.99 744	1.67 742	1.98 748	1.95 737	2.16 738	1.60 738	2.48 743	4.10 751	1.05 741	1.60 755	1.09 739	1.01 748	1.67 749	1.28 748

light-stereo	2.37 744	0.69 718	3.61 740	3.84 752	3.41 749	4.04 746	0.31 628	2.13 747	1.45 739	3.61 755	6.33 759	6.90 762	0.63 694	4.83 757	1.28 723	0.71 728	0.74 751	0.32 701	0.39 714	1.20 742	0.96 742

HanzoNet	2.97 745	1.69 746	2.29 731	1.74 747	1.33 745	1.53 736	1.03 740	1.99 744	2.64 748	5.51 759	5.16 756	5.90 753	6.82 761	4.32 756	3.29 748	3.16 759	2.02 760	1.92 750	2.87 762	2.24 751	1.89 750

coex-ft	3.44 746	0.73 720	48.55 789	0.24 509	0.19 590	0.50 655	0.43 686	0.47 508	2.40 747	7.03 762	1.20 711	0.97 708	2.23 744	0.73 636	1.92 739	0.12 565	0.15 657	0.14 613	0.12 582	0.21 659	0.43 710

noway2	4.26 747	5.26 754	4.63 744	11.29 763	10.43 759	5.62 751	4.46 756	4.09 753	0.90 708	1.87 744	2.47 746	6.20 760	3.67 755	3.62 750	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.02 754	1.74 754	5.72 760	4.32 759

noway3	4.27 748	5.33 755	4.61 743	11.26 762	10.44 760	5.62 751	4.46 756	4.12 754	0.92 714	1.86 743	2.49 749	6.19 759	3.66 754	3.74 754	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.03 757	1.74 754	5.69 758	4.21 757

TCMNet-wrong-test	4.29 749	5.57 756	4.65 745	11.33 764	10.39 758	5.73 756	4.48 760	4.13 755	1.02 721	1.91 747	2.39 744	6.16 757	3.62 752	3.84 755	4.50 753	1.99 752	0.47 726	1.97 753	1.69 752	5.69 758	4.31 758

zzzz4	4.31 750	5.77 757	4.85 752	11.37 765	10.45 761	5.64 753	4.46 756	4.20 757	0.91 713	1.87 744	2.47 746	6.11 755	3.60 750	3.65 751	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 761	4.37 760

noway1	4.31 750	5.77 757	4.81 751	11.37 765	10.45 761	5.64 753	4.46 756	4.20 757	0.90 708	1.87 744	2.48 748	6.11 755	3.60 750	3.65 751	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 761	4.37 760

noway4	4.32 752	5.81 759	4.75 749	11.39 767	10.47 763	5.70 755	4.50 761	4.14 756	0.90 708	1.83 742	2.44 745	6.16 757	3.63 753	3.66 753	4.60 758	2.00 755	0.47 726	2.03 757	1.73 753	5.80 763	4.40 762

DPSimNet_ROB	4.34 753	4.23 750	6.89 756	3.67 751	3.68 750	4.75 747	5.21 762	2.67 750	3.68 752	5.82 760	3.95 754	5.57 750	6.72 760	3.46 749	4.48 752	4.05 763	2.88 761	4.68 764	3.12 764	3.69 753	3.62 756

tt	4.71 754	0.10 157	3.94 741	2.06 749	1.53 747	10.14 763	16.88 766	9.27 766	4.98 757	1.39 730	1.02 704	4.68 749	4.90 757	3.35 748	5.86 761	5.76 764	9.15 772	2.24 760	2.53 760	3.10 752	1.32 749

BEATNet-Init1	4.73 755	2.61 748	13.29 770	0.58 714	0.53 716	10.12 762	3.33 754	4.83 759	5.01 758	8.75 764	8.51 761	14.08 773	7.60 763	7.70 763	5.34 759	0.28 699	0.28 708	0.34 705	0.37 711	0.57 714	0.45 711

Selective-IGEV-i1pa	5.57 756	7.99 761	4.76 750	0.80 725	0.45 707	12.99 764	3.60 755	9.25 765	7.43 761	6.97 761	9.87 765	8.94 763	7.26 762	14.66 774	5.65 760	3.55 760	1.08 753	1.93 751	0.72 739	0.73 726	2.79 754

USTest	6.88 757	5.23 753	5.63 753	7.22 756	7.29 753	14.34 766	22.76 767	8.48 763	9.32 763	5.42 758	6.39 760	6.29 761	6.64 759	6.92 761	8.62 764	1.94 749	3.29 762	2.16 759	2.55 761	3.85 754	3.29 755

EDNetEfficientorigin	7.51 758	0.52 706	140.47 791	0.25 550	0.17 541	0.42 615	0.29 612	0.47 508	1.03 722	1.28 726	1.02 704	0.83 699	0.84 712	0.75 645	0.99 702	0.10 477	0.09 537	0.12 564	0.10 502	0.21 659	0.22 674

DGTPSM_ROB	8.34 759	5.10 751	10.37 768	5.31 754	10.18 756	8.33 759	23.60 771	6.06 761	13.41 771	4.90 756	10.87 769	5.65 751	10.44 764	6.17 759	12.59 765	3.74 761	7.55 765	3.69 761	7.26 769	4.14 755	7.46 765

DPSMNet_ROB	8.40 760	5.11 752	10.49 769	5.58 755	10.25 757	8.34 760	23.62 772	6.07 762	13.45 772	4.93 757	10.88 770	5.66 752	10.44 764	6.24 760	12.64 766	3.98 762	7.61 766	3.76 762	7.30 770	4.20 756	7.51 766

DLNR_Zeroshot_test	10.44 761	12.10 770	19.93 773	106.08 790	23.66 782	0.14 49	0.13 89	3.22 751	0.17 119	0.16 230	0.23 290	0.16 245	0.10 95	0.31 420	0.15 266	2.36 757	0.06 264	0.07 175	0.07 255	39.70 790	0.06 160

DLNR-FE	10.45 762	12.13 771	19.94 774	106.10 791	23.12 781	0.14 49	0.13 89	3.28 752	0.17 119	0.16 230	0.23 290	0.16 245	0.10 95	0.31 420	0.15 266	2.41 758	0.06 264	0.07 175	0.07 255	40.22 791	0.06 160

iinet-test	10.78 763	9.29 762	9.70 758	10.48 757	10.68 764	17.98 771	25.98 773	12.57 770	13.39 769	9.64 768	10.10 766	10.06 765	10.61 767	11.22 770	12.70 767	6.40 766	7.74 767	5.68 766	6.69 765	7.47 764	7.30 763

IINet	10.78 763	9.29 762	9.70 758	10.48 757	10.68 764	17.98 771	25.98 773	12.57 770	13.39 769	9.64 768	10.10 766	10.06 765	10.61 767	11.22 770	12.70 767	6.40 766	7.74 767	5.68 766	6.69 765	7.47 764	7.30 763

LRCNet_RVC	10.90 765	14.34 773	9.35 757	15.35 768	8.04 755	1.08 717	0.34 650	8.78 764	0.70 682	12.63 773	16.05 773	9.85 764	6.54 758	8.57 764	6.34 762	20.27 785	5.40 764	23.70 785	21.88 786	14.87 772	13.83 773

DPSM_ROB	11.49 766	9.87 768	10.35 766	11.13 760	11.31 766	19.11 774	27.51 776	13.37 773	14.21 774	10.31 770	11.06 771	10.96 771	11.27 772	11.96 772	13.59 770	6.78 768	8.19 770	6.03 768	7.09 767	7.93 766	7.73 768

DPSM	11.49 766	9.87 768	10.35 766	11.13 760	11.31 766	19.11 774	27.51 776	13.37 773	14.21 774	10.31 770	11.06 771	10.96 771	11.27 772	11.96 772	13.59 770	6.78 768	8.19 770	6.03 768	7.09 767	7.93 766	7.73 768

xxxxx1	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

tt_ll	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

ff	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

PML	16.10 771	12.82 772	6.78 755	5.23 753	7.76 754	33.92 778	66.56 788	5.30 760	10.28 764	26.12 787	68.59 792	20.51 775	13.49 774	10.06 765	6.78 763	5.96 765	2.00 759	6.04 770	2.18 759	8.96 768	2.60 753

Anonymous_1	16.62 772	9.35 764	9.84 760	10.66 759	14.64 768	18.66 773	27.12 775	12.64 772	13.51 773	10.76 772	10.30 768	10.13 767	10.60 766	11.06 769	12.74 769	15.87 781	7.74 767	16.92 779	43.48 789	58.66 792	7.68 767

HaxPig	17.72 773	20.22 783	19.73 772	16.53 769	16.51 769	9.27 761	9.33 763	14.34 775	13.27 768	18.65 775	18.70 774	17.35 774	16.77 775	17.04 775	16.45 775	22.05 788	20.89 784	22.27 784	21.53 781	21.29 783	22.13 787

MEDIAN_ROB	21.21 774	24.62 787	23.47 783	19.58 770	19.65 774	13.22 765	10.96 764	17.88 776	17.00 776	22.14 786	22.02 777	20.86 776	20.36 776	21.06 776	19.71 776	25.63 789	24.13 785	26.21 786	25.20 787	25.17 786	25.38 790

RAFT-FEzeroshot	23.10 775	19.88 778	20.56 775	22.49 775	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.28 773	15.96 775	15.54 777

RAFT-FE	23.10 775	19.88 778	20.56 775	22.49 775	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.28 773	15.96 775	15.54 777

CasAABBNet	23.10 775	19.86 776	20.64 777	22.47 774	22.73 775	38.41 782	55.50 784	26.89 783	28.70 783	20.61 783	22.15 780	22.08 782	22.75 781	23.99 777	27.36 781	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.27 772	15.95 773	15.53 776

FlowAnything	23.14 778	19.87 777	20.79 778	22.50 778	22.74 776	38.39 781	55.46 781	26.89 783	28.72 784	20.77 785	22.29 783	22.07 781	22.72 778	23.99 777	27.41 785	13.60 776	16.55 783	12.15 775	14.36 777	15.97 777	15.52 775

Hybrid-DGEV	23.16 779	19.94 781	20.96 780	22.49 775	22.75 777	38.51 784	55.52 787	27.09 787	28.90 787	20.58 780	22.25 781	22.00 778	22.80 783	24.11 782	27.33 780	13.60 776	16.47 777	12.14 771	14.30 776	15.95 773	15.54 777

Selective-RAFT-Error	23.16 779	19.93 780	20.87 779	22.54 779	22.81 780	38.52 785	55.47 782	27.01 786	28.83 785	20.66 784	22.25 781	22.09 783	22.80 783	24.09 781	27.36 781	13.61 778	16.48 778	12.15 775	14.28 773	15.99 778	15.57 780

fast-reg	23.64 781	20.51 784	23.42 782	23.22 780	24.75 784	38.73 786	55.47 782	26.85 782	28.86 786	20.12 778	21.73 775	21.64 777	22.22 777	24.30 784	27.54 786	13.91 780	16.52 782	14.85 778	15.62 778	16.91 780	15.71 781

LSM0	24.24 782	19.98 782	22.32 781	24.22 781	40.14 789	38.48 783	55.20 780	26.95 785	28.57 780	20.49 779	21.83 776	22.26 784	22.75 781	24.22 783	27.30 779	13.66 779	16.32 776	12.19 777	14.15 771	16.10 779	17.66 782

AVERAGE_ROB	25.43 783	29.06 788	27.24 784	24.63 782	24.20 783	17.73 770	12.61 765	22.29 779	21.39 779	26.79 788	26.16 786	25.20 785	24.64 787	25.07 785	23.53 777	29.96 790	28.40 790	30.60 787	29.58 788	29.72 787	29.84 791

RSGM-EC	29.65 784	17.75 774	10.04 761	35.31 785	33.15 785	26.42 776	46.65 778	19.89 777	17.74 777	18.92 776	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 785

acva	29.65 784	17.75 774	10.04 761	35.31 785	33.15 785	26.42 776	46.65 778	19.89 777	17.74 777	18.92 776	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 785

Selective-IGEV-i16pa	30.47 786	41.93 791	4.02 742	0.49 707	0.37 696	96.94 792	0.74 723	60.26 793	58.76 792	17.24 774	64.39 791	38.26 792	49.53 792	106.11 793	26.15 778	19.96 784	3.42 763	4.39 763	1.81 758	0.39 704	14.22 774

zzzzzz3	33.80 787	21.93 785	29.35 785	40.69 787	40.71 790	54.58 788	75.81 790	38.06 789	43.73 790	30.21 789	32.81 787	33.59 790	36.40 790	35.16 786	41.64 789	19.24 782	24.62 786	18.35 780	21.58 782	19.15 781	18.48 783

zzz1	33.83 788	21.95 786	29.58 786	40.69 787	40.71 790	54.57 787	75.77 789	38.08 790	43.79 791	30.23 790	32.84 788	33.61 791	36.40 790	35.19 787	41.64 789	19.25 783	24.62 786	18.36 781	21.58 782	19.16 782	18.49 784

zzzz2	34.86 789	30.12 789	31.42 787	34.23 783	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 786	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 788

noway5	34.86 789	30.12 789	31.42 787	34.23 783	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 786	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 788

test_example2	101.33 791	108.28 792	68.15 790	98.43 789	106.93 792	89.75 791	102.43 793	36.80 788	97.65 793	129.04 793	130.15 793	65.26 793	66.62 793	92.11 792	80.24 793	144.10 793	199.48 793	81.81 793	103.01 793	125.01 793	101.27 792

GS-Stereo							0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

FSD					0.24 655	0.27 436	0.27 589	0.31 295	0.29 355	0.26 355	0.27 337	0.28 429	0.27 509	0.28 377	0.26 519	0.23 679	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.25 675

ccccc		256.29 793		354.40 792	364.36 793	149.10 793		152.89 794		153.93 794		164.00 794		268.02 794		390.55 794	349.22 794	244.59 794	219.82 794	412.30 794

ASD4		6.65 760

Low-res two-view benchmark