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

NoBS--	0.13 143	0.08 44	0.93 672	0.18 115	0.09 63	0.10 18	0.14 126	0.09 1	0.09 2	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.06 171	0.07 202	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 96	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 96	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 1	0.14 232	0.06 53	0.06 266	0.08 282	0.09 456	0.07 202	0.07 262

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 241	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 96	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 160

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

S2M2_XL	0.10 10	0.09 96	0.21 146	0.14 3	0.10 139	0.09 3	0.09 4	0.11 3	0.09 2	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 180	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

U	1.00 720	0.09 96	0.21 146	0.21 318	3.68 752	6.12 760	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 767	2.90 765	0.07 202	0.06 160

416test1013	0.10 10	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

anonymous	0.11 56	0.09 96	0.20 132	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 241	0.26 214	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 649

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 96	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.08 350

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 96	0.20 132	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 619	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 96	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 203	0.10 18	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.06 113	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 96	0.21 146	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	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	0.14 187	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 702	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

4.5_new	0.11 56	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

2w_stereo	0.11 56	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 96	0.24 190	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 202	0.06 160

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 96	0.22 163	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 649

testlalala	0.13 143	0.09 96	0.22 163	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 10	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 10	0.09 96	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 96	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 407	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 407	0.27 615	0.26 669	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 284	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 385	0.08 345	0.12 550	0.13 570

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 241	0.22 163	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.08 350

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 241	0.27 226	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 241	0.27 226	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 158	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 241	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 241	0.26 214	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 305	0.27 226	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 241	0.23 179	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 158	0.21 146	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 495	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 96	0.19 114	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 241	0.38 383	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch	0.12 93	0.13 379	0.15 25	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 241	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
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 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 96	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	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	0.14 187	0.09 96	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 682	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 96	0.20 132	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 146	0.41 697	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 704	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 190	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160
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
LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

SE	0.16 242	0.14 433	0.19 114	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 509	0.08 350

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 241	0.35 334	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 202	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 241	0.28 243	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 241	0.25 204	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 96	0.22 163	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 56	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 56	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 93	0.11 241	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LG-Stereo	0.13 143	0.10 158	0.24 190	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.05 37

S2M2_L	0.13 143	0.11 241	0.20 132	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 385	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 114	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 96	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 305	0.27 226	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.06 171	0.07 202	0.05 37

GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 268	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 268	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 268	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.05 37

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 268	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.05 37

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 143	0.10 158	0.42 442	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 442	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 160

GEAStereo	0.12 93	0.09 96	0.20 132	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GSStereo	0.12 93	0.09 96	0.20 132	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

gasm-f	0.12 93	0.09 96	0.19 114	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

asd	0.10 10	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 721	0.70 619	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 711	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 683

AEACV	0.13 143	0.09 96	0.23 179	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 345	0.07 202	0.06 160

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 407	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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	0.15 225	0.18 536	0.28 243	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

GEAR-Net	0.13 143	0.09 96	0.23 179	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 262

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 284	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 385	0.08 345	0.12 550	0.13 570

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 180	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 204	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 305	0.28 243	0.19 180	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 241	0.24 190	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 656	0.07 4	0.63 591	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 751	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 758	0.07 262

NLSM3	0.13 143	0.10 158	0.17 79	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 345	0.05 7	0.05 37

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 311	0.19 180	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.06 160

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 98	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 98	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 262

2.5w	0.11 56	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 56	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 3	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.07 202	0.06 160

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 143	0.10 158	0.23 179	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 262

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 214	0.19 180	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 202	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 163	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 311	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LoS_RVC	0.13 143	0.10 158	0.19 114	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 243	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 432	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 569	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.23 671	0.17 629

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 569	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.23 671	0.17 629

monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 98	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 345	0.08 293	0.07 262

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 163	0.23 453	0.26 669	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 345	0.07 202	0.09 425

over v1	0.11 56	0.13 379	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 56	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 56	0.13 379	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

S	0.19 339	0.12 305	0.22 163	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 146	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 241	0.44 466	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 379	0.28 243	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 146	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

MSCF	0.13 143	0.12 305	0.21 146	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

qwe	0.11 56	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 56	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 96	0.25 204	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 485
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	0.15 225	0.11 241	0.38 383	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 690	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 594

castereo++	0.13 143	0.10 158	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 158	0.22 163	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 214	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 294	0.19 180	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 268	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 642

RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 204	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160
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	0.18 290	0.09 96	0.32 294	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 294	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
over-6	0.12 93	0.13 379	0.19 114	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 146	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

PhaseNet	0.13 143	0.09 96	0.19 114	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 202	0.07 262

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 241	0.32 294	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new	0.13 143	0.11 241	0.30 268	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 305	0.21 146	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 158	0.32 294	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

AdaDepth	0.11 56	0.09 96	0.20 132	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GASTEREO	0.13 143	0.12 305	0.21 146	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 114	0.19 180	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 56	0.09 96	0.14 9	0.19 180	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 257	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 243	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 204	0.19 180	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 345	0.10 458	0.07 262

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 190	0.19 180	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 385	0.07 257	0.09 382	0.08 350

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 204	0.19 180	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 345	0.10 458	0.07 262

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 523	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.06 160

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 190	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 266	0.38 709	0.15 638	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 294	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 202	0.05 37

noway7	0.27 524	0.51 704	1.61 724	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 305	0.17 79	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.07 262

DF	0.13 143	0.09 96	0.21 146	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 241	0.28 243	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 158	0.27 226	0.19 180	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.06 160

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 466	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 677	0.36 354	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

AIO_test	0.12 93	0.09 96	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 190	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.07 262

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 703	0.29 641	0.43 705	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 190	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.07 262

RSM++	0.12 93	0.09 96	0.19 114	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 202	0.05 37

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 284	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 385	0.10 504	0.07 202	0.06 160

GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 698	0.29 641	0.43 705	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 383	0.19 180	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 540	0.19 180	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 407	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 214	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.09 456	0.08 293	0.07 262

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 407	0.19 180	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 407	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 407	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 407	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 363	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 226	0.19 180	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 345	0.08 293	0.10 485

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 96	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 518	0.10 18	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 79	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 160

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 645	0.19 180	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

monsters	0.11 56	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 268	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 354	0.19 180	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 433	0.19 114	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 214	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 345	0.09 382	0.07 262

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 369	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 688

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 96	0.20 132	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 226	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 345	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 284	0.19 180	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 96	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 512	0.19 180	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 257	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 512	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.09 425

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 345	0.05 7	0.05 37

AIO_rvc	0.12 93	0.11 241	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 268	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.07 262

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 564	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.08 350

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 523	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.11 545	0.07 202	0.08 350

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 204	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 334	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

PMTNet	0.15 225	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 704	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 311	0.19 180	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 284	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 640	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.07 257	0.08 293	0.06 160

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 79	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 601	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.06 160

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 180	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 266	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 399	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 190	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

ours_stereo	0.13 143	0.11 241	0.23 179	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 601	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.06 160

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 407	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 687	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 345	0.07 202	0.06 160

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 294	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.06 171	0.09 382	0.09 425

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 323	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.06 171	0.10 458	0.10 485

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 190	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 160

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 268	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 204	0.19 180	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 294	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 345	0.16 609	0.13 570

fffft	0.13 143	0.09 96	0.24 190	0.19 180	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 202	0.06 160
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 158	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

mms	0.13 143	0.11 241	0.19 114	0.19 180	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 202	0.07 262

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 204	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.09 456	0.08 293	0.07 262

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 399	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 202	0.07 262

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 334	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.09 385	0.10 504	0.09 382	0.06 160

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.07 262

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 204	0.19 180	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 202	0.07 262

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.07 262

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 323	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.09 456	0.07 202	0.05 37

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 479	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 495	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.11 545	0.06 113	0.06 160

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 540	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 643	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 385	0.07 257	0.08 293	0.11 526

PSM-adaLoss	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 323	0.29 641	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.09 425

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 407	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.07 257	0.09 382	0.10 485

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 294	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.08 350

111	0.20 360	0.17 521	0.40 407	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 202	0.08 350

test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 561	0.19 180	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.08 345	0.07 202	0.07 262

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 294	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.05 37

EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 311	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 695	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 354	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.11 526

EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 284	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 132	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 345	0.09 382	0.05 37

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 284	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.08 293	0.09 425

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 672	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.06 160

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 190	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 266	0.08 282	0.06 171	0.07 202	0.06 160

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 676	0.21 318	0.27 673	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 652	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 591	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 214	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.08 350

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 268	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 323	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.09 382	0.08 350

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 243	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 294	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 577	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 588	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 294	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.10 504	0.07 202	0.06 160

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 407	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 311	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.06 171	0.07 202	0.08 350
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	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 354	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 266	0.10 468	0.11 545	0.07 202	0.07 262

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 179	0.19 180	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 667	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 629

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 591	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 647	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.09 456	0.07 202	0.09 425

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 323	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 383	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 399	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 266	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

x	0.19 339	0.11 241	0.29 257	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 243	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 243	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 243	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 554	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 284	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 345	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 284	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 345	0.06 113	0.06 160

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 569	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350
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	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 466	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 363	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.06 160

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 479	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.09 425

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 114	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 345	0.09 382	0.08 350

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 632	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 591	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 651	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.09 456	0.07 202	0.09 425

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 383	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 442	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 334	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 456	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 383	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 345	0.08 293	0.06 160

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 540	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.06 160

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 591	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 311	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 533	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.08 350

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 334	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 407	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 363	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 682	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.10 485

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 506	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 323	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.07 262

FSD					0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 681	0.22 696	0.27 686	0.26 698	0.25 677

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 432	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 407	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 523	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 383	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 383	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 383	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 226	0.19 180	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 564	0.19 180	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.07 262

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 363	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

EKT-Stereo	0.38 628	0.12 305	0.38 383	0.42 698	3.88 754	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 385	0.07 257	0.09 382	0.09 425

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 506	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.11 509	0.09 425

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 268	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 487	0.19 180	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.08 345	0.08 293	0.08 350

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 512	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 345	0.13 568	0.11 526

MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 506	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 509	0.09 425

HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 456	0.19 180	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
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	0.14 187	0.13 379	0.29 257	0.19 180	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 160

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 266	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 311	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 311	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 284	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 554	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 202	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 554	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 202	0.06 160

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 399	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 345	0.09 382	0.08 350

UDGNet	0.23 435	0.31 659	0.38 383	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 673	0.11 545	0.14 586	0.10 485

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 268	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.10 504	0.08 293	0.31 701

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 294	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 699	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 708	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.09 456	0.07 202	0.13 570

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 294	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 268	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 643	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 661

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 495	0.19 180	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 266	0.11 527	0.08 345	0.11 509	0.09 425

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 442	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 495	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 266	0.11 527	0.08 345	0.11 509	0.09 425

tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 202	0.07 262

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 540	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 564	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.08 350

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 554	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.08 350

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 407	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 345	0.11 509	0.09 425

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 268	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 671	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 708	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 266	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 670

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 363	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 266	0.13 588	0.08 345	0.11 509	0.08 350
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	10.45 764	12.13 773	19.94 776	106.10 793	23.12 783	0.14 49	0.13 89	3.28 754	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 760	0.06 266	0.07 175	0.07 257	40.22 793	0.06 160

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 456	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

DLNR_Zeroshot_test	10.44 763	12.10 772	19.93 775	106.08 792	23.66 784	0.14 49	0.13 89	3.22 753	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 759	0.06 266	0.07 175	0.07 257	39.70 792	0.06 160

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 523	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 506	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 456	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 649

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 495	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 479	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 661

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 607	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 651	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 345	0.09 382	0.11 526

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 432	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.06 160

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 311	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.12 584	0.09 382	0.09 425

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 363	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

FTStereo	0.28 545	0.10 158	0.43 456	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 709	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 701	0.30 459	0.56 679	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.19 649

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 652	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.05 37

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 456	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.08 293	0.08 350

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 294	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.07 262

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 334	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.11 526

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 294	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.07 262

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 334	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 266	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 354	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 266	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 495	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 266	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 621	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

zzzzzzz1	0.28 545	0.51 704	1.51 719	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.10 458	0.08 350

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 383	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 479	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

iinet-f	0.30 566	0.18 536	1.03 687	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 609	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 345	0.13 568	0.11 526

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 284	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 383	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.09 456	0.10 458	0.10 485

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 334	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.09 385	0.07 257	0.09 382	0.08 350

UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 323	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 624	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 580	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

PStereo	0.26 513	0.37 677	0.34 323	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 681	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 670

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 554	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 554	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 554	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 487	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 656	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 591	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 591	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 591	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.09 425

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 257	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.10 504	0.13 568	0.22 676

999	0.14 187	0.08 44	0.24 190	0.19 180	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

Anonymous_2	0.37 621	0.21 581	0.47 495	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 693	0.29 711	0.44 714	1.41 752	0.34 701	0.21 670

pcwnet_v2	0.32 582	0.15 472	1.26 707	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 660	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 547	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

fast-acv-ft	0.31 573	0.20 566	0.81 645	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 618	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 407	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 580	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.06 160

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 512	0.28 638	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 385	0.07 257	0.13 568	0.09 425

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 599	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 311	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 284	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 202	0.07 262

ssnet_v2	0.28 545	0.16 501	0.44 466	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 407	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

SCION-MonSter	0.32 582	0.22 596	0.44 466	0.29 641	0.28 678	0.54 669	0.21 473	0.46 500	0.57 651	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 651	0.10 479	0.10 574	0.25 685	0.22 684	0.18 640	0.14 594

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 323	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

YMNet	0.32 582	0.22 596	0.58 569	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 667	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 582	0.22 596	0.58 569	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 667	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

DualNet (step1)	0.28 545	0.19 553	0.50 523	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 681	0.09 539	0.28 694	0.24 689	0.18 640	0.16 616

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 334	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

Wz-Net-LNSev	0.34 601	0.29 644	0.91 668	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 639	0.44 631	0.52 613	0.50 626	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 512	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 385	0.09 456	0.10 458	0.08 350

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 383	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

UNet	0.28 545	0.14 433	0.69 613	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 345	0.10 458	0.08 350

STTStereo	0.28 545	0.20 566	0.61 580	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 631	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.07 202	0.08 350

PSMNet-RUCA	0.37 621	0.41 688	0.66 606	0.46 704	0.41 702	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 692	0.14 643	0.33 706	0.21 676	0.31 697	0.22 676

dad	0.28 545	0.31 659	0.44 466	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 466	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 363	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 345	0.11 509	0.10 485

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 466	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

CRFU-Net	0.28 545	0.14 433	0.45 479	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 612	0.46 657	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 385	0.08 345	0.10 458	0.10 485

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 466	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 266	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 580	0.28 638	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 575	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
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	0.20 360	0.10 158	0.28 243	0.19 180	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

AAGNet	0.33 592	0.11 241	0.37 363	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 748	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 311	0.34 673	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 243	0.19 180	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 487	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 385	0.09 456	0.10 458	0.12 550

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 334	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 266	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 664	0.60 713	0.57 564	1.04 738	0.48 712	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 728	0.42 723	0.79 733	0.62 736	0.62 719	0.46 716

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 566	0.20 566	0.70 619	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

UDG	0.40 640	0.46 693	0.49 512	0.40 696	0.35 696	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 661	0.44 648	0.46 504	0.39 602	0.26 693	0.19 685	0.48 716	0.22 684	0.34 701	0.26 692

xxxx	0.34 601	0.10 158	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 744	0.11 527	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.09 425

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 442	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 98	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.07 262

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 334	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 334	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 487	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

DDUNet	0.41 642	0.50 702	0.48 506	0.44 701	0.39 699	0.46 636	0.32 638	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 656	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 709	0.21 692	0.55 720	0.25 694	0.37 705	0.32 704

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 323	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 655	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 621	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.08 350

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 407	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

ADCRef	0.38 628	0.24 610	0.88 664	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 653	0.58 640	0.35 512	0.47 660	0.48 512	1.29 726	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 432	0.19 180	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 266	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 311	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 656	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 632	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 266	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

aanetorigin	0.39 633	0.29 644	1.09 692	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 665	0.33 323	0.47 587	0.94 713	0.82 690	0.52 636	0.54 675	0.49 517	0.50 648	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 544	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 202	0.06 160

Consistency-Raft	0.55 684	0.48 697	1.02 685	0.45 702	0.49 713	0.49 654	0.47 699	0.72 704	0.72 687	0.45 635	0.82 690	0.47 606	0.60 686	0.50 521	0.63 672	0.39 716	0.39 721	0.44 714	0.51 726	0.52 713	0.37 707

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 533	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 670	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

LALA_ROB	0.36 611	0.25 615	0.46 487	0.30 653	0.21 619	0.47 643	0.39 676	0.61 667	0.51 620	0.52 664	0.51 605	0.69 692	0.36 605	0.50 521	0.43 623	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

PWCDC_ROB	0.38 628	0.30 651	0.60 577	0.33 671	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 708	0.42 618	1.26 716	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 334	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 334	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.13 570

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 334	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.13 570

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 334	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 293	0.13 570

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 466	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 639	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 385	0.08 345	0.11 509	0.11 526

FINET	0.34 601	0.27 633	0.80 642	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 652	0.54 603	0.72 687	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 674	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 616

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 383	0.19 180	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 399	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 612	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 399	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 266	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 399	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 266	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 354	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 354	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

FADNet_RVC	0.30 566	0.28 636	0.83 652	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 683

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 257	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 456	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 456	0.19 180	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.10 458	0.10 485

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 268	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 495	0.19 180	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 640	0.25 382	0.48 666	0.53 539	0.44 628	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.06 113	0.07 262

FADNet-RVC-Resample	0.29 558	0.25 615	0.93 672	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 616

DLCB_ROB	0.28 545	0.16 501	0.34 323	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 630	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

MWDA-net	0.29 558	0.21 581	0.47 495	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 638	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 609	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.09 456	0.09 382	0.10 485

ACV-stereo	0.29 558	0.18 536	0.79 639	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 686	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 385	0.09 456	0.10 458	0.11 526

SQANet	0.40 640	0.48 697	0.67 607	0.48 706	0.39 699	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 712	0.15 659	0.40 712	0.21 676	0.45 710	0.31 701

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 354	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 266	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 442	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 442	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 363	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.07 262

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 399	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.08 345	0.08 293	0.07 262

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 487	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 666	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

ADLNet	0.28 545	0.15 472	0.42 442	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

222	0.41 642	0.10 158	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 751	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 345	0.09 382	0.09 425

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 487	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 385	0.10 504	0.09 382	0.08 350

NCCL2	0.35 606	0.26 626	0.49 512	0.36 684	0.22 636	0.41 610	0.41 683	0.53 593	0.42 528	0.47 646	0.46 580	0.61 668	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 673	0.21 676	0.16 609	0.16 616

ETE_ROB	0.34 601	0.26 626	0.45 479	0.29 641	0.18 565	0.40 606	0.37 665	0.57 639	0.47 587	0.50 653	0.50 599	0.62 670	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 616

xyz-stereo	1.40 731	0.10 158	17.09 773	0.18 115	0.07 3	4.78 750	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 753	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 385	0.06 171	0.06 113	0.05 37

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 363	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 345	0.09 382	0.07 262

ADCP+	0.45 659	0.24 610	1.15 699	0.25 552	0.22 636	0.56 671	0.39 676	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 674	0.56 560	1.89 740	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

CBMV	0.33 592	0.21 581	0.54 547	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 650	0.53 593	0.48 599	0.52 664	0.49 595	0.50 626	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 667	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
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	0.42 645	0.30 651	1.18 700	0.26 587	0.22 636	0.58 675	0.31 630	0.62 675	0.81 698	0.58 678	0.61 655	0.53 641	0.36 605	0.57 564	0.65 677	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 432	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

THIR-Stereo	0.29 558	0.12 305	0.41 432	0.19 180	0.11 203	0.28 458	0.72 723	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 664	0.34 498	0.50 669	0.57 564	0.45 631	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.09 456	0.07 202	0.07 262

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 479	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 712	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

test_xeample	0.34 601	0.10 158	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 746	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.09 382	0.09 425

AF-Net	0.37 621	0.26 626	0.56 561	0.32 665	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 671	0.42 618	0.68 670	0.65 681	0.49 667	0.57 564	0.44 628	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

StereoDRNet	0.32 582	0.22 596	0.61 580	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 612	0.30 558	0.57 564	0.40 609	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 407	0.19 180	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 345	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 407	0.19 180	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 345	0.08 293	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 407	0.19 180	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 407	0.19 180	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

psm_up	0.29 558	0.16 501	0.41 432	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 354	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 385	0.09 456	0.10 458	0.09 425

AANet	0.49 670	0.42 690	1.56 720	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 716	0.92 710	0.93 700	0.84 702	0.67 698	0.59 577	0.59 662	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 616

DStereoO	0.46 661	0.32 664	0.51 533	0.36 684	0.29 687	0.38 591	0.45 692	0.55 613	0.60 660	0.47 646	0.49 595	0.48 612	0.73 705	0.59 577	0.69 681	0.81 736	0.18 680	0.38 709	0.19 671	0.46 711	0.20 661

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 512	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.09 456	0.10 458	0.08 350

SHD	0.42 645	0.27 633	0.81 645	0.31 659	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 690	0.94 722	0.63 685	0.60 648	0.59 661	0.47 660	0.59 577	0.58 661	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 676

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 495	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 345	0.09 382	0.09 425

TCMNet	0.33 592	0.23 606	0.72 624	0.29 641	0.30 688	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

Wz-Net-MNSev	0.36 611	0.26 626	0.79 639	0.26 587	0.21 619	0.59 678	0.38 671	0.55 613	0.56 648	0.48 650	0.54 623	0.53 641	0.36 605	0.60 581	0.44 628	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

GwcNet	0.35 606	0.23 606	0.88 664	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 651	0.38 573	0.52 613	0.51 630	0.32 583	0.60 581	0.41 618	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

Nwc_Net	0.37 621	0.25 615	0.68 612	0.31 659	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 684	0.50 616	0.37 558	0.69 674	0.58 659	0.45 651	0.60 581	0.40 609	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 676	0.14 586	0.13 570

ADCL	0.47 664	0.22 596	1.00 682	0.27 615	0.19 592	0.74 697	0.64 718	0.54 603	0.69 682	0.56 675	0.71 675	0.55 647	0.60 686	0.60 581	1.43 728	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

ADCPNet	0.48 667	0.29 644	1.60 722	0.27 615	0.23 649	0.70 695	0.38 671	0.53 593	0.51 620	0.51 658	0.59 643	0.67 686	0.56 679	0.60 581	1.14 714	0.15 628	0.18 680	0.14 615	0.23 687	0.19 649	0.19 649

anonymity	0.56 685	0.54 709	0.70 619	0.47 705	0.61 723	0.56 671	0.43 688	0.69 699	0.49 608	0.63 685	0.55 628	0.54 645	0.60 686	0.61 588	0.57 656	0.55 721	0.53 737	0.50 717	0.54 730	0.51 712	0.56 721

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 294	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 385	0.11 545	0.10 458	0.10 485

CrosDoStereo	0.31 573	0.10 158	0.49 512	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 746	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.07 262

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 561	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

DeepStereo_LL	0.31 573	0.10 158	0.49 512	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 746	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 266	0.08 282	0.08 345	0.07 202	0.07 262

FAT-Stereo	0.36 611	0.18 536	0.73 628	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 656	0.46 639	0.60 648	0.60 664	0.50 669	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 642

RP	0.35 606	0.22 596	0.51 533	0.31 659	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 655	0.40 599	0.63 661	0.61 668	0.47 660	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 629

G-Net	0.46 661	0.25 615	0.86 661	0.34 673	0.28 678	0.90 713	0.35 656	0.47 510	0.45 564	0.68 692	1.22 714	0.64 680	0.60 686	0.61 588	0.57 656	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 649

w-ln-seven-2	0.36 611	0.29 644	1.06 689	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 639	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 642	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 547	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 407	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 266	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 523	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 650	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 432	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 636	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 533	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 266	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

DRN-Test	0.33 592	0.17 521	0.61 580	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 684	0.51 620	0.47 646	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 618	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

FADNet-RVC	0.31 573	0.35 669	0.78 632	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 649

XPNet_ROB	0.33 592	0.20 566	0.43 456	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 658	0.53 620	0.58 659	0.37 614	0.63 603	0.45 631	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

DStereoRT	0.35 606	0.13 379	0.51 533	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 751	0.41 718	0.08 293	0.11 526

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 442	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 385	0.07 257	0.09 382	0.09 425

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 564	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 385	0.07 257	0.08 293	0.07 262

FADNet	0.32 582	0.36 672	0.74 629	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 667	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 649

ADCMid	0.49 670	0.34 667	1.13 697	0.26 587	0.21 619	0.51 658	0.37 665	0.57 639	0.54 639	0.75 700	0.66 666	0.62 670	0.64 697	0.64 605	1.68 733	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 629

DISCO	0.32 582	0.13 379	0.51 533	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 651	0.37 558	0.45 570	0.62 670	0.36 605	0.64 605	0.49 642	0.09 424	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.12 550	0.11 526

PSMNet_ROB	0.33 592	0.24 610	0.54 547	0.31 659	0.21 619	0.42 617	0.43 688	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 618	0.31 575	0.64 605	0.43 623	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 547	0.19 180	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 630	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 266	0.07 175	0.08 345	0.06 113	0.07 262

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 466	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

DGSMNet	0.61 694	0.29 644	0.91 668	0.51 711	0.70 728	0.62 684	1.38 750	0.59 654	0.55 645	0.37 558	0.61 655	0.52 636	0.33 586	0.65 612	0.43 623	0.53 718	0.60 744	0.67 725	0.61 735	0.63 720	0.61 731

EDNetEfficient	0.63 695	0.37 677	2.40 736	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 705	0.41 440	1.06 727	1.38 731	0.87 697	0.62 670	0.95 719	0.65 612	1.65 732	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 629

test_sample9	0.42 645	0.19 553	0.50 523	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 699	0.23 681	1.82 758	0.28 694	0.24 689	0.18 640	0.16 616

test_sample8	0.49 670	0.19 553	0.50 523	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 683	0.38 481	1.15 717	0.67 698	0.66 616	0.91 699	0.23 681	1.82 758	0.28 694	0.24 689	0.18 640	0.16 616

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 268	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 345	0.10 458	0.09 425

PDISCO_ROB	0.43 650	0.30 651	0.67 607	0.43 699	0.36 697	0.67 689	0.32 638	0.72 704	0.76 692	0.43 624	0.53 620	0.63 678	0.40 630	0.66 616	0.47 639	0.21 678	0.12 620	0.21 673	0.19 671	0.25 677	0.20 661

RTSC	0.39 633	0.28 636	0.78 632	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 706	0.55 674	0.53 620	0.49 618	0.36 605	0.67 620	0.82 692	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 629

SuperB	0.49 670	0.28 636	2.23 732	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 638	0.47 510	0.82 699	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 651	0.68 621	1.08 709	0.10 479	0.07 408	0.09 385	0.08 345	0.98 740	0.14 594

stereogan	0.37 621	0.17 521	0.65 601	0.27 615	0.22 636	0.62 684	0.26 584	0.59 654	0.63 670	0.43 624	0.60 648	0.67 686	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 629

otaku	0.57 688	0.62 715	0.87 663	0.63 720	0.44 708	0.73 696	0.37 665	0.65 684	0.66 674	0.51 658	0.75 681	0.66 685	0.45 651	0.69 623	0.46 637	0.53 718	0.34 717	0.55 720	0.35 709	0.60 718	0.45 713

ADLNet2	0.30 566	0.17 521	0.72 624	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 385	0.09 456	0.12 550	0.10 485

Syn2CoEx	0.36 611	0.31 659	0.78 632	0.34 673	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 648	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

DNS	0.26 513	0.30 651	0.18 98	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 741	0.80 741

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 334	0.29 641	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 266	0.09 385	0.07 257	0.07 202	0.06 160

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 334	0.29 641	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 266	0.09 385	0.07 257	0.07 202	0.06 160

XQC	0.43 650	0.37 677	0.96 678	0.34 673	0.25 665	0.53 668	0.34 652	0.60 663	0.73 690	0.51 658	0.46 580	0.57 656	0.47 660	0.70 626	0.72 683	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 683

Selective-IGEV-i16pc	0.33 592	0.10 158	1.71 727	0.21 318	0.14 421	0.74 697	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

SACVNet	0.30 566	0.20 566	0.41 432	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 629

NVstereo2D	0.31 573	0.16 501	0.54 547	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 648	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 616

MFMNet_re	0.72 704	0.76 723	0.99 681	0.62 719	0.70 728	0.77 701	0.67 719	0.75 707	0.83 703	0.78 703	0.86 694	0.69 692	0.78 707	0.71 630	0.61 667	0.66 727	0.59 743	0.61 724	0.58 734	0.68 726	0.71 735

CBMV_ROB	0.33 592	0.18 536	0.53 544	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 658	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 685	0.23 680	0.21 676	0.14 586	0.15 607

PWC_ROB	0.38 628	0.29 644	0.69 613	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 677	0.57 677	0.85 693	0.51 630	0.40 630	0.71 630	0.52 651	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

ccnet	0.42 645	0.31 659	0.48 506	0.27 615	0.32 692	0.60 681	0.32 638	0.65 684	0.46 582	0.53 670	0.66 666	0.56 651	0.45 651	0.72 636	0.61 667	0.26 693	0.19 685	0.24 682	0.21 676	0.26 684	0.22 676

RGC	0.39 633	0.32 664	0.64 599	0.34 673	0.27 673	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 663	0.62 670	0.45 651	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 673	0.20 673	0.18 640	0.19 649

z-ln-s-r	0.32 582	0.21 581	0.82 649	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 648	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 678	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

coex-ft	3.44 748	0.73 722	48.55 791	0.24 511	0.19 592	0.50 657	0.43 688	0.47 510	2.40 749	7.03 764	1.20 713	0.97 710	2.23 746	0.73 638	1.92 741	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 712

HBP-ISP	0.33 592	0.30 651	0.72 624	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 685	0.24 682	0.20 673	0.16 609	0.13 570

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 363	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 611	0.36 672	0.53 544	0.34 673	0.19 592	0.51 658	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 712	0.19 685	0.27 686	0.17 660	0.26 684	0.23 683

NCC-stereo	0.39 633	0.25 615	0.69 613	0.32 665	0.28 678	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 694	0.16 609	0.16 616

Abc-Net	0.39 633	0.25 615	0.69 613	0.32 665	0.28 678	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 694	0.16 609	0.16 616
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	0.51 678	0.21 581	0.65 601	0.25 552	0.21 619	0.58 675	0.32 638	0.54 603	0.55 645	0.95 715	1.40 721	1.28 721	0.81 711	0.73 638	0.62 669	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 649

Wz-Net-SNSev	0.43 650	0.41 688	1.27 708	0.30 653	0.21 619	0.44 628	0.41 683	0.61 667	0.65 672	0.46 639	0.65 664	0.62 670	0.39 625	0.74 646	0.59 662	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

DNSM	0.28 545	0.28 636	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 672	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 742	0.81 742

Ntro	0.58 689	0.64 716	0.92 670	0.66 721	0.50 714	0.77 701	0.36 661	0.66 690	0.70 684	0.50 653	0.59 643	0.65 681	0.51 672	0.75 647	0.45 631	0.56 722	0.32 715	0.56 723	0.34 708	0.63 720	0.46 716

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 442	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 385	0.07 257	0.09 382	0.09 425

EDNetEfficientorigin	7.51 760	0.52 708	140.47 793	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 724	1.28 728	1.02 706	0.83 701	0.84 714	0.75 647	0.99 704	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 676

S-Stereo	0.38 628	0.20 566	1.05 688	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 638	0.55 613	0.66 674	0.39 589	0.59 643	0.49 618	0.41 634	0.75 647	0.40 609	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 670

LSM	1.64 739	0.40 684	2.56 738	2.02 750	17.61 772	0.51 658	0.52 707	0.61 667	0.76 692	0.82 704	1.11 710	0.63 678	0.54 675	0.75 647	0.49 642	0.16 644	0.24 703	0.18 658	0.21 676	0.25 677	2.42 754

1111x	0.32 582	0.11 241	0.40 407	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 727	0.09 424	0.08 500	0.09 385	0.10 504	0.09 382	0.08 350

hitnet-ft	0.29 558	0.17 521	0.40 407	0.19 180	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 641	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

ADCS	0.58 689	0.40 684	1.35 713	0.29 641	0.24 657	0.55 670	0.45 692	0.67 695	0.83 703	0.76 701	0.71 675	0.68 690	0.60 686	0.76 653	2.23 745	0.16 644	0.16 667	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 676

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 442	0.19 180	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 626	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 606	0.23 606	0.60 577	0.36 684	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 664	0.50 599	0.59 661	0.41 634	0.76 653	0.49 642	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 466	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 588	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

pmcnn	0.50 674	0.20 566	0.78 632	0.24 511	0.26 669	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 672	1.23 715	2.52 743	0.37 614	0.77 659	0.95 702	0.08 317	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

edge stereo	0.39 633	0.22 596	0.81 645	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 639	0.53 670	0.60 648	0.71 695	0.50 669	0.78 661	0.40 609	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 629

AnyNet_C32	0.51 678	0.40 684	1.10 696	0.29 641	0.28 678	0.59 678	0.58 713	0.54 603	0.60 660	0.62 683	0.66 666	0.54 645	0.54 675	0.78 661	1.74 737	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 661

GASNet	0.36 611	0.46 693	0.88 664	0.34 673	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

RASNet	0.28 545	0.14 433	0.44 466	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 202	0.07 262

PA-Net	0.37 621	0.28 636	0.83 652	0.31 659	0.28 678	0.39 600	0.42 686	0.51 562	0.55 645	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 642	0.12 567	0.23 701	0.16 643	0.23 687	0.12 550	0.18 642
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 698	0.89 730	1.59 721	0.77 726	1.21 745	0.51 658	0.23 530	0.59 654	0.72 687	0.69 694	0.61 655	0.69 692	0.91 718	0.79 663	0.48 640	0.27 698	0.12 620	0.73 728	0.30 706	0.65 723	0.40 710

Selective-IGEV-i16pb	0.39 633	0.12 305	2.18 731	0.21 318	0.15 485	0.68 691	0.32 638	0.56 629	0.57 651	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 385	0.10 504	0.12 550	0.13 570

RainbowNet	0.72 704	0.89 730	1.02 685	0.82 728	0.63 725	0.78 704	0.52 707	0.81 716	0.93 720	0.60 680	0.79 686	0.80 700	0.60 686	0.80 667	0.57 656	0.78 734	0.55 740	0.78 731	0.49 723	0.76 730	0.58 724

DeepPrunerF	0.44 656	0.29 644	1.29 710	0.33 671	0.30 688	0.35 569	0.36 661	0.62 675	1.15 733	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 651	0.18 667	0.14 643	0.23 680	0.21 676	0.17 626	0.17 629

PS-NSSS	0.32 582	0.30 651	0.46 487	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 673	0.15 638	0.15 601	0.13 570

ff1	0.29 558	0.12 305	0.42 442	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 709	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

mmx	0.31 573	0.12 305	0.42 442	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 709	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 573	0.12 305	0.42 442	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 709	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

MFN_U_SF_RVC	0.56 685	0.51 704	1.19 701	0.38 692	0.22 636	0.69 692	0.27 591	0.80 714	0.67 677	0.73 696	0.74 680	0.87 703	0.61 695	0.81 671	0.76 684	0.29 704	0.27 707	0.32 703	0.37 713	0.32 700	0.31 701

SAMSARA	0.56 685	0.39 683	0.80 642	0.60 718	0.46 710	1.00 717	1.23 749	0.67 695	0.68 680	0.71 695	0.54 623	0.89 706	0.57 682	0.81 671	0.62 669	0.19 673	0.22 696	0.18 658	0.18 667	0.27 689	0.25 690

APVNet	0.36 611	0.20 566	0.70 619	0.26 587	0.22 636	0.52 667	0.35 656	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 612	0.38 618	0.84 676	0.46 637	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

psmorigin	0.50 674	0.25 615	3.03 741	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 687	0.68 670	0.71 695	0.51 672	0.85 677	0.45 631	0.14 613	0.17 674	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 670

PVD	0.58 689	0.34 667	0.84 657	0.39 694	0.31 691	0.59 678	0.47 699	0.80 714	1.25 734	0.92 710	1.09 708	0.79 699	0.82 712	0.85 677	0.76 684	0.21 678	0.18 680	0.22 679	0.18 667	0.27 689	0.35 706

SGM-Forest	0.36 611	0.17 521	0.47 495	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 683	0.55 613	0.48 599	0.52 664	0.60 648	0.52 636	0.41 634	0.85 677	0.50 648	0.17 656	0.17 674	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 621	0.18 536	0.59 575	0.25 552	0.28 678	0.61 682	0.32 638	0.59 654	0.59 656	0.41 608	0.38 481	0.57 656	0.39 625	0.87 680	0.53 654	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 642

AANet_RVC	0.31 573	0.22 596	0.50 523	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 639	0.38 573	0.60 648	0.43 580	0.29 543	0.87 680	0.40 609	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

DPSNet	0.47 664	0.24 610	0.93 672	0.27 615	0.20 611	0.75 700	0.57 712	0.84 719	0.79 696	0.47 646	0.51 605	0.60 664	0.69 701	0.87 680	0.71 682	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 670

zh-mn7	0.46 661	0.45 692	1.48 716	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 699	0.65 689	0.96 702	0.49 618	0.38 618	0.88 683	0.63 672	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

MSMD_ROB	0.60 693	0.33 666	0.61 580	0.30 653	0.25 665	0.86 710	0.35 656	0.55 613	0.67 677	1.10 723	1.49 726	1.76 732	0.97 722	0.88 683	0.49 642	0.23 681	0.21 692	0.27 686	0.27 702	0.25 677	0.24 688

CVANet_RVC	0.30 566	0.19 553	0.41 432	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 685	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

HSM	0.28 545	0.16 501	0.35 334	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 686	0.31 575	0.89 685	0.23 484	0.08 317	0.06 266	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

SANet	0.53 683	0.28 636	0.96 678	0.26 587	0.15 485	0.69 692	0.44 691	0.67 695	1.34 737	0.67 691	0.98 705	0.94 707	0.71 703	0.89 685	0.76 684	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 616

GANetREF_RVC	0.43 650	0.47 695	0.69 613	0.38 692	0.20 611	0.51 658	0.48 703	0.66 690	0.66 674	0.46 639	0.46 580	0.50 626	0.44 648	0.90 688	0.39 602	0.27 698	0.21 692	0.32 703	0.18 667	0.27 689	0.22 676
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	0.30 566	0.21 581	0.38 383	0.28 638	0.15 485	0.33 540	0.32 638	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 689	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 479	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 690	0.22 463	0.08 317	0.06 266	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

FCDSN-DC	0.63 695	0.31 659	0.61 580	0.36 684	0.30 688	0.65 686	0.37 665	0.66 690	0.68 680	1.14 725	1.54 729	1.71 731	1.26 731	0.92 690	0.64 675	0.24 689	0.22 696	0.27 686	0.26 698	0.27 689	0.27 696
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 659	0.35 669	0.90 667	0.35 682	0.33 693	0.39 600	0.38 671	0.50 544	0.61 664	0.52 664	0.51 605	0.62 670	0.45 651	0.93 692	0.48 640	0.26 693	0.29 711	0.29 698	0.33 707	0.29 695	0.26 692

NOSS_ROB	0.31 573	0.20 566	0.35 334	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 692	0.24 497	0.19 673	0.20 690	0.24 682	0.22 684	0.17 626	0.17 629

z-mn7	0.44 656	0.40 684	1.09 692	0.25 552	0.18 565	0.61 682	0.34 652	0.56 629	0.93 720	0.43 624	0.96 702	0.53 641	0.39 625	0.94 694	0.59 662	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

LL-Strereo	0.29 558	0.25 615	0.58 569	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 694	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

GANet	0.36 611	0.22 596	0.49 512	0.29 641	0.17 543	0.41 610	0.38 671	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 681	0.55 647	0.40 630	0.94 694	0.41 618	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

ELAS	0.74 708	0.36 672	0.85 660	0.36 684	0.33 693	1.36 733	0.77 729	0.93 723	0.92 716	1.41 734	1.53 728	1.16 718	1.17 727	0.95 697	1.03 706	0.26 693	0.25 705	0.28 694	0.28 705	0.31 697	0.30 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 713	0.37 677	1.08 691	0.51 711	0.65 726	0.67 689	1.44 751	0.74 706	1.06 727	0.54 672	1.67 733	0.49 618	1.78 741	0.96 698	1.69 735	0.28 701	0.43 724	0.27 686	0.51 726	0.40 707	0.58 724

ACVNet-4b	0.72 704	0.81 725	1.33 712	0.72 724	0.50 714	0.80 706	0.31 630	0.71 703	0.80 697	0.50 653	0.72 679	0.95 709	0.43 647	0.96 698	1.20 722	1.13 748	0.21 692	0.76 730	0.45 719	0.65 723	0.46 716

AnyNet_C01	0.65 697	0.58 711	2.60 739	0.32 665	0.26 669	0.88 711	0.61 716	0.63 682	0.62 666	0.68 692	0.96 702	0.76 698	0.60 686	0.96 698	1.43 728	0.16 644	0.16 667	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 683

CC-Net-ROB	0.43 650	0.47 695	0.65 601	0.37 690	0.23 649	0.51 658	0.29 614	0.66 690	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 612	0.38 618	0.96 698	0.35 583	0.34 710	0.23 701	0.55 720	0.25 694	0.31 697	0.20 661

WZ-Net	0.52 682	0.38 682	1.90 728	0.30 653	0.24 657	0.57 674	0.48 703	0.62 675	0.78 695	0.50 653	0.71 675	0.68 690	0.54 675	0.98 702	0.84 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 661

Wz-Net-TNSev	0.51 678	0.58 711	1.61 724	0.25 552	0.21 619	0.65 686	0.45 692	0.63 682	0.69 682	0.51 658	0.54 623	0.71 695	0.60 686	1.00 703	0.77 687	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 661

SPS-STEREO	0.69 701	0.61 714	0.98 680	0.52 714	0.57 720	0.74 697	0.50 706	0.78 710	0.62 666	0.95 715	0.86 694	0.94 707	0.70 702	1.01 704	0.87 696	0.58 724	0.51 734	0.50 717	0.50 725	0.55 715	0.58 724
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 704	0.81 725	1.37 714	0.72 724	0.53 718	0.77 701	0.42 686	0.85 722	0.90 710	0.74 699	0.75 681	1.32 723	0.72 704	1.02 705	0.55 655	0.54 720	0.31 714	0.71 727	0.35 709	0.64 722	0.45 713

FC-DCNN	0.70 702	0.30 651	0.69 613	0.32 665	0.27 673	0.81 707	0.39 676	0.79 713	0.82 699	1.41 734	1.58 731	1.98 734	1.26 731	1.02 705	0.77 687	0.24 689	0.22 696	0.27 686	0.26 698	0.26 684	0.26 692

zh-sn7	0.48 667	0.51 704	1.43 715	0.29 641	0.20 611	0.47 643	0.39 676	0.57 639	0.62 666	0.52 664	0.81 688	0.52 636	0.56 679	1.05 707	0.87 696	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 616

FC-DCNN v2	0.71 703	0.30 651	0.67 607	0.32 665	0.27 673	0.84 708	0.39 676	0.84 719	0.85 707	1.44 738	1.64 732	2.09 736	1.28 733	1.06 708	0.80 691	0.24 689	0.22 696	0.27 686	0.26 698	0.26 684	0.25 690

ELAS_RVC	0.74 708	0.36 672	1.00 682	0.37 690	0.33 693	0.88 711	0.93 738	0.83 718	1.08 729	1.35 730	1.33 720	1.24 719	1.33 735	1.06 708	0.95 702	0.27 698	0.25 705	0.29 698	0.27 702	0.30 696	0.30 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 716	0.87 729	1.25 706	0.82 728	0.62 724	0.97 716	0.62 717	1.14 729	1.42 739	1.00 718	1.40 721	1.47 726	0.84 714	1.11 710	0.66 678	0.61 725	0.43 724	0.78 731	0.49 723	0.75 729	0.52 719

SGM+DAISY	0.87 715	0.66 718	1.30 711	0.51 711	0.60 722	1.03 718	0.84 735	0.76 708	0.73 690	1.39 732	1.51 727	1.31 722	1.22 729	1.11 710	1.08 709	0.57 723	0.53 737	0.51 719	0.51 726	0.54 714	0.61 731

MeshStereo	0.58 689	0.27 633	0.67 607	0.22 392	0.17 543	0.66 688	0.37 665	0.78 710	0.61 664	1.47 742	1.30 717	1.65 729	0.79 708	1.12 712	0.59 662	0.17 656	0.17 674	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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	0.51 678	0.50 702	0.86 661	0.39 694	0.24 657	0.84 708	0.55 710	0.56 629	0.62 666	0.60 680	0.68 670	0.62 670	0.42 643	1.13 713	0.43 623	0.23 681	0.27 707	0.27 686	0.35 709	0.25 677	0.29 697

SGM_RVC	0.50 674	0.19 553	0.50 523	0.25 552	0.15 485	0.69 692	0.39 676	0.68 698	0.82 699	0.95 715	0.84 692	1.13 714	0.76 706	1.16 714	0.60 666	0.16 644	0.16 667	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 629
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 717	0.86 727	0.84 657	0.97 733	0.75 730	0.92 714	0.71 721	1.27 730	1.10 730	0.89 707	1.45 723	1.14 715	0.96 720	1.19 715	0.84 693	0.74 731	0.51 734	0.97 736	0.55 731	0.84 732	0.60 727

IMH-64	0.91 717	0.86 727	0.84 657	0.97 733	0.75 730	0.92 714	0.71 721	1.27 730	1.10 730	0.89 707	1.45 723	1.14 715	0.96 720	1.19 715	0.84 693	0.74 731	0.51 734	0.97 736	0.55 731	0.84 732	0.60 727

SDNR	0.42 645	0.21 581	0.82 649	0.21 318	0.18 565	1.27 729	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 688	0.38 533	0.27 511	1.19 715	0.38 594	0.23 681	0.24 703	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 661

NaN_ROB	0.41 642	0.28 636	0.62 588	0.30 653	0.19 592	0.51 658	0.47 699	0.58 648	0.59 656	0.56 675	0.47 587	0.49 618	0.41 634	1.21 718	0.64 675	0.12 567	0.18 680	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

NVStereoNet_ROB	0.67 699	0.49 701	0.83 652	0.48 706	0.40 701	0.51 658	0.46 695	0.70 701	0.77 694	0.84 705	1.72 734	1.02 712	0.83 713	1.23 719	0.79 690	0.32 708	0.38 720	0.40 712	0.46 720	0.36 704	0.41 711
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	1.17 729	1.04 737	1.49 718	1.03 737	0.78 733	1.20 726	0.77 729	1.48 738	1.96 745	1.28 728	1.99 740	2.15 737	1.14 724	1.25 720	1.00 705	0.81 736	0.60 744	1.01 739	0.69 739	0.92 738	0.74 738

MDST_ROB	0.48 667	0.14 433	0.95 676	0.30 653	0.21 619	1.33 732	0.32 638	0.77 709	0.56 648	1.06 721	0.71 675	0.49 618	0.35 601	1.26 721	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

MonStereo1	0.93 719	0.56 710	0.82 649	0.69 722	0.58 721	1.37 734	0.35 656	0.94 724	1.25 734	0.93 712	1.90 737	1.52 727	2.10 745	1.27 722	0.77 687	0.69 728	0.33 716	0.75 729	0.47 722	0.70 727	0.57 723

LE_ROB	1.76 740	0.20 566	2.68 740	0.48 706	0.52 717	0.78 704	0.96 739	0.84 719	6.61 762	7.40 765	2.08 742	2.08 735	4.83 758	1.27 722	3.79 752	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

DStereoFS	0.84 714	0.66 718	0.80 642	0.53 715	0.50 714	1.23 727	0.55 710	0.94 724	1.32 736	0.89 707	1.32 718	1.04 713	2.32 748	1.29 724	1.14 714	0.31 707	0.35 718	0.30 700	0.39 716	0.34 701	0.60 727

WAO-6	1.07 726	0.93 733	0.92 670	0.96 732	0.78 733	1.28 730	0.75 726	1.34 732	2.00 747	1.02 720	1.54 729	1.59 728	1.22 729	1.31 725	1.14 714	0.78 734	0.55 740	1.02 740	0.75 743	0.83 731	0.69 734

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 700	0.64 716	1.06 689	0.45 702	0.27 673	1.40 736	0.58 713	0.78 710	0.92 716	0.84 705	0.86 694	0.88 705	0.68 700	1.33 726	0.68 680	0.37 714	0.29 711	0.34 707	0.36 712	0.43 708	0.37 707

CSAN	0.50 674	0.35 669	0.78 632	0.36 684	0.23 649	0.56 671	0.59 715	0.61 667	0.70 684	0.64 687	0.78 685	0.65 681	0.60 686	1.38 727	0.62 669	0.21 678	0.17 674	0.20 671	0.20 673	0.18 640	0.18 642

FBW_ROB	0.43 650	0.26 626	0.54 547	0.31 659	0.20 611	0.51 658	0.32 638	0.70 701	0.60 660	0.59 679	0.55 628	0.65 681	0.41 634	1.40 728	0.51 650	0.13 588	0.17 674	0.21 673	0.16 650	0.17 626	0.18 642

LVE	1.13 727	1.02 735	1.28 709	1.01 735	0.80 736	1.29 731	0.81 733	1.47 737	1.96 745	1.07 722	1.90 737	1.90 733	1.01 723	1.48 729	0.91 699	0.93 742	0.61 746	0.94 735	0.69 739	0.87 734	0.75 739

WAO-7	1.01 722	0.89 730	0.93 672	0.83 730	0.66 727	1.18 723	0.81 733	1.40 734	1.57 743	1.11 724	1.76 736	1.45 725	1.19 728	1.50 730	1.14 714	0.61 725	0.62 747	0.70 726	0.68 738	0.66 725	0.60 727

RTS	0.78 711	0.48 697	4.68 748	0.34 673	0.28 678	1.12 721	0.46 695	0.62 675	1.03 724	0.73 696	0.89 698	0.60 664	0.59 684	1.61 731	1.16 718	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 649

RTSA	0.78 711	0.48 697	4.68 748	0.34 673	0.28 678	1.12 721	0.46 695	0.62 675	1.03 724	0.73 696	0.89 698	0.60 664	0.59 684	1.61 731	1.16 718	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 649

UNDER WATER-64	1.55 737	1.19 743	2.52 737	1.31 744	0.95 741	2.12 742	1.21 748	1.45 736	3.19 751	1.43 737	1.32 718	2.64 744	2.04 744	1.63 733	1.83 738	1.11 746	0.67 751	1.28 746	0.92 747	1.19 743	1.02 747

UNDER WATER	1.59 738	1.22 744	2.36 734	1.38 745	1.03 742	1.67 739	1.10 745	1.54 741	3.63 753	1.44 738	1.47 725	2.85 746	2.25 747	1.67 734	1.94 742	1.06 744	0.62 747	1.31 747	0.93 748	1.21 745	1.02 747

ktn	1.77 741	1.36 746	1.22 703	1.43 747	1.14 744	1.52 737	1.08 744	1.51 740	3.96 758	2.77 756	4.69 757	3.35 748	1.46 739	1.69 735	1.25 724	1.43 750	0.77 754	1.45 749	0.99 749	1.32 749	0.96 744

IMH	1.05 725	0.95 734	1.00 682	1.01 735	0.78 733	1.11 720	0.68 720	1.38 733	1.43 740	1.00 718	1.72 734	1.43 724	1.14 724	1.73 736	0.89 698	1.09 745	0.55 740	0.99 738	0.57 733	0.87 734	0.62 733

PWCK	1.00 720	1.17 742	1.70 726	0.91 731	0.41 702	1.19 725	0.92 737	1.10 727	1.14 732	1.16 726	1.14 711	1.25 720	0.88 717	1.75 737	1.04 708	0.87 739	0.50 732	0.87 734	0.53 729	0.96 739	0.52 719

TorneroNet-64	1.43 733	1.03 736	1.20 702	1.10 739	0.86 739	2.26 744	0.73 724	1.84 743	3.84 757	1.25 727	2.25 745	2.69 745	1.42 736	1.76 738	1.43 728	0.76 733	0.50 732	1.09 741	0.66 737	1.23 746	0.76 740

notaker	1.45 734	1.34 745	1.48 716	1.40 746	1.07 743	1.18 723	0.85 736	1.48 738	1.40 738	1.51 743	3.46 755	2.40 742	1.81 742	1.76 738	1.45 731	1.11 746	0.69 752	1.38 748	0.87 746	1.31 748	0.97 746

TorneroNet	2.22 743	1.08 738	1.24 705	1.14 743	0.90 740	5.58 752	0.80 731	2.12 748	8.69 764	2.58 754	5.42 759	3.88 750	1.97 743	1.78 740	1.87 739	0.86 738	0.54 739	1.15 745	0.74 742	1.23 746	0.85 743

JetBlue	1.14 728	0.76 723	2.36 734	0.59 717	0.75 730	3.04 747	1.78 753	1.11 728	0.90 710	0.94 713	1.10 709	1.66 730	1.28 733	2.09 741	1.72 736	0.43 717	0.36 719	0.38 709	0.38 715	0.58 717	0.56 721

MADNet+	1.01 722	1.16 741	4.72 750	0.70 723	0.47 711	1.24 728	0.96 739	0.97 726	0.89 708	0.65 689	0.77 684	0.87 703	0.85 716	2.09 741	1.68 733	0.38 715	0.39 721	0.31 702	0.27 702	0.43 708	0.39 709

MANE	1.41 732	0.36 672	0.74 629	0.43 699	0.41 702	2.16 743	0.80 731	2.39 751	3.38 752	2.22 752	3.06 754	3.54 749	2.73 751	2.15 743	1.94 742	0.28 701	0.27 707	0.30 700	0.46 720	0.28 694	0.34 705

KSHMR	1.89 742	1.36 746	1.60 722	1.47 748	1.22 746	1.38 735	1.06 743	1.79 742	5.97 761	1.42 736	5.65 760	2.98 747	1.14 724	2.23 744	1.20 722	1.27 749	1.12 756	1.46 750	1.10 751	1.32 749	1.15 749

JetRed	2.30 745	2.64 751	6.12 756	1.12 742	1.38 748	5.85 759	3.29 755	1.99 746	1.67 744	1.98 750	1.95 739	2.16 740	1.60 740	2.48 745	4.10 753	1.05 743	1.60 757	1.09 741	1.01 750	1.67 751	1.28 750

SGM-ForestM	1.36 730	0.28 636	0.79 639	0.26 587	0.16 518	2.26 744	1.00 741	1.42 735	1.46 742	2.38 753	2.05 741	5.95 756	2.66 750	2.95 746	2.46 747	0.17 656	0.18 680	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 642

WAO-8	1.46 735	1.10 739	1.09 692	1.10 739	0.84 737	2.06 740	0.75 726	1.84 743	3.83 755	1.44 738	2.21 743	2.15 737	1.43 737	3.17 747	1.19 720	0.91 740	0.65 749	1.09 741	0.79 744	0.90 736	0.71 735

Venus	1.46 735	1.10 739	1.09 692	1.10 739	0.84 737	2.06 740	0.75 726	1.84 743	3.83 755	1.44 738	2.21 743	2.15 737	1.43 737	3.17 747	1.19 720	0.91 740	0.65 749	1.09 741	0.79 744	0.90 736	0.71 735

MADNet++	2.26 744	1.80 749	2.06 730	2.13 752	1.97 750	2.61 746	1.79 754	2.38 750	2.16 748	2.75 755	2.65 752	2.38 741	2.43 749	3.17 747	3.21 749	2.17 758	1.95 760	1.94 754	1.63 753	2.06 752	2.01 753

tt	4.71 756	0.10 158	3.94 743	2.06 751	1.53 749	10.14 765	16.88 768	9.27 768	4.98 759	1.39 732	1.02 706	4.68 751	4.90 759	3.35 750	5.86 763	5.76 766	9.15 774	2.24 762	2.53 762	3.10 754	1.32 751

DPSimNet_ROB	4.34 755	4.23 752	6.89 758	3.67 753	3.68 752	4.75 749	5.21 764	2.67 752	3.68 754	5.82 762	3.95 756	5.57 752	6.72 762	3.46 751	4.48 754	4.05 765	2.88 763	4.68 766	3.12 766	3.69 755	3.62 758

noway2	4.26 749	5.26 756	4.63 746	11.29 765	10.43 761	5.62 753	4.46 758	4.09 755	0.90 710	1.87 746	2.47 748	6.20 762	3.67 757	3.62 752	4.54 756	1.97 752	0.46 726	2.02 756	1.74 756	5.72 762	4.32 761

zzzz4	4.31 752	5.77 759	4.85 754	11.37 767	10.45 763	5.64 755	4.46 758	4.20 759	0.91 715	1.87 746	2.47 748	6.11 757	3.60 752	3.65 753	4.59 758	1.99 754	0.47 728	2.02 756	1.74 756	5.77 763	4.37 762

noway1	4.31 752	5.77 759	4.81 753	11.37 767	10.45 763	5.64 755	4.46 758	4.20 759	0.90 710	1.87 746	2.48 750	6.11 757	3.60 752	3.65 753	4.59 758	1.99 754	0.47 728	2.02 756	1.74 756	5.77 763	4.37 762

noway4	4.32 754	5.81 761	4.75 751	11.39 769	10.47 765	5.70 757	4.50 763	4.14 758	0.90 710	1.83 744	2.44 747	6.16 759	3.63 755	3.66 755	4.60 760	2.00 757	0.47 728	2.03 759	1.73 755	5.80 765	4.40 764

noway3	4.27 750	5.33 757	4.61 745	11.26 764	10.44 762	5.62 753	4.46 758	4.12 756	0.92 716	1.86 745	2.49 751	6.19 761	3.66 756	3.74 756	4.54 756	1.97 752	0.46 726	2.03 759	1.74 756	5.69 760	4.21 759

TCMNet-wrong-test	4.29 751	5.57 758	4.65 747	11.33 766	10.39 760	5.73 758	4.48 762	4.13 757	1.02 723	1.91 749	2.39 746	6.16 759	3.62 754	3.84 757	4.50 755	1.99 754	0.47 728	1.97 755	1.69 754	5.69 760	4.31 760

HanzoNet	2.97 747	1.69 748	2.29 733	1.74 749	1.33 747	1.53 738	1.03 742	1.99 746	2.64 750	5.51 761	5.16 758	5.90 755	6.82 763	4.32 758	3.29 750	3.16 761	2.02 762	1.92 752	2.87 764	2.24 753	1.89 752

light-stereo	2.37 746	0.69 720	3.61 742	3.84 754	3.41 751	4.04 748	0.31 630	2.13 749	1.45 741	3.61 757	6.33 761	6.90 764	0.63 696	4.83 759	1.28 725	0.71 730	0.74 753	0.32 703	0.39 716	1.20 744	0.96 744

MSAF-DinoV2	0.76 710	0.44 691	1.98 729	0.49 709	0.16 518	0.58 675	0.31 630	0.81 716	0.83 703	0.41 608	0.52 613	0.98 711	0.58 683	4.97 760	1.03 706	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 689	0.27 689	0.26 692

DGTPSM_ROB	8.34 761	5.10 753	10.37 770	5.31 756	10.18 758	8.33 761	23.60 773	6.06 763	13.41 773	4.90 758	10.87 771	5.65 753	10.44 766	6.17 761	12.59 767	3.74 763	7.55 767	3.69 763	7.26 771	4.14 757	7.46 767

DPSMNet_ROB	8.40 762	5.11 754	10.49 771	5.58 757	10.25 759	8.34 762	23.62 774	6.07 764	13.45 774	4.93 759	10.88 772	5.66 754	10.44 766	6.24 762	12.64 768	3.98 764	7.61 768	3.76 764	7.30 772	4.20 758	7.51 768

USTest	6.88 759	5.23 755	5.63 755	7.22 758	7.29 755	14.34 768	22.76 769	8.48 765	9.32 765	5.42 760	6.39 762	6.29 763	6.64 761	6.92 763	8.62 766	1.94 751	3.29 764	2.16 761	2.55 763	3.85 756	3.29 757

MultiAttention	1.02 724	0.13 379	0.43 456	0.35 682	0.43 705	5.36 751	1.71 752	0.69 699	0.53 634	0.36 550	0.63 661	0.55 647	0.22 427	7.60 764	0.43 623	0.09 424	0.06 266	0.14 615	0.24 689	0.26 684	0.30 698

BEATNet-Init1	4.73 757	2.61 750	13.29 772	0.58 716	0.53 718	10.12 764	3.33 756	4.83 761	5.01 760	8.75 766	8.51 763	14.08 775	7.60 765	7.70 765	5.34 761	0.28 701	0.28 710	0.34 707	0.37 713	0.57 716	0.45 713

LRCNet_RVC	10.90 767	14.34 775	9.35 759	15.35 770	8.04 757	1.08 719	0.34 652	8.78 766	0.70 684	12.63 775	16.05 775	9.85 766	6.54 760	8.57 766	6.34 764	20.27 787	5.40 766	23.70 787	21.88 788	14.87 774	13.83 775

PML	16.10 773	12.82 774	6.78 757	5.23 755	7.76 756	33.92 780	66.56 790	5.30 762	10.28 766	26.12 789	68.59 794	20.51 777	13.49 776	10.06 767	6.78 765	5.96 767	2.00 761	6.04 772	2.18 761	8.96 770	2.60 755

xxxxx1	15.27 770	9.54 767	10.31 765	20.13 773	18.88 773	17.08 769	23.03 770	10.36 769	10.99 767	9.21 767	9.62 764	10.74 770	10.61 769	10.72 768	13.89 774	7.97 772	9.20 775	31.85 790	44.72 792	12.84 771	13.69 772

tt_ll	15.27 770	9.54 767	10.31 765	20.13 773	18.88 773	17.08 769	23.03 770	10.36 769	10.99 767	9.21 767	9.62 764	10.74 770	10.61 769	10.72 768	13.89 774	7.97 772	9.20 775	31.85 790	44.72 792	12.84 771	13.69 772

ff	15.27 770	9.54 767	10.31 765	20.13 773	18.88 773	17.08 769	23.03 770	10.36 769	10.99 767	9.21 767	9.62 764	10.74 770	10.61 769	10.72 768	13.89 774	7.97 772	9.20 775	31.85 790	44.72 792	12.84 771	13.69 772

Anonymous_1	16.62 774	9.35 766	9.84 762	10.66 761	14.64 770	18.66 775	27.12 777	12.64 774	13.51 775	10.76 774	10.30 770	10.13 769	10.60 768	11.06 771	12.74 771	15.87 783	7.74 769	16.92 781	43.48 791	58.66 794	7.68 769

iinet-test	10.78 765	9.29 764	9.70 760	10.48 759	10.68 766	17.98 773	25.98 775	12.57 772	13.39 771	9.64 770	10.10 768	10.06 767	10.61 769	11.22 772	12.70 769	6.40 768	7.74 769	5.68 768	6.69 767	7.47 766	7.30 765

IINet	10.78 765	9.29 764	9.70 760	10.48 759	10.68 766	17.98 773	25.98 775	12.57 772	13.39 771	9.64 770	10.10 768	10.06 767	10.61 769	11.22 772	12.70 769	6.40 768	7.74 769	5.68 768	6.69 767	7.47 766	7.30 765

DPSM_ROB	11.49 768	9.87 770	10.35 768	11.13 762	11.31 768	19.11 776	27.51 778	13.37 775	14.21 776	10.31 772	11.06 773	10.96 773	11.27 774	11.96 774	13.59 772	6.78 770	8.19 772	6.03 770	7.09 769	7.93 768	7.73 770

DPSM	11.49 768	9.87 770	10.35 768	11.13 762	11.31 768	19.11 776	27.51 778	13.37 775	14.21 776	10.31 772	11.06 773	10.96 773	11.27 774	11.96 774	13.59 772	6.78 770	8.19 772	6.03 770	7.09 769	7.93 768	7.73 770

Selective-IGEV-i1pa	5.57 758	7.99 763	4.76 752	0.80 727	0.45 709	12.99 766	3.60 757	9.25 767	7.43 763	6.97 763	9.87 767	8.94 765	7.26 764	14.66 776	5.65 762	3.55 762	1.08 755	1.93 753	0.72 741	0.73 728	2.79 756

HaxPig	17.72 775	20.22 785	19.73 774	16.53 771	16.51 771	9.27 763	9.33 765	14.34 777	13.27 770	18.65 777	18.70 776	17.35 776	16.77 777	17.04 777	16.45 777	22.05 790	20.89 786	22.27 786	21.53 783	21.29 785	22.13 789

MEDIAN_ROB	21.21 776	24.62 789	23.47 785	19.58 772	19.65 776	13.22 767	10.96 766	17.88 778	17.00 778	22.14 788	22.02 779	20.86 778	20.36 778	21.06 778	19.71 778	25.63 791	24.13 787	26.21 788	25.20 789	25.17 788	25.38 792

FlowAnything	23.14 780	19.87 779	20.79 780	22.50 780	22.74 778	38.39 783	55.46 783	26.89 785	28.72 786	20.77 787	22.29 785	22.07 783	22.72 780	23.99 779	27.41 787	13.60 778	16.55 785	12.15 777	14.36 779	15.97 779	15.52 777

CasAABBNet	23.10 777	19.86 778	20.64 779	22.47 776	22.73 777	38.41 784	55.50 786	26.89 785	28.70 785	20.61 785	22.15 782	22.08 784	22.75 783	23.99 779	27.36 783	13.59 775	16.48 780	12.14 773	14.27 774	15.95 775	15.53 778

RAFT-FEzeroshot	23.10 777	19.88 780	20.56 777	22.49 777	22.75 779	38.38 781	55.50 786	26.84 782	28.66 783	20.60 783	22.10 780	22.05 781	22.74 781	24.00 781	27.37 785	13.59 775	16.48 780	12.14 773	14.28 775	15.96 777	15.54 779

RAFT-FE	23.10 777	19.88 780	20.56 777	22.49 777	22.75 779	38.38 781	55.50 786	26.84 782	28.66 783	20.60 783	22.10 780	22.05 781	22.74 781	24.00 781	27.37 785	13.59 775	16.48 780	12.14 773	14.28 775	15.96 777	15.54 779

Selective-RAFT-Error	23.16 781	19.93 782	20.87 781	22.54 781	22.81 782	38.52 787	55.47 784	27.01 788	28.83 787	20.66 786	22.25 783	22.09 785	22.80 785	24.09 783	27.36 783	13.61 780	16.48 780	12.15 777	14.28 775	15.99 780	15.57 782

Hybrid-DGEV	23.16 781	19.94 783	20.96 782	22.49 777	22.75 779	38.51 786	55.52 789	27.09 789	28.90 789	20.58 782	22.25 783	22.00 780	22.80 785	24.11 784	27.33 782	13.60 778	16.47 779	12.14 773	14.30 778	15.95 775	15.54 779

LSM0	24.24 784	19.98 784	22.32 783	24.22 783	40.14 791	38.48 785	55.20 782	26.95 787	28.57 782	20.49 781	21.83 778	22.26 786	22.75 783	24.22 785	27.30 781	13.66 781	16.32 778	12.19 779	14.15 773	16.10 781	17.66 784

fast-reg	23.64 783	20.51 786	23.42 784	23.22 782	24.75 786	38.73 788	55.47 784	26.85 784	28.86 788	20.12 780	21.73 777	21.64 779	22.22 779	24.30 786	27.54 788	13.91 782	16.52 784	14.85 780	15.62 780	16.91 782	15.71 783

AVERAGE_ROB	25.43 785	29.06 790	27.24 786	24.63 784	24.20 785	17.73 772	12.61 767	22.29 781	21.39 781	26.79 790	26.16 788	25.20 787	24.64 789	25.07 787	23.53 779	29.96 792	28.40 792	30.60 789	29.58 790	29.72 789	29.84 793

zzzzzz3	33.80 789	21.93 787	29.35 787	40.69 789	40.71 792	54.58 790	75.81 792	38.06 791	43.73 792	30.21 791	32.81 789	33.59 792	36.40 792	35.16 788	41.64 791	19.24 784	24.62 788	18.35 782	21.58 784	19.15 783	18.48 785

zzz1	33.83 790	21.95 788	29.58 788	40.69 789	40.71 792	54.57 789	75.77 791	38.08 792	43.79 793	30.23 792	32.84 790	33.61 793	36.40 792	35.19 789	41.64 791	19.25 785	24.62 788	18.36 783	21.58 784	19.16 784	18.49 786

zzzz2	34.86 791	30.12 791	31.42 789	34.23 785	34.22 789	58.04 791	83.74 793	40.88 793	43.54 790	31.10 793	33.46 791	32.70 790	33.88 790	35.86 790	41.00 789	20.48 788	24.86 790	18.45 784	21.67 786	24.07 786	23.42 790

noway5	34.86 791	30.12 791	31.42 789	34.23 785	34.22 789	58.04 791	83.74 793	40.88 793	43.54 790	31.10 793	33.46 791	32.70 790	33.88 790	35.86 790	41.00 789	20.48 788	24.86 790	18.45 784	21.67 786	24.07 786	23.42 790

RSGM-EC	29.65 786	17.75 776	10.04 763	35.31 787	33.15 787	26.42 778	46.65 780	19.89 779	17.74 779	18.92 778	23.36 786	30.14 788	23.59 787	41.87 792	45.99 793	59.56 793	34.38 793	33.25 793	20.37 781	34.97 790	19.60 787

acva	29.65 786	17.75 776	10.04 763	35.31 787	33.15 787	26.42 778	46.65 780	19.89 779	17.74 779	18.92 778	23.36 786	30.14 788	23.59 787	41.87 792	45.99 793	59.56 793	34.38 793	33.25 793	20.37 781	34.97 790	19.60 787

test_example2	101.33 793	108.28 794	68.15 792	98.43 791	106.93 794	89.75 793	102.43 795	36.80 790	97.65 795	129.04 795	130.15 795	65.26 795	66.62 795	92.11 794	80.24 795	144.10 795	199.48 795	81.81 795	103.01 795	125.01 795	101.27 794

Selective-IGEV-i16pa	30.47 788	41.93 793	4.02 744	0.49 709	0.37 698	96.94 794	0.74 725	60.26 795	58.76 794	17.24 776	64.39 793	38.26 794	49.53 794	106.11 795	26.15 780	19.96 786	3.42 765	4.39 765	1.81 760	0.39 706	14.22 776

ccccc		256.29 795		354.40 794	364.36 795	149.10 795		152.89 796		153.93 796		164.00 796		268.02 796		390.55 796	349.22 796	244.59 796	219.82 796	412.30 796

ASD4		6.65 762

Low-res two-view benchmark