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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

4.25w-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

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

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

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

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-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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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-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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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-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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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++	0.13 135	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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