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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.09 1	0.14 104	0.10 1	0.14 41	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.13 70	0.11 2	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 9	0.09 84	0.21 115	0.14 2	0.10 122	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 46	0.09 27	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.12 20	0.13 70	0.11 2	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 33	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 140	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 95	0.14 104	0.14 5	0.13 23	0.11 57	0.09 16	0.10 57	0.10 78	0.16 97	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.14 5	0.16 68	0.11 57	0.10 34	0.09 27	0.08 15	0.21 212	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 10	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 139	0.09 33	0.12 5	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 115	0.15 5	0.11 176	0.10 12	0.13 70	0.15 10	0.08 1	0.12 87	0.10 34	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 140	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.12 32	0.15 10	0.11 8	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.18 94	0.10 122	0.13 26	0.12 32	0.15 10	0.12 16	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.18 94	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.16 15	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.07 2	0.16 95	0.12 32	0.16 15	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 171	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	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
AdaDepth	0.11 45	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.13 70	0.16 15	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.09 27	0.09 33	0.19 167	0.12 112	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.16 15	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 115	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.09 2	0.16 15	0.12 16	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

IGEV-Stereo+	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.18 94	0.13 324	0.09 1	0.11 20	0.16 15	0.15 58	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 78	0.21 212	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.16 555	0.24 633

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.09 1	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.17 22	0.14 41	0.08 2	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 74	0.13 345	0.15 22	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 359	0.14 31	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.13 70	0.17 22	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.09 1	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.17 22	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.14 31	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 115	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 38	0.16 46	0.17 46	0.08 23	0.16 95	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 38	0.15 22	0.18 94	0.07 2	0.15 55	0.11 20	0.17 22	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.25 167	0.16 20	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.17 22	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.10 439
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
StereoAnything_RVC	0.13 120	0.37 624	0.36 313	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 22	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 78	0.20 187	0.10 6	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.24 619	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.10 122	0.15 55	0.10 8	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LiteMatch*	0.11 45	0.07 4	0.22 130	0.16 20	0.10 122	0.13 26	0.13 70	0.18 34	0.14 41	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.06 144

aanet-new-32k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.20 224	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.13 139	0.13 196	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.18 34	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.11 92	0.10 78	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.19 90	0.19 150	0.16 465	0.12 20	0.15 152	0.18 34	0.18 115	0.11 57	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.23 242	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.21 606	0.06 144

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 38	0.19 90	0.16 20	0.09 54	0.12 20	0.13 70	0.18 34	0.13 23	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 97	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.04 1

S2M2_L	0.13 120	0.11 220	0.20 103	0.16 20	0.12 244	0.12 20	0.07 1	0.18 34	0.20 163	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.12 150	0.15 69	0.14 204	0.13 532	0.09 493	0.09 342	0.10 454	0.11 462	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 45	0.08 38	0.17 67	0.17 46	0.07 2	0.17 129	0.13 70	0.18 34	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.18 142	0.11 42	0.08 288	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 313	0.72 665	0.70 566	0.17 46	0.08 23	0.15 55	0.15 152	0.18 34	0.16 68	0.13 117	0.12 66	0.09 27	0.08 15	0.16 97	0.13 167	0.35 654	0.04 2	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.23 628

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.10 35	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.09 54	0.14 37	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.07 3	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 74	0.11 220	0.32 254	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.12 66	0.11 92	0.11 116	0.19 167	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 74	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 74	0.11 220	0.35 293	0.20 224	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.14 41	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.07 183	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.19 44	0.15 58	0.13 117	0.16 153	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.19 44	0.15 58	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 74	0.12 278	0.21 115	0.18 94	0.11 176	0.24 336	0.12 32	0.19 44	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.11 92	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

zero-FE	0.16 211	0.08 38	0.81 591	0.19 150	0.18 511	0.12 20	0.15 152	0.19 44	0.19 134	0.10 35	0.10 34	0.13 139	0.12 150	0.21 212	0.19 347	0.08 288	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.19 594	0.06 144

asd	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.10 122	0.16 95	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.18 115	0.14 148	0.17 171	0.09 27	0.10 78	0.18 142	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4w-stereo	0.10 9	0.10 140	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.10 8	0.19 44	0.13 23	0.12 87	0.12 66	0.08 4	0.11 116	0.16 97	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

LG-G	0.11 45	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.07 2	0.21 265	0.09 2	0.19 44	0.11 8	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 78	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

AIO_test	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.15 55	0.17 246	0.19 44	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.19 44	0.19 134	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.11 116	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 74	0.08 38	0.29 221	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.19 44	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.19 595

UniTT-Stereo	0.14 159	0.10 140	0.30 231	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.13 70	0.19 44	0.18 115	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.11 116	0.18 142	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.06 144

aanet-32k-new	0.12 74	0.13 345	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.09 27	0.13 196	0.18 142	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 45	0.10 140	0.26 177	0.18 94	0.09 54	0.14 37	0.14 104	0.20 63	0.13 23	0.11 57	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 600	0.07 4	0.63 539	0.18 94	0.13 324	0.15 55	0.11 20	0.20 63	0.11 8	2.05 689	0.12 66	0.23 307	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	4.20 702	0.07 240

MatchStereo	0.11 45	0.08 38	0.23 143	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 63	0.17 95	0.10 35	0.15 134	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 95	0.10 8	0.20 63	0.14 41	0.09 16	0.10 34	0.09 27	0.12 150	0.13 12	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GEAStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

gasm-f	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.20 63	0.14 41	0.12 87	0.19 201	0.10 57	0.11 116	0.16 97	0.11 42	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.09 346	0.08 318

Zero-FE251	0.14 159	0.09 84	0.24 153	0.17 46	0.09 54	0.20 234	0.13 70	0.20 63	0.14 41	0.61 624	0.13 85	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.16 20	0.08 23	0.11 14	0.09 2	0.20 63	0.12 16	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 144

2.5w	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.09 54	0.15 55	0.15 152	0.20 63	0.15 58	0.12 87	0.13 85	0.10 57	0.09 33	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

AIO_rvc	0.12 74	0.11 220	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.17 246	0.20 63	0.16 68	0.11 57	0.13 85	0.13 139	0.08 15	0.22 232	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

mms	0.13 120	0.11 220	0.19 90	0.19 150	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.17 171	0.14 171	0.09 33	0.24 258	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

ours_stereo	0.13 120	0.11 220	0.23 143	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.18 293	0.20 63	0.19 134	0.13 117	0.18 191	0.14 171	0.10 78	0.23 242	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 159	0.11 220	0.32 254	0.19 150	0.11 176	0.18 157	0.17 246	0.20 63	0.22 200	0.14 148	0.24 270	0.15 192	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.10 414	0.06 144

LoS_RVC	0.13 120	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.20 63	0.17 95	0.13 117	0.19 201	0.12 119	0.15 251	0.17 115	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.12 500

aanet-new-70k	0.12 74	0.10 140	0.27 189	0.19 150	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.21 78	0.15 58	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 120	0.11 220	0.44 421	0.21 278	0.08 23	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.16 68	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.13 196	0.18 142	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.19 150	0.07 2	0.14 37	0.14 104	0.21 78	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.11 92	0.12 150	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 74	0.11 220	0.26 177	0.20 224	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.12 119	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 74	0.10 140	0.21 115	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.21 78	0.17 95	0.12 87	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 74	0.09 84	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.16 199	0.21 78	0.20 163	0.10 35	0.17 171	0.11 92	0.12 150	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.11 8	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.10 78	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.06 236	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 159	0.07 4	0.17 67	0.17 46	0.09 54	0.15 55	0.11 20	0.21 78	0.19 134	0.77 644	0.11 46	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144

4.25_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.21 78	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.08 4	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.06 101	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.10 122	0.17 129	0.12 32	0.21 78	0.14 41	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 45	0.06 1	0.17 67	0.15 5	0.11 176	0.16 95	0.13 70	0.21 78	0.16 68	0.11 57	0.15 134	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.18 293	0.21 78	0.18 115	0.11 57	0.17 171	0.09 27	0.09 33	0.15 69	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

WCG-NET	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.08 23	0.18 157	0.17 246	0.21 78	0.28 296	0.18 234	0.21 233	0.15 192	0.12 150	0.18 142	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

U	1.00 664	0.09 84	0.21 115	0.21 278	3.68 696	6.12 698	0.14 104	0.21 78	0.21 183	0.11 57	0.11 46	0.10 57	0.09 33	0.12 5	0.11 42	0.07 127	0.05 39	5.42 705	2.90 703	0.07 183	0.06 144

RSM++	0.12 74	0.09 84	0.19 90	0.20 224	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.21 78	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.14 171	0.09 33	0.20 187	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.09 54	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.11 46	0.09 27	0.12 150	0.20 187	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 74	0.12 278	0.28 207	0.19 150	0.08 23	0.17 129	0.15 152	0.22 96	0.18 115	0.11 57	0.14 120	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 74	0.11 220	0.28 207	0.20 224	0.08 23	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.19 134	0.12 87	0.14 120	0.12 119	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 46	0.15 5	0.09 54	0.13 26	0.13 70	0.22 96	0.16 68	0.09 16	0.10 34	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Replicate-Monster	0.12 74	0.10 140	0.32 254	0.16 20	0.08 23	0.17 129	0.10 8	0.22 96	0.19 134	0.11 57	0.10 34	0.10 57	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.08 318

3.25w_new	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.09 54	0.19 192	0.10 8	0.22 96	0.17 95	0.14 148	0.12 66	0.10 57	0.11 116	0.17 115	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.09 54	0.17 129	0.09 2	0.22 96	0.16 68	0.13 117	0.13 85	0.09 27	0.11 116	0.19 167	0.13 167	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 45	0.07 4	0.17 67	0.19 150	0.11 176	0.13 26	0.11 20	0.22 96	0.15 58	0.11 57	0.12 66	0.12 119	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.06 144

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.22 96	0.16 68	0.12 87	0.19 201	0.15 192	0.11 116	0.13 12	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.07 183	0.06 144

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 120	0.14 392	0.19 90	0.26 532	0.09 54	0.15 55	0.13 70	0.22 96	0.18 115	0.12 87	0.11 46	0.10 57	0.13 196	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

HUF	0.15 195	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.20 163	0.11 57	0.13 85	0.14 171	0.11 116	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.20 632	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.14 540

fffft	0.13 120	0.09 84	0.24 153	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.19 340	0.22 96	0.16 68	0.14 148	0.11 46	0.13 139	0.10 78	0.24 258	0.18 314	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144
1: 1. 1
tt45	0.14 159	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.11 176	0.23 315	0.18 293	0.22 96	0.17 95	0.15 168	0.13 85	0.14 171	0.10 78	0.30 375	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.07 240

fffy	0.14 159	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.13 196	0.25 288	0.14 204	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

rvit_stereo_0083	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.13 324	0.17 129	0.17 246	0.22 96	0.34 374	0.16 197	0.21 233	0.19 253	0.16 271	0.21 212	0.16 262	0.11 474	0.10 523	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_0081	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

rvit_stereo_0082	0.16 211	0.11 220	0.24 153	0.21 278	0.12 244	0.16 95	0.17 246	0.22 96	0.33 364	0.16 197	0.18 191	0.18 237	0.14 232	0.20 187	0.16 262	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

IGEV-Stereo++	0.11 45	0.08 38	0.15 22	0.19 150	0.11 176	0.14 37	0.10 8	0.22 96	0.18 115	0.10 35	0.13 85	0.10 57	0.11 116	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

Occ-G	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.19 340	0.22 96	0.19 134	0.13 117	0.19 201	0.21 275	0.11 116	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.06 144

CAS	0.15 195	0.07 4	0.21 115	0.41 641	0.16 465	0.20 234	0.18 293	0.22 96	0.19 134	0.15 168	0.19 201	0.11 92	0.09 33	0.14 31	0.13 167	0.29 647	0.04 2	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.14 540

CREStereo++_RVC	0.15 195	0.08 38	0.26 177	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.13 70	0.22 96	0.30 328	0.21 256	0.30 326	0.13 139	0.11 116	0.16 97	0.15 235	0.07 127	0.04 2	0.06 46	0.15 583	0.06 101	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 195	0.18 487	0.28 207	0.22 347	0.10 122	0.22 293	0.15 152	0.22 96	0.27 279	0.22 263	0.26 289	0.14 171	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

TS12	0.12 74	0.08 38	0.17 67	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.14 148	0.19 201	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 120	0.11 220	0.30 231	0.20 224	0.13 324	0.20 234	0.14 104	0.23 119	0.16 68	0.12 87	0.13 85	0.09 27	0.15 251	0.19 167	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 74	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.13 324	0.20 234	0.16 199	0.23 119	0.18 115	0.12 87	0.15 134	0.14 171	0.13 196	0.13 12	0.12 112	0.06 49	0.04 2	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 45	0.09 84	0.17 67	0.18 94	0.10 122	0.15 55	0.16 199	0.23 119	0.15 58	0.10 35	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.08 318

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.23 119	0.21 183	0.16 197	0.22 247	0.10 57	0.09 33	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 120	0.11 220	0.38 341	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.23 119	0.17 95	0.11 57	0.14 120	0.13 139	0.11 116	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

3.75w	0.11 45	0.09 84	0.15 22	0.17 46	0.11 176	0.18 157	0.12 32	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 45	0.09 84	0.13 1	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.11 20	0.23 119	0.15 58	0.14 148	0.12 66	0.08 4	0.09 33	0.21 212	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

castereo++	0.13 120	0.10 140	0.18 80	0.18 94	0.10 122	0.27 387	0.13 70	0.23 119	0.23 226	0.11 57	0.13 85	0.16 213	0.10 78	0.18 142	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 334	0.08 38	0.23 143	0.19 150	0.19 538	0.28 407	0.24 499	0.23 119	0.21 183	0.20 245	0.23 256	0.28 379	0.49 610	0.26 306	0.18 314	0.09 383	0.08 458	0.18 602	0.13 560	0.17 572	0.17 574

rvit_stereo_0081_aga	0.16 211	0.14 392	0.28 207	0.21 278	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.23 119	0.24 242	0.17 216	0.21 233	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.14 204	0.11 474	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

RAStereo	0.13 120	0.12 278	0.27 189	0.22 347	0.11 176	0.15 55	0.18 293	0.23 119	0.23 226	0.13 117	0.17 171	0.11 92	0.09 33	0.15 69	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 159	0.09 84	0.23 143	0.17 46	0.08 23	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.26 268	0.18 234	0.19 201	0.20 263	0.12 150	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

RSM	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.23 119	0.18 115	0.13 117	0.13 85	0.15 192	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

AEACV	0.13 120	0.09 84	0.23 143	0.18 94	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.23 119	0.14 41	0.13 117	0.17 171	0.13 139	0.16 271	0.16 97	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

CES	0.14 159	0.08 38	0.19 90	0.17 46	0.22 581	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.14 148	0.17 171	0.14 171	0.10 78	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.08 264	0.18 588

MC-Stereo	0.14 159	0.09 84	0.25 167	0.21 278	0.09 54	0.18 157	0.16 199	0.23 119	0.19 134	0.18 234	0.23 256	0.16 213	0.13 196	0.22 232	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

GLC_STEREO	0.15 195	0.10 140	0.24 153	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.15 152	0.23 119	0.27 279	0.17 216	0.20 218	0.17 224	0.11 116	0.23 242	0.16 262	0.07 127	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

TANstereo	0.15 195	0.09 84	0.28 207	0.16 20	0.08 23	0.25 354	0.14 104	0.23 119	0.28 296	0.24 283	0.30 326	0.16 213	0.12 150	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.07 370	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

monster-pro	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-10k	0.12 74	0.12 278	0.27 189	0.21 278	0.09 54	0.19 192	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.12 87	0.13 85	0.11 92	0.12 150	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 74	0.11 220	0.23 143	0.22 347	0.09 54	0.16 95	0.14 104	0.24 138	0.19 134	0.12 87	0.11 46	0.09 27	0.13 196	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 159	0.21 530	0.47 449	0.17 46	0.12 244	0.15 55	0.14 104	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.14 120	0.12 119	0.10 78	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.07 240

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 159	0.19 503	0.70 566	0.17 46	0.12 244	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.17 95	0.10 35	0.12 66	0.10 57	0.10 78	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.05 7	0.07 240

Foundation-i1c-attn	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 55	0.15 152	0.24 138	0.17 95	0.13 117	0.15 134	0.16 213	0.13 196	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 120	0.08 38	0.22 130	0.15 5	0.09 54	0.18 157	0.13 70	0.24 138	0.25 256	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

gcap_with_dpt	0.12 74	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.24 138	0.20 163	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 120	0.10 140	0.42 398	0.18 94	0.11 176	0.13 26	0.14 104	0.24 138	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

MonStereo	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.13 26	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 45	0.11 220	0.16 46	0.17 46	0.09 54	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.16 68	0.11 57	0.11 46	0.08 4	0.10 78	0.15 69	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DilatedVolume-Stereo	0.14 159	0.08 38	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.14 104	0.24 138	0.21 183	0.21 256	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.05 7	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 38	0.13 1	0.17 46	0.08 23	0.14 37	0.12 32	0.24 138	0.19 134	0.09 16	0.11 46	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

999	0.14 159	0.08 38	0.24 153	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.24 138	0.18 115	0.13 117	0.16 153	0.14 171	0.11 116	0.36 417	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 46	0.08 23	0.09 1	0.13 70	0.24 138	0.13 23	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 142	0.12 112	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.15 5	0.07 2	0.21 265	0.12 32	0.24 138	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.15 192	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.05 34

DF	0.13 120	0.09 84	0.21 115	0.18 94	0.10 122	0.17 129	0.15 152	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.22 247	0.19 253	0.11 116	0.20 187	0.14 204	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

aanet-new-14k	0.12 74	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.08 23	0.13 26	0.14 104	0.25 155	0.21 183	0.12 87	0.15 134	0.09 27	0.14 232	0.15 69	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 120	0.09 84	0.19 90	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.18 157	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.16 197	0.21 233	0.09 27	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 74	0.09 84	0.18 80	0.18 94	0.09 54	0.13 26	0.16 199	0.25 155	0.21 183	0.11 57	0.16 153	0.09 27	0.11 116	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.15 134	0.17 224	0.12 150	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 74	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 157	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.16 197	0.16 153	0.18 237	0.13 196	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Lsterematch	0.18 253	0.13 345	0.33 272	0.19 150	0.10 122	0.23 315	0.17 246	0.25 155	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.24 321	0.21 359	0.23 242	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

FlowAnything_test	0.14 159	0.11 220	0.21 115	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.16 199	0.25 155	0.16 68	0.15 168	0.13 85	0.15 192	0.14 232	0.18 142	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.09 382

water-stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.19 150	0.10 122	0.17 129	0.14 104	0.25 155	0.19 134	0.17 216	0.23 256	0.15 192	0.15 251	0.12 5	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

qwe	0.11 45	0.10 140	0.14 8	0.17 46	0.10 122	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.14 148	0.13 85	0.09 27	0.09 33	0.18 142	0.12 112	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 55	0.12 32	0.25 155	0.16 68	0.14 148	0.13 85	0.08 4	0.10 78	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

1w_stereo	0.12 74	0.08 38	0.14 8	0.18 94	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.12 150	0.16 97	0.13 167	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 45	0.09 84	0.14 8	0.19 150	0.12 244	0.14 37	0.12 32	0.25 155	0.17 95	0.13 117	0.16 153	0.08 4	0.09 33	0.19 167	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.04 1

gcap-zeroshot	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 120	0.09 84	0.20 103	0.18 94	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

MaDis-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.26 177	0.19 150	0.14 372	0.16 95	0.13 70	0.25 155	0.21 183	0.13 117	0.14 120	0.14 171	0.11 116	0.17 115	0.17 291	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.06 144

testlalala	0.13 120	0.09 84	0.22 130	0.17 46	0.14 372	0.19 192	0.15 152	0.25 155	0.22 200	0.15 168	0.20 218	0.10 57	0.09 33	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.05 7	0.05 34

CREStereo	0.13 120	0.08 38	0.21 115	0.14 2	0.08 23	0.22 293	0.15 152	0.25 155	0.24 242	0.16 197	0.21 233	0.14 171	0.13 196	0.18 142	0.13 167	0.09 383	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144
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
PMTNet	0.15 195	0.08 38	0.23 143	0.15 5	0.09 54	0.23 315	0.16 199	0.25 155	0.23 226	0.17 216	0.21 233	0.16 213	0.14 232	0.22 232	0.13 167	0.29 647	0.05 39	0.06 46	0.04 1	0.07 183	0.06 144

aanet-new-8k	0.12 74	0.11 220	0.24 153	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.15 152	0.26 175	0.20 163	0.11 57	0.12 66	0.10 57	0.13 196	0.17 115	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 74	0.07 4	0.19 90	0.15 5	0.16 465	0.10 12	0.12 32	0.26 175	0.23 226	0.13 117	0.11 46	0.10 57	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GSStereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.17 46	0.12 244	0.19 192	0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

GS-Stereo							0.16 199	0.26 175	0.18 115	0.13 117	0.15 134	0.10 57	0.09 33	0.16 97	0.10 6	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.08 264	0.08 318

GASTEREO	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.23 404	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.19 167	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

MSCF	0.13 120	0.12 278	0.21 115	0.22 347	0.10 122	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.18 115	0.17 216	0.16 153	0.11 92	0.13 196	0.18 142	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.07 225	0.06 101	0.06 144

MoCha-V2	0.13 120	0.08 38	0.26 177	0.23 404	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.26 175	0.16 68	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.14 232	0.20 187	0.11 42	0.06 49	0.07 370	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GCAP-Stereo	0.14 159	0.14 392	0.33 272	0.20 224	0.09 54	0.21 265	0.10 8	0.26 175	0.20 163	0.18 234	0.19 201	0.15 192	0.13 196	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.06 144

LoS	0.14 159	0.08 38	0.27 189	0.16 20	0.09 54	0.22 293	0.14 104	0.26 175	0.26 268	0.15 168	0.18 191	0.18 237	0.13 196	0.22 232	0.14 204	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.06 101	0.06 144
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.18 253	0.12 278	0.34 283	0.23 404	0.12 244	0.18 157	0.22 451	0.26 175	0.24 242	0.24 283	0.47 530	0.22 286	0.13 196	0.24 258	0.16 262	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.07 183	0.05 34

GMOStereo	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

error version	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

test-v	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

RAFT-345	0.21 334	0.10 140	0.46 441	0.22 347	0.11 176	0.20 234	0.16 199	0.26 175	0.25 256	0.27 313	0.66 609	0.21 275	0.16 271	0.55 494	0.21 395	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

test-2	0.18 253	0.14 392	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.20 234	0.27 535	0.26 175	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.26 353	0.17 301	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.05 34

DNS	0.21 334	0.09 84	0.27 189	0.24 458	0.11 176	0.29 429	0.16 199	0.27 190	0.16 68	1.35 672	0.18 191	0.17 224	0.12 150	0.14 31	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.08 264	0.12 500

Selective-IGEV-i32	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

depthmonostereo	0.14 159	0.09 84	0.19 90	0.19 150	0.08 23	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.23 226	0.16 197	0.18 191	0.14 171	0.17 301	0.19 167	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.05 34

3w_stereo	0.12 74	0.11 220	0.18 80	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.19 134	0.12 87	0.12 66	0.07 1	0.12 150	0.15 69	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 45	0.10 140	0.15 22	0.18 94	0.08 23	0.16 95	0.14 104	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.14 120	0.08 4	0.11 116	0.13 12	0.12 112	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 67	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 229	0.11 220	0.26 177	0.16 20	0.09 54	0.27 387	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.22 263	0.28 301	0.21 275	0.22 375	0.37 421	0.22 415	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.07 240

MM-Stereo_test2	0.15 195	0.10 140	0.44 421	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.21 424	0.27 190	0.22 200	0.15 168	0.16 153	0.13 139	0.11 116	0.20 187	0.13 167	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.05 34

GCAP-BAT	0.21 334	0.08 38	1.22 649	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

AIO-Stereo	0.13 120	0.10 140	0.22 130	0.20 224	0.09 54	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.16 68	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.08 15	0.18 142	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

H2IRNET	0.18 253	0.13 345	0.35 293	0.21 278	0.12 244	0.20 234	0.15 152	0.27 190	0.30 328	0.17 216	0.31 341	0.25 331	0.20 351	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.06 144

ff7	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

IGEVStereo-DCA	0.14 159	0.11 220	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

ffff	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

11t	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

plain	0.17 229	0.13 345	0.43 411	0.21 278	0.13 324	0.16 95	0.17 246	0.27 190	0.22 200	0.16 197	0.26 289	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.07 240

CASnet	0.14 159	0.12 278	0.22 130	0.22 347	0.08 23	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.22 263	0.20 218	0.15 192	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.11 476	0.09 410	0.08 264	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 313	0.08 38	1.14 644	0.29 585	0.43 648	0.16 95	0.15 152	0.27 190	0.25 256	0.14 148	0.17 171	0.15 192	0.11 116	0.20 187	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

Selective-IGEV	0.12 74	0.09 84	0.22 130	0.19 150	0.10 122	0.15 55	0.14 104	0.27 190	0.15 58	0.13 117	0.14 120	0.13 139	0.08 15	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 120	0.08 38	0.20 103	0.18 94	0.09 54	0.21 265	0.13 70	0.27 190	0.21 183	0.13 117	0.10 34	0.15 192	0.09 33	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

ProNet	0.14 159	0.12 278	0.25 167	0.19 150	0.11 176	0.19 192	0.19 340	0.27 190	0.20 163	0.14 148	0.13 85	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.07 240

ccc-4	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.27 190	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

RAFT-RH_RVC	0.25 446	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.25 354	0.14 104	0.27 190	0.27 279	0.38 515	1.15 655	0.23 307	0.17 301	0.57 509	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.06 101	0.07 240

sCroCo_RVC	0.18 253	0.14 392	0.49 465	0.27 560	0.18 511	0.22 293	0.17 246	0.27 190	0.23 226	0.14 148	0.22 247	0.17 224	0.14 232	0.21 212	0.15 235	0.10 435	0.11 547	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

DN	0.15 195	0.08 38	0.27 189	0.19 150	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.24 242	0.14 148	0.16 153	0.18 237	0.10 78	0.21 212	0.13 167	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.10 439

PSi22	0.14 159	0.13 345	0.29 221	0.19 150	0.09 54	0.17 129	0.12 32	0.28 213	0.23 226	0.13 117	0.14 120	0.22 286	0.13 196	0.29 359	0.14 204	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 183	0.06 144

Wave_Phase_stereo	0.14 159	0.10 140	0.42 398	0.18 94	0.11 176	0.36 521	0.14 104	0.28 213	0.22 200	0.12 87	0.11 46	0.12 119	0.09 33	0.16 97	0.14 204	0.05 9	0.06 236	0.06 46	0.08 307	0.05 7	0.06 144

DA	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

GGEV	0.14 159	0.10 140	0.18 80	0.21 278	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.28 213	0.20 163	0.14 148	0.17 171	0.16 213	0.14 232	0.17 115	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

Reg-Stereo(zero)	0.16 211	0.07 4	0.36 313	0.19 150	0.10 122	0.19 192	0.14 104	0.28 213	0.24 242	0.22 263	0.20 218	0.24 321	0.18 327	0.21 212	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.06 144

rvit_stereo_0080	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

rvit_stereo_ft	0.17 229	0.14 392	0.30 231	0.25 498	0.14 372	0.17 129	0.21 424	0.28 213	0.26 268	0.16 197	0.19 201	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.17 291	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.07 240

whm_eth	0.15 195	0.13 345	0.25 167	0.19 150	0.13 324	0.15 55	0.20 393	0.28 213	0.24 242	0.15 168	0.17 171	0.19 253	0.13 196	0.19 167	0.15 235	0.11 474	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.07 240

MIF-Stereo (partial)	0.16 211	0.10 140	0.34 283	0.21 278	0.15 433	0.15 55	0.13 70	0.28 213	0.25 256	0.17 216	0.26 289	0.15 192	0.16 271	0.25 288	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.08 318

4D-IteraStereo	0.17 229	0.16 454	0.50 476	0.21 278	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.28 213	0.28 296	0.23 269	0.20 218	0.20 263	0.11 116	0.19 167	0.14 204	0.06 49	0.04 2	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.06 144

anonymousdsp	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

CroCo-Stereo Lap2	0.15 195	0.15 427	0.28 207	0.25 498	0.18 511	0.11 14	0.19 340	0.28 213	0.21 183	0.13 117	0.16 153	0.15 192	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.07 240

IGEV-Stereo	0.14 159	0.12 278	0.27 189	0.19 150	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.28 213	0.20 163	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.12 150	0.24 258	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DEmStereo	0.26 463	0.09 84	0.47 449	0.19 150	0.12 244	0.30 448	0.25 516	0.28 213	0.36 403	0.36 492	0.58 583	0.25 331	0.48 609	0.53 486	0.44 573	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.07 240

DeepStereo_RVC	0.18 253	0.11 220	0.40 365	0.21 278	0.11 176	0.19 192	0.16 199	0.28 213	0.22 200	0.27 313	0.27 295	0.23 307	0.28 475	0.24 258	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.10 439

RT-Monster	0.15 195	0.08 38	0.21 115	0.17 46	0.14 372	0.20 234	0.11 20	0.29 229	0.32 350	0.24 283	0.22 247	0.17 224	0.13 196	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.07 240

xyz-stereo-finetune	0.16 211	0.12 278	0.23 143	0.16 20	0.08 23	0.23 315	0.20 393	0.29 229	0.31 341	0.19 241	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.29 359	0.20 368	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.06 101	0.06 144

xyz-stereo	1.40 675	0.10 140	17.09 713	0.18 94	0.07 2	4.78 693	0.18 293	0.29 229	0.34 374	0.36 492	2.81 691	0.40 502	0.29 490	0.56 505	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.06 151	0.06 101	0.05 34

GIP-stereo	0.12 74	0.09 84	0.20 103	0.19 150	0.11 176	0.16 95	0.14 104	0.29 229	0.18 115	0.11 57	0.16 153	0.13 139	0.09 33	0.15 69	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

rvit_0105_6	0.19 296	0.14 392	0.34 283	0.23 404	0.14 372	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.37 414	0.18 234	0.22 247	0.23 307	0.17 301	0.26 306	0.17 291	0.15 572	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

IGEV++	0.13 120	0.10 140	0.23 143	0.21 278	0.10 122	0.15 55	0.15 152	0.29 229	0.16 68	0.12 87	0.15 134	0.12 119	0.12 150	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.07 240

MyStereo07	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.29 229	0.21 183	0.15 168	0.13 85	0.12 119	0.13 196	0.25 288	0.13 167	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

DisPM	0.19 296	0.10 140	0.35 293	0.23 404	0.13 324	0.18 157	0.20 393	0.29 229	0.29 315	0.33 439	0.34 383	0.23 307	0.16 271	0.33 396	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.11 476

PFNet+	0.20 313	0.10 140	0.37 322	0.21 278	0.12 244	0.17 129	0.19 340	0.29 229	0.34 374	0.33 439	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.32 389	0.17 291	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.12 500

Patchmatch Stereo++	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318
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
NRIStereo	0.18 253	0.11 220	0.35 293	0.23 404	0.11 176	0.24 336	0.20 393	0.29 229	0.26 268	0.26 305	0.25 280	0.25 331	0.18 327	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

PSM-adaLoss	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo_v2	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.16 199	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

ROB_FTStereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

HUI-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.25 331	0.17 301	0.22 232	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iGMRVC	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

iRAFT	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.14 104	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.17 301	0.26 306	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

CRE-IMP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.11 176	0.24 336	0.17 246	0.29 229	0.21 183	0.27 313	0.26 289	0.24 321	0.17 301	0.23 242	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.10 414	0.10 439

RAFT-IKP	0.18 253	0.12 278	0.37 322	0.22 347	0.10 122	0.18 157	0.15 152	0.29 229	0.22 200	0.28 325	0.29 313	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.16 262	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

GMStereo	0.19 296	0.25 562	0.40 365	0.21 278	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.29 229	0.40 456	0.25 293	0.23 256	0.16 213	0.15 251	0.25 288	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.08 318
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLSM3	0.13 120	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.13 324	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.24 242	0.11 57	0.15 134	0.12 119	0.13 196	0.17 115	0.15 235	0.05 9	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.05 7	0.05 34

HART	0.15 195	0.11 220	0.30 231	0.21 278	0.09 54	0.17 129	0.16 199	0.30 249	0.19 134	0.15 168	0.25 280	0.17 224	0.09 33	0.21 212	0.12 112	0.06 49	0.07 370	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.06 144

SCV_C0	0.14 159	0.11 220	0.25 167	0.19 150	0.12 244	0.15 55	0.16 199	0.30 249	0.22 200	0.13 117	0.15 134	0.13 139	0.09 33	0.24 258	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.06 144

castereo	0.14 159	0.10 140	0.19 90	0.18 94	0.10 122	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.13 117	0.18 191	0.16 213	0.16 271	0.15 69	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.06 151	0.06 101	0.05 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 229	0.13 345	0.24 153	0.19 150	0.13 324	0.24 336	0.17 246	0.30 249	0.37 414	0.43 565	0.17 171	0.13 139	0.12 150	0.19 167	0.15 235	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.08 318

DCRE	0.20 313	0.13 345	0.40 365	0.21 278	0.15 433	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.22 263	0.80 630	0.23 307	0.16 271	0.23 242	0.15 235	0.07 127	0.07 370	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.06 144

test-3	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.26 305	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

test_1	0.16 211	0.09 84	0.31 246	0.21 278	0.11 176	0.18 157	0.16 199	0.30 249	0.27 279	0.25 293	0.16 153	0.22 286	0.12 150	0.26 306	0.18 314	0.06 49	0.04 2	0.08 249	0.08 307	0.06 101	0.06 144

AAGNet	0.33 535	0.11 220	0.37 322	0.25 498	0.16 465	0.20 234	0.19 340	0.30 249	0.27 279	0.35 476	0.35 394	0.27 363	0.30 504	0.44 446	2.66 691	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.07 225	0.08 264	0.06 144

AnonymousM	0.17 229	0.19 503	0.24 153	0.18 94	0.10 122	0.18 157	0.17 246	0.30 249	0.23 226	0.26 305	0.20 218	0.18 237	0.14 232	0.19 167	0.14 204	0.09 383	0.06 236	0.38 652	0.15 583	0.06 101	0.05 34

Hybrid-DGEV-03	0.20 313	0.14 392	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.26 377	0.16 199	0.31 259	0.27 279	0.32 426	0.58 583	0.23 307	0.15 251	0.23 242	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.06 144

FSD	0.27 471	0.28 583	0.32 254	0.27 560	0.24 602	0.27 387	0.27 535	0.31 259	0.29 315	0.26 305	0.27 295	0.28 379	0.27 458	0.28 340	0.26 471	0.23 624	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.25 621	0.24 633

SCV	0.14 159	0.14 392	0.24 153	0.21 278	0.11 176	0.15 55	0.16 199	0.31 259	0.18 115	0.11 57	0.15 134	0.13 139	0.10 78	0.23 242	0.11 42	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144

Pointernet	0.13 120	0.07 4	0.27 189	0.19 150	0.11 176	0.20 234	0.12 32	0.31 259	0.24 242	0.15 168	0.15 134	0.13 139	0.11 116	0.17 115	0.13 167	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

LL-Strereo2	0.18 253	0.18 487	0.39 357	0.22 347	0.12 244	0.24 336	0.13 70	0.31 259	0.23 226	0.24 283	0.20 218	0.24 321	0.12 150	0.26 306	0.15 235	0.06 49	0.06 236	0.12 514	0.09 410	0.08 264	0.07 240

test_3	0.18 253	0.11 220	0.32 254	0.24 458	0.11 176	0.22 293	0.25 516	0.31 259	0.31 341	0.25 293	0.18 191	0.23 307	0.13 196	0.25 288	0.19 347	0.06 49	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

ASMatch	0.23 387	0.11 220	0.51 486	0.24 458	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.28 296	0.28 325	0.68 613	0.27 363	0.26 439	0.50 468	0.22 415	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.11 476

SST-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.37 322	0.24 458	0.13 324	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.24 242	0.34 459	0.33 373	0.29 390	0.25 428	0.56 505	0.17 291	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.07 240

RAFT_R40	0.21 334	0.10 140	0.37 322	0.24 458	0.13 324	0.18 157	0.18 293	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.33 373	0.30 406	0.24 407	0.55 494	0.18 314	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

Pruner-Stereo	0.19 296	0.11 220	0.34 283	0.29 585	0.12 244	0.19 192	0.17 246	0.31 259	0.29 315	0.33 439	0.32 350	0.25 331	0.15 251	0.24 258	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.09 382

TestStereo	0.21 334	0.19 503	0.40 365	0.25 498	0.10 122	0.22 293	0.21 424	0.31 259	0.31 341	0.23 269	0.34 383	0.22 286	0.18 327	0.62 541	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.07 225	0.11 462	0.06 144

RALCasStereoNet	0.18 253	0.15 427	0.33 272	0.21 278	0.14 372	0.21 265	0.18 293	0.31 259	0.25 256	0.21 256	0.29 313	0.22 286	0.15 251	0.27 326	0.17 291	0.08 288	0.10 523	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

Foundation-i1	0.13 120	0.07 4	0.16 46	0.17 46	0.11 176	0.17 129	0.16 199	0.32 271	0.22 200	0.15 168	0.17 171	0.20 263	0.13 196	0.14 31	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.06 101	0.05 34

UGAM	0.26 463	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.25 516	0.32 271	0.41 468	0.31 404	0.42 477	0.41 509	0.22 375	0.92 632	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.14 562	0.12 532	0.10 414	0.07 240

MSKI-zero shot	0.17 229	0.09 84	0.43 411	0.20 224	0.11 176	0.21 265	0.15 152	0.32 271	0.21 183	0.23 269	0.24 270	0.23 307	0.10 78	0.31 382	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

knoymous	0.17 229	0.09 84	0.32 254	0.17 46	0.11 176	0.21 265	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.27 363	0.16 271	0.23 242	0.16 262	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.09 346	0.09 382

Selective-RAFT	0.17 229	0.12 278	0.30 231	0.24 458	0.10 122	0.29 429	0.15 152	0.32 271	0.31 341	0.17 216	0.17 171	0.21 275	0.18 327	0.28 340	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.06 144

RAFT_CTSACE	0.21 334	0.16 454	0.41 388	0.25 498	0.15 433	0.22 293	0.24 499	0.32 271	0.28 296	0.33 439	0.51 548	0.29 390	0.17 301	0.32 389	0.13 167	0.06 49	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.06 144

UDGNet	0.23 387	0.31 605	0.38 341	0.24 458	0.14 372	0.24 336	0.18 293	0.32 271	0.43 484	0.29 354	0.28 301	0.24 321	0.19 342	0.29 359	0.20 368	0.15 572	0.07 370	0.21 617	0.11 493	0.14 533	0.10 439

dd	0.22 370	0.26 573	0.40 365	0.22 347	0.12 244	0.25 354	0.21 424	0.32 271	0.44 499	0.29 354	0.28 301	0.25 331	0.16 271	0.30 375	0.25 457	0.12 513	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

THIR-Stereo	0.29 503	0.12 278	0.41 388	0.19 150	0.11 176	0.28 407	0.72 666	0.32 271	0.35 390	0.37 500	0.65 607	0.34 442	0.50 612	0.57 509	0.45 576	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.07 240

CroCo-Stereo	0.14 159	0.13 345	0.24 153	0.25 498	0.11 176	0.11 14	0.18 293	0.32 271	0.23 226	0.12 87	0.12 66	0.18 237	0.12 150	0.14 31	0.13 167	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.07 183	0.06 144
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
rafts_anoy	0.18 253	0.15 427	0.35 293	0.22 347	0.14 372	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.23 269	0.25 280	0.20 263	0.16 271	0.22 232	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.12 532	0.09 346	0.08 318

iRaftStereo_RVC	0.16 211	0.12 278	0.26 177	0.21 278	0.11 176	0.20 234	0.17 246	0.32 271	0.23 226	0.20 245	0.25 280	0.18 237	0.12 150	0.20 187	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

raftrobust	0.16 211	0.13 345	0.29 221	0.22 347	0.15 433	0.19 192	0.13 70	0.32 271	0.26 268	0.26 305	0.20 218	0.19 253	0.17 301	0.21 212	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.07 240

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 229	0.14 392	0.32 254	0.20 224	0.09 54	0.19 192	0.17 246	0.32 271	0.30 328	0.25 293	0.33 373	0.20 263	0.17 301	0.19 167	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 229	0.10 140	0.37 322	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.32 271	0.28 296	0.23 269	0.23 256	0.27 363	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

quiztm	0.15 195	0.15 427	0.25 167	0.22 347	0.14 372	0.17 129	0.17 246	0.33 286	0.21 183	0.18 234	0.21 233	0.14 171	0.10 78	0.17 115	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 229	0.10 140	0.39 357	0.23 404	0.11 176	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.29 315	0.22 263	0.21 233	0.15 192	0.14 232	0.23 242	0.13 167	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.06 144

rvit_0105_4	0.20 313	0.15 427	0.38 341	0.23 404	0.14 372	0.20 234	0.22 451	0.33 286	0.39 438	0.19 241	0.24 270	0.25 331	0.19 342	0.27 326	0.17 291	0.16 588	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.11 462	0.08 318

RAFT-Test	0.17 229	0.10 140	0.38 341	0.19 150	0.12 244	0.25 354	0.17 246	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.29 313	0.27 363	0.14 232	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.06 144

dad	0.28 492	0.31 605	0.44 421	0.21 278	0.14 372	0.30 448	0.20 393	0.33 286	0.49 552	0.44 572	0.44 501	0.45 538	0.21 359	0.41 437	0.26 471	0.20 619	0.11 547	0.20 614	0.11 493	0.14 533	0.10 439

DRaft	0.24 418	0.10 140	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.28 407	0.23 477	0.33 286	0.39 438	0.38 515	0.61 598	0.21 275	0.41 576	0.48 459	0.42 567	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.08 318

cross-raft	0.17 229	0.12 278	0.41 388	0.23 404	0.10 122	0.20 234	0.24 499	0.33 286	0.23 226	0.23 269	0.28 301	0.29 390	0.15 251	0.17 115	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

AFF-stereo	0.18 253	0.15 427	0.32 254	0.21 278	0.10 122	0.18 157	0.18 293	0.33 286	0.27 279	0.25 293	0.37 413	0.25 331	0.17 301	0.24 258	0.15 235	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

aanetorigin	0.39 576	0.29 591	1.09 638	0.24 458	0.19 538	0.28 407	0.37 609	0.33 286	0.47 534	0.94 655	0.82 633	0.52 579	0.54 618	0.49 464	0.50 593	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.16 555	0.15 552

IGEV-FE	0.18 253	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

HI	0.20 313	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

CoSv	0.20 313	0.13 345	0.33 272	0.18 94	0.15 433	0.17 129	0.16 199	0.34 295	0.21 183	0.37 500	0.39 441	0.36 461	0.24 407	0.29 359	0.21 395	0.06 49	0.05 39	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.07 240

tg	0.16 211	0.11 220	0.25 167	0.21 278	0.11 176	0.23 315	0.15 152	0.34 295	0.24 242	0.20 245	0.25 280	0.19 253	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.08 264	0.07 240

model_zeroshot	0.17 229	0.11 220	0.39 357	0.20 224	0.12 244	0.24 336	0.15 152	0.34 295	0.22 200	0.30 386	0.20 218	0.22 286	0.12 150	0.24 258	0.14 204	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.07 240

DCVSM-stereo	0.24 418	0.13 345	0.52 492	0.20 224	0.14 372	0.26 377	0.13 70	0.34 295	0.34 374	0.41 549	0.33 373	0.47 548	0.29 490	0.30 375	0.22 415	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.12 499	0.15 552

AE-Stereo	0.17 229	0.11 220	0.31 246	0.24 458	0.14 372	0.23 315	0.18 293	0.34 295	0.29 315	0.15 168	0.25 280	0.21 275	0.13 196	0.20 187	0.14 204	0.07 127	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.07 183	0.06 144

IGEV_Zeroshot_test	0.18 253	0.10 140	0.65 548	0.20 224	0.12 244	0.19 192	0.15 152	0.34 295	0.19 134	0.28 325	0.22 247	0.27 363	0.13 196	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

HH	0.18 253	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

HanStereo	0.18 253	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.12 244	0.18 157	0.18 293	0.34 295	0.19 134	0.20 245	0.24 270	0.34 442	0.18 327	0.29 359	0.12 112	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.07 183	0.06 144

riskmin	0.18 253	0.09 84	0.34 283	0.18 94	0.12 244	0.24 336	0.16 199	0.34 295	0.28 296	0.21 256	0.23 256	0.33 433	0.24 407	0.23 242	0.17 291	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.06 151	0.10 414	0.10 439

ADStereo(finetuned)	0.19 296	0.13 345	0.49 465	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.31 521	0.21 212	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

CrosDoStereo	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 689	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

LCNet	0.21 334	0.11 220	0.29 221	0.25 498	0.12 244	0.23 315	0.19 340	0.34 295	0.26 268	0.28 325	0.35 394	0.26 353	0.30 504	0.35 412	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.13 515	0.22 621

HHNet	0.22 370	0.12 278	0.52 492	0.18 94	0.18 511	0.20 234	0.20 393	0.34 295	0.31 341	0.32 426	0.59 586	0.20 263	0.21 359	0.24 258	0.31 510	0.08 288	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.11 476

PSM-AAD	0.25 446	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.26 377	0.38 615	0.34 295	0.28 296	0.35 476	0.39 441	0.28 379	0.79 651	0.30 375	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.08 264	0.21 616

FTStereo	0.28 492	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.21 265	0.53 652	0.34 295	0.26 268	0.38 515	0.95 644	0.30 406	0.56 622	0.32 389	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.19 595

DeepStereo_LL	0.31 517	0.10 140	0.49 465	0.18 94	0.12 244	0.22 293	1.11 689	0.34 295	0.37 414	0.38 515	0.61 598	0.28 379	0.46 600	0.61 533	0.57 600	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.07 240

GrayStereo	0.25 446	0.09 84	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.23 315	0.47 642	0.34 295	0.30 328	0.39 530	0.47 530	0.30 406	0.79 651	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.13 518

test-1	0.17 229	0.11 220	0.40 365	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.34 295	0.26 268	0.20 245	0.24 270	0.22 286	0.14 232	0.16 97	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.08 318

sAnonymous2	0.20 313	0.21 530	0.58 517	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

CroCo_RVC	0.20 313	0.21 530	0.58 517	0.24 458	0.17 489	0.22 293	0.19 340	0.34 295	0.28 296	0.17 216	0.19 201	0.17 224	0.16 271	0.17 115	0.14 204	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.23 616	0.17 574

DCANet	0.18 253	0.13 345	0.40 365	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.34 295	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.18 237	0.23 389	0.20 187	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.07 240

FE-Mocha	0.16 211	0.10 140	0.33 272	0.19 150	0.13 324	0.19 192	0.15 152	0.35 318	0.22 200	0.24 283	0.24 270	0.20 263	0.14 232	0.17 115	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.06 144

xx1	0.20 313	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.28 379	0.24 407	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

cc1	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.35 318	0.47 534	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

11t1	0.18 253	0.10 140	0.30 231	0.20 224	0.11 176	0.27 387	0.17 246	0.35 318	0.23 226	0.25 293	0.23 256	0.23 307	0.23 389	0.25 288	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.09 382

rrr	0.17 229	0.11 220	0.57 512	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.22 200	0.15 168	0.12 66	0.14 171	0.12 150	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.07 240

ffm	0.22 370	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

ff1	0.29 503	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.35 318	0.44 499	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.08 288	0.05 39	0.11 476	0.10 454	0.08 264	0.08 318

tt1	0.18 253	0.14 392	0.35 293	0.23 404	0.11 176	0.30 448	0.19 340	0.35 318	0.44 499	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.16 271	0.27 326	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.08 264	0.08 318

EKT-Stereo	0.38 571	0.12 278	0.38 341	0.42 642	3.88 698	0.21 265	0.17 246	0.35 318	0.28 296	0.20 245	0.20 218	0.23 307	0.15 251	0.28 340	0.16 262	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

MIM_Stereo	0.18 253	0.12 278	0.38 341	0.20 224	0.11 176	0.17 129	0.14 104	0.35 318	0.25 256	0.27 313	0.35 394	0.23 307	0.13 196	0.27 326	0.16 262	0.06 49	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.06 144

fff	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

CIPLG	0.21 334	0.21 530	0.55 505	0.23 404	0.15 433	0.25 354	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.33 373	0.22 286	0.15 251	0.26 306	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

IPLGR_C	0.21 334	0.22 544	0.60 525	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.29 315	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

ACRE	0.21 334	0.20 516	0.62 536	0.23 404	0.15 433	0.24 336	0.20 393	0.35 318	0.28 296	0.31 404	0.32 350	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.20 368	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318

KYRaft	0.22 370	0.10 140	0.30 231	0.23 404	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.35 318	0.24 242	0.35 476	0.54 566	0.34 442	0.26 439	0.29 359	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.10 454	0.08 264	0.31 647

RAFT	0.21 334	0.17 473	0.32 254	0.24 458	0.12 244	0.25 354	0.27 535	0.35 318	0.28 296	0.33 439	0.33 373	0.38 475	0.22 375	0.29 359	0.17 291	0.08 288	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.10 414	0.06 144

csc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

cscssc	0.19 296	0.13 345	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.35 318	0.43 484	0.29 354	0.30 326	0.18 237	0.28 475	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

test_xeample3	0.16 211	0.11 220	0.56 509	0.19 150	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.35 318	0.20 163	0.16 197	0.12 66	0.13 139	0.12 150	0.24 258	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.07 240

PAM_32	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.19 340	0.36 337	0.23 226	0.29 354	0.28 301	0.56 594	0.28 475	0.27 326	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.09 410	0.07 183	0.09 382

rvit_0105_5	0.21 334	0.15 427	0.38 341	0.23 404	0.13 324	0.22 293	0.24 499	0.36 337	0.39 438	0.21 256	0.23 256	0.26 353	0.19 342	0.26 306	0.19 347	0.15 572	0.13 577	0.12 514	0.12 532	0.10 414	0.09 382

ACV-stereo	0.29 503	0.18 487	0.79 585	0.23 404	0.16 465	0.47 586	0.19 340	0.36 337	0.34 374	0.29 354	0.33 373	0.67 629	0.42 585	0.54 492	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.11 476

RAFT-Stereo-weight	0.15 195	0.09 84	0.26 177	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.29 315	0.24 283	0.20 218	0.19 253	0.10 78	0.18 142	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

MyStereo8	0.22 370	0.15 427	0.63 539	0.21 278	0.17 489	0.31 464	0.16 199	0.36 337	0.32 350	0.28 325	0.36 404	0.25 331	0.18 327	0.25 288	0.28 482	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.12 500

anonymousa	0.23 387	0.11 220	0.50 476	0.21 278	0.16 465	0.31 464	0.20 393	0.36 337	0.35 390	0.32 426	0.50 542	0.39 487	0.26 439	0.22 232	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.07 183	0.08 318

RCA-Stereo	0.16 211	0.09 84	0.25 167	0.20 224	0.10 122	0.19 192	0.17 246	0.36 337	0.35 390	0.20 245	0.25 280	0.17 224	0.17 301	0.18 142	0.14 204	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.05 34

DCANet-4	0.19 296	0.10 140	0.52 492	0.19 150	0.09 54	0.19 192	0.18 293	0.36 337	0.39 438	0.29 354	0.30 326	0.17 224	0.22 375	0.20 187	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.05 7	0.07 240

Prome-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.30 231	0.24 458	0.12 244	0.23 315	0.23 477	0.36 337	0.25 256	0.33 439	0.59 586	0.24 321	0.28 475	0.29 359	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.20 607

CFNet-RSSM	0.17 229	0.10 140	0.40 365	0.20 224	0.11 176	0.20 234	0.15 152	0.36 337	0.30 328	0.23 269	0.21 233	0.26 353	0.15 251	0.20 187	0.13 167	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.07 225	0.06 101	0.05 34

PAM	0.23 387	0.10 140	0.63 539	0.22 347	0.15 433	0.34 501	0.21 424	0.37 347	0.22 200	0.31 404	0.27 295	0.55 590	0.26 439	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.09 382

iRaft-Stereo_5w	0.23 387	0.18 487	0.44 421	0.22 347	0.13 324	0.19 192	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.28 325	0.37 413	0.34 442	0.23 389	0.65 556	0.27 477	0.06 49	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

OMP-Stereo	0.23 387	0.14 392	0.35 293	0.29 585	0.13 324	0.21 265	0.16 199	0.37 347	0.33 364	0.34 459	0.30 326	0.34 442	0.19 342	0.70 570	0.24 447	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

GMM-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.43 411	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.25 516	0.37 347	0.27 279	0.30 386	0.45 513	0.27 363	0.21 359	0.31 382	0.17 291	0.07 127	0.05 39	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.19 595

s12784h	0.17 229	0.09 84	0.26 177	0.18 94	0.07 2	0.32 476	0.19 340	0.37 347	0.32 350	0.23 269	0.25 280	0.18 237	0.17 301	0.25 288	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.06 101	0.05 34

RALAANet	0.19 296	0.18 487	0.37 322	0.23 404	0.14 372	0.23 315	0.13 70	0.37 347	0.29 315	0.28 325	0.26 289	0.25 331	0.15 251	0.26 306	0.18 314	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.06 144

rvit_0105_3	0.23 387	0.17 473	0.40 365	0.25 498	0.15 433	0.24 336	0.28 551	0.38 353	0.41 468	0.25 293	0.25 280	0.28 379	0.21 359	0.28 340	0.20 368	0.15 572	0.13 577	0.14 562	0.15 583	0.10 414	0.09 382

StereoVision	0.22 370	0.18 487	0.37 322	0.27 560	0.17 489	0.23 315	0.22 451	0.38 353	0.31 341	0.20 245	0.51 548	0.22 286	0.16 271	0.28 340	0.18 314	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.13 560	0.10 414	0.07 240

Anonymous_2	0.37 564	0.21 530	0.47 449	0.20 224	0.21 565	0.42 561	0.26 529	0.38 353	0.29 315	0.33 439	0.30 326	0.44 533	0.38 561	0.36 417	0.29 494	0.26 635	0.29 654	0.44 657	1.41 695	0.34 646	0.21 616

IIG-Stereo	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.29 585	0.12 244	0.23 315	0.14 104	0.38 353	0.31 341	0.34 459	0.37 413	0.33 433	0.21 359	0.70 570	0.26 471	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NF-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

OCTAStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

PSM-softLoss	0.21 334	0.10 140	0.39 357	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

KMStereo	0.21 334	0.10 140	0.39 357	0.24 458	0.12 244	0.20 234	0.18 293	0.38 353	0.26 268	0.29 354	0.32 350	0.24 321	0.16 271	0.52 479	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.09 410	0.08 264	0.12 500

RE-Stereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

TVStereo	0.20 313	0.10 140	0.35 293	0.24 458	0.12 244	0.21 265	0.18 293	0.38 353	0.32 350	0.28 325	0.30 326	0.22 286	0.16 271	0.51 473	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.13 518

raft+_RVC	0.18 253	0.14 392	0.32 254	0.21 278	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.38 353	0.34 374	0.21 256	0.28 301	0.20 263	0.15 251	0.24 258	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.08 318

MLCV	0.22 370	0.16 454	0.44 421	0.21 278	0.08 23	0.29 429	0.19 340	0.38 353	0.37 414	0.38 515	0.44 501	0.31 416	0.21 359	0.41 437	0.24 447	0.07 127	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

DFGA-Net	0.23 387	0.24 557	0.49 465	0.22 347	0.15 433	0.25 354	0.17 246	0.39 365	0.39 438	0.29 354	0.31 341	0.21 275	0.17 301	0.59 522	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

MM-Stereo_test3	0.17 229	0.12 278	0.29 221	0.23 404	0.14 372	0.19 192	0.22 451	0.39 365	0.36 403	0.16 197	0.24 270	0.17 224	0.12 150	0.19 167	0.14 204	0.07 127	0.07 370	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.06 144

AIO-test1	0.19 296	0.14 392	0.41 388	0.27 560	0.15 433	0.21 265	0.16 199	0.39 365	0.36 403	0.17 216	0.26 289	0.18 237	0.13 196	0.28 340	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.06 101	0.09 382

FACV-RUCA	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.23 404	0.23 594	0.26 377	0.19 340	0.39 365	0.34 374	0.25 293	0.32 350	0.21 275	0.24 407	0.24 258	0.19 347	0.10 435	0.07 370	0.15 577	0.08 307	0.16 555	0.13 518

GMStereo_Zeroshot	0.24 418	0.21 530	0.45 433	0.26 532	0.13 324	0.28 407	0.15 152	0.39 365	0.35 390	0.37 500	0.43 490	0.40 502	0.17 301	0.34 403	0.20 368	0.12 513	0.07 370	0.13 535	0.07 225	0.16 555	0.09 382

CASS	0.21 334	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.11 176	0.28 407	0.19 340	0.39 365	0.30 328	0.32 426	0.34 383	0.25 331	0.24 407	0.25 288	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.11 462	0.11 476
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 418	0.16 454	0.48 459	0.21 278	0.13 324	0.29 429	0.29 558	0.39 365	0.39 438	0.27 313	0.35 394	0.39 487	0.31 521	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

PFNet	0.23 387	0.10 140	0.57 512	0.24 458	0.14 372	0.22 293	0.19 340	0.39 365	0.33 364	0.35 476	0.32 350	0.27 363	0.19 342	0.64 549	0.22 415	0.09 383	0.05 39	0.09 342	0.07 225	0.08 264	0.07 240

ACVNet	0.23 387	0.13 345	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.27 387	0.23 477	0.39 365	0.44 499	0.28 325	0.41 460	0.38 475	0.26 439	0.27 326	0.32 515	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.07 240

CFNet-ft	0.24 418	0.15 427	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

CCAANet	0.21 334	0.09 84	0.34 283	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.19 340	0.39 365	0.27 279	0.24 283	0.47 530	0.30 406	0.25 428	0.36 417	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.07 183	0.08 318

CFNet_RVC	0.24 418	0.15 427	0.35 293	0.18 94	0.15 433	0.30 448	0.21 424	0.39 365	0.36 403	0.28 325	0.40 452	0.43 522	0.25 428	0.47 456	0.24 447	0.12 513	0.07 370	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.09 382

rvit_stereo_0075_2	0.24 418	0.17 473	0.50 476	0.26 532	0.22 581	0.22 293	0.15 152	0.40 377	0.35 390	0.27 313	0.37 413	0.29 390	0.20 351	0.28 340	0.19 347	0.17 599	0.12 565	0.19 610	0.12 532	0.13 515	0.13 518

GCST	0.47 608	0.60 657	0.57 512	1.04 683	0.48 655	0.38 535	0.11 20	0.40 377	0.32 350	0.41 549	0.34 383	0.29 390	0.17 301	0.46 452	0.19 347	0.69 671	0.42 666	0.79 676	0.62 679	0.62 665	0.46 662

MyStereo06	0.20 313	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.40 377	0.21 183	0.30 386	0.24 270	0.31 416	0.18 327	0.22 232	0.18 314	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

CBFPSM	0.27 471	0.16 454	0.67 554	0.20 224	0.14 372	0.38 535	0.25 516	0.40 377	0.36 403	0.33 439	0.36 404	0.56 594	0.38 561	0.32 389	0.38 540	0.08 288	0.08 458	0.07 154	0.08 307	0.09 346	0.11 476

TestStereo1	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

RAFT+CT+SA	0.21 334	0.18 487	0.33 272	0.25 498	0.18 511	0.23 315	0.29 558	0.40 377	0.36 403	0.24 283	0.38 428	0.18 237	0.16 271	0.32 389	0.16 262	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.12 532	0.09 346	0.09 382

test_5	0.23 387	0.19 503	0.38 341	0.26 532	0.18 511	0.25 354	0.29 558	0.40 377	0.37 414	0.29 354	0.40 452	0.25 331	0.22 375	0.34 403	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.10 439

SA-5K	0.21 334	0.16 454	0.32 254	0.26 532	0.13 324	0.26 377	0.27 535	0.40 377	0.36 403	0.29 354	0.39 441	0.22 286	0.21 359	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.07 240

TransformOpticalFlow	0.24 418	0.13 345	0.56 509	0.23 404	0.11 176	0.21 265	0.19 340	0.40 377	0.32 350	0.30 386	0.43 490	0.36 461	0.31 521	0.61 533	0.20 368	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.07 240

IRAFT_RVC	0.22 370	0.12 278	0.39 357	0.26 532	0.11 176	0.18 157	0.24 499	0.40 377	0.37 414	0.31 404	0.30 326	0.29 390	0.24 407	0.55 494	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.08 264	0.07 240

XX-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.83 598	0.26 532	0.17 489	0.23 315	0.13 70	0.40 377	0.18 115	0.20 245	0.41 460	0.31 416	0.10 78	0.32 389	0.12 112	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.07 183	0.05 34

DN-CSS_ROB	0.22 370	0.25 562	0.47 449	0.24 458	0.14 372	0.25 354	0.12 32	0.40 377	0.33 364	0.29 354	0.42 477	0.22 286	0.20 351	0.33 396	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.07 240

DDVS	0.25 446	0.15 427	0.39 357	0.24 458	0.17 489	0.34 501	0.21 424	0.41 389	0.30 328	0.33 439	0.41 460	0.48 555	0.21 359	0.52 479	0.27 477	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.14 540

test_sample1	0.20 313	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.12 244	0.28 407	0.19 340	0.41 389	0.25 256	0.26 305	0.31 341	0.29 390	0.26 439	0.44 446	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

ACVNet-DCA	0.18 253	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.28 340	0.11 42	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

1test111	0.19 296	0.14 392	0.38 341	0.23 404	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.17 216	0.19 201	0.13 139	0.18 327	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.05 39	0.08 249	0.06 151	0.09 346	0.09 382

mmm	0.21 334	0.12 278	0.31 246	0.22 347	0.12 244	0.28 407	0.21 424	0.41 389	0.27 279	0.29 354	0.38 428	0.29 390	0.24 407	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.10 414	0.09 382

anonymousdsp2	0.17 229	0.10 140	0.28 207	0.20 224	0.11 176	0.25 354	0.17 246	0.41 389	0.31 341	0.23 269	0.23 256	0.22 286	0.15 251	0.25 288	0.15 235	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.05 67	0.08 264	0.07 240

fast-acv-ft	0.31 517	0.20 516	0.81 591	0.24 458	0.18 511	0.46 580	0.27 535	0.41 389	0.49 552	0.39 530	0.55 570	0.49 561	0.35 544	0.37 421	0.38 540	0.11 474	0.11 547	0.11 476	0.12 532	0.12 499	0.09 382

qqq	0.20 313	0.12 278	0.31 246	0.20 224	0.11 176	0.23 315	0.19 340	0.41 389	0.27 279	0.24 283	0.28 301	0.28 379	0.24 407	0.34 403	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.09 346	0.09 382

x	0.19 296	0.11 220	0.29 221	0.20 224	0.11 176	0.26 377	0.18 293	0.41 389	0.29 315	0.25 293	0.29 313	0.28 379	0.24 407	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.08 318

IPLGR	0.21 334	0.13 345	0.61 528	0.21 278	0.11 176	0.25 354	0.18 293	0.41 389	0.37 414	0.28 325	0.27 295	0.21 275	0.19 342	0.37 421	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

AACVNet	0.26 463	0.16 454	0.37 322	0.22 347	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.41 389	0.31 341	0.38 515	0.42 477	0.43 522	0.28 475	0.73 581	0.25 457	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.09 410	0.13 515	0.11 476

111	0.20 313	0.17 473	0.40 365	0.18 94	0.09 54	0.24 336	0.17 246	0.41 389	0.45 511	0.23 269	0.29 313	0.29 390	0.21 359	0.24 258	0.18 314	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.07 183	0.08 318

EDNetEfficient	0.63 639	0.37 624	2.40 680	0.26 532	0.25 610	0.38 535	0.49 648	0.41 389	1.06 665	1.38 674	0.87 640	0.62 613	0.95 662	0.65 556	1.65 675	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.11 493	0.19 594	0.17 574

FENet	0.21 334	0.11 220	0.45 433	0.21 278	0.12 244	0.26 377	0.17 246	0.41 389	0.35 390	0.30 386	0.31 341	0.29 390	0.23 389	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

Selective-IGEV-i16pc	0.33 535	0.10 140	1.71 671	0.21 278	0.14 372	0.74 640	0.31 574	0.42 403	0.41 468	0.21 256	0.32 350	0.26 353	0.14 232	0.71 573	0.19 347	0.14 557	0.10 523	0.08 249	0.09 410	0.11 462	0.11 476

NLCSM	0.19 296	0.12 278	0.18 80	0.24 458	0.19 538	0.24 336	0.21 424	0.42 403	0.40 456	0.19 241	0.18 191	0.14 171	0.16 271	0.47 456	0.19 347	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.07 240

AIO-test2	0.20 313	0.20 516	0.36 313	0.26 532	0.15 433	0.22 293	0.16 199	0.42 403	0.42 476	0.16 197	0.29 313	0.15 192	0.11 116	0.26 306	0.13 167	0.18 610	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.07 183	0.07 240

CAS++	0.16 211	0.12 278	0.27 189	0.18 94	0.12 244	0.17 129	0.15 152	0.42 403	0.24 242	0.19 241	0.18 191	0.13 139	0.10 78	0.21 212	0.12 112	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.08 307	0.10 414	0.09 382
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 229	0.08 38	0.31 246	0.19 150	0.10 122	0.29 429	0.16 199	0.42 403	0.30 328	0.24 283	0.27 295	0.27 363	0.16 271	0.21 212	0.12 112	0.08 288	0.05 39	0.06 46	0.05 67	0.07 183	0.06 144

IER	0.23 387	0.12 278	0.39 357	0.20 224	0.14 372	0.31 464	0.19 340	0.42 403	0.36 403	0.33 439	0.40 452	0.32 426	0.33 531	0.29 359	0.22 415	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.08 318

IPLG	0.21 334	0.15 427	0.53 496	0.21 278	0.12 244	0.28 407	0.17 246	0.42 403	0.30 328	0.33 439	0.32 350	0.15 192	0.17 301	0.50 468	0.21 395	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

cf-r	0.24 418	0.15 427	0.44 421	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.22 451	0.42 403	0.40 456	0.30 386	0.42 477	0.42 518	0.26 439	0.43 442	0.25 457	0.11 474	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.08 318

DMCA-RVC	0.27 471	0.21 530	0.61 528	0.28 582	0.17 489	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.35 390	0.40 540	0.37 413	0.39 487	0.36 548	0.43 442	0.30 502	0.13 532	0.10 523	0.15 577	0.11 493	0.13 515	0.10 439

DIP-Stereo	0.18 253	0.12 278	0.33 272	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.12 32	0.42 403	0.25 256	0.27 313	0.32 350	0.21 275	0.17 301	0.25 288	0.20 368	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.07 183	0.08 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144

RAFT-Stereo	0.18 253	0.09 84	0.32 254	0.22 347	0.12 244	0.22 293	0.19 340	0.42 403	0.19 134	0.31 404	0.45 513	0.20 263	0.14 232	0.18 142	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.06 101	0.06 144
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.20 313	0.17 473	0.43 411	0.19 150	0.08 23	0.27 387	0.14 104	0.42 403	0.30 328	0.29 354	0.32 350	0.27 363	0.21 359	0.28 340	0.25 457	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.06 144
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
iResNet	0.24 418	0.18 487	0.61 528	0.25 498	0.11 176	0.29 429	0.21 424	0.42 403	0.43 484	0.33 439	0.43 490	0.27 363	0.22 375	0.34 403	0.26 471	0.07 127	0.05 39	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

IGEV_i1	0.21 334	0.11 220	0.43 411	0.22 347	0.11 176	0.31 464	0.19 340	0.43 417	0.30 328	0.29 354	0.30 326	0.31 416	0.20 351	0.33 396	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.08 318

Select-FE	0.23 387	0.14 392	0.78 578	0.22 347	0.18 511	0.22 293	0.13 70	0.43 417	0.26 268	0.28 325	0.33 373	0.39 487	0.29 490	0.27 326	0.19 347	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.13 560	0.08 264	0.12 500

z-ln-s-r	0.32 526	0.21 530	0.82 595	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.26 529	0.43 417	0.50 560	0.32 426	0.60 591	0.39 487	0.29 490	0.73 581	0.66 621	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.08 318

test_sample2	0.21 334	0.10 140	0.28 207	0.19 150	0.11 176	0.27 387	0.21 424	0.43 417	0.29 315	0.26 305	0.31 341	0.30 406	0.24 407	0.45 449	0.18 314	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.09 346	0.09 382

Anonymous3	0.23 387	0.18 487	0.63 539	0.27 560	0.18 511	0.41 554	0.23 477	0.43 417	0.35 390	0.23 269	0.27 295	0.20 263	0.18 327	0.27 326	0.18 314	0.12 513	0.11 547	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.12 500

HCRNet	0.24 418	0.25 562	0.33 272	0.34 617	0.16 465	0.27 387	0.18 293	0.43 417	0.35 390	0.30 386	0.35 394	0.32 426	0.22 375	0.44 446	0.20 368	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.10 414	0.09 382

ARAFT	0.24 418	0.21 530	0.78 578	0.22 347	0.12 244	0.29 429	0.24 499	0.43 417	0.32 350	0.33 439	0.28 301	0.28 379	0.19 342	0.49 464	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.12 514	0.11 493	0.09 346	0.06 144

DMCA	0.22 370	0.14 392	0.36 313	0.22 347	0.14 372	0.27 387	0.20 393	0.43 417	0.38 428	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.24 407	0.24 258	0.28 482	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.11 476

rvit_105_1	0.27 471	0.19 503	0.46 441	0.27 560	0.19 538	0.30 448	0.35 600	0.44 425	0.51 564	0.31 404	0.31 341	0.31 416	0.26 439	0.35 412	0.25 457	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.11 462	0.10 439

UGAM-zero	0.23 387	0.10 140	0.54 499	0.19 150	0.13 324	0.21 265	0.14 104	0.44 425	0.22 200	0.28 325	0.28 301	0.51 573	0.33 531	0.65 556	0.14 204	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.06 101	0.07 240

gwcnet-sp	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

scenet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

ssnet	0.24 418	0.13 345	0.63 539	0.22 347	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.44 425	0.39 438	0.35 476	0.34 383	0.27 363	0.27 458	0.35 412	0.25 457	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.09 382

PSMNet-ADL	0.25 446	0.15 427	0.32 254	0.26 532	0.14 372	0.31 464	0.22 451	0.44 425	0.36 403	0.27 313	0.33 373	0.41 509	0.28 475	0.61 533	0.29 494	0.11 474	0.09 493	0.09 342	0.11 493	0.10 414	0.10 439

CFNet_pseudo	0.23 387	0.13 345	0.47 449	0.19 150	0.13 324	0.26 377	0.16 199	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

hitnet-ft	0.29 503	0.17 473	0.40 365	0.19 150	0.14 372	0.39 544	0.23 477	0.44 425	0.41 468	0.36 492	0.46 523	0.53 584	0.34 540	0.76 595	0.32 515	0.14 557	0.10 523	0.13 535	0.10 454	0.15 547	0.13 518

GwcNet-RSSM	0.26 463	0.17 473	0.46 441	0.21 278	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.44 425	0.42 476	0.31 404	0.45 513	0.40 502	0.26 439	0.55 494	0.28 482	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

ccs_rob	0.23 387	0.13 345	0.47 449	0.20 224	0.13 324	0.26 377	0.17 246	0.44 425	0.44 499	0.29 354	0.37 413	0.38 475	0.23 389	0.29 359	0.21 395	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.08 307	0.11 462	0.09 382

ISRNet	0.27 471	0.13 345	0.45 433	0.26 532	0.19 538	0.24 336	0.14 104	0.45 435	0.43 484	0.39 530	0.48 537	0.42 518	0.27 458	0.32 389	0.29 494	0.20 619	0.12 565	0.17 594	0.16 595	0.16 555	0.20 607

DispNO	0.27 471	0.18 487	0.62 536	0.23 404	0.17 489	0.25 354	0.22 451	0.45 435	0.41 468	0.32 426	0.39 441	0.38 475	0.27 458	0.77 601	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.08 264	0.08 318

iinet-f	0.30 510	0.18 487	1.03 633	0.20 224	0.15 433	0.44 572	0.22 451	0.45 435	0.37 414	0.35 476	0.44 501	0.41 509	0.34 540	0.34 403	0.40 556	0.10 435	0.09 493	0.08 249	0.08 307	0.13 515	0.11 476

SA	0.22 370	0.16 454	0.36 313	0.23 404	0.13 324	0.24 336	0.23 477	0.45 435	0.40 456	0.27 313	0.44 501	0.23 307	0.23 389	0.33 396	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

DAS	0.27 471	0.12 278	0.42 398	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.75 590	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

SepStereo	0.26 463	0.12 278	0.42 398	0.24 458	0.18 511	0.29 429	0.24 499	0.45 435	0.45 511	0.41 549	0.44 501	0.34 442	0.29 490	0.64 549	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.09 346	0.09 382

MIPNet	0.21 334	0.15 427	0.52 492	0.21 278	0.12 244	0.27 387	0.20 393	0.45 435	0.37 414	0.30 386	0.23 256	0.19 253	0.24 407	0.27 326	0.19 347	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

ICVP	0.23 387	0.13 345	0.44 421	0.26 532	0.14 372	0.29 429	0.25 516	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.43 490	0.35 456	0.25 428	0.26 306	0.23 436	0.12 513	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.10 439
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MMNet	0.27 471	0.14 392	0.49 465	0.24 458	0.17 489	0.47 586	0.22 451	0.45 435	0.51 564	0.39 530	0.41 460	0.36 461	0.33 531	0.39 428	0.34 527	0.08 288	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.08 318

acv_ft	0.25 446	0.13 345	0.40 365	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.21 424	0.45 435	0.44 499	0.38 515	0.41 460	0.38 475	0.27 458	0.27 326	0.35 531	0.08 288	0.07 370	0.08 249	0.07 225	0.11 462	0.07 240

GANet-RSSM	0.24 418	0.14 392	0.36 313	0.21 278	0.14 372	0.27 387	0.21 424	0.45 435	0.33 364	0.29 354	0.39 441	0.39 487	0.28 475	0.58 516	0.23 436	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.09 382

Selective-IGEV-i1	0.21 334	0.10 140	0.31 246	0.23 404	0.13 324	0.31 464	0.22 451	0.46 446	0.42 476	0.27 313	0.32 350	0.33 433	0.17 301	0.25 288	0.19 347	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.09 382

G2L-Stereo	0.25 446	0.16 454	0.47 449	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.18 293	0.46 446	0.35 390	0.33 439	0.37 413	0.40 502	0.22 375	0.60 526	0.30 502	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.09 346	0.09 382

PCWNet_CMD	0.23 387	0.13 345	0.48 459	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.10 420	0.08 307	0.11 462	0.09 382

GANet-ADL	0.21 334	0.12 278	0.45 433	0.23 404	0.14 372	0.29 429	0.19 340	0.46 446	0.35 390	0.25 293	0.32 350	0.32 426	0.19 342	0.24 258	0.20 368	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

EAI-Stereo	0.21 334	0.10 140	0.33 272	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.46 638	0.46 446	0.20 163	0.25 293	0.50 542	0.17 224	0.16 271	0.24 258	0.23 436	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.10 454	0.06 101	0.07 240

ac_64	0.27 471	0.13 345	0.41 388	0.24 458	0.17 489	0.36 521	0.22 451	0.46 446	0.33 364	0.35 476	0.36 404	0.52 579	0.30 504	0.62 541	0.32 515	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

BEATNet_4x	0.22 370	0.18 487	0.47 449	0.22 347	0.10 122	0.28 407	0.14 104	0.46 446	0.32 350	0.31 404	0.34 383	0.31 416	0.25 428	0.31 382	0.29 494	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.06 151	0.10 414	0.08 318

MSMDNet	0.23 387	0.13 345	0.48 459	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.16 199	0.46 446	0.46 529	0.29 354	0.36 404	0.37 467	0.24 407	0.28 340	0.20 368	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.09 382

UCFNet_RVC	0.24 418	0.16 454	0.34 283	0.18 94	0.15 433	0.33 488	0.16 199	0.46 446	0.35 390	0.29 354	0.35 394	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.22 415	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.14 574	0.13 515	0.12 500

NLSM1	0.17 229	0.10 140	0.17 67	0.21 278	0.18 511	0.25 354	0.17 246	0.47 455	0.40 456	0.16 197	0.21 233	0.13 139	0.15 251	0.21 212	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.06 144

G2L-ROB	0.23 387	0.15 427	0.41 388	0.19 150	0.12 244	0.27 387	0.21 424	0.47 455	0.33 364	0.34 459	0.31 341	0.41 509	0.22 375	0.49 464	0.26 471	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.09 346	0.10 439

coex-ft	3.44 692	0.73 666	48.55 726	0.24 458	0.19 538	0.50 601	0.43 631	0.47 455	2.40 687	7.03 703	1.20 656	0.97 653	2.23 689	0.73 581	1.92 684	0.12 513	0.15 602	0.14 562	0.12 532	0.21 606	0.43 658

Sa-1000	0.22 370	0.15 427	0.35 293	0.23 404	0.13 324	0.28 407	0.23 477	0.47 455	0.39 438	0.30 386	0.50 542	0.26 353	0.19 342	0.33 396	0.16 262	0.07 127	0.06 236	0.10 420	0.11 493	0.08 264	0.06 144

STrans-v2	0.24 418	0.13 345	0.54 499	0.21 278	0.12 244	0.23 315	0.21 424	0.47 455	0.28 296	0.31 404	0.42 477	0.36 461	0.35 544	0.62 541	0.23 436	0.07 127	0.05 39	0.08 249	0.07 225	0.06 101	0.06 144

EDNetEfficientorigin	7.51 700	0.52 652	140.47 728	0.25 498	0.17 489	0.42 561	0.29 558	0.47 455	1.03 662	1.28 670	1.02 649	0.83 644	0.84 657	0.75 590	0.99 647	0.10 435	0.09 493	0.12 514	0.10 454	0.21 606	0.22 621

DSFCA	0.27 471	0.13 345	0.36 313	0.20 224	0.17 489	0.38 535	0.31 574	0.47 455	0.43 484	0.43 565	0.37 413	0.39 487	0.29 490	0.52 479	0.32 515	0.12 513	0.10 523	0.10 420	0.11 493	0.11 462	0.10 439

FADNet-RVC-Resample	0.29 503	0.25 562	0.93 619	0.26 532	0.16 465	0.32 476	0.21 424	0.47 455	0.39 438	0.35 476	0.38 428	0.33 433	0.27 458	0.53 486	0.24 447	0.10 435	0.10 523	0.14 562	0.13 560	0.13 515	0.16 561

STTStereo	0.28 492	0.20 516	0.61 528	0.25 498	0.17 489	0.29 429	0.24 499	0.47 455	0.39 438	0.39 530	0.41 460	0.44 533	0.28 475	0.40 435	0.28 482	0.13 532	0.12 565	0.13 535	0.16 595	0.12 499	0.11 476

SuperB	0.49 614	0.28 583	2.23 676	0.23 404	0.15 433	0.41 554	0.32 583	0.47 455	0.82 642	0.43 565	0.50 542	0.33 433	0.45 594	0.68 565	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.98 686	0.14 540

G-Net	0.46 605	0.25 562	0.86 607	0.34 617	0.28 621	0.90 656	0.35 600	0.47 455	0.45 511	0.68 634	1.22 657	0.64 623	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.16 588	0.14 587	0.17 594	0.13 560	0.22 613	0.19 595

AANet_RVC	0.31 517	0.22 544	0.50 476	0.23 404	0.14 372	0.30 448	0.24 499	0.47 455	0.54 583	0.38 515	0.60 591	0.43 522	0.29 490	0.87 622	0.40 556	0.11 474	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

StereoDRNet-Refined	0.27 471	0.17 473	0.35 293	0.25 498	0.14 372	0.37 527	0.21 424	0.47 455	0.41 468	0.44 572	0.51 548	0.41 509	0.28 475	0.45 449	0.37 538	0.09 383	0.06 236	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.10 439
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Hybrid-DGEV-2	0.21 334	0.15 427	0.34 283	0.24 458	0.13 324	0.28 407	0.14 104	0.48 468	0.44 499	0.27 313	0.24 270	0.25 331	0.25 428	0.28 340	0.19 347	0.07 127	0.06 236	0.09 342	0.08 307	0.07 183	0.07 240

DStereoRT	0.35 549	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.42 561	0.19 340	0.48 468	0.39 438	0.30 386	0.39 441	0.24 321	0.39 567	0.64 549	0.30 502	0.08 288	0.07 370	1.54 694	0.41 661	0.08 264	0.11 476

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 446	0.14 392	0.95 622	0.21 278	0.27 616	0.20 234	0.19 340	0.48 468	0.25 256	0.26 305	0.55 570	0.34 442	0.18 327	0.25 288	0.17 291	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.12 532	0.12 499	0.12 500

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 387	0.13 345	0.83 598	0.20 224	0.21 565	0.23 315	0.17 246	0.48 468	0.27 279	0.23 269	0.29 313	0.39 487	0.23 389	0.25 288	0.15 235	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.11 493	0.11 462	0.10 439

MyStereo05	0.23 387	0.12 278	0.57 512	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.48 468	0.52 573	0.31 404	0.23 256	0.25 331	0.22 375	0.30 375	0.21 395	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

UPFNet	0.25 446	0.12 278	0.38 341	0.24 458	0.19 538	0.37 527	0.28 551	0.48 468	0.38 428	0.34 459	0.37 413	0.37 467	0.28 475	0.39 428	0.33 522	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.08 318

PSMNet-RSSM	0.24 418	0.15 427	0.36 313	0.21 278	0.14 372	0.25 354	0.20 393	0.48 468	0.37 414	0.30 386	0.44 501	0.38 475	0.26 439	0.52 479	0.22 415	0.12 513	0.07 370	0.11 476	0.13 560	0.10 414	0.09 382

RASNet	0.28 492	0.14 392	0.44 421	0.22 347	0.18 511	0.32 476	0.19 340	0.48 468	0.38 428	0.29 354	0.43 490	0.47 548	0.37 557	0.79 605	0.36 537	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.09 410	0.07 183	0.07 240

DANet	0.35 549	0.23 553	0.60 525	0.36 628	0.22 581	0.39 544	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.52 606	0.50 542	0.59 604	0.41 576	0.76 595	0.49 587	0.13 532	0.11 547	0.14 562	0.12 532	0.17 572	0.15 552
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.28 492	0.16 454	0.34 283	0.27 560	0.16 465	0.38 535	0.25 516	0.48 468	0.43 484	0.46 580	0.46 523	0.51 573	0.33 531	0.53 486	0.33 522	0.10 435	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.10 414	0.09 382

G2L-Stereo_test	0.24 418	0.16 454	0.38 341	0.19 150	0.13 324	0.27 387	0.24 499	0.49 478	0.38 428	0.37 500	0.37 413	0.40 502	0.24 407	0.52 479	0.28 482	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.06 151	0.09 346	0.08 318

coex_refinement	0.26 463	0.16 454	0.36 313	0.23 404	0.15 433	0.31 464	0.20 393	0.49 478	0.42 476	0.35 476	0.42 477	0.45 538	0.27 458	0.55 494	0.33 522	0.10 435	0.06 236	0.07 154	0.07 225	0.10 414	0.10 439

MyStereo04	0.23 387	0.12 278	0.55 505	0.22 347	0.14 372	0.25 354	0.23 477	0.49 478	0.52 573	0.28 325	0.23 256	0.27 363	0.23 389	0.30 375	0.22 415	0.07 127	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.08 264	0.08 318

CFNet_ucs	0.24 418	0.13 345	0.50 476	0.20 224	0.15 433	0.28 407	0.17 246	0.49 478	0.45 511	0.32 426	0.42 477	0.39 487	0.22 375	0.31 382	0.21 395	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.09 410	0.12 499	0.11 476

raft_robust	0.22 370	0.17 473	0.30 231	0.22 347	0.12 244	0.23 315	0.22 451	0.49 478	0.48 543	0.32 426	0.32 350	0.26 353	0.23 389	0.53 486	0.15 235	0.07 127	0.06 236	0.08 249	0.10 454	0.08 264	0.06 144

GwcNet-ADL	0.22 370	0.14 392	0.58 517	0.24 458	0.13 324	0.22 293	0.23 477	0.49 478	0.40 456	0.27 313	0.29 313	0.30 406	0.20 351	0.26 306	0.23 436	0.09 383	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.09 346	0.09 382

GES	0.22 370	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.14 372	0.27 387	0.19 340	0.49 478	0.33 364	0.30 386	0.36 404	0.25 331	0.23 389	0.29 359	0.22 415	0.10 435	0.08 458	0.08 249	0.07 225	0.10 414	0.11 476

delet	0.27 471	0.14 392	0.40 365	0.23 404	0.19 538	0.41 554	0.29 558	0.49 478	0.48 543	0.33 439	0.41 460	0.37 467	0.30 504	0.48 459	0.34 527	0.09 383	0.09 493	0.11 476	0.12 532	0.08 264	0.08 318

FADNet_RVC	0.30 510	0.28 583	0.83 598	0.23 404	0.15 433	0.30 448	0.17 246	0.49 478	0.37 414	0.30 386	0.38 428	0.30 406	0.27 458	0.52 479	0.31 510	0.14 557	0.14 587	0.14 562	0.16 595	0.21 606	0.23 628

FADNet-RVC	0.31 517	0.35 616	0.78 578	0.25 498	0.20 557	0.33 488	0.20 393	0.49 478	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.41 509	0.29 490	0.63 547	0.31 510	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.15 583	0.19 594	0.19 595

w-ln-seven-2	0.36 554	0.29 591	1.06 635	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.30 569	0.50 488	0.54 583	0.45 576	0.55 570	0.45 538	0.41 576	0.62 541	0.49 587	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.11 476

TCMNet	0.33 535	0.23 553	0.72 571	0.29 585	0.30 630	0.40 550	0.28 551	0.50 488	0.47 534	0.37 500	0.45 513	0.40 502	0.29 490	0.60 526	0.39 548	0.14 557	0.13 577	0.15 577	0.14 574	0.17 572	0.15 552

test_sample5	0.24 418	0.13 345	0.42 398	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.32 426	0.41 460	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

test_sample3	0.23 387	0.12 278	0.43 411	0.19 150	0.12 244	0.32 476	0.20 393	0.50 488	0.34 374	0.31 404	0.33 373	0.29 390	0.22 375	0.53 486	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

DualNet	0.24 418	0.13 345	0.42 398	0.21 278	0.12 244	0.30 448	0.21 424	0.50 488	0.34 374	0.33 439	0.43 490	0.29 390	0.23 389	0.55 494	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

SDNR	0.42 588	0.21 530	0.82 595	0.21 278	0.18 511	1.27 672	0.17 246	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.81 631	0.38 475	0.27 458	1.19 658	0.38 540	0.23 624	0.24 646	0.17 594	0.13 560	0.17 572	0.20 607

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 510	0.20 516	0.70 566	0.21 278	0.17 489	0.46 580	0.27 535	0.50 488	0.49 552	0.42 559	0.55 570	0.43 522	0.30 504	0.46 452	0.38 540	0.09 383	0.06 236	0.07 154	0.06 151	0.11 462	0.10 439

CRFU-Net	0.28 492	0.14 392	0.45 433	0.25 498	0.15 433	0.45 578	0.23 477	0.50 488	0.30 328	0.43 565	0.41 460	0.48 555	0.46 600	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.08 307	0.10 414	0.10 439

CSP-Net	0.27 471	0.15 427	0.30 231	0.21 278	0.14 372	0.44 572	0.24 499	0.50 488	0.40 456	0.41 549	0.43 490	0.42 518	0.26 439	0.66 560	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.08 249	0.08 307	0.10 414	0.09 382

DDUNet	0.41 585	0.50 648	0.48 459	0.44 645	0.39 642	0.46 580	0.32 583	0.50 488	0.43 484	0.45 576	0.52 556	0.57 599	0.36 548	0.48 459	0.33 522	0.33 652	0.21 634	0.55 663	0.25 637	0.37 650	0.32 650

UNet	0.28 492	0.14 392	0.69 560	0.23 404	0.20 557	0.44 572	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.34 459	0.39 441	0.43 522	0.33 531	0.40 435	0.31 510	0.09 383	0.07 370	0.10 420	0.08 307	0.10 414	0.08 318

psmorigin	0.50 618	0.25 562	3.03 685	0.24 458	0.19 538	0.38 535	0.22 451	0.50 488	0.44 499	0.64 629	0.68 613	0.71 638	0.51 615	0.85 619	0.45 576	0.14 557	0.17 616	0.13 535	0.14 574	0.16 555	0.21 616

HGLStereo	0.27 471	0.14 392	0.46 441	0.24 458	0.21 565	0.33 488	0.23 477	0.50 488	0.42 476	0.35 476	0.48 537	0.41 509	0.33 531	0.45 449	0.33 522	0.11 474	0.10 523	0.09 342	0.09 410	0.10 414	0.12 500

RP	0.35 549	0.22 544	0.51 486	0.31 603	0.24 602	0.37 527	0.28 551	0.50 488	0.58 598	0.40 540	0.63 604	0.61 611	0.47 603	0.61 533	0.39 548	0.16 588	0.15 602	0.17 594	0.15 583	0.17 572	0.17 574

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 471	0.21 530	0.59 523	0.25 498	0.18 511	0.29 429	0.22 451	0.50 488	0.40 456	0.38 515	0.41 460	0.43 522	0.27 458	0.43 442	0.29 494	0.11 474	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.10 414	0.11 476
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.45 603	0.35 616	0.90 614	0.35 626	0.33 635	0.39 544	0.38 615	0.50 488	0.61 607	0.52 606	0.51 548	0.62 613	0.45 594	0.93 634	0.48 585	0.26 635	0.29 654	0.29 641	0.33 650	0.29 640	0.26 638

DISCO	0.32 526	0.13 345	0.51 486	0.25 498	0.16 465	0.48 592	0.25 516	0.50 488	0.57 595	0.37 500	0.45 513	0.62 613	0.36 548	0.64 549	0.49 587	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.12 499	0.11 476

WQFJA1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

NLMM	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.19 340	0.51 505	0.51 564	0.15 168	0.17 171	0.15 192	0.16 271	0.20 187	0.20 368	0.07 127	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

YMNet	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

YMNet_1	0.32 526	0.22 544	0.58 517	0.27 560	0.23 594	0.48 592	0.27 535	0.51 505	0.45 511	0.48 592	0.56 577	0.51 573	0.30 504	0.39 428	0.40 556	0.13 532	0.16 609	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

DualNet (step1)	0.28 492	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.23 624	0.09 493	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample9	0.42 588	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

test_sample7	0.25 446	0.15 427	0.35 293	0.20 224	0.14 372	0.28 407	0.21 424	0.51 505	0.38 428	0.37 500	0.34 383	0.37 467	0.30 504	0.39 428	0.23 436	0.14 557	0.09 493	0.13 535	0.12 532	0.13 515	0.12 500

test_sample6	0.25 446	0.13 345	0.41 388	0.21 278	0.11 176	0.30 448	0.22 451	0.51 505	0.35 390	0.33 439	0.43 490	0.30 406	0.24 407	0.57 509	0.22 415	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.10 454	0.11 462	0.10 439

test_sample4	0.24 418	0.13 345	0.43 411	0.20 224	0.12 244	0.32 476	0.21 424	0.51 505	0.34 374	0.31 404	0.37 413	0.28 379	0.23 389	0.53 486	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.10 420	0.09 410	0.11 462	0.10 439

SMFormer	0.25 446	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

tta	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.28 482	0.10 435	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.08 264	0.07 240

qqq1	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

fff1	0.24 418	0.12 278	0.40 365	0.19 150	0.10 122	0.27 387	0.19 340	0.51 505	0.45 511	0.34 459	0.41 460	0.31 416	0.26 439	0.58 516	0.16 262	0.10 435	0.07 370	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

SQANet	0.40 583	0.48 643	0.67 554	0.48 650	0.39 642	0.48 592	0.22 451	0.51 505	0.43 484	0.40 540	0.47 530	0.47 548	0.33 531	0.54 492	0.32 515	0.36 655	0.15 602	0.40 655	0.21 620	0.45 655	0.31 647

psmg	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.21 278	0.14 372	0.35 516	0.23 477	0.51 505	0.34 374	0.35 476	0.38 428	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.08 458	0.10 420	0.10 454	0.09 346	0.08 318

PA-Net	0.37 564	0.28 583	0.83 598	0.31 603	0.28 621	0.39 544	0.42 629	0.51 505	0.55 589	0.34 459	0.42 477	0.41 509	0.36 548	0.79 605	0.49 587	0.12 513	0.23 644	0.16 588	0.23 630	0.12 499	0.18 588
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.22 347	0.14 372	0.33 488	0.14 104	0.51 505	0.45 511	0.30 386	0.40 452	0.38 475	0.27 458	0.76 595	0.25 457	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.08 318

CBMV_ROB	0.33 535	0.18 487	0.53 496	0.21 278	0.14 372	0.33 488	0.20 393	0.51 505	0.45 511	0.51 600	0.55 570	0.45 538	0.42 585	0.71 573	0.32 515	0.18 610	0.19 627	0.23 624	0.21 620	0.14 533	0.15 552

pmcnn	0.50 618	0.20 516	0.78 578	0.24 458	0.26 614	0.39 544	0.30 569	0.51 505	0.50 560	0.54 614	1.23 658	2.52 687	0.37 557	0.77 601	0.95 645	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.05 67	0.10 414	0.08 318

AANet	0.49 614	0.42 636	1.56 665	0.22 347	0.19 538	0.39 544	0.25 516	0.52 524	0.92 655	0.92 652	0.93 643	0.84 645	0.67 641	0.59 522	0.59 606	0.15 572	0.11 547	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

iRaft-Stereo_20w	0.19 296	0.10 140	0.46 441	0.19 150	0.13 324	0.25 354	0.19 340	0.52 524	0.19 134	0.29 354	0.21 233	0.22 286	0.20 351	0.28 340	0.18 314	0.07 127	0.06 236	0.07 154	0.08 307	0.08 264	0.08 318

SACVNet	0.30 510	0.20 516	0.41 388	0.25 498	0.18 511	0.34 501	0.25 516	0.52 524	0.40 456	0.41 549	0.44 501	0.46 546	0.32 528	0.71 573	0.25 457	0.13 532	0.10 523	0.12 514	0.12 532	0.16 555	0.17 574

ADLNet2	0.30 510	0.17 473	0.72 571	0.23 404	0.17 489	0.36 521	0.24 499	0.52 524	0.51 564	0.32 426	0.38 428	0.45 538	0.30 504	0.69 567	0.35 531	0.10 435	0.08 458	0.09 342	0.09 410	0.12 499	0.10 439

TRStereo	0.19 296	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.19 538	0.19 192	0.16 199	0.52 524	0.28 296	0.20 245	0.19 201	0.21 275	0.13 196	0.24 258	0.13 167	0.09 383	0.06 236	0.09 342	0.11 493	0.06 101	0.06 144

RAFT + AFF	0.27 471	0.23 553	0.50 476	0.25 498	0.17 489	0.30 448	0.33 594	0.52 524	0.40 456	0.28 325	0.30 326	0.30 406	0.31 521	0.62 541	0.24 447	0.09 383	0.10 523	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.11 476

ADCRef	0.38 571	0.24 557	0.88 610	0.26 532	0.21 565	0.49 597	0.27 535	0.52 524	0.48 543	0.50 595	0.58 583	0.35 456	0.47 603	0.48 459	1.29 669	0.09 383	0.08 458	0.12 514	0.12 532	0.11 462	0.11 476

TDLM	0.30 510	0.21 530	0.38 341	0.28 582	0.15 433	0.33 488	0.32 583	0.52 524	0.47 534	0.38 515	0.43 490	0.39 487	0.29 490	0.91 631	0.28 482	0.14 557	0.08 458	0.13 535	0.11 493	0.12 499	0.10 439

CVANet_RVC	0.30 510	0.19 503	0.41 388	0.26 532	0.16 465	0.33 488	0.26 529	0.52 524	0.47 534	0.40 540	0.46 523	0.43 522	0.31 521	0.89 627	0.26 471	0.14 557	0.09 493	0.14 562	0.13 560	0.14 533	0.10 439

DeepPruner_ROB	0.26 463	0.19 503	0.44 421	0.21 278	0.16 465	0.30 448	0.21 424	0.52 524	0.32 350	0.35 476	0.38 428	0.39 487	0.26 439	0.42 440	0.24 447	0.15 572	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.14 533	0.13 518

iResNetv2_ROB	0.27 471	0.26 573	0.72 571	0.23 404	0.13 324	0.29 429	0.18 293	0.52 524	0.49 552	0.37 500	0.45 513	0.39 487	0.25 428	0.34 403	0.20 368	0.08 288	0.06 236	0.07 154	0.05 67	0.12 499	0.09 382

NOSS_ROB	0.31 517	0.20 516	0.35 293	0.24 458	0.16 465	0.32 476	0.19 340	0.52 524	0.48 543	0.33 439	0.36 404	0.42 518	0.28 475	0.93 634	0.24 447	0.19 616	0.20 632	0.24 626	0.22 628	0.17 572	0.17 574

RT-IGEV	0.25 446	0.10 140	0.48 459	0.22 347	0.14 372	0.31 464	0.28 551	0.53 536	0.39 438	0.36 492	0.41 460	0.44 533	0.30 504	0.28 340	0.27 477	0.09 383	0.07 370	0.08 249	0.09 410	0.09 346	0.10 439

WQFJX	0.18 253	0.10 140	0.17 67	0.22 347	0.18 511	0.25 354	0.18 293	0.53 536	0.45 511	0.17 216	0.16 153	0.14 171	0.16 271	0.23 242	0.18 314	0.07 127	0.08 458	0.07 154	0.06 151	0.08 264	0.07 240

CoDeX	0.23 387	0.12 278	0.46 441	0.21 278	0.14 372	0.29 429	0.21 424	0.53 536	0.41 468	0.29 354	0.35 394	0.29 390	0.22 375	0.48 459	0.19 347	0.09 383	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.07 240

ADLNet	0.28 492	0.15 427	0.42 398	0.23 404	0.19 538	0.34 501	0.23 477	0.53 536	0.43 484	0.42 559	0.41 460	0.44 533	0.27 458	0.55 494	0.35 531	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.12 500

FADNet	0.32 526	0.36 619	0.74 576	0.23 404	0.22 581	0.37 527	0.19 340	0.53 536	0.48 543	0.32 426	0.36 404	0.43 522	0.32 528	0.64 549	0.25 457	0.16 588	0.16 609	0.14 562	0.16 595	0.24 619	0.19 595

ADCPNet	0.48 611	0.29 591	1.60 667	0.27 560	0.23 594	0.70 638	0.38 615	0.53 536	0.51 564	0.51 600	0.59 586	0.67 629	0.56 622	0.60 526	1.14 657	0.15 572	0.18 622	0.14 562	0.23 630	0.19 594	0.19 595

HSM	0.28 492	0.16 454	0.35 293	0.20 224	0.15 433	0.33 488	0.19 340	0.53 536	0.37 414	0.36 492	0.38 428	0.67 629	0.31 521	0.89 627	0.23 436	0.08 288	0.06 236	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.08 318

NCCL2	0.35 549	0.26 573	0.49 465	0.36 628	0.22 581	0.41 554	0.41 626	0.53 536	0.42 476	0.47 588	0.46 523	0.61 611	0.39 567	0.55 494	0.37 538	0.16 588	0.13 577	0.21 617	0.21 620	0.16 555	0.16 561

CBMV	0.33 535	0.21 530	0.54 499	0.23 404	0.13 324	0.42 561	0.33 594	0.53 536	0.48 543	0.52 606	0.49 539	0.50 569	0.41 576	0.56 505	0.31 510	0.15 572	0.16 609	0.18 602	0.16 595	0.13 515	0.13 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.33 535	0.30 598	0.72 571	0.22 347	0.16 465	0.32 476	0.22 451	0.54 545	0.44 499	0.41 549	0.49 539	0.33 433	0.38 561	0.73 581	0.25 457	0.18 610	0.19 627	0.24 626	0.20 617	0.16 555	0.13 518

Wz-Net-LNSev	0.34 544	0.29 591	0.91 615	0.26 532	0.21 565	0.47 586	0.31 574	0.54 545	0.54 583	0.44 572	0.52 556	0.50 569	0.35 544	0.39 428	0.39 548	0.11 474	0.11 547	0.10 420	0.09 410	0.14 533	0.13 518

UDG	0.40 583	0.46 639	0.49 465	0.40 640	0.35 638	0.47 586	0.27 535	0.54 545	0.47 534	0.39 530	0.45 513	0.59 604	0.44 591	0.46 452	0.39 548	0.26 635	0.19 627	0.48 659	0.22 628	0.34 646	0.26 638

LMCR-Stereo	0.26 463	0.18 487	0.49 465	0.28 582	0.14 372	0.36 521	0.23 477	0.54 545	0.34 374	0.39 530	0.40 452	0.29 390	0.29 490	0.37 421	0.27 477	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.07 225	0.13 515	0.09 382

FINET	0.34 544	0.27 580	0.80 588	0.24 458	0.24 602	0.36 521	0.34 596	0.54 545	0.72 630	0.39 530	0.47 530	0.32 426	0.30 504	0.51 473	0.32 515	0.19 616	0.17 616	0.13 535	0.12 532	0.18 586	0.16 561

ADCL	0.47 608	0.22 544	1.00 628	0.27 560	0.19 538	0.74 640	0.64 661	0.54 545	0.69 625	0.56 617	0.71 618	0.55 590	0.60 629	0.60 526	1.43 671	0.11 474	0.09 493	0.13 535	0.13 560	0.14 533	0.14 540

AnyNet_C32	0.51 622	0.40 630	1.10 642	0.29 585	0.28 621	0.59 621	0.58 656	0.54 545	0.60 603	0.62 625	0.66 609	0.54 588	0.54 618	0.78 603	1.74 680	0.15 572	0.14 587	0.15 577	0.17 604	0.20 603	0.20 607

ADCP+	0.45 603	0.24 557	1.15 645	0.25 498	0.22 581	0.56 614	0.39 620	0.54 545	0.51 564	0.44 572	0.51 548	0.46 546	0.52 617	0.56 505	1.89 683	0.10 435	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.14 533	0.13 518

AdaStereo	0.24 418	0.16 454	0.37 322	0.24 458	0.12 244	0.32 476	0.17 246	0.54 545	0.42 476	0.33 439	0.38 428	0.35 456	0.21 359	0.30 375	0.22 415	0.14 557	0.06 236	0.13 535	0.08 307	0.11 462	0.08 318
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.
WCMA_ROB	0.51 622	0.21 530	0.65 548	0.25 498	0.21 565	0.58 618	0.32 583	0.54 545	0.55 589	0.95 657	1.40 664	1.28 665	0.81 654	0.73 581	0.62 613	0.18 610	0.15 602	0.15 577	0.15 583	0.19 594	0.19 595

DStereoO	0.46 605	0.32 610	0.51 486	0.36 628	0.29 629	0.38 535	0.45 635	0.55 555	0.60 603	0.47 588	0.49 539	0.48 555	0.73 648	0.59 522	0.69 624	0.81 679	0.18 622	0.38 652	0.19 615	0.46 656	0.20 607

test_sample8	0.49 614	0.19 503	0.50 476	0.18 94	0.16 465	0.34 501	0.20 393	0.55 555	0.34 374	0.62 625	0.38 428	1.15 660	0.67 641	0.66 560	0.91 642	0.23 624	1.82 696	0.28 637	0.24 632	0.18 586	0.16 561

mmx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

xxx	0.31 517	0.12 278	0.42 398	0.20 224	0.13 324	0.28 407	0.20 393	0.55 555	0.45 511	0.30 386	0.42 477	0.34 442	0.23 389	0.81 613	1.08 652	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.10 439

LL-Strereo	0.29 503	0.25 562	0.58 517	0.25 498	0.21 565	0.23 315	0.24 499	0.55 555	0.42 476	0.34 459	0.32 350	0.41 509	0.40 572	0.94 636	0.23 436	0.08 288	0.07 370	0.11 476	0.09 410	0.09 346	0.09 382

Wz-Net-MNSev	0.36 554	0.26 573	0.79 585	0.26 532	0.21 565	0.59 621	0.38 615	0.55 555	0.56 592	0.48 592	0.54 566	0.53 584	0.36 548	0.60 526	0.44 573	0.11 474	0.09 493	0.11 476	0.11 493	0.15 547	0.13 518

test_xeample	0.34 544	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.33 488	0.23 477	0.55 555	0.38 428	0.32 426	0.45 513	0.29 390	0.26 439	0.57 509	2.24 689	0.10 435	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

SFCPSM	0.22 370	0.10 140	0.51 486	0.21 278	0.14 372	0.34 501	0.22 451	0.55 555	0.39 438	0.29 354	0.32 350	0.23 307	0.21 359	0.27 326	0.19 347	0.09 383	0.07 370	0.09 342	0.09 410	0.09 346	0.08 318

psm_up	0.29 503	0.16 454	0.41 388	0.26 532	0.17 489	0.32 476	0.26 529	0.55 555	0.43 484	0.36 492	0.40 452	0.45 538	0.37 557	0.58 516	0.30 502	0.11 474	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.10 414	0.10 439

GwcNet	0.35 549	0.23 553	0.88 610	0.25 498	0.24 602	0.48 592	0.27 535	0.55 555	0.57 595	0.38 515	0.52 556	0.51 573	0.32 528	0.60 526	0.41 564	0.13 532	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.13 515	0.14 540

S-Stereo	0.38 571	0.20 516	1.05 634	0.27 560	0.22 581	0.38 535	0.32 583	0.55 555	0.66 617	0.39 530	0.59 586	0.49 561	0.41 576	0.75 590	0.40 556	0.12 513	0.15 602	0.13 535	0.13 560	0.16 555	0.21 616

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 554	0.36 619	0.53 496	0.34 617	0.19 538	0.51 602	0.24 499	0.55 555	0.38 428	0.41 549	0.47 530	0.47 548	0.27 458	0.73 581	0.30 502	0.36 655	0.19 627	0.27 629	0.17 604	0.26 629	0.23 628

iResNet_ROB	0.25 446	0.19 503	0.40 365	0.20 224	0.12 244	0.30 448	0.16 199	0.55 555	0.53 578	0.38 515	0.43 490	0.37 467	0.26 439	0.38 426	0.22 415	0.08 288	0.06 236	0.06 46	0.04 1	0.09 346	0.09 382

XPNet_ROB	0.33 535	0.20 516	0.43 411	0.27 560	0.18 511	0.37 527	0.31 574	0.55 555	0.50 560	0.51 600	0.53 563	0.58 602	0.37 557	0.63 547	0.45 576	0.17 599	0.12 565	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.14 540

MSMD_ROB	0.60 637	0.33 613	0.61 528	0.30 597	0.25 610	0.86 653	0.35 600	0.55 555	0.67 620	1.10 665	1.49 669	1.76 676	0.97 665	0.88 625	0.49 587	0.23 624	0.21 634	0.27 629	0.27 645	0.25 621	0.24 633

SGM-Forest	0.36 554	0.17 473	0.47 449	0.23 404	0.16 465	0.45 578	0.41 626	0.55 555	0.48 543	0.52 606	0.60 591	0.52 579	0.41 576	0.85 619	0.50 593	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.15 583	0.15 547	0.15 552
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.39 576	0.12 278	2.18 675	0.21 278	0.15 433	0.68 634	0.32 583	0.56 571	0.57 595	0.25 293	0.44 501	0.33 433	0.21 359	0.80 609	0.25 457	0.14 557	0.10 523	0.09 342	0.10 454	0.12 499	0.13 518

zh-mn7	0.46 605	0.45 638	1.48 662	0.25 498	0.19 538	0.44 572	0.29 558	0.56 571	0.82 642	0.65 631	0.96 645	0.49 561	0.38 561	0.88 625	0.63 616	0.12 513	0.10 523	0.11 476	0.11 493	0.13 515	0.14 540

z-mn7	0.44 600	0.40 630	1.09 638	0.25 498	0.18 511	0.61 625	0.34 596	0.56 571	0.93 658	0.43 565	0.96 645	0.53 584	0.39 567	0.94 636	0.59 606	0.10 435	0.09 493	0.10 420	0.10 454	0.14 533	0.13 518

ITSA-stereo	0.25 446	0.15 427	0.33 272	0.23 404	0.11 176	0.27 387	0.18 293	0.56 571	0.59 599	0.31 404	0.32 350	0.33 433	0.28 475	0.49 464	0.30 502	0.11 474	0.08 458	0.11 476	0.10 454	0.11 462	0.13 518

BUS	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.43 570	0.17 246	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.32 426	0.20 351	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

BSDual-CNN	0.23 387	0.12 278	0.28 207	0.25 498	0.14 372	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.34 374	0.34 459	0.35 394	0.38 475	0.24 407	0.26 306	0.21 395	0.10 435	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

hknet	0.25 446	0.14 392	0.40 365	0.25 498	0.15 433	0.35 516	0.21 424	0.56 571	0.37 414	0.34 459	0.35 394	0.43 522	0.27 458	0.37 421	0.21 395	0.09 383	0.07 370	0.11 476	0.10 454	0.09 346	0.09 382

GEStereo_RVC	0.27 471	0.20 516	0.44 421	0.27 560	0.16 465	0.33 488	0.25 516	0.56 571	0.54 583	0.34 459	0.38 428	0.34 442	0.25 428	0.51 473	0.28 482	0.12 513	0.08 458	0.09 342	0.08 307	0.11 462	0.11 476

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 622	0.50 648	0.86 607	0.39 638	0.24 602	0.84 651	0.55 653	0.56 571	0.62 609	0.60 622	0.68 613	0.62 613	0.42 585	1.13 656	0.43 568	0.23 624	0.27 650	0.27 629	0.35 652	0.25 621	0.29 643

edge stereo	0.39 576	0.22 544	0.81 591	0.27 560	0.22 581	0.37 527	0.24 499	0.56 571	0.54 583	0.53 612	0.60 591	0.71 638	0.50 612	0.78 603	0.40 556	0.16 588	0.14 587	0.19 610	0.14 574	0.16 555	0.17 574

zh-sn7	0.48 611	0.51 650	1.43 661	0.29 585	0.20 557	0.47 586	0.39 620	0.57 581	0.62 609	0.52 606	0.81 631	0.52 579	0.56 622	1.05 650	0.87 639	0.12 513	0.13 577	0.13 535	0.13 560	0.17 572	0.16 561

PSMNet-RUCA	0.37 564	0.41 634	0.66 553	0.46 648	0.41 645	0.34 501	0.25 516	0.57 581	0.45 511	0.39 530	0.52 556	0.43 522	0.33 531	0.41 437	0.29 494	0.25 634	0.14 587	0.33 649	0.21 620	0.31 642	0.22 621

ssnet_v2	0.28 492	0.16 454	0.44 421	0.22 347	0.15 433	0.40 550	0.30 569	0.57 581	0.46 529	0.38 515	0.36 404	0.47 548	0.29 490	0.38 426	0.39 548	0.13 532	0.11 547	0.11 476	0.11 493	0.11 462	0.11 476

222	0.41 585	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.36 521	0.20 393	0.57 581	0.39 438	0.35 476	0.44 501	0.30 406	0.27 458	0.55 494	3.56 694	0.11 474	0.07 370	0.08 249	0.08 307	0.09 346	0.09 382

RGC	0.39 576	0.32 610	0.64 547	0.34 617	0.27 616	0.40 550	0.29 558	0.57 581	0.53 578	0.45 576	0.64 606	0.62 613	0.45 594	0.72 579	0.39 548	0.15 572	0.15 602	0.21 617	0.20 617	0.18 586	0.19 595

ADCMid	0.49 614	0.34 614	1.13 643	0.26 532	0.21 565	0.51 602	0.37 609	0.57 581	0.54 583	0.75 642	0.66 609	0.62 613	0.64 640	0.64 549	1.68 676	0.13 532	0.12 565	0.17 594	0.17 604	0.20 603	0.17 574

GANet	0.36 554	0.22 544	0.49 465	0.29 585	0.17 489	0.41 554	0.38 615	0.57 581	0.45 511	0.46 580	0.75 624	0.55 590	0.40 572	0.94 636	0.41 564	0.13 532	0.13 577	0.13 535	0.11 493	0.14 533	0.11 476

PS-NSSS	0.32 526	0.30 598	0.46 441	0.23 404	0.17 489	0.33 488	0.24 499	0.57 581	0.41 468	0.37 500	0.52 556	0.35 456	0.30 504	0.80 609	0.30 502	0.17 599	0.14 587	0.21 617	0.15 583	0.15 547	0.13 518

ETE_ROB	0.34 544	0.26 573	0.45 433	0.29 585	0.18 511	0.40 550	0.37 609	0.57 581	0.47 534	0.50 595	0.50 542	0.62 613	0.36 548	0.55 494	0.38 540	0.13 532	0.10 523	0.14 562	0.12 532	0.16 555	0.16 561

WQFJX1	0.18 253	0.10 140	0.16 46	0.23 404	0.17 489	0.24 336	0.19 340	0.58 590	0.52 573	0.16 197	0.16 153	0.14 171	0.15 251	0.26 306	0.17 291	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.08 264	0.06 144

xxxx	0.34 544	0.10 140	0.29 221	0.19 150	0.11 176	0.37 527	0.20 393	0.58 590	0.38 428	0.29 354	0.42 477	0.38 475	0.24 407	0.46 452	2.20 687	0.11 474	0.07 370	0.09 342	0.08 307	0.09 346	0.09 382

NVstereo2D	0.31 517	0.16 454	0.54 499	0.24 458	0.22 581	0.42 561	0.28 551	0.58 590	0.56 592	0.28 325	0.38 428	0.40 502	0.30 504	0.71 573	0.28 482	0.13 532	0.08 458	0.13 535	0.10 454	0.19 594	0.16 561

NaN_ROB	0.41 585	0.28 583	0.62 536	0.30 597	0.19 538	0.51 602	0.47 642	0.58 590	0.59 599	0.56 617	0.47 530	0.49 561	0.41 576	1.21 661	0.64 618	0.12 513	0.18 622	0.12 514	0.13 560	0.11 462	0.14 540

PWC_ROB	0.38 571	0.29 591	0.69 560	0.25 498	0.20 557	0.38 535	0.19 340	0.58 590	0.67 620	0.57 619	0.85 636	0.51 573	0.40 572	0.71 573	0.52 596	0.13 532	0.09 493	0.14 562	0.10 454	0.17 572	0.14 540

PWCDC_ROB	0.38 571	0.30 598	0.60 525	0.33 615	0.20 557	0.42 561	0.19 340	0.58 590	0.89 651	0.42 559	1.26 659	0.36 461	0.34 540	0.50 468	0.38 540	0.18 610	0.11 547	0.11 476	0.09 410	0.19 594	0.13 518

NLMM1	0.19 296	0.12 278	0.16 46	0.23 404	0.18 511	0.24 336	0.20 393	0.59 596	0.65 615	0.18 234	0.17 171	0.13 139	0.14 232	0.25 288	0.18 314	0.08 288	0.09 493	0.08 249	0.07 225	0.07 183	0.06 144

1111x	0.32 526	0.11 220	0.40 365	0.22 347	0.11 176	0.32 476	0.26 529	0.59 596	0.43 484	0.31 404	0.41 460	0.39 487	0.28 475	0.76 595	1.37 670	0.09 383	0.08 458	0.09 342	0.10 454	0.09 346	0.08 318

pcwnet_v2	0.32 526	0.15 427	1.26 653	0.23 404	0.18 511	0.32 476	0.18 293	0.59 596	0.60 603	0.36 492	0.45 513	0.35 456	0.29 490	0.36 417	0.25 457	0.14 557	0.11 547	0.12 514	0.11 493	0.14 533	0.15 552

DGSMNet	0.61 638	0.29 591	0.91 615	0.51 655	0.70 671	0.62 627	1.38 693	0.59 596	0.55 589	0.37 500	0.61 598	0.52 579	0.33 531	0.65 556	0.43 568	0.53 661	0.60 682	0.67 668	0.61 678	0.63 666	0.61 677

stereogan	0.37 564	0.17 473	0.65 548	0.27 560	0.22 581	0.62 627	0.26 529	0.59 596	0.63 613	0.43 565	0.60 591	0.67 629	0.42 585	0.68 565	0.35 531	0.13 532	0.14 587	0.14 562	0.12 532	0.19 594	0.17 574

RTSC	0.39 576	0.28 583	0.78 578	0.27 560	0.18 511	0.49 597	0.22 451	0.59 596	0.84 649	0.55 616	0.53 563	0.49 561	0.36 548	0.67 564	0.82 635	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.17 572	0.17 574

RYNet	0.37 564	0.18 487	0.59 523	0.25 498	0.28 621	0.61 625	0.32 583	0.59 596	0.59 599	0.41 549	0.38 428	0.57 599	0.39 567	0.87 622	0.53 598	0.11 474	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.18 586	0.18 588

DispFullNet	0.66 642	0.89 674	1.59 666	0.77 671	1.21 689	0.51 602	0.23 477	0.59 596	0.72 630	0.69 636	0.61 598	0.69 635	0.91 661	0.79 605	0.48 585	0.27 640	0.12 565	0.73 671	0.30 649	0.65 669	0.40 656

PSMNet_ROB	0.33 535	0.24 557	0.54 499	0.31 603	0.21 565	0.42 561	0.43 631	0.59 596	0.47 534	0.37 500	0.44 501	0.49 561	0.31 521	0.64 549	0.43 568	0.14 557	0.10 523	0.15 577	0.14 574	0.13 515	0.11 476

GASNet	0.36 554	0.46 639	0.88 610	0.34 617	0.23 594	0.35 516	0.22 451	0.60 605	0.53 578	0.40 540	0.37 413	0.45 538	0.30 504	0.79 605	0.35 531	0.15 572	0.10 523	0.14 562	0.14 574	0.22 613	0.12 500

NINENet	0.25 446	0.15 427	0.37 322	0.23 404	0.16 465	0.43 570	0.17 246	0.60 605	0.46 529	0.32 426	0.37 413	0.32 426	0.20 351	0.42 440	0.21 395	0.10 435	0.10 523	0.12 514	0.08 307	0.11 462	0.10 439

FAT-Stereo	0.36 554	0.18 487	0.73 575	0.26 532	0.18 511	0.33 488	0.29 558	0.60 605	0.59 599	0.46 580	0.60 591	0.60 607	0.50 612	0.61 533	0.34 527	0.13 532	0.14 587	0.13 535	0.12 532	0.14 533	0.18 588

XQC	0.43 594	0.37 624	0.96 624	0.34 617	0.25 610	0.53 612	0.34 596	0.60 605	0.73 633	0.51 600	0.46 523	0.57 599	0.47 603	0.70 570	0.72 626	0.17 599	0.12 565	0.18 602	0.15 583	0.25 621	0.23 628

Wz-Net-SNSev	0.43 594	0.41 634	1.27 654	0.30 597	0.21 565	0.44 572	0.41 626	0.61 609	0.65 615	0.46 580	0.65 607	0.62 613	0.39 567	0.74 589	0.59 606	0.12 513	0.11 547	0.12 514	0.13 560	0.16 555	0.14 540

APVNet	0.36 554	0.20 516	0.70 566	0.26 532	0.22 581	0.52 611	0.35 600	0.61 609	0.44 499	0.38 515	0.52 556	0.48 555	0.38 561	0.84 618	0.46 582	0.13 532	0.14 587	0.15 577	0.16 595	0.16 555	0.15 552

Syn2CoEx	0.36 554	0.31 605	0.78 578	0.34 617	0.21 565	0.41 554	0.28 551	0.61 609	0.49 552	0.42 559	0.56 577	0.45 538	0.44 591	0.69 567	0.38 540	0.17 599	0.14 587	0.15 577	0.12 532	0.13 515	0.12 500

AF-Net	0.37 564	0.26 573	0.56 509	0.32 609	0.23 594	0.41 554	0.29 558	0.61 609	0.64 614	0.42 559	0.68 613	0.65 624	0.49 610	0.57 509	0.44 573	0.15 572	0.11 547	0.19 610	0.14 574	0.15 547	0.13 518

STTRV1_RVC	0.42 588	0.32 610	0.89 613	0.29 585	0.36 639	0.49 597	0.31 574	0.61 609	0.53 578	0.46 580	0.56 577	0.47 548	0.43 589	1.00 645	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.20 614	0.18 610	0.25 621	0.17 574

LSM	1.64 683	0.40 630	2.56 682	2.02 695	17.61 712	0.51 602	0.52 650	0.61 609	0.76 635	0.82 646	1.11 653	0.63 621	0.54 618	0.75 590	0.49 587	0.16 588	0.24 646	0.18 602	0.21 620	0.25 621	2.42 698

StereoDRNet	0.32 526	0.22 544	0.61 528	0.27 560	0.21 565	0.42 561	0.30 569	0.61 609	0.48 543	0.46 580	0.39 441	0.48 555	0.30 504	0.57 509	0.40 556	0.11 474	0.09 493	0.12 514	0.11 493	0.12 499	0.10 439

CSAN	0.50 618	0.35 616	0.78 578	0.36 628	0.23 594	0.56 614	0.59 658	0.61 609	0.70 627	0.64 629	0.78 628	0.65 624	0.60 629	1.38 670	0.62 613	0.21 621	0.17 616	0.20 614	0.20 617	0.18 586	0.18 588

LALA_ROB	0.36 554	0.25 562	0.46 441	0.30 597	0.21 565	0.47 586	0.39 620	0.61 609	0.51 564	0.52 606	0.51 548	0.69 635	0.36 548	0.50 468	0.43 568	0.17 599	0.11 547	0.16 588	0.14 574	0.17 572	0.15 552

w-ln-seven	0.42 588	0.30 598	1.18 646	0.26 532	0.22 581	0.58 618	0.31 574	0.62 618	0.81 641	0.58 620	0.61 598	0.53 584	0.36 548	0.57 509	0.65 620	0.11 474	0.10 523	0.13 535	0.12 532	0.15 547	0.13 518

WZ-Net	0.52 626	0.38 628	1.90 672	0.30 597	0.24 602	0.57 617	0.48 646	0.62 618	0.78 638	0.50 595	0.71 618	0.68 633	0.54 618	0.98 644	0.84 636	0.13 532	0.10 523	0.11 476	0.12 532	0.19 594	0.20 607

AASNet	0.27 471	0.19 503	0.49 465	0.26 532	0.17 489	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.48 543	0.35 476	0.40 452	0.32 426	0.25 428	0.28 340	0.34 527	0.11 474	0.09 493	0.10 420	0.08 307	0.13 515	0.11 476

RTS	0.78 655	0.48 643	4.68 690	0.34 617	0.28 621	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

RTSA	0.78 655	0.48 643	4.68 690	0.34 617	0.28 621	1.12 664	0.46 638	0.62 618	1.03 662	0.73 638	0.89 641	0.60 607	0.59 627	1.61 674	1.16 661	0.14 557	0.11 547	0.15 577	0.15 583	0.21 606	0.19 595

DeepPrunerF	0.44 600	0.29 591	1.29 656	0.33 615	0.30 630	0.35 516	0.36 605	0.62 618	1.15 671	0.40 540	0.44 501	0.39 487	0.41 576	0.80 609	0.52 596	0.18 610	0.14 587	0.23 624	0.21 620	0.17 572	0.17 574

HSM-Net_RVC	0.27 471	0.11 220	0.42 398	0.19 150	0.11 176	0.34 501	0.20 393	0.62 618	0.43 484	0.40 540	0.43 490	0.50 569	0.26 439	0.76 595	0.22 415	0.08 288	0.07 370	0.07 154	0.07 225	0.08 264	0.08 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Wz-Net-TNSev	0.51 622	0.58 655	1.61 669	0.25 498	0.21 565	0.65 629	0.45 635	0.63 625	0.69 625	0.51 600	0.54 566	0.71 638	0.60 629	1.00 645	0.77 630	0.15 572	0.15 602	0.13 535	0.15 583	0.21 606	0.20 607

AnyNet_C01	0.65 641	0.58 655	2.60 683	0.32 609	0.26 614	0.88 654	0.61 659	0.63 625	0.62 609	0.68 634	0.96 645	0.76 641	0.60 629	0.96 640	1.43 671	0.16 588	0.16 609	0.17 594	0.17 604	0.23 616	0.23 628

otaku	0.57 632	0.62 659	0.87 609	0.63 664	0.44 651	0.73 639	0.37 609	0.65 627	0.66 617	0.51 600	0.75 624	0.66 628	0.45 594	0.69 567	0.46 582	0.53 661	0.34 660	0.55 663	0.35 652	0.60 664	0.45 659

ccnet	0.42 588	0.31 605	0.48 459	0.27 560	0.32 634	0.60 624	0.32 583	0.65 627	0.46 529	0.53 612	0.66 609	0.56 594	0.45 594	0.72 579	0.61 611	0.26 635	0.19 627	0.24 626	0.21 620	0.26 629	0.22 621

NCC-stereo	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561

Nwc_Net	0.37 564	0.25 562	0.68 559	0.31 603	0.24 602	0.44 572	0.30 569	0.65 627	0.50 560	0.37 500	0.69 617	0.58 602	0.45 594	0.60 526	0.40 556	0.15 572	0.12 565	0.19 610	0.21 620	0.14 533	0.13 518

Abc-Net	0.39 576	0.25 562	0.69 560	0.32 609	0.28 621	0.46 580	0.36 605	0.65 627	0.52 573	0.40 540	0.57 581	0.56 594	0.47 603	0.73 581	0.45 576	0.17 599	0.14 587	0.18 602	0.25 637	0.16 555	0.16 561
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DRN-Test	0.33 535	0.17 473	0.61 528	0.27 560	0.19 538	0.46 580	0.29 558	0.65 627	0.51 564	0.47 588	0.46 523	0.44 533	0.34 540	0.62 541	0.41 564	0.12 513	0.08 458	0.13 535	0.12 532	0.12 499	0.10 439

Ntro	0.58 633	0.64 660	0.92 617	0.66 665	0.50 657	0.77 644	0.36 605	0.66 633	0.70 627	0.50 595	0.59 586	0.65 624	0.51 615	0.75 590	0.45 576	0.56 665	0.32 658	0.56 666	0.34 651	0.63 666	0.46 662

FCDSN-DC	0.63 639	0.31 605	0.61 528	0.36 628	0.30 630	0.65 629	0.37 609	0.66 633	0.68 623	1.14 667	1.54 672	1.71 675	1.26 674	0.92 632	0.64 618	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.27 634	0.27 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SHD	0.42 588	0.27 580	0.81 591	0.31 603	0.25 610	0.42 561	0.22 451	0.66 633	0.94 660	0.63 627	0.60 591	0.59 604	0.47 603	0.59 522	0.58 605	0.15 572	0.13 577	0.16 588	0.16 595	0.20 603	0.22 621

CC-Net-ROB	0.43 594	0.47 641	0.65 548	0.37 634	0.23 594	0.51 602	0.29 558	0.66 633	0.49 552	0.46 580	0.51 548	0.48 555	0.38 561	0.96 640	0.35 531	0.34 653	0.23 644	0.55 663	0.25 637	0.31 642	0.20 607

GANetREF_RVC	0.43 594	0.47 641	0.69 560	0.38 636	0.20 557	0.51 602	0.48 646	0.66 633	0.66 617	0.46 580	0.46 523	0.50 569	0.44 591	0.90 630	0.39 548	0.27 640	0.21 634	0.32 646	0.18 610	0.27 634	0.22 621
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
SAMSARA	0.56 629	0.39 629	0.80 588	0.60 662	0.46 653	1.00 660	1.23 692	0.67 638	0.68 623	0.71 637	0.54 566	0.89 649	0.57 625	0.81 613	0.62 613	0.19 616	0.22 639	0.18 602	0.18 610	0.27 634	0.25 636

ADCS	0.58 633	0.40 630	1.35 659	0.29 585	0.24 602	0.55 613	0.45 635	0.67 638	0.83 646	0.76 643	0.71 618	0.68 633	0.60 629	0.76 595	2.23 688	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.17 604	0.22 613	0.22 621

SANet	0.53 627	0.28 583	0.96 624	0.26 532	0.15 433	0.69 635	0.44 634	0.67 638	1.34 675	0.67 633	0.98 648	0.94 650	0.71 646	0.89 627	0.76 627	0.14 557	0.12 565	0.12 514	0.11 493	0.17 572	0.16 561

SGM_RVC	0.50 618	0.19 503	0.50 476	0.25 498	0.15 433	0.69 635	0.39 620	0.68 641	0.82 642	0.95 657	0.84 635	1.13 657	0.76 649	1.16 657	0.60 610	0.16 588	0.16 609	0.16 588	0.16 595	0.16 555	0.17 574
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	1.02 668	0.13 345	0.43 411	0.35 626	0.43 648	5.36 694	1.71 695	0.69 642	0.53 578	0.36 492	0.63 604	0.55 590	0.22 375	7.60 703	0.43 568	0.09 383	0.06 236	0.14 562	0.24 632	0.26 629	0.30 644

anonymity	0.56 629	0.54 653	0.70 566	0.47 649	0.61 666	0.56 614	0.43 631	0.69 642	0.49 552	0.63 627	0.55 570	0.54 588	0.60 629	0.61 533	0.57 600	0.55 664	0.53 675	0.50 660	0.54 673	0.51 658	0.56 667

NVStereoNet_ROB	0.67 643	0.49 647	0.83 598	0.48 650	0.40 644	0.51 602	0.46 638	0.70 644	0.77 637	0.84 647	1.72 677	1.02 655	0.83 656	1.23 662	0.79 633	0.32 651	0.38 663	0.40 655	0.46 663	0.36 649	0.41 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FBW_ROB	0.43 594	0.26 573	0.54 499	0.31 603	0.20 557	0.51 602	0.32 583	0.70 644	0.60 603	0.59 621	0.55 570	0.65 624	0.41 576	1.40 671	0.51 595	0.13 532	0.17 616	0.21 617	0.16 595	0.17 572	0.18 588

ACVNet-4b	0.72 648	0.81 669	1.33 658	0.72 669	0.50 657	0.80 649	0.31 574	0.71 646	0.80 640	0.50 595	0.72 622	0.95 652	0.43 589	0.96 640	1.20 665	1.13 691	0.21 634	0.76 673	0.45 662	0.65 669	0.46 662

Consistency-Raft	0.55 628	0.48 643	1.02 631	0.45 646	0.49 656	0.49 597	0.47 642	0.72 647	0.72 630	0.45 576	0.82 633	0.47 548	0.60 629	0.50 468	0.63 616	0.39 659	0.39 664	0.44 657	0.51 669	0.52 659	0.37 653

PDISCO_ROB	0.43 594	0.30 598	0.67 554	0.43 643	0.36 639	0.67 632	0.32 583	0.72 647	0.76 635	0.43 565	0.53 563	0.63 621	0.40 572	0.66 560	0.47 584	0.21 621	0.12 565	0.21 617	0.19 615	0.25 621	0.20 607

DStereoSA	0.81 657	0.37 624	1.08 637	0.51 655	0.65 669	0.67 632	1.44 694	0.74 649	1.06 665	0.54 614	1.67 676	0.49 561	1.78 684	0.96 640	1.69 678	0.28 644	0.43 667	0.27 629	0.51 669	0.40 652	0.58 670

MFMNet_re	0.72 648	0.76 667	0.99 627	0.62 663	0.70 671	0.77 644	0.67 662	0.75 650	0.83 646	0.78 645	0.86 637	0.69 635	0.78 650	0.71 573	0.61 611	0.66 670	0.59 681	0.61 667	0.58 677	0.68 672	0.71 681

SGM+DAISY	0.87 659	0.66 662	1.30 657	0.51 655	0.60 665	1.03 661	0.84 678	0.76 651	0.73 633	1.39 675	1.51 670	1.31 666	1.22 672	1.11 653	1.08 652	0.57 666	0.53 675	0.51 662	0.51 669	0.54 660	0.61 677

MDST_ROB	0.48 611	0.14 392	0.95 622	0.30 597	0.21 565	1.33 675	0.32 583	0.77 652	0.56 592	1.06 663	0.71 618	0.49 561	0.35 544	1.26 664	0.38 540	0.13 532	0.11 547	0.16 588	0.13 560	0.12 499	0.12 500

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 644	0.64 660	1.06 635	0.45 646	0.27 616	1.40 679	0.58 656	0.78 653	0.92 655	0.84 647	0.86 637	0.88 648	0.68 643	1.33 669	0.68 623	0.37 657	0.29 654	0.34 650	0.36 655	0.43 653	0.37 653

SPS-STEREO	0.69 645	0.61 658	0.98 626	0.52 658	0.57 663	0.74 640	0.50 649	0.78 653	0.62 609	0.95 657	0.86 637	0.94 650	0.70 645	1.01 647	0.87 639	0.58 667	0.51 672	0.50 660	0.50 668	0.55 661	0.58 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	0.58 633	0.27 580	0.67 554	0.22 347	0.17 489	0.66 631	0.37 609	0.78 653	0.61 607	1.47 685	1.30 660	1.65 673	0.79 651	1.12 655	0.59 606	0.17 599	0.17 616	0.17 594	0.14 574	0.17 572	0.14 540
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
FC-DCNN	0.70 646	0.30 598	0.69 560	0.32 609	0.27 616	0.81 650	0.39 620	0.79 656	0.82 642	1.41 677	1.58 674	1.98 678	1.26 674	1.02 648	0.77 630	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.26 638

MFN_U_SF_RVC	0.56 629	0.51 650	1.19 647	0.38 636	0.22 581	0.69 635	0.27 535	0.80 657	0.67 620	0.73 638	0.74 623	0.87 646	0.61 638	0.81 613	0.76 627	0.29 647	0.27 650	0.32 646	0.37 656	0.32 645	0.31 647

PVD	0.58 633	0.34 614	0.84 603	0.39 638	0.31 633	0.59 621	0.47 642	0.80 657	1.25 672	0.92 652	1.09 651	0.79 642	0.82 655	0.85 619	0.76 627	0.21 621	0.18 622	0.22 623	0.18 610	0.27 634	0.35 652

MSAF-DinoV2	0.76 654	0.44 637	1.98 673	0.49 653	0.16 465	0.58 618	0.31 574	0.81 659	0.83 646	0.41 549	0.52 556	0.98 654	0.58 626	4.97 698	1.03 649	0.11 474	0.07 370	0.10 420	0.24 632	0.27 634	0.26 638

RainbowNet	0.72 648	0.89 674	1.02 631	0.82 673	0.63 668	0.78 647	0.52 650	0.81 659	0.93 658	0.60 622	0.79 629	0.80 643	0.60 629	0.80 609	0.57 600	0.78 677	0.55 678	0.78 674	0.49 666	0.76 676	0.58 670

ELAS_RVC	0.74 652	0.36 619	1.00 628	0.37 634	0.33 635	0.88 654	0.93 681	0.83 661	1.08 667	1.35 672	1.33 663	1.24 663	1.33 678	1.06 651	0.95 645	0.27 640	0.25 648	0.29 641	0.27 645	0.30 641	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	0.71 647	0.30 598	0.67 554	0.32 609	0.27 616	0.84 651	0.39 620	0.84 662	0.85 650	1.44 681	1.64 675	2.09 680	1.28 676	1.06 651	0.80 634	0.24 631	0.22 639	0.27 629	0.26 641	0.26 629	0.25 636

DPSNet	0.47 608	0.24 557	0.93 619	0.27 560	0.20 557	0.75 643	0.57 655	0.84 662	0.79 639	0.47 588	0.51 548	0.60 607	0.69 644	0.87 622	0.71 625	0.16 588	0.13 577	0.12 514	0.10 454	0.25 621	0.21 616

LE_ROB	1.76 684	0.20 516	2.68 684	0.48 650	0.52 660	0.78 647	0.96 682	0.84 662	6.61 700	7.40 704	2.08 685	2.08 679	4.83 696	1.27 665	3.79 695	0.10 435	0.08 458	0.12 514	0.11 493	0.11 462	0.10 439

ACVNet_1	0.72 648	0.81 669	1.37 660	0.72 669	0.53 661	0.77 644	0.42 629	0.85 665	0.90 653	0.74 641	0.75 624	1.32 667	0.72 647	1.02 648	0.55 599	0.54 663	0.31 657	0.71 670	0.35 652	0.64 668	0.45 659

ELAS	0.74 652	0.36 619	0.85 606	0.36 628	0.33 635	1.36 676	0.77 672	0.93 666	0.92 655	1.41 677	1.53 671	1.16 661	1.17 670	0.95 639	1.03 649	0.26 635	0.25 648	0.28 637	0.28 648	0.31 642	0.30 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.84 658	0.66 662	0.80 588	0.53 659	0.50 657	1.23 670	0.55 653	0.94 667	1.32 674	0.89 649	1.32 661	1.04 656	2.32 691	1.29 667	1.14 657	0.31 650	0.35 661	0.30 643	0.39 659	0.34 646	0.60 673

MonStereo1	0.93 663	0.56 654	0.82 595	0.69 666	0.58 664	1.37 677	0.35 600	0.94 667	1.25 672	0.93 654	1.90 680	1.52 671	2.10 688	1.27 665	0.77 630	0.69 671	0.33 659	0.75 672	0.47 665	0.70 673	0.57 669

MADNet+	1.01 666	1.16 686	4.72 692	0.70 667	0.47 654	1.24 671	0.96 682	0.97 669	0.89 651	0.65 631	0.77 627	0.87 646	0.85 659	2.09 684	1.68 676	0.38 658	0.39 664	0.31 645	0.27 645	0.43 653	0.39 655

PWCK	1.00 664	1.17 687	1.70 670	0.91 676	0.41 645	1.19 668	0.92 680	1.10 670	1.14 670	1.16 668	1.14 654	1.25 664	0.88 660	1.75 680	1.04 651	0.87 682	0.50 670	0.87 677	0.53 672	0.96 685	0.52 665

JetBlue	1.14 672	0.76 667	2.36 678	0.59 661	0.75 673	3.04 690	1.78 696	1.11 671	0.90 653	0.94 655	1.10 652	1.66 674	1.28 676	2.09 684	1.72 679	0.43 660	0.36 662	0.38 652	0.38 658	0.58 663	0.56 667

ACVNet_2	0.89 660	0.87 673	1.25 652	0.82 673	0.62 667	0.97 659	0.62 660	1.14 672	1.42 677	1.00 660	1.40 664	1.47 670	0.84 657	1.11 653	0.66 621	0.61 668	0.43 667	0.78 674	0.49 666	0.75 675	0.52 665

IMH-64-1	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 649	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 673

IMH-64	0.91 661	0.86 671	0.84 603	0.97 678	0.75 673	0.92 657	0.71 664	1.27 673	1.10 668	0.89 649	1.45 666	1.14 658	0.96 663	1.19 658	0.84 636	0.74 674	0.51 672	0.97 679	0.55 674	0.84 678	0.60 673

WAO-6	1.07 670	0.93 677	0.92 617	0.96 677	0.78 677	1.28 673	0.75 669	1.34 675	2.00 685	1.02 662	1.54 672	1.59 672	1.22 672	1.31 668	1.14 657	0.78 677	0.55 678	1.02 683	0.75 686	0.83 677	0.69 680

IMH	1.05 669	0.95 678	1.00 628	1.01 680	0.78 677	1.11 663	0.68 663	1.38 676	1.43 678	1.00 660	1.72 677	1.43 668	1.14 667	1.73 679	0.89 641	1.09 688	0.55 678	0.99 681	0.57 676	0.87 680	0.62 679

WAO-7	1.01 666	0.89 674	0.93 619	0.83 675	0.66 670	1.18 666	0.81 676	1.40 677	1.57 681	1.11 666	1.76 679	1.45 669	1.19 671	1.50 673	1.14 657	0.61 668	0.62 685	0.70 669	0.68 681	0.66 671	0.60 673

SGM-ForestM	1.36 674	0.28 583	0.79 585	0.26 532	0.16 465	2.26 687	1.00 684	1.42 678	1.46 680	2.38 691	2.05 684	5.95 700	2.66 693	2.95 689	2.46 690	0.17 599	0.18 622	0.18 602	0.18 610	0.15 547	0.18 588

UNDER WATER-64	1.55 681	1.19 688	2.52 681	1.31 689	0.95 685	2.12 685	1.21 691	1.45 679	3.19 689	1.43 680	1.32 661	2.64 688	2.04 687	1.63 676	1.83 681	1.11 689	0.67 689	1.28 689	0.92 690	1.19 687	1.02 691

LVE	1.13 671	1.02 679	1.28 655	1.01 680	0.80 680	1.29 674	0.81 676	1.47 680	1.96 683	1.07 664	1.90 680	1.90 677	1.01 666	1.48 672	0.91 642	0.93 685	0.61 684	0.94 678	0.69 682	0.87 680	0.75 685

notaker	1.45 678	1.34 690	1.48 662	1.40 691	1.07 687	1.18 666	0.85 679	1.48 681	1.40 676	1.51 686	3.46 693	2.40 686	1.81 685	1.76 681	1.45 674	1.11 689	0.69 690	1.38 691	0.87 689	1.31 692	0.97 690

Dean	1.17 673	1.04 681	1.49 664	1.03 682	0.78 677	1.20 669	0.77 672	1.48 681	1.96 683	1.28 670	1.99 683	2.15 681	1.14 667	1.25 663	1.00 648	0.81 679	0.60 682	1.01 682	0.69 682	0.92 684	0.74 684

ktn	1.77 685	1.36 691	1.22 649	1.43 692	1.14 688	1.52 680	1.08 687	1.51 683	3.96 696	2.77 694	4.69 695	3.35 692	1.46 682	1.69 678	1.25 667	1.43 693	0.77 692	1.45 692	0.99 692	1.32 693	0.96 688

UNDER WATER	1.59 682	1.22 689	2.36 678	1.38 690	1.03 686	1.67 682	1.10 688	1.54 684	3.63 691	1.44 681	1.47 668	2.85 690	2.25 690	1.67 677	1.94 685	1.06 687	0.62 685	1.31 690	0.93 691	1.21 689	1.02 691

KSHMR	1.89 686	1.36 691	1.60 667	1.47 693	1.22 690	1.38 678	1.06 686	1.79 685	5.97 699	1.42 679	5.65 699	2.98 691	1.14 667	2.23 687	1.20 665	1.27 692	1.12 694	1.46 693	1.10 694	1.32 693	1.15 693

WAO-8	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 693	1.44 681	2.21 686	2.15 681	1.43 680	3.17 690	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 681

TorneroNet-64	1.43 677	1.03 680	1.20 648	1.10 684	0.86 683	2.26 687	0.73 667	1.84 686	3.84 695	1.25 669	2.25 688	2.69 689	1.42 679	1.76 681	1.43 671	0.76 676	0.50 670	1.09 684	0.66 680	1.23 690	0.76 686

Venus	1.46 679	1.10 684	1.09 638	1.10 684	0.84 681	2.06 683	0.75 669	1.84 686	3.83 693	1.44 681	2.21 686	2.15 681	1.43 680	3.17 690	1.19 663	0.91 683	0.65 687	1.09 684	0.79 687	0.90 682	0.71 681

JetRed	2.30 689	2.64 696	6.12 695	1.12 687	1.38 692	5.85 697	3.29 698	1.99 689	1.67 682	1.98 688	1.95 682	2.16 684	1.60 683	2.48 688	4.10 696	1.05 686	1.60 695	1.09 684	1.01 693	1.67 695	1.28 694

HanzoNet	2.97 691	1.69 693	2.29 677	1.74 694	1.33 691	1.53 681	1.03 685	1.99 689	2.64 688	5.51 699	5.16 696	5.90 699	6.82 702	4.32 696	3.29 693	3.16 699	2.02 700	1.92 695	2.87 702	2.24 697	1.89 696

TorneroNet	2.22 687	1.08 683	1.24 651	1.14 688	0.90 684	5.58 695	0.80 674	2.12 691	8.69 703	2.58 692	5.42 697	3.88 694	1.97 686	1.78 683	1.87 682	0.86 681	0.54 677	1.15 688	0.74 685	1.23 690	0.85 687

light-stereo	2.37 690	0.69 664	3.61 686	3.84 699	3.41 695	4.04 691	0.31 574	2.13 692	1.45 679	3.61 695	6.33 700	6.90 704	0.63 639	4.83 697	1.28 668	0.71 673	0.74 691	0.32 646	0.39 659	1.20 688	0.96 688

MADNet++	2.26 688	1.80 694	2.06 674	2.13 697	1.97 694	2.61 689	1.79 697	2.38 693	2.16 686	2.75 693	2.65 690	2.38 685	2.43 692	3.17 690	3.21 692	2.17 696	1.95 698	1.94 697	1.63 696	2.06 696	2.01 697

MANE	1.41 676	0.36 619	0.74 576	0.43 643	0.41 645	2.16 686	0.80 674	2.39 694	3.38 690	2.22 690	3.06 692	3.54 693	2.73 694	2.15 686	1.94 685	0.28 644	0.27 650	0.30 643	0.46 663	0.28 639	0.34 651

DPSimNet_ROB	4.34 694	4.23 697	6.89 697	3.67 698	3.68 696	4.75 692	5.21 702	2.67 695	3.68 692	5.82 700	3.95 694	5.57 696	6.72 701	3.46 694	4.48 697	4.05 703	2.88 701	4.68 704	3.12 704	3.69 699	3.62 702

DLNR_Zeroshot_test	10.44 703	12.10 712	19.93 715	106.08 728	23.66 724	0.14 37	0.13 70	3.22 696	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.36 697	0.06 236	0.07 154	0.07 225	39.70 727	0.06 144

DLNR-FE	10.45 704	12.13 713	19.94 716	106.10 729	23.12 723	0.14 37	0.13 70	3.28 697	0.17 95	0.16 197	0.23 256	0.16 213	0.10 78	0.31 382	0.15 235	2.41 698	0.06 236	0.07 154	0.07 225	40.22 728	0.06 144

TCMNet-wrong-test	4.29 693	5.57 701	4.65 689	11.33 710	10.39 705	5.73 696	4.48 701	4.13 698	1.02 661	1.91 687	2.39 689	6.16 702	3.62 695	3.84 695	4.50 698	1.99 695	0.47 669	1.97 698	1.69 697	5.69 704	4.31 703

BEATNet-Init1	4.73 696	2.61 695	13.29 712	0.58 660	0.53 661	10.12 702	3.33 699	4.83 699	5.01 698	8.75 705	8.51 702	14.08 715	7.60 704	7.70 704	5.34 699	0.28 644	0.28 653	0.34 650	0.37 656	0.57 662	0.45 659

PML	16.10 713	12.82 714	6.78 696	5.23 700	7.76 701	33.92 719	66.56 728	5.30 700	10.28 705	26.12 727	68.59 728	20.51 717	13.49 715	10.06 706	6.78 703	5.96 706	2.00 699	6.04 710	2.18 699	8.96 710	2.60 699

DGTPSM_ROB	8.34 701	5.10 698	10.37 710	5.31 702	10.18 703	8.33 699	23.60 712	6.06 701	13.41 712	4.90 696	10.87 710	5.65 697	10.44 705	6.17 699	12.59 706	3.74 701	7.55 707	3.69 701	7.26 710	4.14 701	7.46 707

DPSMNet_ROB	8.40 702	5.11 699	10.49 711	5.58 703	10.25 704	8.34 700	23.62 713	6.07 702	13.45 713	4.93 697	10.88 711	5.66 698	10.44 705	6.24 700	12.64 707	3.98 702	7.61 708	3.76 702	7.30 711	4.20 702	7.51 708

ASD4	7.23 699	6.65 702	7.69 698	5.24 701	5.62 699	11.85 704	20.36 707	7.57 703	7.14 701	6.55 701	5.47 698	5.99 701	5.78 698	7.22 702	9.24 705	4.85 704	4.44 704	6.40 711	5.19 705	6.53 705	4.89 704

USTest	6.88 698	5.23 700	5.63 694	7.22 704	7.29 700	14.34 707	22.76 708	8.48 704	9.32 704	5.42 698	6.39 701	6.29 703	6.64 700	6.92 701	8.62 704	1.94 694	3.29 702	2.16 699	2.55 701	3.85 700	3.29 701

LRCNet_RVC	10.90 707	14.34 715	9.35 699	15.35 711	8.04 702	1.08 662	0.34 596	8.78 705	0.70 627	12.63 714	16.05 714	9.85 706	6.54 699	8.57 705	6.34 702	20.27 723	5.40 706	23.70 722	21.88 723	14.87 714	13.83 715

Selective-IGEV-i1pa	5.57 697	7.99 703	4.76 693	0.80 672	0.45 652	12.99 705	3.60 700	9.25 706	7.43 702	6.97 702	9.87 706	8.94 705	7.26 703	14.66 715	5.65 700	3.55 700	1.08 693	1.93 696	0.72 684	0.73 674	2.79 700

tt	4.71 695	0.10 140	3.94 687	2.06 696	1.53 693	10.14 703	16.88 706	9.27 707	4.98 697	1.39 675	1.02 649	4.68 695	4.90 697	3.35 693	5.86 701	5.76 705	9.15 714	2.24 700	2.53 700	3.10 698	1.32 695

xxxxx1	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 707	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 712

tt_ll	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 707	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 712

ff	15.27 710	9.54 707	10.31 705	20.13 714	18.88 713	17.08 708	23.03 709	10.36 708	10.99 706	9.21 706	9.62 703	10.74 710	10.61 708	10.72 707	13.89 713	7.97 711	9.20 715	31.85 725	44.72 727	12.84 711	13.69 712

iinet-test	10.78 705	9.29 704	9.70 700	10.48 705	10.68 706	17.98 712	25.98 714	12.57 711	13.39 710	9.64 709	10.10 707	10.06 707	10.61 708	11.22 711	12.70 708	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 705

IINet	10.78 705	9.29 704	9.70 700	10.48 705	10.68 706	17.98 712	25.98 714	12.57 711	13.39 710	9.64 709	10.10 707	10.06 707	10.61 708	11.22 711	12.70 708	6.40 707	7.74 709	5.68 706	6.69 706	7.47 706	7.30 705

Anonymous_1	16.62 714	9.35 706	9.84 702	10.66 707	14.64 710	18.66 714	27.12 716	12.64 713	13.51 714	10.76 713	10.30 709	10.13 709	10.60 707	11.06 710	12.74 710	15.87 721	7.74 709	16.92 719	43.48 726	58.66 729	7.68 709

DPSM_ROB	11.49 708	9.87 710	10.35 708	11.13 708	11.31 708	19.11 715	27.51 717	13.37 714	14.21 715	10.31 711	11.06 712	10.96 713	11.27 713	11.96 713	13.59 711	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 710

DPSM	11.49 708	9.87 710	10.35 708	11.13 708	11.31 708	19.11 715	27.51 717	13.37 714	14.21 715	10.31 711	11.06 712	10.96 713	11.27 713	11.96 713	13.59 711	6.78 709	8.19 712	6.03 708	7.09 708	7.93 708	7.73 710

HaxPig	17.72 715	20.22 725	19.73 714	16.53 712	16.51 711	9.27 701	9.33 703	14.34 716	13.27 709	18.65 716	18.70 715	17.35 716	16.77 716	17.04 716	16.45 716	22.05 724	20.89 725	22.27 721	21.53 722	21.29 722	22.13 726

MEDIAN_ROB	21.21 716	24.62 726	23.47 724	19.58 713	19.65 716	13.22 706	10.96 704	17.88 717	17.00 717	22.14 726	22.02 717	20.86 718	20.36 717	21.06 717	19.71 717	25.63 726	24.13 726	26.21 723	25.20 724	25.17 723	25.38 727

RSGM-EC	29.65 725	17.75 716	10.04 703	35.31 725	33.15 726	26.42 717	46.65 719	19.89 718	17.74 718	18.92 717	23.36 724	30.14 727	23.59 725	41.87 726	45.99 727	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 724

acva	29.65 725	17.75 716	10.04 703	35.31 725	33.15 726	26.42 717	46.65 719	19.89 718	17.74 718	18.92 717	23.36 724	30.14 727	23.59 725	41.87 726	45.99 727	59.56 728	34.38 728	33.25 728	20.37 720	34.97 725	19.60 724

AVERAGE_ROB	25.43 724	29.06 727	27.24 725	24.63 724	24.20 725	17.73 711	12.61 705	22.29 720	21.39 720	26.79 728	26.16 726	25.20 726	24.64 727	25.07 725	23.53 718	29.96 727	28.40 727	30.60 724	29.58 725	29.72 724	29.84 728

RAFT-FEzeroshot	23.10 717	19.88 720	20.56 717	22.49 718	22.75 719	38.38 720	55.50 724	26.84 721	28.66 722	20.60 721	22.10 718	22.05 720	22.74 719	24.00 720	27.37 724	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 719

RAFT-FE	23.10 717	19.88 720	20.56 717	22.49 718	22.75 719	38.38 720	55.50 724	26.84 721	28.66 722	20.60 721	22.10 718	22.05 720	22.74 719	24.00 720	27.37 724	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.28 714	15.96 717	15.54 719

FlowAnything	23.14 720	19.87 719	20.79 720	22.50 721	22.74 718	38.39 722	55.46 722	26.89 723	28.72 725	20.77 725	22.29 723	22.07 722	22.72 718	23.99 718	27.41 726	13.60 717	16.55 724	12.15 716	14.36 718	15.97 719	15.52 717

CasAABBNet	23.10 717	19.86 718	20.64 719	22.47 717	22.73 717	38.41 723	55.50 724	26.89 723	28.70 724	20.61 723	22.15 720	22.08 723	22.75 721	23.99 718	27.36 722	13.59 714	16.48 720	12.14 712	14.27 713	15.95 715	15.53 718

LSM0	24.24 723	19.98 724	22.32 723	24.22 723	40.14 728	38.48 724	55.20 721	26.95 725	28.57 721	20.49 719	21.83 716	22.26 725	22.75 721	24.22 724	27.30 720	13.66 720	16.32 718	12.19 718	14.15 712	16.10 721	17.66 723

Selective-RAFT-Error	23.16 721	19.93 722	20.87 721	22.54 722	22.81 722	38.52 726	55.47 723	27.01 726	28.83 726	20.66 724	22.25 721	22.09 724	22.80 723	24.09 722	27.36 722	13.61 719	16.48 720	12.15 716	14.28 714	15.99 720	15.57 722

Hybrid-DGEV	23.16 721	19.94 723	20.96 722	22.49 718	22.75 719	38.51 725	55.52 727	27.09 727	28.90 727	20.58 720	22.25 721	22.00 719	22.80 723	24.11 723	27.33 721	13.60 717	16.47 719	12.14 712	14.30 717	15.95 715	15.54 719

test_example2	101.33 728	108.28 729	68.15 727	98.43 727	106.93 729	89.75 727	102.43 729	36.80 728	97.65 729	129.04 729	130.15 729	65.26 730	66.62 729	92.11 728	80.24 729	144.10 730	199.48 730	81.81 730	103.01 730	125.01 730	101.27 729

Selective-IGEV-i16pa	30.47 727	41.93 728	4.02 688	0.49 653	0.37 641	96.94 728	0.74 668	60.26 729	58.76 728	17.24 715	64.39 727	38.26 729	49.53 728	106.11 729	26.15 719	19.96 722	3.42 703	4.39 703	1.81 698	0.39 651	14.22 716

ccccc	256.34 729	256.29 730	313.62 729	354.40 730	364.36 730	149.10 729	168.46 730	152.89 730	131.30 730	153.93 730	155.56 730	164.00 731	204.39 730	268.02 730	295.19 730	390.55 731	349.22 731	244.59 731	219.82 731	412.30 731	378.83 730

FADE		1.06 682		0.71 668	0.76 676							1.17 662				24.23 725	4.70 705	17.35 720	17.61 719	0.49 657

Low-res two-view benchmark