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 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 131	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 588	0.07 4	0.63 528	0.18 88	0.13 315	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 678	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 690	0.07 232

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	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 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 612	0.36 302	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 131	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 131	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 67	0.13 336	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

asd	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 211	0.35 282	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	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 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 336	0.08 310

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 614	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

aanet-new-70k	0.12 67	0.10 131	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.5w	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.06 137

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 315	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 545	0.24 622

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 211	0.44 410	0.21 270	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 67	0.13 336	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

aanet-new	0.13 113	0.11 211	0.30 222	0.20 216	0.13 315	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 520	0.47 438	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 211	0.21 108	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.09 373

asda	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

AIO_rvc	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 653	0.70 555	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 643	0.04 2	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.23 617

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 395	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

IGEV++	0.13 113	0.10 131	0.23 136	0.21 270	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 211	0.32 245	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 269	0.27 181	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 131	0.21 108	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 584

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 493	0.70 555	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 211	0.38 330	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
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	10.45 691	12.13 700	19.94 703	106.10 715	23.12 710	0.14 33	0.13 63	3.28 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 715	0.06 137

qwe	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 430
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	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

mms	0.13 113	0.11 211	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 584

DLNR_Zeroshot_test	10.44 690	12.10 699	19.93 702	106.08 714	23.66 711	0.14 33	0.13 63	3.22 685	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 686	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 714	0.06 137

LoS_RVC	0.13 113	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 491

aanet-new-36k	0.12 67	0.12 269	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 315	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 269	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 455	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 596	0.06 137

GASTEREO	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.23 395	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.22 339	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

SCV	0.14 152	0.14 383	0.24 146	0.21 270	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 383	0.19 83	0.26 522	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 131	0.30 222	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.06 137

XX-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.83 587	0.26 522	0.17 479	0.23 307	0.13 63	0.40 367	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 406	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.20 216	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 211	0.23 136	0.22 339	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-FE	0.18 245	0.10 131	0.65 537	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 634	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MonStereo	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 131	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 580	0.19 143	0.18 501	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 584	0.06 137

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

3w_stereo	0.12 67	0.11 211	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HART	0.15 188	0.11 211	0.30 222	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 360	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.06 137

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

ours_stereo	0.13 113	0.11 211	0.23 136	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.05 34

fffy	0.14 152	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 216	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 131	0.65 537	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

HH	0.18 245	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 629	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 636	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 530

CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 571	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.18 577

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 270	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 131	0.46 430	0.19 143	0.13 315	0.25 346	0.19 331	0.52 514	0.19 126	0.29 345	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 256	0.08 310

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-8k	0.12 67	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

GGEV	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

2w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 211	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 411	0.22 405	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.07 232

S2M2_L	0.13 113	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 522	0.09 483	0.09 332	0.10 444	0.11 452	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HUF	0.15 188	0.11 211	0.38 330	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 622	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 530

ff7	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

11t	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 383	0.33 262	0.20 216	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

anonymousdsp	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

ProNet	0.14 152	0.12 269	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ccc-4	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.16 203	0.11 211	0.56 498	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.33 262	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.46 627	0.46 436	0.20 155	0.25 284	0.50 532	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 426	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 444	0.06 95	0.07 232

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HI	0.20 305	0.13 336	0.33 262	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 336	0.33 262	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 528	0.28 399	0.24 489	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 599	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 448	0.18 592	0.13 550	0.17 562	0.17 564

U	1.00 652	0.09 77	0.21 108	0.21 270	3.68 684	6.12 687	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 694	2.90 692	0.07 176	0.06 137

MyStereo07	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo06	0.20 305	0.12 269	0.57 501	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.40 367	0.21 175	0.30 377	0.24 261	0.31 406	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.26 169	0.19 143	0.14 363	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 400	0.20 216	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 418	0.28 198	0.25 488	0.18 501	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

CRE-IMP	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 304	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.10 430

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

BStereo	0.13 113	0.10 131	0.42 387	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 131	0.42 387	0.18 88	0.11 169	0.36 511	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

FE-Mocha	0.16 203	0.10 131	0.33 262	0.19 143	0.13 315	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 131	0.44 410	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.21 414	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.05 34

SCV_C0	0.14 152	0.11 211	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.06 137

PAM	0.23 377	0.10 131	0.63 528	0.22 339	0.15 423	0.34 491	0.21 414	0.37 338	0.22 191	0.31 395	0.27 286	0.55 579	0.26 429	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.09 373

UGAM-zero	0.23 377	0.10 131	0.54 488	0.19 143	0.13 315	0.21 257	0.14 97	0.44 415	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.51 562	0.33 521	0.65 546	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

model_zeroshot	0.17 221	0.11 211	0.39 346	0.20 216	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 377	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 211	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 404	0.06 137

rrr	0.17 221	0.11 211	0.57 501	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

plain	0.17 221	0.13 336	0.43 400	0.21 270	0.13 315	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.07 232

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310
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	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 211	0.40 354	0.21 270	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 304	0.27 286	0.23 298	0.28 465	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.10 430

iGMRVC	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

iRAFT	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

PSi22	0.14 152	0.13 336	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 455	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

castereo++	0.13 113	0.10 131	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

PAM_32	0.23 377	0.10 131	0.63 528	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 345	0.28 292	0.56 583	0.28 465	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.09 373

RAStereo	0.13 113	0.12 269	0.27 181	0.22 339	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.05 34

11t1	0.18 245	0.10 131	0.30 222	0.20 216	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 284	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

RAFT-Test	0.17 221	0.10 131	0.38 330	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 477	0.39 346	0.22 339	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 504	0.09 400	0.08 256	0.07 232

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.09 336	0.09 373

AnonymousM	0.17 221	0.19 493	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 296	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 641	0.15 573	0.06 95	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.24 146	0.25 488	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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	0.17 221	0.12 269	0.41 377	0.23 395	0.10 116	0.20 226	0.24 489	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 383	0.49 454	0.27 550	0.18 501	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 425	0.11 537	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

PMTNet	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 636	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.10 430

NLSM3	0.13 113	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.05 7	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 302	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 383	0.28 198	0.21 270	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

CAS++	0.16 203	0.12 269	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 393	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.08 298	0.10 404	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

whm_eth	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

test_4	0.18 245	0.12 269	0.34 273	0.23 395	0.12 236	0.18 149	0.22 441	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.07 176	0.05 34

KYRaft	0.22 360	0.10 131	0.30 222	0.23 395	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.35 309	0.24 233	0.35 467	0.54 556	0.34 432	0.26 429	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.08 256	0.31 635

SST-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.37 311	0.24 449	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 450	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 495	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
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	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 637	0.29 574	0.43 637	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 436	0.14 383	0.95 610	0.21 270	0.27 606	0.20 226	0.19 331	0.48 458	0.25 247	0.26 296	0.55 560	0.34 432	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.12 522	0.12 489	0.12 491

test_sample1	0.20 305	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 379	0.25 247	0.26 296	0.31 332	0.29 381	0.26 429	0.44 436	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 131	0.34 273	0.21 270	0.15 423	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.08 310

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 269	0.38 330	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 304	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.06 137

CASnet	0.14 152	0.12 269	0.22 123	0.22 339	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 466	0.09 400	0.08 256	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 632	0.29 574	0.43 637	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-345	0.21 326	0.10 131	0.46 430	0.22 339	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 304	0.66 598	0.21 266	0.16 262	0.55 484	0.21 385	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.36 328	0.25 247	0.33 430	0.59 575	0.24 312	0.28 465	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.20 596

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 418	0.33 262	0.21 270	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 513	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.33 262	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.12 29	0.42 393	0.25 247	0.27 304	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.08 310
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	0.23 377	0.14 383	0.78 567	0.22 339	0.18 501	0.22 285	0.13 63	0.43 407	0.26 259	0.28 316	0.33 364	0.39 477	0.29 480	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.13 550	0.08 256	0.12 491

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 383	0.30 222	0.25 488	0.14 363	0.17 122	0.21 414	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.07 232

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
LCNet	0.21 326	0.11 211	0.29 212	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 316	0.35 385	0.26 344	0.30 494	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.13 505	0.22 610

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 131	0.39 346	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

KMStereo	0.21 326	0.10 131	0.39 346	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

NRIStereo	0.18 245	0.11 211	0.35 282	0.23 395	0.11 169	0.24 328	0.20 383	0.29 221	0.26 259	0.26 296	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

FTStereo	0.28 481	0.10 131	0.43 400	0.23 395	0.13 315	0.21 257	0.53 641	0.34 286	0.26 259	0.38 506	0.95 633	0.30 397	0.56 611	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.19 584

test-1	0.17 221	0.11 211	0.40 354	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.08 310

raftrobust	0.16 203	0.13 336	0.29 212	0.22 339	0.15 423	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 296	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 383	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 417	0.58 572	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.06 137

castereo	0.14 152	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 377	0.13 336	0.83 587	0.20 216	0.21 555	0.23 307	0.17 238	0.48 458	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 477	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

1test111	0.19 288	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

mmm	0.21 326	0.12 269	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.28 399	0.21 414	0.41 379	0.27 270	0.29 345	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.10 404	0.09 373

DCRE	0.20 305	0.13 336	0.40 354	0.21 270	0.15 423	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 619	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 360	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

qqq	0.20 305	0.12 269	0.31 237	0.20 216	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 131	0.24 146	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 296	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 284	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

AAGNet	0.33 524	0.11 211	0.37 311	0.25 488	0.16 455	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 467	0.35 385	0.27 354	0.30 494	0.44 436	2.66 680	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.08 256	0.06 137

RAFT-RH_RVC	0.25 436	0.11 211	0.45 422	0.21 270	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 506	1.15 644	0.23 298	0.17 292	0.57 499	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.06 95	0.07 232

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.43 400	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.25 506	0.37 338	0.27 270	0.30 377	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.19 584

XX-TBD	0.15 188	0.18 477	0.28 198	0.22 339	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

AFF-stereo	0.18 245	0.15 418	0.32 245	0.21 270	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 284	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 286	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

EKT-Stereo	0.38 560	0.12 269	0.38 330	0.42 630	3.88 686	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 286	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 444	0.50 465	0.21 270	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 286	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.06 137

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 286	0.21 248	0.23 247	0.33 423	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.10 404	0.10 430

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 444	0.41 377	0.25 488	0.15 423	0.22 285	0.24 489	0.32 263	0.28 286	0.33 430	0.51 538	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.06 137

GMOStereo	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

ACRE	0.21 326	0.20 506	0.62 525	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

TRStereo	0.19 288	0.17 463	0.47 438	0.23 395	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.52 514	0.28 286	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.06 95	0.06 137

STrans-v2	0.24 408	0.13 336	0.54 488	0.21 270	0.12 236	0.23 307	0.21 414	0.47 445	0.28 286	0.31 395	0.42 468	0.36 451	0.35 534	0.62 531	0.23 426	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

PSM-AAD	0.25 436	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.26 369	0.38 604	0.34 286	0.28 286	0.35 467	0.39 432	0.28 370	0.79 640	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.08 256	0.21 605

ASMatch	0.23 377	0.11 211	0.51 475	0.24 449	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 286	0.28 316	0.68 602	0.27 354	0.26 429	0.50 458	0.22 405	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.11 467

test-2	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

RAFT	0.21 326	0.17 463	0.32 245	0.24 449	0.12 236	0.25 346	0.27 525	0.35 309	0.28 286	0.33 430	0.33 364	0.38 465	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.10 404	0.06 137

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 286	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

sAnonymous2	0.20 305	0.21 520	0.58 506	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 520	0.58 506	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 131	0.37 311	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 286	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

FSD					0.24 592	0.27 379	0.27 525	0.31 251	0.29 305	0.26 296	0.27 286	0.28 370	0.27 448	0.28 331	0.26 461	0.23 614	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.25 611

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 131	0.39 346	0.23 395	0.11 169	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.29 305	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.06 137

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 305	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

test_sample2	0.21 326	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 414	0.43 407	0.29 305	0.26 296	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 439	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

AE-Stereo	0.17 221	0.11 211	0.31 237	0.24 449	0.14 363	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 305	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

Anonymous_2	0.37 553	0.21 520	0.47 438	0.20 216	0.21 555	0.42 551	0.26 519	0.38 344	0.29 305	0.33 430	0.30 317	0.44 523	0.38 551	0.36 408	0.29 484	0.26 625	0.29 643	0.44 646	1.41 684	0.34 635	0.21 605

x	0.19 288	0.11 211	0.29 212	0.20 216	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 379	0.29 305	0.25 284	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

DisPM	0.19 288	0.10 131	0.35 282	0.23 395	0.13 315	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.29 305	0.33 430	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.11 467

CIPLG	0.21 326	0.21 520	0.55 494	0.23 395	0.15 423	0.25 346	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

IPLGR_C	0.21 326	0.22 534	0.60 514	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

RAFT_R40	0.21 326	0.10 131	0.37 311	0.24 449	0.13 315	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 484	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 211	0.34 273	0.29 574	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.09 373

RALAANet	0.19 288	0.18 477	0.37 311	0.23 395	0.14 363	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 305	0.28 316	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.06 137

IGEV_i1	0.21 326	0.11 211	0.43 400	0.22 339	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 407	0.30 318	0.29 345	0.30 317	0.31 406	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.08 310

DDVS	0.25 436	0.15 418	0.39 346	0.24 449	0.17 479	0.34 491	0.21 414	0.41 379	0.30 318	0.33 430	0.41 451	0.48 544	0.21 350	0.52 469	0.27 467	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.14 530

H2IRNET	0.18 245	0.13 336	0.35 282	0.21 270	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 318	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 393	0.30 318	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

CASS	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 318	0.32 417	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.11 452	0.11 467
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CRFU-Net	0.28 481	0.14 383	0.45 422	0.25 488	0.15 423	0.45 568	0.23 467	0.50 478	0.30 318	0.43 556	0.41 451	0.48 544	0.46 589	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

IPLG	0.21 326	0.15 418	0.53 485	0.21 270	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 393	0.30 318	0.33 430	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 458	0.21 385	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

GrayStereo	0.25 436	0.09 77	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.23 307	0.47 631	0.34 286	0.30 318	0.39 521	0.47 521	0.30 397	0.79 640	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.13 508

rafts_anoy	0.18 245	0.15 418	0.35 282	0.22 339	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.12 522	0.09 336	0.08 310

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 318	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 573	0.06 95	0.05 34
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	0.17 221	0.14 383	0.32 245	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.25 284	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 131	0.40 354	0.20 216	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 318	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

HITNet	0.20 305	0.17 463	0.43 400	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 393	0.30 318	0.29 345	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 447	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137
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
xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 269	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 383	0.29 221	0.31 331	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.06 137

StereoVision	0.22 360	0.18 477	0.37 311	0.27 550	0.17 479	0.23 307	0.22 441	0.38 344	0.31 331	0.20 237	0.51 538	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.13 550	0.10 404	0.07 232

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 131	0.28 198	0.20 216	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 379	0.31 331	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.07 232

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 269	0.30 222	0.24 449	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 331	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.06 137

AACVNet	0.26 453	0.16 444	0.37 311	0.22 339	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.41 379	0.31 331	0.38 506	0.42 468	0.43 512	0.28 465	0.73 571	0.25 447	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.11 467

test_3	0.18 245	0.11 211	0.32 245	0.24 449	0.11 169	0.22 285	0.25 506	0.31 251	0.31 331	0.25 284	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

HHNet	0.22 360	0.12 269	0.52 481	0.18 88	0.18 501	0.20 226	0.20 383	0.34 286	0.31 331	0.32 417	0.59 575	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 500	0.08 280	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.11 467

IIG-Stereo	0.23 377	0.13 336	0.35 282	0.29 574	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 331	0.34 450	0.37 404	0.33 423	0.21 350	0.70 560	0.26 461	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

TestStereo	0.21 326	0.19 493	0.40 354	0.25 488	0.10 116	0.22 285	0.21 414	0.31 251	0.31 331	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 531	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.11 452	0.06 137

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 363	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 340	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

Lsterematch	0.18 245	0.13 336	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

GCST	0.47 596	0.60 645	0.57 501	1.04 670	0.48 644	0.38 525	0.11 17	0.40 367	0.32 340	0.41 540	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 442	0.19 338	0.69 660	0.42 655	0.79 665	0.62 668	0.62 653	0.46 650

MyStereo8	0.22 360	0.15 418	0.63 528	0.21 270	0.17 479	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 340	0.28 316	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 472	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.12 491

iRaft-Stereo_5w	0.23 377	0.18 477	0.44 410	0.22 339	0.13 315	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.34 432	0.23 380	0.65 546	0.27 467	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

TransformOpticalFlow	0.24 408	0.13 336	0.56 498	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 367	0.32 340	0.30 377	0.43 481	0.36 451	0.31 511	0.61 523	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.07 232

NF-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

OCTAStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

RE-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

TVStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

ARAFT	0.24 408	0.21 520	0.78 567	0.22 339	0.12 236	0.29 421	0.24 489	0.43 407	0.32 340	0.33 430	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 454	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.09 336	0.06 137

BEATNet_4x	0.22 360	0.18 477	0.47 438	0.22 339	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 436	0.32 340	0.31 395	0.34 374	0.31 406	0.25 419	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.10 404	0.08 310

DeepPruner_ROB	0.26 453	0.19 493	0.44 410	0.21 270	0.16 455	0.30 439	0.21 414	0.52 514	0.32 340	0.35 467	0.38 419	0.39 477	0.26 429	0.42 430	0.24 437	0.15 562	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.14 523	0.13 508

G2L-ROB	0.23 377	0.15 418	0.41 377	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 414	0.47 445	0.33 354	0.34 450	0.31 332	0.41 499	0.22 366	0.49 454	0.26 461	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

OMP-Stereo	0.23 377	0.14 383	0.35 282	0.29 574	0.13 315	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 354	0.34 450	0.30 317	0.34 432	0.19 333	0.70 560	0.24 437	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

PFNet	0.23 377	0.10 131	0.57 501	0.24 449	0.14 363	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 354	0.35 467	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 539	0.22 405	0.09 375	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.07 232

ICVP	0.23 377	0.13 336	0.44 410	0.26 522	0.14 363	0.29 421	0.25 506	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.43 481	0.35 446	0.25 419	0.26 297	0.23 426	0.12 503	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.10 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.22 360	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.14 363	0.27 379	0.19 331	0.49 468	0.33 354	0.30 377	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 405	0.10 425	0.08 448	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.11 467

ac_64	0.27 461	0.13 336	0.41 377	0.24 449	0.17 479	0.36 511	0.22 441	0.46 436	0.33 354	0.35 467	0.36 395	0.52 568	0.30 494	0.62 531	0.32 505	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

GANet-RSSM	0.24 408	0.14 383	0.36 302	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.21 414	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.39 432	0.39 477	0.28 465	0.58 506	0.23 426	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.09 373

DN-CSS_ROB	0.22 360	0.25 552	0.47 438	0.24 449	0.14 363	0.25 346	0.12 29	0.40 367	0.33 354	0.29 345	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.07 232

xyz-stereo	1.40 663	0.10 131	17.09 700	0.18 88	0.07 2	4.78 682	0.18 284	0.29 221	0.34 364	0.36 483	2.81 680	0.40 492	0.29 480	0.56 495	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.06 143	0.06 95	0.05 34

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.23 395	0.23 584	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 364	0.25 284	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 425	0.07 360	0.15 567	0.08 298	0.16 545	0.13 508

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 364	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 464	0.10 513	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

DCVSM-stereo	0.24 408	0.13 336	0.52 481	0.20 216	0.14 363	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 364	0.41 540	0.33 364	0.47 538	0.29 480	0.30 366	0.22 405	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.12 489	0.15 542

ACV-stereo	0.29 492	0.18 477	0.79 574	0.23 395	0.16 455	0.47 576	0.19 331	0.36 328	0.34 364	0.29 345	0.33 364	0.67 618	0.42 575	0.54 482	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.11 467

test_sample8	0.49 602	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.55 545	0.34 364	0.62 615	0.38 419	1.15 649	0.67 630	0.66 550	0.91 631	0.23 614	1.82 685	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample5	0.24 408	0.13 336	0.42 387	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.32 417	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

test_sample4	0.24 408	0.13 336	0.43 400	0.20 216	0.12 236	0.32 467	0.21 414	0.51 495	0.34 364	0.31 395	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 476	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

test_sample3	0.23 377	0.12 269	0.43 400	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 383	0.50 478	0.34 364	0.31 395	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 476	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

DualNet	0.24 408	0.13 336	0.42 387	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.33 430	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

BUS	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.43 560	0.17 238	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.32 416	0.20 342	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

BSDual-CNN	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

psmg	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.21 270	0.14 363	0.35 506	0.23 467	0.51 495	0.34 364	0.35 467	0.38 419	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

PFNet+	0.20 305	0.10 131	0.37 311	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 364	0.33 430	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.12 491

LMCR-Stereo	0.26 453	0.18 477	0.49 454	0.28 571	0.14 363	0.36 511	0.23 467	0.54 535	0.34 364	0.39 521	0.40 443	0.29 381	0.29 480	0.37 411	0.27 467	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.13 505	0.09 373

raft+_RVC	0.18 245	0.14 383	0.32 245	0.21 270	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 364	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.08 310

G2L-Stereo	0.25 436	0.16 444	0.47 438	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.18 284	0.46 436	0.35 380	0.33 430	0.37 404	0.40 492	0.22 366	0.60 516	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.09 373

rvit_stereo_0075_2	0.24 408	0.17 463	0.50 465	0.26 522	0.22 571	0.22 285	0.15 145	0.40 367	0.35 380	0.27 304	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 589	0.12 555	0.19 600	0.12 522	0.13 505	0.13 508

test_sample6	0.25 436	0.13 336	0.41 377	0.21 270	0.11 169	0.30 439	0.22 441	0.51 495	0.35 380	0.33 430	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 499	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.10 430

GMStereo_Zeroshot	0.24 408	0.21 520	0.45 422	0.26 522	0.13 315	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 380	0.37 491	0.43 481	0.40 492	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 503	0.07 360	0.13 525	0.07 216	0.16 545	0.09 373

anonymousa	0.23 377	0.11 211	0.50 465	0.21 270	0.16 455	0.31 455	0.20 383	0.36 328	0.35 380	0.32 417	0.50 532	0.39 477	0.26 429	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.07 176	0.08 310

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 380	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GANet-ADL	0.21 326	0.12 269	0.45 422	0.23 395	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.46 436	0.35 380	0.25 284	0.32 341	0.32 416	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

THIR-Stereo	0.29 492	0.12 269	0.41 377	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 655	0.32 263	0.35 380	0.37 491	0.65 596	0.34 432	0.50 601	0.57 499	0.45 565	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.07 232

Anonymous3	0.23 377	0.18 477	0.63 528	0.27 550	0.18 501	0.41 544	0.23 467	0.43 407	0.35 380	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 503	0.11 537	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.12 491

HCRNet	0.24 408	0.25 552	0.33 262	0.34 605	0.16 455	0.27 379	0.18 284	0.43 407	0.35 380	0.30 377	0.35 385	0.32 416	0.22 366	0.44 436	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.10 404	0.09 373

FENet	0.21 326	0.11 211	0.45 422	0.21 270	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 379	0.35 380	0.30 377	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

DMCA-RVC	0.27 461	0.21 520	0.61 517	0.28 571	0.17 479	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.35 380	0.40 531	0.37 404	0.39 477	0.36 538	0.43 432	0.30 492	0.13 522	0.10 513	0.15 567	0.11 483	0.13 505	0.10 430

UCFNet_RVC	0.24 408	0.16 444	0.34 273	0.18 88	0.15 423	0.33 478	0.16 192	0.46 436	0.35 380	0.29 345	0.35 385	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.22 405	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.14 564	0.13 505	0.12 491

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 269	0.29 212	0.23 395	0.14 363	0.19 184	0.22 441	0.39 356	0.36 393	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.06 137

AIO-test1	0.19 288	0.14 383	0.41 377	0.27 550	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 393	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.06 95	0.09 373

CBFPSM	0.27 461	0.16 444	0.67 543	0.20 216	0.14 363	0.38 525	0.25 506	0.40 367	0.36 393	0.33 430	0.36 395	0.56 583	0.38 551	0.32 380	0.38 530	0.08 280	0.08 448	0.07 146	0.08 298	0.09 336	0.11 467

TestStereo1	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

IER	0.23 377	0.12 269	0.39 346	0.20 216	0.14 363	0.31 455	0.19 331	0.42 393	0.36 393	0.33 430	0.40 443	0.32 416	0.33 521	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.08 310

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 477	0.33 262	0.25 488	0.18 501	0.23 307	0.29 548	0.40 367	0.36 393	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.12 522	0.09 336	0.09 373

SA-5K	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

PSMNet-ADL	0.25 436	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.14 363	0.31 455	0.22 441	0.44 415	0.36 393	0.27 304	0.33 364	0.41 499	0.28 465	0.61 523	0.29 484	0.11 464	0.09 483	0.09 332	0.11 483	0.10 404	0.10 430

DEmStereo	0.26 453	0.09 77	0.47 438	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 506	0.28 205	0.36 393	0.36 483	0.58 572	0.25 322	0.48 598	0.53 476	0.44 562	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.07 232

CFNet-ft	0.24 408	0.15 418	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

CFNet_RVC	0.24 408	0.15 418	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 383	0.34 273	0.23 395	0.14 363	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.37 404	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 562	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 336	0.24 146	0.19 143	0.13 315	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 404	0.43 556	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

iinet-f	0.30 499	0.18 477	1.03 621	0.20 216	0.15 423	0.44 562	0.22 441	0.45 425	0.37 404	0.35 467	0.44 492	0.41 499	0.34 530	0.34 394	0.40 545	0.10 425	0.09 483	0.08 239	0.08 298	0.13 505	0.11 467

test_5	0.23 377	0.19 493	0.38 330	0.26 522	0.18 501	0.25 346	0.29 548	0.40 367	0.37 404	0.29 345	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.10 430

hknet	0.25 436	0.14 383	0.40 354	0.25 488	0.15 423	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.37 404	0.34 450	0.35 385	0.43 512	0.27 448	0.37 411	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

MIPNet	0.21 326	0.15 418	0.52 481	0.21 270	0.12 236	0.27 379	0.20 383	0.45 425	0.37 404	0.30 377	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

IPLGR	0.21 326	0.13 336	0.61 517	0.21 270	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 379	0.37 404	0.28 316	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 411	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

CrosDoStereo	0.31 506	0.10 131	0.49 454	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 678	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 587	0.28 370	0.46 589	0.61 523	0.57 589	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

DeepStereo_LL	0.31 506	0.10 131	0.49 454	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 678	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 587	0.28 370	0.46 589	0.61 523	0.57 589	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

IRAFT_RVC	0.22 360	0.12 269	0.39 346	0.26 522	0.11 169	0.18 149	0.24 489	0.40 367	0.37 404	0.31 395	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 484	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

PSMNet-RSSM	0.24 408	0.15 418	0.36 302	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.20 383	0.48 458	0.37 404	0.30 377	0.44 492	0.38 465	0.26 429	0.52 469	0.22 405	0.12 503	0.07 360	0.11 466	0.13 550	0.10 404	0.09 373

FADNet_RVC	0.30 499	0.28 573	0.83 587	0.23 395	0.15 423	0.30 439	0.17 238	0.49 468	0.37 404	0.30 377	0.38 419	0.30 397	0.27 448	0.52 469	0.31 500	0.14 547	0.14 577	0.14 552	0.16 585	0.21 596	0.23 617

MLCV	0.22 360	0.16 444	0.44 410	0.21 270	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 404	0.38 506	0.44 492	0.31 406	0.21 350	0.41 427	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

HSM	0.28 481	0.16 444	0.35 282	0.20 216	0.15 423	0.33 478	0.19 331	0.53 526	0.37 404	0.36 483	0.38 419	0.67 618	0.31 511	0.89 617	0.23 426	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.08 310

G2L-Stereo_test	0.24 408	0.16 444	0.38 330	0.19 143	0.13 315	0.27 379	0.24 489	0.49 468	0.38 418	0.37 491	0.37 404	0.40 492	0.24 398	0.52 469	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.08 310

DualNet (step1)	0.28 481	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.23 614	0.09 483	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample9	0.42 577	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.66 550	0.91 631	0.23 614	1.82 685	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample7	0.25 436	0.15 418	0.35 282	0.20 216	0.14 363	0.28 399	0.21 414	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.14 547	0.09 483	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

xxxx	0.34 533	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 517	0.20 383	0.58 580	0.38 418	0.29 345	0.42 468	0.38 465	0.24 398	0.46 442	2.20 676	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

test_xeample	0.34 533	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 478	0.23 467	0.55 545	0.38 418	0.32 417	0.45 504	0.29 381	0.26 429	0.57 499	2.24 678	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

UPFNet	0.25 436	0.12 269	0.38 330	0.24 449	0.19 528	0.37 517	0.28 541	0.48 458	0.38 418	0.34 450	0.37 404	0.37 457	0.28 465	0.39 418	0.33 512	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.08 310

DMCA	0.22 360	0.14 383	0.36 302	0.22 339	0.14 363	0.27 379	0.20 383	0.43 407	0.38 418	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.24 398	0.24 249	0.28 472	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.11 467

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 543	0.36 607	0.53 485	0.34 605	0.19 528	0.51 591	0.24 489	0.55 545	0.38 418	0.41 540	0.47 521	0.47 538	0.27 448	0.73 571	0.30 492	0.36 644	0.19 617	0.27 618	0.17 594	0.26 618	0.23 617

RASNet	0.28 481	0.14 383	0.44 410	0.22 339	0.18 501	0.32 467	0.19 331	0.48 458	0.38 418	0.29 345	0.43 481	0.47 538	0.37 547	0.79 595	0.36 527	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.07 232

RT-IGEV	0.25 436	0.10 131	0.48 448	0.22 339	0.14 363	0.31 455	0.28 541	0.53 526	0.39 428	0.36 483	0.41 451	0.44 523	0.30 494	0.28 331	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.10 430

DStereoRT	0.35 538	0.13 336	0.51 475	0.25 488	0.16 455	0.42 551	0.19 331	0.48 458	0.39 428	0.30 377	0.39 432	0.24 312	0.39 557	0.64 539	0.30 492	0.08 280	0.07 360	1.54 683	0.41 650	0.08 256	0.11 467

DFGA-Net	0.23 377	0.24 547	0.49 454	0.22 339	0.15 423	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 512	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 418	0.38 330	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.24 489	0.36 328	0.39 428	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 562	0.13 567	0.12 504	0.12 522	0.10 404	0.09 373

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 418	0.38 330	0.23 395	0.14 363	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.39 428	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 578	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

gwcnet-sp	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

scenet	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

ToySt	0.24 408	0.16 444	0.48 448	0.21 270	0.13 315	0.29 421	0.29 548	0.39 356	0.39 428	0.27 304	0.35 385	0.39 477	0.31 511	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ssnet	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

DCANet-4	0.19 288	0.10 131	0.52 481	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 428	0.29 345	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 336	0.49 454	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.31 511	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

Sa-1000	0.22 360	0.15 418	0.35 282	0.23 395	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.47 445	0.39 428	0.30 377	0.50 532	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

DRaft	0.24 408	0.10 131	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 467	0.33 278	0.39 428	0.38 506	0.61 587	0.21 266	0.41 566	0.48 449	0.42 556	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.08 310

DCANet	0.18 245	0.13 336	0.40 354	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

222	0.41 574	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 511	0.20 383	0.57 571	0.39 428	0.35 467	0.44 492	0.30 397	0.27 448	0.55 484	3.56 683	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

SFCPSM	0.22 360	0.10 131	0.51 475	0.21 270	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.55 545	0.39 428	0.29 345	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.08 310

FADNet-RVC-Resample	0.29 492	0.25 552	0.93 607	0.26 522	0.16 455	0.32 467	0.21 414	0.47 445	0.39 428	0.35 467	0.38 419	0.33 423	0.27 448	0.53 476	0.24 437	0.10 425	0.10 513	0.14 552	0.13 550	0.13 505	0.16 551

STTStereo	0.28 481	0.20 506	0.61 517	0.25 488	0.17 479	0.29 421	0.24 489	0.47 445	0.39 428	0.39 521	0.41 451	0.44 523	0.28 465	0.40 425	0.28 472	0.13 522	0.12 555	0.13 525	0.16 585	0.12 489	0.11 467

NLSM1	0.17 221	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.18 501	0.25 346	0.17 238	0.47 445	0.40 446	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 269	0.18 73	0.24 449	0.19 528	0.24 328	0.21 414	0.42 393	0.40 446	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 446	0.19 338	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

SA	0.22 360	0.16 444	0.36 302	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.23 467	0.45 425	0.40 446	0.27 304	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

CSP-Net	0.27 461	0.15 418	0.30 222	0.21 270	0.14 363	0.44 562	0.24 489	0.50 478	0.40 446	0.41 540	0.43 481	0.42 508	0.26 429	0.66 550	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.09 373

SACVNet	0.30 499	0.20 506	0.41 377	0.25 488	0.18 501	0.34 491	0.25 506	0.52 514	0.40 446	0.41 540	0.44 492	0.46 536	0.32 518	0.71 563	0.25 447	0.13 522	0.10 513	0.12 504	0.12 522	0.16 545	0.17 564

GwcNet-ADL	0.22 360	0.14 383	0.58 506	0.24 449	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.49 468	0.40 446	0.27 304	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

RAFT + AFF	0.27 461	0.23 543	0.50 465	0.25 488	0.17 479	0.30 439	0.33 583	0.52 514	0.40 446	0.28 316	0.30 317	0.30 397	0.31 511	0.62 531	0.24 437	0.09 375	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.11 467

GMStereo	0.19 288	0.25 552	0.40 354	0.21 270	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 446	0.25 284	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.28 481	0.14 383	0.69 549	0.23 395	0.20 547	0.44 562	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.43 512	0.33 521	0.40 425	0.31 500	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

cf-r	0.24 408	0.15 418	0.44 410	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.22 441	0.42 393	0.40 446	0.30 377	0.42 468	0.42 508	0.26 429	0.43 432	0.25 447	0.11 464	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.08 310

FADNet-RVC	0.31 506	0.35 604	0.78 567	0.25 488	0.20 547	0.33 478	0.20 383	0.49 468	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.41 499	0.29 480	0.63 537	0.31 500	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.15 573	0.19 584	0.19 584

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 461	0.21 520	0.59 512	0.25 488	0.18 501	0.29 421	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.38 506	0.41 451	0.43 512	0.27 448	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.11 467
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	0.33 524	0.10 131	1.71 659	0.21 270	0.14 363	0.74 629	0.31 564	0.42 393	0.41 458	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 563	0.19 338	0.14 547	0.10 513	0.08 239	0.09 400	0.11 452	0.11 467

rvit_0105_3	0.23 377	0.17 463	0.40 354	0.25 488	0.15 423	0.24 328	0.28 541	0.38 344	0.41 458	0.25 284	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 562	0.13 567	0.14 552	0.15 573	0.10 404	0.09 373

UGAM	0.26 453	0.14 383	0.45 422	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.25 506	0.32 263	0.41 458	0.31 395	0.42 468	0.41 499	0.22 366	0.92 622	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.14 552	0.12 522	0.10 404	0.07 232

DispNO	0.27 461	0.18 477	0.62 525	0.23 395	0.17 479	0.25 346	0.22 441	0.45 425	0.41 458	0.32 417	0.39 432	0.38 465	0.27 448	0.77 591	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.08 256	0.08 310

CoDeX	0.23 377	0.12 269	0.46 430	0.21 270	0.14 363	0.29 421	0.21 414	0.53 526	0.41 458	0.29 345	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 449	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

hitnet-ft	0.29 492	0.17 463	0.40 354	0.19 143	0.14 363	0.39 534	0.23 467	0.44 415	0.41 458	0.36 483	0.46 514	0.53 573	0.34 530	0.76 585	0.32 505	0.14 547	0.10 513	0.13 525	0.10 444	0.15 537	0.13 508

PS-NSSS	0.32 515	0.30 587	0.46 430	0.23 395	0.17 479	0.33 478	0.24 489	0.57 571	0.41 458	0.37 491	0.52 546	0.35 446	0.30 494	0.80 599	0.30 492	0.17 589	0.14 577	0.21 606	0.15 573	0.15 537	0.13 508

StereoDRNet-Refined	0.27 461	0.17 463	0.35 282	0.25 488	0.14 363	0.37 517	0.21 414	0.47 445	0.41 458	0.44 563	0.51 538	0.41 499	0.28 465	0.45 439	0.37 528	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.10 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 131	0.31 237	0.23 395	0.13 315	0.31 455	0.22 441	0.46 436	0.42 466	0.27 304	0.32 341	0.33 423	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.09 373

coex_refinement	0.26 453	0.16 444	0.36 302	0.23 395	0.15 423	0.31 455	0.20 383	0.49 468	0.42 466	0.35 467	0.42 468	0.45 528	0.27 448	0.55 484	0.33 512	0.10 425	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 404	0.10 430

AIO-test2	0.20 305	0.20 506	0.36 302	0.26 522	0.15 423	0.22 285	0.16 192	0.42 393	0.42 466	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 600	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.07 176	0.07 232

LL-Strereo	0.29 492	0.25 552	0.58 506	0.25 488	0.21 555	0.23 307	0.24 489	0.55 545	0.42 466	0.34 450	0.32 341	0.41 499	0.40 562	0.94 626	0.23 426	0.08 280	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.09 336	0.09 373

HGLStereo	0.27 461	0.14 383	0.46 430	0.24 449	0.21 555	0.33 478	0.23 467	0.50 478	0.42 466	0.35 467	0.48 527	0.41 499	0.33 521	0.45 439	0.33 512	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.12 491

GwcNet-RSSM	0.26 453	0.17 463	0.46 430	0.21 270	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.44 415	0.42 466	0.31 395	0.45 504	0.40 492	0.26 429	0.55 484	0.28 472	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

AdaStereo	0.24 408	0.16 444	0.37 311	0.24 449	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 535	0.42 466	0.33 430	0.38 419	0.35 446	0.21 350	0.30 366	0.22 405	0.14 547	0.06 230	0.13 525	0.08 298	0.11 452	0.08 310
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	0.35 538	0.26 563	0.49 454	0.36 616	0.22 571	0.41 544	0.41 615	0.53 526	0.42 466	0.47 578	0.46 514	0.61 600	0.39 557	0.55 484	0.37 528	0.16 578	0.13 567	0.21 606	0.21 609	0.16 545	0.16 551

ISRNet	0.27 461	0.13 336	0.45 422	0.26 522	0.19 528	0.24 328	0.14 97	0.45 425	0.43 474	0.39 521	0.48 527	0.42 508	0.27 448	0.32 380	0.29 484	0.20 609	0.12 555	0.17 584	0.16 585	0.16 545	0.20 596

1111x	0.32 515	0.11 211	0.40 354	0.22 339	0.11 169	0.32 467	0.26 519	0.59 586	0.43 474	0.31 395	0.41 451	0.39 477	0.28 465	0.76 585	1.37 659	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

SQANet	0.40 572	0.48 631	0.67 543	0.48 638	0.39 631	0.48 582	0.22 441	0.51 495	0.43 474	0.40 531	0.47 521	0.47 538	0.33 521	0.54 482	0.32 505	0.36 644	0.15 592	0.40 644	0.21 609	0.45 644	0.31 635

fff	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

UDGNet	0.23 377	0.31 594	0.38 330	0.24 449	0.14 363	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 474	0.29 345	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 562	0.07 360	0.21 606	0.11 483	0.14 523	0.10 430

DDUNet	0.41 574	0.50 636	0.48 448	0.44 633	0.39 631	0.46 570	0.32 572	0.50 478	0.43 474	0.45 567	0.52 546	0.57 588	0.36 538	0.48 449	0.33 512	0.33 641	0.21 624	0.55 652	0.25 626	0.37 639	0.32 638

ADLNet	0.28 481	0.15 418	0.42 387	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.23 467	0.53 526	0.43 474	0.42 550	0.41 451	0.44 523	0.27 448	0.55 484	0.35 521	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.12 491

csc	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

psm_up	0.29 492	0.16 444	0.41 377	0.26 522	0.17 479	0.32 467	0.26 519	0.55 545	0.43 474	0.36 483	0.40 443	0.45 528	0.37 547	0.58 506	0.30 492	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.10 404	0.10 430

DSFCA	0.27 461	0.13 336	0.36 302	0.20 216	0.17 479	0.38 525	0.31 564	0.47 445	0.43 474	0.43 556	0.37 404	0.39 477	0.29 480	0.52 469	0.32 505	0.12 503	0.10 513	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

HSM-Net_RVC	0.27 461	0.11 211	0.42 387	0.19 143	0.11 169	0.34 491	0.20 383	0.62 607	0.43 474	0.40 531	0.43 481	0.50 558	0.26 429	0.76 585	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 538	0.23 543	0.60 514	0.36 616	0.22 571	0.39 534	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.52 596	0.50 532	0.59 593	0.41 566	0.76 585	0.49 576	0.13 522	0.11 537	0.14 552	0.12 522	0.17 562	0.15 542
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iResNet	0.24 408	0.18 477	0.61 517	0.25 488	0.11 169	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.43 474	0.33 430	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 461	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

DLCB_ROB	0.28 481	0.16 444	0.34 273	0.27 550	0.16 455	0.38 525	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.46 571	0.46 514	0.51 562	0.33 521	0.53 476	0.33 512	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.09 373

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 418	0.34 273	0.24 449	0.13 315	0.28 399	0.14 97	0.48 458	0.44 489	0.27 304	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.07 232

ffm	0.22 360	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

ff1	0.29 492	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

tt1	0.18 245	0.14 383	0.35 282	0.23 395	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 489	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

HBP-ISP	0.33 524	0.30 587	0.72 560	0.22 339	0.16 455	0.32 467	0.22 441	0.54 535	0.44 489	0.41 540	0.49 529	0.33 423	0.38 551	0.73 571	0.25 447	0.18 600	0.19 617	0.24 615	0.20 606	0.16 545	0.13 508

dd	0.22 360	0.26 563	0.40 354	0.22 339	0.12 236	0.25 346	0.21 414	0.32 263	0.44 489	0.29 345	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 447	0.12 503	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

CFNet_pseudo	0.23 377	0.13 336	0.47 438	0.19 143	0.13 315	0.26 369	0.16 192	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

APVNet	0.36 543	0.20 506	0.70 555	0.26 522	0.22 571	0.52 600	0.35 589	0.61 599	0.44 489	0.38 506	0.52 546	0.48 544	0.38 551	0.84 608	0.46 571	0.13 522	0.14 577	0.15 567	0.16 585	0.16 545	0.15 542

psmorigin	0.50 606	0.25 552	3.03 673	0.24 449	0.19 528	0.38 525	0.22 441	0.50 478	0.44 489	0.64 619	0.68 602	0.71 627	0.51 604	0.85 609	0.45 565	0.14 547	0.17 606	0.13 525	0.14 564	0.16 545	0.21 605

ACVNet	0.23 377	0.13 336	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.27 379	0.23 467	0.39 356	0.44 489	0.28 316	0.41 451	0.38 465	0.26 429	0.27 317	0.32 505	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.07 232

acv_ft	0.25 436	0.13 336	0.40 354	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.21 414	0.45 425	0.44 489	0.38 506	0.41 451	0.38 465	0.27 448	0.27 317	0.35 521	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.07 232

ccs_rob	0.23 377	0.13 336	0.47 438	0.20 216	0.13 315	0.26 369	0.17 238	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

WQFJX	0.18 245	0.10 131	0.17 60	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.18 284	0.53 526	0.45 501	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 448	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

YMNet	0.32 515	0.22 534	0.58 506	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 582	0.56 567	0.51 562	0.30 494	0.39 418	0.40 545	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

YMNet_1	0.32 515	0.22 534	0.58 506	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 582	0.56 567	0.51 562	0.30 494	0.39 418	0.40 545	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

PSMNet-RUCA	0.37 553	0.41 622	0.66 542	0.46 636	0.41 634	0.34 491	0.25 506	0.57 571	0.45 501	0.39 521	0.52 546	0.43 512	0.33 521	0.41 427	0.29 484	0.25 624	0.14 577	0.33 638	0.21 609	0.31 631	0.22 610

SMFormer	0.25 436	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

tta	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.07 232

qqq1	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

fff1	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

mmx	0.31 506	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

xxx	0.31 506	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

CFNet_ucs	0.24 408	0.13 336	0.50 465	0.20 216	0.15 423	0.28 399	0.17 238	0.49 468	0.45 501	0.32 417	0.42 468	0.39 477	0.22 366	0.31 373	0.21 385	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.09 400	0.12 489	0.11 467

DAS	0.27 461	0.12 269	0.42 387	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.75 580	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

SepStereo	0.26 453	0.12 269	0.42 387	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.64 539	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

111	0.20 305	0.17 463	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 379	0.45 501	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

G-Net	0.46 593	0.25 552	0.86 596	0.34 605	0.28 611	0.90 645	0.35 589	0.47 445	0.45 501	0.68 624	1.22 646	0.64 612	0.60 618	0.61 523	0.57 589	0.16 578	0.14 577	0.17 584	0.13 550	0.22 603	0.19 584

GANet	0.36 543	0.22 534	0.49 454	0.29 574	0.17 479	0.41 544	0.38 604	0.57 571	0.45 501	0.46 571	0.75 613	0.55 579	0.40 562	0.94 626	0.41 553	0.13 522	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.14 523	0.11 467

CFNet	0.27 461	0.20 506	0.44 410	0.22 339	0.14 363	0.33 478	0.14 97	0.51 495	0.45 501	0.30 377	0.40 443	0.38 465	0.27 448	0.76 585	0.25 447	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.08 310

CBMV_ROB	0.33 524	0.18 477	0.53 485	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.20 383	0.51 495	0.45 501	0.51 590	0.55 560	0.45 528	0.42 575	0.71 563	0.32 505	0.18 600	0.19 617	0.23 613	0.21 609	0.14 523	0.15 542

PCWNet_CMD	0.23 377	0.13 336	0.48 448	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

ssnet_v2	0.28 481	0.16 444	0.44 410	0.22 339	0.15 423	0.40 540	0.30 559	0.57 571	0.46 519	0.38 506	0.36 395	0.47 538	0.29 480	0.38 416	0.39 538	0.13 522	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.11 467

NINENet	0.25 436	0.15 418	0.37 311	0.23 395	0.16 455	0.43 560	0.17 238	0.60 595	0.46 519	0.32 417	0.37 404	0.32 416	0.20 342	0.42 430	0.21 385	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.08 298	0.11 452	0.10 430

ccnet	0.42 577	0.31 594	0.48 448	0.27 550	0.32 624	0.60 613	0.32 572	0.65 616	0.46 519	0.53 602	0.66 598	0.56 583	0.45 583	0.72 569	0.61 600	0.26 625	0.19 617	0.24 615	0.21 609	0.26 618	0.22 610

MSMDNet	0.23 377	0.13 336	0.48 448	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.09 373

TCMNet	0.33 524	0.23 543	0.72 560	0.29 574	0.30 620	0.40 540	0.28 541	0.50 478	0.47 524	0.37 491	0.45 504	0.40 492	0.29 480	0.60 516	0.39 538	0.14 547	0.13 567	0.15 567	0.14 564	0.17 562	0.15 542

xx1	0.20 305	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

cc1	0.18 245	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

UDG	0.40 572	0.46 627	0.49 454	0.40 628	0.35 628	0.47 576	0.27 525	0.54 535	0.47 524	0.39 521	0.45 504	0.59 593	0.44 580	0.46 442	0.39 538	0.26 625	0.19 617	0.48 648	0.22 617	0.34 635	0.26 626

aanetorigin	0.39 565	0.29 580	1.09 626	0.24 449	0.19 528	0.28 399	0.37 598	0.33 278	0.47 524	0.94 645	0.82 622	0.52 568	0.54 607	0.49 454	0.50 582	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.16 545	0.15 542

TDLM	0.30 499	0.21 520	0.38 330	0.28 571	0.15 423	0.33 478	0.32 572	0.52 514	0.47 524	0.38 506	0.43 481	0.39 477	0.29 480	0.91 621	0.28 472	0.14 547	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.12 489	0.10 430

CVANet_RVC	0.30 499	0.19 493	0.41 377	0.26 522	0.16 455	0.33 478	0.26 519	0.52 514	0.47 524	0.40 531	0.46 514	0.43 512	0.31 511	0.89 617	0.26 461	0.14 547	0.09 483	0.14 552	0.13 550	0.14 523	0.10 430

ETE_ROB	0.34 533	0.26 563	0.45 422	0.29 574	0.18 501	0.40 540	0.37 598	0.57 571	0.47 524	0.50 585	0.50 532	0.62 602	0.36 538	0.55 484	0.38 530	0.13 522	0.10 513	0.14 552	0.12 522	0.16 545	0.16 551

PSMNet_ROB	0.33 524	0.24 547	0.54 488	0.31 591	0.21 555	0.42 551	0.43 620	0.59 586	0.47 524	0.37 491	0.44 492	0.49 550	0.31 511	0.64 539	0.43 557	0.14 547	0.10 513	0.15 567	0.14 564	0.13 505	0.11 467

raft_robust	0.22 360	0.17 463	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.23 307	0.22 441	0.49 468	0.48 533	0.32 417	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 476	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.06 137

AASNet	0.27 461	0.19 493	0.49 454	0.26 522	0.17 479	0.34 491	0.20 383	0.62 607	0.48 533	0.35 467	0.40 443	0.32 416	0.25 419	0.28 331	0.34 517	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.13 505	0.11 467

delet	0.27 461	0.14 383	0.40 354	0.23 395	0.19 528	0.41 544	0.29 548	0.49 468	0.48 533	0.33 430	0.41 451	0.37 457	0.30 494	0.48 449	0.34 517	0.09 375	0.09 483	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.08 310

FADNet	0.32 515	0.36 607	0.74 565	0.23 395	0.22 571	0.37 517	0.19 331	0.53 526	0.48 533	0.32 417	0.36 395	0.43 512	0.32 518	0.64 539	0.25 447	0.16 578	0.16 599	0.14 552	0.16 585	0.24 609	0.19 584

ADCRef	0.38 560	0.24 547	0.88 599	0.26 522	0.21 555	0.49 587	0.27 525	0.52 514	0.48 533	0.50 585	0.58 572	0.35 446	0.47 592	0.48 449	1.29 658	0.09 375	0.08 448	0.12 504	0.12 522	0.11 452	0.11 467

StereoDRNet	0.32 515	0.22 534	0.61 517	0.27 550	0.21 555	0.42 551	0.30 559	0.61 599	0.48 533	0.46 571	0.39 432	0.48 544	0.30 494	0.57 499	0.40 545	0.11 464	0.09 483	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.10 430

NOSS_ROB	0.31 506	0.20 506	0.35 282	0.24 449	0.16 455	0.32 467	0.19 331	0.52 514	0.48 533	0.33 430	0.36 395	0.42 508	0.28 465	0.93 624	0.24 437	0.19 606	0.20 622	0.24 615	0.22 617	0.17 562	0.17 564

SGM-Forest	0.36 543	0.17 463	0.47 438	0.23 395	0.16 455	0.45 568	0.41 615	0.55 545	0.48 533	0.52 596	0.60 580	0.52 568	0.41 566	0.85 609	0.50 582	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.15 573	0.15 537	0.15 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 524	0.21 520	0.54 488	0.23 395	0.13 315	0.42 551	0.33 583	0.53 526	0.48 533	0.52 596	0.49 529	0.50 558	0.41 566	0.56 495	0.31 500	0.15 562	0.16 599	0.18 592	0.16 585	0.13 505	0.13 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	0.42 577	0.21 520	0.82 584	0.21 270	0.18 501	1.27 661	0.17 238	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.81 620	0.38 465	0.27 448	1.19 647	0.38 530	0.23 614	0.24 635	0.17 584	0.13 550	0.17 562	0.20 596

fast-acv-ft	0.31 506	0.20 506	0.81 580	0.24 449	0.18 501	0.46 570	0.27 525	0.41 379	0.49 542	0.39 521	0.55 560	0.49 550	0.35 534	0.37 411	0.38 530	0.11 464	0.11 537	0.11 466	0.12 522	0.12 489	0.09 373

anonymity	0.56 617	0.54 641	0.70 555	0.47 637	0.61 655	0.56 603	0.43 620	0.69 631	0.49 542	0.63 617	0.55 560	0.54 577	0.60 618	0.61 523	0.57 589	0.55 653	0.53 664	0.50 649	0.54 662	0.51 646	0.56 655

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 499	0.20 506	0.70 555	0.21 270	0.17 479	0.46 570	0.27 525	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.55 560	0.43 512	0.30 494	0.46 442	0.38 530	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 452	0.10 430

dad	0.28 481	0.31 594	0.44 410	0.21 270	0.14 363	0.30 439	0.20 383	0.33 278	0.49 542	0.44 563	0.44 492	0.45 528	0.21 350	0.41 427	0.26 461	0.20 609	0.11 537	0.20 604	0.11 483	0.14 523	0.10 430

Syn2CoEx	0.36 543	0.31 594	0.78 567	0.34 605	0.21 555	0.41 544	0.28 541	0.61 599	0.49 542	0.42 550	0.56 567	0.45 528	0.44 580	0.69 557	0.38 530	0.17 589	0.14 577	0.15 567	0.12 522	0.13 505	0.12 491

CC-Net-ROB	0.43 582	0.47 629	0.65 537	0.37 622	0.23 584	0.51 591	0.29 548	0.66 622	0.49 542	0.46 571	0.51 538	0.48 544	0.38 551	0.96 630	0.35 521	0.34 642	0.23 633	0.55 652	0.25 626	0.31 631	0.20 596

iResNetv2_ROB	0.27 461	0.26 563	0.72 560	0.23 395	0.13 315	0.29 421	0.18 284	0.52 514	0.49 542	0.37 491	0.45 504	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 489	0.09 373

z-ln-s-r	0.32 515	0.21 520	0.82 584	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.26 519	0.43 407	0.50 550	0.32 417	0.60 580	0.39 477	0.29 480	0.73 571	0.66 610	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.08 310

Nwc_Net	0.37 553	0.25 552	0.68 548	0.31 591	0.24 592	0.44 562	0.30 559	0.65 616	0.50 550	0.37 491	0.69 606	0.58 591	0.45 583	0.60 516	0.40 545	0.15 562	0.12 555	0.19 600	0.21 609	0.14 523	0.13 508

XPNet_ROB	0.33 524	0.20 506	0.43 400	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.31 564	0.55 545	0.50 550	0.51 590	0.53 553	0.58 591	0.37 547	0.63 537	0.45 565	0.17 589	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.14 530

pmcnn	0.50 606	0.20 506	0.78 567	0.24 449	0.26 604	0.39 534	0.30 559	0.51 495	0.50 550	0.54 604	1.23 647	2.52 675	0.37 547	0.77 591	0.95 634	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 404	0.08 310

WQFJA1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLMM	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

rvit_105_1	0.27 461	0.19 493	0.46 430	0.27 550	0.19 528	0.30 439	0.35 589	0.44 415	0.51 554	0.31 395	0.31 332	0.31 406	0.26 429	0.35 403	0.25 447	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.11 452	0.10 430

ADLNet2	0.30 499	0.17 463	0.72 560	0.23 395	0.17 479	0.36 511	0.24 489	0.52 514	0.51 554	0.32 417	0.38 419	0.45 528	0.30 494	0.69 557	0.35 521	0.10 425	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.12 489	0.10 430

MMNet	0.27 461	0.14 383	0.49 454	0.24 449	0.17 479	0.47 576	0.22 441	0.45 425	0.51 554	0.39 521	0.41 451	0.36 451	0.33 521	0.39 418	0.34 517	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

ADCP+	0.45 591	0.24 547	1.15 633	0.25 488	0.22 571	0.56 603	0.39 609	0.54 535	0.51 554	0.44 563	0.51 538	0.46 536	0.52 606	0.56 495	1.89 672	0.10 425	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.14 523	0.13 508

ADCPNet	0.48 599	0.29 580	1.60 655	0.27 550	0.23 584	0.70 627	0.38 604	0.53 526	0.51 554	0.51 590	0.59 575	0.67 618	0.56 611	0.60 516	1.14 646	0.15 562	0.18 612	0.14 552	0.23 619	0.19 584	0.19 584

DRN-Test	0.33 524	0.17 463	0.61 517	0.27 550	0.19 528	0.46 570	0.29 548	0.65 616	0.51 554	0.47 578	0.46 514	0.44 523	0.34 530	0.62 531	0.41 553	0.12 503	0.08 448	0.13 525	0.12 522	0.12 489	0.10 430

LALA_ROB	0.36 543	0.25 552	0.46 430	0.30 585	0.21 555	0.47 576	0.39 609	0.61 599	0.51 554	0.52 596	0.51 538	0.69 624	0.36 538	0.50 458	0.43 557	0.17 589	0.11 537	0.16 578	0.14 564	0.17 562	0.15 542

WQFJX1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.23 395	0.17 479	0.24 328	0.19 331	0.58 580	0.52 563	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137

MyStereo05	0.23 377	0.12 269	0.57 501	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.48 458	0.52 563	0.31 395	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 385	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo04	0.23 377	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.49 468	0.52 563	0.28 316	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 405	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

NCC-stereo	0.39 565	0.25 552	0.69 549	0.32 597	0.28 611	0.46 570	0.36 594	0.65 616	0.52 563	0.40 531	0.57 570	0.56 583	0.47 592	0.73 571	0.45 565	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 626	0.16 545	0.16 551

Abc-Net	0.39 565	0.25 552	0.69 549	0.32 597	0.28 611	0.46 570	0.36 594	0.65 616	0.52 563	0.40 531	0.57 570	0.56 583	0.47 592	0.73 571	0.45 565	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 626	0.16 545	0.16 551
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MultiAttention	1.02 656	0.13 336	0.43 400	0.35 614	0.43 637	5.36 683	1.71 684	0.69 631	0.53 568	0.36 483	0.63 593	0.55 579	0.22 366	7.60 691	0.43 557	0.09 375	0.06 230	0.14 552	0.24 621	0.26 618	0.30 632

GASNet	0.36 543	0.46 627	0.88 599	0.34 605	0.23 584	0.35 506	0.22 441	0.60 595	0.53 568	0.40 531	0.37 404	0.45 528	0.30 494	0.79 595	0.35 521	0.15 562	0.10 513	0.14 552	0.14 564	0.22 603	0.12 491

RGC	0.39 565	0.32 599	0.64 536	0.34 605	0.27 606	0.40 540	0.29 548	0.57 571	0.53 568	0.45 567	0.64 595	0.62 602	0.45 583	0.72 569	0.39 538	0.15 562	0.15 592	0.21 606	0.20 606	0.18 576	0.19 584

iResNet_ROB	0.25 436	0.19 493	0.40 354	0.20 216	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 545	0.53 568	0.38 506	0.43 481	0.37 457	0.26 429	0.38 416	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 336	0.09 373

w-ln-seven-2	0.36 543	0.29 580	1.06 623	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.30 559	0.50 478	0.54 572	0.45 567	0.55 560	0.45 528	0.41 566	0.62 531	0.49 576	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.11 467

Wz-Net-LNSev	0.34 533	0.29 580	0.91 603	0.26 522	0.21 555	0.47 576	0.31 564	0.54 535	0.54 572	0.44 563	0.52 546	0.50 558	0.35 534	0.39 418	0.39 538	0.11 464	0.11 537	0.10 410	0.09 400	0.14 523	0.13 508

GEStereo_RVC	0.27 461	0.20 506	0.44 410	0.27 550	0.16 455	0.33 478	0.25 506	0.56 561	0.54 572	0.34 450	0.38 419	0.34 432	0.25 419	0.51 463	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.11 467

edge stereo	0.39 565	0.22 534	0.81 580	0.27 550	0.22 571	0.37 517	0.24 489	0.56 561	0.54 572	0.53 602	0.60 580	0.71 627	0.50 601	0.78 593	0.40 545	0.16 578	0.14 577	0.19 600	0.14 564	0.16 545	0.17 564

ADCMid	0.49 602	0.34 602	1.13 631	0.26 522	0.21 555	0.51 591	0.37 598	0.57 571	0.54 572	0.75 632	0.66 598	0.62 602	0.64 629	0.64 539	1.68 665	0.13 522	0.12 555	0.17 584	0.17 594	0.20 593	0.17 564

AANet_RVC	0.31 506	0.22 534	0.50 465	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.24 489	0.47 445	0.54 572	0.38 506	0.60 580	0.43 512	0.29 480	0.87 612	0.40 545	0.11 464	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

DGSMNet	0.61 626	0.29 580	0.91 603	0.51 643	0.70 660	0.62 616	1.38 682	0.59 586	0.55 578	0.37 491	0.61 587	0.52 568	0.33 521	0.65 546	0.43 557	0.53 650	0.60 671	0.67 657	0.61 667	0.63 654	0.61 665

PA-Net	0.37 553	0.28 573	0.83 587	0.31 591	0.28 611	0.39 534	0.42 618	0.51 495	0.55 578	0.34 450	0.42 468	0.41 499	0.36 538	0.79 595	0.49 576	0.12 503	0.23 633	0.16 578	0.23 619	0.12 489	0.18 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
WCMA_ROB	0.51 610	0.21 520	0.65 537	0.25 488	0.21 555	0.58 607	0.32 572	0.54 535	0.55 578	0.95 647	1.40 653	1.28 653	0.81 643	0.73 571	0.62 602	0.18 600	0.15 592	0.15 567	0.15 573	0.19 584	0.19 584

Wz-Net-MNSev	0.36 543	0.26 563	0.79 574	0.26 522	0.21 555	0.59 610	0.38 604	0.55 545	0.56 581	0.48 582	0.54 556	0.53 573	0.36 538	0.60 516	0.44 562	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.11 483	0.15 537	0.13 508

NVstereo2D	0.31 506	0.16 444	0.54 488	0.24 449	0.22 571	0.42 551	0.28 541	0.58 580	0.56 581	0.28 316	0.38 419	0.40 492	0.30 494	0.71 563	0.28 472	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.10 444	0.19 584	0.16 551

MDST_ROB	0.48 599	0.14 383	0.95 610	0.30 585	0.21 555	1.33 664	0.32 572	0.77 641	0.56 581	1.06 653	0.71 607	0.49 550	0.35 534	1.26 653	0.38 530	0.13 522	0.11 537	0.16 578	0.13 550	0.12 489	0.12 491

Selective-IGEV-i16pb	0.39 565	0.12 269	2.18 663	0.21 270	0.15 423	0.68 623	0.32 572	0.56 561	0.57 584	0.25 284	0.44 492	0.33 423	0.21 350	0.80 599	0.25 447	0.14 547	0.10 513	0.09 332	0.10 444	0.12 489	0.13 508

GwcNet	0.35 538	0.23 543	0.88 599	0.25 488	0.24 592	0.48 582	0.27 525	0.55 545	0.57 584	0.38 506	0.52 546	0.51 562	0.32 518	0.60 516	0.41 553	0.13 522	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.13 505	0.14 530

DISCO	0.32 515	0.13 336	0.51 475	0.25 488	0.16 455	0.48 582	0.25 506	0.50 478	0.57 584	0.37 491	0.45 504	0.62 602	0.36 538	0.64 539	0.49 576	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.12 489	0.11 467

RP	0.35 538	0.22 534	0.51 475	0.31 591	0.24 592	0.37 517	0.28 541	0.50 478	0.58 587	0.40 531	0.63 593	0.61 600	0.47 592	0.61 523	0.39 538	0.16 578	0.15 592	0.17 584	0.15 573	0.17 562	0.17 564

ITSA-stereo	0.25 436	0.15 418	0.33 262	0.23 395	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 561	0.59 588	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.28 465	0.49 454	0.30 492	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.13 508

FAT-Stereo	0.36 543	0.18 477	0.73 564	0.26 522	0.18 501	0.33 478	0.29 548	0.60 595	0.59 588	0.46 571	0.60 580	0.60 596	0.50 601	0.61 523	0.34 517	0.13 522	0.14 577	0.13 525	0.12 522	0.14 523	0.18 577

RYNet	0.37 553	0.18 477	0.59 512	0.25 488	0.28 611	0.61 614	0.32 572	0.59 586	0.59 588	0.41 540	0.38 419	0.57 588	0.39 557	0.87 612	0.53 587	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.18 576	0.18 577

NaN_ROB	0.41 574	0.28 573	0.62 525	0.30 585	0.19 528	0.51 591	0.47 631	0.58 580	0.59 588	0.56 607	0.47 521	0.49 550	0.41 566	1.21 650	0.64 607	0.12 503	0.18 612	0.12 504	0.13 550	0.11 452	0.14 530

DStereoO	0.46 593	0.32 599	0.51 475	0.36 616	0.29 619	0.38 525	0.45 624	0.55 545	0.60 592	0.47 578	0.49 529	0.48 544	0.73 637	0.59 512	0.69 613	0.81 668	0.18 612	0.38 641	0.19 604	0.46 645	0.20 596

pcwnet_v2	0.32 515	0.15 418	1.26 641	0.23 395	0.18 501	0.32 467	0.18 284	0.59 586	0.60 592	0.36 483	0.45 504	0.35 446	0.29 480	0.36 408	0.25 447	0.14 547	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.15 542

AnyNet_C32	0.51 610	0.40 618	1.10 630	0.29 574	0.28 611	0.59 610	0.58 645	0.54 535	0.60 592	0.62 615	0.66 598	0.54 577	0.54 607	0.78 593	1.74 669	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.20 593	0.20 596

FBW_ROB	0.43 582	0.26 563	0.54 488	0.31 591	0.20 547	0.51 591	0.32 572	0.70 633	0.60 592	0.59 611	0.55 560	0.65 613	0.41 566	1.40 660	0.51 584	0.13 522	0.17 606	0.21 606	0.16 585	0.17 562	0.18 577

PASM	0.45 591	0.35 604	0.90 602	0.35 614	0.33 625	0.39 534	0.38 604	0.50 478	0.61 596	0.52 596	0.51 538	0.62 602	0.45 583	0.93 624	0.48 574	0.26 625	0.29 643	0.29 630	0.33 639	0.29 629	0.26 626

MeshStereo	0.58 621	0.27 570	0.67 543	0.22 339	0.17 479	0.66 620	0.37 598	0.78 642	0.61 596	1.47 674	1.30 649	1.65 661	0.79 640	1.12 644	0.59 595	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.14 564	0.17 562	0.14 530
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	0.48 599	0.51 638	1.43 649	0.29 574	0.20 547	0.47 576	0.39 609	0.57 571	0.62 598	0.52 596	0.81 620	0.52 568	0.56 611	1.05 639	0.87 628	0.12 503	0.13 567	0.13 525	0.13 550	0.17 562	0.16 551

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 610	0.50 636	0.86 596	0.39 626	0.24 592	0.84 640	0.55 642	0.56 561	0.62 598	0.60 612	0.68 602	0.62 602	0.42 575	1.13 645	0.43 557	0.23 614	0.27 639	0.27 618	0.35 641	0.25 611	0.29 631

AnyNet_C01	0.65 629	0.58 643	2.60 671	0.32 597	0.26 604	0.88 643	0.61 648	0.63 614	0.62 598	0.68 624	0.96 634	0.76 630	0.60 618	0.96 630	1.43 660	0.16 578	0.16 599	0.17 584	0.17 594	0.23 606	0.23 617

SPS-STEREO	0.69 633	0.61 646	0.98 614	0.52 646	0.57 652	0.74 629	0.50 638	0.78 642	0.62 598	0.95 647	0.86 626	0.94 639	0.70 634	1.01 636	0.87 628	0.58 656	0.51 661	0.50 649	0.50 657	0.55 649	0.58 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.37 553	0.17 463	0.65 537	0.27 550	0.22 571	0.62 616	0.26 519	0.59 586	0.63 602	0.43 556	0.60 580	0.67 618	0.42 575	0.68 555	0.35 521	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.12 522	0.19 584	0.17 564

AF-Net	0.37 553	0.26 563	0.56 498	0.32 597	0.23 584	0.41 544	0.29 548	0.61 599	0.64 603	0.42 550	0.68 602	0.65 613	0.49 599	0.57 499	0.44 562	0.15 562	0.11 537	0.19 600	0.14 564	0.15 537	0.13 508

NLMM1	0.19 288	0.12 269	0.16 43	0.23 395	0.18 501	0.24 328	0.20 383	0.59 586	0.65 604	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

Wz-Net-SNSev	0.43 582	0.41 622	1.27 642	0.30 585	0.21 555	0.44 562	0.41 615	0.61 599	0.65 604	0.46 571	0.65 596	0.62 602	0.39 557	0.74 579	0.59 595	0.12 503	0.11 537	0.12 504	0.13 550	0.16 545	0.14 530

otaku	0.57 620	0.62 647	0.87 598	0.63 652	0.44 640	0.73 628	0.37 598	0.65 616	0.66 606	0.51 590	0.75 613	0.66 617	0.45 583	0.69 557	0.46 571	0.53 650	0.34 649	0.55 652	0.35 641	0.60 652	0.45 647

S-Stereo	0.38 560	0.20 506	1.05 622	0.27 550	0.22 571	0.38 525	0.32 572	0.55 545	0.66 606	0.39 521	0.59 575	0.49 550	0.41 566	0.75 580	0.40 545	0.12 503	0.15 592	0.13 525	0.13 550	0.16 545	0.21 605

GANetREF_RVC	0.43 582	0.47 629	0.69 549	0.38 624	0.20 547	0.51 591	0.48 635	0.66 622	0.66 606	0.46 571	0.46 514	0.50 558	0.44 580	0.90 620	0.39 538	0.27 630	0.21 624	0.32 635	0.18 600	0.27 623	0.22 610
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	0.56 617	0.51 638	1.19 635	0.38 624	0.22 571	0.69 624	0.27 525	0.80 646	0.67 609	0.73 628	0.74 612	0.87 635	0.61 627	0.81 603	0.76 616	0.29 636	0.27 639	0.32 635	0.37 645	0.32 634	0.31 635

MSMD_ROB	0.60 625	0.33 601	0.61 517	0.30 585	0.25 600	0.86 642	0.35 589	0.55 545	0.67 609	1.10 655	1.49 658	1.76 664	0.97 654	0.88 615	0.49 576	0.23 614	0.21 624	0.27 618	0.27 634	0.25 611	0.24 622

PWC_ROB	0.38 560	0.29 580	0.69 549	0.25 488	0.20 547	0.38 525	0.19 331	0.58 580	0.67 609	0.57 609	0.85 625	0.51 562	0.40 562	0.71 563	0.52 585	0.13 522	0.09 483	0.14 552	0.10 444	0.17 562	0.14 530

FCDSN-DC	0.63 627	0.31 594	0.61 517	0.36 616	0.30 620	0.65 618	0.37 598	0.66 622	0.68 612	1.14 657	1.54 661	1.71 663	1.26 663	0.92 622	0.64 607	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.27 623	0.27 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 617	0.39 617	0.80 577	0.60 650	0.46 642	1.00 649	1.23 681	0.67 627	0.68 612	0.71 627	0.54 556	0.89 638	0.57 614	0.81 603	0.62 602	0.19 606	0.22 628	0.18 592	0.18 600	0.27 623	0.25 624

Wz-Net-TNSev	0.51 610	0.58 643	1.61 657	0.25 488	0.21 555	0.65 618	0.45 624	0.63 614	0.69 614	0.51 590	0.54 556	0.71 627	0.60 618	1.00 635	0.77 619	0.15 562	0.15 592	0.13 525	0.15 573	0.21 596	0.20 596

ADCL	0.47 596	0.22 534	1.00 616	0.27 550	0.19 528	0.74 629	0.64 650	0.54 535	0.69 614	0.56 607	0.71 607	0.55 579	0.60 618	0.60 516	1.43 660	0.11 464	0.09 483	0.13 525	0.13 550	0.14 523	0.14 530

Ntro	0.58 621	0.64 648	0.92 605	0.66 653	0.50 646	0.77 633	0.36 594	0.66 622	0.70 616	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.51 604	0.75 580	0.45 565	0.56 654	0.32 647	0.56 655	0.34 640	0.63 654	0.46 650

LRCNet_RVC	10.90 694	14.34 702	9.35 686	15.35 697	8.04 689	1.08 651	0.34 585	8.78 693	0.70 616	12.63 702	16.05 702	9.85 693	6.54 687	8.57 693	6.34 691	20.27 711	5.40 693	23.70 709	21.88 710	14.87 701	13.83 702

CSAN	0.50 606	0.35 604	0.78 567	0.36 616	0.23 584	0.56 603	0.59 647	0.61 599	0.70 616	0.64 619	0.78 617	0.65 613	0.60 618	1.38 659	0.62 602	0.21 611	0.17 606	0.20 604	0.20 606	0.18 576	0.18 577

Consistency-Raft	0.55 616	0.48 631	1.02 619	0.45 634	0.49 645	0.49 587	0.47 631	0.72 636	0.72 619	0.45 567	0.82 622	0.47 538	0.60 618	0.50 458	0.63 605	0.39 648	0.39 653	0.44 646	0.51 658	0.52 647	0.37 641

FINET	0.34 533	0.27 570	0.80 577	0.24 449	0.24 592	0.36 511	0.34 585	0.54 535	0.72 619	0.39 521	0.47 521	0.32 416	0.30 494	0.51 463	0.32 505	0.19 606	0.17 606	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

DispFullNet	0.66 630	0.89 662	1.59 654	0.77 658	1.21 677	0.51 591	0.23 467	0.59 586	0.72 619	0.69 626	0.61 587	0.69 624	0.91 650	0.79 595	0.48 574	0.27 630	0.12 555	0.73 660	0.30 638	0.65 657	0.40 644

XQC	0.43 582	0.37 612	0.96 612	0.34 605	0.25 600	0.53 601	0.34 585	0.60 595	0.73 622	0.51 590	0.46 514	0.57 588	0.47 592	0.70 560	0.72 615	0.17 589	0.12 555	0.18 592	0.15 573	0.25 611	0.23 617

SGM+DAISY	0.87 647	0.66 650	1.30 645	0.51 643	0.60 654	1.03 650	0.84 667	0.76 640	0.73 622	1.39 664	1.51 659	1.31 654	1.22 661	1.11 642	1.08 641	0.57 655	0.53 664	0.51 651	0.51 658	0.54 648	0.61 665

LSM	1.64 671	0.40 618	2.56 670	2.02 682	17.61 699	0.51 591	0.52 639	0.61 599	0.76 624	0.82 636	1.11 642	0.63 610	0.54 607	0.75 580	0.49 576	0.16 578	0.24 635	0.18 592	0.21 609	0.25 611	2.42 686

PDISCO_ROB	0.43 582	0.30 587	0.67 543	0.43 631	0.36 629	0.67 621	0.32 572	0.72 636	0.76 624	0.43 556	0.53 553	0.63 610	0.40 562	0.66 550	0.47 573	0.21 611	0.12 555	0.21 606	0.19 604	0.25 611	0.20 596

NVStereoNet_ROB	0.67 631	0.49 635	0.83 587	0.48 638	0.40 633	0.51 591	0.46 627	0.70 633	0.77 626	0.84 637	1.72 666	1.02 644	0.83 645	1.23 651	0.79 622	0.32 640	0.38 652	0.40 644	0.46 652	0.36 638	0.41 645
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	0.52 614	0.38 616	1.90 660	0.30 585	0.24 592	0.57 606	0.48 635	0.62 607	0.78 627	0.50 585	0.71 607	0.68 622	0.54 607	0.98 634	0.84 625	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.19 584	0.20 596

DPSNet	0.47 596	0.24 547	0.93 607	0.27 550	0.20 547	0.75 632	0.57 644	0.84 651	0.79 628	0.47 578	0.51 538	0.60 596	0.69 633	0.87 612	0.71 614	0.16 578	0.13 567	0.12 504	0.10 444	0.25 611	0.21 605

ACVNet-4b	0.72 636	0.81 657	1.33 646	0.72 656	0.50 646	0.80 638	0.31 564	0.71 635	0.80 629	0.50 585	0.72 611	0.95 641	0.43 579	0.96 630	1.20 654	1.13 680	0.21 624	0.76 662	0.45 651	0.65 657	0.46 650

w-ln-seven	0.42 577	0.30 587	1.18 634	0.26 522	0.22 571	0.58 607	0.31 564	0.62 607	0.81 630	0.58 610	0.61 587	0.53 573	0.36 538	0.57 499	0.65 609	0.11 464	0.10 513	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.13 508

zh-mn7	0.46 593	0.45 626	1.48 650	0.25 488	0.19 528	0.44 562	0.29 548	0.56 561	0.82 631	0.65 621	0.96 634	0.49 550	0.38 551	0.88 615	0.63 605	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.13 505	0.14 530

SuperB	0.49 602	0.28 573	2.23 664	0.23 395	0.15 423	0.41 544	0.32 572	0.47 445	0.82 631	0.43 556	0.50 532	0.33 423	0.45 583	0.68 555	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.98 674	0.14 530

FC-DCNN	0.70 634	0.30 587	0.69 549	0.32 597	0.27 606	0.81 639	0.39 609	0.79 645	0.82 631	1.41 666	1.58 663	1.98 666	1.26 663	1.02 637	0.77 619	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.26 618	0.26 626

SGM_RVC	0.50 606	0.19 493	0.50 465	0.25 488	0.15 423	0.69 624	0.39 609	0.68 630	0.82 631	0.95 647	0.84 624	1.13 646	0.76 638	1.16 646	0.60 599	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.16 585	0.16 545	0.17 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSAF-DinoV2	0.76 642	0.44 625	1.98 661	0.49 641	0.16 455	0.58 607	0.31 564	0.81 648	0.83 635	0.41 540	0.52 546	0.98 643	0.58 615	4.97 687	1.03 638	0.11 464	0.07 360	0.10 410	0.24 621	0.27 623	0.26 626

ADCS	0.58 621	0.40 618	1.35 647	0.29 574	0.24 592	0.55 602	0.45 624	0.67 627	0.83 635	0.76 633	0.71 607	0.68 622	0.60 618	0.76 585	2.23 677	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.17 594	0.22 603	0.22 610

MFMNet_re	0.72 636	0.76 655	0.99 615	0.62 651	0.70 660	0.77 633	0.67 651	0.75 639	0.83 635	0.78 635	0.86 626	0.69 624	0.78 639	0.71 563	0.61 600	0.66 659	0.59 670	0.61 656	0.58 666	0.68 660	0.71 669

RTSC	0.39 565	0.28 573	0.78 567	0.27 550	0.18 501	0.49 587	0.22 441	0.59 586	0.84 638	0.55 606	0.53 553	0.49 550	0.36 538	0.67 554	0.82 624	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.17 562	0.17 564

FC-DCNN v2	0.71 635	0.30 587	0.67 543	0.32 597	0.27 606	0.84 640	0.39 609	0.84 651	0.85 639	1.44 670	1.64 664	2.09 668	1.28 665	1.06 640	0.80 623	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.26 618	0.25 624

MADNet+	1.01 654	1.16 673	4.72 680	0.70 655	0.47 643	1.24 660	0.96 671	0.97 658	0.89 640	0.65 621	0.77 616	0.87 635	0.85 648	2.09 673	1.68 665	0.38 647	0.39 653	0.31 634	0.27 634	0.43 642	0.39 643

PWCDC_ROB	0.38 560	0.30 587	0.60 514	0.33 603	0.20 547	0.42 551	0.19 331	0.58 580	0.89 640	0.42 550	1.26 648	0.36 451	0.34 530	0.50 458	0.38 530	0.18 600	0.11 537	0.11 466	0.09 400	0.19 584	0.13 508

JetBlue	1.14 660	0.76 655	2.36 666	0.59 649	0.75 662	3.04 679	1.78 685	1.11 660	0.90 642	0.94 645	1.10 641	1.66 662	1.28 665	2.09 673	1.72 668	0.43 649	0.36 651	0.38 641	0.38 647	0.58 651	0.56 655

ACVNet_1	0.72 636	0.81 657	1.37 648	0.72 656	0.53 650	0.77 633	0.42 618	0.85 654	0.90 642	0.74 631	0.75 613	1.32 655	0.72 636	1.02 637	0.55 588	0.54 652	0.31 646	0.71 659	0.35 641	0.64 656	0.45 647

AANet	0.49 602	0.42 624	1.56 653	0.22 339	0.19 528	0.39 534	0.25 506	0.52 514	0.92 644	0.92 642	0.93 632	0.84 634	0.67 630	0.59 512	0.59 595	0.15 562	0.11 537	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 632	0.64 648	1.06 623	0.45 634	0.27 606	1.40 668	0.58 645	0.78 642	0.92 644	0.84 637	0.86 626	0.88 637	0.68 632	1.33 658	0.68 612	0.37 646	0.29 643	0.34 639	0.36 644	0.43 642	0.37 641

ELAS	0.74 640	0.36 607	0.85 595	0.36 616	0.33 625	1.36 665	0.77 661	0.93 655	0.92 644	1.41 666	1.53 660	1.16 650	1.17 659	0.95 629	1.03 638	0.26 625	0.25 637	0.28 626	0.28 637	0.31 631	0.30 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
z-mn7	0.44 588	0.40 618	1.09 626	0.25 488	0.18 501	0.61 614	0.34 585	0.56 561	0.93 647	0.43 556	0.96 634	0.53 573	0.39 557	0.94 626	0.59 595	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.14 523	0.13 508

RainbowNet	0.72 636	0.89 662	1.02 619	0.82 660	0.63 657	0.78 636	0.52 639	0.81 648	0.93 647	0.60 612	0.79 618	0.80 632	0.60 618	0.80 599	0.57 589	0.78 666	0.55 667	0.78 663	0.49 655	0.76 664	0.58 658

SHD	0.42 577	0.27 570	0.81 580	0.31 591	0.25 600	0.42 551	0.22 441	0.66 622	0.94 649	0.63 617	0.60 580	0.59 593	0.47 592	0.59 512	0.58 594	0.15 562	0.13 567	0.16 578	0.16 585	0.20 593	0.22 610

TCMNet-wrong-test	4.29 681	5.57 688	4.65 677	11.33 696	10.39 692	5.73 685	4.48 690	4.13 687	1.02 650	1.91 676	2.39 678	6.16 689	3.62 684	3.84 684	4.50 687	1.99 684	0.47 658	1.97 687	1.69 686	5.69 692	4.31 691

EDNetEfficientorigin	7.51 687	0.52 640	140.47 715	0.25 488	0.17 479	0.42 551	0.29 548	0.47 445	1.03 651	1.28 660	1.02 638	0.83 633	0.84 646	0.75 580	0.99 636	0.10 425	0.09 483	0.12 504	0.10 444	0.21 596	0.22 610

RTS	0.78 643	0.48 631	4.68 678	0.34 605	0.28 611	1.12 653	0.46 627	0.62 607	1.03 651	0.73 628	0.89 630	0.60 596	0.59 616	1.61 663	1.16 650	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 584

RTSA	0.78 643	0.48 631	4.68 678	0.34 605	0.28 611	1.12 653	0.46 627	0.62 607	1.03 651	0.73 628	0.89 630	0.60 596	0.59 616	1.61 663	1.16 650	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 584

DStereoSA	0.81 645	0.37 612	1.08 625	0.51 643	0.65 658	0.67 621	1.44 683	0.74 638	1.06 654	0.54 604	1.67 665	0.49 550	1.78 673	0.96 630	1.69 667	0.28 633	0.43 656	0.27 618	0.51 658	0.40 641	0.58 658

EDNetEfficient	0.63 627	0.37 612	2.40 668	0.26 522	0.25 600	0.38 525	0.49 637	0.41 379	1.06 654	1.38 663	0.87 629	0.62 602	0.95 651	0.65 546	1.65 664	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.19 584	0.17 564

ELAS_RVC	0.74 640	0.36 607	1.00 616	0.37 622	0.33 625	0.88 643	0.93 670	0.83 650	1.08 656	1.35 662	1.33 652	1.24 651	1.33 667	1.06 640	0.95 634	0.27 630	0.25 637	0.29 630	0.27 634	0.30 630	0.30 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	0.91 649	0.86 659	0.84 592	0.97 665	0.75 662	0.92 646	0.71 653	1.27 662	1.10 657	0.89 639	1.45 655	1.14 647	0.96 652	1.19 647	0.84 625	0.74 663	0.51 661	0.97 668	0.55 663	0.84 666	0.60 661

IMH-64	0.91 649	0.86 659	0.84 592	0.97 665	0.75 662	0.92 646	0.71 653	1.27 662	1.10 657	0.89 639	1.45 655	1.14 647	0.96 652	1.19 647	0.84 625	0.74 663	0.51 661	0.97 668	0.55 663	0.84 666	0.60 661

PWCK	1.00 652	1.17 674	1.70 658	0.91 663	0.41 634	1.19 657	0.92 669	1.10 659	1.14 659	1.16 658	1.14 643	1.25 652	0.88 649	1.75 669	1.04 640	0.87 671	0.50 659	0.87 666	0.53 661	0.96 673	0.52 653

DeepPrunerF	0.44 588	0.29 580	1.29 644	0.33 603	0.30 620	0.35 506	0.36 594	0.62 607	1.15 660	0.40 531	0.44 492	0.39 477	0.41 566	0.80 599	0.52 585	0.18 600	0.14 577	0.23 613	0.21 609	0.17 562	0.17 564

MonStereo1	0.93 651	0.56 642	0.82 584	0.69 654	0.58 653	1.37 666	0.35 589	0.94 656	1.25 661	0.93 644	1.90 669	1.52 659	2.10 677	1.27 654	0.77 619	0.69 660	0.33 648	0.75 661	0.47 654	0.70 661	0.57 657

PVD	0.58 621	0.34 602	0.84 592	0.39 626	0.31 623	0.59 610	0.47 631	0.80 646	1.25 661	0.92 642	1.09 640	0.79 631	0.82 644	0.85 609	0.76 616	0.21 611	0.18 612	0.22 612	0.18 600	0.27 623	0.35 640

DStereoFS	0.84 646	0.66 650	0.80 577	0.53 647	0.50 646	1.23 659	0.55 642	0.94 656	1.32 663	0.89 639	1.32 650	1.04 645	2.32 680	1.29 656	1.14 646	0.31 639	0.35 650	0.30 632	0.39 648	0.34 635	0.60 661

SANet	0.53 615	0.28 573	0.96 612	0.26 522	0.15 423	0.69 624	0.44 623	0.67 627	1.34 664	0.67 623	0.98 637	0.94 639	0.71 635	0.89 617	0.76 616	0.14 547	0.12 555	0.12 504	0.11 483	0.17 562	0.16 551

notaker	1.45 666	1.34 677	1.48 650	1.40 678	1.07 675	1.18 655	0.85 668	1.48 670	1.40 665	1.51 675	3.46 682	2.40 674	1.81 674	1.76 670	1.45 663	1.11 678	0.69 679	1.38 680	0.87 678	1.31 680	0.97 678

ACVNet_2	0.89 648	0.87 661	1.25 640	0.82 660	0.62 656	0.97 648	0.62 649	1.14 661	1.42 666	1.00 650	1.40 653	1.47 658	0.84 646	1.11 642	0.66 610	0.61 657	0.43 656	0.78 663	0.49 655	0.75 663	0.52 653

IMH	1.05 657	0.95 666	1.00 616	1.01 667	0.78 665	1.11 652	0.68 652	1.38 665	1.43 667	1.00 650	1.72 666	1.43 656	1.14 656	1.73 668	0.89 630	1.09 677	0.55 667	0.99 670	0.57 665	0.87 668	0.62 667

light-stereo	2.37 678	0.69 652	3.61 674	3.84 686	3.41 683	4.04 680	0.31 564	2.13 681	1.45 668	3.61 684	6.33 688	6.90 691	0.63 628	4.83 686	1.28 657	0.71 662	0.74 680	0.32 635	0.39 648	1.20 676	0.96 676

SGM-ForestM	1.36 662	0.28 573	0.79 574	0.26 522	0.16 455	2.26 676	1.00 673	1.42 667	1.46 669	2.38 680	2.05 673	5.95 688	2.66 682	2.95 678	2.46 679	0.17 589	0.18 612	0.18 592	0.18 600	0.15 537	0.18 577

WAO-7	1.01 654	0.89 662	0.93 607	0.83 662	0.66 659	1.18 655	0.81 665	1.40 666	1.57 670	1.11 656	1.76 668	1.45 657	1.19 660	1.50 662	1.14 646	0.61 657	0.62 674	0.70 658	0.68 670	0.66 659	0.60 661

JetRed	2.30 677	2.64 683	6.12 683	1.12 674	1.38 680	5.85 686	3.29 687	1.99 678	1.67 671	1.98 677	1.95 671	2.16 672	1.60 672	2.48 677	4.10 685	1.05 675	1.60 684	1.09 673	1.01 682	1.67 683	1.28 682

LVE	1.13 659	1.02 667	1.28 643	1.01 667	0.80 668	1.29 663	0.81 665	1.47 669	1.96 672	1.07 654	1.90 669	1.90 665	1.01 655	1.48 661	0.91 631	0.93 674	0.61 673	0.94 667	0.69 671	0.87 668	0.75 673

Dean	1.17 661	1.04 669	1.49 652	1.03 669	0.78 665	1.20 658	0.77 661	1.48 670	1.96 672	1.28 660	1.99 672	2.15 669	1.14 656	1.25 652	1.00 637	0.81 668	0.60 671	1.01 671	0.69 671	0.92 672	0.74 672

WAO-6	1.07 658	0.93 665	0.92 605	0.96 664	0.78 665	1.28 662	0.75 658	1.34 664	2.00 674	1.02 652	1.54 661	1.59 660	1.22 661	1.31 657	1.14 646	0.78 666	0.55 667	1.02 672	0.75 675	0.83 665	0.69 668

MADNet++	2.26 676	1.80 681	2.06 662	2.13 684	1.97 682	2.61 678	1.79 686	2.38 682	2.16 675	2.75 682	2.65 679	2.38 673	2.43 681	3.17 679	3.21 681	2.17 685	1.95 687	1.94 686	1.63 685	2.06 684	2.01 685

coex-ft	3.44 680	0.73 654	48.55 713	0.24 449	0.19 528	0.50 590	0.43 620	0.47 445	2.40 676	7.03 691	1.20 645	0.97 642	2.23 678	0.73 571	1.92 673	0.12 503	0.15 592	0.14 552	0.12 522	0.21 596	0.43 646

HanzoNet	2.97 679	1.69 680	2.29 665	1.74 681	1.33 679	1.53 670	1.03 674	1.99 678	2.64 677	5.51 688	5.16 685	5.90 687	6.82 690	4.32 685	3.29 682	3.16 688	2.02 689	1.92 684	2.87 691	2.24 685	1.89 684

UNDER WATER-64	1.55 669	1.19 675	2.52 669	1.31 676	0.95 673	2.12 674	1.21 680	1.45 668	3.19 678	1.43 669	1.32 650	2.64 676	2.04 676	1.63 665	1.83 670	1.11 678	0.67 678	1.28 678	0.92 679	1.19 675	1.02 679

MANE	1.41 664	0.36 607	0.74 565	0.43 631	0.41 634	2.16 675	0.80 663	2.39 683	3.38 679	2.22 679	3.06 681	3.54 681	2.73 683	2.15 675	1.94 674	0.28 633	0.27 639	0.30 632	0.46 652	0.28 628	0.34 639

UNDER WATER	1.59 670	1.22 676	2.36 666	1.38 677	1.03 674	1.67 671	1.10 677	1.54 673	3.63 680	1.44 670	1.47 657	2.85 678	2.25 679	1.67 666	1.94 674	1.06 676	0.62 674	1.31 679	0.93 680	1.21 677	1.02 679

DPSimNet_ROB	4.34 682	4.23 684	6.89 685	3.67 685	3.68 684	4.75 681	5.21 691	2.67 684	3.68 681	5.82 689	3.95 683	5.57 684	6.72 689	3.46 683	4.48 686	4.05 692	2.88 690	4.68 693	3.12 693	3.69 687	3.62 690

WAO-8	1.46 667	1.10 671	1.09 626	1.10 671	0.84 669	2.06 672	0.75 658	1.84 675	3.83 682	1.44 670	2.21 675	2.15 669	1.43 669	3.17 679	1.19 652	0.91 672	0.65 676	1.09 673	0.79 676	0.90 670	0.71 669

Venus	1.46 667	1.10 671	1.09 626	1.10 671	0.84 669	2.06 672	0.75 658	1.84 675	3.83 682	1.44 670	2.21 675	2.15 669	1.43 669	3.17 679	1.19 652	0.91 672	0.65 676	1.09 673	0.79 676	0.90 670	0.71 669

TorneroNet-64	1.43 665	1.03 668	1.20 636	1.10 671	0.86 671	2.26 676	0.73 656	1.84 675	3.84 684	1.25 659	2.25 677	2.69 677	1.42 668	1.76 670	1.43 660	0.76 665	0.50 659	1.09 673	0.66 669	1.23 678	0.76 674

ktn	1.77 673	1.36 678	1.22 637	1.43 679	1.14 676	1.52 669	1.08 676	1.51 672	3.96 685	2.77 683	4.69 684	3.35 680	1.46 671	1.69 667	1.25 656	1.43 682	0.77 681	1.45 681	0.99 681	1.32 681	0.96 676

tt	4.71 683	0.10 131	3.94 675	2.06 683	1.53 681	10.14 692	16.88 695	9.27 695	4.98 686	1.39 664	1.02 638	4.68 683	4.90 686	3.35 682	5.86 690	5.76 693	9.15 701	2.24 689	2.53 689	3.10 686	1.32 683

BEATNet-Init1	4.73 684	2.61 682	13.29 699	0.58 648	0.53 650	10.12 691	3.33 688	4.83 688	5.01 687	8.75 693	8.51 690	14.08 702	7.60 692	7.70 692	5.34 688	0.28 633	0.28 642	0.34 639	0.37 645	0.57 650	0.45 647

KSHMR	1.89 674	1.36 678	1.60 655	1.47 680	1.22 678	1.38 667	1.06 675	1.79 674	5.97 688	1.42 668	5.65 687	2.98 679	1.14 656	2.23 676	1.20 654	1.27 681	1.12 683	1.46 682	1.10 683	1.32 681	1.15 681

LE_ROB	1.76 672	0.20 506	2.68 672	0.48 638	0.52 649	0.78 636	0.96 671	0.84 651	6.61 689	7.40 692	2.08 674	2.08 667	4.83 685	1.27 654	3.79 684	0.10 425	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.11 452	0.10 430

Selective-IGEV-i1pa	5.57 685	7.99 690	4.76 681	0.80 659	0.45 641	12.99 693	3.60 689	9.25 694	7.43 690	6.97 690	9.87 694	8.94 692	7.26 691	14.66 703	5.65 689	3.55 689	1.08 682	1.93 685	0.72 673	0.73 662	2.79 688

TorneroNet	2.22 675	1.08 670	1.24 639	1.14 675	0.90 672	5.58 684	0.80 663	2.12 680	8.69 691	2.58 681	5.42 686	3.88 682	1.97 675	1.78 672	1.87 671	0.86 670	0.54 666	1.15 677	0.74 674	1.23 678	0.85 675

USTest	6.88 686	5.23 687	5.63 682	7.22 690	7.29 687	14.34 695	22.76 696	8.48 692	9.32 692	5.42 687	6.39 689	6.29 690	6.64 688	6.92 690	8.62 693	1.94 683	3.29 691	2.16 688	2.55 690	3.85 688	3.29 689

PML	16.10 700	12.82 701	6.78 684	5.23 687	7.76 688	33.92 707	66.56 716	5.30 689	10.28 693	26.12 715	68.59 716	20.51 704	13.49 703	10.06 694	6.78 692	5.96 694	2.00 688	6.04 699	2.18 688	8.96 697	2.60 687

xxxxx1	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

tt_ll	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

ff	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

HaxPig	17.72 702	20.22 712	19.73 701	16.53 698	16.51 698	9.27 690	9.33 692	14.34 704	13.27 697	18.65 704	18.70 703	17.35 703	16.77 704	17.04 704	16.45 704	22.05 712	20.89 712	22.27 708	21.53 709	21.29 709	22.13 713

iinet-test	10.78 692	9.29 691	9.70 687	10.48 691	10.68 693	17.98 700	25.98 702	12.57 699	13.39 698	9.64 697	10.10 695	10.06 694	10.61 696	11.22 699	12.70 696	6.40 695	7.74 696	5.68 695	6.69 694	7.47 693	7.30 692

IINet	10.78 692	9.29 691	9.70 687	10.48 691	10.68 693	17.98 700	25.98 702	12.57 699	13.39 698	9.64 697	10.10 695	10.06 694	10.61 696	11.22 699	12.70 696	6.40 695	7.74 696	5.68 695	6.69 694	7.47 693	7.30 692

DGTPSM_ROB	8.34 688	5.10 685	10.37 697	5.31 688	10.18 690	8.33 688	23.60 700	6.06 690	13.41 700	4.90 685	10.87 698	5.65 685	10.44 693	6.17 688	12.59 694	3.74 690	7.55 694	3.69 690	7.26 698	4.14 689	7.46 694

DPSMNet_ROB	8.40 689	5.11 686	10.49 698	5.58 689	10.25 691	8.34 689	23.62 701	6.07 691	13.45 701	4.93 686	10.88 699	5.66 686	10.44 693	6.24 689	12.64 695	3.98 691	7.61 695	3.76 691	7.30 699	4.20 690	7.51 695

Anonymous_1	16.62 701	9.35 693	9.84 689	10.66 693	14.64 697	18.66 702	27.12 704	12.64 701	13.51 702	10.76 701	10.30 697	10.13 696	10.60 695	11.06 698	12.74 698	15.87 709	7.74 696	16.92 707	43.48 713	58.66 716	7.68 696

DPSM_ROB	11.49 695	9.87 697	10.35 695	11.13 694	11.31 695	19.11 703	27.51 705	13.37 702	14.21 703	10.31 699	11.06 700	10.96 700	11.27 701	11.96 701	13.59 699	6.78 697	8.19 699	6.03 697	7.09 696	7.93 695	7.73 697

DPSM	11.49 695	9.87 697	10.35 695	11.13 694	11.31 695	19.11 703	27.51 705	13.37 702	14.21 703	10.31 699	11.06 700	10.96 700	11.27 701	11.96 701	13.59 699	6.78 697	8.19 699	6.03 697	7.09 696	7.93 695	7.73 697

MEDIAN_ROB	21.21 703	24.62 713	23.47 711	19.58 699	19.65 703	13.22 694	10.96 693	17.88 705	17.00 705	22.14 714	22.02 705	20.86 705	20.36 705	21.06 705	19.71 705	25.63 713	24.13 713	26.21 710	25.20 711	25.17 710	25.38 714

RSGM-EC	29.65 712	17.75 703	10.04 690	35.31 711	33.15 713	26.42 705	46.65 707	19.89 706	17.74 706	18.92 705	23.36 712	30.14 714	23.59 713	41.87 714	45.99 715	59.56 715	34.38 715	33.25 715	20.37 707	34.97 712	19.60 711

acva	29.65 712	17.75 703	10.04 690	35.31 711	33.15 713	26.42 705	46.65 707	19.89 706	17.74 706	18.92 705	23.36 712	30.14 714	23.59 713	41.87 714	45.99 715	59.56 715	34.38 715	33.25 715	20.37 707	34.97 712	19.60 711

AVERAGE_ROB	25.43 711	29.06 714	27.24 712	24.63 710	24.20 712	17.73 699	12.61 694	22.29 708	21.39 708	26.79 716	26.16 714	25.20 713	24.64 715	25.07 713	23.53 706	29.96 714	28.40 714	30.60 711	29.58 712	29.72 711	29.84 715

LSM0	24.24 710	19.98 711	22.32 710	24.22 709	40.14 715	38.48 712	55.20 709	26.95 713	28.57 709	20.49 707	21.83 704	22.26 712	22.75 709	24.22 712	27.30 708	13.66 708	16.32 705	12.19 706	14.15 700	16.10 708	17.66 710

RAFT-FEzeroshot	23.10 704	19.88 707	20.56 704	22.49 704	22.75 706	38.38 708	55.50 712	26.84 709	28.66 710	20.60 709	22.10 706	22.05 707	22.74 707	24.00 708	27.37 712	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.28 702	15.96 704	15.54 706

RAFT-FE	23.10 704	19.88 707	20.56 704	22.49 704	22.75 706	38.38 708	55.50 712	26.84 709	28.66 710	20.60 709	22.10 706	22.05 707	22.74 707	24.00 708	27.37 712	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.28 702	15.96 704	15.54 706

CasAABBNet	23.10 704	19.86 705	20.64 706	22.47 703	22.73 704	38.41 711	55.50 712	26.89 711	28.70 712	20.61 711	22.15 708	22.08 710	22.75 709	23.99 706	27.36 710	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.27 701	15.95 702	15.53 705

FlowAnything	23.14 707	19.87 706	20.79 707	22.50 707	22.74 705	38.39 710	55.46 710	26.89 711	28.72 713	20.77 713	22.29 711	22.07 709	22.72 706	23.99 706	27.41 714	13.60 705	16.55 711	12.15 704	14.36 706	15.97 706	15.52 704

Selective-RAFT-Error	23.16 708	19.93 709	20.87 708	22.54 708	22.81 709	38.52 714	55.47 711	27.01 714	28.83 714	20.66 712	22.25 709	22.09 711	22.80 711	24.09 710	27.36 710	13.61 707	16.48 707	12.15 704	14.28 702	15.99 707	15.57 709

Hybrid-DGEV	23.16 708	19.94 710	20.96 709	22.49 704	22.75 706	38.51 713	55.52 715	27.09 715	28.90 715	20.58 708	22.25 709	22.00 706	22.80 711	24.11 711	27.33 709	13.60 705	16.47 706	12.14 700	14.30 705	15.95 702	15.54 706

Selective-IGEV-i16pa	30.47 714	41.93 715	4.02 676	0.49 641	0.37 630	96.94 716	0.74 657	60.26 717	58.76 716	17.24 703	64.39 715	38.26 716	49.53 716	106.11 717	26.15 707	19.96 710	3.42 692	4.39 692	1.81 687	0.39 640	14.22 703

test_example2	101.33 715	108.28 716	68.15 714	98.43 713	106.93 716	89.75 715	102.43 717	36.80 716	97.65 717	129.04 717	130.15 717	65.26 717	66.62 717	92.11 716	80.24 717	144.10 717	199.48 717	81.81 717	103.01 717	125.01 717	101.27 716

ccccc		256.29 717		354.40 716	364.36 717	149.10 717		152.89 718		153.93 718		164.00 718		268.02 718		390.55 718	349.22 718	244.59 718	219.82 718	412.30 718

ASD4		6.65 689

Low-res two-view benchmark