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

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.07 3	0.17 124	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 110	0.07 3	0.15 62	0.11 26	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 60	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.15 15	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 154	0.09 39	0.12 7	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 2	0.11 26	0.14 9	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 98	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.11 1	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 150	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.12 40	0.15 15	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.12 26	0.13 80	0.17 30	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 106	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 60	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.16 21	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.06 1	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.09 4	0.16 21	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 26	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 60	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 135	0.37 655	0.36 339	0.14 3	0.07 3	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 85	0.20 207	0.10 6	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 653	0.05 35

IGEV-Stereo+	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.18 110	0.13 354	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 60	0.10 85	0.21 233	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 588	0.24 666

LSFM	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

flow	0.11 49	0.07 4	0.18 89	0.16 26	0.12 271	0.09 2	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.17 124	0.12 121	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.13 549

over v1	0.11 49	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.06 1	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.14 248	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-8	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.20 246	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

over-9	0.11 49	0.13 362	0.16 50	0.19 169	0.07 3	0.15 62	0.10 10	0.20 76	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

Anonymus	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.19 169	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.09 16	0.14 186	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

LGCAT	0.11 49	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 26	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 97	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.12 121	0.11 503	0.11 578	0.05 1	0.06 159	0.05 7	0.12 529

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.12 40	0.14 9	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 110	0.09 60	0.11 19	0.12 40	0.16 21	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 134	0.15 62	0.10 10	0.18 43	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

LiteMatch*	0.11 49	0.07 4	0.22 151	0.16 26	0.10 134	0.13 33	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 29	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 149

LACA3	0.10 9	0.10 150	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.14 9	0.13 32	0.11 64	0.09 16	0.10 60	0.10 85	0.16 106	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 86	0.13 362	0.15 24	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.21 391	0.14 35	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.13 80	0.17 30	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 2	0.14 115	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.05 7	0.05 35

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.17 30	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.14 35	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.19 55	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.12 40	0.16 21	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 186	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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
LG-G_1	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

LG-G	0.11 49	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.07 3	0.21 285	0.09 4	0.19 55	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 98	0.10 85	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 2	0.13 80	0.24 153	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 29	0.08 16	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

over-6	0.12 86	0.13 362	0.19 102	0.19 169	0.07 3	0.16 106	0.11 26	0.26 193	0.16 79	0.10 39	0.10 41	0.10 60	0.13 211	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 149

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 44	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 134	0.15 7	0.11 194	0.10 17	0.13 80	0.15 15	0.08 1	0.12 97	0.10 41	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 33	0.13 80	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 106	0.10 10	0.20 76	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 29	0.12 161	0.13 15	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.18 43	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.11 98	0.10 85	0.15 76	0.13 180	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DDF-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.19 102	0.19 169	0.16 499	0.12 26	0.15 169	0.18 43	0.18 132	0.11 64	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.23 263	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.21 639	0.06 149

Replicate-Monster	0.12 86	0.10 150	0.32 279	0.16 26	0.08 29	0.17 145	0.10 10	0.22 111	0.19 151	0.11 64	0.10 41	0.10 60	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 335

zero-FE	0.16 228	0.08 44	0.81 624	0.19 169	0.18 545	0.12 26	0.15 169	0.19 55	0.19 151	0.10 39	0.10 41	0.13 154	0.12 161	0.21 233	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.19 627	0.06 149

AdaDepth	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.13 80	0.16 21	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 29	0.09 39	0.19 183	0.12 121	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

DEFOM-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.14 9	0.16 79	0.11 64	0.10 41	0.09 29	0.08 16	0.21 233	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

EGLCR-Stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.13 80	0.27 209	0.21 203	0.13 133	0.10 41	0.15 208	0.09 39	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 135	0.11 230	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.19 55	0.17 109	0.14 164	0.11 54	0.11 98	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.08 335

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.17 30	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-90k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.09 17	0.11 54	0.09 29	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 86	0.11 230	0.23 166	0.22 376	0.09 60	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.19 151	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.13 211	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.04 2	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

DispViT+	0.12 86	0.07 4	0.19 102	0.15 7	0.16 499	0.10 17	0.12 40	0.26 193	0.23 248	0.13 133	0.11 54	0.10 60	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 135	0.10 150	0.42 424	0.18 110	0.11 194	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

Anonymus123	0.14 176	0.10 150	0.42 424	0.18 110	0.11 194	0.36 554	0.14 115	0.28 233	0.22 222	0.12 97	0.11 54	0.12 133	0.09 39	0.16 106	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.11 13	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 176	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.11 26	0.21 93	0.19 151	0.77 677	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 15	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 33	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 19	0.09 4	0.20 76	0.12 23	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 149

S2M2_XL	0.10 9	0.09 91	0.21 134	0.14 3	0.10 134	0.09 2	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 29	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.10 134	0.16 106	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.11 54	0.09 29	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.12 40	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.11 54	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.11 48	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 135	0.14 416	0.19 102	0.26 566	0.09 60	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.18 132	0.12 97	0.11 54	0.10 60	0.13 211	0.21 233	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.24 153	0.19 151	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.19 371	0.22 111	0.16 79	0.14 164	0.11 54	0.13 154	0.10 85	0.24 279	0.18 342	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149
1: 1. 1
U	1.00 696	0.09 91	0.21 134	0.21 304	3.68 728	6.12 731	0.14 115	0.21 93	0.21 203	0.11 64	0.11 54	0.10 60	0.09 39	0.12 7	0.11 48	0.07 132	0.05 39	5.42 738	2.90 736	0.07 193	0.06 149

PhaseNet	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.16 230	0.12 161	0.19 183	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

aanet-new-60k	0.12 86	0.11 230	0.32 279	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.13 80	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.12 75	0.11 98	0.11 126	0.19 183	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-32k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.20 246	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.18 43	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.13 154	0.13 211	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.20 246	0.08 29	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.12 133	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 86	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.15 169	0.26 193	0.20 181	0.11 64	0.12 75	0.10 60	0.13 211	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 176	0.19 535	0.70 598	0.17 57	0.12 271	0.13 33	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.10 39	0.12 75	0.10 60	0.10 85	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.05 7	0.07 249

WQFJA1++	0.44 632	0.07 4	0.63 570	0.18 110	0.13 354	0.15 62	0.11 26	0.20 76	0.11 13	2.05 722	0.12 75	0.23 339	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 734	0.07 249

4w-stereo	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.13 32	0.12 97	0.12 75	0.08 5	0.11 126	0.16 106	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 208	0.10 10	0.22 111	0.17 109	0.14 164	0.12 75	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3w_stereo	0.12 86	0.11 230	0.18 89	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.07 2	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monsters	0.11 49	0.09 91	0.13 1	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.11 26	0.23 134	0.15 68	0.14 164	0.12 75	0.08 5	0.09 39	0.21 233	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 49	0.07 4	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.13 33	0.11 26	0.22 111	0.15 68	0.11 64	0.12 75	0.12 133	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.06 149

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 344	0.72 697	0.70 598	0.17 57	0.08 29	0.15 62	0.15 169	0.18 43	0.16 79	0.13 133	0.12 75	0.09 29	0.08 16	0.16 106	0.13 180	0.35 687	0.04 2	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.23 661

RSM++	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.20 246	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.21 93	0.19 151	0.12 97	0.12 75	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

IGEVStereo-DCA	0.14 176	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

rrr	0.17 249	0.11 230	0.57 543	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.22 222	0.15 185	0.12 75	0.14 186	0.12 161	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

CroCo-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.24 176	0.25 532	0.11 194	0.11 19	0.18 323	0.32 294	0.23 248	0.12 97	0.12 75	0.18 256	0.12 161	0.14 35	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149
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
test_xeample3	0.16 228	0.11 230	0.56 540	0.19 169	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.35 345	0.20 181	0.16 214	0.12 75	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.07 249

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 86	0.12 292	0.17 73	0.22 376	0.10 134	0.15 62	0.13 80	0.18 43	0.14 50	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.20 207	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

anonymous	0.11 49	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.10 134	0.08 1	0.14 115	0.16 21	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.07 3	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 91	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 19	0.16 219	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 95	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 110	0.07 3	0.16 106	0.14 115	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.08 16	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.17 30	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.12 133	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-70k	0.12 86	0.10 150	0.27 212	0.19 169	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.21 93	0.15 68	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.12 161	0.20 207	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 135	0.11 230	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.16 79	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.13 211	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 49	0.10 150	0.26 200	0.18 110	0.09 60	0.14 44	0.14 115	0.20 76	0.13 32	0.11 64	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 86	0.12 292	0.27 212	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.24 153	0.17 109	0.12 97	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new	0.13 135	0.11 230	0.30 255	0.20 246	0.13 354	0.20 251	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.15 268	0.19 183	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.06 149

VIP-Stereo	0.12 86	0.12 292	0.21 134	0.18 110	0.11 194	0.24 363	0.12 40	0.19 55	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.11 98	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Zero-FE251	0.14 176	0.09 91	0.24 176	0.17 57	0.09 60	0.20 251	0.13 80	0.20 76	0.14 50	0.61 657	0.13 95	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 110	0.10 134	0.13 33	0.12 40	0.15 15	0.12 23	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.10 85	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 176	0.11 230	0.21 134	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.15 185	0.13 95	0.15 208	0.14 248	0.18 153	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.09 408

qwe	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.14 164	0.13 95	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 44	0.12 40	0.21 93	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.08 5	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 49	0.11 230	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 145	0.12 40	0.21 93	0.14 50	0.12 97	0.13 95	0.09 29	0.10 85	0.15 76	0.12 121	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.09 60	0.15 62	0.15 169	0.20 76	0.15 68	0.12 97	0.13 95	0.10 60	0.09 39	0.17 124	0.11 48	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 62	0.12 40	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.13 95	0.08 5	0.10 85	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.5w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 145	0.09 4	0.22 111	0.16 79	0.13 133	0.13 95	0.09 29	0.11 126	0.19 183	0.13 180	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 49	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 145	0.13 80	0.18 43	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.11 98	0.12 161	0.18 153	0.11 48	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

AIO_rvc	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.17 272	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.13 154	0.08 16	0.22 253	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

HUF	0.15 212	0.11 230	0.38 367	0.17 57	0.11 194	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.20 181	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.11 126	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.20 666	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 573

AIO_test	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.15 62	0.17 272	0.19 55	0.16 79	0.11 64	0.13 95	0.14 186	0.09 39	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

castereo++	0.13 135	0.10 150	0.18 89	0.18 110	0.10 134	0.27 418	0.13 80	0.23 134	0.23 248	0.11 64	0.13 95	0.16 230	0.10 85	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.19 55	0.19 151	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.11 126	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

tt45	0.14 176	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.23 340	0.18 323	0.22 111	0.17 109	0.15 185	0.13 95	0.14 186	0.10 85	0.30 398	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

IGEV-Stereo++	0.11 49	0.08 44	0.15 24	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.10 10	0.22 111	0.18 132	0.10 39	0.13 95	0.10 60	0.11 126	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RSM	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.23 134	0.18 132	0.13 133	0.13 95	0.15 208	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

MyStereo07	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.29 250	0.21 203	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.13 211	0.25 309	0.13 180	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

ff7	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

ffff	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

11t	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

anonymousdsp	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

ProNet	0.14 176	0.12 292	0.25 190	0.19 169	0.11 194	0.19 208	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.13 95	0.13 154	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.07 249

ccc-4	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.27 209	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.07 249

IGEV-Stereo	0.14 176	0.12 292	0.27 212	0.19 169	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.20 181	0.15 185	0.13 95	0.12 133	0.12 161	0.24 279	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-40k	0.12 86	0.11 230	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.12 7	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 86	0.12 292	0.28 230	0.19 169	0.08 29	0.17 145	0.15 169	0.22 111	0.18 132	0.11 64	0.14 135	0.10 60	0.11 126	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 86	0.13 362	0.28 230	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.20 76	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.09 29	0.13 211	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

aanet-new-28k	0.12 86	0.11 230	0.35 319	0.20 246	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.14 50	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.07 193	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 86	0.11 230	0.28 230	0.20 246	0.08 29	0.15 62	0.13 80	0.22 111	0.19 151	0.12 97	0.14 135	0.12 133	0.12 161	0.15 76	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 176	0.21 563	0.47 475	0.17 57	0.12 271	0.15 62	0.14 115	0.24 153	0.16 79	0.11 64	0.14 135	0.12 133	0.10 85	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.07 249

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 627

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 135	0.11 230	0.38 367	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.23 134	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.13 154	0.11 126	0.14 35	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

PSi22	0.14 176	0.13 362	0.29 244	0.19 169	0.09 60	0.17 145	0.12 40	0.28 233	0.23 248	0.13 133	0.14 135	0.22 317	0.13 211	0.29 382	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 149

Selective-IGEV-i32	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

2w_stereo	0.11 49	0.10 150	0.15 24	0.18 110	0.08 29	0.16 106	0.14 115	0.27 209	0.20 181	0.14 164	0.14 135	0.08 5	0.11 126	0.13 15	0.12 121	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 86	0.08 44	0.29 244	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.14 115	0.19 55	0.17 109	0.11 64	0.14 135	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 627

MaDis-Stereo	0.14 176	0.13 362	0.26 200	0.19 169	0.14 405	0.16 106	0.13 80	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.14 135	0.14 186	0.11 126	0.17 124	0.17 313	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

Selective-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.22 151	0.19 169	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.27 209	0.15 68	0.13 133	0.14 135	0.13 154	0.08 16	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 91	0.18 89	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.16 219	0.14 9	0.12 23	0.08 2	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 86	0.11 230	0.26 200	0.19 169	0.07 3	0.14 44	0.14 115	0.21 93	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.11 98	0.12 161	0.13 15	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 86	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.08 29	0.13 33	0.14 115	0.25 171	0.21 203	0.12 97	0.15 149	0.09 29	0.14 248	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 86	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.13 354	0.20 251	0.16 219	0.23 134	0.18 132	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.13 211	0.13 15	0.12 121	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 62	0.15 169	0.24 153	0.17 109	0.13 133	0.15 149	0.16 230	0.13 211	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.16 79	0.14 164	0.15 149	0.17 242	0.12 161	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 49	0.08 44	0.23 166	0.16 26	0.07 3	0.09 2	0.12 40	0.20 76	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.08 5	0.08 16	0.14 35	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 135	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.24 265	0.11 64	0.15 149	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

GSStereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.17 57	0.12 271	0.19 208	0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

GS-Stereo							0.16 219	0.26 193	0.18 132	0.13 133	0.15 149	0.10 60	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.08 335

IGEV	0.11 49	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 194	0.16 106	0.13 80	0.21 93	0.16 79	0.11 64	0.15 149	0.09 29	0.07 3	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

S2M2_L	0.13 135	0.11 230	0.20 120	0.16 26	0.12 271	0.12 26	0.07 1	0.18 43	0.20 181	0.12 97	0.15 149	0.14 186	0.12 161	0.15 76	0.14 218	0.13 564	0.09 520	0.09 366	0.10 483	0.11 489	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 86	0.09 91	0.25 190	0.16 26	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.17 30	0.17 109	0.10 39	0.15 149	0.09 29	0.09 39	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 467
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 176	0.11 230	0.25 190	0.19 169	0.12 271	0.15 62	0.16 219	0.30 270	0.22 222	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.09 39	0.24 279	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.06 149

SCV	0.14 176	0.14 416	0.24 176	0.21 304	0.11 194	0.15 62	0.16 219	0.31 282	0.18 132	0.11 64	0.15 149	0.13 154	0.10 85	0.23 263	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149

Pointernet	0.13 135	0.07 4	0.27 212	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.12 40	0.31 282	0.24 265	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.22 151	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.16 79	0.13 133	0.15 149	0.13 154	0.08 16	0.18 153	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

MoCha-V2	0.13 135	0.08 44	0.26 200	0.23 436	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.16 79	0.15 185	0.15 149	0.13 154	0.14 248	0.20 207	0.11 48	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

IGEV++	0.13 135	0.10 150	0.23 166	0.21 304	0.10 134	0.15 62	0.15 169	0.29 250	0.16 79	0.12 97	0.15 149	0.12 133	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

depth_test_26	0.11 49	0.07 4	0.19 102	0.16 26	0.09 60	0.09 2	0.11 26	0.16 21	0.15 68	0.12 97	0.16 169	0.11 98	0.08 16	0.14 35	0.10 6	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

DN	0.15 212	0.08 44	0.27 212	0.19 169	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.28 233	0.24 265	0.14 164	0.16 169	0.18 256	0.10 85	0.21 233	0.13 180	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.10 467

aanet-new-24k	0.12 86	0.11 230	0.22 151	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.19 55	0.15 68	0.13 133	0.16 169	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 49	0.09 91	0.17 73	0.18 110	0.10 134	0.15 62	0.16 219	0.23 134	0.15 68	0.10 39	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.08 335

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 86	0.09 91	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.13 33	0.16 219	0.25 171	0.21 203	0.11 64	0.16 169	0.09 29	0.11 126	0.13 15	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.04 1	0.05 35

Foundation-i1a	0.12 86	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 173	0.16 219	0.25 171	0.16 79	0.16 214	0.16 169	0.18 256	0.13 211	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WQFJX1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.23 436	0.17 523	0.24 363	0.19 371	0.58 624	0.52 607	0.16 214	0.16 169	0.14 186	0.15 268	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.06 149

WQFJX	0.18 274	0.10 150	0.17 73	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.18 323	0.53 570	0.45 544	0.17 233	0.16 169	0.14 186	0.16 293	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.08 483	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

GASTEREO	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.23 436	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.19 183	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

MSCF	0.13 135	0.12 292	0.21 134	0.22 376	0.10 134	0.16 106	0.15 169	0.26 193	0.18 132	0.17 233	0.16 169	0.11 98	0.13 211	0.18 153	0.11 48	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 244	0.06 106	0.06 149

1w_stereo	0.12 86	0.08 44	0.14 8	0.18 110	0.09 60	0.16 106	0.15 169	0.25 171	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monsterstereo	0.11 49	0.09 91	0.14 8	0.19 169	0.12 271	0.14 44	0.12 40	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.16 169	0.08 5	0.09 39	0.19 183	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 212	0.10 150	0.44 447	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.21 454	0.27 209	0.22 222	0.15 185	0.16 169	0.13 154	0.11 126	0.20 207	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.05 35

GIP-stereo	0.12 86	0.09 91	0.20 120	0.19 169	0.11 194	0.16 106	0.14 115	0.29 250	0.18 132	0.11 64	0.16 169	0.13 154	0.09 39	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

999	0.14 176	0.08 44	0.24 176	0.19 169	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.24 153	0.18 132	0.13 133	0.16 169	0.14 186	0.11 126	0.36 444	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

fffy	0.14 176	0.11 230	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.13 211	0.25 309	0.14 218	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.06 149

CroCo-Stereo Lap2	0.15 212	0.15 455	0.28 230	0.25 532	0.18 545	0.11 19	0.19 371	0.28 233	0.21 203	0.13 133	0.16 169	0.15 208	0.12 161	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

test-3	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.26 336	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

test_1	0.16 228	0.09 91	0.31 270	0.21 304	0.11 194	0.18 173	0.16 219	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.16 169	0.22 317	0.12 161	0.26 328	0.18 342	0.06 49	0.04 2	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.06 149

PStereo	0.26 496	0.37 655	0.34 308	0.21 304	0.13 354	0.25 383	0.25 548	0.33 309	0.47 567	0.26 336	0.17 188	0.29 423	0.34 573	0.35 435	0.37 571	0.23 657	0.15 635	0.17 627	0.13 591	0.23 649	0.21 648

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 86	0.10 150	0.21 134	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.21 93	0.17 109	0.12 97	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.14 35	0.11 48	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 86	0.09 91	0.17 73	0.19 169	0.11 194	0.14 44	0.16 219	0.21 93	0.20 181	0.10 39	0.17 188	0.11 98	0.12 161	0.12 7	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 329	0.05 7	0.06 149

Foundation-i1	0.13 135	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 194	0.17 145	0.16 219	0.32 294	0.22 222	0.15 185	0.17 188	0.20 291	0.13 211	0.14 35	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

WQFJA1	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NLMM1	0.19 323	0.12 292	0.16 50	0.23 436	0.18 545	0.24 363	0.20 423	0.59 630	0.65 648	0.18 252	0.17 188	0.13 154	0.14 248	0.25 309	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NLMM	0.18 274	0.10 150	0.16 50	0.22 376	0.18 545	0.25 383	0.19 371	0.51 539	0.51 598	0.15 185	0.17 188	0.15 208	0.16 293	0.20 207	0.20 399	0.07 132	0.09 520	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

DA	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

GGEV	0.14 176	0.10 150	0.18 89	0.21 304	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.14 164	0.17 188	0.16 230	0.14 248	0.17 124	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.07 193	0.07 249

2.25w	0.11 49	0.09 91	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 62	0.10 10	0.19 55	0.18 132	0.14 164	0.17 188	0.09 29	0.10 85	0.18 153	0.13 180	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo	0.13 135	0.10 150	0.24 176	0.20 246	0.09 60	0.16 106	0.18 323	0.21 93	0.18 132	0.11 64	0.17 188	0.09 29	0.09 39	0.15 76	0.14 218	0.05 9	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

mms	0.13 135	0.11 230	0.19 102	0.19 169	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.17 188	0.14 186	0.09 39	0.24 279	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.07 249

GCAP-BAT	0.21 365	0.08 44	1.22 681	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

RAStereo	0.13 135	0.12 292	0.27 212	0.22 376	0.11 194	0.15 62	0.18 323	0.23 134	0.23 248	0.13 133	0.17 188	0.11 98	0.09 39	0.15 76	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.05 35

rvit_stereo_0080	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 249	0.13 362	0.24 176	0.19 169	0.13 354	0.24 363	0.17 272	0.30 270	0.37 446	0.43 599	0.17 188	0.13 154	0.12 161	0.19 183	0.15 254	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

whm_eth	0.15 212	0.13 362	0.25 190	0.19 169	0.13 354	0.15 62	0.20 423	0.28 233	0.24 265	0.15 185	0.17 188	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.15 254	0.11 503	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.07 249

GCAPDPT-zeroshot	0.20 344	0.08 44	1.14 676	0.29 618	0.43 681	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.14 164	0.17 188	0.15 208	0.11 126	0.20 207	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

AEACV	0.13 135	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.14 50	0.13 133	0.17 188	0.13 154	0.16 293	0.16 106	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

CES	0.14 176	0.08 44	0.19 102	0.17 57	0.22 615	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.14 164	0.17 188	0.14 186	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 279	0.18 620

Selective-RAFT	0.17 249	0.12 292	0.30 255	0.24 492	0.10 134	0.29 460	0.15 169	0.32 294	0.31 371	0.17 233	0.17 188	0.21 305	0.18 355	0.28 363	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.06 149

DNS	0.21 365	0.09 91	0.27 212	0.24 492	0.11 194	0.29 460	0.16 219	0.27 209	0.16 79	1.35 705	0.18 209	0.17 242	0.12 161	0.14 35	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.12 529

NLCSM	0.19 323	0.12 292	0.18 89	0.24 492	0.19 572	0.24 363	0.21 454	0.42 436	0.40 489	0.19 260	0.18 209	0.14 186	0.16 293	0.47 488	0.19 376	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

depthmonostereo	0.14 176	0.09 91	0.19 102	0.19 169	0.08 29	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.23 248	0.16 214	0.18 209	0.14 186	0.17 325	0.19 183	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.05 35

castereo	0.14 176	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.10 134	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.13 133	0.18 209	0.16 230	0.16 293	0.15 76	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

ours_stereo	0.13 135	0.11 230	0.23 166	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.18 323	0.20 76	0.19 151	0.13 133	0.18 209	0.14 186	0.10 85	0.23 263	0.14 218	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.05 35

rvit_stereo_0081	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0082	0.16 228	0.11 230	0.24 176	0.21 304	0.12 271	0.16 106	0.17 272	0.22 111	0.33 396	0.16 214	0.18 209	0.18 256	0.14 248	0.20 207	0.16 281	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

CAS++	0.16 228	0.12 292	0.27 212	0.18 110	0.12 271	0.17 145	0.15 169	0.42 436	0.24 265	0.19 260	0.18 209	0.13 154	0.10 85	0.21 233	0.12 121	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.08 329	0.10 440	0.09 408
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 176	0.08 44	0.27 212	0.16 26	0.09 60	0.22 317	0.14 115	0.26 193	0.26 292	0.15 185	0.18 209	0.18 256	0.13 211	0.22 253	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 149
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 274	0.11 230	0.32 279	0.24 492	0.11 194	0.22 317	0.25 548	0.31 282	0.31 371	0.25 323	0.18 209	0.23 339	0.13 211	0.25 309	0.19 376	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

TS12	0.12 86	0.08 44	0.17 73	0.21 304	0.09 60	0.19 208	0.14 115	0.23 134	0.16 79	0.14 164	0.19 219	0.12 133	0.13 211	0.17 124	0.15 254	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

gasm-f	0.12 86	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.20 76	0.14 50	0.12 97	0.19 219	0.10 60	0.11 126	0.16 106	0.11 48	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 368	0.08 335

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.24 176	0.20 246	0.10 134	0.15 62	0.14 115	0.22 111	0.16 79	0.12 97	0.19 219	0.15 208	0.11 126	0.13 15	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.06 149

Occ-G	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.10 134	0.15 62	0.19 371	0.22 111	0.19 151	0.13 133	0.19 219	0.21 305	0.11 126	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.06 149

rvit_stereo_ft	0.17 249	0.14 416	0.30 255	0.25 532	0.14 405	0.17 145	0.21 454	0.28 233	0.26 292	0.16 214	0.19 219	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.17 313	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.07 249

WCG-NET（raft）	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.17 57	0.08 29	0.19 208	0.16 219	0.23 134	0.26 292	0.18 252	0.19 219	0.20 291	0.12 161	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

ACVNet-DCA	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

xx1	0.20 344	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.28 412	0.24 440	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

1test111	0.19 323	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.09 408

cc1	0.18 274	0.14 416	0.38 367	0.23 436	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.35 345	0.47 567	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.18 355	0.28 363	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

tt1	0.18 274	0.14 416	0.35 319	0.23 436	0.11 194	0.30 480	0.19 371	0.35 345	0.44 532	0.17 233	0.19 219	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.08 335

GCAP-Stereo	0.14 176	0.14 416	0.33 296	0.20 246	0.09 60	0.21 285	0.10 10	0.26 193	0.20 181	0.18 252	0.19 219	0.15 208	0.13 211	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.06 149

LoS_RVC	0.13 135	0.10 150	0.19 102	0.18 110	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.20 76	0.17 109	0.13 133	0.19 219	0.12 133	0.15 268	0.17 124	0.13 180	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 529

CAS	0.15 212	0.07 4	0.21 134	0.41 673	0.16 499	0.20 251	0.18 323	0.22 111	0.19 151	0.15 185	0.19 219	0.11 98	0.09 39	0.14 35	0.13 180	0.29 680	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 573

TRStereo	0.19 323	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.19 572	0.19 208	0.16 219	0.52 558	0.28 322	0.20 267	0.19 219	0.21 305	0.13 211	0.24 279	0.13 180	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.06 106	0.06 149

sAnonymous2	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

CroCo_RVC	0.20 344	0.21 563	0.58 548	0.24 492	0.17 523	0.22 317	0.19 371	0.34 321	0.28 322	0.17 233	0.19 219	0.17 242	0.16 293	0.17 124	0.14 218	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.23 649	0.17 607

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 135	0.09 91	0.19 102	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

Reg-Stereo(zero)	0.16 228	0.07 4	0.36 339	0.19 169	0.10 134	0.19 208	0.14 115	0.28 233	0.24 265	0.22 290	0.20 236	0.24 354	0.18 355	0.21 233	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

model_zeroshot	0.17 249	0.11 230	0.39 383	0.20 246	0.12 271	0.24 363	0.15 169	0.34 321	0.22 222	0.30 420	0.20 236	0.22 317	0.12 161	0.24 279	0.14 218	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.07 249

RAFT-Stereo-weight	0.15 212	0.09 91	0.26 200	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.29 341	0.24 313	0.20 236	0.19 276	0.10 85	0.18 153	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.14 35	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

UniTT-Stereo	0.14 176	0.10 150	0.30 255	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.13 80	0.19 55	0.18 132	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.11 126	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.06 149

EKT-Stereo	0.38 604	0.12 292	0.38 367	0.42 674	3.88 730	0.21 285	0.17 272	0.35 345	0.28 322	0.20 267	0.20 236	0.23 339	0.15 268	0.28 363	0.16 281	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

CASnet	0.14 176	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.08 29	0.16 106	0.15 169	0.27 209	0.25 280	0.22 290	0.20 236	0.15 208	0.11 126	0.17 124	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.11 505	0.09 437	0.08 279	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.17 57	0.14 405	0.19 208	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.15 185	0.20 236	0.10 60	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

LL-Strereo2	0.18 274	0.18 519	0.39 383	0.22 376	0.12 271	0.24 363	0.13 80	0.31 282	0.23 248	0.24 313	0.20 236	0.24 354	0.12 161	0.26 328	0.15 254	0.06 49	0.06 252	0.12 544	0.09 437	0.08 279	0.07 249

4D-IteraStereo	0.17 249	0.16 484	0.50 502	0.21 304	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.28 233	0.28 322	0.23 298	0.20 236	0.20 291	0.11 126	0.19 183	0.14 218	0.06 49	0.04 2	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.06 149

GLC_STEREO	0.15 212	0.10 150	0.24 176	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.15 169	0.23 134	0.27 303	0.17 233	0.20 236	0.17 242	0.11 126	0.23 263	0.16 281	0.07 132	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

AnonymousM	0.17 249	0.19 535	0.24 176	0.18 110	0.10 134	0.18 173	0.17 272	0.30 270	0.23 248	0.26 336	0.20 236	0.18 256	0.14 248	0.19 183	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.38 685	0.15 616	0.06 106	0.05 35

raftrobust	0.16 228	0.13 362	0.29 244	0.22 376	0.15 466	0.19 208	0.13 80	0.32 294	0.26 292	0.26 336	0.20 236	0.19 276	0.17 325	0.21 233	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.07 249

quiztm	0.15 212	0.15 455	0.25 190	0.22 376	0.14 405	0.17 145	0.17 272	0.33 309	0.21 203	0.18 252	0.21 251	0.14 186	0.10 85	0.17 124	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 135	0.09 91	0.20 120	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.25 171	0.22 222	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 86	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.13 354	0.18 173	0.16 219	0.24 153	0.20 181	0.16 214	0.21 251	0.09 29	0.09 39	0.13 15	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

NLSM1	0.17 249	0.10 150	0.17 73	0.21 304	0.18 545	0.25 383	0.17 272	0.47 488	0.40 489	0.16 214	0.21 251	0.13 154	0.15 268	0.21 233	0.18 342	0.08 302	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.06 149

DilatedVolume-Stereo	0.14 176	0.08 44	0.18 89	0.18 110	0.09 60	0.21 285	0.14 115	0.24 153	0.21 203	0.21 281	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 249	0.10 150	0.39 383	0.23 436	0.11 194	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.21 251	0.15 208	0.14 248	0.23 263	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.06 149

rvit_stereo_0083	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.13 354	0.17 145	0.17 272	0.22 111	0.34 406	0.16 214	0.21 251	0.19 276	0.16 293	0.21 233	0.16 281	0.11 503	0.10 553	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

rvit_stereo_0081_aga	0.16 228	0.14 416	0.28 230	0.21 304	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.23 134	0.24 265	0.17 233	0.21 251	0.19 276	0.13 211	0.19 183	0.14 218	0.11 503	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.07 249

WCG-NET	0.14 176	0.09 91	0.23 166	0.18 110	0.08 29	0.18 173	0.17 272	0.21 93	0.28 322	0.18 252	0.21 251	0.15 208	0.12 161	0.18 153	0.12 121	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

trnet	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.15 7	0.07 3	0.21 285	0.12 40	0.24 153	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.15 208	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

iRaft-Stereo_20w	0.19 323	0.10 150	0.46 467	0.19 169	0.13 354	0.25 383	0.19 371	0.52 558	0.19 151	0.29 388	0.21 251	0.22 317	0.20 382	0.28 363	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.08 279	0.08 335

CFNet-RSSM	0.17 249	0.10 150	0.40 391	0.20 246	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.36 364	0.30 357	0.23 298	0.21 251	0.26 386	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

CREStereo	0.13 135	0.08 44	0.21 134	0.14 3	0.08 29	0.22 317	0.15 169	0.25 171	0.24 265	0.16 214	0.21 251	0.14 186	0.13 211	0.18 153	0.13 180	0.09 406	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149
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
PMTNet	0.15 212	0.08 44	0.23 166	0.15 7	0.09 60	0.23 340	0.16 219	0.25 171	0.23 248	0.17 233	0.21 251	0.16 230	0.14 248	0.22 253	0.13 180	0.29 680	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

DF	0.13 135	0.09 91	0.21 134	0.18 110	0.10 134	0.17 145	0.15 169	0.25 171	0.17 109	0.13 133	0.22 265	0.19 276	0.11 126	0.20 207	0.14 218	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 149

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 135	0.09 91	0.22 151	0.18 110	0.14 405	0.18 173	0.15 169	0.23 134	0.21 203	0.16 214	0.22 265	0.10 60	0.09 39	0.15 76	0.11 48	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.05 7	0.05 35

RT-Monster	0.15 212	0.08 44	0.21 134	0.17 57	0.14 405	0.20 251	0.11 26	0.29 250	0.32 382	0.24 313	0.22 265	0.17 242	0.13 211	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

VMStereo-Base	0.13 135	0.08 44	0.22 151	0.15 7	0.09 60	0.18 173	0.13 80	0.24 153	0.25 280	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.13 180	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

IGEV-FE	0.18 274	0.10 150	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

xyz-stereo-finetune	0.16 228	0.12 292	0.23 166	0.16 26	0.08 29	0.23 340	0.20 423	0.29 250	0.31 371	0.19 260	0.22 265	0.19 276	0.15 268	0.29 382	0.20 399	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.06 149

rvit_0105_6	0.19 323	0.14 416	0.34 308	0.23 436	0.14 405	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.37 446	0.18 252	0.22 265	0.23 339	0.17 325	0.26 328	0.17 313	0.15 604	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

IGEV_Zeroshot_test	0.18 274	0.10 150	0.65 580	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.34 321	0.19 151	0.28 359	0.22 265	0.27 396	0.13 211	0.23 263	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

sCroCo_RVC	0.18 274	0.14 416	0.49 491	0.27 594	0.18 545	0.22 317	0.17 272	0.27 209	0.23 248	0.14 164	0.22 265	0.17 242	0.14 248	0.21 233	0.15 254	0.10 460	0.11 578	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

DLNR-FE	10.45 735	12.13 744	19.94 747	106.10 760	23.12 754	0.14 44	0.13 80	3.28 730	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.41 731	0.06 252	0.07 166	0.07 244	40.22 760	0.06 149

water-stereo	0.13 135	0.08 44	0.20 120	0.19 169	0.10 134	0.17 145	0.14 115	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.23 274	0.15 208	0.15 268	0.12 7	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

IGEV-RUCA	0.21 365	0.08 44	0.23 166	0.19 169	0.19 572	0.28 438	0.24 531	0.23 134	0.21 203	0.20 267	0.23 274	0.28 412	0.49 643	0.26 328	0.18 342	0.09 406	0.08 483	0.18 636	0.13 591	0.17 605	0.17 607

rvit_0105_5	0.21 365	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.24 531	0.36 364	0.39 471	0.21 281	0.23 274	0.26 386	0.19 371	0.26 328	0.19 376	0.15 604	0.13 610	0.12 544	0.12 563	0.10 440	0.09 408

MyStereo05	0.23 419	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.48 501	0.52 607	0.31 438	0.23 274	0.25 364	0.22 408	0.30 398	0.21 426	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MyStereo04	0.23 419	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.49 511	0.52 607	0.28 359	0.23 274	0.27 396	0.23 422	0.30 398	0.22 447	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

11t1	0.18 274	0.10 150	0.30 255	0.20 246	0.11 194	0.27 418	0.17 272	0.35 345	0.23 248	0.25 323	0.23 274	0.23 339	0.23 422	0.25 309	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

DLNR_Zeroshot_test	10.44 734	12.10 743	19.93 746	106.08 759	23.66 755	0.14 44	0.13 80	3.22 729	0.17 109	0.16 214	0.23 274	0.16 230	0.10 85	0.31 405	0.15 254	2.36 730	0.06 252	0.07 166	0.07 244	39.70 759	0.06 149

anonymousdsp2	0.17 249	0.10 150	0.28 230	0.20 246	0.11 194	0.25 383	0.17 272	0.41 422	0.31 371	0.23 298	0.23 274	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.07 249

riskmin	0.18 274	0.09 91	0.34 308	0.18 110	0.12 271	0.24 363	0.16 219	0.34 321	0.28 322	0.21 281	0.23 274	0.33 467	0.24 440	0.23 263	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.10 440	0.10 467

MC-Stereo	0.14 176	0.09 91	0.25 190	0.21 304	0.09 60	0.18 173	0.16 219	0.23 134	0.19 151	0.18 252	0.23 274	0.16 230	0.13 211	0.22 253	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

MIPNet	0.21 365	0.15 455	0.52 519	0.21 304	0.12 271	0.27 418	0.20 423	0.45 468	0.37 446	0.30 420	0.23 274	0.19 276	0.24 440	0.27 348	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

GMStereo	0.19 323	0.25 595	0.40 391	0.21 304	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.29 250	0.40 489	0.25 323	0.23 274	0.16 230	0.15 268	0.25 309	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.08 335
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 249	0.10 150	0.37 348	0.20 246	0.12 271	0.19 208	0.15 169	0.32 294	0.28 322	0.23 298	0.23 274	0.27 396	0.15 268	0.20 207	0.13 180	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

ManiGeoR	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

HLf10	0.18 274	0.15 455	0.55 533	0.15 7	0.11 194	0.21 285	0.14 115	0.39 395	0.27 303	0.19 260	0.24 288	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.19 376	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.08 335

Hybrid-DGEV-2	0.21 365	0.15 455	0.34 308	0.24 492	0.13 354	0.28 438	0.14 115	0.48 501	0.44 532	0.27 346	0.24 288	0.25 364	0.25 462	0.28 363	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.07 249

FE-Mocha	0.16 228	0.10 150	0.33 296	0.19 169	0.13 354	0.19 208	0.15 169	0.35 345	0.22 222	0.24 313	0.24 288	0.20 291	0.14 248	0.17 124	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.06 149

MM-Stereo_test3	0.17 249	0.12 292	0.29 244	0.23 436	0.14 405	0.19 208	0.22 482	0.39 395	0.36 435	0.16 214	0.24 288	0.17 242	0.12 161	0.19 183	0.14 218	0.07 132	0.07 393	0.08 268	0.06 159	0.09 368	0.06 149

rvit_0105_4	0.20 344	0.15 455	0.38 367	0.23 436	0.14 405	0.20 251	0.22 482	0.33 309	0.39 471	0.19 260	0.24 288	0.25 364	0.19 371	0.27 348	0.17 313	0.16 620	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.11 489	0.08 335

MGS-Stereo	0.14 176	0.11 230	0.32 279	0.19 169	0.11 194	0.18 173	0.17 272	0.20 76	0.22 222	0.14 164	0.24 288	0.15 208	0.10 85	0.18 153	0.12 121	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.10 440	0.06 149

MyStereo06	0.20 344	0.12 292	0.57 543	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.23 509	0.40 408	0.21 203	0.30 420	0.24 288	0.31 449	0.18 355	0.22 253	0.18 342	0.07 132	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.08 335

MSKI-zero shot	0.17 249	0.09 91	0.43 437	0.20 246	0.11 194	0.21 285	0.15 169	0.32 294	0.21 203	0.23 298	0.24 288	0.23 339	0.10 85	0.31 405	0.13 180	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

HH	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

HanStereo	0.18 274	0.12 292	0.55 533	0.22 376	0.12 271	0.18 173	0.18 323	0.34 321	0.19 151	0.20 267	0.24 288	0.34 476	0.18 355	0.29 382	0.12 121	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.06 149

test-1	0.17 249	0.11 230	0.40 391	0.23 436	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.34 321	0.26 292	0.20 267	0.24 288	0.22 317	0.14 248	0.16 106	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.08 335

Weightmod_eth	0.16 228	0.11 230	0.20 120	0.21 304	0.13 354	0.20 251	0.18 323	0.25 171	0.19 151	0.17 233	0.25 300	0.19 276	0.17 325	0.25 309	0.14 218	0.16 620	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.05 35

TestStereo_HLe17	0.19 323	0.17 504	0.64 578	0.16 26	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.40 408	0.30 357	0.19 260	0.25 300	0.17 242	0.15 268	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

HART	0.15 212	0.11 230	0.30 255	0.21 304	0.09 60	0.17 145	0.16 219	0.30 270	0.19 151	0.15 185	0.25 300	0.17 242	0.09 39	0.21 233	0.12 121	0.06 49	0.07 393	0.07 166	0.05 73	0.08 279	0.06 149

tg	0.16 228	0.11 230	0.25 190	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.15 169	0.34 321	0.24 265	0.20 267	0.25 300	0.19 276	0.12 161	0.24 279	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

rvit_0105_3	0.23 419	0.17 504	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.24 363	0.28 585	0.38 383	0.41 501	0.25 323	0.25 300	0.28 412	0.21 391	0.28 363	0.20 399	0.15 604	0.13 610	0.14 593	0.15 616	0.10 440	0.09 408

AE-Stereo	0.17 249	0.11 230	0.31 270	0.24 492	0.14 405	0.23 340	0.18 323	0.34 321	0.29 341	0.15 185	0.25 300	0.21 305	0.13 211	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.07 193	0.06 149

RCA-Stereo	0.16 228	0.09 91	0.25 190	0.20 246	0.10 134	0.19 208	0.17 272	0.36 364	0.35 422	0.20 267	0.25 300	0.17 242	0.17 325	0.18 153	0.14 218	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.05 35

NRIStereo	0.18 274	0.11 230	0.35 319	0.23 436	0.11 194	0.24 363	0.20 423	0.29 250	0.26 292	0.26 336	0.25 300	0.25 364	0.18 355	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.08 335

rafts_anoy	0.18 274	0.15 455	0.35 319	0.22 376	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.23 298	0.25 300	0.20 291	0.16 293	0.22 253	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.12 563	0.09 368	0.08 335

iRaftStereo_RVC	0.16 228	0.12 292	0.26 200	0.21 304	0.11 194	0.20 251	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.20 267	0.25 300	0.18 256	0.12 161	0.20 207	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.08 279	0.07 249

s12784h	0.17 249	0.09 91	0.26 200	0.18 110	0.07 3	0.32 509	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.23 298	0.25 300	0.18 256	0.17 325	0.25 309	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.05 35

S0	0.18 274	0.13 362	0.21 134	0.23 436	0.11 194	0.33 520	0.26 562	0.27 209	0.21 203	0.21 281	0.26 311	0.20 291	0.16 293	0.19 183	0.17 313	0.12 543	0.11 578	0.14 593	0.14 606	0.10 440	0.07 249

HLf8	0.19 323	0.16 484	0.55 533	0.15 7	0.12 271	0.24 363	0.14 115	0.40 408	0.31 371	0.20 267	0.26 311	0.18 256	0.15 268	0.35 435	0.17 313	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

TestStereo-Hl	0.18 274	0.11 230	0.31 270	0.17 57	0.10 134	0.22 317	0.16 219	0.36 364	0.29 341	0.23 298	0.26 311	0.22 317	0.19 371	0.38 453	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.07 249

AIO-test1	0.19 323	0.14 416	0.41 414	0.27 594	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.39 395	0.36 435	0.17 233	0.26 311	0.18 256	0.13 211	0.28 363	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.06 106	0.09 408

plain	0.17 249	0.13 362	0.43 437	0.21 304	0.13 354	0.16 106	0.17 272	0.27 209	0.22 222	0.16 214	0.26 311	0.13 154	0.16 293	0.27 348	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.07 249

MIF-Stereo (partial)	0.16 228	0.10 150	0.34 308	0.21 304	0.15 466	0.15 62	0.13 80	0.28 233	0.25 280	0.17 233	0.26 311	0.15 208	0.16 293	0.25 309	0.17 313	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.08 335

CRE-IMP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.11 194	0.24 363	0.17 272	0.29 250	0.21 203	0.27 346	0.26 311	0.24 354	0.17 325	0.23 263	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.10 440	0.10 467

XX-TBD	0.15 212	0.18 519	0.28 230	0.22 376	0.10 134	0.22 317	0.15 169	0.22 111	0.27 303	0.22 290	0.26 311	0.14 186	0.12 161	0.16 106	0.13 180	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 149

RALAANet	0.19 323	0.18 519	0.37 348	0.23 436	0.14 405	0.23 340	0.13 80	0.37 375	0.29 341	0.28 359	0.26 311	0.25 364	0.15 268	0.26 328	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.06 149

SE	0.16 228	0.14 416	0.19 102	0.21 304	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.28 233	0.20 181	0.20 267	0.27 320	0.15 208	0.17 325	0.15 76	0.14 218	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.08 335

SMOE	0.17 249	0.11 230	0.21 134	0.20 246	0.09 60	0.26 407	0.21 454	0.30 270	0.23 248	0.21 281	0.27 320	0.21 305	0.17 325	0.18 153	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.12 544	0.07 244	0.11 489	0.07 249

FSD					0.24 636	0.27 418	0.27 569	0.31 282	0.29 341	0.26 336	0.27 320	0.28 412	0.27 491	0.28 363	0.26 504	0.23 657	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.25 655

PAM	0.23 419	0.10 150	0.63 570	0.22 376	0.15 466	0.34 534	0.21 454	0.37 375	0.22 222	0.31 438	0.27 320	0.55 623	0.26 472	0.26 328	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.09 408

Any-RAFT	0.17 249	0.08 44	0.31 270	0.19 169	0.10 134	0.29 460	0.16 219	0.42 436	0.30 357	0.24 313	0.27 320	0.27 396	0.16 293	0.21 233	0.12 121	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

IPLGR	0.21 365	0.13 362	0.61 559	0.21 304	0.11 194	0.25 383	0.18 323	0.41 422	0.37 446	0.28 359	0.27 320	0.21 305	0.19 371	0.37 447	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

DeepStereo_RVC	0.18 274	0.11 230	0.40 391	0.21 304	0.11 194	0.19 208	0.16 219	0.28 233	0.22 222	0.27 346	0.27 320	0.23 339	0.28 508	0.24 279	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.10 467

Anonymous3	0.23 419	0.18 519	0.63 570	0.27 594	0.18 545	0.41 588	0.23 509	0.43 450	0.35 422	0.23 298	0.27 320	0.20 291	0.18 355	0.27 348	0.18 342	0.12 543	0.11 578	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.12 529

SME	0.21 365	0.20 548	0.29 244	0.23 436	0.11 194	0.36 554	0.17 272	0.37 375	0.29 341	0.24 313	0.28 328	0.19 276	0.21 391	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.08 335

GGDA	0.18 274	0.14 416	0.33 296	0.17 57	0.10 134	0.20 251	0.16 219	0.33 309	0.31 371	0.22 290	0.28 328	0.19 276	0.16 293	0.38 453	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

xyz-stereo-finetune2	0.17 249	0.11 230	0.26 200	0.16 26	0.09 60	0.27 418	0.19 371	0.27 209	0.20 181	0.22 290	0.28 328	0.21 305	0.22 408	0.37 447	0.22 447	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.06 106	0.07 249

PAM_32	0.23 419	0.10 150	0.63 570	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.19 371	0.36 364	0.23 248	0.29 388	0.28 328	0.56 627	0.28 508	0.27 348	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.09 408

UGAM-zero	0.23 419	0.10 150	0.54 526	0.19 169	0.13 354	0.21 285	0.14 115	0.44 458	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.51 606	0.33 564	0.65 590	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.08 329	0.06 106	0.07 249

knoymous	0.17 249	0.09 91	0.32 279	0.17 57	0.11 194	0.21 285	0.17 272	0.32 294	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.27 396	0.16 293	0.23 263	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.06 159	0.09 368	0.09 408

qqq	0.20 344	0.12 292	0.31 270	0.20 246	0.11 194	0.23 340	0.19 371	0.41 422	0.27 303	0.24 313	0.28 328	0.28 412	0.24 440	0.34 426	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.09 368	0.09 408

UDGNet	0.23 419	0.31 637	0.38 367	0.24 492	0.14 405	0.24 363	0.18 323	0.32 294	0.43 517	0.29 388	0.28 328	0.24 354	0.19 371	0.29 382	0.20 399	0.15 604	0.07 393	0.21 650	0.11 524	0.14 566	0.10 467

dd	0.22 402	0.26 606	0.40 391	0.22 376	0.12 271	0.25 383	0.21 454	0.32 294	0.44 532	0.29 388	0.28 328	0.25 364	0.16 293	0.30 398	0.25 490	0.12 543	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

ROB_FTStereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

HUI-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.28 328	0.25 364	0.17 325	0.22 253	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

cross-raft	0.17 249	0.12 292	0.41 414	0.23 436	0.10 134	0.20 251	0.24 531	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.28 328	0.29 423	0.15 268	0.17 124	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.05 35

raft+_RVC	0.18 274	0.14 416	0.32 279	0.21 304	0.15 466	0.21 285	0.16 219	0.38 383	0.34 406	0.21 281	0.28 328	0.20 291	0.15 268	0.24 279	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.08 335

ARAFT	0.24 450	0.21 563	0.78 611	0.22 376	0.12 271	0.29 460	0.24 531	0.43 450	0.32 382	0.33 473	0.28 328	0.28 412	0.19 371	0.49 496	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.09 368	0.06 149

Weightmod	0.16 228	0.12 292	0.19 102	0.20 246	0.10 134	0.24 363	0.17 272	0.25 171	0.21 203	0.18 252	0.29 342	0.19 276	0.15 268	0.27 348	0.16 281	0.09 406	0.10 553	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

HLF11	0.19 323	0.14 416	0.54 526	0.15 7	0.12 271	0.21 285	0.12 40	0.37 375	0.24 265	0.20 267	0.29 342	0.18 256	0.18 355	0.37 447	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 279	0.09 408

TestStereo_HL2	0.18 274	0.14 416	0.34 308	0.17 57	0.11 194	0.20 251	0.15 169	0.33 309	0.29 341	0.22 290	0.29 342	0.19 276	0.17 325	0.39 458	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 279	0.08 335

AIO-test2	0.20 344	0.20 548	0.36 339	0.26 566	0.15 466	0.22 317	0.16 219	0.42 436	0.42 509	0.16 214	0.29 342	0.15 208	0.11 126	0.26 328	0.13 180	0.18 643	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.07 193	0.07 249

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 419	0.13 362	0.83 631	0.20 246	0.21 599	0.23 340	0.17 272	0.48 501	0.27 303	0.23 298	0.29 342	0.39 521	0.23 422	0.25 309	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.11 524	0.11 489	0.10 467

RAFT-Test	0.17 249	0.10 150	0.38 367	0.19 169	0.12 271	0.25 383	0.17 272	0.33 309	0.23 248	0.23 298	0.29 342	0.27 396	0.14 248	0.20 207	0.14 218	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.06 106	0.06 149

x	0.19 323	0.11 230	0.29 244	0.20 246	0.11 194	0.26 407	0.18 323	0.41 422	0.29 341	0.25 323	0.29 342	0.28 412	0.24 440	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

GwcNet-ADL	0.22 402	0.14 416	0.58 548	0.24 492	0.13 354	0.22 317	0.23 509	0.49 511	0.40 489	0.27 346	0.29 342	0.30 440	0.20 382	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

Patchmatch Stereo++	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335
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
PSM-adaLoss	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

ROB_FTStereo_v2	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.16 219	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

iGMRVC	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

iRAFT	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.14 115	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.17 325	0.26 328	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

RAFT-IKP	0.18 274	0.12 292	0.37 348	0.22 376	0.10 134	0.18 173	0.15 169	0.29 250	0.22 222	0.28 359	0.29 342	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.16 281	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

RALCasStereoNet	0.18 274	0.15 455	0.33 296	0.21 304	0.14 405	0.21 285	0.18 323	0.31 282	0.25 280	0.21 281	0.29 342	0.22 317	0.15 268	0.27 348	0.17 313	0.08 302	0.10 553	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.09 408

111	0.20 344	0.17 504	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.24 363	0.17 272	0.41 422	0.45 544	0.23 298	0.29 342	0.29 423	0.21 391	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

IGEV_i1	0.21 365	0.11 230	0.43 437	0.22 376	0.11 194	0.31 496	0.19 371	0.43 450	0.30 357	0.29 388	0.30 358	0.31 449	0.20 382	0.33 419	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.08 335

Anonymous_2	0.37 597	0.21 563	0.47 475	0.20 246	0.21 599	0.42 595	0.26 562	0.38 383	0.29 341	0.33 473	0.30 358	0.44 567	0.38 595	0.36 444	0.29 527	0.26 669	0.29 687	0.44 690	1.41 728	0.34 679	0.21 648

DCANet-4	0.19 323	0.10 150	0.52 519	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.36 364	0.39 471	0.29 388	0.30 358	0.17 242	0.22 408	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

fff	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

OMP-Stereo	0.23 419	0.14 416	0.35 319	0.29 618	0.13 354	0.21 285	0.16 219	0.37 375	0.33 396	0.34 493	0.30 358	0.34 476	0.19 371	0.70 604	0.24 480	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

NF-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

OCTAStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

RE-Stereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

TVStereo	0.20 344	0.10 150	0.35 319	0.24 492	0.12 271	0.21 285	0.18 323	0.38 383	0.32 382	0.28 359	0.30 358	0.22 317	0.16 293	0.51 505	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.13 549

IRAFT_RVC	0.22 402	0.12 292	0.39 383	0.26 566	0.11 194	0.18 173	0.24 531	0.40 408	0.37 446	0.31 438	0.30 358	0.29 423	0.24 440	0.55 527	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

CREStereo++_RVC	0.15 212	0.08 44	0.26 200	0.17 57	0.11 194	0.18 173	0.13 80	0.22 111	0.30 357	0.21 281	0.30 358	0.13 154	0.11 126	0.16 106	0.15 254	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 616	0.06 106	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 212	0.09 91	0.28 230	0.16 26	0.08 29	0.25 383	0.14 115	0.23 134	0.28 322	0.24 313	0.30 358	0.16 230	0.12 161	0.17 124	0.13 180	0.08 302	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 249

csc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

cscssc	0.19 323	0.13 362	0.40 391	0.18 110	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.35 345	0.43 517	0.29 388	0.30 358	0.18 256	0.28 508	0.20 207	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.05 7	0.07 249

RAFT + AFF	0.27 505	0.23 586	0.50 502	0.25 532	0.17 523	0.30 480	0.33 627	0.52 558	0.40 489	0.28 359	0.30 358	0.30 440	0.31 554	0.62 574	0.24 480	0.09 406	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.11 505

S	0.19 323	0.12 292	0.22 151	0.22 376	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.30 270	0.27 303	0.25 323	0.31 373	0.20 291	0.20 382	0.18 153	0.17 313	0.12 543	0.09 520	0.15 609	0.16 628	0.11 489	0.12 529

G2L-ROB	0.23 419	0.15 455	0.41 414	0.19 169	0.12 271	0.27 418	0.21 454	0.47 488	0.33 396	0.34 493	0.31 373	0.41 543	0.22 408	0.49 496	0.26 504	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

DFGA-Net	0.23 419	0.24 590	0.49 491	0.22 376	0.15 466	0.25 383	0.17 272	0.39 395	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.21 305	0.17 325	0.59 555	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

rvit_105_1	0.27 505	0.19 535	0.46 467	0.27 594	0.19 572	0.30 480	0.35 633	0.44 458	0.51 598	0.31 438	0.31 373	0.31 449	0.26 472	0.35 435	0.25 490	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.11 489	0.10 467

test_sample2	0.21 365	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.11 194	0.27 418	0.21 454	0.43 450	0.29 341	0.26 336	0.31 373	0.30 440	0.24 440	0.45 481	0.18 342	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

test_sample1	0.20 344	0.10 150	0.28 230	0.19 169	0.12 271	0.28 438	0.19 371	0.41 422	0.25 280	0.26 336	0.31 373	0.29 423	0.26 472	0.44 478	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.09 408

H2IRNET	0.18 274	0.13 362	0.35 319	0.21 304	0.12 271	0.20 251	0.15 169	0.27 209	0.30 357	0.17 233	0.31 373	0.25 364	0.20 382	0.24 279	0.18 342	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.06 149

ADStereo(finetuned)	0.19 323	0.13 362	0.49 491	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.31 554	0.21 233	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

DCANet	0.18 274	0.13 362	0.40 391	0.19 169	0.09 60	0.19 208	0.18 323	0.34 321	0.39 471	0.29 388	0.31 373	0.18 256	0.23 422	0.20 207	0.19 376	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.05 73	0.06 106	0.07 249

FENet	0.21 365	0.11 230	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.26 407	0.17 272	0.41 422	0.35 422	0.30 420	0.31 373	0.29 423	0.23 422	0.26 328	0.23 468	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

Selective-IGEV-i16pc	0.33 568	0.10 150	1.71 703	0.21 304	0.14 405	0.74 673	0.31 608	0.42 436	0.41 501	0.21 281	0.32 383	0.26 386	0.14 248	0.71 607	0.19 376	0.14 589	0.10 553	0.08 268	0.09 437	0.11 489	0.11 505

Selective-IGEV-i1	0.21 365	0.10 150	0.31 270	0.23 436	0.13 354	0.31 496	0.22 482	0.46 479	0.42 509	0.27 346	0.32 383	0.33 467	0.17 325	0.25 309	0.19 376	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.09 408

FACV-RUCA	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.23 436	0.23 628	0.26 407	0.19 371	0.39 395	0.34 406	0.25 323	0.32 383	0.21 305	0.24 440	0.24 279	0.19 376	0.10 460	0.07 393	0.15 609	0.08 329	0.16 588	0.13 549

ITSA-stereo	0.25 478	0.15 455	0.33 296	0.23 436	0.11 194	0.27 418	0.18 323	0.56 605	0.59 632	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.28 508	0.49 496	0.30 535	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.13 549

LL-Strereo	0.29 536	0.25 595	0.58 548	0.25 532	0.21 599	0.23 340	0.24 531	0.55 589	0.42 509	0.34 493	0.32 383	0.41 543	0.40 606	0.94 670	0.23 468	0.08 302	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.09 368	0.09 408

raft_robust	0.22 402	0.17 504	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.23 340	0.22 482	0.49 511	0.48 577	0.32 460	0.32 383	0.26 386	0.23 422	0.53 518	0.15 254	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.06 149

IPLG	0.21 365	0.15 455	0.53 523	0.21 304	0.12 271	0.28 438	0.17 272	0.42 436	0.30 357	0.33 473	0.32 383	0.15 208	0.17 325	0.50 500	0.21 426	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.07 193	0.06 149

IPLGR_C	0.21 365	0.22 577	0.60 556	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

GMOStereo	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

error version	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

test-v	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

ACRE	0.21 365	0.20 548	0.62 567	0.23 436	0.15 466	0.24 363	0.20 423	0.35 345	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.22 317	0.15 268	0.25 309	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

GANet-ADL	0.21 365	0.12 292	0.45 459	0.23 436	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.46 479	0.35 422	0.25 323	0.32 383	0.32 459	0.19 371	0.24 279	0.20 399	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.10 467

PFNet+	0.20 344	0.10 150	0.37 348	0.21 304	0.12 271	0.17 145	0.19 371	0.29 250	0.34 406	0.33 473	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.32 412	0.17 313	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.12 529

PSM-softLoss	0.21 365	0.10 150	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

KMStereo	0.21 365	0.10 150	0.39 383	0.24 492	0.12 271	0.20 251	0.18 323	0.38 383	0.26 292	0.29 388	0.32 383	0.24 354	0.16 293	0.52 511	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.12 529

PFNet	0.23 419	0.10 150	0.57 543	0.24 492	0.14 405	0.22 317	0.19 371	0.39 395	0.33 396	0.35 510	0.32 383	0.27 396	0.19 371	0.64 583	0.22 447	0.09 406	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.07 249

Pruner-Stereo	0.19 323	0.11 230	0.34 308	0.29 618	0.12 271	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.32 383	0.25 364	0.15 268	0.24 279	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.09 408

test-2	0.18 274	0.14 416	0.30 255	0.22 376	0.12 271	0.20 251	0.27 569	0.26 193	0.28 322	0.31 438	0.32 383	0.26 386	0.17 325	0.15 76	0.12 121	0.07 132	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.05 35

SFCPSM	0.22 402	0.10 150	0.51 512	0.21 304	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.55 589	0.39 471	0.29 388	0.32 383	0.23 339	0.21 391	0.27 348	0.19 376	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.08 335

DMCA	0.22 402	0.14 416	0.36 339	0.22 376	0.14 405	0.27 418	0.20 423	0.43 450	0.38 461	0.31 438	0.32 383	0.33 467	0.24 440	0.24 279	0.28 515	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.11 505

DIP-Stereo	0.18 274	0.12 292	0.33 296	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.12 40	0.42 436	0.25 280	0.27 346	0.32 383	0.21 305	0.17 325	0.25 309	0.20 399	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.07 193	0.08 335
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 344	0.17 504	0.43 437	0.19 169	0.08 29	0.27 418	0.14 115	0.42 436	0.30 357	0.29 388	0.32 383	0.27 396	0.21 391	0.28 363	0.25 490	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.09 368	0.06 149
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
Select-FE	0.23 419	0.14 416	0.78 611	0.22 376	0.18 545	0.22 317	0.13 80	0.43 450	0.26 292	0.28 359	0.33 406	0.39 521	0.29 523	0.27 348	0.19 376	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.13 591	0.08 279	0.12 529

DCVSM-stereo	0.24 450	0.13 362	0.52 519	0.20 246	0.14 405	0.26 407	0.13 80	0.34 321	0.34 406	0.41 583	0.33 406	0.47 582	0.29 523	0.30 398	0.22 447	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.10 483	0.12 530	0.15 585

ACV-stereo	0.29 536	0.18 519	0.79 618	0.23 436	0.16 499	0.47 620	0.19 371	0.36 364	0.34 406	0.29 388	0.33 406	0.67 662	0.42 619	0.54 525	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.11 505

test_sample3	0.23 419	0.12 292	0.43 437	0.19 169	0.12 271	0.32 509	0.20 423	0.50 522	0.34 406	0.31 438	0.33 406	0.29 423	0.22 408	0.53 518	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

CIPLG	0.21 365	0.21 563	0.55 533	0.23 436	0.15 466	0.25 383	0.20 423	0.35 345	0.29 341	0.31 438	0.33 406	0.22 317	0.15 268	0.26 328	0.20 399	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335

PSMNet-ADL	0.25 478	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.14 405	0.31 496	0.22 482	0.44 458	0.36 435	0.27 346	0.33 406	0.41 543	0.28 508	0.61 566	0.29 527	0.11 503	0.09 520	0.09 366	0.11 524	0.10 440	0.10 467

SST-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.24 265	0.34 493	0.33 406	0.29 423	0.25 462	0.56 538	0.17 313	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.07 249

RAFT_R40	0.21 365	0.10 150	0.37 348	0.24 492	0.13 354	0.18 173	0.18 323	0.31 282	0.29 341	0.33 473	0.33 406	0.30 440	0.24 440	0.55 527	0.18 342	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.08 329	0.08 279	0.07 249

RAFT	0.21 365	0.17 504	0.32 279	0.24 492	0.12 271	0.25 383	0.27 569	0.35 345	0.28 322	0.33 473	0.33 406	0.38 509	0.22 408	0.29 382	0.17 313	0.08 302	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.10 440	0.06 149

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 249	0.14 416	0.32 279	0.20 246	0.09 60	0.19 208	0.17 272	0.32 294	0.30 357	0.25 323	0.33 406	0.20 291	0.17 325	0.19 183	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.07 166	0.07 244	0.07 193	0.05 35

GCST	0.47 640	0.60 689	0.57 543	1.04 714	0.48 688	0.38 569	0.11 26	0.40 408	0.32 382	0.41 583	0.34 416	0.29 423	0.17 325	0.46 484	0.19 376	0.69 704	0.42 699	0.79 709	0.62 712	0.62 697	0.46 694

DualNet (step1)	0.28 525	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.23 657	0.09 520	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

test_sample9	0.42 621	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

test_sample7	0.25 478	0.15 455	0.35 319	0.20 246	0.14 405	0.28 438	0.21 454	0.51 539	0.38 461	0.37 534	0.34 416	0.37 501	0.30 537	0.39 458	0.23 468	0.14 589	0.09 520	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

gwcnet-sp	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

scenet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

CASS	0.21 365	0.15 455	0.32 279	0.26 566	0.11 194	0.28 438	0.19 371	0.39 395	0.30 357	0.32 460	0.34 416	0.25 364	0.24 440	0.25 309	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.11 489	0.11 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 450	0.13 362	0.63 570	0.22 376	0.14 405	0.34 534	0.22 482	0.44 458	0.39 471	0.35 510	0.34 416	0.27 396	0.27 491	0.35 435	0.25 490	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.09 368	0.09 408

DisPM	0.19 323	0.10 150	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.18 173	0.20 423	0.29 250	0.29 341	0.33 473	0.34 416	0.23 339	0.16 293	0.33 419	0.16 281	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.11 505

TestStereo	0.21 365	0.19 535	0.40 391	0.25 532	0.10 134	0.22 317	0.21 454	0.31 282	0.31 371	0.23 298	0.34 416	0.22 317	0.18 355	0.62 574	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.10 447	0.07 244	0.11 489	0.06 149

BEATNet_4x	0.22 402	0.18 519	0.47 475	0.22 376	0.10 134	0.28 438	0.14 115	0.46 479	0.32 382	0.31 438	0.34 416	0.31 449	0.25 462	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.06 159	0.10 440	0.08 335

CoDeX	0.23 419	0.12 292	0.46 467	0.21 304	0.14 405	0.29 460	0.21 454	0.53 570	0.41 501	0.29 388	0.35 427	0.29 423	0.22 408	0.48 491	0.19 376	0.09 406	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.07 249

MIM_Stereo	0.18 274	0.12 292	0.38 367	0.20 246	0.11 194	0.17 145	0.14 115	0.35 345	0.25 280	0.27 346	0.35 427	0.23 339	0.13 211	0.27 348	0.16 281	0.06 49	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.06 149

ToySt	0.24 450	0.16 484	0.48 485	0.21 304	0.13 354	0.29 460	0.29 592	0.39 395	0.39 471	0.27 346	0.35 427	0.39 521	0.31 554	0.31 405	0.29 527	0.08 302	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

BUS	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.43 604	0.17 272	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.32 459	0.20 382	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

BSDual-CNN	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.25 532	0.14 405	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.34 406	0.34 493	0.35 427	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

hknet	0.25 478	0.14 416	0.40 391	0.25 532	0.15 466	0.35 549	0.21 454	0.56 605	0.37 446	0.34 493	0.35 427	0.43 556	0.27 491	0.37 447	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.09 368	0.09 408

LCNet	0.21 365	0.11 230	0.29 244	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.19 371	0.34 321	0.26 292	0.28 359	0.35 427	0.26 386	0.30 537	0.35 435	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.13 548	0.22 654

AAGNet	0.33 568	0.11 230	0.37 348	0.25 532	0.16 499	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.35 510	0.35 427	0.27 396	0.30 537	0.44 478	2.66 724	0.08 302	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.08 279	0.06 149

HCRNet	0.24 450	0.25 595	0.33 296	0.34 649	0.16 499	0.27 418	0.18 323	0.43 450	0.35 422	0.30 420	0.35 427	0.32 459	0.22 408	0.44 478	0.20 399	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.10 440	0.09 408

UCFNet_RVC	0.24 450	0.16 484	0.34 308	0.18 110	0.15 466	0.33 520	0.16 219	0.46 479	0.35 422	0.29 388	0.35 427	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.22 447	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.14 606	0.13 548	0.12 529

MyStereo8	0.22 402	0.15 455	0.63 570	0.21 304	0.17 523	0.31 496	0.16 219	0.36 364	0.32 382	0.28 359	0.36 437	0.25 364	0.18 355	0.25 309	0.28 515	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.12 529

PCWNet_CMD	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.10 447	0.08 329	0.11 489	0.09 408

CBFPSM	0.27 505	0.16 484	0.67 586	0.20 246	0.14 405	0.38 569	0.25 548	0.40 408	0.36 435	0.33 473	0.36 437	0.56 627	0.38 595	0.32 412	0.38 574	0.08 302	0.08 483	0.07 166	0.08 329	0.09 368	0.11 505

ssnet_v2	0.28 525	0.16 484	0.44 447	0.22 376	0.15 466	0.40 584	0.30 603	0.57 615	0.46 562	0.38 549	0.36 437	0.47 582	0.29 523	0.38 453	0.39 582	0.13 564	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.11 505

GES	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.14 405	0.27 418	0.19 371	0.49 511	0.33 396	0.30 420	0.36 437	0.25 364	0.23 422	0.29 382	0.22 447	0.10 460	0.08 483	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.11 505

ac_64	0.27 505	0.13 362	0.41 414	0.24 492	0.17 523	0.36 554	0.22 482	0.46 479	0.33 396	0.35 510	0.36 437	0.52 612	0.30 537	0.62 574	0.32 548	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

FADNet	0.32 559	0.36 650	0.74 608	0.23 436	0.22 615	0.37 561	0.19 371	0.53 570	0.48 577	0.32 460	0.36 437	0.43 556	0.32 561	0.64 583	0.25 490	0.16 620	0.16 643	0.14 593	0.16 628	0.24 653	0.19 627

MSMDNet	0.23 419	0.13 362	0.48 485	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.16 219	0.46 479	0.46 562	0.29 388	0.36 437	0.37 501	0.24 440	0.28 363	0.20 399	0.09 406	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.09 408

NOSS_ROB	0.31 550	0.20 548	0.35 319	0.24 492	0.16 499	0.32 509	0.19 371	0.52 558	0.48 577	0.33 473	0.36 437	0.42 552	0.28 508	0.93 668	0.24 480	0.19 649	0.20 666	0.24 659	0.22 661	0.17 605	0.17 607

Lsterematch	0.18 274	0.13 362	0.33 296	0.19 169	0.10 134	0.23 340	0.17 272	0.25 171	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.24 354	0.21 391	0.23 263	0.22 447	0.08 302	0.05 39	0.08 268	0.06 159	0.08 279	0.07 249

G2L-Stereo_test	0.24 450	0.16 484	0.38 367	0.19 169	0.13 354	0.27 418	0.24 531	0.49 511	0.38 461	0.37 534	0.37 446	0.40 536	0.24 440	0.52 511	0.28 515	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.09 368	0.08 335

G2L-Stereo	0.25 478	0.16 484	0.47 475	0.22 376	0.14 405	0.25 383	0.18 323	0.46 479	0.35 422	0.33 473	0.37 446	0.40 536	0.22 408	0.60 559	0.30 535	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.09 368	0.09 408

rvit_stereo_0075_2	0.24 450	0.17 504	0.50 502	0.26 566	0.22 615	0.22 317	0.15 169	0.40 408	0.35 422	0.27 346	0.37 446	0.29 423	0.20 382	0.28 363	0.19 376	0.17 632	0.12 598	0.19 644	0.12 563	0.13 548	0.13 549

test_sample4	0.24 450	0.13 362	0.43 437	0.20 246	0.12 271	0.32 509	0.21 454	0.51 539	0.34 406	0.31 438	0.37 446	0.28 412	0.23 422	0.53 518	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

GASNet	0.36 587	0.46 671	0.88 643	0.34 649	0.23 628	0.35 549	0.22 482	0.60 639	0.53 612	0.40 574	0.37 446	0.45 572	0.30 537	0.79 639	0.35 564	0.15 604	0.10 553	0.14 593	0.14 606	0.22 646	0.12 529

NINENet	0.25 478	0.15 455	0.37 348	0.23 436	0.16 499	0.43 604	0.17 272	0.60 639	0.46 562	0.32 460	0.37 446	0.32 459	0.20 382	0.42 472	0.21 426	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.08 329	0.11 489	0.10 467

iRaft-Stereo_5w	0.23 419	0.18 519	0.44 447	0.22 376	0.13 354	0.19 208	0.19 371	0.37 375	0.32 382	0.28 359	0.37 446	0.34 476	0.23 422	0.65 590	0.27 510	0.06 49	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.09 368	0.08 335

IIG-Stereo	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.29 618	0.12 271	0.23 340	0.14 115	0.38 383	0.31 371	0.34 493	0.37 446	0.33 467	0.21 391	0.70 604	0.26 504	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.07 244	0.07 193	0.06 149

CFNet_pseudo	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.19 169	0.13 354	0.26 407	0.16 219	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

AFF-stereo	0.18 274	0.15 455	0.32 279	0.21 304	0.10 134	0.18 173	0.18 323	0.33 309	0.27 303	0.25 323	0.37 446	0.25 364	0.17 325	0.24 279	0.15 254	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

UPFNet	0.25 478	0.12 292	0.38 367	0.24 492	0.19 572	0.37 561	0.28 585	0.48 501	0.38 461	0.34 493	0.37 446	0.37 501	0.28 508	0.39 458	0.33 555	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.08 335

DSFCA	0.27 505	0.13 362	0.36 339	0.20 246	0.17 523	0.38 569	0.31 608	0.47 488	0.43 517	0.43 599	0.37 446	0.39 521	0.29 523	0.52 511	0.32 548	0.12 543	0.10 553	0.10 447	0.11 524	0.11 489	0.10 467

DMCA-RVC	0.27 505	0.21 563	0.61 559	0.28 615	0.17 523	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.35 422	0.40 574	0.37 446	0.39 521	0.36 582	0.43 474	0.30 535	0.13 564	0.10 553	0.15 609	0.11 524	0.13 548	0.10 467

ccs_rob	0.23 419	0.13 362	0.47 475	0.20 246	0.13 354	0.26 407	0.17 272	0.44 458	0.44 532	0.29 388	0.37 446	0.38 509	0.23 422	0.29 382	0.21 426	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.08 329	0.11 489	0.09 408

TestStereo_HL3	0.21 365	0.13 362	0.77 610	0.17 57	0.11 194	0.23 340	0.16 219	0.34 321	0.20 181	0.27 346	0.38 461	0.23 339	0.19 371	0.41 468	0.14 218	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.07 193	0.08 335

test_sample8	0.49 646	0.19 535	0.50 502	0.18 110	0.16 499	0.34 534	0.20 423	0.55 589	0.34 406	0.62 658	0.38 461	1.15 693	0.67 674	0.66 594	0.91 675	0.23 657	1.82 729	0.28 670	0.24 665	0.18 619	0.16 594

mmm	0.21 365	0.12 292	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.28 438	0.21 454	0.41 422	0.27 303	0.29 388	0.38 461	0.29 423	0.24 440	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.09 437	0.10 440	0.09 408

RAFT+CT+SA	0.21 365	0.18 519	0.33 296	0.25 532	0.18 545	0.23 340	0.29 592	0.40 408	0.36 435	0.24 313	0.38 461	0.18 256	0.16 293	0.32 412	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.12 563	0.09 368	0.09 408

psmg	0.23 419	0.12 292	0.28 230	0.21 304	0.14 405	0.35 549	0.23 509	0.51 539	0.34 406	0.35 510	0.38 461	0.38 509	0.24 440	0.26 328	0.21 426	0.10 460	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.09 368	0.08 335

ADLNet2	0.30 543	0.17 504	0.72 603	0.23 436	0.17 523	0.36 554	0.24 531	0.52 558	0.51 598	0.32 460	0.38 461	0.45 572	0.30 537	0.69 601	0.35 564	0.10 460	0.08 483	0.09 366	0.09 437	0.12 530	0.10 467

GEStereo_RVC	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.27 594	0.16 499	0.33 520	0.25 548	0.56 605	0.54 616	0.34 493	0.38 461	0.34 476	0.25 462	0.51 505	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.09 366	0.08 329	0.11 489	0.11 505

FADNet-RVC-Resample	0.29 536	0.25 595	0.93 651	0.26 566	0.16 499	0.32 509	0.21 454	0.47 488	0.39 471	0.35 510	0.38 461	0.33 467	0.27 491	0.53 518	0.24 480	0.10 460	0.10 553	0.14 593	0.13 591	0.13 548	0.16 594

FADNet_RVC	0.30 543	0.28 616	0.83 631	0.23 436	0.15 466	0.30 480	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.30 420	0.38 461	0.30 440	0.27 491	0.52 511	0.31 543	0.14 589	0.14 620	0.14 593	0.16 628	0.21 639	0.23 661

RYNet	0.37 597	0.18 519	0.59 554	0.25 532	0.28 655	0.61 658	0.32 616	0.59 630	0.59 632	0.41 583	0.38 461	0.57 632	0.39 601	0.87 656	0.53 631	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.18 619	0.18 620

AdaStereo	0.24 450	0.16 484	0.37 348	0.24 492	0.12 271	0.32 509	0.17 272	0.54 579	0.42 509	0.33 473	0.38 461	0.35 490	0.21 391	0.30 398	0.22 447	0.14 589	0.06 252	0.13 566	0.08 329	0.11 489	0.08 335
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.
NVstereo2D	0.31 550	0.16 484	0.54 526	0.24 492	0.22 615	0.42 595	0.28 585	0.58 624	0.56 625	0.28 359	0.38 461	0.40 536	0.30 537	0.71 607	0.28 515	0.13 564	0.08 483	0.13 566	0.10 483	0.19 627	0.16 594

DeepPruner_ROB	0.26 496	0.19 535	0.44 447	0.21 304	0.16 499	0.30 480	0.21 454	0.52 558	0.32 382	0.35 510	0.38 461	0.39 521	0.26 472	0.42 472	0.24 480	0.15 604	0.11 578	0.11 505	0.11 524	0.14 566	0.13 549

HSM	0.28 525	0.16 484	0.35 319	0.20 246	0.15 466	0.33 520	0.19 371	0.53 570	0.37 446	0.36 526	0.38 461	0.67 662	0.31 554	0.89 661	0.23 468	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.08 335

DStereoRT	0.35 582	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.42 595	0.19 371	0.48 501	0.39 471	0.30 420	0.39 475	0.24 354	0.39 601	0.64 583	0.30 535	0.08 302	0.07 393	1.54 727	0.41 694	0.08 279	0.11 505

fast-iter	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

CoSv	0.20 344	0.13 362	0.33 296	0.18 110	0.15 466	0.17 145	0.16 219	0.34 321	0.21 203	0.37 534	0.39 475	0.36 495	0.24 440	0.29 382	0.21 426	0.06 49	0.05 39	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.07 249

DispNO	0.27 505	0.18 519	0.62 567	0.23 436	0.17 523	0.25 383	0.22 482	0.45 468	0.41 501	0.32 460	0.39 475	0.38 509	0.27 491	0.77 635	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.08 335

TestStereo1	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

SA-5K	0.21 365	0.16 484	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.26 407	0.27 569	0.40 408	0.36 435	0.29 388	0.39 475	0.22 317	0.21 391	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.07 249

PSM-AAD	0.25 478	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.26 407	0.38 648	0.34 321	0.28 322	0.35 510	0.39 475	0.28 412	0.79 684	0.30 398	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.12 544	0.11 524	0.08 279	0.21 648

UNet	0.28 525	0.14 416	0.69 592	0.23 436	0.20 591	0.44 606	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.43 556	0.33 564	0.40 466	0.31 543	0.09 406	0.07 393	0.10 447	0.08 329	0.10 440	0.08 335

GANet-RSSM	0.24 450	0.14 416	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.21 454	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.39 475	0.39 521	0.28 508	0.58 549	0.23 468	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.09 408

FADNet-RVC	0.31 550	0.35 647	0.78 611	0.25 532	0.20 591	0.33 520	0.20 423	0.49 511	0.40 489	0.34 493	0.39 475	0.41 543	0.29 523	0.63 581	0.31 543	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.15 616	0.19 627	0.19 627

StereoDRNet	0.32 559	0.22 577	0.61 559	0.27 594	0.21 599	0.42 595	0.30 603	0.61 643	0.48 577	0.46 614	0.39 475	0.48 588	0.30 537	0.57 542	0.40 589	0.11 503	0.09 520	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.10 467

IER	0.23 419	0.12 292	0.39 383	0.20 246	0.14 405	0.31 496	0.19 371	0.42 436	0.36 435	0.33 473	0.40 486	0.32 459	0.33 564	0.29 382	0.22 447	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.08 335

test_5	0.23 419	0.19 535	0.38 367	0.26 566	0.18 545	0.25 383	0.29 592	0.40 408	0.37 446	0.29 388	0.40 486	0.25 364	0.22 408	0.34 426	0.18 342	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.10 467

AASNet	0.27 505	0.19 535	0.49 491	0.26 566	0.17 523	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.48 577	0.35 510	0.40 486	0.32 459	0.25 462	0.28 363	0.34 560	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.08 329	0.13 548	0.11 505

LMCR-Stereo	0.26 496	0.18 519	0.49 491	0.28 615	0.14 405	0.36 554	0.23 509	0.54 579	0.34 406	0.39 564	0.40 486	0.29 423	0.29 523	0.37 447	0.27 510	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.13 548	0.09 408

psm_up	0.29 536	0.16 484	0.41 414	0.26 566	0.17 523	0.32 509	0.26 562	0.55 589	0.43 517	0.36 526	0.40 486	0.45 572	0.37 591	0.58 549	0.30 535	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.10 440	0.10 467

CFNet-ft	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

CFNet	0.27 505	0.20 548	0.44 447	0.22 376	0.14 405	0.33 520	0.14 115	0.51 539	0.45 544	0.30 420	0.40 486	0.38 509	0.27 491	0.76 629	0.25 490	0.09 406	0.07 393	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.08 335

CFNet_RVC	0.24 450	0.15 455	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.30 480	0.21 454	0.39 395	0.36 435	0.28 359	0.40 486	0.43 556	0.25 462	0.47 488	0.24 480	0.12 543	0.07 393	0.12 544	0.11 524	0.12 530	0.09 408

RT-IGEV	0.25 478	0.10 150	0.48 485	0.22 376	0.14 405	0.31 496	0.28 585	0.53 570	0.39 471	0.36 526	0.41 494	0.44 567	0.30 537	0.28 363	0.27 510	0.09 406	0.07 393	0.08 268	0.09 437	0.09 368	0.10 467

DDVS	0.25 478	0.15 455	0.39 383	0.24 492	0.17 523	0.34 534	0.21 454	0.41 422	0.30 357	0.33 473	0.41 494	0.48 588	0.21 391	0.52 511	0.27 510	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.14 573

test_sample5	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.32 460	0.41 494	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

SMFormer	0.25 478	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

tta	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.28 515	0.10 460	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.08 279	0.07 249

qqq1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

fff1	0.24 450	0.12 292	0.40 391	0.19 169	0.10 134	0.27 418	0.19 371	0.51 539	0.45 544	0.34 493	0.41 494	0.31 449	0.26 472	0.58 549	0.16 281	0.10 460	0.07 393	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

1111x	0.32 559	0.11 230	0.40 391	0.22 376	0.11 194	0.32 509	0.26 562	0.59 630	0.43 517	0.31 438	0.41 494	0.39 521	0.28 508	0.76 629	1.37 703	0.09 406	0.08 483	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

CRFU-Net	0.28 525	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.15 466	0.45 612	0.23 509	0.50 522	0.30 357	0.43 599	0.41 494	0.48 588	0.46 633	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.08 329	0.10 440	0.10 467

XX-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.83 631	0.26 566	0.17 523	0.23 340	0.13 80	0.40 408	0.18 132	0.20 267	0.41 494	0.31 449	0.10 85	0.32 412	0.12 121	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.05 35

ADLNet	0.28 525	0.15 455	0.42 424	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.23 509	0.53 570	0.43 517	0.42 593	0.41 494	0.44 567	0.27 491	0.55 527	0.35 564	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.12 529

MMNet	0.27 505	0.14 416	0.49 491	0.24 492	0.17 523	0.47 620	0.22 482	0.45 468	0.51 598	0.39 564	0.41 494	0.36 495	0.33 564	0.39 458	0.34 560	0.08 302	0.07 393	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.08 335

delet	0.27 505	0.14 416	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.41 588	0.29 592	0.49 511	0.48 577	0.33 473	0.41 494	0.37 501	0.30 537	0.48 491	0.34 560	0.09 406	0.09 520	0.11 505	0.12 563	0.08 279	0.08 335

ACVNet	0.23 419	0.13 362	0.35 319	0.18 110	0.15 466	0.27 418	0.23 509	0.39 395	0.44 532	0.28 359	0.41 494	0.38 509	0.26 472	0.27 348	0.32 548	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.07 249

acv_ft	0.25 478	0.13 362	0.40 391	0.23 436	0.19 572	0.34 534	0.21 454	0.45 468	0.44 532	0.38 549	0.41 494	0.38 509	0.27 491	0.27 348	0.35 564	0.08 302	0.07 393	0.08 268	0.07 244	0.11 489	0.07 249

STTStereo	0.28 525	0.20 548	0.61 559	0.25 532	0.17 523	0.29 460	0.24 531	0.47 488	0.39 471	0.39 564	0.41 494	0.44 567	0.28 508	0.40 466	0.28 515	0.13 564	0.12 598	0.13 566	0.16 628	0.12 530	0.11 505

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 505	0.21 563	0.59 554	0.25 532	0.18 545	0.29 460	0.22 482	0.50 522	0.40 489	0.38 549	0.41 494	0.43 556	0.27 491	0.43 474	0.29 527	0.11 503	0.08 483	0.10 447	0.10 483	0.10 440	0.11 505
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.26 496	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.15 466	0.31 496	0.20 423	0.49 511	0.42 509	0.35 510	0.42 511	0.45 572	0.27 491	0.55 527	0.33 555	0.10 460	0.06 252	0.07 166	0.07 244	0.10 440	0.10 467

UGAM	0.26 496	0.14 416	0.45 459	0.25 532	0.12 271	0.23 340	0.25 548	0.32 294	0.41 501	0.31 438	0.42 511	0.41 543	0.22 408	0.92 666	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.14 593	0.12 563	0.10 440	0.07 249

ffm	0.22 402	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.27 348	0.11 48	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

ff1	0.29 536	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.35 345	0.44 532	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.08 302	0.05 39	0.11 505	0.10 483	0.08 279	0.08 335

mmx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

xxx	0.31 550	0.12 292	0.42 424	0.20 246	0.13 354	0.28 438	0.20 423	0.55 589	0.45 544	0.30 420	0.42 511	0.34 476	0.23 422	0.81 647	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.11 505	0.10 483	0.11 489	0.10 467

CFNet_ucs	0.24 450	0.13 362	0.50 502	0.20 246	0.15 466	0.28 438	0.17 272	0.49 511	0.45 544	0.32 460	0.42 511	0.39 521	0.22 408	0.31 405	0.21 426	0.11 503	0.08 483	0.12 544	0.09 437	0.12 530	0.11 505

AACVNet	0.26 496	0.16 484	0.37 348	0.22 376	0.14 405	0.29 460	0.19 371	0.41 422	0.31 371	0.38 549	0.42 511	0.43 556	0.28 508	0.73 615	0.25 490	0.11 503	0.08 483	0.11 505	0.09 437	0.13 548	0.11 505

STrans-v2	0.24 450	0.13 362	0.54 526	0.21 304	0.12 271	0.23 340	0.21 454	0.47 488	0.28 322	0.31 438	0.42 511	0.36 495	0.35 578	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

xxxx	0.34 577	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.37 561	0.20 423	0.58 624	0.38 461	0.29 388	0.42 511	0.38 509	0.24 440	0.46 484	2.20 720	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

cf-r	0.24 450	0.15 455	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.27 418	0.22 482	0.42 436	0.40 489	0.30 420	0.42 511	0.42 552	0.26 472	0.43 474	0.25 490	0.11 503	0.06 252	0.08 268	0.10 483	0.08 279	0.08 335

PA-Net	0.37 597	0.28 616	0.83 631	0.31 635	0.28 655	0.39 578	0.42 662	0.51 539	0.55 622	0.34 493	0.42 511	0.41 543	0.36 582	0.79 639	0.49 620	0.12 543	0.23 677	0.16 621	0.23 663	0.12 530	0.18 620
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 402	0.25 595	0.47 475	0.24 492	0.14 405	0.25 383	0.12 40	0.40 408	0.33 396	0.29 388	0.42 511	0.22 317	0.20 382	0.33 419	0.19 376	0.07 132	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.11 489	0.07 249

test_sample6	0.25 478	0.13 362	0.41 414	0.21 304	0.11 194	0.30 480	0.22 482	0.51 539	0.35 422	0.33 473	0.43 524	0.30 440	0.24 440	0.57 542	0.22 447	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.10 483	0.11 489	0.10 467

DualNet	0.24 450	0.13 362	0.42 424	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.21 454	0.50 522	0.34 406	0.33 473	0.43 524	0.29 423	0.23 422	0.55 527	0.21 426	0.10 460	0.07 393	0.10 447	0.09 437	0.11 489	0.10 467

GMStereo_Zeroshot	0.24 450	0.21 563	0.45 459	0.26 566	0.13 354	0.28 438	0.15 169	0.39 395	0.35 422	0.37 534	0.43 524	0.40 536	0.17 325	0.34 426	0.20 399	0.12 543	0.07 393	0.13 566	0.07 244	0.16 588	0.09 408

CSP-Net	0.27 505	0.15 455	0.30 255	0.21 304	0.14 405	0.44 606	0.24 531	0.50 522	0.40 489	0.41 583	0.43 524	0.42 552	0.26 472	0.66 594	0.28 515	0.12 543	0.08 483	0.08 268	0.08 329	0.10 440	0.09 408

TransformOpticalFlow	0.24 450	0.13 362	0.56 540	0.23 436	0.11 194	0.21 285	0.19 371	0.40 408	0.32 382	0.30 420	0.43 524	0.36 495	0.31 554	0.61 566	0.20 399	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.07 249

ICVP	0.23 419	0.13 362	0.44 447	0.26 566	0.14 405	0.29 460	0.25 548	0.45 468	0.33 396	0.29 388	0.43 524	0.35 490	0.25 462	0.26 328	0.23 468	0.12 543	0.09 520	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.10 467
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 525	0.14 416	0.44 447	0.22 376	0.18 545	0.32 509	0.19 371	0.48 501	0.38 461	0.29 388	0.43 524	0.47 582	0.37 591	0.79 639	0.36 570	0.09 406	0.07 393	0.07 166	0.09 437	0.07 193	0.07 249

HSM-Net_RVC	0.27 505	0.11 230	0.42 424	0.19 169	0.11 194	0.34 534	0.20 423	0.62 651	0.43 517	0.40 574	0.43 524	0.50 602	0.26 472	0.76 629	0.22 447	0.08 302	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.08 279	0.08 335
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 543	0.21 563	0.38 367	0.28 615	0.15 466	0.33 520	0.32 616	0.52 558	0.47 567	0.38 549	0.43 524	0.39 521	0.29 523	0.91 665	0.28 515	0.14 589	0.08 483	0.13 566	0.11 524	0.12 530	0.10 467

iResNet	0.24 450	0.18 519	0.61 559	0.25 532	0.11 194	0.29 460	0.21 454	0.42 436	0.43 517	0.33 473	0.43 524	0.27 396	0.22 408	0.34 426	0.26 504	0.07 132	0.05 39	0.07 166	0.06 159	0.08 279	0.07 249

iResNet_ROB	0.25 478	0.19 535	0.40 391	0.20 246	0.12 271	0.30 480	0.16 219	0.55 589	0.53 612	0.38 549	0.43 524	0.37 501	0.26 472	0.38 453	0.22 447	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 368	0.09 408

Selective-IGEV-i16pb	0.39 609	0.12 292	2.18 707	0.21 304	0.15 466	0.68 667	0.32 616	0.56 605	0.57 628	0.25 323	0.44 535	0.33 467	0.21 391	0.80 643	0.25 490	0.14 589	0.10 553	0.09 366	0.10 483	0.12 530	0.13 549

iinet-f	0.30 543	0.18 519	1.03 665	0.20 246	0.15 466	0.44 606	0.22 482	0.45 468	0.37 446	0.35 510	0.44 535	0.41 543	0.34 573	0.34 426	0.40 589	0.10 460	0.09 520	0.08 268	0.08 329	0.13 548	0.11 505

SA	0.22 402	0.16 484	0.36 339	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.23 509	0.45 468	0.40 489	0.27 346	0.44 535	0.23 339	0.23 422	0.33 419	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

dad	0.28 525	0.31 637	0.44 447	0.21 304	0.14 405	0.30 480	0.20 423	0.33 309	0.49 586	0.44 606	0.44 535	0.45 572	0.21 391	0.41 468	0.26 504	0.20 652	0.11 578	0.20 648	0.11 524	0.14 566	0.10 467

DAS	0.27 505	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.75 624	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

SepStereo	0.26 496	0.12 292	0.42 424	0.24 492	0.18 545	0.29 460	0.24 531	0.45 468	0.45 544	0.41 583	0.44 535	0.34 476	0.29 523	0.64 583	0.21 426	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.07 244	0.09 368	0.09 408

SACVNet	0.30 543	0.20 548	0.41 414	0.25 532	0.18 545	0.34 534	0.25 548	0.52 558	0.40 489	0.41 583	0.44 535	0.46 580	0.32 561	0.71 607	0.25 490	0.13 564	0.10 553	0.12 544	0.12 563	0.16 588	0.17 607

222	0.41 618	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.36 554	0.20 423	0.57 615	0.39 471	0.35 510	0.44 535	0.30 440	0.27 491	0.55 527	3.56 727	0.11 503	0.07 393	0.08 268	0.08 329	0.09 368	0.09 408

PSMNet-RSSM	0.24 450	0.15 455	0.36 339	0.21 304	0.14 405	0.25 383	0.20 423	0.48 501	0.37 446	0.30 420	0.44 535	0.38 509	0.26 472	0.52 511	0.22 447	0.12 543	0.07 393	0.11 505	0.13 591	0.10 440	0.09 408

DeepPrunerF	0.44 632	0.29 623	1.29 688	0.33 647	0.30 664	0.35 549	0.36 638	0.62 651	1.15 704	0.40 574	0.44 535	0.39 521	0.41 610	0.80 643	0.52 629	0.18 643	0.14 620	0.23 657	0.21 653	0.17 605	0.17 607

MLCV	0.22 402	0.16 484	0.44 447	0.21 304	0.08 29	0.29 460	0.19 371	0.38 383	0.37 446	0.38 549	0.44 535	0.31 449	0.21 391	0.41 468	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 149

PSMNet_ROB	0.33 568	0.24 590	0.54 526	0.31 635	0.21 599	0.42 595	0.43 664	0.59 630	0.47 567	0.37 534	0.44 535	0.49 594	0.31 554	0.64 583	0.43 601	0.14 589	0.10 553	0.15 609	0.14 606	0.13 548	0.11 505

TCMNet	0.33 568	0.23 586	0.72 603	0.29 618	0.30 664	0.40 584	0.28 585	0.50 522	0.47 567	0.37 534	0.45 547	0.40 536	0.29 523	0.60 559	0.39 582	0.14 589	0.13 610	0.15 609	0.14 606	0.17 605	0.15 585

UDG	0.40 616	0.46 671	0.49 491	0.40 672	0.35 672	0.47 620	0.27 569	0.54 579	0.47 567	0.39 564	0.45 547	0.59 637	0.44 624	0.46 484	0.39 582	0.26 669	0.19 661	0.48 692	0.22 661	0.34 679	0.26 670

GMM-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.24 363	0.25 548	0.37 375	0.27 303	0.30 420	0.45 547	0.27 396	0.21 391	0.31 405	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.09 437	0.08 279	0.19 627

pcwnet_v2	0.32 559	0.15 455	1.26 685	0.23 436	0.18 545	0.32 509	0.18 323	0.59 630	0.60 636	0.36 526	0.45 547	0.35 490	0.29 523	0.36 444	0.25 490	0.14 589	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.15 585

test_xeample	0.34 577	0.10 150	0.29 244	0.19 169	0.11 194	0.33 520	0.23 509	0.55 589	0.38 461	0.32 460	0.45 547	0.29 423	0.26 472	0.57 542	2.24 722	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.09 368	0.09 408

GwcNet-RSSM	0.26 496	0.17 504	0.46 467	0.21 304	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.44 458	0.42 509	0.31 438	0.45 547	0.40 536	0.26 472	0.55 527	0.28 515	0.11 503	0.07 393	0.09 366	0.10 483	0.09 368	0.08 335

R-Stereo Train	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149

RAFT-Stereo	0.18 274	0.09 91	0.32 279	0.22 376	0.12 271	0.22 317	0.19 371	0.42 436	0.19 151	0.31 438	0.45 547	0.20 291	0.14 248	0.18 153	0.15 254	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.06 106	0.06 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 505	0.26 606	0.72 603	0.23 436	0.13 354	0.29 460	0.18 323	0.52 558	0.49 586	0.37 534	0.45 547	0.39 521	0.25 462	0.34 426	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.07 166	0.05 73	0.12 530	0.09 408

DISCO	0.32 559	0.13 362	0.51 512	0.25 532	0.16 499	0.48 626	0.25 548	0.50 522	0.57 628	0.37 534	0.45 547	0.62 646	0.36 582	0.64 583	0.49 620	0.09 406	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.12 530	0.11 505

hitnet-ft	0.29 536	0.17 504	0.40 391	0.19 169	0.14 405	0.39 578	0.23 509	0.44 458	0.41 501	0.36 526	0.46 557	0.53 617	0.34 573	0.76 629	0.32 548	0.14 589	0.10 553	0.13 566	0.10 483	0.15 580	0.13 549

XQC	0.43 626	0.37 655	0.96 656	0.34 649	0.25 644	0.53 645	0.34 629	0.60 639	0.73 666	0.51 633	0.46 557	0.57 632	0.47 636	0.70 604	0.72 659	0.17 632	0.12 598	0.18 636	0.15 616	0.25 655	0.23 661

GANetREF_RVC	0.43 626	0.47 673	0.69 592	0.38 668	0.20 591	0.51 635	0.48 679	0.66 666	0.66 650	0.46 614	0.46 557	0.50 602	0.44 624	0.90 664	0.39 582	0.27 674	0.21 668	0.32 679	0.18 644	0.27 667	0.22 654
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
CVANet_RVC	0.30 543	0.19 535	0.41 414	0.26 566	0.16 499	0.33 520	0.26 562	0.52 558	0.47 567	0.40 574	0.46 557	0.43 556	0.31 554	0.89 661	0.26 504	0.14 589	0.09 520	0.14 593	0.13 591	0.14 566	0.10 467

DRN-Test	0.33 568	0.17 504	0.61 559	0.27 594	0.19 572	0.46 614	0.29 592	0.65 660	0.51 598	0.47 621	0.46 557	0.44 567	0.34 573	0.62 574	0.41 597	0.12 543	0.08 483	0.13 566	0.12 563	0.12 530	0.10 467

NCCL2	0.35 582	0.26 606	0.49 491	0.36 660	0.22 615	0.41 588	0.41 659	0.53 570	0.42 509	0.47 621	0.46 557	0.61 644	0.39 601	0.55 527	0.37 571	0.16 620	0.13 610	0.21 650	0.21 653	0.16 588	0.16 594

DLCB_ROB	0.28 525	0.16 484	0.34 308	0.27 594	0.16 499	0.38 569	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.46 614	0.46 557	0.51 606	0.33 564	0.53 518	0.33 555	0.10 460	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.09 408

SQANet	0.40 616	0.48 675	0.67 586	0.48 682	0.39 675	0.48 626	0.22 482	0.51 539	0.43 517	0.40 574	0.47 564	0.47 582	0.33 564	0.54 525	0.32 548	0.36 688	0.15 635	0.40 688	0.21 653	0.45 688	0.31 679

test_4	0.18 274	0.12 292	0.34 308	0.23 436	0.12 271	0.18 173	0.22 482	0.26 193	0.24 265	0.24 313	0.47 564	0.22 317	0.13 211	0.24 279	0.16 281	0.06 49	0.05 39	0.09 366	0.09 437	0.07 193	0.05 35

GrayStereo	0.25 478	0.09 91	0.32 279	0.26 566	0.13 354	0.23 340	0.47 675	0.34 321	0.30 357	0.39 564	0.47 564	0.30 440	0.79 684	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.13 549

FINET	0.34 577	0.27 613	0.80 621	0.24 492	0.24 636	0.36 554	0.34 629	0.54 579	0.72 663	0.39 564	0.47 564	0.32 459	0.30 537	0.51 505	0.32 548	0.19 649	0.17 650	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 587	0.36 650	0.53 523	0.34 649	0.19 572	0.51 635	0.24 531	0.55 589	0.38 461	0.41 583	0.47 564	0.47 582	0.27 491	0.73 615	0.30 535	0.36 688	0.19 661	0.27 662	0.17 638	0.26 662	0.23 661

NaN_ROB	0.41 618	0.28 616	0.62 567	0.30 629	0.19 572	0.51 635	0.47 675	0.58 624	0.59 632	0.56 650	0.47 564	0.49 594	0.41 610	1.21 694	0.64 651	0.12 543	0.18 656	0.12 544	0.13 591	0.11 489	0.14 573

ISRNet	0.27 505	0.13 362	0.45 459	0.26 566	0.19 572	0.24 363	0.14 115	0.45 468	0.43 517	0.39 564	0.48 570	0.42 552	0.27 491	0.32 412	0.29 527	0.20 652	0.12 598	0.17 627	0.16 628	0.16 588	0.20 639

HGLStereo	0.27 505	0.14 416	0.46 467	0.24 492	0.21 599	0.33 520	0.23 509	0.50 522	0.42 509	0.35 510	0.48 570	0.41 543	0.33 564	0.45 481	0.33 555	0.11 503	0.10 553	0.09 366	0.09 437	0.10 440	0.12 529

DStereoO	0.46 637	0.32 642	0.51 512	0.36 660	0.29 663	0.38 569	0.45 668	0.55 589	0.60 636	0.47 621	0.49 572	0.48 588	0.73 681	0.59 555	0.69 657	0.81 712	0.18 656	0.38 685	0.19 648	0.46 689	0.20 639

HBP-ISP	0.33 568	0.30 630	0.72 603	0.22 376	0.16 499	0.32 509	0.22 482	0.54 579	0.44 532	0.41 583	0.49 572	0.33 467	0.38 595	0.73 615	0.25 490	0.18 643	0.19 661	0.24 659	0.20 650	0.16 588	0.13 549

CCAANet	0.25 478	0.13 362	0.51 512	0.22 376	0.15 466	0.29 460	0.17 272	0.49 511	0.37 446	0.26 336	0.49 572	0.32 459	0.24 440	0.62 574	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.10 483	0.08 279	0.10 467

CBMV	0.33 568	0.21 563	0.54 526	0.23 436	0.13 354	0.42 595	0.33 627	0.53 570	0.48 577	0.52 639	0.49 572	0.50 602	0.41 610	0.56 538	0.31 543	0.15 604	0.16 643	0.18 636	0.16 628	0.13 548	0.13 549
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 419	0.11 230	0.50 502	0.21 304	0.16 499	0.31 496	0.20 423	0.36 364	0.35 422	0.32 460	0.50 576	0.39 521	0.26 472	0.22 253	0.20 399	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.11 524	0.07 193	0.08 335

Sa-1000	0.22 402	0.15 455	0.35 319	0.23 436	0.13 354	0.28 438	0.23 509	0.47 488	0.39 471	0.30 420	0.50 576	0.26 386	0.19 371	0.33 419	0.16 281	0.07 132	0.06 252	0.10 447	0.11 524	0.08 279	0.06 149

EAI-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.33 296	0.21 304	0.12 271	0.30 480	0.46 671	0.46 479	0.20 181	0.25 323	0.50 576	0.17 242	0.16 293	0.24 279	0.23 468	0.07 132	0.06 252	0.07 166	0.10 483	0.06 106	0.07 249

SuperB	0.49 646	0.28 616	2.23 708	0.23 436	0.15 466	0.41 588	0.32 616	0.47 488	0.82 675	0.43 599	0.50 576	0.33 467	0.45 627	0.68 599	1.08 685	0.10 460	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.98 718	0.14 573

DANet	0.35 582	0.23 586	0.60 556	0.36 660	0.22 615	0.39 578	0.25 548	0.48 501	0.43 517	0.52 639	0.50 576	0.59 637	0.41 610	0.76 629	0.49 620	0.13 564	0.11 578	0.14 593	0.12 563	0.17 605	0.15 585
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 577	0.26 606	0.45 459	0.29 618	0.18 545	0.40 584	0.37 642	0.57 615	0.47 567	0.50 628	0.50 576	0.62 646	0.36 582	0.55 527	0.38 574	0.13 564	0.10 553	0.14 593	0.12 563	0.16 588	0.16 594

StereoVision	0.22 402	0.18 519	0.37 348	0.27 594	0.17 523	0.23 340	0.22 482	0.38 383	0.31 371	0.20 267	0.51 582	0.22 317	0.16 293	0.28 363	0.18 342	0.11 503	0.12 598	0.13 566	0.13 591	0.10 440	0.07 249

RAFT_CTSACE	0.21 365	0.16 484	0.41 414	0.25 532	0.15 466	0.22 317	0.24 531	0.32 294	0.28 322	0.33 473	0.51 582	0.29 423	0.17 325	0.32 412	0.13 180	0.06 49	0.07 393	0.09 366	0.08 329	0.08 279	0.06 149

ADCP+	0.45 635	0.24 590	1.15 677	0.25 532	0.22 615	0.56 647	0.39 653	0.54 579	0.51 598	0.44 606	0.51 582	0.46 580	0.52 650	0.56 538	1.89 716	0.10 460	0.08 483	0.11 505	0.10 483	0.14 566	0.13 549

CC-Net-ROB	0.43 626	0.47 673	0.65 580	0.37 666	0.23 628	0.51 635	0.29 592	0.66 666	0.49 586	0.46 614	0.51 582	0.48 588	0.38 595	0.96 674	0.35 564	0.34 686	0.23 677	0.55 696	0.25 670	0.31 675	0.20 639

PASM	0.45 635	0.35 647	0.90 646	0.35 658	0.33 669	0.39 578	0.38 648	0.50 522	0.61 640	0.52 639	0.51 582	0.62 646	0.45 627	0.93 668	0.48 618	0.26 669	0.29 687	0.29 674	0.33 683	0.29 673	0.26 670

DPSNet	0.47 640	0.24 590	0.93 651	0.27 594	0.20 591	0.75 676	0.57 688	0.84 695	0.79 672	0.47 621	0.51 582	0.60 640	0.69 677	0.87 656	0.71 658	0.16 620	0.13 610	0.12 544	0.10 483	0.25 655	0.21 648

StereoDRNet-Refined	0.27 505	0.17 504	0.35 319	0.25 532	0.14 405	0.37 561	0.21 454	0.47 488	0.41 501	0.44 606	0.51 582	0.41 543	0.28 508	0.45 481	0.37 571	0.09 406	0.06 252	0.11 505	0.11 524	0.10 440	0.10 467
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 587	0.25 595	0.46 467	0.30 629	0.21 599	0.47 620	0.39 653	0.61 643	0.51 598	0.52 639	0.51 582	0.69 668	0.36 582	0.50 500	0.43 601	0.17 632	0.11 578	0.16 621	0.14 606	0.17 605	0.15 585

MSAF-DinoV2	0.76 686	0.44 669	1.98 705	0.49 685	0.16 499	0.58 651	0.31 608	0.81 692	0.83 679	0.41 583	0.52 590	0.98 687	0.58 659	4.97 731	1.03 682	0.11 503	0.07 393	0.10 447	0.24 665	0.27 667	0.26 670

PSMNet-RUCA	0.37 597	0.41 666	0.66 585	0.46 680	0.41 678	0.34 534	0.25 548	0.57 615	0.45 544	0.39 564	0.52 590	0.43 556	0.33 564	0.41 468	0.29 527	0.25 668	0.14 620	0.33 682	0.21 653	0.31 675	0.22 654

Wz-Net-LNSev	0.34 577	0.29 623	0.91 647	0.26 566	0.21 599	0.47 620	0.31 608	0.54 579	0.54 616	0.44 606	0.52 590	0.50 602	0.35 578	0.39 458	0.39 582	0.11 503	0.11 578	0.10 447	0.09 437	0.14 566	0.13 549

DDUNet	0.41 618	0.50 680	0.48 485	0.44 677	0.39 675	0.46 614	0.32 616	0.50 522	0.43 517	0.45 610	0.52 590	0.57 632	0.36 582	0.48 491	0.33 555	0.33 685	0.21 668	0.55 696	0.25 670	0.37 683	0.32 682

APVNet	0.36 587	0.20 548	0.70 598	0.26 566	0.22 615	0.52 644	0.35 633	0.61 643	0.44 532	0.38 549	0.52 590	0.48 588	0.38 595	0.84 652	0.46 615	0.13 564	0.14 620	0.15 609	0.16 628	0.16 588	0.15 585

GwcNet	0.35 582	0.23 586	0.88 643	0.25 532	0.24 636	0.48 626	0.27 569	0.55 589	0.57 628	0.38 549	0.52 590	0.51 606	0.32 561	0.60 559	0.41 597	0.13 564	0.11 578	0.12 544	0.11 524	0.13 548	0.14 573

PS-NSSS	0.32 559	0.30 630	0.46 467	0.23 436	0.17 523	0.33 520	0.24 531	0.57 615	0.41 501	0.37 534	0.52 590	0.35 490	0.30 537	0.80 643	0.30 535	0.17 632	0.14 620	0.21 650	0.15 616	0.15 580	0.13 549

RTSC	0.39 609	0.28 616	0.78 611	0.27 594	0.18 545	0.49 631	0.22 482	0.59 630	0.84 682	0.55 649	0.53 597	0.49 594	0.36 582	0.67 598	0.82 668	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.17 605	0.17 607

XPNet_ROB	0.33 568	0.20 548	0.43 437	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.31 608	0.55 589	0.50 594	0.51 633	0.53 597	0.58 635	0.37 591	0.63 581	0.45 609	0.17 632	0.12 598	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.14 573

PDISCO_ROB	0.43 626	0.30 630	0.67 586	0.43 675	0.36 673	0.67 665	0.32 616	0.72 680	0.76 668	0.43 599	0.53 597	0.63 654	0.40 606	0.66 594	0.47 617	0.21 654	0.12 598	0.21 650	0.19 648	0.25 655	0.20 639

Wz-Net-TNSev	0.51 654	0.58 687	1.61 701	0.25 532	0.21 599	0.65 662	0.45 668	0.63 658	0.69 658	0.51 633	0.54 600	0.71 671	0.60 662	1.00 679	0.77 663	0.15 604	0.15 635	0.13 566	0.15 616	0.21 639	0.20 639

Wz-Net-MNSev	0.36 587	0.26 606	0.79 618	0.26 566	0.21 599	0.59 654	0.38 648	0.55 589	0.56 625	0.48 625	0.54 600	0.53 617	0.36 582	0.60 559	0.44 606	0.11 503	0.09 520	0.11 505	0.11 524	0.15 580	0.13 549

KYRaft	0.22 402	0.10 150	0.30 255	0.23 436	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.35 345	0.24 265	0.35 510	0.54 600	0.34 476	0.26 472	0.29 382	0.15 254	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.10 483	0.08 279	0.31 679

SAMSARA	0.56 661	0.39 661	0.80 621	0.60 694	0.46 686	1.00 693	1.23 725	0.67 671	0.68 656	0.71 670	0.54 600	0.89 682	0.57 658	0.81 647	0.62 646	0.19 649	0.22 672	0.18 636	0.18 644	0.27 667	0.25 668

w-ln-seven-2	0.36 587	0.29 623	1.06 667	0.27 594	0.18 545	0.37 561	0.30 603	0.50 522	0.54 616	0.45 610	0.55 604	0.45 572	0.41 610	0.62 574	0.49 620	0.10 460	0.10 553	0.12 544	0.11 524	0.14 566	0.11 505

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 478	0.14 416	0.95 654	0.21 304	0.27 650	0.20 251	0.19 371	0.48 501	0.25 280	0.26 336	0.55 604	0.34 476	0.18 355	0.25 309	0.17 313	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.12 563	0.12 530	0.12 529

fast-acv-ft	0.31 550	0.20 548	0.81 624	0.24 492	0.18 545	0.46 614	0.27 569	0.41 422	0.49 586	0.39 564	0.55 604	0.49 594	0.35 578	0.37 447	0.38 574	0.11 503	0.11 578	0.11 505	0.12 563	0.12 530	0.09 408

anonymity	0.56 661	0.54 685	0.70 598	0.47 681	0.61 699	0.56 647	0.43 664	0.69 675	0.49 586	0.63 660	0.55 604	0.54 621	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.55 697	0.53 708	0.50 693	0.54 706	0.51 690	0.56 699

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 543	0.20 548	0.70 598	0.21 304	0.17 523	0.46 614	0.27 569	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.55 604	0.43 556	0.30 537	0.46 484	0.38 574	0.09 406	0.06 252	0.07 166	0.06 159	0.11 489	0.10 467

CBMV_ROB	0.33 568	0.18 519	0.53 523	0.21 304	0.14 405	0.33 520	0.20 423	0.51 539	0.45 544	0.51 633	0.55 604	0.45 572	0.42 619	0.71 607	0.32 548	0.18 643	0.19 661	0.23 657	0.21 653	0.14 566	0.15 585

FBW_ROB	0.43 626	0.26 606	0.54 526	0.31 635	0.20 591	0.51 635	0.32 616	0.70 677	0.60 636	0.59 654	0.55 604	0.65 657	0.41 610	1.40 704	0.51 628	0.13 564	0.17 650	0.21 650	0.16 628	0.17 605	0.18 620

YMNet	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

YMNet_1	0.32 559	0.22 577	0.58 548	0.27 594	0.23 628	0.48 626	0.27 569	0.51 539	0.45 544	0.48 625	0.56 611	0.51 606	0.30 537	0.39 458	0.40 589	0.13 564	0.16 643	0.13 566	0.12 563	0.13 548	0.12 529

Syn2CoEx	0.36 587	0.31 637	0.78 611	0.34 649	0.21 599	0.41 588	0.28 585	0.61 643	0.49 586	0.42 593	0.56 611	0.45 572	0.44 624	0.69 601	0.38 574	0.17 632	0.14 620	0.15 609	0.12 563	0.13 548	0.12 529

NCC-stereo	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594

Abc-Net	0.39 609	0.25 595	0.69 592	0.32 641	0.28 655	0.46 614	0.36 638	0.65 660	0.52 607	0.40 574	0.57 614	0.56 627	0.47 636	0.73 615	0.45 609	0.17 632	0.14 620	0.18 636	0.25 670	0.16 588	0.16 594
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 344	0.14 416	0.31 270	0.22 376	0.12 271	0.26 407	0.16 219	0.31 282	0.27 303	0.32 460	0.58 616	0.23 339	0.15 268	0.23 263	0.17 313	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.06 149

DEmStereo	0.26 496	0.09 91	0.47 475	0.19 169	0.12 271	0.30 480	0.25 548	0.28 233	0.36 435	0.36 526	0.58 616	0.25 364	0.48 642	0.53 518	0.44 606	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.06 106	0.07 249

ADCRef	0.38 604	0.24 590	0.88 643	0.26 566	0.21 599	0.49 631	0.27 569	0.52 558	0.48 577	0.50 628	0.58 616	0.35 490	0.47 636	0.48 491	1.29 702	0.09 406	0.08 483	0.12 544	0.12 563	0.11 489	0.11 505

Ntro	0.58 665	0.64 692	0.92 649	0.66 697	0.50 690	0.77 677	0.36 638	0.66 666	0.70 660	0.50 628	0.59 619	0.65 657	0.51 648	0.75 624	0.45 609	0.56 698	0.32 691	0.56 699	0.34 684	0.63 698	0.46 694

HHNet	0.22 402	0.12 292	0.52 519	0.18 110	0.18 545	0.20 251	0.20 423	0.34 321	0.31 371	0.32 460	0.59 619	0.20 291	0.21 391	0.24 279	0.31 543	0.08 302	0.05 39	0.09 366	0.07 244	0.08 279	0.11 505

Prome-Stereo	0.21 365	0.10 150	0.30 255	0.24 492	0.12 271	0.23 340	0.23 509	0.36 364	0.25 280	0.33 473	0.59 619	0.24 354	0.28 508	0.29 382	0.16 281	0.07 132	0.05 39	0.08 268	0.07 244	0.08 279	0.20 639

S-Stereo	0.38 604	0.20 548	1.05 666	0.27 594	0.22 615	0.38 569	0.32 616	0.55 589	0.66 650	0.39 564	0.59 619	0.49 594	0.41 610	0.75 624	0.40 589	0.12 543	0.15 635	0.13 566	0.13 591	0.16 588	0.21 648

ADCPNet	0.48 643	0.29 623	1.60 699	0.27 594	0.23 628	0.70 671	0.38 648	0.53 570	0.51 598	0.51 633	0.59 619	0.67 662	0.56 655	0.60 559	1.14 690	0.15 604	0.18 656	0.14 593	0.23 663	0.19 627	0.19 627

z-ln-s-r	0.32 559	0.21 563	0.82 628	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.26 562	0.43 450	0.50 594	0.32 460	0.60 624	0.39 521	0.29 523	0.73 615	0.66 654	0.08 302	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.10 440	0.08 335

FAT-Stereo	0.36 587	0.18 519	0.73 607	0.26 566	0.18 545	0.33 520	0.29 592	0.60 639	0.59 632	0.46 614	0.60 624	0.60 640	0.50 645	0.61 566	0.34 560	0.13 564	0.14 620	0.13 566	0.12 563	0.14 566	0.18 620

stereogan	0.37 597	0.17 504	0.65 580	0.27 594	0.22 615	0.62 660	0.26 562	0.59 630	0.63 646	0.43 599	0.60 624	0.67 662	0.42 619	0.68 599	0.35 564	0.13 564	0.14 620	0.14 593	0.12 563	0.19 627	0.17 607

edge stereo	0.39 609	0.22 577	0.81 624	0.27 594	0.22 615	0.37 561	0.24 531	0.56 605	0.54 616	0.53 645	0.60 624	0.71 671	0.50 645	0.78 637	0.40 589	0.16 620	0.14 620	0.19 644	0.14 606	0.16 588	0.17 607

SHD	0.42 621	0.27 613	0.81 624	0.31 635	0.25 644	0.42 595	0.22 482	0.66 666	0.94 693	0.63 660	0.60 624	0.59 637	0.47 636	0.59 555	0.58 638	0.15 604	0.13 610	0.16 621	0.16 628	0.20 636	0.22 654

AANet_RVC	0.31 550	0.22 577	0.50 502	0.23 436	0.14 405	0.30 480	0.24 531	0.47 488	0.54 616	0.38 549	0.60 624	0.43 556	0.29 523	0.87 656	0.40 589	0.11 503	0.07 393	0.07 166	0.07 244	0.09 368	0.09 408

SGM-Forest	0.36 587	0.17 504	0.47 475	0.23 436	0.16 499	0.45 612	0.41 659	0.55 589	0.48 577	0.52 639	0.60 624	0.52 612	0.41 610	0.85 653	0.50 626	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.15 616	0.15 580	0.15 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 621	0.30 630	1.18 678	0.26 566	0.22 615	0.58 651	0.31 608	0.62 651	0.81 674	0.58 653	0.61 631	0.53 617	0.36 582	0.57 542	0.65 653	0.11 503	0.10 553	0.13 566	0.12 563	0.15 580	0.13 549

CrosDoStereo	0.31 550	0.10 150	0.49 491	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

DeepStereo_LL	0.31 550	0.10 150	0.49 491	0.18 110	0.12 271	0.22 317	1.11 722	0.34 321	0.37 446	0.38 549	0.61 631	0.28 412	0.46 633	0.61 566	0.57 633	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.07 249

DRaft	0.24 450	0.10 150	0.34 308	0.18 110	0.12 271	0.28 438	0.23 509	0.33 309	0.39 471	0.38 549	0.61 631	0.21 305	0.41 610	0.48 491	0.42 600	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.08 329	0.07 193	0.08 335

DGSMNet	0.61 670	0.29 623	0.91 647	0.51 687	0.70 704	0.62 660	1.38 726	0.59 630	0.55 622	0.37 534	0.61 631	0.52 612	0.33 564	0.65 590	0.43 601	0.53 694	0.60 715	0.67 701	0.61 711	0.63 698	0.61 709

DispFullNet	0.66 674	0.89 706	1.59 698	0.77 702	1.21 721	0.51 635	0.23 509	0.59 630	0.72 663	0.69 669	0.61 631	0.69 668	0.91 694	0.79 639	0.48 618	0.27 674	0.12 598	0.73 704	0.30 682	0.65 701	0.40 688

MultiAttention	1.02 700	0.13 362	0.43 437	0.35 658	0.43 681	5.36 727	1.71 728	0.69 675	0.53 612	0.36 526	0.63 637	0.55 623	0.22 408	7.60 735	0.43 601	0.09 406	0.06 252	0.14 593	0.24 665	0.26 662	0.30 676

RP	0.35 582	0.22 577	0.51 512	0.31 635	0.24 636	0.37 561	0.28 585	0.50 522	0.58 631	0.40 574	0.63 637	0.61 644	0.47 636	0.61 566	0.39 582	0.16 620	0.15 635	0.17 627	0.15 616	0.17 605	0.17 607

RGC	0.39 609	0.32 642	0.64 578	0.34 649	0.27 650	0.40 584	0.29 592	0.57 615	0.53 612	0.45 610	0.64 639	0.62 646	0.45 627	0.72 613	0.39 582	0.15 604	0.15 635	0.21 650	0.20 650	0.18 619	0.19 627

Wz-Net-SNSev	0.43 626	0.41 666	1.27 686	0.30 629	0.21 599	0.44 606	0.41 659	0.61 643	0.65 648	0.46 614	0.65 640	0.62 646	0.39 601	0.74 623	0.59 639	0.12 543	0.11 578	0.12 544	0.13 591	0.16 588	0.14 573

THIR-Stereo	0.29 536	0.12 292	0.41 414	0.19 169	0.11 194	0.28 438	0.72 699	0.32 294	0.35 422	0.37 534	0.65 640	0.34 476	0.50 645	0.57 542	0.45 609	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.09 437	0.07 193	0.07 249

RAFT-345	0.21 365	0.10 150	0.46 467	0.22 376	0.11 194	0.20 251	0.16 219	0.26 193	0.25 280	0.27 346	0.66 642	0.21 305	0.16 293	0.55 527	0.21 426	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.06 149

ccnet	0.42 621	0.31 637	0.48 485	0.27 594	0.32 668	0.60 657	0.32 616	0.65 660	0.46 562	0.53 645	0.66 642	0.56 627	0.45 627	0.72 613	0.61 644	0.26 669	0.19 661	0.24 659	0.21 653	0.26 662	0.22 654

ADCMid	0.49 646	0.34 645	1.13 675	0.26 566	0.21 599	0.51 635	0.37 642	0.57 615	0.54 616	0.75 675	0.66 642	0.62 646	0.64 673	0.64 583	1.68 709	0.13 564	0.12 598	0.17 627	0.17 638	0.20 636	0.17 607

AnyNet_C32	0.51 654	0.40 662	1.10 674	0.29 618	0.28 655	0.59 654	0.58 689	0.54 579	0.60 636	0.62 658	0.66 642	0.54 621	0.54 651	0.78 637	1.74 713	0.15 604	0.14 620	0.15 609	0.17 638	0.20 636	0.20 639

ASMatch	0.23 419	0.11 230	0.51 512	0.24 492	0.14 405	0.19 208	0.17 272	0.31 282	0.28 322	0.28 359	0.68 646	0.27 396	0.26 472	0.50 500	0.22 447	0.07 132	0.06 252	0.08 268	0.07 244	0.06 106	0.11 505

psmorigin	0.50 650	0.25 595	3.03 717	0.24 492	0.19 572	0.38 569	0.22 482	0.50 522	0.44 532	0.64 662	0.68 646	0.71 671	0.51 648	0.85 653	0.45 609	0.14 589	0.17 650	0.13 566	0.14 606	0.16 588	0.21 648

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 654	0.50 680	0.86 640	0.39 670	0.24 636	0.84 684	0.55 686	0.56 605	0.62 642	0.60 655	0.68 646	0.62 646	0.42 619	1.13 689	0.43 601	0.23 657	0.27 683	0.27 662	0.35 685	0.25 655	0.29 675

AF-Net	0.37 597	0.26 606	0.56 540	0.32 641	0.23 628	0.41 588	0.29 592	0.61 643	0.64 647	0.42 593	0.68 646	0.65 657	0.49 643	0.57 542	0.44 606	0.15 604	0.11 578	0.19 644	0.14 606	0.15 580	0.13 549

Nwc_Net	0.37 597	0.25 595	0.68 591	0.31 635	0.24 636	0.44 606	0.30 603	0.65 660	0.50 594	0.37 534	0.69 650	0.58 635	0.45 627	0.60 559	0.40 589	0.15 604	0.12 598	0.19 644	0.21 653	0.14 566	0.13 549

WZ-Net	0.52 658	0.38 660	1.90 704	0.30 629	0.24 636	0.57 650	0.48 679	0.62 651	0.78 671	0.50 628	0.71 651	0.68 666	0.54 651	0.98 678	0.84 669	0.13 564	0.10 553	0.11 505	0.12 563	0.19 627	0.20 639

ADCL	0.47 640	0.22 577	1.00 660	0.27 594	0.19 572	0.74 673	0.64 694	0.54 579	0.69 658	0.56 650	0.71 651	0.55 623	0.60 662	0.60 559	1.43 704	0.11 503	0.09 520	0.13 566	0.13 591	0.14 566	0.14 573

ADCS	0.58 665	0.40 662	1.35 691	0.29 618	0.24 636	0.55 646	0.45 668	0.67 671	0.83 679	0.76 676	0.71 651	0.68 666	0.60 662	0.76 629	2.23 721	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.17 638	0.22 646	0.22 654

MDST_ROB	0.48 643	0.14 416	0.95 654	0.30 629	0.21 599	1.33 708	0.32 616	0.77 685	0.56 625	1.06 696	0.71 651	0.49 594	0.35 578	1.26 697	0.38 574	0.13 564	0.11 578	0.16 621	0.13 591	0.12 530	0.12 529

ACVNet-4b	0.72 680	0.81 701	1.33 690	0.72 700	0.50 690	0.80 682	0.31 608	0.71 679	0.80 673	0.50 628	0.72 655	0.95 685	0.43 623	0.96 674	1.20 698	1.13 724	0.21 668	0.76 706	0.45 695	0.65 701	0.46 694

MFN_U_SF_RVC	0.56 661	0.51 682	1.19 679	0.38 668	0.22 615	0.69 668	0.27 569	0.80 690	0.67 653	0.73 671	0.74 656	0.87 679	0.61 671	0.81 647	0.76 660	0.29 680	0.27 683	0.32 679	0.37 689	0.32 678	0.31 679

otaku	0.57 664	0.62 691	0.87 642	0.63 696	0.44 684	0.73 672	0.37 642	0.65 660	0.66 650	0.51 633	0.75 657	0.66 661	0.45 627	0.69 601	0.46 615	0.53 694	0.34 693	0.55 696	0.35 685	0.60 696	0.45 691

ACVNet_1	0.72 680	0.81 701	1.37 692	0.72 700	0.53 694	0.77 677	0.42 662	0.85 698	0.90 686	0.74 674	0.75 657	1.32 699	0.72 680	1.02 681	0.55 632	0.54 696	0.31 690	0.71 703	0.35 685	0.64 700	0.45 691

GANet	0.36 587	0.22 577	0.49 491	0.29 618	0.17 523	0.41 588	0.38 648	0.57 615	0.45 544	0.46 614	0.75 657	0.55 623	0.40 606	0.94 670	0.41 597	0.13 564	0.13 610	0.13 566	0.11 524	0.14 566	0.11 505

MADNet+	1.01 698	1.16 717	4.72 724	0.70 699	0.47 687	1.24 704	0.96 715	0.97 702	0.89 684	0.65 664	0.77 660	0.87 679	0.85 692	2.09 717	1.68 709	0.38 691	0.39 697	0.31 678	0.27 678	0.43 686	0.39 687

CSAN	0.50 650	0.35 647	0.78 611	0.36 660	0.23 628	0.56 647	0.59 691	0.61 643	0.70 660	0.64 662	0.78 661	0.65 657	0.60 662	1.38 703	0.62 646	0.21 654	0.17 650	0.20 648	0.20 650	0.18 619	0.18 620

RainbowNet	0.72 680	0.89 706	1.02 663	0.82 704	0.63 701	0.78 680	0.52 683	0.81 692	0.93 691	0.60 655	0.79 662	0.80 676	0.60 662	0.80 643	0.57 633	0.78 710	0.55 711	0.78 707	0.49 699	0.76 708	0.58 702

DCRE	0.20 344	0.13 362	0.40 391	0.21 304	0.15 466	0.20 251	0.19 371	0.30 270	0.27 303	0.22 290	0.80 663	0.23 339	0.16 293	0.23 263	0.15 254	0.07 132	0.07 393	0.07 166	0.08 329	0.07 193	0.06 149

zh-sn7	0.48 643	0.51 682	1.43 693	0.29 618	0.20 591	0.47 620	0.39 653	0.57 615	0.62 642	0.52 639	0.81 664	0.52 612	0.56 655	1.05 683	0.87 672	0.12 543	0.13 610	0.13 566	0.13 591	0.17 605	0.16 594

SDNR	0.42 621	0.21 563	0.82 628	0.21 304	0.18 545	1.27 705	0.17 272	0.50 522	0.49 586	0.42 593	0.81 664	0.38 509	0.27 491	1.19 691	0.38 574	0.23 657	0.24 679	0.17 627	0.13 591	0.17 605	0.20 639

Consistency-Raft	0.55 660	0.48 675	1.02 663	0.45 678	0.49 689	0.49 631	0.47 675	0.72 680	0.72 663	0.45 610	0.82 666	0.47 582	0.60 662	0.50 500	0.63 649	0.39 692	0.39 697	0.44 690	0.51 702	0.52 691	0.37 685

aanetorigin	0.39 609	0.29 623	1.09 670	0.24 492	0.19 572	0.28 438	0.37 642	0.33 309	0.47 567	0.94 688	0.82 666	0.52 612	0.54 651	0.49 496	0.50 626	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.16 588	0.15 585

SGM_RVC	0.50 650	0.19 535	0.50 502	0.25 532	0.15 466	0.69 668	0.39 653	0.68 674	0.82 675	0.95 690	0.84 668	1.13 690	0.76 682	1.16 690	0.60 643	0.16 620	0.16 643	0.16 621	0.16 628	0.16 588	0.17 607
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 604	0.29 623	0.69 592	0.25 532	0.20 591	0.38 569	0.19 371	0.58 624	0.67 653	0.57 652	0.85 669	0.51 606	0.40 606	0.71 607	0.52 629	0.13 564	0.09 520	0.14 593	0.10 483	0.17 605	0.14 573

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 676	0.64 692	1.06 667	0.45 678	0.27 650	1.40 712	0.58 689	0.78 686	0.92 688	0.84 680	0.86 670	0.88 681	0.68 676	1.33 702	0.68 656	0.37 690	0.29 687	0.34 683	0.36 688	0.43 686	0.37 685

MFMNet_re	0.72 680	0.76 699	0.99 659	0.62 695	0.70 704	0.77 677	0.67 695	0.75 683	0.83 679	0.78 678	0.86 670	0.69 668	0.78 683	0.71 607	0.61 644	0.66 703	0.59 714	0.61 700	0.58 710	0.68 704	0.71 713

SPS-STEREO	0.69 677	0.61 690	0.98 658	0.52 690	0.57 696	0.74 673	0.50 682	0.78 686	0.62 642	0.95 690	0.86 670	0.94 683	0.70 678	1.01 680	0.87 672	0.58 700	0.51 705	0.50 693	0.50 701	0.55 693	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 671	0.37 655	2.40 712	0.26 566	0.25 644	0.38 569	0.49 681	0.41 422	1.06 698	1.38 707	0.87 673	0.62 646	0.95 695	0.65 590	1.65 708	0.11 503	0.09 520	0.10 447	0.11 524	0.19 627	0.17 607

RTS	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

RTSA	0.78 687	0.48 675	4.68 722	0.34 649	0.28 655	1.12 697	0.46 671	0.62 651	1.03 695	0.73 671	0.89 674	0.60 640	0.59 660	1.61 707	1.16 694	0.14 589	0.11 578	0.15 609	0.15 616	0.21 639	0.19 627

AANet	0.49 646	0.42 668	1.56 697	0.22 376	0.19 572	0.39 578	0.25 548	0.52 558	0.92 688	0.92 685	0.93 676	0.84 678	0.67 674	0.59 555	0.59 639	0.15 604	0.11 578	0.13 566	0.12 563	0.18 619	0.16 594

FTStereo	0.28 525	0.10 150	0.43 437	0.23 436	0.13 354	0.21 285	0.53 685	0.34 321	0.26 292	0.38 549	0.95 677	0.30 440	0.56 655	0.32 412	0.18 342	0.08 302	0.06 252	0.09 366	0.08 329	0.07 193	0.19 627

zh-mn7	0.46 637	0.45 670	1.48 694	0.25 532	0.19 572	0.44 606	0.29 592	0.56 605	0.82 675	0.65 664	0.96 678	0.49 594	0.38 595	0.88 659	0.63 649	0.12 543	0.10 553	0.11 505	0.11 524	0.13 548	0.14 573

z-mn7	0.44 632	0.40 662	1.09 670	0.25 532	0.18 545	0.61 658	0.34 629	0.56 605	0.93 691	0.43 599	0.96 678	0.53 617	0.39 601	0.94 670	0.59 639	0.10 460	0.09 520	0.10 447	0.10 483	0.14 566	0.13 549

AnyNet_C01	0.65 673	0.58 687	2.60 715	0.32 641	0.26 648	0.88 687	0.61 692	0.63 658	0.62 642	0.68 667	0.96 678	0.76 674	0.60 662	0.96 674	1.43 704	0.16 620	0.16 643	0.17 627	0.17 638	0.23 649	0.23 661

SANet	0.53 659	0.28 616	0.96 656	0.26 566	0.15 466	0.69 668	0.44 667	0.67 671	1.34 708	0.67 666	0.98 681	0.94 683	0.71 679	0.89 661	0.76 660	0.14 589	0.12 598	0.12 544	0.11 524	0.17 605	0.16 594

tt	4.71 727	0.10 150	3.94 719	2.06 727	1.53 725	10.14 736	16.88 739	9.27 739	4.98 730	1.39 708	1.02 682	4.68 727	4.90 730	3.35 726	5.86 734	5.76 737	9.15 745	2.24 733	2.53 733	3.10 730	1.32 727

EDNetEfficientorigin	7.51 731	0.52 684	140.47 760	0.25 532	0.17 523	0.42 595	0.29 592	0.47 488	1.03 695	1.28 703	1.02 682	0.83 677	0.84 690	0.75 624	0.99 680	0.10 460	0.09 520	0.12 544	0.10 483	0.21 639	0.22 654

PVD	0.58 665	0.34 645	0.84 636	0.39 670	0.31 667	0.59 654	0.47 675	0.80 690	1.25 705	0.92 685	1.09 684	0.79 675	0.82 688	0.85 653	0.76 660	0.21 654	0.18 656	0.22 656	0.18 644	0.27 667	0.35 684

JetBlue	1.14 704	0.76 699	2.36 710	0.59 693	0.75 706	3.04 723	1.78 729	1.11 704	0.90 686	0.94 688	1.10 685	1.66 706	1.28 709	2.09 717	1.72 712	0.43 693	0.36 695	0.38 685	0.38 691	0.58 695	0.56 699

LSM	1.64 715	0.40 662	2.56 714	2.02 726	17.61 743	0.51 635	0.52 683	0.61 643	0.76 668	0.82 679	1.11 686	0.63 654	0.54 651	0.75 624	0.49 620	0.16 620	0.24 679	0.18 636	0.21 653	0.25 655	2.42 730

PWCK	1.00 696	1.17 718	1.70 702	0.91 707	0.41 678	1.19 701	0.92 713	1.10 703	1.14 703	1.16 701	1.14 687	1.25 696	0.88 693	1.75 713	1.04 684	0.87 715	0.50 703	0.87 710	0.53 705	0.96 717	0.52 697

RAFT-RH_RVC	0.25 478	0.11 230	0.45 459	0.21 304	0.12 271	0.25 383	0.14 115	0.27 209	0.27 303	0.38 549	1.15 688	0.23 339	0.17 325	0.57 542	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.10 447	0.07 244	0.06 106	0.07 249

coex-ft	3.44 724	0.73 698	48.55 758	0.24 492	0.19 572	0.50 634	0.43 664	0.47 488	2.40 720	7.03 735	1.20 689	0.97 686	2.23 722	0.73 615	1.92 717	0.12 543	0.15 635	0.14 593	0.12 563	0.21 639	0.43 690

G-Net	0.46 637	0.25 595	0.86 640	0.34 649	0.28 655	0.90 689	0.35 633	0.47 488	0.45 544	0.68 667	1.22 690	0.64 656	0.60 662	0.61 566	0.57 633	0.16 620	0.14 620	0.17 627	0.13 591	0.22 646	0.19 627

pmcnn	0.50 650	0.20 548	0.78 611	0.24 492	0.26 648	0.39 578	0.30 603	0.51 539	0.50 594	0.54 647	1.23 691	2.52 719	0.37 591	0.77 635	0.95 678	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 440	0.08 335

PWCDC_ROB	0.38 604	0.30 630	0.60 556	0.33 647	0.20 591	0.42 595	0.19 371	0.58 624	0.89 684	0.42 593	1.26 692	0.36 495	0.34 573	0.50 500	0.38 574	0.18 643	0.11 578	0.11 505	0.09 437	0.19 627	0.13 549

MeshStereo	0.58 665	0.27 613	0.67 586	0.22 376	0.17 523	0.66 664	0.37 642	0.78 686	0.61 640	1.47 718	1.30 693	1.65 705	0.79 684	1.12 688	0.59 639	0.17 632	0.17 650	0.17 627	0.14 606	0.17 605	0.14 573
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
DStereoFS	0.84 690	0.66 694	0.80 621	0.53 691	0.50 690	1.23 703	0.55 686	0.94 700	1.32 707	0.89 682	1.32 694	1.04 689	2.32 724	1.29 700	1.14 690	0.31 683	0.35 694	0.30 676	0.39 692	0.34 679	0.60 705

UNDER WATER-64	1.55 713	1.19 719	2.52 713	1.31 720	0.95 717	2.12 718	1.21 724	1.45 712	3.19 722	1.43 713	1.32 694	2.64 720	2.04 720	1.63 709	1.83 714	1.11 722	0.67 722	1.28 722	0.92 723	1.19 719	1.02 723

ELAS_RVC	0.74 684	0.36 650	1.00 660	0.37 666	0.33 669	0.88 687	0.93 714	0.83 694	1.08 700	1.35 705	1.33 696	1.24 695	1.33 711	1.06 684	0.95 678	0.27 674	0.25 681	0.29 674	0.27 678	0.30 674	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 692	0.87 705	1.25 684	0.82 704	0.62 700	0.97 692	0.62 693	1.14 705	1.42 710	1.00 693	1.40 697	1.47 702	0.84 690	1.11 686	0.66 654	0.61 701	0.43 700	0.78 707	0.49 699	0.75 707	0.52 697

WCMA_ROB	0.51 654	0.21 563	0.65 580	0.25 532	0.21 599	0.58 651	0.32 616	0.54 579	0.55 622	0.95 690	1.40 697	1.28 697	0.81 687	0.73 615	0.62 646	0.18 643	0.15 635	0.15 609	0.15 616	0.19 627	0.19 627

IMH-64-1	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

IMH-64	0.91 693	0.86 703	0.84 636	0.97 709	0.75 706	0.92 690	0.71 697	1.27 706	1.10 701	0.89 682	1.45 699	1.14 691	0.96 696	1.19 691	0.84 669	0.74 707	0.51 705	0.97 712	0.55 707	0.84 710	0.60 705

UNDER WATER	1.59 714	1.22 720	2.36 710	1.38 721	1.03 718	1.67 715	1.10 721	1.54 717	3.63 724	1.44 714	1.47 701	2.85 722	2.25 723	1.67 710	1.94 718	1.06 720	0.62 718	1.31 723	0.93 724	1.21 721	1.02 723

MSMD_ROB	0.60 669	0.33 644	0.61 559	0.30 629	0.25 644	0.86 686	0.35 633	0.55 589	0.67 653	1.10 698	1.49 702	1.76 708	0.97 698	0.88 659	0.49 620	0.23 657	0.21 668	0.27 662	0.27 678	0.25 655	0.24 666

SGM+DAISY	0.87 691	0.66 694	1.30 689	0.51 687	0.60 698	1.03 694	0.84 711	0.76 684	0.73 666	1.39 708	1.51 703	1.31 698	1.22 705	1.11 686	1.08 685	0.57 699	0.53 708	0.51 695	0.51 702	0.54 692	0.61 709

ELAS	0.74 684	0.36 650	0.85 639	0.36 660	0.33 669	1.36 709	0.77 705	0.93 699	0.92 688	1.41 710	1.53 704	1.16 694	1.17 703	0.95 673	1.03 682	0.26 669	0.25 681	0.28 670	0.28 681	0.31 675	0.30 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 702	0.93 709	0.92 649	0.96 708	0.78 709	1.28 706	0.75 702	1.34 708	2.00 718	1.02 695	1.54 705	1.59 704	1.22 705	1.31 701	1.14 690	0.78 710	0.55 711	1.02 716	0.75 719	0.83 709	0.69 712

FCDSN-DC	0.63 671	0.31 637	0.61 559	0.36 660	0.30 664	0.65 662	0.37 642	0.66 666	0.68 656	1.14 700	1.54 705	1.71 707	1.26 707	0.92 666	0.64 651	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.27 667	0.27 674
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 678	0.30 630	0.69 592	0.32 641	0.27 650	0.81 683	0.39 653	0.79 689	0.82 675	1.41 710	1.58 707	1.98 710	1.26 707	1.02 681	0.77 663	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.26 670

FC-DCNN v2	0.71 679	0.30 630	0.67 586	0.32 641	0.27 650	0.84 684	0.39 653	0.84 695	0.85 683	1.44 714	1.64 708	2.09 712	1.28 709	1.06 684	0.80 667	0.24 665	0.22 672	0.27 662	0.26 674	0.26 662	0.25 668

DStereoSA	0.81 689	0.37 655	1.08 669	0.51 687	0.65 702	0.67 665	1.44 727	0.74 682	1.06 698	0.54 647	1.67 709	0.49 594	1.78 717	0.96 674	1.69 711	0.28 677	0.43 700	0.27 662	0.51 702	0.40 685	0.58 702

IMH	1.05 701	0.95 710	1.00 660	1.01 711	0.78 709	1.11 696	0.68 696	1.38 709	1.43 711	1.00 693	1.72 710	1.43 700	1.14 700	1.73 712	0.89 674	1.09 721	0.55 711	0.99 714	0.57 709	0.87 712	0.62 711

NVStereoNet_ROB	0.67 675	0.49 679	0.83 631	0.48 682	0.40 677	0.51 635	0.46 671	0.70 677	0.77 670	0.84 680	1.72 710	1.02 688	0.83 689	1.23 695	0.79 666	0.32 684	0.38 696	0.40 688	0.46 696	0.36 682	0.41 689
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 698	0.89 706	0.93 651	0.83 706	0.66 703	1.18 699	0.81 709	1.40 710	1.57 714	1.11 699	1.76 712	1.45 701	1.19 704	1.50 706	1.14 690	0.61 701	0.62 718	0.70 702	0.68 714	0.66 703	0.60 705

MonStereo1	0.93 695	0.56 686	0.82 628	0.69 698	0.58 697	1.37 710	0.35 633	0.94 700	1.25 705	0.93 687	1.90 713	1.52 703	2.10 721	1.27 698	0.77 663	0.69 704	0.33 692	0.75 705	0.47 698	0.70 705	0.57 701

LVE	1.13 703	1.02 711	1.28 687	1.01 711	0.80 712	1.29 707	0.81 709	1.47 713	1.96 716	1.07 697	1.90 713	1.90 709	1.01 699	1.48 705	0.91 675	0.93 718	0.61 717	0.94 711	0.69 715	0.87 712	0.75 717

JetRed	2.30 721	2.64 727	6.12 727	1.12 718	1.38 724	5.85 730	3.29 731	1.99 722	1.67 715	1.98 721	1.95 715	2.16 716	1.60 716	2.48 721	4.10 729	1.05 719	1.60 728	1.09 717	1.01 726	1.67 727	1.28 726

Dean	1.17 705	1.04 713	1.49 696	1.03 713	0.78 709	1.20 702	0.77 705	1.48 714	1.96 716	1.28 703	1.99 716	2.15 713	1.14 700	1.25 696	1.00 681	0.81 712	0.60 715	1.01 715	0.69 715	0.92 716	0.74 716

SGM-ForestM	1.36 706	0.28 616	0.79 618	0.26 566	0.16 499	2.26 720	1.00 717	1.42 711	1.46 713	2.38 724	2.05 717	5.95 732	2.66 726	2.95 722	2.46 723	0.17 632	0.18 656	0.18 636	0.18 644	0.15 580	0.18 620

LE_ROB	1.76 716	0.20 548	2.68 716	0.48 682	0.52 693	0.78 680	0.96 715	0.84 695	6.61 733	7.40 736	2.08 718	2.08 711	4.83 729	1.27 698	3.79 728	0.10 460	0.08 483	0.12 544	0.11 524	0.11 489	0.10 467

WAO-8	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

Venus	1.46 711	1.10 715	1.09 670	1.10 715	0.84 713	2.06 716	0.75 702	1.84 719	3.83 726	1.44 714	2.21 719	2.15 713	1.43 713	3.17 723	1.19 696	0.91 716	0.65 720	1.09 717	0.79 720	0.90 714	0.71 713

TorneroNet-64	1.43 709	1.03 712	1.20 680	1.10 715	0.86 715	2.26 720	0.73 700	1.84 719	3.84 728	1.25 702	2.25 721	2.69 721	1.42 712	1.76 714	1.43 704	0.76 709	0.50 703	1.09 717	0.66 713	1.23 722	0.76 718

TCMNet-wrong-test	4.29 725	5.57 732	4.65 721	11.33 740	10.39 736	5.73 729	4.48 734	4.13 731	1.02 694	1.91 720	2.39 722	6.16 733	3.62 728	3.84 728	4.50 731	1.99 728	0.47 702	1.97 731	1.69 730	5.69 736	4.31 735

MADNet++	2.26 720	1.80 725	2.06 706	2.13 728	1.97 726	2.61 722	1.79 730	2.38 726	2.16 719	2.75 726	2.65 723	2.38 717	2.43 725	3.17 723	3.21 725	2.17 729	1.95 731	1.94 730	1.63 729	2.06 728	2.01 729

xyz-stereo	1.40 707	0.10 150	17.09 744	0.18 110	0.07 3	4.78 726	0.18 323	0.29 250	0.34 406	0.36 526	2.81 724	0.40 536	0.29 523	0.56 538	0.24 480	0.07 132	0.05 39	0.09 366	0.06 159	0.06 106	0.05 35

MANE	1.41 708	0.36 650	0.74 608	0.43 675	0.41 678	2.16 719	0.80 707	2.39 727	3.38 723	2.22 723	3.06 725	3.54 725	2.73 727	2.15 719	1.94 718	0.28 677	0.27 683	0.30 676	0.46 696	0.28 672	0.34 683

notaker	1.45 710	1.34 721	1.48 694	1.40 722	1.07 719	1.18 699	0.85 712	1.48 714	1.40 709	1.51 719	3.46 726	2.40 718	1.81 718	1.76 714	1.45 707	1.11 722	0.69 723	1.38 724	0.87 722	1.31 724	0.97 722

DPSimNet_ROB	4.34 726	4.23 728	6.89 729	3.67 729	3.68 728	4.75 725	5.21 735	2.67 728	3.68 725	5.82 733	3.95 727	5.57 728	6.72 733	3.46 727	4.48 730	4.05 736	2.88 734	4.68 737	3.12 737	3.69 731	3.62 734

ktn	1.77 717	1.36 722	1.22 681	1.43 723	1.14 720	1.52 713	1.08 720	1.51 716	3.96 729	2.77 727	4.69 728	3.35 724	1.46 715	1.69 711	1.25 700	1.43 726	0.77 725	1.45 725	0.99 725	1.32 725	0.96 720

HanzoNet	2.97 723	1.69 724	2.29 709	1.74 725	1.33 723	1.53 714	1.03 718	1.99 722	2.64 721	5.51 732	5.16 729	5.90 731	6.82 734	4.32 729	3.29 726	3.16 732	2.02 733	1.92 728	2.87 735	2.24 729	1.89 728

TorneroNet	2.22 719	1.08 714	1.24 683	1.14 719	0.90 716	5.58 728	0.80 707	2.12 724	8.69 735	2.58 725	5.42 730	3.88 726	1.97 719	1.78 716	1.87 715	0.86 714	0.54 710	1.15 721	0.74 718	1.23 722	0.85 719

KSHMR	1.89 718	1.36 722	1.60 699	1.47 724	1.22 722	1.38 711	1.06 719	1.79 718	5.97 732	1.42 712	5.65 731	2.98 723	1.14 700	2.23 720	1.20 698	1.27 725	1.12 727	1.46 726	1.10 727	1.32 725	1.15 725

light-stereo	2.37 722	0.69 696	3.61 718	3.84 730	3.41 727	4.04 724	0.31 608	2.13 725	1.45 712	3.61 728	6.33 732	6.90 735	0.63 672	4.83 730	1.28 701	0.71 706	0.74 724	0.32 679	0.39 692	1.20 720	0.96 720

USTest	6.88 730	5.23 731	5.63 726	7.22 734	7.29 731	14.34 739	22.76 740	8.48 736	9.32 736	5.42 731	6.39 733	6.29 734	6.64 732	6.92 734	8.62 737	1.94 727	3.29 735	2.16 732	2.55 734	3.85 732	3.29 733

BEATNet-Init1	4.73 728	2.61 726	13.29 743	0.58 692	0.53 694	10.12 735	3.33 732	4.83 732	5.01 731	8.75 737	8.51 734	14.08 746	7.60 736	7.70 736	5.34 732	0.28 677	0.28 686	0.34 683	0.37 689	0.57 694	0.45 691

xxxxx1	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

tt_ll	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

ff	15.27 741	9.54 738	10.31 736	20.13 744	18.88 744	17.08 740	23.03 741	10.36 740	10.99 738	9.21 738	9.62 735	10.74 741	10.61 740	10.72 739	13.89 745	7.97 743	9.20 746	31.85 757	44.72 759	12.84 742	13.69 743

Selective-IGEV-i1pa	5.57 729	7.99 734	4.76 725	0.80 703	0.45 685	12.99 737	3.60 733	9.25 738	7.43 734	6.97 734	9.87 738	8.94 736	7.26 735	14.66 747	5.65 733	3.55 733	1.08 726	1.93 729	0.72 717	0.73 706	2.79 732

iinet-test	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

IINet	10.78 736	9.29 735	9.70 731	10.48 735	10.68 737	17.98 744	25.98 746	12.57 743	13.39 742	9.64 741	10.10 739	10.06 738	10.61 740	11.22 743	12.70 740	6.40 739	7.74 740	5.68 739	6.69 738	7.47 737	7.30 736

Anonymous_1	16.62 745	9.35 737	9.84 733	10.66 737	14.64 741	18.66 746	27.12 748	12.64 745	13.51 746	10.76 745	10.30 741	10.13 740	10.60 739	11.06 742	12.74 742	15.87 754	7.74 740	16.92 752	43.48 758	58.66 761	7.68 740

DGTPSM_ROB	8.34 732	5.10 729	10.37 741	5.31 732	10.18 734	8.33 732	23.60 744	6.06 734	13.41 744	4.90 729	10.87 742	5.65 729	10.44 737	6.17 732	12.59 738	3.74 734	7.55 738	3.69 734	7.26 742	4.14 733	7.46 738

DPSMNet_ROB	8.40 733	5.11 730	10.49 742	5.58 733	10.25 735	8.34 733	23.62 745	6.07 735	13.45 745	4.93 730	10.88 743	5.66 730	10.44 737	6.24 733	12.64 739	3.98 735	7.61 739	3.76 735	7.30 743	4.20 734	7.51 739

DPSM_ROB	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

DPSM	11.49 739	9.87 741	10.35 739	11.13 738	11.31 739	19.11 747	27.51 749	13.37 746	14.21 747	10.31 743	11.06 744	10.96 744	11.27 745	11.96 745	13.59 743	6.78 741	8.19 743	6.03 741	7.09 740	7.93 739	7.73 741

LRCNet_RVC	10.90 738	14.34 746	9.35 730	15.35 741	8.04 733	1.08 695	0.34 629	8.78 737	0.70 660	12.63 746	16.05 746	9.85 737	6.54 731	8.57 737	6.34 735	20.27 756	5.40 737	23.70 754	21.88 755	14.87 745	13.83 746

HaxPig	17.72 746	20.22 756	19.73 745	16.53 742	16.51 742	9.27 734	9.33 736	14.34 748	13.27 741	18.65 748	18.70 747	17.35 747	16.77 748	17.04 748	16.45 748	22.05 757	20.89 757	22.27 753	21.53 754	21.29 754	22.13 758

fast-reg	23.64 754	20.51 757	23.42 755	23.22 753	24.75 757	38.73 759	55.47 755	26.85 755	28.86 759	20.12 751	21.73 748	21.64 750	22.22 750	24.30 757	27.54 759	13.91 753	16.52 755	14.85 751	15.62 751	16.91 753	15.71 754

LSM0	24.24 755	19.98 755	22.32 754	24.22 754	40.14 760	38.48 756	55.20 753	26.95 758	28.57 753	20.49 752	21.83 749	22.26 757	22.75 754	24.22 756	27.30 752	13.66 752	16.32 749	12.19 750	14.15 744	16.10 752	17.66 755

MEDIAN_ROB	21.21 747	24.62 758	23.47 756	19.58 743	19.65 747	13.22 738	10.96 737	17.88 749	17.00 749	22.14 759	22.02 750	20.86 749	20.36 749	21.06 749	19.71 749	25.63 758	24.13 758	26.21 755	25.20 756	25.17 755	25.38 759

RAFT-FEzeroshot	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

RAFT-FE	23.10 748	19.88 751	20.56 748	22.49 748	22.75 750	38.38 752	55.50 757	26.84 753	28.66 754	20.60 754	22.10 751	22.05 752	22.74 752	24.00 752	27.37 756	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.28 746	15.96 748	15.54 750

CasAABBNet	23.10 748	19.86 749	20.64 750	22.47 747	22.73 748	38.41 755	55.50 757	26.89 756	28.70 756	20.61 756	22.15 753	22.08 755	22.75 754	23.99 750	27.36 754	13.59 746	16.48 751	12.14 744	14.27 745	15.95 746	15.53 749

Hybrid-DGEV	23.16 752	19.94 754	20.96 753	22.49 748	22.75 750	38.51 757	55.52 760	27.09 760	28.90 760	20.58 753	22.25 754	22.00 751	22.80 756	24.11 755	27.33 753	13.60 749	16.47 750	12.14 744	14.30 749	15.95 746	15.54 750

Selective-RAFT-Error	23.16 752	19.93 753	20.87 752	22.54 752	22.81 753	38.52 758	55.47 755	27.01 759	28.83 758	20.66 757	22.25 754	22.09 756	22.80 756	24.09 754	27.36 754	13.61 751	16.48 751	12.15 748	14.28 746	15.99 751	15.57 753

FlowAnything	23.14 751	19.87 750	20.79 751	22.50 751	22.74 749	38.39 754	55.46 754	26.89 756	28.72 757	20.77 758	22.29 756	22.07 754	22.72 751	23.99 750	27.41 758	13.60 749	16.55 756	12.15 748	14.36 750	15.97 750	15.52 748

RSGM-EC	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

acva	29.65 757	17.75 747	10.04 734	35.31 756	33.15 758	26.42 749	46.65 751	19.89 750	17.74 750	18.92 749	23.36 757	30.14 759	23.59 758	41.87 759	45.99 760	59.56 760	34.38 760	33.25 760	20.37 752	34.97 757	19.60 756

AVERAGE_ROB	25.43 756	29.06 759	27.24 757	24.63 755	24.20 756	17.73 743	12.61 738	22.29 752	21.39 752	26.79 761	26.16 759	25.20 758	24.64 760	25.07 758	23.53 750	29.96 759	28.40 759	30.60 756	29.58 757	29.72 756	29.84 760

Selective-IGEV-i16pa	30.47 759	41.93 760	4.02 720	0.49 685	0.37 674	96.94 761	0.74 701	60.26 762	58.76 761	17.24 747	64.39 760	38.26 761	49.53 761	106.11 762	26.15 751	19.96 755	3.42 736	4.39 736	1.81 731	0.39 684	14.22 747

PML	16.10 744	12.82 745	6.78 728	5.23 731	7.76 732	33.92 751	66.56 761	5.30 733	10.28 737	26.12 760	68.59 761	20.51 748	13.49 747	10.06 738	6.78 736	5.96 738	2.00 732	6.04 743	2.18 732	8.96 741	2.60 731

test_example2	101.33 760	108.28 761	68.15 759	98.43 758	106.93 761	89.75 760	102.43 762	36.80 761	97.65 762	129.04 762	130.15 762	65.26 762	66.62 762	92.11 761	80.24 762	144.10 762	199.48 762	81.81 762	103.01 762	125.01 762	101.27 761

ccccc		256.29 762		354.40 761	364.36 762	149.10 762		152.89 763		153.93 763		164.00 763		268.02 763		390.55 763	349.22 763	244.59 763	219.82 763	412.30 763

ASD4		6.65 733

Low-res two-view benchmark