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

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.11 196	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 161	0.07 193	0.05 35

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 91	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 223	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 151	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 223	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 96	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 220	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.07 250

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 132	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 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 113	0.07 3	0.16 110	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 231	0.27 216	0.19 172	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 128	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 73	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.16 223	0.21 94	0.20 184	0.10 39	0.17 190	0.11 99	0.12 164	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.06 150

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 156	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 156	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 137	0.14 3	0.10 135	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.06 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 123	0.19 172	0.10 135	0.17 149	0.14 116	0.25 175	0.19 154	0.17 237	0.23 277	0.15 212	0.15 271	0.12 8	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

U	1.00 699	0.09 92	0.21 137	0.21 307	3.68 731	6.12 734	0.14 116	0.21 94	0.21 206	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	5.42 741	2.90 739	0.07 193	0.06 150

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.10 135	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 111	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 231	0.26 204	0.19 172	0.07 3	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.18 134	0.12 99	0.15 151	0.11 99	0.12 164	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.13 356	0.20 255	0.16 223	0.23 135	0.18 134	0.12 99	0.15 151	0.14 190	0.13 214	0.13 16	0.12 122	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 247	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 164	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 628

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 73	0.18 113	0.10 135	0.15 65	0.16 223	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 171	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.08 336

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.14 407	0.18 177	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.16 218	0.21 254	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 177	0.19 536	0.70 601	0.17 57	0.12 273	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.10 39	0.12 76	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.05 7	0.07 250

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 91	0.18 113	0.09 60	0.13 34	0.16 223	0.25 175	0.21 206	0.11 65	0.16 171	0.09 30	0.11 128	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.04 1	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 137	0.15 7	0.11 196	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 99	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.05 35

LACA1	0.09 1	0.10 150	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 65	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 137	0.18 113	0.13 356	0.18 177	0.16 223	0.24 155	0.20 184	0.16 218	0.21 254	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 110	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 164	0.13 16	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 177	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.11 26	0.21 94	0.19 154	0.77 681	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

4.5_new	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.16 81	0.13 136	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 150	0.15 24	0.18 113	0.08 29	0.16 110	0.14 116	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.14 136	0.08 5	0.11 128	0.13 16	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 180	0.20 249	0.10 135	0.15 65	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.12 99	0.19 222	0.15 212	0.11 128	0.13 16	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 193	0.06 150

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 154	0.17 57	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 247	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 164	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.19 628

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 154	0.17 57	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 91	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.10 463	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.12 531	0.13 550

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 231	0.22 154	0.20 249	0.09 60	0.19 212	0.10 10	0.19 56	0.17 111	0.14 167	0.11 54	0.11 99	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.08 302	0.07 393	0.11 508	0.09 440	0.09 369	0.08 336

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 105	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 99	0.16 171	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.08 336

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 154	0.16 26	0.10 135	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 231	0.27 216	0.20 249	0.09 60	0.18 177	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 76	0.13 156	0.13 214	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 231	0.27 216	0.20 249	0.09 60	0.18 177	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 99	0.12 76	0.13 156	0.13 214	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 150	0.26 204	0.18 113	0.09 60	0.14 46	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 231	0.22 154	0.19 172	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 136	0.16 171	0.11 99	0.12 164	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 231	0.26 204	0.20 249	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 76	0.12 134	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 293	0.27 216	0.21 307	0.09 60	0.19 212	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.12 99	0.13 96	0.11 99	0.12 164	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 231	0.23 170	0.22 379	0.09 60	0.16 110	0.14 116	0.24 155	0.19 154	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.13 214	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 150	0.21 137	0.21 307	0.11 196	0.20 255	0.16 223	0.21 94	0.17 111	0.12 99	0.17 190	0.11 99	0.12 164	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 177	0.21 564	0.47 478	0.17 57	0.12 273	0.15 65	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.14 136	0.12 134	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.07 250

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 105	0.18 113	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 231	0.38 370	0.17 57	0.11 196	0.17 149	0.14 116	0.23 135	0.17 111	0.11 65	0.14 136	0.13 156	0.11 128	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

LiteMatch	0.12 87	0.13 363	0.15 24	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.17 275	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 394	0.14 36	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.07 250

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 196	0.17 149	0.16 223	0.32 297	0.22 225	0.15 189	0.17 190	0.20 294	0.13 214	0.14 36	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LACA2	0.10 9	0.11 231	0.20 123	0.16 26	0.07 3	0.16 110	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 170	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 111	0.10 39	0.15 151	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 110	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.07 3	0.16 110	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 190	0.13 214	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 177	0.09 92	0.24 180	0.17 57	0.09 60	0.20 255	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 661	0.13 96	0.13 156	0.11 128	0.14 36	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 113	0.10 135	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 196	0.16 110	0.13 80	0.21 94	0.16 81	0.11 65	0.15 151	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 110	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.19 154	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 172	0.11 196	0.14 46	0.10 10	0.22 112	0.18 134	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.11 128	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.14 407	0.19 212	0.15 171	0.25 175	0.22 225	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

CAS	0.15 214	0.07 4	0.21 137	0.41 676	0.16 501	0.20 255	0.18 326	0.22 112	0.19 154	0.15 189	0.19 222	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 181	0.29 683	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 574

CroCo-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.24 180	0.25 535	0.11 196	0.11 20	0.18 326	0.32 297	0.23 251	0.12 99	0.12 76	0.18 259	0.12 164	0.14 36	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150
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
SE	0.16 230	0.14 417	0.19 105	0.21 307	0.11 196	0.23 344	0.16 223	0.28 236	0.20 184	0.20 271	0.27 323	0.15 212	0.17 328	0.15 76	0.14 220	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.11 490	0.08 336

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 110	0.15 171	0.17 31	0.16 81	0.12 99	0.13 96	0.12 134	0.08 16	0.15 76	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 113	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 135	0.15 65	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 46	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 231	0.35 322	0.20 249	0.08 29	0.16 110	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 99	0.14 136	0.12 134	0.12 164	0.15 76	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.07 193	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 231	0.28 233	0.20 249	0.08 29	0.15 65	0.13 80	0.22 112	0.19 154	0.12 99	0.14 136	0.12 134	0.12 164	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 231	0.25 194	0.21 307	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 175	0.21 206	0.12 99	0.15 151	0.09 30	0.14 251	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 154	0.18 113	0.14 407	0.18 177	0.15 171	0.23 135	0.21 206	0.16 218	0.22 268	0.10 61	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 65	0.15 171	0.24 155	0.17 111	0.13 136	0.15 151	0.16 234	0.13 214	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 110	0.15 171	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.15 151	0.17 246	0.12 164	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.18 44	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 76	0.13 181	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

asda	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 46	0.12 40	0.24 155	0.16 81	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 76	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 87	0.11 231	0.18 91	0.18 113	0.08 29	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.19 154	0.12 99	0.12 76	0.07 2	0.12 164	0.15 76	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 76	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

LG-Stereo	0.13 136	0.10 150	0.24 180	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.18 326	0.21 94	0.18 134	0.11 65	0.17 190	0.09 30	0.09 39	0.15 76	0.14 220	0.05 9	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.05 35

S2M2_L	0.13 136	0.11 231	0.20 123	0.16 26	0.12 273	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 184	0.12 99	0.15 151	0.14 190	0.12 164	0.15 76	0.14 220	0.13 567	0.09 520	0.09 369	0.10 486	0.11 490	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 177	0.10 150	0.19 105	0.18 113	0.10 135	0.20 255	0.19 374	0.30 273	0.27 306	0.13 136	0.18 213	0.16 234	0.16 296	0.15 76	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.19 172	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.29 253	0.18 134	0.11 65	0.16 171	0.13 156	0.09 39	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RAStereo	0.13 136	0.12 293	0.27 216	0.22 379	0.11 196	0.15 65	0.18 326	0.23 135	0.23 251	0.13 136	0.17 190	0.11 99	0.09 39	0.15 76	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.05 35

GMOStereo	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

error version	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

test-v	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

test-2	0.18 276	0.14 417	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.20 255	0.27 572	0.26 197	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.26 389	0.17 328	0.15 76	0.12 122	0.07 132	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.05 35

LACA3	0.10 9	0.10 150	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 110	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 106	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 136	0.10 150	0.42 427	0.18 113	0.11 196	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 106	0.14 220	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.06 150

Anonymus123	0.14 177	0.10 150	0.42 427	0.18 113	0.11 196	0.36 557	0.14 116	0.28 236	0.22 225	0.12 99	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 106	0.14 220	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 331	0.05 7	0.06 150

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.18 113	0.12 273	0.19 212	0.16 223	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.15 151	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.08 336

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.17 57	0.12 273	0.19 212	0.16 223	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 151	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.08 336

GS-Stereo							0.16 223	0.26 197	0.18 134	0.13 136	0.15 151	0.10 61	0.09 39	0.16 106	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.08 336

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 105	0.18 113	0.12 273	0.18 177	0.18 326	0.20 77	0.14 50	0.12 99	0.19 222	0.10 61	0.11 128	0.16 106	0.11 49	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 369	0.08 336

asd	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.10 135	0.16 110	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 150	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 99	0.12 76	0.08 5	0.11 128	0.16 106	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 65	0.12 40	0.25 175	0.16 81	0.14 167	0.13 96	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 196	0.18 177	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 106	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 113	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.16 171	0.08 5	0.12 164	0.16 106	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 105	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 106	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 346	0.72 700	0.70 601	0.17 57	0.08 29	0.15 65	0.15 171	0.18 44	0.16 81	0.13 136	0.12 76	0.09 30	0.08 16	0.16 106	0.13 181	0.35 690	0.04 2	0.08 270	0.07 246	0.11 490	0.23 662

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 170	0.18 113	0.19 574	0.19 212	0.16 223	0.23 135	0.14 50	0.13 136	0.17 190	0.13 156	0.16 296	0.16 106	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.06 150

test-1	0.17 251	0.11 231	0.40 394	0.23 439	0.13 356	0.22 321	0.23 512	0.34 324	0.26 295	0.20 271	0.24 291	0.22 320	0.14 251	0.16 106	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.08 336

CREStereo++_RVC	0.15 214	0.08 44	0.26 204	0.17 57	0.11 196	0.18 177	0.13 80	0.22 112	0.30 360	0.21 285	0.30 361	0.13 156	0.11 128	0.16 106	0.15 255	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 619	0.06 106	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 214	0.18 520	0.28 233	0.22 379	0.10 135	0.22 321	0.15 171	0.22 112	0.27 306	0.22 294	0.26 314	0.14 190	0.12 164	0.16 106	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 91	0.16 26	0.12 273	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 124	0.12 122	0.10 463	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.12 531	0.13 550

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.19 172	0.10 135	0.16 110	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.09 16	0.14 190	0.12 164	0.17 124	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.07 250

quiztm	0.15 214	0.15 456	0.25 194	0.22 379	0.14 407	0.17 149	0.17 275	0.33 312	0.21 206	0.18 256	0.21 254	0.14 190	0.10 86	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.05 35

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.21 307	0.09 60	0.19 212	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.14 167	0.19 222	0.12 134	0.13 214	0.17 124	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 293	0.28 233	0.19 172	0.08 29	0.17 149	0.15 171	0.22 112	0.18 134	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 128	0.17 124	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 231	0.24 180	0.20 249	0.09 60	0.19 212	0.15 171	0.26 197	0.20 184	0.11 65	0.12 76	0.10 61	0.13 214	0.17 124	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 177	0.16 223	0.25 175	0.16 81	0.16 218	0.16 171	0.18 259	0.13 214	0.17 124	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 635	0.07 4	0.63 573	0.18 113	0.13 356	0.15 65	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 725	0.12 76	0.23 342	0.11 128	0.17 124	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 737	0.07 250

NLSM3	0.13 136	0.10 150	0.17 73	0.21 307	0.13 356	0.18 177	0.16 223	0.30 273	0.24 268	0.11 65	0.15 151	0.12 134	0.13 214	0.17 124	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.08 270	0.08 331	0.05 7	0.05 35

FE-Mocha	0.16 230	0.10 150	0.33 299	0.19 172	0.13 356	0.19 212	0.15 171	0.35 348	0.22 225	0.24 317	0.24 291	0.20 294	0.14 251	0.17 124	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.06 150

DA	0.14 177	0.10 150	0.18 91	0.21 307	0.10 135	0.29 464	0.16 223	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 190	0.16 234	0.14 251	0.17 124	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

GGEV	0.14 177	0.10 150	0.18 91	0.21 307	0.10 135	0.29 464	0.16 223	0.28 236	0.20 184	0.14 167	0.17 190	0.16 234	0.14 251	0.17 124	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

2.5w	0.11 50	0.10 150	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 65	0.15 171	0.20 77	0.15 68	0.12 99	0.13 96	0.10 61	0.09 39	0.17 124	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 212	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 76	0.10 61	0.11 128	0.17 124	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 212	0.10 10	0.22 112	0.17 111	0.14 167	0.12 76	0.10 61	0.11 128	0.17 124	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 105	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 124	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.09 60	0.15 65	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 124	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 137	0.17 57	0.10 135	0.15 65	0.19 374	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.19 222	0.21 308	0.11 128	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.06 150

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 216	0.19 172	0.11 196	0.20 255	0.12 40	0.31 285	0.24 268	0.15 189	0.15 151	0.13 156	0.11 128	0.17 124	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

IGEV++	0.13 136	0.10 150	0.23 170	0.21 307	0.10 135	0.15 65	0.15 171	0.29 253	0.16 81	0.12 99	0.15 151	0.12 134	0.12 164	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

MaDis-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.26 204	0.19 172	0.14 407	0.16 110	0.13 80	0.25 175	0.21 206	0.13 136	0.14 136	0.14 190	0.11 128	0.17 124	0.17 314	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.06 150

CASnet	0.14 177	0.12 293	0.22 154	0.22 379	0.08 29	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.25 283	0.22 294	0.20 239	0.15 212	0.11 128	0.17 124	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.11 508	0.09 440	0.08 281	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 177	0.14 417	0.33 299	0.20 249	0.09 60	0.21 289	0.10 10	0.26 197	0.20 184	0.18 256	0.19 222	0.15 212	0.13 214	0.17 124	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.06 150

LoS_RVC	0.13 136	0.10 150	0.19 105	0.18 113	0.16 501	0.20 255	0.18 326	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.19 222	0.12 134	0.15 271	0.17 124	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 531

CroCo-Stereo Lap2	0.15 214	0.15 456	0.28 233	0.25 535	0.18 547	0.11 20	0.19 374	0.28 236	0.21 206	0.13 136	0.16 171	0.15 212	0.12 164	0.17 124	0.14 220	0.07 132	0.07 393	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.07 250

cross-raft	0.17 251	0.12 293	0.41 417	0.23 439	0.10 135	0.20 255	0.24 534	0.33 312	0.23 251	0.23 302	0.28 331	0.29 426	0.15 271	0.17 124	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

TANstereo	0.15 214	0.09 92	0.28 233	0.16 26	0.08 29	0.25 387	0.14 116	0.23 135	0.28 325	0.24 317	0.30 361	0.16 234	0.12 164	0.17 124	0.13 181	0.08 302	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

sAnonymous2	0.20 346	0.21 564	0.58 551	0.24 496	0.17 525	0.22 321	0.19 374	0.34 324	0.28 325	0.17 237	0.19 222	0.17 246	0.16 296	0.17 124	0.14 220	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.23 650	0.17 608

CroCo_RVC	0.20 346	0.21 564	0.58 551	0.24 496	0.17 525	0.22 321	0.19 374	0.34 324	0.28 325	0.17 237	0.19 222	0.17 246	0.16 296	0.17 124	0.14 220	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.23 650	0.17 608

FAST (zero-shot)	0.14 177	0.10 150	0.22 154	0.23 439	0.26 650	0.14 46	0.15 171	0.23 135	0.15 68	0.11 65	0.14 136	0.12 134	0.12 164	0.18 153	0.13 181	0.09 409	0.09 520	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.09 409

over v1	0.11 50	0.13 363	0.15 24	0.19 172	0.06 1	0.15 65	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 251	0.18 153	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-8	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.20 249	0.07 3	0.15 65	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 164	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-9	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.19 172	0.07 3	0.15 65	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 164	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

S	0.19 325	0.12 293	0.22 154	0.22 379	0.13 356	0.31 499	0.22 485	0.30 273	0.27 306	0.25 327	0.31 376	0.20 294	0.20 385	0.18 153	0.17 314	0.12 546	0.09 520	0.15 612	0.16 631	0.11 490	0.12 531

SMOE	0.17 251	0.11 231	0.21 137	0.20 249	0.09 60	0.26 411	0.21 457	0.30 273	0.23 251	0.21 285	0.27 323	0.21 308	0.17 328	0.18 153	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.12 547	0.07 246	0.11 490	0.07 250

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 231	0.44 450	0.21 307	0.08 29	0.14 46	0.14 116	0.21 94	0.16 81	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.13 214	0.18 153	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 363	0.28 233	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.14 136	0.09 30	0.13 214	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

RT-Monster	0.15 214	0.08 44	0.21 137	0.17 57	0.14 407	0.20 255	0.11 26	0.29 253	0.32 385	0.24 317	0.22 268	0.17 246	0.13 214	0.18 153	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

FlowAnything_test	0.14 177	0.11 231	0.21 137	0.21 307	0.12 273	0.17 149	0.16 223	0.25 175	0.16 81	0.15 189	0.13 96	0.15 212	0.14 251	0.18 153	0.16 282	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.12 566	0.08 281	0.09 409

MSCF	0.13 136	0.12 293	0.21 137	0.22 379	0.10 135	0.16 110	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 237	0.16 171	0.11 99	0.13 214	0.18 153	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 106	0.06 150

qwe	0.11 50	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.15 65	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.14 167	0.13 96	0.09 30	0.09 39	0.18 153	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.10 10	0.19 56	0.18 134	0.14 167	0.17 190	0.09 30	0.10 86	0.18 153	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 73	0.19 172	0.11 196	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 76	0.12 134	0.08 16	0.18 153	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 281	0.06 150

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 113	0.07 3	0.15 65	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 153	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 149	0.13 80	0.18 44	0.16 81	0.11 65	0.13 96	0.11 99	0.12 164	0.18 153	0.11 49	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 194	0.16 26	0.11 196	0.14 46	0.16 223	0.17 31	0.17 111	0.10 39	0.15 151	0.09 30	0.09 39	0.18 153	0.10 6	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 469
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	0.15 214	0.11 231	0.38 370	0.17 57	0.11 196	0.16 110	0.17 275	0.22 112	0.20 184	0.11 65	0.13 96	0.14 190	0.11 128	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.20 669	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 574

castereo++	0.13 136	0.10 150	0.18 91	0.18 113	0.10 135	0.27 422	0.13 80	0.23 135	0.23 251	0.11 65	0.13 96	0.16 234	0.10 86	0.18 153	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 155	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

WCG-NET	0.14 177	0.09 92	0.23 170	0.18 113	0.08 29	0.18 177	0.17 275	0.21 94	0.28 325	0.18 256	0.21 254	0.15 212	0.12 164	0.18 153	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 150	0.22 154	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.16 81	0.13 136	0.15 151	0.13 156	0.08 16	0.18 153	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

RAFT-Stereo-weight	0.15 214	0.09 92	0.26 204	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.17 275	0.36 367	0.29 344	0.24 317	0.20 239	0.19 279	0.10 86	0.18 153	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 137	0.15 7	0.07 3	0.21 289	0.12 40	0.24 155	0.24 268	0.16 218	0.21 254	0.15 212	0.13 214	0.18 153	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MGS-Stereo	0.14 177	0.11 231	0.32 282	0.19 172	0.11 196	0.18 177	0.17 275	0.20 77	0.22 225	0.14 167	0.24 291	0.15 212	0.10 86	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.10 441	0.06 150

UniTT-Stereo	0.14 177	0.10 150	0.30 258	0.21 307	0.13 356	0.17 149	0.13 80	0.19 56	0.18 134	0.15 189	0.20 239	0.10 61	0.11 128	0.18 153	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.06 150

CES	0.14 177	0.08 44	0.19 105	0.17 57	0.22 617	0.18 177	0.16 223	0.23 135	0.19 154	0.14 167	0.17 190	0.14 190	0.10 86	0.18 153	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 281	0.18 621

RCA-Stereo	0.16 230	0.09 92	0.25 194	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.17 275	0.36 367	0.35 425	0.20 271	0.25 303	0.17 246	0.17 328	0.18 153	0.14 220	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 137	0.14 3	0.08 29	0.22 321	0.15 171	0.25 175	0.24 268	0.16 218	0.21 254	0.14 190	0.13 214	0.18 153	0.13 181	0.09 409	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150
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	0.18 276	0.09 92	0.32 282	0.22 379	0.12 273	0.22 321	0.19 374	0.42 439	0.19 154	0.31 442	0.45 550	0.20 294	0.14 251	0.18 153	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

RAFT-Stereo	0.18 276	0.09 92	0.32 282	0.22 379	0.12 273	0.22 321	0.19 374	0.42 439	0.19 154	0.31 442	0.45 550	0.20 294	0.14 251	0.18 153	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
over-6	0.12 87	0.13 363	0.19 105	0.19 172	0.07 3	0.16 110	0.11 26	0.26 197	0.16 81	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 214	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

S0	0.18 276	0.13 363	0.21 137	0.23 439	0.11 196	0.33 523	0.26 565	0.27 213	0.21 206	0.21 285	0.26 314	0.20 294	0.16 296	0.19 184	0.17 314	0.12 546	0.11 579	0.14 596	0.14 609	0.10 441	0.07 250

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 105	0.18 113	0.11 196	0.16 110	0.14 116	0.24 155	0.17 111	0.11 65	0.12 76	0.16 234	0.12 164	0.19 184	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.07 250

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 99	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.12 122	0.11 506	0.11 579	0.05 1	0.06 161	0.05 7	0.12 531

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 231	0.32 282	0.20 249	0.08 29	0.16 110	0.13 80	0.19 56	0.17 111	0.11 65	0.12 76	0.11 99	0.11 128	0.19 184	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 231	0.30 258	0.20 249	0.13 356	0.20 255	0.14 116	0.23 135	0.16 81	0.12 99	0.13 96	0.09 30	0.15 271	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 154	0.15 7	0.09 60	0.18 177	0.13 80	0.24 155	0.25 283	0.14 167	0.22 268	0.17 246	0.12 164	0.19 184	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 293	0.21 137	0.18 113	0.11 196	0.24 367	0.12 40	0.19 56	0.18 134	0.10 39	0.13 96	0.11 99	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 150	0.32 282	0.16 26	0.08 29	0.17 149	0.10 10	0.22 112	0.19 154	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 336

AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 123	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 184	0.12 122	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

GASTEREO	0.13 136	0.12 293	0.21 137	0.23 439	0.10 135	0.18 177	0.15 171	0.26 197	0.18 134	0.17 237	0.16 171	0.11 99	0.13 214	0.19 184	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 246	0.06 106	0.06 150

depthmonostereo	0.14 177	0.09 92	0.19 105	0.19 172	0.08 29	0.20 255	0.15 171	0.27 213	0.23 251	0.16 218	0.18 213	0.14 190	0.17 328	0.19 184	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 150	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 149	0.09 4	0.22 112	0.16 81	0.13 136	0.13 96	0.09 30	0.11 128	0.19 184	0.13 181	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 172	0.12 273	0.14 46	0.12 40	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.16 171	0.08 5	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.07 3	0.21 289	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.07 3	0.21 289	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

MM-Stereo_test3	0.17 251	0.12 293	0.29 247	0.23 439	0.14 407	0.19 212	0.22 485	0.39 398	0.36 438	0.16 218	0.24 291	0.17 246	0.12 164	0.19 184	0.14 220	0.07 132	0.07 393	0.08 270	0.06 161	0.09 369	0.06 150

rvit_stereo_0081_aga	0.16 230	0.14 417	0.28 233	0.21 307	0.13 356	0.19 212	0.17 275	0.23 135	0.24 268	0.17 237	0.21 254	0.19 279	0.13 214	0.19 184	0.14 220	0.11 506	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

rvit_stereo_0080	0.15 214	0.13 363	0.25 194	0.19 172	0.13 356	0.15 65	0.20 426	0.28 236	0.24 268	0.15 189	0.17 190	0.19 279	0.13 214	0.19 184	0.15 255	0.11 506	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.07 250

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 251	0.13 363	0.24 180	0.19 172	0.13 356	0.24 367	0.17 275	0.30 273	0.37 449	0.43 603	0.17 190	0.13 156	0.12 164	0.19 184	0.15 255	0.08 302	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.08 336

whm_eth	0.15 214	0.13 363	0.25 194	0.19 172	0.13 356	0.15 65	0.20 426	0.28 236	0.24 268	0.15 189	0.17 190	0.19 279	0.13 214	0.19 184	0.15 255	0.11 506	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.07 250

4D-IteraStereo	0.17 251	0.16 485	0.50 505	0.21 307	0.14 407	0.19 212	0.17 275	0.28 236	0.28 325	0.23 302	0.20 239	0.20 294	0.11 128	0.19 184	0.14 220	0.06 49	0.04 2	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.06 150

AnonymousM	0.17 251	0.19 536	0.24 180	0.18 113	0.10 135	0.18 177	0.17 275	0.30 273	0.23 251	0.26 340	0.20 239	0.18 259	0.14 251	0.19 184	0.14 220	0.09 409	0.06 252	0.38 688	0.15 619	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 251	0.14 417	0.32 282	0.20 249	0.09 60	0.19 212	0.17 275	0.32 297	0.30 360	0.25 327	0.33 409	0.20 294	0.17 328	0.19 184	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.05 35

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 293	0.17 73	0.22 379	0.10 135	0.15 65	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.20 208	0.14 220	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.07 250

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 137	0.18 113	0.10 135	0.17 149	0.15 171	0.25 175	0.17 111	0.13 136	0.22 268	0.19 279	0.11 128	0.20 208	0.14 220	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.06 150

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 231	0.28 233	0.20 249	0.09 60	0.15 65	0.14 116	0.22 112	0.16 81	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 164	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 150	0.27 216	0.19 172	0.08 29	0.16 110	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.12 164	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 276	0.10 150	0.16 50	0.22 379	0.18 547	0.25 387	0.19 374	0.51 542	0.51 601	0.15 189	0.17 190	0.15 212	0.16 296	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

NLMM	0.18 276	0.10 150	0.16 50	0.22 379	0.18 547	0.25 387	0.19 374	0.51 542	0.51 601	0.15 189	0.17 190	0.15 212	0.16 296	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

MM-Stereo_test2	0.15 214	0.10 150	0.44 450	0.23 439	0.11 196	0.21 289	0.21 457	0.27 213	0.22 225	0.15 189	0.16 171	0.13 156	0.11 128	0.20 208	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.05 35

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 658	0.36 342	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 208	0.10 6	0.09 409	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 654	0.05 35

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.19 172	0.11 196	0.15 65	0.17 275	0.19 56	0.16 81	0.11 65	0.13 96	0.14 190	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

rvit_stereo_0081	0.16 230	0.11 231	0.24 180	0.21 307	0.12 273	0.16 110	0.17 275	0.22 112	0.33 399	0.16 218	0.18 213	0.18 259	0.14 251	0.20 208	0.16 282	0.11 506	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

GCAP-BAT	0.21 367	0.08 44	1.22 684	0.29 621	0.43 684	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.25 283	0.14 167	0.17 190	0.15 212	0.11 128	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

rvit_stereo_0082	0.16 230	0.11 231	0.24 180	0.21 307	0.12 273	0.16 110	0.17 275	0.22 112	0.33 399	0.16 218	0.18 213	0.18 259	0.14 251	0.20 208	0.16 282	0.11 506	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 105	0.20 249	0.09 60	0.17 149	0.15 171	0.21 94	0.19 154	0.12 99	0.12 76	0.14 190	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.05 35

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 204	0.23 439	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.26 197	0.16 81	0.15 189	0.15 151	0.13 156	0.14 251	0.20 208	0.11 49	0.06 49	0.07 393	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.05 35

AE-Stereo	0.17 251	0.11 231	0.31 273	0.24 496	0.14 407	0.23 344	0.18 326	0.34 324	0.29 344	0.15 189	0.25 303	0.21 308	0.13 214	0.20 208	0.14 220	0.07 132	0.08 483	0.09 369	0.10 486	0.07 193	0.06 150

GCAPDPT-zeroshot	0.20 346	0.08 44	1.14 679	0.29 621	0.43 684	0.16 110	0.15 171	0.27 213	0.25 283	0.14 167	0.17 190	0.15 212	0.11 128	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

RAFT-Test	0.17 251	0.10 150	0.38 370	0.19 172	0.12 273	0.25 387	0.17 275	0.33 312	0.23 251	0.23 302	0.29 345	0.27 399	0.14 251	0.20 208	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 123	0.18 113	0.09 60	0.21 289	0.13 80	0.27 213	0.21 206	0.13 136	0.10 41	0.15 212	0.09 39	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

DCANet-4	0.19 325	0.10 150	0.52 522	0.19 172	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.36 367	0.39 474	0.29 392	0.30 361	0.17 246	0.22 411	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

fff	0.19 325	0.13 363	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.35 348	0.43 520	0.29 392	0.30 361	0.18 259	0.28 511	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

iRaftStereo_RVC	0.16 230	0.12 293	0.26 204	0.21 307	0.11 196	0.20 255	0.17 275	0.32 297	0.23 251	0.20 271	0.25 303	0.18 259	0.12 164	0.20 208	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.08 281	0.07 250

DCANet	0.18 276	0.13 363	0.40 394	0.19 172	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.34 324	0.39 474	0.29 392	0.31 376	0.18 259	0.23 425	0.20 208	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

csc	0.19 325	0.13 363	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.35 348	0.43 520	0.29 392	0.30 361	0.18 259	0.28 511	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

cscssc	0.19 325	0.13 363	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.35 348	0.43 520	0.29 392	0.30 361	0.18 259	0.28 511	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

CFNet-RSSM	0.17 251	0.10 150	0.40 394	0.20 249	0.11 196	0.20 255	0.15 171	0.36 367	0.30 360	0.23 302	0.21 254	0.26 389	0.15 271	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

Gwc-CoAtRS	0.17 251	0.10 150	0.37 351	0.20 249	0.12 273	0.19 212	0.15 171	0.32 297	0.28 325	0.23 302	0.23 277	0.27 399	0.15 271	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.06 150

DN	0.15 214	0.08 44	0.27 216	0.19 172	0.14 407	0.21 289	0.18 326	0.28 236	0.24 268	0.14 167	0.16 171	0.18 259	0.10 86	0.21 234	0.13 181	0.11 506	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.10 469

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 136	0.13 156	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 105	0.15 7	0.16 501	0.10 18	0.12 40	0.26 197	0.23 251	0.13 136	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

NLSM1	0.17 251	0.10 150	0.17 73	0.21 307	0.18 547	0.25 387	0.17 275	0.47 491	0.40 492	0.16 218	0.21 254	0.13 156	0.15 271	0.21 234	0.18 343	0.08 302	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.06 150

zero-FE	0.16 230	0.08 44	0.81 627	0.19 172	0.18 547	0.12 27	0.15 171	0.19 56	0.19 154	0.10 39	0.10 41	0.13 156	0.12 164	0.21 234	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 628	0.06 150

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 273	0.15 65	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 167	0.12 76	0.08 5	0.09 39	0.21 234	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 214	0.11 231	0.30 258	0.21 307	0.09 60	0.17 149	0.16 223	0.30 273	0.19 154	0.15 189	0.25 303	0.17 246	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.07 393	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.06 150

Reg-Stereo(zero)	0.16 230	0.07 4	0.36 342	0.19 172	0.10 135	0.19 212	0.14 116	0.28 236	0.24 268	0.22 294	0.20 239	0.24 357	0.18 358	0.21 234	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.06 106	0.06 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 417	0.19 105	0.26 569	0.09 60	0.15 65	0.13 80	0.22 112	0.18 134	0.12 99	0.11 54	0.10 61	0.13 214	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 321	0.14 116	0.14 10	0.16 81	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 234	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

rvit_stereo_0083	0.16 230	0.12 293	0.26 204	0.21 307	0.13 356	0.17 149	0.17 275	0.22 112	0.34 409	0.16 218	0.21 254	0.19 279	0.16 296	0.21 234	0.16 282	0.11 506	0.10 554	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.07 250

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.18 113	0.13 356	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 234	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 589	0.24 667

WCG-NET（raft）	0.14 177	0.09 92	0.23 170	0.17 57	0.08 29	0.19 212	0.16 223	0.23 135	0.26 295	0.18 256	0.19 222	0.20 294	0.12 164	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 123	0.20 249	0.09 60	0.16 110	0.15 171	0.23 135	0.18 134	0.13 136	0.13 96	0.15 212	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

CAS++	0.16 230	0.12 293	0.27 216	0.18 113	0.12 273	0.17 149	0.15 171	0.42 439	0.24 268	0.19 264	0.18 213	0.13 156	0.10 86	0.21 234	0.12 122	0.12 546	0.10 554	0.11 508	0.08 331	0.10 441	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 251	0.08 44	0.31 273	0.19 172	0.10 135	0.29 464	0.16 223	0.42 439	0.30 360	0.24 317	0.27 323	0.27 399	0.16 296	0.21 234	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.14 116	0.27 213	0.15 68	0.13 136	0.14 136	0.13 156	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.05 35

ADStereo(finetuned)	0.19 325	0.13 363	0.49 494	0.19 172	0.09 60	0.19 212	0.18 326	0.34 324	0.39 474	0.29 392	0.31 376	0.18 259	0.31 557	0.21 234	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

raftrobust	0.16 230	0.13 363	0.29 247	0.22 379	0.15 468	0.19 212	0.13 80	0.32 297	0.26 295	0.26 340	0.20 239	0.19 279	0.17 328	0.21 234	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.07 250

sCroCo_RVC	0.18 276	0.14 417	0.49 494	0.27 597	0.18 547	0.22 321	0.17 275	0.27 213	0.23 251	0.14 167	0.22 268	0.17 246	0.14 251	0.21 234	0.15 255	0.10 463	0.11 579	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 135	0.17 149	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.08 331	0.05 7	0.05 35

AIO_rvc	0.12 87	0.11 231	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.15 65	0.17 275	0.20 77	0.16 81	0.11 65	0.13 96	0.13 156	0.08 16	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

rvit_stereo_ft	0.17 251	0.14 417	0.30 258	0.25 535	0.14 407	0.17 149	0.21 457	0.28 236	0.26 295	0.16 218	0.19 222	0.20 294	0.16 296	0.22 254	0.17 314	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.07 250

MyStereo06	0.20 346	0.12 293	0.57 546	0.21 307	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.40 411	0.21 206	0.30 424	0.24 291	0.31 452	0.18 358	0.22 254	0.18 343	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

LoS	0.14 177	0.08 44	0.27 216	0.16 26	0.09 60	0.22 321	0.14 116	0.26 197	0.26 295	0.15 189	0.18 213	0.18 259	0.13 214	0.22 254	0.14 220	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 420	0.11 231	0.50 505	0.21 307	0.16 501	0.31 499	0.20 426	0.36 367	0.35 425	0.32 464	0.50 579	0.39 524	0.26 475	0.22 254	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.11 527	0.07 193	0.08 336

MC-Stereo	0.14 177	0.09 92	0.25 194	0.21 307	0.09 60	0.18 177	0.16 223	0.23 135	0.19 154	0.18 256	0.23 277	0.16 234	0.13 214	0.22 254	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.06 106	0.05 35

HUI-Stereo	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.28 331	0.25 367	0.17 328	0.22 254	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

rafts_anoy	0.18 276	0.15 456	0.35 322	0.22 379	0.14 407	0.19 212	0.17 275	0.32 297	0.30 360	0.23 302	0.25 303	0.20 294	0.16 296	0.22 254	0.19 377	0.08 302	0.07 393	0.10 450	0.12 566	0.09 369	0.08 336

PMTNet	0.15 214	0.08 44	0.23 170	0.15 7	0.09 60	0.23 344	0.16 223	0.25 175	0.23 251	0.17 237	0.21 254	0.16 234	0.14 251	0.22 254	0.13 181	0.29 683	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

Lsterematch	0.18 276	0.13 363	0.33 299	0.19 172	0.10 135	0.23 344	0.17 275	0.25 175	0.32 385	0.28 363	0.37 449	0.24 357	0.21 394	0.23 264	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.07 250

Hybrid-DGEV-03	0.20 346	0.14 417	0.31 273	0.22 379	0.12 273	0.26 411	0.16 223	0.31 285	0.27 306	0.32 464	0.58 619	0.23 342	0.15 271	0.23 264	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.07 246	0.08 281	0.06 150

WQFJX	0.18 276	0.10 150	0.17 73	0.22 379	0.18 547	0.25 387	0.18 326	0.53 573	0.45 547	0.17 237	0.16 171	0.14 190	0.16 296	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.08 483	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

IGEV-FE	0.18 276	0.10 150	0.65 583	0.20 249	0.12 273	0.19 212	0.15 171	0.34 324	0.19 154	0.28 363	0.22 268	0.27 399	0.13 214	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.06 150

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 105	0.19 172	0.16 501	0.12 27	0.15 171	0.18 44	0.18 134	0.11 65	0.10 41	0.13 156	0.12 164	0.23 264	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 640	0.06 150

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 150

DVStereo	0.14 177	0.08 44	0.18 91	0.18 113	0.09 60	0.21 289	0.14 116	0.24 155	0.21 206	0.21 285	0.21 254	0.15 212	0.14 251	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 161	0.05 7	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 251	0.10 150	0.39 386	0.23 439	0.11 196	0.20 255	0.22 485	0.33 312	0.29 344	0.22 294	0.21 254	0.15 212	0.14 251	0.23 264	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.06 150

SCV	0.14 177	0.14 417	0.24 180	0.21 307	0.11 196	0.15 65	0.16 223	0.31 285	0.18 134	0.11 65	0.15 151	0.13 156	0.10 86	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.06 150

ours_stereo	0.13 136	0.11 231	0.23 170	0.20 249	0.11 196	0.17 149	0.18 326	0.20 77	0.19 154	0.13 136	0.18 213	0.14 190	0.10 86	0.23 264	0.14 220	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.06 106	0.05 35

IGEV_Zeroshot_test	0.18 276	0.10 150	0.65 583	0.20 249	0.12 273	0.19 212	0.15 171	0.34 324	0.19 154	0.28 363	0.22 268	0.27 399	0.13 214	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.06 150

DCRE	0.20 346	0.13 363	0.40 394	0.21 307	0.15 468	0.20 255	0.19 374	0.30 273	0.27 306	0.22 294	0.80 666	0.23 342	0.16 296	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.07 393	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.06 150

knoymous	0.17 251	0.09 92	0.32 282	0.17 57	0.11 196	0.21 289	0.17 275	0.32 297	0.23 251	0.23 302	0.28 331	0.27 399	0.16 296	0.23 264	0.16 282	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.06 161	0.09 369	0.09 409

riskmin	0.18 276	0.09 92	0.34 311	0.18 113	0.12 273	0.24 367	0.16 223	0.34 324	0.28 325	0.21 285	0.23 277	0.33 470	0.24 443	0.23 264	0.17 314	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.06 161	0.10 441	0.10 469

GLC_STEREO	0.15 214	0.10 150	0.24 180	0.21 307	0.09 60	0.17 149	0.15 171	0.23 135	0.27 306	0.17 237	0.20 239	0.17 246	0.11 128	0.23 264	0.16 282	0.07 132	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.06 150

CRE-IMP	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.11 196	0.24 367	0.17 275	0.29 253	0.21 206	0.27 350	0.26 314	0.24 357	0.17 328	0.23 264	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.07 246	0.10 441	0.10 469

SCV_C0	0.14 177	0.11 231	0.25 194	0.19 172	0.12 273	0.15 65	0.16 223	0.30 273	0.22 225	0.13 136	0.15 151	0.13 156	0.09 39	0.24 280	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.09 369	0.06 150

FACV-RUCA	0.21 367	0.15 456	0.32 282	0.23 439	0.23 630	0.26 411	0.19 374	0.39 398	0.34 409	0.25 327	0.32 386	0.21 308	0.24 443	0.24 280	0.19 377	0.10 463	0.07 393	0.15 612	0.08 331	0.16 589	0.13 550

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 180	0.19 172	0.10 135	0.17 149	0.19 374	0.22 112	0.16 81	0.14 167	0.11 54	0.13 156	0.10 86	0.24 280	0.18 343	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.06 150
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 150	0.22 154	0.19 172	0.10 135	0.19 212	0.17 275	0.19 56	0.19 154	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.11 128	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

mms	0.13 136	0.11 231	0.19 105	0.19 172	0.12 273	0.16 110	0.17 275	0.20 77	0.17 111	0.13 136	0.17 190	0.14 190	0.09 39	0.24 280	0.14 220	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.07 250

tg	0.16 230	0.11 231	0.25 194	0.21 307	0.11 196	0.23 344	0.15 171	0.34 324	0.24 268	0.20 271	0.25 303	0.19 279	0.12 164	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.08 281	0.07 250

model_zeroshot	0.17 251	0.11 231	0.39 386	0.20 249	0.12 273	0.24 367	0.15 171	0.34 324	0.22 225	0.30 424	0.20 239	0.22 320	0.12 164	0.24 280	0.14 220	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.07 250

H2IRNET	0.18 276	0.13 363	0.35 322	0.21 307	0.12 273	0.20 255	0.15 171	0.27 213	0.30 360	0.17 237	0.31 376	0.25 367	0.20 385	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.10 486	0.09 369	0.06 150

ff7	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

ffff	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

11t	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

anonymousdsp	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.28 236	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.07 250

ProNet	0.14 177	0.12 293	0.25 194	0.19 172	0.11 196	0.19 212	0.19 374	0.27 213	0.20 184	0.14 167	0.13 96	0.13 156	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.07 250

ccc-4	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

test_4	0.18 276	0.12 293	0.34 311	0.23 439	0.12 273	0.18 177	0.22 485	0.26 197	0.24 268	0.24 317	0.47 567	0.22 320	0.13 214	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.07 193	0.05 35

IGEV-Stereo	0.14 177	0.12 293	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.28 236	0.20 184	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.12 164	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.07 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 367	0.12 293	0.45 462	0.23 439	0.14 407	0.29 464	0.19 374	0.46 482	0.35 425	0.25 327	0.32 386	0.32 462	0.19 374	0.24 280	0.20 400	0.10 463	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.10 469

TRStereo	0.19 325	0.17 505	0.47 478	0.23 439	0.19 574	0.19 212	0.16 223	0.52 561	0.28 325	0.20 271	0.19 222	0.21 308	0.13 214	0.24 280	0.13 181	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.11 527	0.06 106	0.06 150

HHNet	0.22 403	0.12 293	0.52 522	0.18 113	0.18 547	0.20 255	0.20 426	0.34 324	0.31 374	0.32 464	0.59 622	0.20 294	0.21 394	0.24 280	0.31 544	0.08 302	0.05 39	0.09 369	0.07 246	0.08 281	0.11 507

PSM-adaLoss	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.16 223	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.18 358	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo_v2	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.16 223	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.28 331	0.25 367	0.17 328	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

Pruner-Stereo	0.19 325	0.11 231	0.34 311	0.29 621	0.12 273	0.19 212	0.17 275	0.31 285	0.29 344	0.33 477	0.32 386	0.25 367	0.15 271	0.24 280	0.21 427	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.09 409

DeepStereo_RVC	0.18 276	0.11 231	0.40 394	0.21 307	0.11 196	0.19 212	0.16 223	0.28 236	0.22 225	0.27 350	0.27 323	0.23 342	0.28 511	0.24 280	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.10 469

raft+_RVC	0.18 276	0.14 417	0.32 282	0.21 307	0.15 468	0.21 289	0.16 223	0.38 386	0.34 409	0.21 285	0.28 331	0.20 294	0.15 271	0.24 280	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.08 336

111	0.20 346	0.17 505	0.40 394	0.18 113	0.09 60	0.24 367	0.17 275	0.41 425	0.45 547	0.23 302	0.29 345	0.29 426	0.21 394	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.08 336

test_xeample3	0.16 230	0.11 231	0.56 543	0.19 172	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.35 348	0.20 184	0.16 218	0.12 76	0.13 156	0.12 164	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 331	0.07 193	0.07 250

AFF-stereo	0.18 276	0.15 456	0.32 282	0.21 307	0.10 135	0.18 177	0.18 326	0.33 312	0.27 306	0.25 327	0.37 449	0.25 367	0.17 328	0.24 280	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.05 35

EAI-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.33 299	0.21 307	0.12 273	0.30 483	0.46 674	0.46 482	0.20 184	0.25 327	0.50 579	0.17 246	0.16 296	0.24 280	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.10 486	0.06 106	0.07 250

DMCA	0.22 403	0.14 417	0.36 342	0.22 379	0.14 407	0.27 422	0.20 426	0.43 453	0.38 464	0.31 442	0.32 386	0.33 470	0.24 443	0.24 280	0.28 516	0.11 506	0.08 483	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.11 507

Weightmod_eth	0.16 230	0.11 231	0.20 123	0.21 307	0.13 356	0.20 255	0.18 326	0.25 175	0.19 154	0.17 237	0.25 303	0.19 279	0.17 328	0.25 310	0.14 220	0.16 623	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.05 35

Selective-IGEV-i1	0.21 367	0.10 150	0.31 273	0.23 439	0.13 356	0.31 499	0.22 485	0.46 482	0.42 512	0.27 350	0.32 386	0.33 470	0.17 328	0.25 310	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.09 409

NLMM1	0.19 325	0.12 293	0.16 50	0.23 439	0.18 547	0.24 367	0.20 426	0.59 633	0.65 651	0.18 256	0.17 190	0.13 156	0.14 251	0.25 310	0.18 343	0.08 302	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

fffy	0.14 177	0.11 231	0.24 180	0.20 249	0.10 135	0.19 212	0.18 326	0.22 112	0.19 154	0.13 136	0.16 171	0.15 212	0.13 214	0.25 310	0.14 220	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.06 150

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 479	0.14 417	0.95 657	0.21 307	0.27 653	0.20 255	0.19 374	0.48 504	0.25 283	0.26 340	0.55 607	0.34 479	0.18 358	0.25 310	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.12 566	0.12 531	0.12 531

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 420	0.13 363	0.83 634	0.20 249	0.21 601	0.23 344	0.17 275	0.48 504	0.27 306	0.23 302	0.29 345	0.39 524	0.23 425	0.25 310	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.11 527	0.11 490	0.10 469

MyStereo8	0.22 403	0.15 456	0.63 573	0.21 307	0.17 525	0.31 499	0.16 223	0.36 367	0.32 385	0.28 363	0.36 440	0.25 367	0.18 358	0.25 310	0.28 516	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.12 531

MyStereo07	0.16 230	0.12 293	0.26 204	0.22 379	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.29 253	0.21 206	0.15 189	0.13 96	0.12 134	0.13 214	0.25 310	0.13 181	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

11t1	0.18 276	0.10 150	0.30 258	0.20 249	0.11 196	0.27 422	0.17 275	0.35 348	0.23 251	0.25 327	0.23 277	0.23 342	0.23 425	0.25 310	0.18 343	0.09 409	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.09 409

MIF-Stereo (partial)	0.16 230	0.10 150	0.34 311	0.21 307	0.15 468	0.15 65	0.13 80	0.28 236	0.25 283	0.17 237	0.26 314	0.15 212	0.16 296	0.25 310	0.17 314	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.08 336

anonymousdsp2	0.17 251	0.10 150	0.28 233	0.20 249	0.11 196	0.25 387	0.17 275	0.41 425	0.31 374	0.23 302	0.23 277	0.22 320	0.15 271	0.25 310	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 281	0.07 250

CASS	0.21 367	0.15 456	0.32 282	0.26 569	0.11 196	0.28 442	0.19 374	0.39 398	0.30 360	0.32 464	0.34 419	0.25 367	0.24 443	0.25 310	0.20 400	0.13 567	0.08 483	0.11 508	0.09 440	0.11 490	0.11 507
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 367	0.22 578	0.60 559	0.23 439	0.15 468	0.24 367	0.20 426	0.35 348	0.29 344	0.31 442	0.32 386	0.22 320	0.15 271	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336

ACRE	0.21 367	0.20 549	0.62 570	0.23 439	0.15 468	0.24 367	0.20 426	0.35 348	0.28 325	0.31 442	0.32 386	0.22 320	0.15 271	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336

test_3	0.18 276	0.11 231	0.32 282	0.24 496	0.11 196	0.22 321	0.25 551	0.31 285	0.31 374	0.25 327	0.18 213	0.23 342	0.13 214	0.25 310	0.19 377	0.06 49	0.05 39	0.09 369	0.10 486	0.07 193	0.06 150

RAFT-IKP	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.18 358	0.25 310	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

s12784h	0.17 251	0.09 92	0.26 204	0.18 113	0.07 3	0.32 512	0.19 374	0.37 378	0.32 385	0.23 302	0.25 303	0.18 259	0.17 328	0.25 310	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GMStereo	0.19 325	0.25 596	0.40 394	0.21 307	0.12 273	0.22 321	0.19 374	0.29 253	0.40 492	0.25 327	0.23 277	0.16 234	0.15 271	0.25 310	0.19 377	0.09 409	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.08 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 276	0.12 293	0.33 299	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.12 40	0.42 439	0.25 283	0.27 350	0.32 386	0.21 308	0.17 328	0.25 310	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.08 336
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	0.18 276	0.10 150	0.16 50	0.23 439	0.17 525	0.24 367	0.19 374	0.58 627	0.52 610	0.16 218	0.16 171	0.14 190	0.15 271	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.09 520	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.06 150

AIO-test2	0.20 346	0.20 549	0.36 342	0.26 569	0.15 468	0.22 321	0.16 223	0.42 439	0.42 512	0.16 218	0.29 345	0.15 212	0.11 128	0.26 329	0.13 181	0.18 646	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.07 193	0.07 250

IGEV-RUCA	0.21 367	0.08 44	0.23 170	0.19 172	0.19 574	0.28 442	0.24 534	0.23 135	0.21 206	0.20 271	0.23 277	0.28 415	0.49 646	0.26 329	0.18 343	0.09 409	0.08 483	0.18 639	0.13 594	0.17 606	0.17 608

PAM	0.23 420	0.10 150	0.63 573	0.22 379	0.15 468	0.34 537	0.21 457	0.37 378	0.22 225	0.31 442	0.27 323	0.55 626	0.26 475	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.09 440	0.07 193	0.09 409

rvit_0105_6	0.19 325	0.14 417	0.34 311	0.23 439	0.14 407	0.18 177	0.20 426	0.29 253	0.37 449	0.18 256	0.22 268	0.23 342	0.17 328	0.26 329	0.17 314	0.15 607	0.13 611	0.13 569	0.11 527	0.11 490	0.08 336

rvit_0105_5	0.21 367	0.15 456	0.38 370	0.23 439	0.13 356	0.22 321	0.24 534	0.36 367	0.39 474	0.21 285	0.23 277	0.26 389	0.19 374	0.26 329	0.19 377	0.15 607	0.13 611	0.12 547	0.12 566	0.10 441	0.09 409

LL-Strereo2	0.18 276	0.18 520	0.39 386	0.22 379	0.12 273	0.24 367	0.13 80	0.31 285	0.23 251	0.24 317	0.20 239	0.24 357	0.12 164	0.26 329	0.15 255	0.06 49	0.06 252	0.12 547	0.09 440	0.08 281	0.07 250

x	0.19 325	0.11 231	0.29 247	0.20 249	0.11 196	0.26 411	0.18 326	0.41 425	0.29 344	0.25 327	0.29 345	0.28 415	0.24 443	0.26 329	0.23 469	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.08 336

BUS	0.23 420	0.12 293	0.28 233	0.25 535	0.14 407	0.43 607	0.17 275	0.56 608	0.34 409	0.34 497	0.35 430	0.32 462	0.20 385	0.26 329	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.09 369	0.09 409

BSDual-CNN	0.23 420	0.12 293	0.28 233	0.25 535	0.14 407	0.35 552	0.21 457	0.56 608	0.34 409	0.34 497	0.35 430	0.38 512	0.24 443	0.26 329	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.09 369	0.09 409

psmg	0.23 420	0.12 293	0.28 233	0.21 307	0.14 407	0.35 552	0.23 512	0.51 542	0.34 409	0.35 514	0.38 464	0.38 512	0.24 443	0.26 329	0.21 427	0.10 463	0.08 483	0.10 450	0.10 486	0.09 369	0.08 336

CIPLG	0.21 367	0.21 564	0.55 536	0.23 439	0.15 468	0.25 387	0.20 426	0.35 348	0.29 344	0.31 442	0.33 409	0.22 320	0.15 271	0.26 329	0.20 400	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336

test-3	0.16 230	0.09 92	0.31 273	0.21 307	0.11 196	0.18 177	0.16 223	0.30 273	0.27 306	0.26 340	0.16 171	0.22 320	0.12 164	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.06 150

test_1	0.16 230	0.09 92	0.31 273	0.21 307	0.11 196	0.18 177	0.16 223	0.30 273	0.27 306	0.25 327	0.16 171	0.22 320	0.12 164	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.06 150

GwcNet-ADL	0.22 403	0.14 417	0.58 551	0.24 496	0.13 356	0.22 321	0.23 512	0.49 514	0.40 492	0.27 350	0.29 345	0.30 443	0.20 385	0.26 329	0.23 469	0.09 409	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.09 369	0.09 409

Patchmatch Stereo++	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336
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	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.14 116	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

ICVP	0.23 420	0.13 363	0.44 450	0.26 569	0.14 407	0.29 464	0.25 551	0.45 471	0.33 399	0.29 392	0.43 527	0.35 493	0.25 465	0.26 329	0.23 469	0.12 546	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.10 469
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 325	0.18 520	0.37 351	0.23 439	0.14 407	0.23 344	0.13 80	0.37 378	0.29 344	0.28 363	0.26 314	0.25 367	0.15 271	0.26 329	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.06 150

FENet	0.21 367	0.11 231	0.45 462	0.21 307	0.12 273	0.26 411	0.17 275	0.41 425	0.35 425	0.30 424	0.31 376	0.29 426	0.23 425	0.26 329	0.23 469	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

Weightmod	0.16 230	0.12 293	0.19 105	0.20 249	0.10 135	0.24 367	0.17 275	0.25 175	0.21 206	0.18 256	0.29 345	0.19 279	0.15 271	0.27 349	0.16 282	0.09 409	0.10 554	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.08 336

Select-FE	0.23 420	0.14 417	0.78 614	0.22 379	0.18 547	0.22 321	0.13 80	0.43 453	0.26 295	0.28 363	0.33 409	0.39 524	0.29 526	0.27 349	0.19 377	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.13 594	0.08 281	0.12 531

PAM_32	0.23 420	0.10 150	0.63 573	0.21 307	0.14 407	0.33 523	0.19 374	0.36 367	0.23 251	0.29 392	0.28 331	0.56 630	0.28 511	0.27 349	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.09 409

rvit_0105_4	0.20 346	0.15 456	0.38 370	0.23 439	0.14 407	0.20 255	0.22 485	0.33 312	0.39 474	0.19 264	0.24 291	0.25 367	0.19 374	0.27 349	0.17 314	0.16 623	0.13 611	0.13 569	0.11 527	0.11 490	0.08 336

ffm	0.22 403	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.35 348	0.44 535	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.11 508	0.10 486	0.08 281	0.08 336

tt1	0.18 276	0.14 417	0.35 322	0.23 439	0.11 196	0.30 483	0.19 374	0.35 348	0.44 535	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.16 296	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.08 336

plain	0.17 251	0.13 363	0.43 440	0.21 307	0.13 356	0.16 110	0.17 275	0.27 213	0.22 225	0.16 218	0.26 314	0.13 156	0.16 296	0.27 349	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.07 246	0.10 441	0.07 250

MIM_Stereo	0.18 276	0.12 293	0.38 370	0.20 249	0.11 196	0.17 149	0.14 116	0.35 348	0.25 283	0.27 350	0.35 430	0.23 342	0.13 214	0.27 349	0.16 282	0.06 49	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.06 150

MIPNet	0.21 367	0.15 456	0.52 522	0.21 307	0.12 273	0.27 422	0.20 426	0.45 471	0.37 449	0.30 424	0.23 277	0.19 279	0.24 443	0.27 349	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

iGMRVC	0.18 276	0.12 293	0.37 351	0.22 379	0.10 135	0.18 177	0.15 171	0.29 253	0.22 225	0.28 363	0.29 345	0.25 367	0.17 328	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

Anonymous3	0.23 420	0.18 520	0.63 573	0.27 597	0.18 547	0.41 591	0.23 512	0.43 453	0.35 425	0.23 302	0.27 323	0.20 294	0.18 358	0.27 349	0.18 343	0.12 546	0.11 579	0.10 450	0.10 486	0.11 490	0.12 531

RALCasStereoNet	0.18 276	0.15 456	0.33 299	0.21 307	0.14 407	0.21 289	0.18 326	0.31 285	0.25 283	0.21 285	0.29 345	0.22 320	0.15 271	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.10 554	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.09 409

SFCPSM	0.22 403	0.10 150	0.51 515	0.21 307	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.55 592	0.39 474	0.29 392	0.32 386	0.23 342	0.21 394	0.27 349	0.19 377	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.08 336

ACVNet	0.23 420	0.13 363	0.35 322	0.18 113	0.15 468	0.27 422	0.23 512	0.39 398	0.44 535	0.28 363	0.41 497	0.38 512	0.26 475	0.27 349	0.32 549	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.07 250

acv_ft	0.25 479	0.13 363	0.40 394	0.23 439	0.19 574	0.34 537	0.21 457	0.45 471	0.44 535	0.38 553	0.41 497	0.38 512	0.27 494	0.27 349	0.35 565	0.08 302	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.11 490	0.07 250

RT-IGEV	0.25 479	0.10 150	0.48 488	0.22 379	0.14 407	0.31 499	0.28 588	0.53 573	0.39 474	0.36 530	0.41 497	0.44 570	0.30 540	0.28 364	0.27 511	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.09 440	0.09 369	0.10 469

Hybrid-DGEV-2	0.21 367	0.15 456	0.34 311	0.24 496	0.13 356	0.28 442	0.14 116	0.48 504	0.44 535	0.27 350	0.24 291	0.25 367	0.25 465	0.28 364	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.07 250

FSD					0.24 638	0.27 422	0.27 572	0.31 285	0.29 344	0.26 340	0.27 323	0.28 415	0.27 494	0.28 364	0.26 505	0.23 660	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.25 656

AIO-test1	0.19 325	0.14 417	0.41 417	0.27 597	0.15 468	0.21 289	0.16 223	0.39 398	0.36 438	0.17 237	0.26 314	0.18 259	0.13 214	0.28 364	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.06 106	0.09 409

rvit_0105_3	0.23 420	0.17 505	0.40 394	0.25 535	0.15 468	0.24 367	0.28 588	0.38 386	0.41 504	0.25 327	0.25 303	0.28 415	0.21 394	0.28 364	0.20 400	0.15 607	0.13 611	0.14 596	0.15 619	0.10 441	0.09 409

rvit_stereo_0075_2	0.24 451	0.17 505	0.50 505	0.26 569	0.22 617	0.22 321	0.15 171	0.40 411	0.35 425	0.27 350	0.37 449	0.29 426	0.20 385	0.28 364	0.19 377	0.17 635	0.12 599	0.19 647	0.12 566	0.13 549	0.13 550

ACVNet-DCA	0.18 276	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.41 425	0.27 306	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.18 358	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.09 369	0.09 409

xx1	0.20 346	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.35 348	0.47 570	0.17 237	0.19 222	0.28 415	0.24 443	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.09 440	0.09 369	0.09 409

cc1	0.18 276	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.35 348	0.47 570	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.18 358	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.08 281	0.08 336

IGEVStereo-DCA	0.14 177	0.11 231	0.27 216	0.19 172	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.27 213	0.20 184	0.15 189	0.12 76	0.14 190	0.12 164	0.28 364	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

rrr	0.17 251	0.11 231	0.57 546	0.19 172	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.35 348	0.22 225	0.15 189	0.12 76	0.14 190	0.12 164	0.28 364	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.07 250

StereoVision	0.22 403	0.18 520	0.37 351	0.27 597	0.17 525	0.23 344	0.22 485	0.38 386	0.31 374	0.20 271	0.51 585	0.22 320	0.16 296	0.28 364	0.18 343	0.11 506	0.12 599	0.13 569	0.13 594	0.10 441	0.07 250

EKT-Stereo	0.38 607	0.12 293	0.38 370	0.42 677	3.88 733	0.21 289	0.17 275	0.35 348	0.28 325	0.20 271	0.20 239	0.23 342	0.15 271	0.28 364	0.16 282	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.09 409

PCWNet_CMD	0.23 420	0.13 363	0.48 488	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.16 223	0.46 482	0.46 565	0.29 392	0.36 440	0.37 504	0.24 443	0.28 364	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.11 490	0.09 409

Selective-RAFT	0.17 251	0.12 293	0.30 258	0.24 496	0.10 135	0.29 464	0.15 171	0.32 297	0.31 374	0.17 237	0.17 190	0.21 308	0.18 358	0.28 364	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.06 150

iRaft-Stereo_20w	0.19 325	0.10 150	0.46 470	0.19 172	0.13 356	0.25 387	0.19 374	0.52 561	0.19 154	0.29 392	0.21 254	0.22 320	0.20 385	0.28 364	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 331	0.08 281	0.08 336

AASNet	0.27 507	0.19 536	0.49 494	0.26 569	0.17 525	0.34 537	0.20 426	0.62 654	0.48 580	0.35 514	0.40 489	0.32 462	0.25 465	0.28 364	0.34 561	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.08 331	0.13 549	0.11 507

MSMDNet	0.23 420	0.13 363	0.48 488	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.16 223	0.46 482	0.46 565	0.29 392	0.36 440	0.37 504	0.24 443	0.28 364	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.11 490	0.09 409

HITNet	0.20 346	0.17 505	0.43 440	0.19 172	0.08 29	0.27 422	0.14 116	0.42 439	0.30 360	0.29 392	0.32 386	0.27 399	0.21 394	0.28 364	0.25 491	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.06 150
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	0.14 177	0.13 363	0.29 247	0.19 172	0.09 60	0.17 149	0.12 40	0.28 236	0.23 251	0.13 136	0.14 136	0.22 320	0.13 214	0.29 383	0.14 220	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 150

xyz-stereo-finetune	0.16 230	0.12 293	0.23 170	0.16 26	0.08 29	0.23 344	0.20 426	0.29 253	0.31 374	0.19 264	0.22 268	0.19 279	0.15 271	0.29 383	0.20 400	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.06 106	0.06 150

FLISNet	0.20 346	0.13 363	0.33 299	0.18 113	0.15 468	0.17 149	0.16 223	0.34 324	0.21 206	0.37 538	0.39 478	0.36 498	0.24 443	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.09 440	0.09 369	0.07 250

CoSv	0.20 346	0.13 363	0.33 299	0.18 113	0.15 468	0.17 149	0.16 223	0.34 324	0.21 206	0.37 538	0.39 478	0.36 498	0.24 443	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.09 440	0.09 369	0.07 250

mmm	0.21 367	0.12 293	0.31 273	0.22 379	0.12 273	0.28 442	0.21 457	0.41 425	0.27 306	0.29 392	0.38 464	0.29 426	0.24 443	0.29 383	0.22 448	0.09 409	0.07 393	0.11 508	0.09 440	0.10 441	0.09 409

HH	0.18 276	0.12 293	0.55 536	0.22 379	0.12 273	0.18 177	0.18 326	0.34 324	0.19 154	0.20 271	0.24 291	0.34 479	0.18 358	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.06 150

HanStereo	0.18 276	0.12 293	0.55 536	0.22 379	0.12 273	0.18 177	0.18 326	0.34 324	0.19 154	0.20 271	0.24 291	0.34 479	0.18 358	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 246	0.07 193	0.06 150

IER	0.23 420	0.12 293	0.39 386	0.20 249	0.14 407	0.31 499	0.19 374	0.42 439	0.36 438	0.33 477	0.40 489	0.32 462	0.33 567	0.29 383	0.22 448	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.08 336

UDGNet	0.23 420	0.31 640	0.38 370	0.24 496	0.14 407	0.24 367	0.18 326	0.32 297	0.43 520	0.29 392	0.28 331	0.24 357	0.19 374	0.29 383	0.20 400	0.15 607	0.07 393	0.21 653	0.11 527	0.14 567	0.10 469

KYRaft	0.22 403	0.10 150	0.30 258	0.23 439	0.12 273	0.23 344	0.23 512	0.35 348	0.24 268	0.35 514	0.54 603	0.34 479	0.26 475	0.29 383	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.10 486	0.08 281	0.31 680

GrayStereo	0.25 479	0.09 92	0.32 282	0.26 569	0.13 356	0.23 344	0.47 678	0.34 324	0.30 360	0.39 568	0.47 567	0.30 443	0.79 687	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.13 550

RAFT	0.21 367	0.17 505	0.32 282	0.24 496	0.12 273	0.25 387	0.27 572	0.35 348	0.28 325	0.33 477	0.33 409	0.38 512	0.22 411	0.29 383	0.17 314	0.08 302	0.08 483	0.11 508	0.10 486	0.10 441	0.06 150

Prome-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.30 258	0.24 496	0.12 273	0.23 344	0.23 512	0.36 367	0.25 283	0.33 477	0.59 622	0.24 357	0.28 511	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.20 640

CFNet_pseudo	0.23 420	0.13 363	0.47 478	0.19 172	0.13 356	0.26 411	0.16 223	0.44 461	0.44 535	0.29 392	0.37 449	0.38 512	0.23 425	0.29 383	0.21 427	0.09 409	0.06 252	0.11 508	0.08 331	0.11 490	0.09 409

GES	0.22 403	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.14 407	0.27 422	0.19 374	0.49 514	0.33 399	0.30 424	0.36 440	0.25 367	0.23 425	0.29 383	0.22 448	0.10 463	0.08 483	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.11 507

ccs_rob	0.23 420	0.13 363	0.47 478	0.20 249	0.13 356	0.26 411	0.17 275	0.44 461	0.44 535	0.29 392	0.37 449	0.38 512	0.23 425	0.29 383	0.21 427	0.09 409	0.06 252	0.11 508	0.08 331	0.11 490	0.09 409

tt45	0.14 177	0.09 92	0.22 154	0.19 172	0.11 196	0.23 344	0.18 326	0.22 112	0.17 111	0.15 189	0.13 96	0.14 190	0.10 86	0.30 399	0.14 220	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.07 193	0.07 250

DCVSM-stereo	0.24 451	0.13 363	0.52 522	0.20 249	0.14 407	0.26 411	0.13 80	0.34 324	0.34 409	0.41 587	0.33 409	0.47 585	0.29 526	0.30 399	0.22 448	0.10 463	0.10 554	0.11 508	0.10 486	0.12 531	0.15 586

MyStereo05	0.23 420	0.12 293	0.57 546	0.21 307	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.48 504	0.52 610	0.31 442	0.23 277	0.25 367	0.22 411	0.30 399	0.21 427	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

MyStereo04	0.23 420	0.12 293	0.55 536	0.22 379	0.14 407	0.25 387	0.23 512	0.49 514	0.52 610	0.28 363	0.23 277	0.27 399	0.23 425	0.30 399	0.22 448	0.07 132	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.08 336

dd	0.22 403	0.26 607	0.40 394	0.22 379	0.12 273	0.25 387	0.21 457	0.32 297	0.44 535	0.29 392	0.28 331	0.25 367	0.16 296	0.30 399	0.25 491	0.12 546	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.11 490	0.09 409

PSM-AAD	0.25 479	0.10 150	0.30 258	0.24 496	0.12 273	0.26 411	0.38 651	0.34 324	0.28 325	0.35 514	0.39 478	0.28 415	0.79 687	0.30 399	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.12 547	0.11 527	0.08 281	0.21 649

AdaStereo	0.24 451	0.16 485	0.37 351	0.24 496	0.12 273	0.32 512	0.17 275	0.54 582	0.42 512	0.33 477	0.38 464	0.35 493	0.21 394	0.30 399	0.22 448	0.14 592	0.06 252	0.13 569	0.08 331	0.11 490	0.08 336
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	10.45 738	12.13 747	19.94 750	106.10 763	23.12 757	0.14 46	0.13 80	3.28 733	0.17 111	0.16 218	0.23 277	0.16 234	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.41 734	0.06 252	0.07 167	0.07 246	40.22 763	0.06 150

MSKI-zero shot	0.17 251	0.09 92	0.43 440	0.20 249	0.11 196	0.21 289	0.15 171	0.32 297	0.21 206	0.23 302	0.24 291	0.23 342	0.10 86	0.31 406	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.06 150

DLNR_Zeroshot_test	10.44 737	12.10 746	19.93 749	106.08 762	23.66 758	0.14 46	0.13 80	3.22 732	0.17 111	0.16 218	0.23 277	0.16 234	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.36 733	0.06 252	0.07 167	0.07 246	39.70 762	0.06 150

CFNet_ucs	0.24 451	0.13 363	0.50 505	0.20 249	0.15 468	0.28 442	0.17 275	0.49 514	0.45 547	0.32 464	0.42 514	0.39 524	0.22 411	0.31 406	0.21 427	0.11 506	0.08 483	0.12 547	0.09 440	0.12 531	0.11 507

ToySt	0.24 451	0.16 485	0.48 488	0.21 307	0.13 356	0.29 464	0.29 595	0.39 398	0.39 474	0.27 350	0.35 430	0.39 524	0.31 557	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.09 520	0.10 450	0.11 527	0.11 490	0.10 469

GMM-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.43 440	0.23 439	0.13 356	0.24 367	0.25 551	0.37 378	0.27 306	0.30 424	0.45 550	0.27 399	0.21 394	0.31 406	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.10 450	0.09 440	0.08 281	0.19 628

BEATNet_4x	0.22 403	0.18 520	0.47 478	0.22 379	0.10 135	0.28 442	0.14 116	0.46 482	0.32 385	0.31 442	0.34 419	0.31 452	0.25 465	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.06 161	0.10 441	0.08 336

ISRNet	0.27 507	0.13 363	0.45 462	0.26 569	0.19 574	0.24 367	0.14 116	0.45 471	0.43 520	0.39 568	0.48 573	0.42 555	0.27 494	0.32 413	0.29 528	0.20 655	0.12 599	0.17 630	0.16 631	0.16 589	0.20 640

CBFPSM	0.27 507	0.16 485	0.67 589	0.20 249	0.14 407	0.38 572	0.25 551	0.40 411	0.36 438	0.33 477	0.36 440	0.56 630	0.38 598	0.32 413	0.38 576	0.08 302	0.08 483	0.07 167	0.08 331	0.09 369	0.11 507

RAFT_CTSACE	0.21 367	0.16 485	0.41 417	0.25 535	0.15 468	0.22 321	0.24 534	0.32 297	0.28 325	0.33 477	0.51 585	0.29 426	0.17 328	0.32 413	0.13 181	0.06 49	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.06 150

RAFT+CT+SA	0.21 367	0.18 520	0.33 299	0.25 535	0.18 547	0.23 344	0.29 595	0.40 411	0.36 438	0.24 317	0.38 464	0.18 259	0.16 296	0.32 413	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.12 566	0.09 369	0.09 409

PFNet+	0.20 346	0.10 150	0.37 351	0.21 307	0.12 273	0.17 149	0.19 374	0.29 253	0.34 409	0.33 477	0.32 386	0.24 357	0.16 296	0.32 413	0.17 314	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.08 281	0.12 531

FTStereo	0.28 527	0.10 150	0.43 440	0.23 439	0.13 356	0.21 289	0.53 688	0.34 324	0.26 295	0.38 553	0.95 680	0.30 443	0.56 658	0.32 413	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.19 628

XX-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.83 634	0.26 569	0.17 525	0.23 344	0.13 80	0.40 411	0.18 134	0.20 271	0.41 497	0.31 452	0.10 86	0.32 413	0.12 122	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.05 35

IGEV_i1	0.21 367	0.11 231	0.43 440	0.22 379	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.43 453	0.30 360	0.29 392	0.30 361	0.31 452	0.20 385	0.33 420	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.08 336

TestStereo1	0.21 367	0.16 485	0.32 282	0.26 569	0.13 356	0.26 411	0.27 572	0.40 411	0.36 438	0.29 392	0.39 478	0.22 320	0.21 394	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.07 250

DisPM	0.19 325	0.10 150	0.35 322	0.23 439	0.13 356	0.18 177	0.20 426	0.29 253	0.29 344	0.33 477	0.34 419	0.23 342	0.16 296	0.33 420	0.16 282	0.09 409	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.07 193	0.11 507

SA-5K	0.21 367	0.16 485	0.32 282	0.26 569	0.13 356	0.26 411	0.27 572	0.40 411	0.36 438	0.29 392	0.39 478	0.22 320	0.21 394	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.07 250

Sa-1000	0.22 403	0.15 456	0.35 322	0.23 439	0.13 356	0.28 442	0.23 512	0.47 491	0.39 474	0.30 424	0.50 579	0.26 389	0.19 374	0.33 420	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.08 281	0.06 150

SA	0.22 403	0.16 485	0.36 342	0.23 439	0.13 356	0.24 367	0.23 512	0.45 471	0.40 492	0.27 350	0.44 538	0.23 342	0.23 425	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.11 527	0.08 281	0.06 150

DN-CSS_ROB	0.22 403	0.25 596	0.47 478	0.24 496	0.14 407	0.25 387	0.12 40	0.40 411	0.33 399	0.29 392	0.42 514	0.22 320	0.20 385	0.33 420	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.07 250

1test111	0.19 325	0.14 417	0.38 370	0.23 439	0.11 196	0.31 499	0.19 374	0.41 425	0.27 306	0.17 237	0.19 222	0.13 156	0.18 358	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.09 369	0.09 409

GMStereo_Zeroshot	0.24 451	0.21 564	0.45 462	0.26 569	0.13 356	0.28 442	0.15 171	0.39 398	0.35 425	0.37 538	0.43 527	0.40 539	0.17 328	0.34 427	0.20 400	0.12 546	0.07 393	0.13 569	0.07 246	0.16 589	0.09 409

iinet-f	0.30 546	0.18 520	1.03 668	0.20 249	0.15 468	0.44 609	0.22 485	0.45 471	0.37 449	0.35 514	0.44 538	0.41 546	0.34 576	0.34 427	0.40 591	0.10 463	0.09 520	0.08 270	0.08 331	0.13 549	0.11 507

qqq	0.20 346	0.12 293	0.31 273	0.20 249	0.11 196	0.23 344	0.19 374	0.41 425	0.27 306	0.24 317	0.28 331	0.28 415	0.24 443	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.09 369	0.09 409

test_5	0.23 420	0.19 536	0.38 370	0.26 569	0.18 547	0.25 387	0.29 595	0.40 411	0.37 449	0.29 392	0.40 489	0.25 367	0.22 411	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.10 469

NRIStereo	0.18 276	0.11 231	0.35 322	0.23 439	0.11 196	0.24 367	0.20 426	0.29 253	0.26 295	0.26 340	0.25 303	0.25 367	0.18 358	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.08 336

UCFNet_RVC	0.24 451	0.16 485	0.34 311	0.18 113	0.15 468	0.33 523	0.16 223	0.46 482	0.35 425	0.29 392	0.35 430	0.39 524	0.25 465	0.34 427	0.22 448	0.13 567	0.08 483	0.13 569	0.14 609	0.13 549	0.12 531

iResNetv2_ROB	0.27 507	0.26 607	0.72 606	0.23 439	0.13 356	0.29 464	0.18 326	0.52 561	0.49 589	0.37 538	0.45 550	0.39 524	0.25 465	0.34 427	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.12 531	0.09 409

iResNet	0.24 451	0.18 520	0.61 562	0.25 535	0.11 196	0.29 464	0.21 457	0.42 439	0.43 520	0.33 477	0.43 527	0.27 399	0.22 411	0.34 427	0.26 505	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

PStereo	0.26 497	0.37 658	0.34 311	0.21 307	0.13 356	0.25 387	0.25 551	0.33 312	0.47 570	0.26 340	0.17 190	0.29 426	0.34 576	0.35 436	0.37 572	0.23 660	0.15 638	0.17 630	0.13 594	0.23 650	0.21 649

ManiGeoR	0.18 276	0.15 456	0.55 536	0.15 7	0.11 196	0.21 289	0.14 116	0.39 398	0.27 306	0.19 264	0.24 291	0.18 259	0.15 271	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.08 336

HLf10	0.18 276	0.15 456	0.55 536	0.15 7	0.11 196	0.21 289	0.14 116	0.39 398	0.27 306	0.19 264	0.24 291	0.18 259	0.15 271	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.08 336

HLf8	0.19 325	0.16 485	0.55 536	0.15 7	0.12 273	0.24 367	0.14 116	0.40 411	0.31 374	0.20 271	0.26 314	0.18 259	0.15 271	0.35 436	0.17 314	0.10 463	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.09 409

rvit_105_1	0.27 507	0.19 536	0.46 470	0.27 597	0.19 574	0.30 483	0.35 636	0.44 461	0.51 601	0.31 442	0.31 376	0.31 452	0.26 475	0.35 436	0.25 491	0.15 607	0.14 622	0.15 612	0.17 641	0.11 490	0.10 469

gwcnet-sp	0.24 451	0.13 363	0.63 573	0.22 379	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.44 461	0.39 474	0.35 514	0.34 419	0.27 399	0.27 494	0.35 436	0.25 491	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

scenet	0.24 451	0.13 363	0.63 573	0.22 379	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.44 461	0.39 474	0.35 514	0.34 419	0.27 399	0.27 494	0.35 436	0.25 491	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

ssnet	0.24 451	0.13 363	0.63 573	0.22 379	0.14 407	0.34 537	0.22 485	0.44 461	0.39 474	0.35 514	0.34 419	0.27 399	0.27 494	0.35 436	0.25 491	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.09 369	0.09 409

LCNet	0.21 367	0.11 231	0.29 247	0.25 535	0.12 273	0.23 344	0.19 374	0.34 324	0.26 295	0.28 363	0.35 430	0.26 389	0.30 540	0.35 436	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.10 486	0.13 549	0.22 655

999	0.14 177	0.08 44	0.24 180	0.19 172	0.11 196	0.20 255	0.17 275	0.24 155	0.18 134	0.13 136	0.16 171	0.14 190	0.11 128	0.36 445	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.06 106	0.07 250

Anonymous_2	0.37 600	0.21 564	0.47 478	0.20 249	0.21 601	0.42 598	0.26 565	0.38 386	0.29 344	0.33 477	0.30 361	0.44 570	0.38 598	0.36 445	0.29 528	0.26 672	0.29 690	0.44 693	1.41 731	0.34 680	0.21 649

pcwnet_v2	0.32 562	0.15 456	1.26 688	0.23 439	0.18 547	0.32 512	0.18 326	0.59 633	0.60 639	0.36 530	0.45 550	0.35 493	0.29 526	0.36 445	0.25 491	0.14 592	0.11 579	0.12 547	0.11 527	0.14 567	0.15 586

HLF11	0.19 325	0.14 417	0.54 529	0.15 7	0.12 273	0.21 289	0.12 40	0.37 378	0.24 268	0.20 271	0.29 345	0.18 259	0.18 358	0.37 448	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 281	0.09 409

xyz-stereo-finetune2	0.17 251	0.11 231	0.26 204	0.16 26	0.09 60	0.27 422	0.19 374	0.27 213	0.20 184	0.22 294	0.28 331	0.21 308	0.22 411	0.37 448	0.22 448	0.06 49	0.05 39	0.08 270	0.06 161	0.06 106	0.07 250

fast-acv-ft	0.31 553	0.20 549	0.81 627	0.24 496	0.18 547	0.46 617	0.27 572	0.41 425	0.49 589	0.39 568	0.55 607	0.49 597	0.35 581	0.37 448	0.38 576	0.11 506	0.11 579	0.11 508	0.12 566	0.12 531	0.09 409

hknet	0.25 479	0.14 417	0.40 394	0.25 535	0.15 468	0.35 552	0.21 457	0.56 608	0.37 449	0.34 497	0.35 430	0.43 559	0.27 494	0.37 448	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.09 369	0.09 409

IPLGR	0.21 367	0.13 363	0.61 562	0.21 307	0.11 196	0.25 387	0.18 326	0.41 425	0.37 449	0.28 363	0.27 323	0.21 308	0.19 374	0.37 448	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

LMCR-Stereo	0.26 497	0.18 520	0.49 494	0.28 618	0.14 407	0.36 557	0.23 512	0.54 582	0.34 409	0.39 568	0.40 489	0.29 426	0.29 526	0.37 448	0.27 511	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.13 549	0.09 409

TestStereo_HLe17	0.19 325	0.17 505	0.64 581	0.16 26	0.11 196	0.21 289	0.17 275	0.40 411	0.30 360	0.19 264	0.25 303	0.17 246	0.15 271	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

GGDA	0.18 276	0.14 417	0.33 299	0.17 57	0.10 135	0.20 255	0.16 223	0.33 312	0.31 374	0.22 294	0.28 331	0.19 279	0.16 296	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 281	0.08 336

TestStereo-Hl	0.18 276	0.11 231	0.31 273	0.17 57	0.10 135	0.22 321	0.16 223	0.36 367	0.29 344	0.23 302	0.26 314	0.22 320	0.19 374	0.38 454	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.07 193	0.07 250

ssnet_v2	0.28 527	0.16 485	0.44 450	0.22 379	0.15 468	0.40 587	0.30 606	0.57 618	0.46 565	0.38 553	0.36 440	0.47 585	0.29 526	0.38 454	0.39 584	0.13 567	0.11 579	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.11 507

iResNet_ROB	0.25 479	0.19 536	0.40 394	0.20 249	0.12 273	0.30 483	0.16 223	0.55 592	0.53 615	0.38 553	0.43 527	0.37 504	0.26 475	0.38 454	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 369	0.09 409

TestStereo_HL2	0.18 276	0.14 417	0.34 311	0.17 57	0.11 196	0.20 255	0.15 171	0.33 312	0.29 344	0.22 294	0.29 345	0.19 279	0.17 328	0.39 459	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 161	0.08 281	0.08 336

YMNet	0.32 562	0.22 578	0.58 551	0.27 597	0.23 630	0.48 629	0.27 572	0.51 542	0.45 547	0.48 629	0.56 614	0.51 609	0.30 540	0.39 459	0.40 591	0.13 567	0.16 646	0.13 569	0.12 566	0.13 549	0.12 531

YMNet_1	0.32 562	0.22 578	0.58 551	0.27 597	0.23 630	0.48 629	0.27 572	0.51 542	0.45 547	0.48 629	0.56 614	0.51 609	0.30 540	0.39 459	0.40 591	0.13 567	0.16 646	0.13 569	0.12 566	0.13 549	0.12 531

DualNet (step1)	0.28 527	0.19 536	0.50 505	0.18 113	0.16 501	0.34 537	0.20 426	0.51 542	0.38 464	0.37 538	0.34 419	0.37 504	0.30 540	0.39 459	0.23 469	0.23 660	0.09 520	0.28 673	0.24 668	0.18 620	0.16 595

test_sample7	0.25 479	0.15 456	0.35 322	0.20 249	0.14 407	0.28 442	0.21 457	0.51 542	0.38 464	0.37 538	0.34 419	0.37 504	0.30 540	0.39 459	0.23 469	0.14 592	0.09 520	0.13 569	0.12 566	0.13 549	0.12 531

Wz-Net-LNSev	0.34 580	0.29 625	0.91 650	0.26 569	0.21 601	0.47 623	0.31 611	0.54 582	0.54 619	0.44 610	0.52 593	0.50 605	0.35 581	0.39 459	0.39 584	0.11 506	0.11 579	0.10 450	0.09 440	0.14 567	0.13 550

MMNet	0.27 507	0.14 417	0.49 494	0.24 496	0.17 525	0.47 623	0.22 485	0.45 471	0.51 601	0.39 568	0.41 497	0.36 498	0.33 567	0.39 459	0.34 561	0.08 302	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.08 336

UPFNet	0.25 479	0.12 293	0.38 370	0.24 496	0.19 574	0.37 564	0.28 588	0.48 504	0.38 464	0.34 497	0.37 449	0.37 504	0.28 511	0.39 459	0.33 556	0.10 463	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.10 441	0.08 336

UNet	0.28 527	0.14 417	0.69 595	0.23 439	0.20 593	0.44 609	0.22 485	0.50 525	0.40 492	0.34 497	0.39 478	0.43 559	0.33 567	0.40 467	0.31 544	0.09 409	0.07 393	0.10 450	0.08 331	0.10 441	0.08 336

STTStereo	0.28 527	0.20 549	0.61 562	0.25 535	0.17 525	0.29 464	0.24 534	0.47 491	0.39 474	0.39 568	0.41 497	0.44 570	0.28 511	0.40 467	0.28 516	0.13 567	0.12 599	0.13 569	0.16 631	0.12 531	0.11 507

TestStereo_HL3	0.21 367	0.13 363	0.77 613	0.17 57	0.11 196	0.23 344	0.16 223	0.34 324	0.20 184	0.27 350	0.38 464	0.23 342	0.19 374	0.41 469	0.14 220	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.07 193	0.08 336

PSMNet-RUCA	0.37 600	0.41 669	0.66 588	0.46 683	0.41 681	0.34 537	0.25 551	0.57 618	0.45 547	0.39 568	0.52 593	0.43 559	0.33 567	0.41 469	0.29 528	0.25 671	0.14 622	0.33 685	0.21 656	0.31 676	0.22 655

dad	0.28 527	0.31 640	0.44 450	0.21 307	0.14 407	0.30 483	0.20 426	0.33 312	0.49 589	0.44 610	0.44 538	0.45 575	0.21 394	0.41 469	0.26 505	0.20 655	0.11 579	0.20 651	0.11 527	0.14 567	0.10 469

MLCV	0.22 403	0.16 485	0.44 450	0.21 307	0.08 29	0.29 464	0.19 374	0.38 386	0.37 449	0.38 553	0.44 538	0.31 452	0.21 394	0.41 469	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

NINENet	0.25 479	0.15 456	0.37 351	0.23 439	0.16 501	0.43 607	0.17 275	0.60 642	0.46 565	0.32 464	0.37 449	0.32 462	0.20 385	0.42 473	0.21 427	0.10 463	0.10 554	0.12 547	0.08 331	0.11 490	0.10 469

DeepPruner_ROB	0.26 497	0.19 536	0.44 450	0.21 307	0.16 501	0.30 483	0.21 457	0.52 561	0.32 385	0.35 514	0.38 464	0.39 524	0.26 475	0.42 473	0.24 481	0.15 607	0.11 579	0.11 508	0.11 527	0.14 567	0.13 550

CRFU-Net	0.28 527	0.14 417	0.45 462	0.25 535	0.15 468	0.45 615	0.23 512	0.50 525	0.30 360	0.43 603	0.41 497	0.48 591	0.46 636	0.43 475	0.29 528	0.11 506	0.10 554	0.09 369	0.08 331	0.10 441	0.10 469

cf-r	0.24 451	0.15 456	0.44 450	0.21 307	0.14 407	0.27 422	0.22 485	0.42 439	0.40 492	0.30 424	0.42 514	0.42 555	0.26 475	0.43 475	0.25 491	0.11 506	0.06 252	0.08 270	0.10 486	0.08 281	0.08 336

DMCA-RVC	0.27 507	0.21 564	0.61 562	0.28 618	0.17 525	0.29 464	0.21 457	0.42 439	0.35 425	0.40 578	0.37 449	0.39 524	0.36 585	0.43 475	0.30 536	0.13 567	0.10 554	0.15 612	0.11 527	0.13 549	0.10 469

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 507	0.21 564	0.59 557	0.25 535	0.18 547	0.29 464	0.22 485	0.50 525	0.40 492	0.38 553	0.41 497	0.43 559	0.27 494	0.43 475	0.29 528	0.11 506	0.08 483	0.10 450	0.10 486	0.10 441	0.11 507
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	0.20 346	0.10 150	0.28 233	0.19 172	0.12 273	0.28 442	0.19 374	0.41 425	0.25 283	0.26 340	0.31 376	0.29 426	0.26 475	0.44 479	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.09 409

AAGNet	0.33 571	0.11 231	0.37 351	0.25 535	0.16 501	0.20 255	0.19 374	0.30 273	0.27 306	0.35 514	0.35 430	0.27 399	0.30 540	0.44 479	2.66 727	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.07 246	0.08 281	0.06 150

HCRNet	0.24 451	0.25 596	0.33 299	0.34 652	0.16 501	0.27 422	0.18 326	0.43 453	0.35 425	0.30 424	0.35 430	0.32 462	0.22 411	0.44 479	0.20 400	0.13 567	0.08 483	0.13 569	0.11 527	0.10 441	0.09 409

test_sample2	0.21 367	0.10 150	0.28 233	0.19 172	0.11 196	0.27 422	0.21 457	0.43 453	0.29 344	0.26 340	0.31 376	0.30 443	0.24 443	0.45 482	0.18 343	0.09 409	0.07 393	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.09 409

HGLStereo	0.27 507	0.14 417	0.46 470	0.24 496	0.21 601	0.33 523	0.23 512	0.50 525	0.42 512	0.35 514	0.48 573	0.41 546	0.33 567	0.45 482	0.33 556	0.11 506	0.10 554	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.12 531

StereoDRNet-Refined	0.27 507	0.17 505	0.35 322	0.25 535	0.14 407	0.37 564	0.21 457	0.47 491	0.41 504	0.44 610	0.51 585	0.41 546	0.28 511	0.45 482	0.37 572	0.09 409	0.06 252	0.11 508	0.11 527	0.10 441	0.10 469
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 643	0.60 692	0.57 546	1.04 717	0.48 691	0.38 572	0.11 26	0.40 411	0.32 385	0.41 587	0.34 419	0.29 426	0.17 328	0.46 485	0.19 377	0.69 707	0.42 702	0.79 712	0.62 715	0.62 698	0.46 695

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 546	0.20 549	0.70 601	0.21 307	0.17 525	0.46 617	0.27 572	0.50 525	0.49 589	0.42 597	0.55 607	0.43 559	0.30 540	0.46 485	0.38 576	0.09 409	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.11 490	0.10 469

UDG	0.40 619	0.46 674	0.49 494	0.40 675	0.35 675	0.47 623	0.27 572	0.54 582	0.47 570	0.39 568	0.45 550	0.59 640	0.44 627	0.46 485	0.39 584	0.26 672	0.19 664	0.48 695	0.22 664	0.34 680	0.26 671

xxxx	0.34 580	0.10 150	0.29 247	0.19 172	0.11 196	0.37 564	0.20 426	0.58 627	0.38 464	0.29 392	0.42 514	0.38 512	0.24 443	0.46 485	2.20 723	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.09 409

NLCSM	0.19 325	0.12 293	0.18 91	0.24 496	0.19 574	0.24 367	0.21 457	0.42 439	0.40 492	0.19 264	0.18 213	0.14 190	0.16 296	0.47 489	0.19 377	0.08 302	0.09 520	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.07 250

CFNet-ft	0.24 451	0.15 456	0.35 322	0.18 113	0.15 468	0.30 483	0.21 457	0.39 398	0.36 438	0.28 363	0.40 489	0.43 559	0.25 465	0.47 489	0.24 481	0.12 546	0.07 393	0.12 547	0.11 527	0.12 531	0.09 409

CFNet_RVC	0.24 451	0.15 456	0.35 322	0.18 113	0.15 468	0.30 483	0.21 457	0.39 398	0.36 438	0.28 363	0.40 489	0.43 559	0.25 465	0.47 489	0.24 481	0.12 546	0.07 393	0.12 547	0.11 527	0.12 531	0.09 409

CoDeX	0.23 420	0.12 293	0.46 470	0.21 307	0.14 407	0.29 464	0.21 457	0.53 573	0.41 504	0.29 392	0.35 430	0.29 426	0.22 411	0.48 492	0.19 377	0.09 409	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.07 250

DDUNet	0.41 621	0.50 683	0.48 488	0.44 680	0.39 678	0.46 617	0.32 619	0.50 525	0.43 520	0.45 614	0.52 593	0.57 635	0.36 585	0.48 492	0.33 556	0.33 688	0.21 671	0.55 699	0.25 673	0.37 684	0.32 683

DRaft	0.24 451	0.10 150	0.34 311	0.18 113	0.12 273	0.28 442	0.23 512	0.33 312	0.39 474	0.38 553	0.61 634	0.21 308	0.41 613	0.48 492	0.42 602	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.08 336

delet	0.27 507	0.14 417	0.40 394	0.23 439	0.19 574	0.41 591	0.29 595	0.49 514	0.48 580	0.33 477	0.41 497	0.37 504	0.30 540	0.48 492	0.34 561	0.09 409	0.09 520	0.11 508	0.12 566	0.08 281	0.08 336

ADCRef	0.38 607	0.24 591	0.88 646	0.26 569	0.21 601	0.49 634	0.27 572	0.52 561	0.48 580	0.50 632	0.58 619	0.35 493	0.47 639	0.48 492	1.29 705	0.09 409	0.08 483	0.12 547	0.12 566	0.11 490	0.11 507

G2L-ROB	0.23 420	0.15 456	0.41 417	0.19 172	0.12 273	0.27 422	0.21 457	0.47 491	0.33 399	0.34 497	0.31 376	0.41 546	0.22 411	0.49 497	0.26 505	0.09 409	0.06 252	0.07 167	0.06 161	0.09 369	0.10 469

ITSA-stereo	0.25 479	0.15 456	0.33 299	0.23 439	0.11 196	0.27 422	0.18 326	0.56 608	0.59 635	0.31 442	0.32 386	0.33 470	0.28 511	0.49 497	0.30 536	0.11 506	0.08 483	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.13 550

ARAFT	0.24 451	0.21 564	0.78 614	0.22 379	0.12 273	0.29 464	0.24 534	0.43 453	0.32 385	0.33 477	0.28 331	0.28 415	0.19 374	0.49 497	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.12 547	0.11 527	0.09 369	0.06 150

aanetorigin	0.39 612	0.29 625	1.09 673	0.24 496	0.19 574	0.28 442	0.37 645	0.33 312	0.47 570	0.94 692	0.82 669	0.52 615	0.54 654	0.49 497	0.50 628	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.16 589	0.15 586

IPLG	0.21 367	0.15 456	0.53 526	0.21 307	0.12 273	0.28 442	0.17 275	0.42 439	0.30 360	0.33 477	0.32 386	0.15 212	0.17 328	0.50 501	0.21 427	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.07 193	0.06 150

Consistency-Raft	0.55 663	0.48 678	1.02 666	0.45 681	0.49 692	0.49 634	0.47 678	0.72 683	0.72 666	0.45 614	0.82 669	0.47 585	0.60 665	0.50 501	0.63 651	0.39 695	0.39 700	0.44 693	0.51 705	0.52 692	0.37 686

ASMatch	0.23 420	0.11 231	0.51 515	0.24 496	0.14 407	0.19 212	0.17 275	0.31 285	0.28 325	0.28 363	0.68 649	0.27 399	0.26 475	0.50 501	0.22 448	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.11 507

LALA_ROB	0.36 590	0.25 596	0.46 470	0.30 632	0.21 601	0.47 623	0.39 656	0.61 646	0.51 601	0.52 643	0.51 585	0.69 671	0.36 585	0.50 501	0.43 603	0.17 635	0.11 579	0.16 624	0.14 609	0.17 606	0.15 586

PWCDC_ROB	0.38 607	0.30 632	0.60 559	0.33 650	0.20 593	0.42 598	0.19 374	0.58 627	0.89 687	0.42 597	1.26 695	0.36 498	0.34 576	0.50 501	0.38 576	0.18 646	0.11 579	0.11 508	0.09 440	0.19 628	0.13 550

NF-Stereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

OCTAStereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

RE-Stereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

TVStereo	0.20 346	0.10 150	0.35 322	0.24 496	0.12 273	0.21 289	0.18 326	0.38 386	0.32 385	0.28 363	0.30 361	0.22 320	0.16 296	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.08 331	0.08 281	0.13 550

GEStereo_RVC	0.27 507	0.20 549	0.44 450	0.27 597	0.16 501	0.33 523	0.25 551	0.56 608	0.54 619	0.34 497	0.38 464	0.34 479	0.25 465	0.51 506	0.28 516	0.12 546	0.08 483	0.09 369	0.08 331	0.11 490	0.11 507

FINET	0.34 580	0.27 614	0.80 624	0.24 496	0.24 638	0.36 557	0.34 632	0.54 582	0.72 666	0.39 568	0.47 567	0.32 462	0.30 540	0.51 506	0.32 549	0.19 652	0.17 653	0.13 569	0.12 566	0.18 620	0.16 595

G2L-Stereo_test	0.24 451	0.16 485	0.38 370	0.19 172	0.13 356	0.27 422	0.24 534	0.49 514	0.38 464	0.37 538	0.37 449	0.40 539	0.24 443	0.52 512	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 161	0.09 369	0.08 336

DDVS	0.25 479	0.15 456	0.39 386	0.24 496	0.17 525	0.34 537	0.21 457	0.41 425	0.30 360	0.33 477	0.41 497	0.48 591	0.21 394	0.52 512	0.27 511	0.11 506	0.09 520	0.11 508	0.09 440	0.13 549	0.14 574

PSM-softLoss	0.21 367	0.10 150	0.39 386	0.24 496	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.38 386	0.26 295	0.29 392	0.32 386	0.24 357	0.16 296	0.52 512	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.09 440	0.08 281	0.12 531

KMStereo	0.21 367	0.10 150	0.39 386	0.24 496	0.12 273	0.20 255	0.18 326	0.38 386	0.26 295	0.29 392	0.32 386	0.24 357	0.16 296	0.52 512	0.20 400	0.09 409	0.06 252	0.10 450	0.09 440	0.08 281	0.12 531

PSMNet-RSSM	0.24 451	0.15 456	0.36 342	0.21 307	0.14 407	0.25 387	0.20 426	0.48 504	0.37 449	0.30 424	0.44 538	0.38 512	0.26 475	0.52 512	0.22 448	0.12 546	0.07 393	0.11 508	0.13 594	0.10 441	0.09 409

DSFCA	0.27 507	0.13 363	0.36 342	0.20 249	0.17 525	0.38 572	0.31 611	0.47 491	0.43 520	0.43 603	0.37 449	0.39 524	0.29 526	0.52 512	0.32 549	0.12 546	0.10 554	0.10 450	0.11 527	0.11 490	0.10 469

FADNet_RVC	0.30 546	0.28 617	0.83 634	0.23 439	0.15 468	0.30 483	0.17 275	0.49 514	0.37 449	0.30 424	0.38 464	0.30 443	0.27 494	0.52 512	0.31 544	0.14 592	0.14 622	0.14 596	0.16 631	0.21 640	0.23 662

SME	0.21 367	0.20 549	0.29 247	0.23 439	0.11 196	0.36 557	0.17 275	0.37 378	0.29 344	0.24 317	0.28 331	0.19 279	0.21 394	0.53 519	0.21 427	0.10 463	0.08 483	0.10 450	0.10 486	0.11 490	0.08 336

test_sample4	0.24 451	0.13 363	0.43 440	0.20 249	0.12 273	0.32 512	0.21 457	0.51 542	0.34 409	0.31 442	0.37 449	0.28 415	0.23 425	0.53 519	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.11 490	0.10 469

test_sample3	0.23 420	0.12 293	0.43 440	0.19 172	0.12 273	0.32 512	0.20 426	0.50 525	0.34 409	0.31 442	0.33 409	0.29 426	0.22 411	0.53 519	0.22 448	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.10 441	0.10 469

raft_robust	0.22 403	0.17 505	0.30 258	0.22 379	0.12 273	0.23 344	0.22 485	0.49 514	0.48 580	0.32 464	0.32 386	0.26 389	0.23 425	0.53 519	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.10 486	0.08 281	0.06 150

DEmStereo	0.26 497	0.09 92	0.47 478	0.19 172	0.12 273	0.30 483	0.25 551	0.28 236	0.36 438	0.36 530	0.58 619	0.25 367	0.48 645	0.53 519	0.44 608	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.06 106	0.07 250

FADNet-RVC-Resample	0.29 539	0.25 596	0.93 654	0.26 569	0.16 501	0.32 512	0.21 457	0.47 491	0.39 474	0.35 514	0.38 464	0.33 470	0.27 494	0.53 519	0.24 481	0.10 463	0.10 554	0.14 596	0.13 594	0.13 549	0.16 595

DLCB_ROB	0.28 527	0.16 485	0.34 311	0.27 597	0.16 501	0.38 572	0.25 551	0.48 504	0.43 520	0.46 618	0.46 560	0.51 609	0.33 567	0.53 519	0.33 556	0.10 463	0.10 554	0.11 508	0.11 527	0.10 441	0.09 409

ACV-stereo	0.29 539	0.18 520	0.79 621	0.23 439	0.16 501	0.47 623	0.19 374	0.36 367	0.34 409	0.29 392	0.33 409	0.67 665	0.42 622	0.54 526	0.30 536	0.10 463	0.09 520	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.11 507

SQANet	0.40 619	0.48 678	0.67 589	0.48 685	0.39 678	0.48 629	0.22 485	0.51 542	0.43 520	0.40 578	0.47 567	0.47 585	0.33 567	0.54 526	0.32 549	0.36 691	0.15 638	0.40 691	0.21 656	0.45 689	0.31 680

coex_refinement	0.26 497	0.16 485	0.36 342	0.23 439	0.15 468	0.31 499	0.20 426	0.49 514	0.42 512	0.35 514	0.42 514	0.45 575	0.27 494	0.55 528	0.33 556	0.10 463	0.06 252	0.07 167	0.07 246	0.10 441	0.10 469

test_sample5	0.24 451	0.13 363	0.42 427	0.21 307	0.12 273	0.30 483	0.21 457	0.50 525	0.34 409	0.32 464	0.41 497	0.29 426	0.23 425	0.55 528	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.11 490	0.10 469

DualNet	0.24 451	0.13 363	0.42 427	0.21 307	0.12 273	0.30 483	0.21 457	0.50 525	0.34 409	0.33 477	0.43 527	0.29 426	0.23 425	0.55 528	0.21 427	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.09 440	0.11 490	0.10 469

RAFT_R40	0.21 367	0.10 150	0.37 351	0.24 496	0.13 356	0.18 177	0.18 326	0.31 285	0.29 344	0.33 477	0.33 409	0.30 443	0.24 443	0.55 528	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.07 250

IRAFT_RVC	0.22 403	0.12 293	0.39 386	0.26 569	0.11 196	0.18 177	0.24 534	0.40 411	0.37 449	0.31 442	0.30 361	0.29 426	0.24 443	0.55 528	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.08 331	0.08 281	0.07 250

RAFT-345	0.21 367	0.10 150	0.46 470	0.22 379	0.11 196	0.20 255	0.16 223	0.26 197	0.25 283	0.27 350	0.66 645	0.21 308	0.16 296	0.55 528	0.21 427	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.06 150

ADLNet	0.28 527	0.15 456	0.42 427	0.23 439	0.19 574	0.34 537	0.23 512	0.53 573	0.43 520	0.42 597	0.41 497	0.44 570	0.27 494	0.55 528	0.35 565	0.11 506	0.08 483	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.12 531

222	0.41 621	0.10 150	0.29 247	0.19 172	0.11 196	0.36 557	0.20 426	0.57 618	0.39 474	0.35 514	0.44 538	0.30 443	0.27 494	0.55 528	3.56 730	0.11 506	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.09 409

GwcNet-RSSM	0.26 497	0.17 505	0.46 470	0.21 307	0.13 356	0.28 442	0.23 512	0.44 461	0.42 512	0.31 442	0.45 550	0.40 539	0.26 475	0.55 528	0.28 516	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.10 486	0.09 369	0.08 336

NCCL2	0.35 585	0.26 607	0.49 494	0.36 663	0.22 617	0.41 591	0.41 662	0.53 573	0.42 512	0.47 625	0.46 560	0.61 647	0.39 604	0.55 528	0.37 572	0.16 623	0.13 611	0.21 653	0.21 656	0.16 589	0.16 595

ETE_ROB	0.34 580	0.26 607	0.45 462	0.29 621	0.18 547	0.40 587	0.37 645	0.57 618	0.47 570	0.50 632	0.50 579	0.62 649	0.36 585	0.55 528	0.38 576	0.13 567	0.10 554	0.14 596	0.12 566	0.16 589	0.16 595

xyz-stereo	1.40 710	0.10 150	17.09 747	0.18 113	0.07 3	4.78 729	0.18 326	0.29 253	0.34 409	0.36 530	2.81 727	0.40 539	0.29 526	0.56 539	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.09 369	0.06 161	0.06 106	0.05 35

SST-Stereo	0.21 367	0.10 150	0.37 351	0.24 496	0.13 356	0.19 212	0.17 275	0.31 285	0.24 268	0.34 497	0.33 409	0.29 426	0.25 465	0.56 539	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.07 250

ADCP+	0.45 638	0.24 591	1.15 680	0.25 535	0.22 617	0.56 650	0.39 656	0.54 582	0.51 601	0.44 610	0.51 585	0.46 583	0.52 653	0.56 539	1.89 719	0.10 463	0.08 483	0.11 508	0.10 486	0.14 567	0.13 550

CBMV	0.33 571	0.21 564	0.54 529	0.23 439	0.13 356	0.42 598	0.33 630	0.53 573	0.48 580	0.52 643	0.49 575	0.50 605	0.41 613	0.56 539	0.31 544	0.15 607	0.16 646	0.18 639	0.16 631	0.13 549	0.13 550
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	0.42 624	0.30 632	1.18 681	0.26 569	0.22 617	0.58 654	0.31 611	0.62 654	0.81 677	0.58 657	0.61 634	0.53 620	0.36 585	0.57 543	0.65 656	0.11 506	0.10 554	0.13 569	0.12 566	0.15 581	0.13 550

test_sample6	0.25 479	0.13 363	0.41 417	0.21 307	0.11 196	0.30 483	0.22 485	0.51 542	0.35 425	0.33 477	0.43 527	0.30 443	0.24 443	0.57 543	0.22 448	0.10 463	0.07 393	0.10 450	0.10 486	0.11 490	0.10 469

THIR-Stereo	0.29 539	0.12 293	0.41 417	0.19 172	0.11 196	0.28 442	0.72 702	0.32 297	0.35 425	0.37 538	0.65 643	0.34 479	0.50 648	0.57 543	0.45 611	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.09 440	0.07 193	0.07 250

RAFT-RH_RVC	0.25 479	0.11 231	0.45 462	0.21 307	0.12 273	0.25 387	0.14 116	0.27 213	0.27 306	0.38 553	1.15 691	0.23 342	0.17 328	0.57 543	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.10 450	0.07 246	0.06 106	0.07 250

test_xeample	0.34 580	0.10 150	0.29 247	0.19 172	0.11 196	0.33 523	0.23 512	0.55 592	0.38 464	0.32 464	0.45 550	0.29 426	0.26 475	0.57 543	2.24 725	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.09 369	0.09 409

AF-Net	0.37 600	0.26 607	0.56 543	0.32 644	0.23 630	0.41 591	0.29 595	0.61 646	0.64 650	0.42 597	0.68 649	0.65 660	0.49 646	0.57 543	0.44 608	0.15 607	0.11 579	0.19 647	0.14 609	0.15 581	0.13 550

StereoDRNet	0.32 562	0.22 578	0.61 562	0.27 597	0.21 601	0.42 598	0.30 606	0.61 646	0.48 580	0.46 618	0.39 478	0.48 591	0.30 540	0.57 543	0.40 591	0.11 506	0.09 520	0.12 547	0.11 527	0.12 531	0.10 469

SMFormer	0.25 479	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.28 516	0.10 463	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.09 369	0.09 409

tta	0.24 451	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.28 516	0.10 463	0.07 393	0.08 270	0.08 331	0.08 281	0.07 250

qqq1	0.24 451	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.16 282	0.10 463	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

fff1	0.24 451	0.12 293	0.40 394	0.19 172	0.10 135	0.27 422	0.19 374	0.51 542	0.45 547	0.34 497	0.41 497	0.31 452	0.26 475	0.58 550	0.16 282	0.10 463	0.07 393	0.07 167	0.06 161	0.08 281	0.07 250

psm_up	0.29 539	0.16 485	0.41 417	0.26 569	0.17 525	0.32 512	0.26 565	0.55 592	0.43 520	0.36 530	0.40 489	0.45 575	0.37 594	0.58 550	0.30 536	0.11 506	0.12 599	0.13 569	0.12 566	0.10 441	0.10 469

GANet-RSSM	0.24 451	0.14 417	0.36 342	0.21 307	0.14 407	0.27 422	0.21 457	0.45 471	0.33 399	0.29 392	0.39 478	0.39 524	0.28 511	0.58 550	0.23 469	0.11 506	0.07 393	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.09 409

AANet	0.49 649	0.42 671	1.56 700	0.22 379	0.19 574	0.39 581	0.25 551	0.52 561	0.92 691	0.92 689	0.93 679	0.84 681	0.67 677	0.59 556	0.59 641	0.15 607	0.11 579	0.13 569	0.12 566	0.18 620	0.16 595

DStereoO	0.46 640	0.32 645	0.51 515	0.36 663	0.29 666	0.38 572	0.45 671	0.55 592	0.60 639	0.47 625	0.49 575	0.48 591	0.73 684	0.59 556	0.69 660	0.81 715	0.18 659	0.38 688	0.19 651	0.46 690	0.20 640

DFGA-Net	0.23 420	0.24 591	0.49 494	0.22 379	0.15 468	0.25 387	0.17 275	0.39 398	0.39 474	0.29 392	0.31 376	0.21 308	0.17 328	0.59 556	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.09 440	0.10 441	0.08 336

SHD	0.42 624	0.27 614	0.81 627	0.31 638	0.25 646	0.42 598	0.22 485	0.66 669	0.94 696	0.63 664	0.60 627	0.59 640	0.47 639	0.59 556	0.58 640	0.15 607	0.13 611	0.16 624	0.16 631	0.20 637	0.22 655

G2L-Stereo	0.25 479	0.16 485	0.47 478	0.22 379	0.14 407	0.25 387	0.18 326	0.46 482	0.35 425	0.33 477	0.37 449	0.40 539	0.22 411	0.60 560	0.30 536	0.10 463	0.09 520	0.10 450	0.08 331	0.09 369	0.09 409

TCMNet	0.33 571	0.23 587	0.72 606	0.29 621	0.30 667	0.40 587	0.28 588	0.50 525	0.47 570	0.37 538	0.45 550	0.40 539	0.29 526	0.60 560	0.39 584	0.14 592	0.13 611	0.15 612	0.14 609	0.17 606	0.15 586

Wz-Net-MNSev	0.36 590	0.26 607	0.79 621	0.26 569	0.21 601	0.59 657	0.38 651	0.55 592	0.56 628	0.48 629	0.54 603	0.53 620	0.36 585	0.60 560	0.44 608	0.11 506	0.09 520	0.11 508	0.11 527	0.15 581	0.13 550

GwcNet	0.35 585	0.23 587	0.88 646	0.25 535	0.24 638	0.48 629	0.27 572	0.55 592	0.57 631	0.38 553	0.52 593	0.51 609	0.32 564	0.60 560	0.41 599	0.13 567	0.11 579	0.12 547	0.11 527	0.13 549	0.14 574

Nwc_Net	0.37 600	0.25 596	0.68 594	0.31 638	0.24 638	0.44 609	0.30 606	0.65 663	0.50 597	0.37 538	0.69 653	0.58 638	0.45 630	0.60 560	0.40 591	0.15 607	0.12 599	0.19 647	0.21 656	0.14 567	0.13 550

ADCL	0.47 643	0.22 578	1.00 663	0.27 597	0.19 574	0.74 676	0.64 697	0.54 582	0.69 661	0.56 654	0.71 654	0.55 626	0.60 665	0.60 560	1.43 707	0.11 506	0.09 520	0.13 569	0.13 594	0.14 567	0.14 574

ADCPNet	0.48 646	0.29 625	1.60 702	0.27 597	0.23 630	0.70 674	0.38 651	0.53 573	0.51 601	0.51 637	0.59 622	0.67 665	0.56 658	0.60 560	1.14 693	0.15 607	0.18 659	0.14 596	0.23 666	0.19 628	0.19 628

anonymity	0.56 664	0.54 688	0.70 601	0.47 684	0.61 702	0.56 650	0.43 667	0.69 678	0.49 589	0.63 664	0.55 607	0.54 624	0.60 665	0.61 567	0.57 635	0.55 700	0.53 711	0.50 696	0.54 709	0.51 691	0.56 700

PSMNet-ADL	0.25 479	0.15 456	0.32 282	0.26 569	0.14 407	0.31 499	0.22 485	0.44 461	0.36 438	0.27 350	0.33 409	0.41 546	0.28 511	0.61 567	0.29 528	0.11 506	0.09 520	0.09 369	0.11 527	0.10 441	0.10 469

CrosDoStereo	0.31 553	0.10 150	0.49 494	0.18 113	0.12 273	0.22 321	1.11 725	0.34 324	0.37 449	0.38 553	0.61 634	0.28 415	0.46 636	0.61 567	0.57 635	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.07 250

TransformOpticalFlow	0.24 451	0.13 363	0.56 543	0.23 439	0.11 196	0.21 289	0.19 374	0.40 411	0.32 385	0.30 424	0.43 527	0.36 498	0.31 557	0.61 567	0.20 400	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.07 250

DeepStereo_LL	0.31 553	0.10 150	0.49 494	0.18 113	0.12 273	0.22 321	1.11 725	0.34 324	0.37 449	0.38 553	0.61 634	0.28 415	0.46 636	0.61 567	0.57 635	0.07 132	0.06 252	0.08 270	0.08 331	0.07 193	0.07 250

FAT-Stereo	0.36 590	0.18 520	0.73 610	0.26 569	0.18 547	0.33 523	0.29 595	0.60 642	0.59 635	0.46 618	0.60 627	0.60 643	0.50 648	0.61 567	0.34 561	0.13 567	0.14 622	0.13 569	0.12 566	0.14 567	0.18 621

RP	0.35 585	0.22 578	0.51 515	0.31 638	0.24 638	0.37 564	0.28 588	0.50 525	0.58 634	0.40 578	0.63 640	0.61 647	0.47 639	0.61 567	0.39 584	0.16 623	0.15 638	0.17 630	0.15 619	0.17 606	0.17 608

G-Net	0.46 640	0.25 596	0.86 643	0.34 652	0.28 658	0.90 692	0.35 636	0.47 491	0.45 547	0.68 671	1.22 693	0.64 659	0.60 665	0.61 567	0.57 635	0.16 623	0.14 622	0.17 630	0.13 594	0.22 647	0.19 628

w-ln-seven-2	0.36 590	0.29 625	1.06 670	0.27 597	0.18 547	0.37 564	0.30 606	0.50 525	0.54 619	0.45 614	0.55 607	0.45 575	0.41 613	0.62 575	0.49 622	0.10 463	0.10 554	0.12 547	0.11 527	0.14 567	0.11 507

STrans-v2	0.24 451	0.13 363	0.54 529	0.21 307	0.12 273	0.23 344	0.21 457	0.47 491	0.28 325	0.31 442	0.42 514	0.36 498	0.35 581	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.05 39	0.08 270	0.07 246	0.06 106	0.06 150

TestStereo	0.21 367	0.19 536	0.40 394	0.25 535	0.10 135	0.22 321	0.21 457	0.31 285	0.31 374	0.23 302	0.34 419	0.22 320	0.18 358	0.62 575	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.10 450	0.07 246	0.11 490	0.06 150

RAFT + AFF	0.27 507	0.23 587	0.50 505	0.25 535	0.17 525	0.30 483	0.33 630	0.52 561	0.40 492	0.28 363	0.30 361	0.30 443	0.31 557	0.62 575	0.24 481	0.09 409	0.10 554	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.11 507

ac_64	0.27 507	0.13 363	0.41 417	0.24 496	0.17 525	0.36 557	0.22 485	0.46 482	0.33 399	0.35 514	0.36 440	0.52 615	0.30 540	0.62 575	0.32 549	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.09 369	0.08 336

CCAANet	0.25 479	0.13 363	0.51 515	0.22 379	0.15 468	0.29 464	0.17 275	0.49 514	0.37 449	0.26 340	0.49 575	0.32 462	0.24 443	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.10 450	0.10 486	0.08 281	0.10 469

DRN-Test	0.33 571	0.17 505	0.61 562	0.27 597	0.19 574	0.46 617	0.29 595	0.65 663	0.51 601	0.47 625	0.46 560	0.44 570	0.34 576	0.62 575	0.41 599	0.12 546	0.08 483	0.13 569	0.12 566	0.12 531	0.10 469

FADNet-RVC	0.31 553	0.35 650	0.78 614	0.25 535	0.20 593	0.33 523	0.20 426	0.49 514	0.40 492	0.34 497	0.39 478	0.41 546	0.29 526	0.63 582	0.31 544	0.13 567	0.14 622	0.14 596	0.15 619	0.19 628	0.19 628

XPNet_ROB	0.33 571	0.20 549	0.43 440	0.27 597	0.18 547	0.37 564	0.31 611	0.55 592	0.50 597	0.51 637	0.53 600	0.58 638	0.37 594	0.63 582	0.45 611	0.17 635	0.12 599	0.13 569	0.12 566	0.15 581	0.14 574

DStereoRT	0.35 585	0.13 363	0.51 515	0.25 535	0.16 501	0.42 598	0.19 374	0.48 504	0.39 474	0.30 424	0.39 478	0.24 357	0.39 604	0.64 584	0.30 536	0.08 302	0.07 393	1.54 730	0.41 697	0.08 281	0.11 507

SepStereo	0.26 497	0.12 293	0.42 427	0.24 496	0.18 547	0.29 464	0.24 534	0.45 471	0.45 547	0.41 587	0.44 538	0.34 479	0.29 526	0.64 584	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.09 409

PFNet	0.23 420	0.10 150	0.57 546	0.24 496	0.14 407	0.22 321	0.19 374	0.39 398	0.33 399	0.35 514	0.32 386	0.27 399	0.19 374	0.64 584	0.22 448	0.09 409	0.05 39	0.09 369	0.07 246	0.08 281	0.07 250

FADNet	0.32 562	0.36 653	0.74 611	0.23 439	0.22 617	0.37 564	0.19 374	0.53 573	0.48 580	0.32 464	0.36 440	0.43 559	0.32 564	0.64 584	0.25 491	0.16 623	0.16 646	0.14 596	0.16 631	0.24 654	0.19 628

ADCMid	0.49 649	0.34 648	1.13 678	0.26 569	0.21 601	0.51 638	0.37 645	0.57 618	0.54 619	0.75 679	0.66 645	0.62 649	0.64 676	0.64 584	1.68 712	0.13 567	0.12 599	0.17 630	0.17 641	0.20 637	0.17 608

DISCO	0.32 562	0.13 363	0.51 515	0.25 535	0.16 501	0.48 629	0.25 551	0.50 525	0.57 631	0.37 538	0.45 550	0.62 649	0.36 585	0.64 584	0.49 622	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.12 531	0.11 507

PSMNet_ROB	0.33 571	0.24 591	0.54 529	0.31 638	0.21 601	0.42 598	0.43 667	0.59 633	0.47 570	0.37 538	0.44 538	0.49 597	0.31 557	0.64 584	0.43 603	0.14 592	0.10 554	0.15 612	0.14 609	0.13 549	0.11 507

UGAM-zero	0.23 420	0.10 150	0.54 529	0.19 172	0.13 356	0.21 289	0.14 116	0.44 461	0.22 225	0.28 363	0.28 331	0.51 609	0.33 567	0.65 591	0.14 220	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 331	0.06 106	0.07 250

iRaft-Stereo_5w	0.23 420	0.18 520	0.44 450	0.22 379	0.13 356	0.19 212	0.19 374	0.37 378	0.32 385	0.28 363	0.37 449	0.34 479	0.23 425	0.65 591	0.27 511	0.06 49	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.09 369	0.08 336

DGSMNet	0.61 673	0.29 625	0.91 650	0.51 690	0.70 707	0.62 663	1.38 729	0.59 633	0.55 625	0.37 538	0.61 634	0.52 615	0.33 567	0.65 591	0.43 603	0.53 697	0.60 718	0.67 704	0.61 714	0.63 699	0.61 710

EDNetEfficient	0.63 674	0.37 658	2.40 715	0.26 569	0.25 646	0.38 572	0.49 684	0.41 425	1.06 701	1.38 710	0.87 676	0.62 649	0.95 698	0.65 591	1.65 711	0.11 506	0.09 520	0.10 450	0.11 527	0.19 628	0.17 608

test_sample9	0.42 624	0.19 536	0.50 505	0.18 113	0.16 501	0.34 537	0.20 426	0.51 542	0.38 464	0.37 538	0.34 419	0.37 504	0.30 540	0.66 595	0.91 678	0.23 660	1.82 732	0.28 673	0.24 668	0.18 620	0.16 595

test_sample8	0.49 649	0.19 536	0.50 505	0.18 113	0.16 501	0.34 537	0.20 426	0.55 592	0.34 409	0.62 662	0.38 464	1.15 696	0.67 677	0.66 595	0.91 678	0.23 660	1.82 732	0.28 673	0.24 668	0.18 620	0.16 595

CSP-Net	0.27 507	0.15 456	0.30 258	0.21 307	0.14 407	0.44 609	0.24 534	0.50 525	0.40 492	0.41 587	0.43 527	0.42 555	0.26 475	0.66 595	0.28 516	0.12 546	0.08 483	0.08 270	0.08 331	0.10 441	0.09 409

PDISCO_ROB	0.43 629	0.30 632	0.67 589	0.43 678	0.36 676	0.67 668	0.32 619	0.72 683	0.76 671	0.43 603	0.53 600	0.63 657	0.40 609	0.66 595	0.47 619	0.21 657	0.12 599	0.21 653	0.19 651	0.25 656	0.20 640

RTSC	0.39 612	0.28 617	0.78 614	0.27 597	0.18 547	0.49 634	0.22 485	0.59 633	0.84 685	0.55 653	0.53 600	0.49 597	0.36 585	0.67 599	0.82 671	0.13 567	0.10 554	0.11 508	0.12 566	0.17 606	0.17 608

SuperB	0.49 649	0.28 617	2.23 711	0.23 439	0.15 468	0.41 591	0.32 619	0.47 491	0.82 678	0.43 603	0.50 579	0.33 470	0.45 630	0.68 600	1.08 688	0.10 463	0.07 393	0.09 369	0.08 331	0.98 719	0.14 574

stereogan	0.37 600	0.17 505	0.65 583	0.27 597	0.22 617	0.62 663	0.26 565	0.59 633	0.63 649	0.43 603	0.60 627	0.67 665	0.42 622	0.68 600	0.35 565	0.13 567	0.14 622	0.14 596	0.12 566	0.19 628	0.17 608

otaku	0.57 667	0.62 694	0.87 645	0.63 699	0.44 687	0.73 675	0.37 645	0.65 663	0.66 653	0.51 637	0.75 660	0.66 664	0.45 630	0.69 602	0.46 617	0.53 697	0.34 696	0.55 699	0.35 688	0.60 697	0.45 692

ADLNet2	0.30 546	0.17 505	0.72 606	0.23 439	0.17 525	0.36 557	0.24 534	0.52 561	0.51 601	0.32 464	0.38 464	0.45 575	0.30 540	0.69 602	0.35 565	0.10 463	0.08 483	0.09 369	0.09 440	0.12 531	0.10 469

Syn2CoEx	0.36 590	0.31 640	0.78 614	0.34 652	0.21 601	0.41 591	0.28 588	0.61 646	0.49 589	0.42 597	0.56 614	0.45 575	0.44 627	0.69 602	0.38 576	0.17 635	0.14 622	0.15 612	0.12 566	0.13 549	0.12 531

DNS	0.26 497	0.30 632	0.18 91	0.17 57	0.10 135	0.13 34	0.14 116	0.24 155	0.16 81	0.12 99	0.17 190	0.13 156	0.10 86	0.70 605	0.37 572	0.08 302	0.14 622	0.08 270	0.05 73	1.01 720	0.80 720

OMP-Stereo	0.23 420	0.14 417	0.35 322	0.29 621	0.13 356	0.21 289	0.16 223	0.37 378	0.33 399	0.34 497	0.30 361	0.34 479	0.19 374	0.70 605	0.24 481	0.07 132	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.07 193	0.06 150

IIG-Stereo	0.23 420	0.13 363	0.35 322	0.29 621	0.12 273	0.23 344	0.14 116	0.38 386	0.31 374	0.34 497	0.37 449	0.33 470	0.21 394	0.70 605	0.26 505	0.08 302	0.06 252	0.09 369	0.07 246	0.07 193	0.06 150

XQC	0.43 629	0.37 658	0.96 659	0.34 652	0.25 646	0.53 648	0.34 632	0.60 642	0.73 669	0.51 637	0.46 560	0.57 635	0.47 639	0.70 605	0.72 662	0.17 635	0.12 599	0.18 639	0.15 619	0.25 656	0.23 662

Selective-IGEV-i16pc	0.33 571	0.10 150	1.71 706	0.21 307	0.14 407	0.74 676	0.31 611	0.42 439	0.41 504	0.21 285	0.32 386	0.26 389	0.14 251	0.71 609	0.19 377	0.14 592	0.10 554	0.08 270	0.09 440	0.11 490	0.11 507

SACVNet	0.30 546	0.20 549	0.41 417	0.25 535	0.18 547	0.34 537	0.25 551	0.52 561	0.40 492	0.41 587	0.44 538	0.46 583	0.32 564	0.71 609	0.25 491	0.13 567	0.10 554	0.12 547	0.12 566	0.16 589	0.17 608

NVstereo2D	0.31 553	0.16 485	0.54 529	0.24 496	0.22 617	0.42 598	0.28 588	0.58 627	0.56 628	0.28 363	0.38 464	0.40 539	0.30 540	0.71 609	0.28 516	0.13 567	0.08 483	0.13 569	0.10 486	0.19 628	0.16 595

MFMNet_re	0.72 683	0.76 702	0.99 662	0.62 698	0.70 707	0.77 680	0.67 698	0.75 686	0.83 682	0.78 682	0.86 673	0.69 671	0.78 686	0.71 609	0.61 646	0.66 706	0.59 717	0.61 703	0.58 713	0.68 705	0.71 714

CBMV_ROB	0.33 571	0.18 520	0.53 526	0.21 307	0.14 407	0.33 523	0.20 426	0.51 542	0.45 547	0.51 637	0.55 607	0.45 575	0.42 622	0.71 609	0.32 549	0.18 646	0.19 664	0.23 660	0.21 656	0.14 567	0.15 586

PWC_ROB	0.38 607	0.29 625	0.69 595	0.25 535	0.20 593	0.38 572	0.19 374	0.58 627	0.67 656	0.57 656	0.85 672	0.51 609	0.40 609	0.71 609	0.52 631	0.13 567	0.09 520	0.14 596	0.10 486	0.17 606	0.14 574

ccnet	0.42 624	0.31 640	0.48 488	0.27 597	0.32 671	0.60 660	0.32 619	0.65 663	0.46 565	0.53 649	0.66 645	0.56 630	0.45 630	0.72 615	0.61 646	0.26 672	0.19 664	0.24 662	0.21 656	0.26 663	0.22 655

RGC	0.39 612	0.32 645	0.64 581	0.34 652	0.27 653	0.40 587	0.29 595	0.57 618	0.53 615	0.45 614	0.64 642	0.62 649	0.45 630	0.72 615	0.39 584	0.15 607	0.15 638	0.21 653	0.20 653	0.18 620	0.19 628

z-ln-s-r	0.32 562	0.21 564	0.82 631	0.23 439	0.14 407	0.30 483	0.26 565	0.43 453	0.50 597	0.32 464	0.60 627	0.39 524	0.29 526	0.73 617	0.66 657	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.10 441	0.08 336

coex-ft	3.44 727	0.73 701	48.55 761	0.24 496	0.19 574	0.50 637	0.43 667	0.47 491	2.40 723	7.03 738	1.20 692	0.97 689	2.23 725	0.73 617	1.92 720	0.12 546	0.15 638	0.14 596	0.12 566	0.21 640	0.43 691

HBP-ISP	0.33 571	0.30 632	0.72 606	0.22 379	0.16 501	0.32 512	0.22 485	0.54 582	0.44 535	0.41 587	0.49 575	0.33 470	0.38 598	0.73 617	0.25 491	0.18 646	0.19 664	0.24 662	0.20 653	0.16 589	0.13 550

AACVNet	0.26 497	0.16 485	0.37 351	0.22 379	0.14 407	0.29 464	0.19 374	0.41 425	0.31 374	0.38 553	0.42 514	0.43 559	0.28 511	0.73 617	0.25 491	0.11 506	0.08 483	0.11 508	0.09 440	0.13 549	0.11 507

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 590	0.36 653	0.53 526	0.34 652	0.19 574	0.51 638	0.24 534	0.55 592	0.38 464	0.41 587	0.47 567	0.47 585	0.27 494	0.73 617	0.30 536	0.36 691	0.19 664	0.27 665	0.17 641	0.26 663	0.23 662

NCC-stereo	0.39 612	0.25 596	0.69 595	0.32 644	0.28 658	0.46 617	0.36 641	0.65 663	0.52 610	0.40 578	0.57 617	0.56 630	0.47 639	0.73 617	0.45 611	0.17 635	0.14 622	0.18 639	0.25 673	0.16 589	0.16 595

Abc-Net	0.39 612	0.25 596	0.69 595	0.32 644	0.28 658	0.46 617	0.36 641	0.65 663	0.52 610	0.40 578	0.57 617	0.56 630	0.47 639	0.73 617	0.45 611	0.17 635	0.14 622	0.18 639	0.25 673	0.16 589	0.16 595
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	0.51 657	0.21 564	0.65 583	0.25 535	0.21 601	0.58 654	0.32 619	0.54 582	0.55 625	0.95 694	1.40 700	1.28 700	0.81 690	0.73 617	0.62 648	0.18 646	0.15 638	0.15 612	0.15 619	0.19 628	0.19 628

Wz-Net-SNSev	0.43 629	0.41 669	1.27 689	0.30 632	0.21 601	0.44 609	0.41 662	0.61 646	0.65 651	0.46 618	0.65 643	0.62 649	0.39 604	0.74 625	0.59 641	0.12 546	0.11 579	0.12 547	0.13 594	0.16 589	0.14 574

DNSM	0.28 527	0.28 617	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 65	0.15 171	0.24 155	0.18 134	0.14 167	0.17 190	0.13 156	0.11 128	0.75 626	0.63 651	0.08 302	0.13 611	0.06 53	0.05 73	1.14 721	0.81 721

Ntro	0.58 668	0.64 695	0.92 652	0.66 700	0.50 693	0.77 680	0.36 641	0.66 669	0.70 663	0.50 632	0.59 622	0.65 660	0.51 651	0.75 626	0.45 611	0.56 701	0.32 694	0.56 702	0.34 687	0.63 699	0.46 695

DAS	0.27 507	0.12 293	0.42 427	0.24 496	0.18 547	0.29 464	0.24 534	0.45 471	0.45 547	0.41 587	0.44 538	0.34 479	0.29 526	0.75 626	0.21 427	0.09 409	0.07 393	0.09 369	0.07 246	0.09 369	0.09 409

EDNetEfficientorigin	7.51 734	0.52 687	140.47 763	0.25 535	0.17 525	0.42 598	0.29 595	0.47 491	1.03 698	1.28 707	1.02 685	0.83 680	0.84 693	0.75 626	0.99 683	0.10 463	0.09 520	0.12 547	0.10 486	0.21 640	0.22 655

S-Stereo	0.38 607	0.20 549	1.05 669	0.27 597	0.22 617	0.38 572	0.32 619	0.55 592	0.66 653	0.39 568	0.59 622	0.49 597	0.41 613	0.75 626	0.40 591	0.12 546	0.15 638	0.13 569	0.13 594	0.16 589	0.21 649

LSM	1.64 718	0.40 665	2.56 717	2.02 729	17.61 746	0.51 638	0.52 686	0.61 646	0.76 671	0.82 683	1.11 689	0.63 657	0.54 654	0.75 626	0.49 622	0.16 623	0.24 682	0.18 639	0.21 656	0.25 656	2.42 733

1111x	0.32 562	0.11 231	0.40 394	0.22 379	0.11 196	0.32 512	0.26 565	0.59 633	0.43 520	0.31 442	0.41 497	0.39 524	0.28 511	0.76 632	1.37 706	0.09 409	0.08 483	0.09 369	0.10 486	0.09 369	0.08 336

hitnet-ft	0.29 539	0.17 505	0.40 394	0.19 172	0.14 407	0.39 581	0.23 512	0.44 461	0.41 504	0.36 530	0.46 560	0.53 620	0.34 576	0.76 632	0.32 549	0.14 592	0.10 554	0.13 569	0.10 486	0.15 581	0.13 550

ADCS	0.58 668	0.40 665	1.35 694	0.29 621	0.24 638	0.55 649	0.45 671	0.67 674	0.83 682	0.76 680	0.71 654	0.68 669	0.60 665	0.76 632	2.23 724	0.16 623	0.16 646	0.16 624	0.17 641	0.22 647	0.22 655

HSM-Net_RVC	0.27 507	0.11 231	0.42 427	0.19 172	0.11 196	0.34 537	0.20 426	0.62 654	0.43 520	0.40 578	0.43 527	0.50 605	0.26 475	0.76 632	0.22 448	0.08 302	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.08 281	0.08 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 585	0.23 587	0.60 559	0.36 663	0.22 617	0.39 581	0.25 551	0.48 504	0.43 520	0.52 643	0.50 579	0.59 640	0.41 613	0.76 632	0.49 622	0.13 567	0.11 579	0.14 596	0.12 566	0.17 606	0.15 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 507	0.20 549	0.44 450	0.22 379	0.14 407	0.33 523	0.14 116	0.51 542	0.45 547	0.30 424	0.40 489	0.38 512	0.27 494	0.76 632	0.25 491	0.09 409	0.07 393	0.11 508	0.11 527	0.11 490	0.08 336

DispNO	0.27 507	0.18 520	0.62 570	0.23 439	0.17 525	0.25 387	0.22 485	0.45 471	0.41 504	0.32 464	0.39 478	0.38 512	0.27 494	0.77 638	0.27 511	0.09 409	0.07 393	0.10 450	0.10 486	0.08 281	0.08 336

pmcnn	0.50 653	0.20 549	0.78 614	0.24 496	0.26 650	0.39 581	0.30 606	0.51 542	0.50 597	0.54 651	1.23 694	2.52 722	0.37 594	0.77 638	0.95 681	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 441	0.08 336

edge stereo	0.39 612	0.22 578	0.81 627	0.27 597	0.22 617	0.37 564	0.24 534	0.56 608	0.54 619	0.53 649	0.60 627	0.71 674	0.50 648	0.78 640	0.40 591	0.16 623	0.14 622	0.19 647	0.14 609	0.16 589	0.17 608

AnyNet_C32	0.51 657	0.40 665	1.10 677	0.29 621	0.28 658	0.59 657	0.58 692	0.54 582	0.60 639	0.62 662	0.66 645	0.54 624	0.54 654	0.78 640	1.74 716	0.15 607	0.14 622	0.15 612	0.17 641	0.20 637	0.20 640

GASNet	0.36 590	0.46 674	0.88 646	0.34 652	0.23 630	0.35 552	0.22 485	0.60 642	0.53 615	0.40 578	0.37 449	0.45 575	0.30 540	0.79 642	0.35 565	0.15 607	0.10 554	0.14 596	0.14 609	0.22 647	0.12 531

RASNet	0.28 527	0.14 417	0.44 450	0.22 379	0.18 547	0.32 512	0.19 374	0.48 504	0.38 464	0.29 392	0.43 527	0.47 585	0.37 594	0.79 642	0.36 571	0.09 409	0.07 393	0.07 167	0.09 440	0.07 193	0.07 250

PA-Net	0.37 600	0.28 617	0.83 634	0.31 638	0.28 658	0.39 581	0.42 665	0.51 542	0.55 625	0.34 497	0.42 514	0.41 546	0.36 585	0.79 642	0.49 622	0.12 546	0.23 680	0.16 624	0.23 666	0.12 531	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 677	0.89 709	1.59 701	0.77 705	1.21 724	0.51 638	0.23 512	0.59 633	0.72 666	0.69 673	0.61 634	0.69 671	0.91 697	0.79 642	0.48 620	0.27 677	0.12 599	0.73 707	0.30 685	0.65 702	0.40 689

Selective-IGEV-i16pb	0.39 612	0.12 293	2.18 710	0.21 307	0.15 468	0.68 670	0.32 619	0.56 608	0.57 631	0.25 327	0.44 538	0.33 470	0.21 394	0.80 646	0.25 491	0.14 592	0.10 554	0.09 369	0.10 486	0.12 531	0.13 550

RainbowNet	0.72 683	0.89 709	1.02 666	0.82 707	0.63 704	0.78 683	0.52 686	0.81 695	0.93 694	0.60 659	0.79 665	0.80 679	0.60 665	0.80 646	0.57 635	0.78 713	0.55 714	0.78 710	0.49 702	0.76 709	0.58 703

DeepPrunerF	0.44 635	0.29 625	1.29 691	0.33 650	0.30 667	0.35 552	0.36 641	0.62 654	1.15 707	0.40 578	0.44 538	0.39 524	0.41 613	0.80 646	0.52 631	0.18 646	0.14 622	0.23 660	0.21 656	0.17 606	0.17 608

PS-NSSS	0.32 562	0.30 632	0.46 470	0.23 439	0.17 525	0.33 523	0.24 534	0.57 618	0.41 504	0.37 538	0.52 593	0.35 493	0.30 540	0.80 646	0.30 536	0.17 635	0.14 622	0.21 653	0.15 619	0.15 581	0.13 550

ff1	0.29 539	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.35 348	0.44 535	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.81 650	1.08 688	0.08 302	0.05 39	0.11 508	0.10 486	0.08 281	0.08 336

mmx	0.31 553	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.55 592	0.45 547	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.81 650	1.08 688	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.10 469

xxx	0.31 553	0.12 293	0.42 427	0.20 249	0.13 356	0.28 442	0.20 426	0.55 592	0.45 547	0.30 424	0.42 514	0.34 479	0.23 425	0.81 650	1.08 688	0.10 463	0.07 393	0.11 508	0.10 486	0.11 490	0.10 469

MFN_U_SF_RVC	0.56 664	0.51 685	1.19 682	0.38 671	0.22 617	0.69 671	0.27 572	0.80 693	0.67 656	0.73 675	0.74 659	0.87 682	0.61 674	0.81 650	0.76 663	0.29 683	0.27 686	0.32 682	0.37 692	0.32 679	0.31 680

SAMSARA	0.56 664	0.39 664	0.80 624	0.60 697	0.46 689	1.00 696	1.23 728	0.67 674	0.68 659	0.71 674	0.54 603	0.89 685	0.57 661	0.81 650	0.62 648	0.19 652	0.22 675	0.18 639	0.18 647	0.27 668	0.25 669

APVNet	0.36 590	0.20 549	0.70 601	0.26 569	0.22 617	0.52 647	0.35 636	0.61 646	0.44 535	0.38 553	0.52 593	0.48 591	0.38 598	0.84 655	0.46 617	0.13 567	0.14 622	0.15 612	0.16 631	0.16 589	0.15 586

psmorigin	0.50 653	0.25 596	3.03 720	0.24 496	0.19 574	0.38 572	0.22 485	0.50 525	0.44 535	0.64 666	0.68 649	0.71 674	0.51 651	0.85 656	0.45 611	0.14 592	0.17 653	0.13 569	0.14 609	0.16 589	0.21 649

PVD	0.58 668	0.34 648	0.84 639	0.39 673	0.31 670	0.59 657	0.47 678	0.80 693	1.25 708	0.92 689	1.09 687	0.79 678	0.82 691	0.85 656	0.76 663	0.21 657	0.18 659	0.22 659	0.18 647	0.27 668	0.35 685

SGM-Forest	0.36 590	0.17 505	0.47 478	0.23 439	0.16 501	0.45 615	0.41 662	0.55 592	0.48 580	0.52 643	0.60 627	0.52 615	0.41 613	0.85 656	0.50 628	0.17 635	0.17 653	0.17 630	0.15 619	0.15 581	0.15 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 600	0.18 520	0.59 557	0.25 535	0.28 658	0.61 661	0.32 619	0.59 633	0.59 635	0.41 587	0.38 464	0.57 635	0.39 604	0.87 659	0.53 633	0.11 506	0.08 483	0.12 547	0.11 527	0.18 620	0.18 621

AANet_RVC	0.31 553	0.22 578	0.50 505	0.23 439	0.14 407	0.30 483	0.24 534	0.47 491	0.54 619	0.38 553	0.60 627	0.43 559	0.29 526	0.87 659	0.40 591	0.11 506	0.07 393	0.07 167	0.07 246	0.09 369	0.09 409

DPSNet	0.47 643	0.24 591	0.93 654	0.27 597	0.20 593	0.75 679	0.57 691	0.84 698	0.79 675	0.47 625	0.51 585	0.60 643	0.69 680	0.87 659	0.71 661	0.16 623	0.13 611	0.12 547	0.10 486	0.25 656	0.21 649

zh-mn7	0.46 640	0.45 673	1.48 697	0.25 535	0.19 574	0.44 609	0.29 595	0.56 608	0.82 678	0.65 668	0.96 681	0.49 597	0.38 598	0.88 662	0.63 651	0.12 546	0.10 554	0.11 508	0.11 527	0.13 549	0.14 574

MSMD_ROB	0.60 672	0.33 647	0.61 562	0.30 632	0.25 646	0.86 689	0.35 636	0.55 592	0.67 656	1.10 702	1.49 705	1.76 711	0.97 701	0.88 662	0.49 622	0.23 660	0.21 671	0.27 665	0.27 681	0.25 656	0.24 667

CVANet_RVC	0.30 546	0.19 536	0.41 417	0.26 569	0.16 501	0.33 523	0.26 565	0.52 561	0.47 570	0.40 578	0.46 560	0.43 559	0.31 557	0.89 664	0.26 505	0.14 592	0.09 520	0.14 596	0.13 594	0.14 567	0.10 469

HSM	0.28 527	0.16 485	0.35 322	0.20 249	0.15 468	0.33 523	0.19 374	0.53 573	0.37 449	0.36 530	0.38 464	0.67 665	0.31 557	0.89 664	0.23 469	0.08 302	0.06 252	0.08 270	0.07 246	0.08 281	0.08 336

SANet	0.53 662	0.28 617	0.96 659	0.26 569	0.15 468	0.69 671	0.44 670	0.67 674	1.34 711	0.67 670	0.98 684	0.94 686	0.71 682	0.89 664	0.76 663	0.14 592	0.12 599	0.12 547	0.11 527	0.17 606	0.16 595

GANetREF_RVC	0.43 629	0.47 676	0.69 595	0.38 671	0.20 593	0.51 638	0.48 682	0.66 669	0.66 653	0.46 618	0.46 560	0.50 605	0.44 627	0.90 667	0.39 584	0.27 677	0.21 671	0.32 682	0.18 647	0.27 668	0.22 655
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	0.30 546	0.21 564	0.38 370	0.28 618	0.15 468	0.33 523	0.32 619	0.52 561	0.47 570	0.38 553	0.43 527	0.39 524	0.29 526	0.91 668	0.28 516	0.14 592	0.08 483	0.13 569	0.11 527	0.12 531	0.10 469

UGAM	0.26 497	0.14 417	0.45 462	0.25 535	0.12 273	0.23 344	0.25 551	0.32 297	0.41 504	0.31 442	0.42 514	0.41 546	0.22 411	0.92 669	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.14 596	0.12 566	0.10 441	0.07 250

FCDSN-DC	0.63 674	0.31 640	0.61 562	0.36 663	0.30 667	0.65 665	0.37 645	0.66 669	0.68 659	1.14 704	1.54 708	1.71 710	1.26 710	0.92 669	0.64 654	0.24 668	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.27 668	0.27 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 638	0.35 650	0.90 649	0.35 661	0.33 672	0.39 581	0.38 651	0.50 525	0.61 643	0.52 643	0.51 585	0.62 649	0.45 630	0.93 671	0.48 620	0.26 672	0.29 690	0.29 677	0.33 686	0.29 674	0.26 671

NOSS_ROB	0.31 553	0.20 549	0.35 322	0.24 496	0.16 501	0.32 512	0.19 374	0.52 561	0.48 580	0.33 477	0.36 440	0.42 555	0.28 511	0.93 671	0.24 481	0.19 652	0.20 669	0.24 662	0.22 664	0.17 606	0.17 608

z-mn7	0.44 635	0.40 665	1.09 673	0.25 535	0.18 547	0.61 661	0.34 632	0.56 608	0.93 694	0.43 603	0.96 681	0.53 620	0.39 604	0.94 673	0.59 641	0.10 463	0.09 520	0.10 450	0.10 486	0.14 567	0.13 550

LL-Strereo	0.29 539	0.25 596	0.58 551	0.25 535	0.21 601	0.23 344	0.24 534	0.55 592	0.42 512	0.34 497	0.32 386	0.41 546	0.40 609	0.94 673	0.23 469	0.08 302	0.07 393	0.11 508	0.09 440	0.09 369	0.09 409

GANet	0.36 590	0.22 578	0.49 494	0.29 621	0.17 525	0.41 591	0.38 651	0.57 618	0.45 547	0.46 618	0.75 660	0.55 626	0.40 609	0.94 673	0.41 599	0.13 567	0.13 611	0.13 569	0.11 527	0.14 567	0.11 507

ELAS	0.74 687	0.36 653	0.85 642	0.36 663	0.33 672	1.36 712	0.77 708	0.93 702	0.92 691	1.41 713	1.53 707	1.16 697	1.17 706	0.95 676	1.03 685	0.26 672	0.25 684	0.28 673	0.28 684	0.31 676	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 692	0.37 658	1.08 672	0.51 690	0.65 705	0.67 668	1.44 730	0.74 685	1.06 701	0.54 651	1.67 712	0.49 597	1.78 720	0.96 677	1.69 714	0.28 680	0.43 703	0.27 665	0.51 705	0.40 686	0.58 703

ACVNet-4b	0.72 683	0.81 704	1.33 693	0.72 703	0.50 693	0.80 685	0.31 611	0.71 682	0.80 676	0.50 632	0.72 658	0.95 688	0.43 626	0.96 677	1.20 701	1.13 727	0.21 671	0.76 709	0.45 698	0.65 702	0.46 695

AnyNet_C01	0.65 676	0.58 690	2.60 718	0.32 644	0.26 650	0.88 690	0.61 695	0.63 661	0.62 645	0.68 671	0.96 681	0.76 677	0.60 665	0.96 677	1.43 707	0.16 623	0.16 646	0.17 630	0.17 641	0.23 650	0.23 662

CC-Net-ROB	0.43 629	0.47 676	0.65 583	0.37 669	0.23 630	0.51 638	0.29 595	0.66 669	0.49 589	0.46 618	0.51 585	0.48 591	0.38 598	0.96 677	0.35 565	0.34 689	0.23 680	0.55 699	0.25 673	0.31 676	0.20 640

WZ-Net	0.52 661	0.38 663	1.90 707	0.30 632	0.24 638	0.57 653	0.48 682	0.62 654	0.78 674	0.50 632	0.71 654	0.68 669	0.54 654	0.98 681	0.84 672	0.13 567	0.10 554	0.11 508	0.12 566	0.19 628	0.20 640

Wz-Net-TNSev	0.51 657	0.58 690	1.61 704	0.25 535	0.21 601	0.65 665	0.45 671	0.63 661	0.69 661	0.51 637	0.54 603	0.71 674	0.60 665	1.00 682	0.77 666	0.15 607	0.15 638	0.13 569	0.15 619	0.21 640	0.20 640

SPS-STEREO	0.69 680	0.61 693	0.98 661	0.52 693	0.57 699	0.74 676	0.50 685	0.78 689	0.62 645	0.95 694	0.86 673	0.94 686	0.70 681	1.01 683	0.87 675	0.58 703	0.51 708	0.50 696	0.50 704	0.55 694	0.58 703
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 683	0.81 704	1.37 695	0.72 703	0.53 697	0.77 680	0.42 665	0.85 701	0.90 689	0.74 678	0.75 660	1.32 702	0.72 683	1.02 684	0.55 634	0.54 699	0.31 693	0.71 706	0.35 688	0.64 701	0.45 692

FC-DCNN	0.70 681	0.30 632	0.69 595	0.32 644	0.27 653	0.81 686	0.39 656	0.79 692	0.82 678	1.41 713	1.58 710	1.98 713	1.26 710	1.02 684	0.77 666	0.24 668	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.26 663	0.26 671

zh-sn7	0.48 646	0.51 685	1.43 696	0.29 621	0.20 593	0.47 623	0.39 656	0.57 618	0.62 645	0.52 643	0.81 667	0.52 615	0.56 658	1.05 686	0.87 675	0.12 546	0.13 611	0.13 569	0.13 594	0.17 606	0.16 595

FC-DCNN v2	0.71 682	0.30 632	0.67 589	0.32 644	0.27 653	0.84 687	0.39 656	0.84 698	0.85 686	1.44 717	1.64 711	2.09 715	1.28 712	1.06 687	0.80 670	0.24 668	0.22 675	0.27 665	0.26 677	0.26 663	0.25 669

ELAS_RVC	0.74 687	0.36 653	1.00 663	0.37 669	0.33 672	0.88 690	0.93 717	0.83 697	1.08 703	1.35 709	1.33 699	1.24 698	1.33 714	1.06 687	0.95 681	0.27 677	0.25 684	0.29 677	0.27 681	0.30 675	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 695	0.87 708	1.25 687	0.82 707	0.62 703	0.97 695	0.62 696	1.14 708	1.42 713	1.00 697	1.40 700	1.47 705	0.84 693	1.11 689	0.66 657	0.61 704	0.43 703	0.78 710	0.49 702	0.75 708	0.52 698

SGM+DAISY	0.87 694	0.66 697	1.30 692	0.51 690	0.60 701	1.03 697	0.84 714	0.76 687	0.73 669	1.39 711	1.51 706	1.31 701	1.22 708	1.11 689	1.08 688	0.57 702	0.53 711	0.51 698	0.51 705	0.54 693	0.61 710

MeshStereo	0.58 668	0.27 614	0.67 589	0.22 379	0.17 525	0.66 667	0.37 645	0.78 689	0.61 643	1.47 721	1.30 696	1.65 708	0.79 687	1.12 691	0.59 641	0.17 635	0.17 653	0.17 630	0.14 609	0.17 606	0.14 574
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	0.51 657	0.50 683	0.86 643	0.39 673	0.24 638	0.84 687	0.55 689	0.56 608	0.62 645	0.60 659	0.68 649	0.62 649	0.42 622	1.13 692	0.43 603	0.23 660	0.27 686	0.27 665	0.35 688	0.25 656	0.29 676

SGM_RVC	0.50 653	0.19 536	0.50 505	0.25 535	0.15 468	0.69 671	0.39 656	0.68 677	0.82 678	0.95 694	0.84 671	1.13 693	0.76 685	1.16 693	0.60 645	0.16 623	0.16 646	0.16 624	0.16 631	0.16 589	0.17 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 696	0.86 706	0.84 639	0.97 712	0.75 709	0.92 693	0.71 700	1.27 709	1.10 704	0.89 686	1.45 702	1.14 694	0.96 699	1.19 694	0.84 672	0.74 710	0.51 708	0.97 715	0.55 710	0.84 711	0.60 706

IMH-64	0.91 696	0.86 706	0.84 639	0.97 712	0.75 709	0.92 693	0.71 700	1.27 709	1.10 704	0.89 686	1.45 702	1.14 694	0.96 699	1.19 694	0.84 672	0.74 710	0.51 708	0.97 715	0.55 710	0.84 711	0.60 706

SDNR	0.42 624	0.21 564	0.82 631	0.21 307	0.18 547	1.27 708	0.17 275	0.50 525	0.49 589	0.42 597	0.81 667	0.38 512	0.27 494	1.19 694	0.38 576	0.23 660	0.24 682	0.17 630	0.13 594	0.17 606	0.20 640

NaN_ROB	0.41 621	0.28 617	0.62 570	0.30 632	0.19 574	0.51 638	0.47 678	0.58 627	0.59 635	0.56 654	0.47 567	0.49 597	0.41 613	1.21 697	0.64 654	0.12 546	0.18 659	0.12 547	0.13 594	0.11 490	0.14 574

NVStereoNet_ROB	0.67 678	0.49 682	0.83 634	0.48 685	0.40 680	0.51 638	0.46 674	0.70 680	0.77 673	0.84 684	1.72 713	1.02 691	0.83 692	1.23 698	0.79 669	0.32 687	0.38 699	0.40 691	0.46 699	0.36 683	0.41 690
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	1.17 708	1.04 716	1.49 699	1.03 716	0.78 712	1.20 705	0.77 708	1.48 717	1.96 719	1.28 707	1.99 719	2.15 716	1.14 703	1.25 699	1.00 684	0.81 715	0.60 718	1.01 718	0.69 718	0.92 717	0.74 717

MDST_ROB	0.48 646	0.14 417	0.95 657	0.30 632	0.21 601	1.33 711	0.32 619	0.77 688	0.56 628	1.06 700	0.71 654	0.49 597	0.35 581	1.26 700	0.38 576	0.13 567	0.11 579	0.16 624	0.13 594	0.12 531	0.12 531

MonStereo1	0.93 698	0.56 689	0.82 631	0.69 701	0.58 700	1.37 713	0.35 636	0.94 703	1.25 708	0.93 691	1.90 716	1.52 706	2.10 724	1.27 701	0.77 666	0.69 707	0.33 695	0.75 708	0.47 701	0.70 706	0.57 702

LE_ROB	1.76 719	0.20 549	2.68 719	0.48 685	0.52 696	0.78 683	0.96 718	0.84 698	6.61 736	7.40 739	2.08 721	2.08 714	4.83 732	1.27 701	3.79 731	0.10 463	0.08 483	0.12 547	0.11 527	0.11 490	0.10 469

DStereoFS	0.84 693	0.66 697	0.80 624	0.53 694	0.50 693	1.23 706	0.55 689	0.94 703	1.32 710	0.89 686	1.32 697	1.04 692	2.32 727	1.29 703	1.14 693	0.31 686	0.35 697	0.30 679	0.39 695	0.34 680	0.60 706

WAO-6	1.07 705	0.93 712	0.92 652	0.96 711	0.78 712	1.28 709	0.75 705	1.34 711	2.00 721	1.02 699	1.54 708	1.59 707	1.22 708	1.31 704	1.14 693	0.78 713	0.55 714	1.02 719	0.75 722	0.83 710	0.69 713

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 679	0.64 695	1.06 670	0.45 681	0.27 653	1.40 715	0.58 692	0.78 689	0.92 691	0.84 684	0.86 673	0.88 684	0.68 679	1.33 705	0.68 659	0.37 693	0.29 690	0.34 686	0.36 691	0.43 687	0.37 686

CSAN	0.50 653	0.35 650	0.78 614	0.36 663	0.23 630	0.56 650	0.59 694	0.61 646	0.70 663	0.64 666	0.78 664	0.65 660	0.60 665	1.38 706	0.62 648	0.21 657	0.17 653	0.20 651	0.20 653	0.18 620	0.18 621

FBW_ROB	0.43 629	0.26 607	0.54 529	0.31 638	0.20 593	0.51 638	0.32 619	0.70 680	0.60 639	0.59 658	0.55 607	0.65 660	0.41 613	1.40 707	0.51 630	0.13 567	0.17 653	0.21 653	0.16 631	0.17 606	0.18 621

LVE	1.13 706	1.02 714	1.28 690	1.01 714	0.80 715	1.29 710	0.81 712	1.47 716	1.96 719	1.07 701	1.90 716	1.90 712	1.01 702	1.48 708	0.91 678	0.93 721	0.61 720	0.94 714	0.69 718	0.87 713	0.75 718

WAO-7	1.01 701	0.89 709	0.93 654	0.83 709	0.66 706	1.18 702	0.81 712	1.40 713	1.57 717	1.11 703	1.76 715	1.45 704	1.19 707	1.50 709	1.14 693	0.61 704	0.62 721	0.70 705	0.68 717	0.66 704	0.60 706

RTS	0.78 690	0.48 678	4.68 725	0.34 652	0.28 658	1.12 700	0.46 674	0.62 654	1.03 698	0.73 675	0.89 677	0.60 643	0.59 663	1.61 710	1.16 697	0.14 592	0.11 579	0.15 612	0.15 619	0.21 640	0.19 628

RTSA	0.78 690	0.48 678	4.68 725	0.34 652	0.28 658	1.12 700	0.46 674	0.62 654	1.03 698	0.73 675	0.89 677	0.60 643	0.59 663	1.61 710	1.16 697	0.14 592	0.11 579	0.15 612	0.15 619	0.21 640	0.19 628

UNDER WATER-64	1.55 716	1.19 722	2.52 716	1.31 723	0.95 720	2.12 721	1.21 727	1.45 715	3.19 725	1.43 716	1.32 697	2.64 723	2.04 723	1.63 712	1.83 717	1.11 725	0.67 725	1.28 725	0.92 726	1.19 722	1.02 726

UNDER WATER	1.59 717	1.22 723	2.36 713	1.38 724	1.03 721	1.67 718	1.10 724	1.54 720	3.63 727	1.44 717	1.47 704	2.85 725	2.25 726	1.67 713	1.94 721	1.06 723	0.62 721	1.31 726	0.93 727	1.21 724	1.02 726

ktn	1.77 720	1.36 725	1.22 684	1.43 726	1.14 723	1.52 716	1.08 723	1.51 719	3.96 732	2.77 730	4.69 731	3.35 727	1.46 718	1.69 714	1.25 703	1.43 729	0.77 728	1.45 728	0.99 728	1.32 728	0.96 723

IMH	1.05 704	0.95 713	1.00 663	1.01 714	0.78 712	1.11 699	0.68 699	1.38 712	1.43 714	1.00 697	1.72 713	1.43 703	1.14 703	1.73 715	0.89 677	1.09 724	0.55 714	0.99 717	0.57 712	0.87 713	0.62 712

PWCK	1.00 699	1.17 721	1.70 705	0.91 710	0.41 681	1.19 704	0.92 716	1.10 706	1.14 706	1.16 705	1.14 690	1.25 699	0.88 696	1.75 716	1.04 687	0.87 718	0.50 706	0.87 713	0.53 708	0.96 718	0.52 698

TorneroNet-64	1.43 712	1.03 715	1.20 683	1.10 718	0.86 718	2.26 723	0.73 703	1.84 722	3.84 731	1.25 706	2.25 724	2.69 724	1.42 715	1.76 717	1.43 707	0.76 712	0.50 706	1.09 720	0.66 716	1.23 725	0.76 719

notaker	1.45 713	1.34 724	1.48 697	1.40 725	1.07 722	1.18 702	0.85 715	1.48 717	1.40 712	1.51 722	3.46 729	2.40 721	1.81 721	1.76 717	1.45 710	1.11 725	0.69 726	1.38 727	0.87 725	1.31 727	0.97 725

TorneroNet	2.22 722	1.08 717	1.24 686	1.14 722	0.90 719	5.58 731	0.80 710	2.12 727	8.69 738	2.58 728	5.42 733	3.88 729	1.97 722	1.78 719	1.87 718	0.86 717	0.54 713	1.15 724	0.74 721	1.23 725	0.85 722

JetBlue	1.14 707	0.76 702	2.36 713	0.59 696	0.75 709	3.04 726	1.78 732	1.11 707	0.90 689	0.94 692	1.10 688	1.66 709	1.28 712	2.09 720	1.72 715	0.43 696	0.36 698	0.38 688	0.38 694	0.58 696	0.56 700

MADNet+	1.01 701	1.16 720	4.72 727	0.70 702	0.47 690	1.24 707	0.96 718	0.97 705	0.89 687	0.65 668	0.77 663	0.87 682	0.85 695	2.09 720	1.68 712	0.38 694	0.39 700	0.31 681	0.27 681	0.43 687	0.39 688

MANE	1.41 711	0.36 653	0.74 611	0.43 678	0.41 681	2.16 722	0.80 710	2.39 730	3.38 726	2.22 726	3.06 728	3.54 728	2.73 730	2.15 722	1.94 721	0.28 680	0.27 686	0.30 679	0.46 699	0.28 673	0.34 684

KSHMR	1.89 721	1.36 725	1.60 702	1.47 727	1.22 725	1.38 714	1.06 722	1.79 721	5.97 735	1.42 715	5.65 734	2.98 726	1.14 703	2.23 723	1.20 701	1.27 728	1.12 730	1.46 729	1.10 730	1.32 728	1.15 728

JetRed	2.30 724	2.64 730	6.12 730	1.12 721	1.38 727	5.85 733	3.29 734	1.99 725	1.67 718	1.98 724	1.95 718	2.16 719	1.60 719	2.48 724	4.10 732	1.05 722	1.60 731	1.09 720	1.01 729	1.67 730	1.28 729

SGM-ForestM	1.36 709	0.28 617	0.79 621	0.26 569	0.16 501	2.26 723	1.00 720	1.42 714	1.46 716	2.38 727	2.05 720	5.95 735	2.66 729	2.95 725	2.46 726	0.17 635	0.18 659	0.18 639	0.18 647	0.15 581	0.18 621

WAO-8	1.46 714	1.10 718	1.09 673	1.10 718	0.84 716	2.06 719	0.75 705	1.84 722	3.83 729	1.44 717	2.21 722	2.15 716	1.43 716	3.17 726	1.19 699	0.91 719	0.65 723	1.09 720	0.79 723	0.90 715	0.71 714

Venus	1.46 714	1.10 718	1.09 673	1.10 718	0.84 716	2.06 719	0.75 705	1.84 722	3.83 729	1.44 717	2.21 722	2.15 716	1.43 716	3.17 726	1.19 699	0.91 719	0.65 723	1.09 720	0.79 723	0.90 715	0.71 714

MADNet++	2.26 723	1.80 728	2.06 709	2.13 731	1.97 729	2.61 725	1.79 733	2.38 729	2.16 722	2.75 729	2.65 726	2.38 720	2.43 728	3.17 726	3.21 728	2.17 732	1.95 734	1.94 733	1.63 732	2.06 731	2.01 732

tt	4.71 730	0.10 150	3.94 722	2.06 730	1.53 728	10.14 739	16.88 742	9.27 742	4.98 733	1.39 711	1.02 685	4.68 730	4.90 733	3.35 729	5.86 737	5.76 740	9.15 748	2.24 736	2.53 736	3.10 733	1.32 730

DPSimNet_ROB	4.34 729	4.23 731	6.89 732	3.67 732	3.68 731	4.75 728	5.21 738	2.67 731	3.68 728	5.82 736	3.95 730	5.57 731	6.72 736	3.46 730	4.48 733	4.05 739	2.88 737	4.68 740	3.12 740	3.69 734	3.62 737

TCMNet-wrong-test	4.29 728	5.57 735	4.65 724	11.33 743	10.39 739	5.73 732	4.48 737	4.13 734	1.02 697	1.91 723	2.39 725	6.16 736	3.62 731	3.84 731	4.50 734	1.99 731	0.47 705	1.97 734	1.69 733	5.69 739	4.31 738

HanzoNet	2.97 726	1.69 727	2.29 712	1.74 728	1.33 726	1.53 717	1.03 721	1.99 725	2.64 724	5.51 735	5.16 732	5.90 734	6.82 737	4.32 732	3.29 729	3.16 735	2.02 736	1.92 731	2.87 738	2.24 732	1.89 731

light-stereo	2.37 725	0.69 699	3.61 721	3.84 733	3.41 730	4.04 727	0.31 611	2.13 728	1.45 715	3.61 731	6.33 735	6.90 738	0.63 675	4.83 733	1.28 704	0.71 709	0.74 727	0.32 682	0.39 695	1.20 723	0.96 723

MSAF-DinoV2	0.76 689	0.44 672	1.98 708	0.49 688	0.16 501	0.58 654	0.31 611	0.81 695	0.83 682	0.41 587	0.52 593	0.98 690	0.58 662	4.97 734	1.03 685	0.11 506	0.07 393	0.10 450	0.24 668	0.27 668	0.26 671

DGTPSM_ROB	8.34 735	5.10 732	10.37 744	5.31 735	10.18 737	8.33 735	23.60 747	6.06 737	13.41 747	4.90 732	10.87 745	5.65 732	10.44 740	6.17 735	12.59 741	3.74 737	7.55 741	3.69 737	7.26 745	4.14 736	7.46 741

DPSMNet_ROB	8.40 736	5.11 733	10.49 745	5.58 736	10.25 738	8.34 736	23.62 748	6.07 738	13.45 748	4.93 733	10.88 746	5.66 733	10.44 740	6.24 736	12.64 742	3.98 738	7.61 742	3.76 738	7.30 746	4.20 737	7.51 742

USTest	6.88 733	5.23 734	5.63 729	7.22 737	7.29 734	14.34 742	22.76 743	8.48 739	9.32 739	5.42 734	6.39 736	6.29 737	6.64 735	6.92 737	8.62 740	1.94 730	3.29 738	2.16 735	2.55 737	3.85 735	3.29 736

MultiAttention	1.02 703	0.13 363	0.43 440	0.35 661	0.43 684	5.36 730	1.71 731	0.69 678	0.53 615	0.36 530	0.63 640	0.55 626	0.22 411	7.60 738	0.43 603	0.09 409	0.06 252	0.14 596	0.24 668	0.26 663	0.30 677

BEATNet-Init1	4.73 731	2.61 729	13.29 746	0.58 695	0.53 697	10.12 738	3.33 735	4.83 735	5.01 734	8.75 740	8.51 737	14.08 749	7.60 739	7.70 739	5.34 735	0.28 680	0.28 689	0.34 686	0.37 692	0.57 695	0.45 692

LRCNet_RVC	10.90 741	14.34 749	9.35 733	15.35 744	8.04 736	1.08 698	0.34 632	8.78 740	0.70 663	12.63 749	16.05 749	9.85 740	6.54 734	8.57 740	6.34 738	20.27 759	5.40 740	23.70 757	21.88 758	14.87 748	13.83 749

PML	16.10 747	12.82 748	6.78 731	5.23 734	7.76 735	33.92 754	66.56 764	5.30 736	10.28 740	26.12 763	68.59 764	20.51 751	13.49 750	10.06 741	6.78 739	5.96 741	2.00 735	6.04 746	2.18 735	8.96 744	2.60 734

xxxxx1	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 747	18.88 747	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 746	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

tt_ll	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 747	18.88 747	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 746	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

ff	15.27 744	9.54 741	10.31 739	20.13 747	18.88 747	17.08 743	23.03 744	10.36 743	10.99 741	9.21 741	9.62 738	10.74 744	10.61 743	10.72 742	13.89 748	7.97 746	9.20 749	31.85 760	44.72 762	12.84 745	13.69 746

Anonymous_1	16.62 748	9.35 740	9.84 736	10.66 740	14.64 744	18.66 749	27.12 751	12.64 748	13.51 749	10.76 748	10.30 744	10.13 743	10.60 742	11.06 745	12.74 745	15.87 757	7.74 743	16.92 755	43.48 761	58.66 764	7.68 743

iinet-test	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 738	10.68 740	17.98 747	25.98 749	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 742	10.06 741	10.61 743	11.22 746	12.70 743	6.40 742	7.74 743	5.68 742	6.69 741	7.47 740	7.30 739

IINet	10.78 739	9.29 738	9.70 734	10.48 738	10.68 740	17.98 747	25.98 749	12.57 746	13.39 745	9.64 744	10.10 742	10.06 741	10.61 743	11.22 746	12.70 743	6.40 742	7.74 743	5.68 742	6.69 741	7.47 740	7.30 739

DPSM_ROB	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 741	11.31 742	19.11 750	27.51 752	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 747	10.96 747	11.27 748	11.96 748	13.59 746	6.78 744	8.19 746	6.03 744	7.09 743	7.93 742	7.73 744

DPSM	11.49 742	9.87 744	10.35 742	11.13 741	11.31 742	19.11 750	27.51 752	13.37 749	14.21 750	10.31 746	11.06 747	10.96 747	11.27 748	11.96 748	13.59 746	6.78 744	8.19 746	6.03 744	7.09 743	7.93 742	7.73 744

Selective-IGEV-i1pa	5.57 732	7.99 737	4.76 728	0.80 706	0.45 688	12.99 740	3.60 736	9.25 741	7.43 737	6.97 737	9.87 741	8.94 739	7.26 738	14.66 750	5.65 736	3.55 736	1.08 729	1.93 732	0.72 720	0.73 707	2.79 735

HaxPig	17.72 749	20.22 759	19.73 748	16.53 745	16.51 745	9.27 737	9.33 739	14.34 751	13.27 744	18.65 751	18.70 750	17.35 750	16.77 751	17.04 751	16.45 751	22.05 760	20.89 760	22.27 756	21.53 757	21.29 757	22.13 761

MEDIAN_ROB	21.21 750	24.62 761	23.47 759	19.58 746	19.65 750	13.22 741	10.96 740	17.88 752	17.00 752	22.14 762	22.02 753	20.86 752	20.36 752	21.06 752	19.71 752	25.63 761	24.13 761	26.21 758	25.20 759	25.17 758	25.38 762

FlowAnything	23.14 754	19.87 753	20.79 754	22.50 754	22.74 752	38.39 757	55.46 757	26.89 759	28.72 760	20.77 761	22.29 759	22.07 757	22.72 754	23.99 753	27.41 761	13.60 752	16.55 759	12.15 751	14.36 753	15.97 753	15.52 751

CasAABBNet	23.10 751	19.86 752	20.64 753	22.47 750	22.73 751	38.41 758	55.50 760	26.89 759	28.70 759	20.61 759	22.15 756	22.08 758	22.75 757	23.99 753	27.36 757	13.59 749	16.48 754	12.14 747	14.27 748	15.95 749	15.53 752

RAFT-FEzeroshot	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 751	22.75 753	38.38 755	55.50 760	26.84 756	28.66 757	20.60 757	22.10 754	22.05 755	22.74 755	24.00 755	27.37 759	13.59 749	16.48 754	12.14 747	14.28 749	15.96 751	15.54 753

RAFT-FE	23.10 751	19.88 754	20.56 751	22.49 751	22.75 753	38.38 755	55.50 760	26.84 756	28.66 757	20.60 757	22.10 754	22.05 755	22.74 755	24.00 755	27.37 759	13.59 749	16.48 754	12.14 747	14.28 749	15.96 751	15.54 753

Selective-RAFT-Error	23.16 755	19.93 756	20.87 755	22.54 755	22.81 756	38.52 761	55.47 758	27.01 762	28.83 761	20.66 760	22.25 757	22.09 759	22.80 759	24.09 757	27.36 757	13.61 754	16.48 754	12.15 751	14.28 749	15.99 754	15.57 756

Hybrid-DGEV	23.16 755	19.94 757	20.96 756	22.49 751	22.75 753	38.51 760	55.52 763	27.09 763	28.90 763	20.58 756	22.25 757	22.00 754	22.80 759	24.11 758	27.33 756	13.60 752	16.47 753	12.14 747	14.30 752	15.95 749	15.54 753

LSM0	24.24 758	19.98 758	22.32 757	24.22 757	40.14 763	38.48 759	55.20 756	26.95 761	28.57 756	20.49 755	21.83 752	22.26 760	22.75 757	24.22 759	27.30 755	13.66 755	16.32 752	12.19 753	14.15 747	16.10 755	17.66 758

fast-reg	23.64 757	20.51 760	23.42 758	23.22 756	24.75 760	38.73 762	55.47 758	26.85 758	28.86 762	20.12 754	21.73 751	21.64 753	22.22 753	24.30 760	27.54 762	13.91 756	16.52 758	14.85 754	15.62 754	16.91 756	15.71 757

AVERAGE_ROB	25.43 759	29.06 762	27.24 760	24.63 758	24.20 759	17.73 746	12.61 741	22.29 755	21.39 755	26.79 764	26.16 762	25.20 761	24.64 763	25.07 761	23.53 753	29.96 762	28.40 762	30.60 759	29.58 760	29.72 759	29.84 763

RSGM-EC	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 759	33.15 761	26.42 752	46.65 754	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 760	30.14 762	23.59 761	41.87 762	45.99 763	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 759

acva	29.65 760	17.75 750	10.04 737	35.31 759	33.15 761	26.42 752	46.65 754	19.89 753	17.74 753	18.92 752	23.36 760	30.14 762	23.59 761	41.87 762	45.99 763	59.56 763	34.38 763	33.25 763	20.37 755	34.97 760	19.60 759

test_example2	101.33 763	108.28 764	68.15 762	98.43 761	106.93 764	89.75 763	102.43 765	36.80 764	97.65 765	129.04 765	130.15 765	65.26 765	66.62 765	92.11 764	80.24 765	144.10 765	199.48 765	81.81 765	103.01 765	125.01 765	101.27 764

Selective-IGEV-i16pa	30.47 762	41.93 763	4.02 723	0.49 688	0.37 677	96.94 764	0.74 704	60.26 765	58.76 764	17.24 750	64.39 763	38.26 764	49.53 764	106.11 765	26.15 754	19.96 758	3.42 739	4.39 739	1.81 734	0.39 685	14.22 750

ccccc		256.29 765		354.40 764	364.36 765	149.10 765		152.89 766		153.93 766		164.00 766		268.02 766		390.55 766	349.22 766	244.59 766	219.82 766	412.30 766

ASD4		6.65 736

Low-res two-view benchmark