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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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-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

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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

4.25_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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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
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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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