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	0.16 1	0.17 27	0.09 18	0.09 1	0.14 99	0.11 1	0.16 45	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.06 13

CAR	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.12 62	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

MSE-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.14 30	0.10 8	0.19 33	0.13 11	0.11 35	0.10 26	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.10 195

monster-pro	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

Test_v1	0.11 9	0.08 17	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 23	0.12 35	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.10 26	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.07 30

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.13 68	0.11 1	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 177	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.08 275	0.05 4	0.06 13

MatchStereo	0.11 9	0.08 17	0.30 120	0.16 10	0.08 8	0.09 1	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.10 19	0.16 141	0.08 2	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonStereo	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

Monster-pub-eth3d	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.19 102	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

Monster-pub-mixall	0.13 40	0.07 2	0.20 21	0.17 27	0.08 8	0.11 11	0.09 2	0.21 56	0.13 11	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.08 14	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.35 644	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

asda	0.13 40	0.11 129	0.24 59	0.18 55	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.25 129	0.17 53	0.12 62	0.11 38	0.08 2	0.11 106	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 244

4.5_new	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.06 87	0.09 127

4.5w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.24 59	0.17 27	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.17 53	0.13 92	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.06 87	0.09 127

4w-stereo	0.13 40	0.11 129	0.31 129	0.17 27	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 147	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.15 388

2.75w_new	0.13 40	0.10 81	0.25 69	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.08 2	0.11 106	0.22 177	0.15 178	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.10 195

3.75w	0.12 21	0.10 81	0.21 36	0.17 27	0.11 114	0.18 150	0.12 35	0.24 106	0.15 34	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.10 72	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 75

3w_stereo	0.14 84	0.11 129	0.31 129	0.19 103	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.28 173	0.20 111	0.13 92	0.12 58	0.08 2	0.12 147	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.10 195

2w_stereo	0.13 40	0.11 129	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.17 120	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.15 144	0.14 111	0.08 2	0.11 106	0.15 27	0.13 92	0.05 1	0.12 387	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 75

1w_stereo	0.13 40	0.09 45	0.17 7	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.27 159	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.12 147	0.19 102	0.14 138	0.05 1	0.10 324	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 127

monsterstereo	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.19 103	0.12 164	0.14 30	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.16 141	0.08 2	0.09 33	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.09 376	0.06 87	0.07 30

monsters	0.13 40	0.10 81	0.20 21	0.18 55	0.13 220	0.15 48	0.11 21	0.24 106	0.16 45	0.15 144	0.13 76	0.08 2	0.09 33	0.23 201	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.09 127

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 45	0.22 48	0.18 55	0.10 68	0.12 16	0.13 68	0.18 19	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MonSter	0.13 40	0.09 45	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.25 129	0.20 111	0.09 7	0.11 38	0.08 2	0.07 3	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.24 587	0.05 1	0.09 376	0.05 4	0.13 334

MGA	0.12 21	0.08 17	0.26 82	0.16 10	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 129	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

LiteMatch*	0.12 21	0.07 2	0.26 82	0.16 10	0.11 114	0.13 23	0.13 68	0.19 33	0.15 34	0.10 19	0.09 15	0.09 25	0.11 106	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.11 361	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.14 369

aanet-32k-new	0.15 120	0.18 412	0.43 231	0.21 195	0.10 68	0.16 85	0.15 141	0.22 69	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.09 25	0.13 189	0.18 82	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.23 505

aanet-new-14k	0.13 40	0.13 226	0.33 151	0.21 195	0.09 18	0.13 23	0.13 68	0.26 144	0.23 164	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.14 219	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.11 244

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.19 103	0.10 68	0.15 48	0.16 192	0.24 106	0.17 53	0.11 35	0.16 141	0.09 25	0.11 106	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.17 426

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.19 103	0.10 68	0.13 23	0.16 192	0.26 144	0.22 148	0.12 62	0.16 141	0.09 25	0.11 106	0.14 11	0.11 13	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.26 544

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 82	0.15 4	0.11 114	0.10 8	0.13 68	0.15 7	0.09 1	0.12 62	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.06 87	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 226	0.17 7	0.16 10	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.16 10	0.12 4	0.09 7	0.07 3	0.09 25	0.10 72	0.14 11	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

gcap_with_dpt	0.13 40	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.26 144	0.21 137	0.16 163	0.21 222	0.09 25	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.10 195

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 45	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 85	0.10 8	0.21 56	0.15 34	0.10 19	0.10 26	0.09 25	0.12 147	0.14 11	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 87	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.18 182	0.08 17	0.28 105	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.11 21	0.22 69	0.22 148	0.76 634	0.11 38	0.09 25	0.08 14	0.17 66	0.15 178	0.07 115	0.51 660	0.06 43	0.08 275	0.06 87	0.10 195

S2M2_XL	0.10 2	0.10 81	0.24 59	0.14 2	0.10 68	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 35	0.12 58	0.09 25	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 21	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.14 22	0.13 92	0.12 58	0.09 25	0.11 106	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.14 427	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 127

qwe	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.11 114	0.15 48	0.12 35	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.23 201	0.13 92	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.09 127

2.25w	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.10 8	0.20 41	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.09 25	0.10 72	0.23 201	0.15 178	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.08 275	0.05 4	0.12 299

4.25_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

4.5w_new	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

4.25w-stereo	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.17 120	0.12 35	0.22 69	0.15 34	0.13 92	0.13 76	0.09 25	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.05 1	0.18 512	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

IGEV	0.12 21	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.11 114	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.15 128	0.09 25	0.07 3	0.16 48	0.12 39	0.06 44	0.10 324	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.08 75

LGtest1	0.10 2	0.09 45	0.19 15	0.18 55	0.09 18	0.13 23	0.09 2	0.17 16	0.13 11	0.10 19	0.08 11	0.09 25	0.09 33	0.16 48	0.12 39	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

GREAT-IGEV	0.19 210	0.11 129	0.39 188	0.22 260	0.33 613	0.14 30	0.15 141	0.18 19	0.22 148	0.14 119	0.16 141	0.09 25	0.09 33	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.50 659	0.06 43	0.06 101	0.07 165	0.53 643
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	0.22 300	0.47 615	0.67 482	0.30 547	0.31 607	0.11 11	0.11 21	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.11 38	0.09 25	0.09 33	0.27 273	0.12 39	0.09 349	0.39 647	0.06 43	0.04 1	0.24 612	0.49 635

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 81	0.21 36	0.18 55	0.09 18	0.21 249	0.14 99	0.14 5	0.17 53	0.11 35	0.10 26	0.09 25	0.08 14	0.21 149	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

aanet-new-90k	0.15 120	0.14 276	0.49 303	0.21 195	0.11 114	0.15 48	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.10 19	0.12 58	0.10 48	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

aanet-new-78k	0.17 171	0.14 276	0.80 533	0.21 195	0.10 68	0.14 30	0.14 99	0.23 84	0.17 53	0.10 19	0.13 76	0.10 48	0.13 189	0.19 102	0.11 13	0.05 1	0.16 472	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.26 544

aanet-new-40k	0.14 84	0.15 312	0.43 231	0.20 149	0.13 220	0.16 85	0.14 99	0.21 56	0.15 34	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.33 586

aanet-new-36k	0.14 84	0.17 388	0.45 248	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.18 82	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 299

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 120	0.13 226	0.41 213	0.20 149	0.11 114	0.14 30	0.14 99	0.22 69	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.13 92	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.43 621

aanet-new-12k	0.13 40	0.12 182	0.32 142	0.23 317	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.25 129	0.20 111	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.13 189	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.12 299

aanet-new-8k	0.14 84	0.14 276	0.34 156	0.21 195	0.10 68	0.18 150	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.13 189	0.18 82	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.11 244

aanet-new	0.14 84	0.13 226	0.39 188	0.21 195	0.14 264	0.20 218	0.15 141	0.25 129	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.10 48	0.16 259	0.19 102	0.11 13	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.13 334

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.18 55	0.14 264	0.19 177	0.15 141	0.25 129	0.22 148	0.16 163	0.22 235	0.10 48	0.09 33	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.10 195

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 40	0.10 81	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.21 222	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 150	0.20 440	0.79 528	0.19 103	0.12 164	0.12 16	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.10 48	0.10 72	0.13 4	0.11 13	0.06 44	0.07 174	0.06 43	0.07 188	0.05 4	0.18 432

LACA3	0.10 2	0.11 129	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 85	0.14 99	0.14 5	0.14 22	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.10 72	0.16 48	0.09 1	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

DispViT+	0.12 21	0.08 17	0.21 36	0.16 10	0.16 374	0.10 8	0.12 35	0.27 159	0.24 184	0.13 92	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.12 39	0.08 258	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

CSFM-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.17 7	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.22 69	0.13 11	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.11 106	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.12 387	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.12 299

GEAStereo	0.20 239	0.10 81	0.31 129	0.35 595	0.42 635	0.19 177	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.28 608	0.06 43	0.05 32	0.08 237	0.57 648

GSStereo	0.21 275	0.10 81	0.31 129	0.36 603	0.42 635	0.19 177	0.16 192	0.38 311	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.08 237	0.63 657

GS-Stereo							0.16 192	0.38 311	0.21 137	0.14 119	0.15 128	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.18 266	0.08 258	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.08 237	0.63 657

gasm-f	0.20 239	0.12 182	0.36 170	0.35 595	0.36 623	0.18 150	0.17 233	0.23 84	0.18 71	0.14 119	0.19 191	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.19 296	0.08 258	0.28 608	0.06 43	0.05 32	0.09 328	0.57 648

Wavelet-MonSter	0.12 21	0.08 17	0.25 69	0.18 55	0.10 68	0.13 23	0.12 35	0.16 10	0.14 22	0.11 35	0.14 111	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.15 178	0.05 1	0.16 472	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.12 299

Replicate-Monster	0.15 120	0.12 182	0.40 203	0.17 27	0.10 68	0.17 120	0.10 8	0.24 106	0.20 111	0.12 62	0.10 26	0.10 48	0.10 72	0.28 297	0.12 39	0.06 44	0.31 630	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.21 480

AdaDepth	0.13 40	0.10 81	0.32 142	0.20 149	0.11 114	0.19 177	0.13 68	0.16 10	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.10 48	0.09 33	0.19 102	0.12 39	0.05 1	0.11 361	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.11 244

2.5w	0.13 40	0.10 81	0.23 53	0.18 55	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.21 56	0.16 45	0.12 62	0.13 76	0.10 48	0.09 33	0.21 149	0.12 39	0.05 1	0.19 526	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.12 299

3.25w_new	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 150	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.06 101	0.04 1	0.11 244

3.25w	0.13 40	0.09 45	0.24 59	0.17 27	0.09 18	0.18 150	0.10 8	0.23 84	0.18 71	0.15 144	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.20 129	0.13 92	0.05 1	0.17 500	0.05 1	0.06 101	0.04 1	0.11 244

3.5w_stereo	0.12 21	0.11 129	0.21 36	0.17 27	0.09 18	0.17 120	0.09 2	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.13 76	0.10 48	0.11 106	0.22 177	0.13 92	0.05 1	0.11 361	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 75

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 17	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.16 85	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.11 35	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.08 75

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.11 21	0.17 16	0.11 3	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.15 458	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 17	0.26 82	0.19 103	0.09 18	0.15 48	0.11 21	0.18 19	0.13 11	0.09 7	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 82	0.12 39	0.06 44	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.07 30

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 40	0.15 312	0.21 36	0.27 490	0.09 18	0.15 48	0.13 68	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.11 38	0.10 48	0.13 189	0.22 177	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

FoundationStereo	0.13 40	0.08 17	0.18 11	0.29 536	0.30 600	0.12 16	0.13 68	0.12 3	0.18 71	0.09 7	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.31 630	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.06 13

dual_stereo	0.18 182	0.08 17	0.26 82	0.21 195	0.32 611	0.11 11	0.13 68	0.27 159	0.20 111	0.11 35	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 129	0.14 138	0.07 115	0.45 655	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.65 662

U	1.02 654	0.10 81	0.26 82	0.22 260	3.66 687	6.41 690	0.13 68	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.11 38	0.10 48	0.09 33	0.12 2	0.11 13	0.07 115	0.05 6	5.35 698	2.86 695	0.07 165	0.06 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 239	0.74 653	0.71 503	0.17 27	0.08 8	0.15 48	0.15 141	0.19 33	0.18 71	0.13 92	0.12 58	0.10 48	0.08 14	0.16 48	0.14 138	0.34 641	0.12 387	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.24 519

IGEV-Stereo+	0.14 84	0.08 17	0.26 82	0.18 55	0.14 264	0.09 1	0.10 8	0.16 10	0.17 53	0.14 119	0.08 11	0.10 48	0.10 72	0.22 177	0.14 138	0.07 115	0.15 458	0.06 43	0.06 101	0.16 543	0.29 567

gcap-zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.09 127

test_for_model	0.14 84	0.10 81	0.25 69	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

UniTT-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.45 248	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.13 68	0.20 41	0.19 97	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.11 106	0.18 82	0.17 237	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.07 30

testlalala	0.14 84	0.10 81	0.28 105	0.18 55	0.15 332	0.19 177	0.15 141	0.27 159	0.23 164	0.16 163	0.20 202	0.10 48	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.09 127

aanet-new-60k	0.14 84	0.15 312	0.54 387	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.12 35	0.21 56	0.18 71	0.11 35	0.12 58	0.11 87	0.11 106	0.19 102	0.10 2	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.15 388

aanet-new-70k	0.13 40	0.13 226	0.40 203	0.20 149	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.22 69	0.16 45	0.11 35	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.21 149	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.13 334

aanet-new-34k	0.14 84	0.16 354	0.39 188	0.19 103	0.09 18	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.11 87	0.13 189	0.14 11	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 432

aanet-new-24k	0.13 40	0.14 276	0.32 142	0.20 149	0.12 164	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.16 45	0.13 92	0.16 141	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.07 30

aanet-new-10k	0.14 84	0.15 312	0.37 176	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.26 144	0.18 71	0.13 92	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.12 39	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.10 195

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 40	0.11 129	0.28 105	0.21 195	0.13 220	0.20 218	0.16 192	0.23 84	0.18 71	0.12 62	0.17 160	0.11 87	0.12 147	0.15 27	0.12 39	0.05 1	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 40	0.10 81	0.24 59	0.20 149	0.12 164	0.14 30	0.15 141	0.22 69	0.21 137	0.11 35	0.17 160	0.11 87	0.12 147	0.13 4	0.11 13	0.05 1	0.06 85	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.22 495

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 84	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 147	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.31 574

LiteMatch	0.13 40	0.15 312	0.19 15	0.20 149	0.10 68	0.15 48	0.17 233	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.22 358	0.16 48	0.23 388	0.08 258	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.11 106	0.17 66	0.14 138	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.13 334

LACA2	0.12 21	0.17 388	0.32 142	0.16 10	0.08 8	0.16 85	0.13 68	0.18 19	0.15 34	0.09 7	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.10 2	0.07 115	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 87	0.05 1

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.18 19	0.14 22	0.10 19	0.09 15	0.11 87	0.10 72	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.13 334

HiDET	0.12 21	0.07 2	0.20 21	0.15 4	0.09 18	0.14 30	0.12 35	0.20 41	0.16 45	0.10 19	0.10 26	0.11 87	0.09 33	0.19 102	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.11 244

LCMNet	0.12 21	0.08 17	0.20 21	0.16 10	0.09 18	0.15 48	0.12 35	0.19 33	0.20 111	0.10 19	0.11 38	0.11 87	0.10 72	0.20 129	0.16 207	0.07 115	0.11 361	0.05 1	0.07 188	0.05 4	0.14 369

VIP-Stereo	0.13 40	0.15 312	0.31 129	0.18 55	0.12 164	0.24 320	0.12 35	0.20 41	0.20 111	0.10 19	0.13 76	0.11 87	0.09 33	0.20 129	0.13 92	0.06 44	0.11 361	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.08 75

GASTEREO	0.20 239	0.15 312	0.31 129	0.40 620	0.29 595	0.18 150	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.18 208	0.17 160	0.11 87	0.13 189	0.25 236	0.15 178	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.08 275	0.06 87	0.57 648

MSCF	0.20 239	0.14 276	0.31 129	0.40 620	0.29 595	0.17 120	0.15 141	0.29 192	0.22 148	0.17 186	0.16 141	0.11 87	0.13 189	0.24 215	0.15 178	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.08 275	0.07 165	0.57 648

MLG-Stereo_test2	0.12 21	0.09 45	0.29 111	0.21 195	0.12 164	0.16 85	0.11 21	0.17 16	0.12 4	0.11 35	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 48	0.11 13	0.08 258	0.13 408	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.09 127

LG-G_1	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 249	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 177	0.11 13	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

LG-G	0.12 21	0.08 17	0.28 105	0.20 149	0.09 18	0.21 249	0.09 2	0.20 41	0.12 4	0.11 35	0.10 26	0.11 87	0.10 72	0.22 177	0.11 13	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

LG-Stereo	0.14 84	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.18 288	0.23 84	0.19 97	0.12 62	0.18 179	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.14 138	0.06 44	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.07 30

SGD-Stereo	0.12 21	0.08 17	0.18 11	0.17 27	0.07 1	0.17 120	0.13 68	0.19 33	0.17 53	0.12 62	0.13 76	0.11 87	0.12 147	0.19 102	0.12 39	0.08 258	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.05 1

IGEV-Stereo++	0.15 120	0.09 45	0.27 99	0.21 195	0.13 220	0.14 30	0.11 21	0.23 84	0.19 97	0.15 144	0.14 111	0.11 87	0.11 106	0.19 102	0.12 39	0.06 44	0.21 546	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.28 561

RAStereo	0.14 84	0.15 312	0.40 203	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.18 288	0.25 129	0.24 184	0.13 92	0.17 160	0.11 87	0.09 33	0.15 27	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.05 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 84	0.09 45	0.37 176	0.18 55	0.10 68	0.15 48	0.14 99	0.20 41	0.18 71	0.12 62	0.14 111	0.11 87	0.12 147	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.31 574

CAS	0.16 150	0.07 2	0.29 111	0.42 630	0.17 406	0.20 218	0.18 288	0.23 84	0.20 111	0.15 144	0.19 191	0.11 87	0.10 72	0.15 27	0.14 138	0.31 639	0.04 1	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.16 405

PointNet	0.11 9	0.08 17	0.19 15	0.17 27	0.09 18	0.15 48	0.15 141	0.18 19	0.16 45	0.09 7	0.11 38	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.13 92	0.07 115	0.09 283	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.12 299

TS12	0.13 40	0.09 45	0.21 36	0.21 195	0.09 18	0.19 177	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.15 144	0.19 191	0.12 113	0.13 189	0.18 82	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-28k	0.15 120	0.16 354	0.50 324	0.20 149	0.10 68	0.16 85	0.14 99	0.20 41	0.15 34	0.13 92	0.14 111	0.12 113	0.12 147	0.17 66	0.12 39	0.06 44	0.08 238	0.06 43	0.07 188	0.07 165	0.18 432

aanet-new-22k	0.15 120	0.15 312	0.44 242	0.22 260	0.11 114	0.15 48	0.13 68	0.24 106	0.19 97	0.12 62	0.14 111	0.12 113	0.12 147	0.17 66	0.11 13	0.05 1	0.08 238	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.27 552

aanet-new-16k	0.13 40	0.14 276	0.39 188	0.20 149	0.10 68	0.14 30	0.12 35	0.22 69	0.20 111	0.12 62	0.12 58	0.12 113	0.11 106	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.14 369

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 120	0.23 486	0.58 432	0.17 27	0.12 164	0.15 48	0.14 99	0.25 129	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.12 113	0.10 72	0.15 27	0.11 13	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.22 495

PSi22a	0.13 40	0.07 2	0.16 1	0.21 195	0.18 435	0.09 1	0.11 21	0.15 7	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.15 27	0.12 39	0.07 115	0.22 558	0.05 1	0.06 101	0.05 4	0.52 642

Foundation-i32	0.14 84	0.07 2	0.18 11	0.24 371	0.22 529	0.10 8	0.12 35	0.15 7	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.12 113	0.08 14	0.17 66	0.13 92	0.07 115	0.29 624	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 628

BStereo	0.14 84	0.10 81	0.46 263	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.25 129	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 237	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.09 127

Wave_Phase_stereo	0.16 150	0.10 81	0.46 263	0.18 55	0.11 114	0.41 539	0.15 141	0.30 212	0.23 164	0.12 62	0.11 38	0.12 113	0.09 33	0.17 66	0.17 237	0.05 1	0.07 174	0.06 43	0.08 275	0.05 4	0.09 127

NLSM3	0.14 84	0.12 182	0.25 69	0.21 195	0.13 220	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.25 209	0.12 62	0.15 128	0.12 113	0.13 189	0.17 66	0.15 178	0.05 1	0.05 6	0.08 235	0.08 275	0.05 4	0.08 75

111111	0.13 40	0.08 17	0.20 21	0.20 149	0.13 220	0.13 23	0.10 8	0.23 84	0.17 53	0.11 35	0.13 76	0.12 113	0.08 14	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.16 472	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.16 405

SMoEStereo_RVC	0.14 84	0.15 312	0.29 111	0.19 103	0.10 68	0.19 177	0.17 233	0.21 56	0.21 137	0.15 144	0.13 76	0.12 113	0.11 106	0.25 236	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.08 75

IGEV++	0.19 210	0.13 226	0.38 180	0.30 547	0.19 469	0.15 48	0.15 141	0.32 241	0.18 71	0.13 92	0.16 141	0.12 113	0.11 106	0.24 215	0.15 178	0.07 115	0.32 635	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.42 618

MyStereo07	0.18 182	0.15 312	0.44 242	0.22 260	0.16 374	0.25 338	0.22 437	0.31 233	0.26 224	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.13 189	0.33 370	0.14 138	0.07 115	0.13 408	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

ff7	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

ffff	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

11t	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

LoS_RVC	0.14 84	0.11 129	0.32 142	0.18 55	0.16 374	0.20 218	0.18 288	0.21 56	0.18 71	0.14 119	0.20 202	0.12 113	0.17 281	0.17 66	0.14 138	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.14 369

anonymousdsp	0.20 239	0.13 226	0.49 303	0.28 518	0.20 496	0.21 249	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.32 360	0.13 92	0.07 115	0.26 599	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.48 633

ccc-4	0.18 182	0.13 226	0.41 213	0.21 195	0.15 332	0.21 249	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.21 231	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.25 593	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

IGEV-Stereo	0.20 239	0.13 226	0.49 303	0.28 518	0.20 496	0.21 249	0.17 233	0.29 192	0.24 184	0.22 250	0.13 76	0.12 113	0.12 147	0.32 360	0.13 92	0.07 115	0.26 599	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.48 633
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-32k	0.13 40	0.15 312	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

aanet-new-30k	0.13 40	0.15 312	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.19 33	0.14 22	0.12 62	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.15 27	0.10 2	0.06 44	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.12 299

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 84	0.12 182	0.42 223	0.18 55	0.12 164	0.17 120	0.14 99	0.24 106	0.18 71	0.11 35	0.14 111	0.13 135	0.11 106	0.17 66	0.11 13	0.06 44	0.05 6	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.19 450

PipStereo	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.23 317	0.21 513	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.13 11	0.08 2	0.07 3	0.13 135	0.09 33	0.14 11	0.12 39	0.07 115	0.23 571	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 635

Selective-IGEV-i32	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 572	0.19 469	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.19 97	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

NLMM1	0.21 275	0.13 226	0.21 36	0.23 317	0.18 435	0.24 320	0.20 375	0.65 608	0.69 612	0.18 208	0.18 179	0.13 135	0.14 219	0.25 236	0.19 296	0.08 258	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.10 195

NLSM1	0.18 182	0.12 182	0.21 36	0.21 195	0.18 435	0.25 338	0.17 233	0.51 467	0.43 455	0.17 186	0.21 222	0.13 135	0.15 240	0.22 177	0.18 266	0.08 258	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.07 30

DDF-Stereo	0.16 150	0.08 17	0.30 120	0.21 195	0.20 496	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.19 97	0.11 35	0.10 26	0.13 135	0.12 147	0.24 215	0.20 322	0.09 349	0.18 512	0.07 144	0.06 101	0.20 592	0.19 450

Zero-FE251	0.17 171	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.10 68	0.20 218	0.13 68	0.20 41	0.15 34	0.75 631	0.13 76	0.13 135	0.11 106	0.16 48	0.16 207	0.08 258	0.10 324	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.18 432

zero-FE	0.21 275	0.08 17	1.10 602	0.24 371	0.27 583	0.12 16	0.14 99	0.20 41	0.20 111	0.12 62	0.11 38	0.13 135	0.11 106	0.22 177	0.19 296	0.09 349	0.23 571	0.07 144	0.08 275	0.19 584	0.27 552

MM-Stereo_test2	0.19 210	0.11 129	0.47 271	0.25 412	0.11 114	0.21 249	0.20 375	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.17 160	0.13 135	0.11 106	0.21 149	0.14 138	0.06 44	0.26 599	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.41 614

SCV_C0	0.19 210	0.14 276	0.40 203	0.30 547	0.20 496	0.15 48	0.16 192	0.35 275	0.26 224	0.17 186	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 350	0.14 138	0.07 115	0.22 558	0.06 43	0.06 101	0.09 328	0.25 531

SCV	0.18 182	0.15 312	0.37 176	0.26 453	0.20 496	0.16 85	0.16 192	0.35 275	0.23 164	0.14 119	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.31 350	0.12 39	0.08 258	0.19 526	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.26 544

AIO_rvc	0.20 239	0.16 354	0.49 303	0.41 627	0.29 595	0.15 48	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.17 186	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.35 392	0.13 92	0.07 115	0.19 526	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.41 614

GIP-stereo	0.16 150	0.12 182	0.25 69	0.24 371	0.22 529	0.15 48	0.14 99	0.32 241	0.21 137	0.11 35	0.16 141	0.13 135	0.09 33	0.20 129	0.13 92	0.07 115	0.13 408	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.32 580

fffft	0.14 84	0.12 182	0.30 120	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.18 288	0.23 84	0.17 53	0.14 119	0.11 38	0.13 135	0.10 72	0.24 215	0.18 266	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.09 127
1: 1. 1
Pointernet	0.15 120	0.08 17	0.35 164	0.19 103	0.12 164	0.20 218	0.12 35	0.34 266	0.25 209	0.15 144	0.16 141	0.13 135	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.08 75

AIO-Stereo	0.16 150	0.12 182	0.29 111	0.30 547	0.20 496	0.16 85	0.14 99	0.28 173	0.22 148	0.14 119	0.15 128	0.13 135	0.08 14	0.20 129	0.15 178	0.06 44	0.16 472	0.07 144	0.08 275	0.06 87	0.24 519

CAS++	0.17 171	0.13 226	0.35 164	0.18 55	0.13 220	0.17 120	0.16 192	0.42 365	0.25 209	0.19 214	0.18 179	0.13 135	0.10 72	0.22 177	0.12 39	0.12 499	0.10 324	0.11 468	0.08 275	0.10 392	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MoCha-V2	0.18 182	0.12 182	0.40 203	0.30 547	0.24 561	0.16 85	0.15 141	0.28 173	0.19 97	0.16 163	0.16 141	0.13 135	0.13 189	0.30 335	0.13 92	0.06 44	0.28 608	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.25 531

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 182	0.15 312	0.27 99	0.20 149	0.13 220	0.24 320	0.17 233	0.31 233	0.37 385	0.43 550	0.17 160	0.13 135	0.12 147	0.20 129	0.16 207	0.08 258	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.08 75

ACVNet-DCA	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.43 374	0.32 313	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.23 505

1test111	0.22 300	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.43 374	0.32 313	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.36 398	0.28 446	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.23 505

cc1	0.22 300	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.39 332	0.48 515	0.21 231	0.20 202	0.13 135	0.17 281	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.37 605

tt1	0.22 300	0.16 354	0.49 303	0.26 453	0.15 332	0.31 444	0.19 335	0.38 311	0.46 493	0.21 231	0.19 191	0.13 135	0.16 259	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.37 605

plain	0.18 182	0.16 354	0.59 441	0.21 195	0.13 220	0.16 85	0.17 233	0.29 192	0.23 164	0.16 163	0.26 275	0.13 135	0.17 281	0.27 273	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.07 188	0.10 392	0.07 30

AEACV	0.20 239	0.09 45	0.32 142	0.39 615	0.34 615	0.21 249	0.16 192	0.30 212	0.18 71	0.17 186	0.17 160	0.13 135	0.16 259	0.27 273	0.13 92	0.07 115	0.29 624	0.07 144	0.09 376	0.07 165	0.37 605

Selective-IGEV	0.15 120	0.10 81	0.34 156	0.32 572	0.19 469	0.16 85	0.14 99	0.29 192	0.20 111	0.13 92	0.14 111	0.13 135	0.08 14	0.23 201	0.14 138	0.06 44	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

ProNet	0.16 150	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.15 332	0.20 218	0.19 335	0.29 192	0.23 164	0.14 119	0.13 76	0.13 135	0.12 147	0.25 236	0.13 92	0.06 44	0.09 283	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.22 495

CREStereo++_RVC	0.16 150	0.09 45	0.42 223	0.17 27	0.11 114	0.18 150	0.13 68	0.23 84	0.31 303	0.21 231	0.31 327	0.13 135	0.11 106	0.17 66	0.16 207	0.07 115	0.04 1	0.06 43	0.15 576	0.06 87	0.05 1
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
test_xeample3	0.22 300	0.17 388	0.81 535	0.21 195	0.15 332	0.20 218	0.18 288	0.40 341	0.25 209	0.19 214	0.12 58	0.13 135	0.12 147	0.34 385	0.33 493	0.07 115	0.20 541	0.07 144	0.08 275	0.08 237	0.34 590

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 40	0.09 45	0.23 53	0.19 103	0.14 264	0.20 218	0.16 192	0.25 129	0.19 97	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.13 189	0.14 11	0.12 39	0.06 44	0.04 1	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.13 334

PSi22b	0.14 84	0.07 2	0.16 1	0.22 260	0.22 529	0.09 1	0.11 21	0.16 10	0.12 4	0.08 2	0.07 3	0.14 166	0.09 33	0.14 11	0.11 13	0.07 115	0.22 558	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 635

WQFJX1	0.20 239	0.12 182	0.21 36	0.23 317	0.17 406	0.24 320	0.19 335	0.63 596	0.56 574	0.17 186	0.16 141	0.14 166	0.16 259	0.27 273	0.18 266	0.08 258	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

WQFJX	0.19 210	0.12 182	0.21 36	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.18 288	0.57 539	0.49 530	0.17 186	0.17 160	0.14 166	0.16 259	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.08 238	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.11 244

NLCSM	0.20 239	0.15 312	0.23 53	0.24 371	0.19 469	0.24 320	0.22 437	0.45 404	0.44 468	0.20 224	0.18 179	0.14 166	0.16 259	0.47 446	0.20 322	0.09 349	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.10 195

BridgeDepth	0.11 9	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.07 1	0.16 85	0.12 35	0.18 19	0.13 11	0.08 2	0.09 15	0.14 166	0.14 219	0.15 27	0.11 13	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
S2M2_L	0.13 40	0.12 182	0.26 82	0.17 27	0.12 164	0.12 16	0.07 1	0.18 19	0.21 137	0.12 62	0.15 128	0.14 166	0.12 147	0.16 48	0.15 178	0.13 521	0.09 283	0.09 332	0.10 436	0.11 444	0.09 127
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 239	0.12 182	0.46 263	0.45 635	0.38 627	0.15 48	0.17 233	0.28 173	0.20 111	0.19 214	0.13 76	0.14 166	0.09 33	0.39 415	0.13 92	0.07 115	0.21 546	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.34 590

tt45	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.19 103	0.11 114	0.23 299	0.18 288	0.23 84	0.18 71	0.16 163	0.13 76	0.14 166	0.10 72	0.31 350	0.15 178	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.08 75

999	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.19 103	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.25 129	0.20 111	0.14 119	0.16 141	0.14 166	0.11 106	0.36 398	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.08 75

mms	0.15 120	0.14 276	0.25 69	0.20 149	0.15 332	0.17 120	0.17 233	0.21 56	0.19 97	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.09 33	0.26 258	0.15 178	0.06 44	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.19 450

ours_stereo	0.15 120	0.14 276	0.29 111	0.21 195	0.14 264	0.17 120	0.18 288	0.21 56	0.20 111	0.13 92	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.24 215	0.15 178	0.06 44	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.13 334

RSM++	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.32 572	0.17 406	0.17 120	0.15 141	0.23 84	0.21 137	0.12 62	0.12 58	0.14 166	0.09 33	0.21 149	0.13 92	0.06 44	0.05 6	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

IGEVStereo-DCA	0.20 239	0.17 388	0.41 213	0.22 260	0.15 332	0.20 218	0.17 233	0.28 173	0.23 164	0.19 214	0.12 58	0.14 166	0.12 147	0.38 412	0.31 474	0.07 115	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.36 597

rrr	0.22 300	0.17 388	0.79 528	0.22 260	0.15 332	0.20 218	0.18 288	0.40 341	0.27 242	0.19 214	0.12 58	0.14 166	0.12 147	0.38 412	0.31 474	0.07 115	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.28 561

MaDis-Stereo	0.15 120	0.17 388	0.39 188	0.19 103	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.26 144	0.22 148	0.13 92	0.15 128	0.14 166	0.11 106	0.17 66	0.17 237	0.08 258	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.06 13

CES	0.14 84	0.08 17	0.24 59	0.17 27	0.23 544	0.18 150	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.14 119	0.18 179	0.14 166	0.10 72	0.19 102	0.12 39	0.07 115	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.08 237	0.20 468

XX-TBD	0.16 150	0.21 451	0.43 231	0.22 260	0.10 68	0.23 299	0.15 141	0.23 84	0.28 253	0.22 250	0.26 275	0.14 166	0.12 147	0.16 48	0.14 138	0.08 258	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13

CREStereo	0.14 84	0.09 45	0.27 99	0.14 2	0.08 8	0.22 278	0.15 141	0.26 144	0.26 224	0.16 163	0.21 222	0.14 166	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.09 349	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.06 13
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
WQFJA1	0.19 210	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.19 335	0.55 519	0.55 567	0.16 163	0.17 160	0.15 185	0.17 281	0.20 129	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

NLMM	0.19 210	0.12 182	0.20 21	0.22 260	0.18 435	0.25 338	0.19 335	0.55 519	0.55 567	0.16 163	0.17 160	0.15 185	0.17 281	0.20 129	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

FlowAnything_test	0.15 120	0.12 182	0.23 53	0.21 195	0.12 164	0.18 150	0.16 192	0.25 129	0.17 53	0.15 144	0.13 76	0.15 185	0.14 219	0.19 102	0.17 237	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.12 514	0.08 237	0.10 195

MM-Stereo_test1	0.20 239	0.13 226	0.45 248	0.24 371	0.12 164	0.20 218	0.21 403	0.36 287	0.32 313	0.23 258	0.22 235	0.15 185	0.14 219	0.28 297	0.16 207	0.07 115	0.24 587	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.21 480

fffy	0.15 120	0.14 276	0.31 129	0.21 195	0.14 264	0.19 177	0.18 288	0.24 106	0.19 97	0.13 92	0.17 160	0.15 185	0.13 189	0.25 236	0.15 178	0.06 44	0.08 238	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.15 388

WCG-NET	0.15 120	0.12 182	0.31 129	0.18 55	0.09 18	0.18 150	0.17 233	0.23 84	0.29 274	0.18 208	0.22 235	0.15 185	0.12 147	0.19 102	0.13 92	0.06 44	0.12 387	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.06 13

GCAP-BAT	0.23 335	0.09 45	1.36 634	0.31 563	0.44 641	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 224	0.14 119	0.17 160	0.15 185	0.11 106	0.23 201	0.12 39	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.24 519

RSM	0.14 84	0.11 129	0.25 69	0.29 536	0.16 374	0.16 85	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.13 92	0.13 76	0.15 185	0.09 33	0.22 177	0.13 92	0.06 44	0.06 85	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

trnet	0.14 84	0.09 45	0.26 82	0.15 4	0.07 1	0.21 249	0.12 35	0.25 129	0.26 224	0.16 163	0.21 222	0.15 185	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.09 349	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13

CASnet	0.15 120	0.13 226	0.30 120	0.22 260	0.08 8	0.15 48	0.14 99	0.28 173	0.26 224	0.23 258	0.20 202	0.15 185	0.11 106	0.18 82	0.13 92	0.07 115	0.05 6	0.11 468	0.09 376	0.08 237	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.22 300	0.09 45	1.28 625	0.31 563	0.43 638	0.16 85	0.15 141	0.30 212	0.26 224	0.14 119	0.17 160	0.15 185	0.11 106	0.23 201	0.12 39	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.24 519

GCAP-Stereo	0.18 182	0.21 451	0.47 271	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.10 8	0.28 173	0.24 184	0.20 224	0.22 235	0.15 185	0.13 189	0.21 149	0.16 207	0.07 115	0.19 526	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

CroCo-Stereo Lap2	0.16 150	0.18 412	0.39 188	0.26 453	0.18 435	0.11 11	0.19 335	0.30 212	0.22 148	0.13 92	0.16 141	0.15 185	0.11 106	0.17 66	0.15 178	0.07 115	0.07 174	0.08 235	0.06 101	0.08 237	0.07 30

DLNR-FE	10.53 694	12.31 703	20.33 710	105.85 719	23.36 714	0.14 30	0.13 68	3.25 689	0.20 111	0.16 163	0.23 249	0.16 198	0.10 72	0.31 350	0.16 207	2.59 691	0.32 635	0.07 144	0.07 188	40.66 719	0.28 561

water-stereo	0.15 120	0.11 129	0.32 142	0.19 103	0.10 68	0.17 120	0.14 99	0.26 144	0.20 111	0.18 208	0.23 249	0.16 198	0.16 259	0.14 11	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.11 244

depthmonostereo	0.15 120	0.12 182	0.34 156	0.19 103	0.09 18	0.20 218	0.15 141	0.28 173	0.24 184	0.16 163	0.18 179	0.16 198	0.18 312	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.07 174	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.08 75

DilatedVolume-Stereo	0.15 120	0.09 45	0.26 82	0.18 55	0.10 68	0.21 249	0.14 99	0.24 106	0.22 148	0.22 250	0.21 222	0.16 198	0.15 240	0.24 215	0.17 237	0.07 115	0.07 174	0.06 43	0.06 101	0.05 4	0.08 75

AIO-test2	0.22 300	0.27 531	0.54 387	0.29 536	0.16 374	0.22 278	0.16 192	0.44 395	0.43 455	0.17 186	0.29 302	0.16 198	0.11 106	0.27 273	0.14 138	0.19 607	0.07 174	0.10 412	0.11 472	0.08 237	0.09 127

castereo++	0.14 84	0.13 226	0.25 69	0.19 103	0.10 68	0.27 365	0.13 68	0.24 106	0.26 224	0.11 35	0.13 76	0.16 198	0.10 72	0.18 82	0.11 13	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.06 101	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 84	0.11 129	0.22 48	0.19 103	0.10 68	0.20 218	0.19 335	0.32 241	0.28 253	0.13 92	0.18 179	0.16 198	0.16 259	0.16 48	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30

MGS-Stereo	0.15 120	0.12 182	0.38 180	0.19 103	0.11 114	0.18 150	0.17 233	0.21 56	0.23 164	0.14 119	0.24 259	0.16 198	0.10 72	0.19 102	0.13 92	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.10 392	0.07 30

MIF-Stereo (partial)	0.18 182	0.13 226	0.50 324	0.22 260	0.15 332	0.16 85	0.13 68	0.29 192	0.26 224	0.17 186	0.26 275	0.16 198	0.17 281	0.25 236	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.08 75

DLNR_Zeroshot_test	10.53 694	12.28 702	20.32 708	105.84 718	23.88 715	0.14 30	0.13 68	3.20 688	0.20 111	0.16 163	0.23 249	0.16 198	0.10 72	0.32 360	0.16 207	2.54 690	0.32 635	0.07 144	0.07 188	40.17 718	0.28 561

EGLCR-Stereo	0.19 210	0.09 45	0.34 156	0.29 536	0.17 406	0.28 383	0.16 192	0.30 212	0.23 164	0.22 250	0.11 38	0.16 198	0.09 33	0.28 297	0.15 178	0.07 115	0.25 593	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.37 605

MC-Stereo	0.18 182	0.10 81	0.36 170	0.28 518	0.14 264	0.18 150	0.15 141	0.24 106	0.20 111	0.21 231	0.24 259	0.16 198	0.13 189	0.25 236	0.14 138	0.07 115	0.17 500	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.30 570

IPLG	0.23 335	0.19 427	0.65 474	0.21 195	0.12 164	0.28 383	0.17 233	0.45 404	0.32 313	0.33 414	0.32 337	0.16 198	0.17 281	0.50 454	0.23 388	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.08 75

TANstereo	0.16 150	0.11 129	0.43 231	0.16 10	0.08 8	0.25 338	0.14 99	0.23 84	0.29 274	0.25 280	0.30 316	0.16 198	0.12 147	0.18 82	0.13 92	0.08 258	0.07 174	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 75

PMTNet	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.15 4	0.09 18	0.23 299	0.15 141	0.26 144	0.24 184	0.17 186	0.21 222	0.16 198	0.14 219	0.23 201	0.14 138	0.29 635	0.05 6	0.06 43	0.04 1	0.07 165	0.07 30

RT-Monster	0.16 150	0.09 45	0.25 69	0.18 55	0.14 264	0.20 218	0.12 35	0.31 233	0.33 330	0.25 280	0.22 235	0.17 213	0.13 189	0.19 102	0.15 178	0.07 115	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.06 87	0.10 195

Foundation-i1c-attn	0.15 120	0.07 2	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.15 48	0.15 141	0.26 144	0.29 274	0.15 144	0.16 141	0.17 213	0.14 219	0.19 102	0.15 178	0.07 115	0.22 558	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.26 544

VMStereo-Base	0.14 84	0.09 45	0.29 111	0.16 10	0.09 18	0.18 150	0.12 35	0.24 106	0.25 209	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.13 189	0.19 102	0.14 138	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.08 75

DA	0.21 275	0.11 129	0.33 151	0.28 518	0.23 544	0.30 422	0.16 192	0.29 192	0.27 242	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.15 240	0.26 258	0.15 178	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 645

GGEV	0.21 275	0.11 129	0.33 151	0.28 518	0.23 544	0.30 422	0.16 192	0.29 192	0.27 242	0.15 144	0.22 235	0.17 213	0.15 240	0.26 258	0.15 178	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.56 645

MM-Stereo_test3	0.19 210	0.15 312	0.39 188	0.25 412	0.15 332	0.19 177	0.22 437	0.42 365	0.40 422	0.17 186	0.24 259	0.17 213	0.12 147	0.22 177	0.16 207	0.08 258	0.21 546	0.08 235	0.06 101	0.09 328	0.11 244

HART	0.20 239	0.14 276	0.42 223	0.26 453	0.24 561	0.17 120	0.16 192	0.32 241	0.25 209	0.15 144	0.26 275	0.17 213	0.09 33	0.24 215	0.14 138	0.06 44	0.36 645	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.27 552

RCA-Stereo	0.17 171	0.10 81	0.33 151	0.20 149	0.11 114	0.19 177	0.17 233	0.39 332	0.36 370	0.21 231	0.25 267	0.17 213	0.17 281	0.18 82	0.15 178	0.07 115	0.14 427	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.08 75

DCANet-4	0.20 239	0.11 129	0.58 432	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.39 332	0.42 444	0.29 336	0.31 327	0.17 213	0.22 358	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

GLC_STEREO	0.15 120	0.11 129	0.31 129	0.22 260	0.09 18	0.17 120	0.15 141	0.24 106	0.28 253	0.17 186	0.20 202	0.17 213	0.11 106	0.24 215	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.07 30

sAnonymous2	0.21 275	0.24 498	0.79 528	0.24 371	0.17 406	0.22 278	0.20 375	0.36 287	0.29 274	0.17 186	0.19 191	0.17 213	0.16 259	0.18 82	0.15 178	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.23 608	0.18 432

CroCo_RVC	0.21 275	0.24 498	0.79 528	0.24 371	0.17 406	0.22 278	0.20 375	0.36 287	0.29 274	0.17 186	0.19 191	0.17 213	0.16 259	0.18 82	0.15 178	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.23 608	0.18 432

sCroCo_RVC	0.19 210	0.15 312	0.60 448	0.27 490	0.18 435	0.23 299	0.16 192	0.28 173	0.24 184	0.14 119	0.22 235	0.17 213	0.14 219	0.22 177	0.16 207	0.11 459	0.11 361	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.10 195

GMStereo	0.21 275	0.30 549	0.57 416	0.21 195	0.12 164	0.24 320	0.18 288	0.30 212	0.41 432	0.26 290	0.24 259	0.17 213	0.16 259	0.25 236	0.19 296	0.10 420	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.11 444	0.09 127
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.29 473	0.11 129	0.38 180	0.22 260	0.18 435	0.33 471	1.66 684	0.53 485	0.27 242	0.27 300	0.50 533	0.17 213	0.16 259	0.25 236	0.25 414	0.07 115	0.07 174	0.07 144	0.11 472	0.07 165	0.10 195

DN	0.21 275	0.09 45	0.58 432	0.40 620	0.18 435	0.22 278	0.18 288	0.30 212	0.25 209	0.15 144	0.19 191	0.18 228	0.10 72	0.26 258	0.19 296	0.14 545	0.18 512	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.42 618

Foundation-i1b	0.15 120	0.08 17	0.20 21	0.17 27	0.09 18	0.16 85	0.16 192	0.27 159	0.29 274	0.15 144	0.15 128	0.18 228	0.12 147	0.18 82	0.14 138	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.05 32	0.05 4	0.21 480

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 84	0.10 81	0.27 99	0.21 195	0.11 114	0.16 85	0.14 99	0.24 106	0.17 53	0.17 186	0.20 202	0.18 228	0.11 106	0.16 48	0.17 237	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.09 127

AIO-test1	0.21 275	0.22 470	0.56 406	0.31 563	0.24 561	0.21 249	0.16 192	0.42 365	0.37 385	0.17 186	0.26 275	0.18 228	0.12 147	0.29 319	0.15 178	0.08 258	0.07 174	0.10 412	0.11 472	0.07 165	0.10 195

rvit_stereo_0081	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 342	0.17 186	0.19 191	0.18 228	0.15 240	0.20 129	0.17 237	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 150	0.13 226	0.30 120	0.21 195	0.12 164	0.17 120	0.17 233	0.24 106	0.34 342	0.17 186	0.19 191	0.18 228	0.15 240	0.20 129	0.17 237	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.07 30

fff	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

AnonymousM	0.19 210	0.20 440	0.30 120	0.18 55	0.10 68	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.27 242	0.27 300	0.21 222	0.18 228	0.14 219	0.21 149	0.16 207	0.09 349	0.08 238	0.38 645	0.15 576	0.06 87	0.08 75

CroCo-Stereo	0.15 120	0.16 354	0.34 156	0.25 412	0.12 164	0.11 11	0.18 288	0.35 275	0.24 184	0.13 92	0.13 76	0.18 228	0.12 147	0.15 27	0.13 92	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.06 13
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
s12784h	0.18 182	0.09 45	0.38 180	0.18 55	0.07 1	0.33 471	0.19 335	0.39 332	0.34 342	0.24 266	0.25 267	0.18 228	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.05 1

csc	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

cscssc	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.38 311	0.46 493	0.29 336	0.31 327	0.18 228	0.28 457	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.06 87	0.09 127

DF	0.16 150	0.09 45	0.31 129	0.31 563	0.16 374	0.17 120	0.15 141	0.26 144	0.18 71	0.14 119	0.23 249	0.19 240	0.11 106	0.24 215	0.16 207	0.08 258	0.23 571	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.09 127

Foundation-i1a	0.16 150	0.08 17	0.20 21	0.18 55	0.11 114	0.18 150	0.16 192	0.26 144	0.30 292	0.17 186	0.16 141	0.19 240	0.13 189	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.21 546	0.06 43	0.04 1	0.05 4	0.26 544

xyz-stereo-finetune	0.17 171	0.17 388	0.29 111	0.17 27	0.08 8	0.24 320	0.21 403	0.30 212	0.32 313	0.19 214	0.22 235	0.19 240	0.15 240	0.30 335	0.22 368	0.06 44	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.07 30

rvit_stereo_0083	0.17 171	0.13 226	0.29 111	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.17 233	0.23 84	0.36 370	0.16 163	0.22 235	0.19 240	0.17 281	0.21 149	0.17 237	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.08 75

rvit_stereo_0080	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 375	0.29 192	0.26 224	0.16 163	0.17 160	0.19 240	0.14 219	0.19 102	0.16 207	0.11 459	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.08 75

RAFT-Stereo-weight	0.17 171	0.10 81	0.31 129	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.38 311	0.33 330	0.25 280	0.20 202	0.19 240	0.10 72	0.19 102	0.16 207	0.07 115	0.13 408	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.09 127

whm_eth	0.16 150	0.17 388	0.35 164	0.19 103	0.13 220	0.14 30	0.20 375	0.29 192	0.26 224	0.16 163	0.17 160	0.19 240	0.14 219	0.19 102	0.16 207	0.11 459	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.08 75

LoS	0.15 120	0.09 45	0.34 156	0.17 27	0.09 18	0.22 278	0.14 99	0.27 159	0.27 242	0.15 144	0.18 179	0.19 240	0.14 219	0.23 201	0.14 138	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.04 1	0.06 87	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADStereo(finetuned)	0.21 275	0.15 312	0.59 441	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.37 302	0.41 432	0.30 359	0.31 327	0.19 240	0.31 501	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 195

MIPNet	0.22 300	0.19 427	0.64 469	0.22 260	0.12 164	0.28 383	0.20 375	0.48 436	0.39 412	0.31 376	0.24 259	0.19 240	0.24 393	0.28 297	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.08 75

HHNet	0.23 335	0.12 182	0.66 479	0.19 103	0.18 435	0.20 218	0.20 375	0.36 287	0.32 313	0.33 414	0.59 578	0.19 240	0.21 350	0.24 215	0.31 474	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.12 299

iRaftStereo_RVC	0.17 171	0.16 354	0.35 164	0.21 195	0.11 114	0.20 218	0.17 233	0.34 266	0.25 209	0.20 224	0.25 267	0.19 240	0.12 147	0.21 149	0.16 207	0.07 115	0.12 387	0.10 412	0.09 376	0.09 328	0.14 369

raftrobust	0.19 210	0.19 427	0.42 223	0.23 317	0.24 561	0.19 177	0.13 68	0.33 259	0.28 253	0.26 290	0.20 202	0.19 240	0.17 281	0.23 201	0.17 237	0.08 258	0.10 324	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.09 127

DCANet	0.20 239	0.15 312	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.19 177	0.18 288	0.37 302	0.41 432	0.30 359	0.31 327	0.19 240	0.23 372	0.21 149	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.05 32	0.07 165	0.10 195

tg	0.18 182	0.15 312	0.34 156	0.22 260	0.11 114	0.23 299	0.15 141	0.35 275	0.27 242	0.20 224	0.25 267	0.20 254	0.12 147	0.25 236	0.16 207	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.08 237	0.13 334

rvit_stereo_0081_aga	0.17 171	0.17 388	0.40 203	0.21 195	0.14 264	0.20 218	0.17 233	0.24 106	0.26 224	0.18 208	0.21 222	0.20 254	0.14 219	0.20 129	0.15 178	0.12 499	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.08 75

rvit_stereo_ft	0.18 182	0.19 427	0.43 231	0.25 412	0.14 264	0.17 120	0.21 403	0.30 212	0.28 253	0.17 186	0.19 191	0.20 254	0.17 281	0.22 177	0.18 266	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.08 75

WCG-NET（raft）	0.16 150	0.14 276	0.32 142	0.18 55	0.09 18	0.19 177	0.16 192	0.24 106	0.27 242	0.19 214	0.19 191	0.20 254	0.12 147	0.22 177	0.13 92	0.06 44	0.17 500	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

4D-IteraStereo	0.20 239	0.21 451	0.62 459	0.21 195	0.14 264	0.19 177	0.17 233	0.29 192	0.28 253	0.24 266	0.20 202	0.20 254	0.10 72	0.22 177	0.18 266	0.07 115	0.07 174	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.33 586

RAFT+CT+SA	0.23 335	0.24 498	0.48 286	0.25 412	0.18 435	0.23 299	0.29 547	0.42 365	0.38 396	0.24 266	0.39 431	0.20 254	0.17 281	0.34 385	0.17 237	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.12 514	0.09 328	0.13 334

DRaft	0.25 390	0.11 129	0.47 271	0.18 55	0.12 164	0.28 383	0.23 465	0.34 266	0.40 422	0.38 494	0.60 582	0.20 254	0.41 564	0.48 448	0.41 529	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

RAFT-345	0.22 300	0.11 129	0.55 396	0.22 260	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.27 159	0.28 253	0.27 300	0.65 599	0.20 254	0.17 281	0.55 482	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.07 30

rafts_anoy	0.21 275	0.22 470	0.49 303	0.25 412	0.24 561	0.19 177	0.17 233	0.34 266	0.32 313	0.24 266	0.25 267	0.20 254	0.16 259	0.25 236	0.21 350	0.08 258	0.19 526	0.11 468	0.12 514	0.09 328	0.09 127

Anonymous3	0.24 365	0.19 427	0.76 517	0.27 490	0.18 435	0.41 539	0.24 490	0.45 404	0.36 370	0.23 258	0.27 288	0.20 254	0.18 312	0.28 297	0.19 296	0.12 499	0.11 361	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.13 334

raft+_RVC	0.21 275	0.21 451	0.46 263	0.22 260	0.35 618	0.21 249	0.16 192	0.39 332	0.35 354	0.22 250	0.28 294	0.20 254	0.15 240	0.25 236	0.20 322	0.08 258	0.16 472	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.12 299

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 239	0.23 486	0.49 303	0.21 195	0.16 374	0.19 177	0.17 233	0.35 275	0.32 313	0.26 290	0.33 359	0.20 254	0.17 281	0.21 149	0.17 237	0.06 44	0.10 324	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.11 244

R-Stereo Train	0.19 210	0.10 81	0.49 303	0.22 260	0.12 164	0.23 299	0.18 288	0.43 374	0.20 111	0.31 376	0.45 500	0.20 254	0.14 219	0.18 82	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 210	0.10 81	0.49 303	0.22 260	0.12 164	0.23 299	0.18 288	0.43 374	0.20 111	0.31 376	0.45 500	0.20 254	0.14 219	0.18 82	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.06 87	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.17 171	0.18 412	0.42 223	0.20 149	0.09 18	0.16 85	0.11 21	0.30 212	0.25 209	0.13 92	0.15 128	0.21 268	0.13 189	0.30 335	0.16 207	0.06 44	0.22 558	0.05 1	0.04 1	0.08 237	0.13 334

xyz-stereo-finetune2	0.18 182	0.16 354	0.32 142	0.16 10	0.09 18	0.27 365	0.19 335	0.29 192	0.21 137	0.23 258	0.29 302	0.21 268	0.23 372	0.37 408	0.23 388	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.06 101	0.06 87	0.07 30

DFGA-Net	0.26 413	0.33 564	0.70 496	0.22 260	0.15 332	0.25 338	0.17 233	0.41 359	0.40 422	0.30 359	0.32 337	0.21 268	0.18 312	0.61 516	0.33 493	0.08 258	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.11 444	0.09 127

Occ-G	0.18 182	0.10 81	0.38 180	0.23 317	0.15 332	0.16 85	0.18 288	0.23 84	0.26 224	0.15 144	0.20 202	0.21 268	0.11 106	0.22 177	0.19 296	0.07 115	0.17 500	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.30 570

AE-Stereo	0.21 275	0.12 182	0.50 324	0.25 412	0.15 332	0.24 320	0.18 288	0.40 341	0.34 342	0.19 214	0.26 275	0.21 268	0.13 189	0.22 177	0.16 207	0.07 115	0.26 599	0.09 332	0.10 436	0.07 165	0.31 574

IPLGR	0.22 300	0.14 276	0.75 513	0.21 195	0.11 114	0.25 338	0.18 288	0.44 395	0.38 396	0.29 336	0.28 294	0.21 268	0.19 334	0.37 408	0.19 296	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.07 30

DIP-Stereo	0.20 239	0.13 226	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.12 35	0.43 374	0.26 224	0.27 300	0.32 337	0.21 268	0.17 281	0.26 258	0.20 322	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.07 165	0.10 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Foundation-i1	0.16 150	0.08 17	0.21 36	0.21 195	0.13 220	0.17 120	0.15 141	0.33 259	0.32 313	0.16 163	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.19 102	0.16 207	0.07 115	0.23 571	0.06 43	0.06 101	0.06 87	0.16 405

FACV-RUCA	0.22 300	0.15 312	0.38 180	0.24 371	0.23 544	0.26 358	0.19 335	0.41 359	0.35 354	0.26 290	0.32 337	0.22 275	0.25 406	0.24 215	0.19 296	0.10 420	0.07 174	0.15 571	0.08 275	0.16 543	0.14 369

MSKI-zero shot	0.19 210	0.10 81	0.47 271	0.30 547	0.14 264	0.21 249	0.14 99	0.33 259	0.22 148	0.24 266	0.25 267	0.22 275	0.10 72	0.32 360	0.14 138	0.07 115	0.30 626	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.09 127

StereoVision	0.23 335	0.23 486	0.55 396	0.27 490	0.17 406	0.23 299	0.22 437	0.40 341	0.32 313	0.21 231	0.51 536	0.22 275	0.16 259	0.29 319	0.19 296	0.11 459	0.12 387	0.13 529	0.13 546	0.10 392	0.08 75

Selective-RAFT	0.19 210	0.14 276	0.37 176	0.24 371	0.11 114	0.30 422	0.15 141	0.35 275	0.34 342	0.17 186	0.17 160	0.22 275	0.18 312	0.29 319	0.18 266	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.08 75

test_4	0.19 210	0.16 354	0.39 188	0.24 371	0.13 220	0.19 177	0.21 403	0.27 159	0.24 184	0.24 266	0.47 519	0.22 275	0.13 189	0.27 273	0.18 266	0.06 44	0.06 85	0.09 332	0.09 376	0.07 165	0.06 13

test-3	0.18 182	0.10 81	0.48 286	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.29 274	0.26 290	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.26 258	0.19 296	0.06 44	0.14 427	0.08 235	0.08 275	0.06 87	0.10 195

test_1	0.18 182	0.10 81	0.48 286	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.16 192	0.32 241	0.29 274	0.26 290	0.17 160	0.22 275	0.13 189	0.26 258	0.19 296	0.06 44	0.14 427	0.08 235	0.08 275	0.06 87	0.10 195

TRStereo	0.22 300	0.21 451	0.62 459	0.40 620	0.19 469	0.22 278	0.16 192	0.58 553	0.30 292	0.21 231	0.21 222	0.22 275	0.13 189	0.27 273	0.14 138	0.09 349	0.09 283	0.09 332	0.11 472	0.06 87	0.19 450

NF-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.52 468	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

OCTAStereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

RE-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

TVStereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.12 164	0.21 249	0.18 288	0.40 341	0.35 354	0.28 311	0.30 316	0.22 275	0.17 281	0.51 460	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.13 334

RALCasStereoNet	0.22 300	0.22 470	0.48 286	0.23 317	0.23 544	0.22 278	0.18 288	0.32 241	0.27 242	0.22 250	0.30 316	0.22 275	0.15 240	0.29 319	0.20 322	0.08 258	0.22 558	0.07 144	0.06 101	0.10 392	0.25 531

DN-CSS_ROB	0.24 365	0.33 564	0.69 490	0.25 412	0.14 264	0.26 358	0.13 68	0.42 365	0.35 354	0.30 359	0.42 461	0.22 275	0.20 339	0.34 385	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.09 127

Hybrid-DGEV-03	0.21 275	0.20 440	0.43 231	0.23 317	0.12 164	0.27 365	0.16 192	0.33 259	0.28 253	0.33 414	0.58 573	0.23 290	0.16 259	0.24 215	0.19 296	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.10 195

WQFJA1++	0.48 593	0.07 2	0.86 556	0.23 317	0.19 469	0.18 150	0.11 21	0.21 56	0.14 22	2.23 682	0.12 58	0.23 290	0.11 106	0.21 149	0.14 138	0.08 258	0.19 526	0.06 43	0.09 376	4.02 692	0.20 468

FE-Mocha	0.18 182	0.11 129	0.40 203	0.26 453	0.14 264	0.19 177	0.14 99	0.36 287	0.24 184	0.24 266	0.24 259	0.23 290	0.14 219	0.27 273	0.19 296	0.08 258	0.08 238	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

HUF	0.26 413	0.15 312	0.79 528	0.39 615	0.31 607	0.16 85	0.17 233	0.36 287	0.25 209	0.19 214	0.14 111	0.23 290	0.11 106	0.32 360	0.14 138	0.08 258	0.60 673	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.56 645

rvit_0105_6	0.20 239	0.16 354	0.41 213	0.23 317	0.14 264	0.18 150	0.20 375	0.31 233	0.39 412	0.18 208	0.22 235	0.23 290	0.18 312	0.26 258	0.18 266	0.16 572	0.13 408	0.13 529	0.11 472	0.11 444	0.09 127

EKT-Stereo	0.39 547	0.13 226	0.53 374	0.42 630	3.94 689	0.22 278	0.17 233	0.38 311	0.30 292	0.21 231	0.20 202	0.23 290	0.15 240	0.30 335	0.18 266	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.09 328	0.12 299

MIM_Stereo	0.20 239	0.17 388	0.55 396	0.20 149	0.21 513	0.17 120	0.14 99	0.37 302	0.27 242	0.28 311	0.35 378	0.23 290	0.13 189	0.28 297	0.16 207	0.06 44	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.15 388

DCRE	0.24 365	0.15 312	0.45 248	0.26 453	0.26 579	0.23 299	0.21 403	0.37 302	0.29 274	0.23 258	0.81 623	0.23 290	0.16 259	0.24 215	0.18 266	0.07 115	0.14 427	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.25 531

TestStereo1	0.23 335	0.22 470	0.50 324	0.27 490	0.14 264	0.26 358	0.27 525	0.43 374	0.38 396	0.29 336	0.39 431	0.23 290	0.21 350	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

DisPM	0.20 239	0.11 129	0.52 363	0.24 371	0.13 220	0.18 150	0.19 335	0.30 212	0.31 303	0.33 414	0.34 370	0.23 290	0.16 259	0.34 385	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.12 299

SA-5K	0.23 335	0.22 470	0.50 324	0.27 490	0.14 264	0.26 358	0.27 525	0.43 374	0.38 396	0.29 336	0.39 431	0.23 290	0.21 350	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

SA	0.24 365	0.22 470	0.55 396	0.23 317	0.14 264	0.25 338	0.23 465	0.48 436	0.42 444	0.28 311	0.44 485	0.23 290	0.23 372	0.34 385	0.17 237	0.07 115	0.09 283	0.11 468	0.11 472	0.08 237	0.09 127

CIPLG	0.23 335	0.28 539	0.75 513	0.24 371	0.16 374	0.25 338	0.20 375	0.38 311	0.33 330	0.32 401	0.34 370	0.23 290	0.15 240	0.27 273	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

IPLGR_C	0.23 335	0.29 543	0.81 535	0.24 371	0.16 374	0.24 320	0.20 375	0.38 311	0.33 330	0.32 401	0.33 359	0.23 290	0.15 240	0.26 258	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

ACRE	0.23 335	0.27 531	0.83 545	0.24 371	0.15 332	0.24 320	0.20 375	0.38 311	0.32 313	0.32 401	0.33 359	0.23 290	0.15 240	0.26 258	0.22 368	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127

test_3	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.26 453	0.14 264	0.22 278	0.25 504	0.34 266	0.33 330	0.25 280	0.18 179	0.23 290	0.13 189	0.25 236	0.20 322	0.06 44	0.14 427	0.09 332	0.10 436	0.07 165	0.10 195

DeepStereo_RVC	0.19 210	0.12 182	0.47 271	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.16 192	0.29 192	0.24 184	0.28 311	0.27 288	0.23 290	0.28 457	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.10 195

RAFT-RH_RVC	0.26 413	0.13 226	0.57 416	0.22 260	0.12 164	0.25 338	0.14 99	0.27 159	0.29 274	0.38 494	1.14 647	0.23 290	0.18 312	0.58 495	0.24 400	0.07 115	0.06 85	0.10 412	0.07 188	0.06 87	0.08 75

TestStereo	0.22 300	0.24 498	0.48 286	0.25 412	0.11 114	0.22 278	0.22 437	0.32 241	0.31 303	0.24 266	0.34 370	0.23 290	0.19 334	0.62 527	0.19 296	0.08 258	0.07 174	0.10 412	0.07 188	0.11 444	0.07 30

SFCPSM	0.23 335	0.12 182	0.51 343	0.21 195	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.57 539	0.41 432	0.29 336	0.32 337	0.23 290	0.22 358	0.28 297	0.20 322	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.10 436	0.09 328	0.09 127

Lsterematch	0.20 239	0.15 312	0.44 242	0.20 149	0.10 68	0.22 278	0.17 233	0.27 159	0.34 342	0.28 311	0.37 404	0.24 310	0.22 358	0.25 236	0.23 388	0.08 258	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

Reg-Stereo(zero)	0.18 182	0.08 17	0.39 188	0.19 103	0.19 469	0.24 320	0.18 288	0.29 192	0.29 274	0.24 266	0.21 222	0.24 310	0.18 312	0.22 177	0.21 350	0.07 115	0.11 361	0.06 43	0.07 188	0.06 87	0.11 244

11t1	0.21 275	0.12 182	0.45 248	0.20 149	0.15 332	0.27 365	0.17 233	0.37 302	0.28 253	0.27 300	0.25 267	0.24 310	0.23 372	0.28 297	0.25 414	0.09 349	0.19 526	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.23 505

LL-Strereo2	0.21 275	0.25 513	0.53 374	0.32 572	0.20 496	0.25 338	0.14 99	0.32 241	0.25 209	0.25 280	0.20 202	0.24 310	0.12 147	0.28 297	0.18 266	0.07 115	0.07 174	0.12 503	0.09 376	0.09 328	0.16 405

anonymousdsp2	0.23 335	0.11 129	0.42 223	0.26 453	0.24 561	0.25 338	0.17 233	0.43 374	0.37 385	0.30 359	0.23 249	0.24 310	0.15 240	0.32 360	0.17 237	0.07 115	0.28 608	0.07 144	0.05 32	0.08 237	0.44 624

UDGNet	0.24 365	0.37 587	0.53 374	0.25 412	0.14 264	0.24 320	0.18 288	0.32 241	0.44 468	0.29 336	0.28 294	0.24 310	0.20 339	0.30 335	0.21 350	0.16 572	0.07 174	0.21 610	0.11 472	0.16 543	0.11 244

PFNet+	0.21 275	0.11 129	0.54 387	0.22 260	0.12 164	0.17 120	0.18 288	0.31 233	0.36 370	0.33 414	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.33 370	0.18 266	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.08 237	0.12 299

PSM-softLoss	0.22 300	0.11 129	0.53 374	0.25 412	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.39 332	0.29 274	0.29 336	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.53 471	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.12 299

KMStereo	0.22 300	0.11 129	0.53 374	0.25 412	0.12 164	0.20 218	0.17 233	0.39 332	0.29 274	0.29 336	0.32 337	0.24 310	0.16 259	0.53 471	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.12 299

DEmStereo	0.26 413	0.10 81	0.52 363	0.19 103	0.13 220	0.31 444	0.25 504	0.29 192	0.38 396	0.36 468	0.57 570	0.24 310	0.48 592	0.53 471	0.44 544	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.07 165	0.08 75

CRE-IMP	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.23 317	0.11 114	0.24 320	0.17 233	0.31 233	0.24 184	0.27 300	0.26 275	0.24 310	0.17 281	0.24 215	0.19 296	0.09 349	0.05 6	0.10 412	0.07 188	0.10 392	0.10 195

test-1	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.23 317	0.23 544	0.22 278	0.23 465	0.36 287	0.29 274	0.21 231	0.25 267	0.24 310	0.14 219	0.18 82	0.22 368	0.07 115	0.14 427	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.14 369

Prome-Stereo	0.22 300	0.10 81	0.43 231	0.24 371	0.13 220	0.23 299	0.23 465	0.37 302	0.27 242	0.33 414	0.58 573	0.24 310	0.28 457	0.30 335	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.20 468

Hybrid-DGEV-2	0.23 335	0.20 440	0.53 374	0.24 371	0.13 220	0.28 383	0.15 141	0.50 455	0.45 481	0.28 311	0.26 275	0.25 323	0.26 424	0.29 319	0.20 322	0.07 115	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.07 165	0.10 195

rvit_0105_4	0.21 275	0.17 388	0.49 303	0.23 317	0.14 264	0.20 218	0.23 465	0.35 275	0.40 422	0.19 214	0.24 259	0.25 323	0.20 339	0.28 297	0.18 266	0.16 572	0.13 408	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.10 195

model_zeroshot	0.21 275	0.14 276	0.51 343	0.34 589	0.18 435	0.26 358	0.16 192	0.41 359	0.24 184	0.33 414	0.20 202	0.25 323	0.12 147	0.26 258	0.16 207	0.09 349	0.21 546	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.13 334

H2IRNET	0.19 210	0.18 412	0.50 324	0.22 260	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.28 173	0.31 303	0.17 186	0.32 337	0.25 323	0.20 339	0.24 215	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.08 75

MyStereo8	0.25 390	0.20 440	0.69 490	0.24 371	0.17 406	0.31 444	0.16 192	0.50 455	0.32 313	0.29 336	0.38 413	0.25 323	0.19 334	0.33 370	0.29 460	0.08 258	0.20 541	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.16 405

CASS	0.22 300	0.16 354	0.40 203	0.26 453	0.12 164	0.29 408	0.19 335	0.40 341	0.32 313	0.34 435	0.35 378	0.25 323	0.25 406	0.26 258	0.21 350	0.13 521	0.08 238	0.11 468	0.09 376	0.11 444	0.12 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 335	0.32 560	0.55 396	0.23 317	0.12 164	0.27 365	0.21 403	0.32 241	0.45 481	0.30 359	0.29 302	0.25 323	0.17 281	0.31 350	0.26 426	0.13 521	0.07 174	0.10 412	0.08 275	0.12 486	0.09 127

Patchmatch Stereo++	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127
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	0.20 239	0.12 182	0.50 324	0.23 317	0.11 114	0.24 320	0.19 335	0.30 212	0.28 253	0.26 290	0.26 275	0.25 323	0.18 312	0.34 385	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.09 328	0.09 127

PSM-adaLoss	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ROB_FTStereo_v2	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

ROB_FTStereo	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.13 68	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.25 236	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

HUI-Stereo	0.19 210	0.13 226	0.52 363	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.23 201	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

Pruner-Stereo	0.20 239	0.12 182	0.49 303	0.29 536	0.12 164	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.31 303	0.33 414	0.32 337	0.25 323	0.15 240	0.25 236	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.10 195

iGMRVC	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

iRAFT	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.19 177	0.14 99	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.27 273	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

RAFT-IKP	0.19 210	0.13 226	0.51 343	0.22 260	0.11 114	0.18 150	0.15 141	0.30 212	0.24 184	0.28 311	0.29 302	0.25 323	0.18 312	0.26 258	0.18 266	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.10 392	0.09 127

RALAANet	0.21 275	0.24 498	0.53 374	0.23 317	0.14 264	0.22 278	0.13 68	0.38 311	0.30 292	0.29 336	0.26 275	0.25 323	0.15 240	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.07 30

GES	0.23 335	0.14 276	0.54 387	0.21 195	0.14 264	0.28 383	0.19 335	0.51 467	0.35 354	0.31 376	0.36 393	0.25 323	0.24 393	0.30 335	0.23 388	0.11 459	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.12 299

AFF-stereo	0.20 239	0.24 498	0.49 303	0.22 260	0.11 114	0.18 150	0.18 288	0.35 275	0.29 274	0.25 280	0.36 393	0.25 323	0.17 281	0.25 236	0.17 237	0.06 44	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.11 244

Selective-IGEV-i16pc	0.33 511	0.12 182	1.65 651	0.21 195	0.14 264	0.74 630	0.30 556	0.46 413	0.44 468	0.21 231	0.32 337	0.26 343	0.14 219	0.71 564	0.19 296	0.15 561	0.10 324	0.08 235	0.09 376	0.11 444	0.12 299

MyStereo05	0.24 365	0.15 312	0.58 432	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.22 437	0.50 455	0.54 559	0.32 401	0.23 249	0.26 343	0.23 372	0.32 360	0.25 414	0.07 115	0.12 387	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

Sa-1000	0.24 365	0.20 440	0.53 374	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.23 465	0.50 455	0.41 432	0.30 359	0.50 533	0.26 343	0.19 334	0.33 370	0.16 207	0.08 258	0.10 324	0.10 412	0.11 472	0.08 237	0.08 75

LCNet	0.22 300	0.12 182	0.42 223	0.26 453	0.12 164	0.23 299	0.19 335	0.36 287	0.28 253	0.28 311	0.35 378	0.26 343	0.30 484	0.35 392	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.10 436	0.13 500	0.22 495

CFNet-RSSM	0.18 182	0.10 81	0.45 248	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.16 192	0.40 341	0.31 303	0.23 258	0.21 222	0.26 343	0.15 240	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.06 13

rvit_0105_5	0.22 300	0.18 412	0.51 343	0.23 317	0.13 220	0.22 278	0.25 504	0.38 311	0.40 422	0.21 231	0.23 249	0.27 348	0.20 339	0.27 273	0.20 322	0.15 561	0.13 408	0.12 503	0.12 514	0.10 392	0.10 195

MyStereo04	0.24 365	0.15 312	0.58 432	0.22 260	0.16 374	0.25 338	0.22 437	0.51 467	0.54 559	0.29 336	0.23 249	0.27 348	0.23 372	0.32 360	0.25 414	0.07 115	0.13 408	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

gwcnet-sp	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

scenet	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

knoymous	0.18 182	0.10 81	0.35 164	0.17 27	0.11 114	0.21 249	0.17 233	0.33 259	0.24 184	0.24 266	0.28 294	0.27 348	0.16 259	0.24 215	0.17 237	0.09 349	0.06 85	0.09 332	0.06 101	0.09 328	0.10 195

ssnet	0.25 390	0.16 354	0.70 496	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.22 437	0.46 413	0.41 432	0.37 485	0.35 378	0.27 348	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.09 349	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

test_5	0.25 390	0.25 513	0.57 416	0.27 490	0.18 435	0.25 338	0.29 547	0.42 365	0.39 412	0.29 336	0.40 440	0.27 348	0.23 372	0.35 392	0.19 296	0.07 115	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.14 369

AAGNet	0.34 520	0.12 182	0.53 374	0.26 453	0.16 374	0.20 218	0.19 335	0.31 233	0.29 274	0.35 454	0.35 378	0.27 348	0.30 484	0.44 434	2.56 683	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.07 188	0.09 328	0.07 30

PFNet	0.24 365	0.11 129	0.63 464	0.25 412	0.14 264	0.22 278	0.19 335	0.40 341	0.35 354	0.36 468	0.32 337	0.27 348	0.20 339	0.63 530	0.23 388	0.09 349	0.05 6	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.08 75

GMM-Stereo	0.22 300	0.10 81	0.56 406	0.23 317	0.13 220	0.24 320	0.24 490	0.38 311	0.29 274	0.31 376	0.44 485	0.27 348	0.21 350	0.31 350	0.17 237	0.07 115	0.05 6	0.10 412	0.09 376	0.08 237	0.19 450

Gwc-CoAtRS	0.17 171	0.10 81	0.41 213	0.20 149	0.12 164	0.20 218	0.15 141	0.34 266	0.29 274	0.23 258	0.23 249	0.27 348	0.15 240	0.21 149	0.14 138	0.07 115	0.06 85	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.07 30

HITNet	0.22 300	0.23 486	0.60 448	0.20 149	0.09 18	0.27 365	0.15 141	0.45 404	0.33 330	0.29 336	0.33 359	0.27 348	0.22 358	0.29 319	0.27 438	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244
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	0.25 390	0.22 470	0.62 459	0.26 453	0.11 114	0.31 444	0.23 465	0.46 413	0.45 481	0.34 435	0.43 475	0.27 348	0.23 372	0.36 398	0.37 517	0.08 258	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.08 237	0.10 195

test_sample4	0.26 413	0.14 276	0.53 374	0.21 195	0.12 164	0.32 461	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.33 414	0.38 413	0.28 361	0.25 406	0.54 477	0.25 414	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.09 376	0.11 444	0.16 405

CoDeX	0.24 365	0.13 226	0.48 286	0.22 260	0.14 264	0.29 408	0.21 403	0.55 519	0.42 444	0.29 336	0.36 393	0.28 361	0.23 372	0.48 448	0.20 322	0.09 349	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.08 75

xx1	0.23 335	0.16 354	0.50 324	0.27 490	0.13 220	0.31 444	0.19 335	0.39 332	0.48 515	0.21 231	0.20 202	0.28 361	0.25 406	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.10 412	0.11 472	0.09 328	0.23 505

qqq	0.24 365	0.16 354	0.46 263	0.20 149	0.15 332	0.23 299	0.20 375	0.43 374	0.32 313	0.26 290	0.31 327	0.28 361	0.25 406	0.36 398	0.28 446	0.08 258	0.22 558	0.10 412	0.11 472	0.09 328	0.23 505

iRaft-Stereo_20w	0.29 473	0.11 129	0.86 556	0.33 584	0.24 561	0.32 461	0.26 516	0.60 574	0.26 224	0.41 533	0.21 222	0.28 361	0.19 334	0.32 360	0.24 400	0.07 115	0.31 630	0.07 144	0.09 376	0.08 237	0.47 630

GMOStereo	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

error version	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

test-v	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

CrosDoStereo	0.32 504	0.11 129	0.53 374	0.19 103	0.12 164	0.22 278	1.07 672	0.36 287	0.38 396	0.38 494	0.60 582	0.28 361	0.45 579	0.61 516	0.56 580	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.09 127

PSM-AAD	0.26 413	0.11 129	0.43 231	0.24 371	0.12 164	0.27 365	0.37 596	0.36 287	0.30 292	0.36 468	0.39 431	0.28 361	0.77 638	0.30 335	0.16 207	0.07 115	0.06 85	0.12 503	0.11 472	0.09 328	0.21 480

ASMatch	0.23 335	0.11 129	0.55 396	0.25 412	0.14 264	0.19 177	0.16 192	0.32 241	0.30 292	0.28 311	0.68 605	0.28 361	0.26 424	0.50 454	0.22 368	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.11 244

DeepStereo_LL	0.32 504	0.11 129	0.53 374	0.19 103	0.12 164	0.22 278	1.07 672	0.36 287	0.38 396	0.38 494	0.60 582	0.28 361	0.45 579	0.61 516	0.56 580	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.09 127

test-2	0.20 239	0.17 388	0.45 248	0.23 317	0.18 435	0.21 249	0.27 525	0.28 173	0.28 253	0.31 376	0.32 337	0.28 361	0.17 281	0.16 48	0.13 92	0.07 115	0.23 571	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.07 30

IGEV-FE	0.23 335	0.11 129	0.82 539	0.21 195	0.23 544	0.20 218	0.19 335	0.38 311	0.23 164	0.34 435	0.22 235	0.29 374	0.14 219	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.35 594

FSD					0.41 633	0.28 383	0.27 525	0.32 241	0.30 292	0.27 300	0.27 288	0.29 374	0.27 434	0.35 392	0.28 446	0.23 616	0.49 658	0.27 622	0.26 634	0.26 618

IGEV-RUCA	0.21 275	0.09 45	0.26 82	0.20 149	0.19 469	0.28 383	0.23 465	0.24 106	0.22 148	0.21 231	0.23 249	0.29 374	0.48 592	0.26 258	0.19 296	0.09 349	0.08 238	0.18 596	0.14 565	0.18 574	0.19 450

rvit_0105_3	0.24 365	0.21 451	0.57 416	0.25 412	0.15 332	0.24 320	0.28 541	0.40 341	0.43 455	0.25 280	0.26 275	0.29 374	0.22 358	0.29 319	0.21 350	0.15 561	0.13 408	0.14 553	0.15 576	0.10 392	0.10 195

rvit_stereo_0075_2	0.25 390	0.18 412	0.65 474	0.27 490	0.22 529	0.22 278	0.15 141	0.41 359	0.36 370	0.27 300	0.37 404	0.29 374	0.21 350	0.29 319	0.20 322	0.17 586	0.12 387	0.19 603	0.12 514	0.14 523	0.14 369

GCST	0.50 597	0.67 647	0.82 539	1.04 671	0.55 651	0.38 522	0.11 21	0.42 365	0.33 330	0.42 539	0.35 378	0.29 374	0.18 312	0.50 454	0.23 388	0.70 664	0.42 651	0.79 668	0.62 672	0.63 655	0.47 630

test_sample6	0.27 442	0.15 312	0.50 324	0.22 260	0.12 164	0.30 422	0.22 437	0.54 501	0.39 412	0.34 435	0.44 485	0.29 374	0.25 406	0.58 495	0.26 426	0.11 459	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

test_sample5	0.26 413	0.14 276	0.51 343	0.21 195	0.12 164	0.31 444	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.33 414	0.43 475	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.24 400	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

test_sample3	0.25 390	0.14 276	0.52 363	0.20 149	0.12 164	0.33 471	0.20 375	0.53 485	0.38 396	0.32 401	0.35 378	0.29 374	0.24 393	0.54 477	0.25 414	0.10 420	0.14 427	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.15 388

DualNet	0.26 413	0.14 276	0.51 343	0.21 195	0.12 164	0.31 444	0.21 403	0.53 485	0.38 396	0.34 435	0.44 485	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.24 400	0.10 420	0.14 427	0.10 412	0.10 436	0.11 444	0.16 405

IGEV_Zeroshot_test	0.23 335	0.11 129	0.82 539	0.21 195	0.23 544	0.20 218	0.19 335	0.38 311	0.23 164	0.34 435	0.22 235	0.29 374	0.14 219	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.35 594

Any-RAFT	0.18 182	0.09 45	0.33 151	0.19 103	0.10 68	0.29 408	0.16 192	0.44 395	0.32 313	0.25 280	0.27 288	0.29 374	0.16 259	0.23 201	0.13 92	0.08 258	0.07 174	0.06 43	0.05 32	0.07 165	0.07 30

x	0.23 335	0.15 312	0.45 248	0.20 149	0.15 332	0.27 365	0.17 233	0.43 374	0.35 354	0.26 290	0.31 327	0.29 374	0.25 406	0.29 319	0.30 464	0.09 349	0.22 558	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.24 519

SST-Stereo	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.14 264	0.19 177	0.17 233	0.32 241	0.26 224	0.34 435	0.33 359	0.29 374	0.25 406	0.56 488	0.18 266	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.07 30

IRAFT_RVC	0.23 335	0.15 312	0.54 387	0.26 453	0.12 164	0.19 177	0.23 465	0.41 359	0.39 412	0.31 376	0.30 316	0.29 374	0.24 393	0.55 482	0.23 388	0.08 258	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.08 237	0.08 75

cross-raft	0.18 182	0.12 182	0.40 203	0.27 490	0.16 374	0.20 218	0.24 490	0.34 266	0.24 184	0.23 258	0.28 294	0.29 374	0.15 240	0.19 102	0.16 207	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.07 165	0.07 30

LMCR-Stereo	0.28 452	0.22 470	0.56 406	0.29 536	0.14 264	0.37 516	0.23 465	0.57 539	0.36 370	0.40 521	0.40 440	0.29 374	0.30 484	0.41 421	0.38 519	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.13 500	0.10 195

111	0.22 300	0.22 470	0.57 416	0.19 103	0.09 18	0.24 320	0.17 233	0.44 395	0.46 493	0.24 266	0.30 316	0.29 374	0.22 358	0.25 236	0.19 296	0.08 258	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.15 388

ARAFT	0.26 413	0.30 549	0.87 559	0.22 260	0.12 164	0.30 422	0.24 490	0.46 413	0.34 342	0.33 414	0.28 294	0.29 374	0.20 339	0.49 450	0.19 296	0.08 258	0.06 85	0.12 503	0.11 472	0.09 328	0.09 127

FENet	0.22 300	0.13 226	0.48 286	0.22 260	0.12 164	0.27 365	0.18 288	0.43 374	0.37 385	0.31 376	0.32 337	0.29 374	0.23 372	0.27 273	0.24 400	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

test_sample2	0.23 335	0.12 182	0.39 188	0.20 149	0.11 114	0.28 383	0.22 437	0.45 404	0.33 330	0.27 300	0.34 370	0.30 394	0.25 406	0.46 442	0.23 388	0.09 349	0.15 458	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.19 450

mmm	0.25 390	0.15 312	0.44 242	0.23 317	0.20 496	0.28 383	0.21 403	0.43 374	0.32 313	0.31 376	0.40 440	0.30 394	0.24 393	0.31 350	0.28 446	0.09 349	0.21 546	0.11 468	0.12 514	0.10 392	0.26 544

GwcNet-ADL	0.23 335	0.15 312	0.58 432	0.24 371	0.13 220	0.23 299	0.24 490	0.51 467	0.41 432	0.28 311	0.29 302	0.30 394	0.20 339	0.27 273	0.28 446	0.09 349	0.07 174	0.07 144	0.07 188	0.09 328	0.11 244

FTStereo	0.28 452	0.11 129	0.56 406	0.24 371	0.13 220	0.21 249	0.52 638	0.36 287	0.28 253	0.38 494	0.94 636	0.30 394	0.56 611	0.33 370	0.18 266	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.19 450

RAFT_R40	0.22 300	0.11 129	0.52 363	0.25 412	0.13 220	0.18 150	0.18 288	0.32 241	0.31 303	0.33 414	0.33 359	0.30 394	0.23 372	0.55 482	0.19 296	0.08 258	0.05 6	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.07 30

GrayStereo	0.26 413	0.10 81	0.45 248	0.27 490	0.14 264	0.23 299	0.46 626	0.36 287	0.33 330	0.40 521	0.47 519	0.30 394	0.78 639	0.29 319	0.17 237	0.07 115	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.15 388

222	0.45 579	0.14 276	0.43 231	0.19 103	0.15 332	0.36 508	0.20 375	0.60 574	0.43 455	0.37 485	0.45 500	0.30 394	0.28 457	0.59 503	3.72 687	0.11 459	0.19 526	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.27 552

test_xeample	0.39 547	0.14 276	0.46 263	0.19 103	0.16 374	0.34 486	0.22 437	0.59 563	0.43 455	0.33 414	0.47 519	0.30 394	0.27 434	0.60 508	2.44 682	0.10 420	0.21 546	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.25 531

CCAANet	0.22 300	0.11 129	0.39 188	0.20 149	0.13 220	0.32 461	0.18 288	0.41 359	0.28 253	0.24 266	0.48 528	0.30 394	0.26 424	0.37 408	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.08 275	0.07 165	0.08 75

FADNet_RVC	0.31 498	0.35 577	0.98 585	0.24 371	0.16 374	0.30 422	0.17 233	0.52 475	0.39 412	0.30 359	0.38 413	0.30 394	0.29 477	0.54 477	0.33 493	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.16 586	0.21 599	0.24 519

test_sample1	0.24 365	0.13 226	0.40 203	0.20 149	0.13 220	0.29 408	0.19 335	0.43 374	0.30 292	0.27 300	0.34 370	0.31 404	0.28 457	0.45 440	0.27 438	0.09 349	0.16 472	0.08 235	0.08 275	0.09 328	0.22 495

SMFormer	0.27 442	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.34 500	0.10 420	0.16 472	0.08 235	0.09 376	0.10 392	0.16 405

tta	0.27 442	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.34 500	0.10 420	0.16 472	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.13 334

qqq1	0.26 413	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.21 350	0.10 420	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.13 334

fff1	0.26 413	0.13 226	0.47 271	0.20 149	0.10 68	0.28 383	0.19 335	0.54 501	0.48 515	0.35 454	0.42 461	0.31 404	0.27 434	0.60 508	0.21 350	0.10 420	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.08 237	0.13 334

BUS	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.25 412	0.14 264	0.44 557	0.17 233	0.59 563	0.36 370	0.34 435	0.35 378	0.31 404	0.22 358	0.27 273	0.22 368	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

RAFT_CTSACE	0.23 335	0.21 451	0.57 416	0.26 453	0.15 332	0.22 278	0.23 465	0.34 266	0.30 292	0.34 435	0.51 536	0.31 404	0.17 281	0.33 370	0.15 178	0.06 44	0.09 283	0.09 332	0.08 275	0.08 237	0.07 30

NINENet	0.27 442	0.16 354	0.49 303	0.23 317	0.16 374	0.44 557	0.17 233	0.63 596	0.49 530	0.33 414	0.38 413	0.31 404	0.22 358	0.43 430	0.22 368	0.11 459	0.10 324	0.12 503	0.08 275	0.12 486	0.11 244

XX-Stereo	0.25 390	0.11 129	1.09 601	0.35 595	0.38 627	0.23 299	0.13 68	0.43 374	0.19 97	0.20 224	0.40 440	0.31 404	0.10 72	0.33 370	0.13 92	0.08 258	0.11 361	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.10 195

RAFT + AFF	0.30 487	0.33 564	0.76 517	0.25 412	0.17 406	0.30 422	0.33 579	0.55 519	0.42 444	0.28 311	0.30 316	0.31 404	0.31 501	0.64 535	0.32 484	0.09 349	0.11 361	0.11 468	0.10 436	0.12 486	0.16 405

MLCV	0.25 390	0.23 486	0.59 441	0.22 260	0.09 18	0.30 422	0.18 288	0.40 341	0.38 396	0.38 494	0.44 485	0.31 404	0.22 358	0.44 434	0.32 484	0.07 115	0.05 6	0.07 144	0.06 101	0.07 165	0.08 75

Selective-IGEV-i16pb	0.39 547	0.14 276	2.10 663	0.21 195	0.15 332	0.68 624	0.31 566	0.60 574	0.60 589	0.25 280	0.44 485	0.32 415	0.21 350	0.79 591	0.26 426	0.14 545	0.10 324	0.09 332	0.10 436	0.12 486	0.14 369

DStereoRT	0.40 559	0.16 354	0.74 509	0.25 412	0.17 406	0.42 547	0.19 335	0.50 455	0.48 515	0.31 376	0.40 440	0.32 415	0.39 554	0.64 535	0.31 474	0.09 349	0.11 361	1.56 687	0.43 653	0.08 237	0.41 614

rvit_105_1	0.28 452	0.24 498	0.65 474	0.27 490	0.19 469	0.31 444	0.35 587	0.46 413	0.53 554	0.31 376	0.32 337	0.32 415	0.27 434	0.36 398	0.26 426	0.16 572	0.14 427	0.15 571	0.17 597	0.11 444	0.11 244

RAFT-Test	0.19 210	0.11 129	0.41 213	0.26 453	0.21 513	0.26 358	0.17 233	0.37 302	0.26 224	0.24 266	0.29 302	0.32 415	0.14 219	0.22 177	0.15 178	0.07 115	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.06 87	0.07 30

IER	0.24 365	0.15 312	0.50 324	0.21 195	0.15 332	0.31 444	0.20 375	0.44 395	0.38 396	0.34 435	0.41 452	0.32 415	0.34 525	0.31 350	0.23 388	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.08 275	0.09 328	0.09 127

AASNet	0.29 473	0.27 531	0.67 482	0.26 453	0.18 435	0.34 486	0.21 403	0.64 602	0.49 530	0.36 468	0.41 452	0.32 415	0.26 424	0.33 370	0.39 523	0.12 499	0.09 283	0.10 412	0.08 275	0.14 523	0.12 299

GANet-ADL	0.22 300	0.14 276	0.51 343	0.23 317	0.14 264	0.29 408	0.19 335	0.48 436	0.36 370	0.26 290	0.33 359	0.32 415	0.20 339	0.26 258	0.22 368	0.11 459	0.07 174	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244

HCRNet	0.25 390	0.27 531	0.42 223	0.34 589	0.17 406	0.27 365	0.18 288	0.45 404	0.37 385	0.31 376	0.35 378	0.32 415	0.23 372	0.44 434	0.21 350	0.13 521	0.08 238	0.13 529	0.11 472	0.11 444	0.09 127

BEATNet_4x	0.25 390	0.25 513	0.66 479	0.23 317	0.10 68	0.29 408	0.14 99	0.49 447	0.34 342	0.31 376	0.35 378	0.32 415	0.26 424	0.34 385	0.33 493	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.13 334

ITSA-stereo	0.26 413	0.16 354	0.39 188	0.24 371	0.11 114	0.28 383	0.18 288	0.58 553	0.59 586	0.32 401	0.32 337	0.33 424	0.28 457	0.51 460	0.34 500	0.11 459	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.15 388

HBP-ISP	0.34 520	0.35 577	0.76 517	0.23 317	0.17 406	0.33 471	0.22 437	0.56 530	0.47 507	0.42 539	0.49 530	0.33 424	0.41 564	0.73 568	0.27 438	0.18 597	0.19 526	0.24 619	0.20 609	0.16 543	0.16 405

raft_robust	0.25 390	0.23 486	0.44 242	0.22 260	0.13 220	0.23 299	0.22 437	0.52 475	0.50 537	0.33 414	0.32 337	0.33 424	0.23 372	0.55 482	0.18 266	0.07 115	0.11 361	0.08 235	0.10 436	0.08 237	0.07 30

OMP-Stereo	0.24 365	0.16 354	0.48 286	0.30 547	0.13 220	0.21 249	0.16 192	0.38 311	0.35 354	0.34 435	0.30 316	0.33 424	0.20 339	0.70 558	0.24 400	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.07 30

IIG-Stereo	0.24 365	0.16 354	0.47 271	0.29 536	0.12 164	0.23 299	0.14 99	0.40 341	0.33 330	0.35 454	0.37 404	0.33 424	0.22 358	0.70 558	0.26 426	0.08 258	0.06 85	0.09 332	0.07 188	0.08 237	0.07 30

THIR-Stereo	0.30 487	0.15 312	0.46 263	0.19 103	0.11 114	0.28 383	0.70 652	0.33 259	0.36 370	0.37 485	0.64 597	0.33 424	0.49 597	0.58 495	0.44 544	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.09 376	0.07 165	0.08 75

DMCA	0.24 365	0.18 412	0.51 343	0.23 317	0.14 264	0.27 365	0.20 375	0.45 404	0.40 422	0.32 401	0.33 359	0.33 424	0.25 406	0.27 273	0.30 464	0.11 459	0.08 238	0.10 412	0.08 275	0.11 444	0.12 299

SuperB	0.50 597	0.37 587	2.16 666	0.23 317	0.15 332	0.41 539	0.32 573	0.50 455	0.83 631	0.44 556	0.51 536	0.33 424	0.45 579	0.69 555	1.07 639	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.95 676	0.18 432

MyStereo06	0.23 335	0.15 312	0.74 509	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.22 437	0.43 374	0.25 209	0.36 468	0.24 259	0.34 432	0.18 312	0.24 215	0.20 322	0.07 115	0.12 387	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244

ffm	0.27 442	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.38 311	0.46 493	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.28 297	0.12 39	0.08 258	0.28 608	0.12 503	0.11 472	0.08 237	0.37 605

ff1	0.36 530	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.38 311	0.46 493	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.08 258	0.28 608	0.12 503	0.11 472	0.08 237	0.37 605

mmx	0.37 537	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.57 539	0.48 515	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.10 420	0.20 541	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.23 505

xxx	0.37 537	0.17 388	0.84 549	0.21 195	0.13 220	0.29 408	0.21 403	0.57 539	0.48 515	0.31 376	0.44 485	0.34 432	0.24 393	0.91 618	1.30 650	0.10 420	0.20 541	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.23 505

HH	0.22 300	0.12 182	0.55 396	0.32 572	0.16 374	0.27 365	0.18 288	0.36 287	0.25 209	0.20 224	0.26 275	0.34 432	0.18 312	0.33 370	0.15 178	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.31 574

HanStereo	0.22 300	0.12 182	0.55 396	0.32 572	0.16 374	0.27 365	0.18 288	0.36 287	0.25 209	0.20 224	0.26 275	0.34 432	0.18 312	0.33 370	0.15 178	0.07 115	0.16 472	0.07 144	0.07 188	0.07 165	0.31 574

iRaft-Stereo_5w	0.25 390	0.24 498	0.50 324	0.23 317	0.18 435	0.19 177	0.19 335	0.39 332	0.35 354	0.28 311	0.36 393	0.34 432	0.23 372	0.66 546	0.28 446	0.07 115	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.14 369

DAS	0.28 452	0.13 226	0.49 303	0.24 371	0.18 435	0.30 422	0.24 490	0.48 436	0.48 515	0.42 539	0.45 500	0.34 432	0.31 501	0.76 583	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.10 392	0.11 244

SepStereo	0.27 442	0.13 226	0.49 303	0.24 371	0.18 435	0.30 422	0.24 490	0.48 436	0.48 515	0.42 539	0.45 500	0.34 432	0.31 501	0.64 535	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.07 188	0.10 392	0.11 244

KYRaft	0.23 335	0.11 129	0.43 231	0.23 317	0.12 164	0.23 299	0.23 465	0.37 302	0.26 224	0.35 454	0.53 551	0.34 432	0.26 424	0.29 319	0.16 207	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.10 436	0.08 237	0.30 570

GEStereo_RVC	0.29 473	0.24 498	0.60 448	0.27 490	0.16 374	0.33 471	0.25 504	0.58 553	0.56 574	0.35 454	0.38 413	0.34 432	0.25 406	0.51 460	0.29 460	0.12 499	0.08 238	0.09 332	0.08 275	0.11 444	0.13 334

FADNet-RVC-Resample	0.31 498	0.32 560	1.16 611	0.27 490	0.17 406	0.33 471	0.21 403	0.49 447	0.40 422	0.36 468	0.38 413	0.34 432	0.27 434	0.54 477	0.27 438	0.10 420	0.10 324	0.14 553	0.13 546	0.13 500	0.18 432

IGEV_i1	0.26 413	0.12 182	0.57 416	0.25 412	0.24 561	0.32 461	0.20 375	0.45 404	0.37 385	0.35 454	0.30 316	0.35 445	0.20 339	0.39 415	0.23 388	0.08 258	0.26 599	0.08 235	0.08 275	0.08 237	0.37 605

STrans-v2	0.25 390	0.14 276	0.56 406	0.21 195	0.12 164	0.23 299	0.20 375	0.50 455	0.31 303	0.31 376	0.42 461	0.35 445	0.35 532	0.62 527	0.24 400	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.08 75

ICVP	0.24 365	0.13 226	0.45 248	0.26 453	0.14 264	0.30 422	0.25 504	0.47 425	0.35 354	0.29 336	0.43 475	0.35 445	0.25 406	0.28 297	0.25 414	0.12 499	0.09 283	0.09 332	0.09 376	0.09 328	0.11 244
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.32 504	0.16 354	1.22 622	0.23 317	0.19 469	0.32 461	0.19 335	0.61 584	0.61 592	0.37 485	0.45 500	0.35 445	0.29 477	0.37 408	0.26 426	0.14 545	0.11 361	0.12 503	0.11 472	0.14 523	0.18 432

ADCRef	0.41 566	0.33 564	1.05 593	0.26 453	0.21 513	0.49 587	0.27 525	0.54 501	0.51 543	0.51 591	0.59 578	0.35 445	0.47 588	0.54 477	1.35 657	0.09 349	0.08 238	0.12 503	0.12 514	0.12 486	0.13 334

AdaStereo	0.25 390	0.17 388	0.47 271	0.25 412	0.13 220	0.33 471	0.17 233	0.57 539	0.43 455	0.34 435	0.38 413	0.35 445	0.21 350	0.32 360	0.24 400	0.14 545	0.06 85	0.13 529	0.09 376	0.11 444	0.09 127
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.
HI	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 494	0.38 413	0.36 451	0.24 393	0.29 319	0.22 368	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.08 75

CoSv	0.21 275	0.16 354	0.50 324	0.18 55	0.15 332	0.17 120	0.16 192	0.35 275	0.22 148	0.38 494	0.38 413	0.36 451	0.24 393	0.29 319	0.22 368	0.06 44	0.05 6	0.08 235	0.09 376	0.09 328	0.08 75

TransformOpticalFlow	0.24 365	0.14 276	0.57 416	0.24 371	0.11 114	0.21 249	0.19 335	0.43 374	0.34 342	0.30 359	0.43 475	0.36 451	0.31 501	0.61 516	0.20 322	0.07 115	0.05 6	0.08 235	0.07 188	0.06 87	0.08 75

MMNet	0.28 452	0.19 427	0.54 387	0.24 371	0.17 406	0.47 574	0.22 437	0.47 425	0.53 554	0.40 521	0.43 475	0.36 451	0.34 525	0.40 418	0.35 507	0.08 258	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.09 127

PS-NSSS	0.33 511	0.36 584	0.61 455	0.24 371	0.18 435	0.33 471	0.24 490	0.59 563	0.42 444	0.38 494	0.52 543	0.36 451	0.31 501	0.80 595	0.32 484	0.18 597	0.14 427	0.21 610	0.15 576	0.17 558	0.14 369

PWCDC_ROB	0.41 566	0.41 604	0.77 523	0.34 589	0.21 513	0.43 552	0.20 375	0.60 574	0.90 641	0.44 556	1.24 652	0.36 451	0.38 547	0.56 488	0.48 557	0.18 597	0.11 361	0.11 468	0.10 436	0.20 592	0.16 405

PCWNet_CMD	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.21 195	0.13 220	0.28 383	0.17 233	0.47 425	0.47 507	0.30 359	0.36 393	0.37 457	0.24 393	0.29 319	0.21 350	0.09 349	0.06 85	0.10 412	0.08 275	0.11 444	0.11 244

riskmin	0.24 365	0.10 81	0.43 231	0.32 572	0.26 579	0.33 471	0.19 335	0.44 395	0.30 292	0.24 266	0.27 288	0.37 457	0.25 406	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.18 512	0.09 332	0.13 546	0.10 392	0.27 552

delet	0.29 473	0.18 412	0.58 432	0.24 371	0.19 469	0.41 539	0.30 556	0.52 475	0.51 543	0.35 454	0.42 461	0.37 457	0.31 501	0.49 450	0.36 511	0.10 420	0.09 283	0.11 468	0.12 514	0.09 328	0.09 127

UPFNet	0.27 442	0.15 312	0.47 271	0.25 412	0.20 496	0.37 516	0.27 525	0.50 455	0.40 422	0.36 468	0.38 413	0.37 457	0.29 477	0.40 418	0.34 500	0.10 420	0.10 324	0.10 412	0.10 436	0.10 392	0.08 75

MSMDNet	0.23 335	0.14 276	0.49 303	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.17 233	0.47 425	0.47 507	0.30 359	0.36 393	0.37 457	0.24 393	0.29 319	0.21 350	0.09 349	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.11 444	0.11 244

iResNet_ROB	0.27 442	0.27 531	0.48 286	0.21 195	0.12 164	0.32 461	0.17 233	0.57 539	0.55 567	0.39 512	0.44 485	0.37 457	0.28 457	0.43 430	0.28 446	0.08 258	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.09 328	0.11 244

DualNet (step1)	0.31 498	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.41 421	0.26 426	0.24 619	0.21 546	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

test_sample9	0.45 579	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.70 558	1.01 632	0.24 619	1.93 689	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

test_sample7	0.28 452	0.16 354	0.47 271	0.21 195	0.14 264	0.29 408	0.22 437	0.54 501	0.43 455	0.38 494	0.36 393	0.38 463	0.32 515	0.41 421	0.26 426	0.14 545	0.21 546	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.25 531

DispNO	0.29 473	0.24 498	0.83 545	0.23 317	0.17 406	0.25 338	0.22 437	0.47 425	0.42 444	0.33 414	0.39 431	0.38 463	0.28 457	0.78 587	0.35 507	0.09 349	0.07 174	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

CFNet_ucs	0.25 390	0.14 276	0.51 343	0.20 149	0.15 332	0.29 408	0.18 288	0.51 467	0.46 493	0.32 401	0.42 461	0.38 463	0.23 372	0.31 350	0.22 368	0.11 459	0.08 238	0.12 503	0.09 376	0.13 500	0.13 334

BSDual-CNN	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.25 412	0.14 264	0.35 501	0.22 437	0.59 563	0.36 370	0.34 435	0.35 378	0.38 463	0.25 406	0.27 273	0.28 446	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

psmg	0.24 365	0.13 226	0.36 170	0.21 195	0.14 264	0.35 501	0.23 465	0.54 501	0.36 370	0.36 468	0.38 413	0.38 463	0.25 406	0.27 273	0.28 446	0.10 420	0.08 238	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

CFNet_pseudo	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.27 365	0.17 233	0.46 413	0.45 481	0.30 359	0.37 404	0.38 463	0.23 372	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.11 468	0.08 275	0.11 444	0.11 244

xxxx	0.39 547	0.14 276	0.47 271	0.20 149	0.16 374	0.38 522	0.20 375	0.61 584	0.43 455	0.30 359	0.44 485	0.38 463	0.25 406	0.50 454	2.41 681	0.11 459	0.21 546	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.26 544

ACVNet	0.24 365	0.18 412	0.51 343	0.18 55	0.15 332	0.27 365	0.23 465	0.40 341	0.45 481	0.29 336	0.41 452	0.38 463	0.28 457	0.28 297	0.35 507	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.10 392	0.09 127

acv_ft	0.26 413	0.18 412	0.56 406	0.24 371	0.19 469	0.34 486	0.21 403	0.47 425	0.45 481	0.39 512	0.41 452	0.38 463	0.28 457	0.28 297	0.36 511	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.11 444	0.09 127

CFNet	0.29 473	0.29 543	0.57 416	0.23 317	0.14 264	0.34 486	0.15 141	0.53 485	0.46 493	0.31 376	0.40 440	0.38 463	0.27 434	0.76 583	0.28 446	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.09 127

ccs_rob	0.23 335	0.14 276	0.48 286	0.20 149	0.13 220	0.27 365	0.17 233	0.46 413	0.45 481	0.30 359	0.37 404	0.38 463	0.23 372	0.30 335	0.22 368	0.09 349	0.06 85	0.11 468	0.08 275	0.12 486	0.11 244

DeepPruner_ROB	0.28 452	0.25 513	0.64 469	0.22 260	0.16 374	0.30 422	0.21 403	0.54 501	0.33 330	0.36 468	0.38 413	0.38 463	0.26 424	0.45 440	0.28 446	0.15 561	0.11 361	0.11 468	0.11 472	0.14 523	0.14 369

Selective-IGEV-i1	0.28 452	0.11 129	0.44 242	0.36 603	0.32 611	0.32 461	0.23 465	0.48 436	0.48 515	0.29 336	0.32 337	0.39 477	0.17 281	0.28 297	0.25 414	0.08 258	0.23 571	0.08 235	0.09 376	0.08 237	0.53 643

z-ln-s-r	0.35 527	0.30 549	1.02 590	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.26 516	0.46 413	0.55 567	0.33 414	0.61 590	0.39 477	0.31 501	0.80 595	0.77 611	0.08 258	0.06 85	0.08 235	0.08 275	0.11 444	0.10 195

DMCA-RVC	0.30 487	0.27 531	0.93 576	0.28 518	0.17 406	0.30 422	0.21 403	0.43 374	0.36 370	0.40 521	0.38 413	0.39 477	0.36 537	0.44 434	0.34 500	0.13 521	0.10 324	0.16 579	0.12 514	0.13 500	0.11 244

TDLM	0.32 504	0.27 531	0.52 363	0.30 547	0.15 332	0.33 471	0.32 573	0.54 501	0.50 537	0.44 556	0.43 475	0.39 477	0.30 484	0.92 623	0.30 464	0.14 545	0.09 283	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.14 369

iResNetv2_ROB	0.29 473	0.37 587	0.92 572	0.24 371	0.13 220	0.30 422	0.19 335	0.55 519	0.51 543	0.39 512	0.46 512	0.39 477	0.27 434	0.36 398	0.30 464	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.05 32	0.13 500	0.11 244

G2L-Stereo_test	0.26 413	0.22 470	0.54 387	0.20 149	0.13 220	0.28 383	0.24 490	0.51 467	0.40 422	0.38 494	0.37 404	0.40 482	0.26 424	0.53 471	0.32 484	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.11 244

G2L-Stereo	0.27 442	0.23 486	0.61 455	0.22 260	0.14 264	0.25 338	0.19 335	0.48 436	0.37 385	0.33 414	0.38 413	0.40 482	0.23 372	0.61 516	0.33 493	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.08 275	0.09 328	0.11 244

TCMNet	0.34 520	0.28 539	0.81 535	0.29 536	0.30 600	0.40 534	0.28 541	0.53 485	0.49 530	0.38 494	0.46 512	0.40 482	0.30 484	0.61 516	0.42 533	0.14 545	0.13 408	0.15 571	0.14 565	0.18 574	0.19 450

1111x	0.39 547	0.17 388	0.80 533	0.23 317	0.15 332	0.33 471	0.27 525	0.62 592	0.48 515	0.32 401	0.43 475	0.40 482	0.29 477	0.86 608	1.60 667	0.09 349	0.23 571	0.09 332	0.12 514	0.10 392	0.23 505

GMStereo_Zeroshot	0.25 390	0.22 470	0.51 343	0.27 490	0.14 264	0.28 383	0.15 141	0.40 341	0.36 370	0.37 485	0.43 475	0.40 482	0.17 281	0.35 392	0.21 350	0.12 499	0.07 174	0.13 529	0.07 188	0.17 558	0.10 195

PSMNet-RSSM	0.26 413	0.21 451	0.50 324	0.21 195	0.14 264	0.25 338	0.21 403	0.50 455	0.38 396	0.31 376	0.45 500	0.40 482	0.27 434	0.53 471	0.24 400	0.12 499	0.08 238	0.11 468	0.13 546	0.10 392	0.10 195

DSFCA	0.29 473	0.18 412	0.48 286	0.21 195	0.17 406	0.39 528	0.32 573	0.49 447	0.44 468	0.44 556	0.38 413	0.40 482	0.30 484	0.53 471	0.38 519	0.12 499	0.10 324	0.10 412	0.11 472	0.11 444	0.11 244

DeepPrunerF	0.46 587	0.37 587	1.50 643	0.34 589	0.30 600	0.36 508	0.37 596	0.64 602	1.15 663	0.41 533	0.45 500	0.40 482	0.41 564	0.82 600	0.53 572	0.18 597	0.14 427	0.23 617	0.21 611	0.17 558	0.18 432

UCFNet_RVC	0.25 390	0.21 451	0.49 303	0.19 103	0.15 332	0.34 486	0.18 288	0.47 425	0.36 370	0.30 359	0.35 378	0.40 482	0.26 424	0.35 392	0.24 400	0.13 521	0.08 238	0.13 529	0.14 565	0.13 500	0.13 334

G2L-ROB	0.25 390	0.21 451	0.56 406	0.19 103	0.12 164	0.28 383	0.21 403	0.48 436	0.34 342	0.35 454	0.31 327	0.41 491	0.23 372	0.51 460	0.31 474	0.09 349	0.06 85	0.07 144	0.06 101	0.09 328	0.12 299

xyz-stereo	1.43 666	0.11 129	17.43 704	0.18 55	0.08 8	4.86 684	0.18 288	0.31 233	0.35 354	0.37 485	2.75 684	0.41 491	0.31 501	0.58 495	0.33 493	0.07 115	0.05 6	0.09 332	0.06 101	0.06 87	0.06 13

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 452	0.17 388	0.96 581	0.29 536	0.31 607	0.29 408	0.21 403	0.53 485	0.28 253	0.27 300	0.55 560	0.41 491	0.18 312	0.30 335	0.22 368	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.13 546	0.12 486	0.20 468

LL-Strereo	0.32 504	0.33 564	0.77 523	0.26 453	0.24 561	0.22 278	0.23 465	0.58 553	0.44 468	0.35 454	0.32 337	0.41 491	0.40 559	0.93 625	0.25 414	0.08 258	0.13 408	0.11 468	0.09 376	0.09 328	0.22 495

iinet-f	0.31 498	0.23 486	1.16 611	0.20 149	0.16 374	0.44 557	0.23 465	0.47 425	0.38 396	0.36 468	0.44 485	0.41 491	0.35 532	0.36 398	0.43 537	0.10 420	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.13 500	0.12 299

anonymousa	0.26 413	0.13 226	0.56 406	0.29 536	0.30 600	0.31 444	0.20 375	0.38 311	0.36 370	0.33 414	0.51 536	0.41 491	0.27 434	0.25 236	0.24 400	0.08 258	0.18 512	0.09 332	0.18 602	0.08 237	0.17 426

PSMNet-ADL	0.26 413	0.16 354	0.39 188	0.27 490	0.14 264	0.32 461	0.22 437	0.45 404	0.37 385	0.28 311	0.34 370	0.41 491	0.28 457	0.61 516	0.32 484	0.11 459	0.10 324	0.09 332	0.11 472	0.10 392	0.13 334

RAFT	0.24 365	0.24 498	0.46 263	0.27 490	0.15 332	0.26 358	0.26 516	0.37 302	0.31 303	0.34 435	0.34 370	0.41 491	0.22 358	0.30 335	0.18 266	0.08 258	0.15 458	0.11 468	0.10 436	0.11 444	0.13 334

HGLStereo	0.29 473	0.19 427	0.60 448	0.24 371	0.21 513	0.33 471	0.23 465	0.52 475	0.44 468	0.36 468	0.49 530	0.41 491	0.35 532	0.46 442	0.34 500	0.11 459	0.11 361	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.12 299

GANet-RSSM	0.26 413	0.19 427	0.54 387	0.21 195	0.14 264	0.27 365	0.22 437	0.47 425	0.34 342	0.30 359	0.40 440	0.41 491	0.30 484	0.59 503	0.25 414	0.11 459	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.10 392	0.10 195

GwcNet-RSSM	0.28 452	0.25 513	0.61 455	0.22 260	0.14 264	0.28 383	0.24 490	0.46 413	0.44 468	0.33 414	0.46 512	0.41 491	0.28 457	0.55 482	0.31 474	0.11 459	0.07 174	0.09 332	0.10 436	0.10 392	0.09 127

FADNet-RVC	0.34 520	0.43 608	0.97 583	0.25 412	0.20 496	0.33 471	0.20 375	0.51 467	0.42 444	0.34 435	0.40 440	0.41 491	0.29 477	0.65 540	0.36 511	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.15 576	0.19 584	0.20 468

PA-Net	0.40 559	0.35 577	1.05 593	0.32 572	0.28 585	0.39 528	0.43 620	0.53 485	0.56 574	0.35 454	0.43 475	0.41 491	0.36 537	0.83 604	0.61 590	0.12 499	0.23 571	0.16 579	0.23 623	0.13 500	0.20 468
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ISRNet	0.28 452	0.15 312	0.54 387	0.27 490	0.19 469	0.24 320	0.15 141	0.47 425	0.45 481	0.40 521	0.49 530	0.42 504	0.27 434	0.33 370	0.30 464	0.20 610	0.12 387	0.17 588	0.16 586	0.16 543	0.21 480

ToySt	0.28 452	0.19 427	0.68 488	0.22 260	0.19 469	0.31 444	0.31 566	0.43 374	0.43 455	0.28 311	0.38 413	0.42 504	0.32 515	0.33 370	0.32 484	0.08 258	0.14 427	0.10 412	0.12 514	0.11 444	0.24 519

CSP-Net	0.28 452	0.17 388	0.41 213	0.22 260	0.14 264	0.44 557	0.24 490	0.52 475	0.42 444	0.42 539	0.44 485	0.42 504	0.27 434	0.66 546	0.30 464	0.12 499	0.09 283	0.08 235	0.08 275	0.10 392	0.10 195

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 473	0.24 498	0.81 535	0.26 453	0.18 435	0.30 422	0.22 437	0.52 475	0.41 432	0.38 494	0.42 461	0.42 504	0.28 457	0.46 442	0.31 474	0.11 459	0.08 238	0.10 412	0.11 472	0.10 392	0.12 299
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.32 504	0.18 412	0.63 464	0.24 371	0.23 544	0.43 552	0.28 541	0.60 574	0.58 579	0.28 311	0.39 431	0.42 504	0.30 484	0.71 564	0.30 464	0.13 521	0.09 283	0.13 529	0.10 436	0.20 592	0.18 432

StereoDRNet-Refined	0.28 452	0.19 427	0.47 271	0.25 412	0.14 264	0.36 508	0.21 403	0.49 447	0.43 455	0.46 569	0.52 543	0.42 504	0.30 484	0.46 442	0.38 519	0.10 420	0.07 174	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.33 511	0.24 498	0.49 303	0.27 490	0.16 374	0.34 486	0.19 335	0.55 519	0.50 537	0.34 435	0.37 404	0.42 504	0.30 484	0.93 625	0.25 414	0.19 607	0.20 541	0.24 619	0.22 619	0.17 558	0.25 531

hknet	0.26 413	0.15 312	0.49 303	0.25 412	0.16 374	0.35 501	0.22 437	0.59 563	0.40 422	0.34 435	0.35 378	0.43 511	0.28 457	0.38 412	0.26 426	0.09 349	0.07 174	0.11 468	0.10 436	0.09 328	0.10 195

ADLNet	0.30 487	0.19 427	0.59 441	0.23 317	0.19 469	0.34 486	0.23 465	0.56 530	0.44 468	0.43 550	0.41 452	0.43 511	0.28 457	0.56 488	0.36 511	0.11 459	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.11 444	0.15 388

UNet	0.28 452	0.16 354	0.70 496	0.24 371	0.20 496	0.44 557	0.21 403	0.52 475	0.42 444	0.36 468	0.40 440	0.43 511	0.33 523	0.41 421	0.32 484	0.09 349	0.07 174	0.10 412	0.09 376	0.10 392	0.09 127

cf-r	0.26 413	0.22 470	0.66 479	0.22 260	0.14 264	0.28 383	0.22 437	0.44 395	0.42 444	0.32 401	0.42 461	0.43 511	0.27 434	0.44 434	0.27 438	0.11 459	0.07 174	0.08 235	0.10 436	0.08 237	0.09 127

FADNet	0.34 520	0.43 608	0.88 566	0.24 371	0.22 529	0.37 516	0.19 335	0.56 530	0.49 530	0.32 401	0.36 393	0.43 511	0.32 515	0.65 540	0.30 464	0.17 586	0.16 472	0.14 553	0.16 586	0.25 614	0.21 480

AANet_RVC	0.33 511	0.31 553	0.69 490	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.23 465	0.49 447	0.55 567	0.39 512	0.60 582	0.43 511	0.30 484	0.88 611	0.54 576	0.11 459	0.08 238	0.07 144	0.07 188	0.10 392	0.12 299

PSMNet-RUCA	0.39 547	0.47 615	0.84 549	0.46 638	0.41 633	0.34 486	0.26 516	0.59 563	0.46 493	0.40 521	0.51 536	0.44 517	0.33 523	0.43 430	0.31 474	0.25 626	0.14 427	0.33 641	0.21 611	0.32 636	0.23 505

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 511	0.25 513	0.82 539	0.22 260	0.17 406	0.46 568	0.28 541	0.53 485	0.53 554	0.43 550	0.57 570	0.44 517	0.31 501	0.50 454	0.48 557	0.10 420	0.06 85	0.08 235	0.06 101	0.11 444	0.12 299

AACVNet	0.28 452	0.22 470	0.55 396	0.23 317	0.14 264	0.30 422	0.19 335	0.43 374	0.33 330	0.39 512	0.42 461	0.44 517	0.29 477	0.73 568	0.28 446	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.09 376	0.13 500	0.12 299

STTStereo	0.30 487	0.24 498	0.83 545	0.25 412	0.17 406	0.30 422	0.24 490	0.49 447	0.39 412	0.39 512	0.41 452	0.44 517	0.28 457	0.41 421	0.30 464	0.13 521	0.13 408	0.13 529	0.16 586	0.12 486	0.12 299

CVANet_RVC	0.34 520	0.25 513	0.77 523	0.27 490	0.17 406	0.34 486	0.28 541	0.55 519	0.50 537	0.43 550	0.46 512	0.44 517	0.31 501	0.90 616	0.27 438	0.15 561	0.10 324	0.14 553	0.14 565	0.15 535	0.15 388

DRN-Test	0.35 527	0.20 440	0.75 513	0.28 518	0.19 469	0.46 568	0.29 547	0.68 621	0.54 559	0.49 582	0.47 519	0.44 517	0.35 532	0.63 530	0.44 544	0.13 521	0.09 283	0.13 529	0.12 514	0.13 500	0.13 334

Select-FE	0.27 442	0.18 412	0.87 559	0.23 317	0.22 529	0.29 408	0.18 288	0.53 485	0.28 253	0.30 359	0.33 359	0.45 523	0.29 477	0.30 335	0.21 350	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.13 546	0.08 237	0.20 468

coex_refinement	0.28 452	0.22 470	0.50 324	0.23 317	0.15 332	0.31 444	0.20 375	0.51 467	0.43 455	0.35 454	0.42 461	0.45 523	0.27 434	0.56 488	0.41 529	0.10 420	0.07 174	0.07 144	0.07 188	0.11 444	0.12 299

UGAM	0.28 452	0.18 412	0.57 416	0.26 453	0.13 220	0.23 299	0.26 516	0.33 259	0.45 481	0.32 401	0.42 461	0.45 523	0.22 358	0.92 623	0.23 388	0.08 258	0.09 283	0.14 553	0.13 546	0.10 392	0.10 195

GASNet	0.39 547	0.58 638	1.27 624	0.35 595	0.23 544	0.35 501	0.23 465	0.63 596	0.56 574	0.41 533	0.38 413	0.45 523	0.30 484	0.81 599	0.42 533	0.16 572	0.11 361	0.14 553	0.14 565	0.23 608	0.12 299

ADLNet2	0.31 498	0.23 486	0.77 523	0.23 317	0.18 435	0.36 508	0.24 490	0.55 519	0.54 559	0.33 414	0.38 413	0.45 523	0.31 501	0.70 558	0.36 511	0.10 420	0.08 238	0.09 332	0.09 376	0.12 486	0.11 244

FINET	0.58 620	0.48 620	1.35 633	0.38 613	0.37 624	0.96 649	1.13 677	0.84 651	1.05 652	0.50 588	0.70 609	0.45 523	0.61 622	0.63 530	0.62 591	0.26 628	0.28 608	0.14 553	0.13 546	0.20 592	0.44 624

Syn2CoEx	0.39 547	0.39 598	1.08 600	0.35 595	0.21 513	0.41 539	0.29 547	0.63 596	0.51 543	0.43 550	0.56 565	0.45 523	0.45 579	0.69 555	0.39 523	0.17 586	0.14 427	0.16 579	0.12 514	0.13 500	0.16 405

psm_up	0.30 487	0.21 451	0.58 432	0.26 453	0.18 435	0.32 461	0.27 525	0.57 539	0.45 481	0.38 494	0.41 452	0.45 523	0.40 559	0.59 503	0.32 484	0.11 459	0.12 387	0.13 529	0.12 514	0.11 444	0.11 244

CBMV_ROB	0.36 530	0.21 451	0.57 416	0.22 260	0.14 264	0.35 501	0.20 375	0.55 519	0.47 507	0.52 594	0.58 573	0.45 523	0.53 607	0.75 577	0.50 564	0.18 597	0.19 526	0.23 617	0.21 611	0.15 535	0.20 468

w-ln-seven-2	0.40 559	0.37 587	1.34 631	0.28 518	0.18 435	0.38 522	0.29 547	0.53 485	0.59 586	0.47 575	0.56 565	0.46 532	0.42 570	0.70 558	0.64 595	0.10 420	0.10 324	0.12 503	0.11 472	0.14 523	0.16 405

DCVSM-stereo	0.25 390	0.14 276	0.53 374	0.21 195	0.14 264	0.27 365	0.14 99	0.35 275	0.35 354	0.42 539	0.33 359	0.46 532	0.30 484	0.31 350	0.27 438	0.11 459	0.10 324	0.12 503	0.10 436	0.12 486	0.15 388

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 413	0.15 312	0.96 581	0.21 195	0.25 575	0.30 422	0.21 403	0.54 501	0.28 253	0.25 280	0.29 302	0.46 532	0.23 372	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.10 324	0.08 235	0.12 514	0.11 444	0.17 426

ssnet_v2	0.30 487	0.21 451	0.63 464	0.23 317	0.15 332	0.40 534	0.30 556	0.59 563	0.48 515	0.40 521	0.37 404	0.46 532	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.11 361	0.11 468	0.11 472	0.12 486	0.11 244

dad	0.30 487	0.38 594	0.60 448	0.22 260	0.14 264	0.32 461	0.21 403	0.35 275	0.51 543	0.45 563	0.45 500	0.46 532	0.23 372	0.41 421	0.27 438	0.21 612	0.11 361	0.20 608	0.11 472	0.15 535	0.11 244

SACVNet	0.32 504	0.25 513	0.59 441	0.26 453	0.19 469	0.35 501	0.25 504	0.54 501	0.41 432	0.43 550	0.45 500	0.46 532	0.34 525	0.71 564	0.30 464	0.14 545	0.10 324	0.12 503	0.12 514	0.16 543	0.20 468

Consistency-Raft	0.56 616	0.52 624	1.12 605	0.45 635	0.49 643	0.48 581	0.45 623	0.73 634	0.74 624	0.45 563	0.82 624	0.46 532	0.60 618	0.51 460	0.63 594	0.39 650	0.40 648	0.44 650	0.51 662	0.53 651	0.38 613

CFNet-ft	0.26 413	0.21 451	0.51 343	0.19 103	0.16 374	0.31 444	0.21 403	0.40 341	0.37 385	0.29 336	0.40 440	0.46 532	0.27 434	0.49 450	0.28 446	0.12 499	0.07 174	0.12 503	0.11 472	0.12 486	0.11 244

ADCP+	0.48 593	0.36 584	1.47 641	0.26 453	0.22 529	0.57 606	0.40 612	0.56 530	0.54 559	0.46 569	0.52 543	0.46 532	0.53 607	0.59 503	1.93 674	0.10 420	0.08 238	0.11 468	0.11 472	0.14 523	0.15 388

CFNet_RVC	0.26 413	0.21 451	0.51 343	0.19 103	0.16 374	0.31 444	0.21 403	0.40 341	0.37 385	0.29 336	0.40 440	0.46 532	0.27 434	0.49 450	0.28 446	0.12 499	0.07 174	0.12 503	0.11 472	0.12 486	0.11 244

DDVS	0.26 413	0.16 354	0.45 248	0.25 412	0.17 406	0.34 486	0.21 403	0.43 374	0.31 303	0.34 435	0.41 452	0.47 542	0.21 350	0.52 468	0.29 460	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.09 376	0.13 500	0.16 405

SQANet	0.44 576	0.57 635	0.89 568	0.49 641	0.39 630	0.47 574	0.23 465	0.53 485	0.44 468	0.41 533	0.48 528	0.47 542	0.34 525	0.58 495	0.43 537	0.38 648	0.15 458	0.40 648	0.21 611	0.50 648	0.34 590

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 542	0.43 608	0.72 508	0.35 595	0.19 469	0.51 590	0.25 504	0.56 530	0.39 412	0.42 539	0.47 519	0.47 542	0.27 434	0.74 572	0.32 484	0.38 648	0.19 526	0.27 622	0.17 597	0.29 631	0.27 552

RASNet	0.30 487	0.19 427	0.59 441	0.23 317	0.19 469	0.33 471	0.20 375	0.50 455	0.41 432	0.31 376	0.44 485	0.47 542	0.38 547	0.79 591	0.40 525	0.09 349	0.07 174	0.07 144	0.09 376	0.08 237	0.10 195

Anonymous_2	0.44 576	0.23 486	0.57 416	0.34 589	0.34 615	0.53 599	0.28 541	0.49 447	0.39 412	0.36 468	0.34 370	0.48 546	0.38 547	0.43 430	0.33 493	0.26 628	0.41 650	0.44 650	1.45 688	0.33 638	0.37 605

CRFU-Net	0.29 473	0.14 276	0.48 286	0.26 453	0.15 332	0.46 568	0.22 437	0.52 475	0.32 313	0.44 556	0.42 461	0.48 546	0.47 588	0.44 434	0.31 474	0.12 499	0.10 324	0.09 332	0.08 275	0.10 392	0.11 244

APVNet	0.38 542	0.26 523	0.87 559	0.26 453	0.22 529	0.52 596	0.35 587	0.64 602	0.46 493	0.40 521	0.52 543	0.48 546	0.39 554	0.84 605	0.48 557	0.13 521	0.14 427	0.15 571	0.16 586	0.16 543	0.16 405

S-Stereo	0.39 547	0.20 440	1.04 592	0.28 518	0.22 529	0.39 528	0.31 566	0.58 553	0.69 612	0.40 521	0.59 578	0.48 546	0.41 564	0.75 577	0.42 533	0.12 499	0.15 458	0.13 529	0.13 546	0.16 543	0.25 531

CC-Net-ROB	0.46 587	0.55 629	0.86 556	0.38 613	0.23 544	0.51 590	0.30 556	0.69 627	0.51 543	0.46 569	0.51 536	0.48 546	0.38 547	0.96 629	0.40 525	0.36 644	0.23 571	0.56 656	0.25 630	0.34 639	0.22 495

StereoDRNet	0.34 520	0.28 539	0.70 496	0.28 518	0.21 513	0.43 552	0.30 556	0.63 596	0.51 543	0.47 575	0.40 440	0.48 546	0.31 501	0.58 495	0.44 544	0.12 499	0.10 324	0.12 503	0.11 472	0.13 500	0.13 334

RT-IGEV	0.29 473	0.10 81	0.60 448	0.24 371	0.16 374	0.38 522	0.31 566	0.60 574	0.46 493	0.41 533	0.41 452	0.49 552	0.31 501	0.30 335	0.29 460	0.09 349	0.10 324	0.09 332	0.10 436	0.09 328	0.25 531

zh-mn7	0.50 597	0.57 635	1.82 658	0.25 412	0.19 469	0.45 565	0.29 547	0.59 563	0.84 634	0.67 624	0.97 637	0.49 552	0.41 564	0.93 625	0.73 606	0.12 499	0.10 324	0.11 468	0.11 472	0.13 500	0.17 426

fast-acv-ft	0.33 511	0.26 523	0.88 566	0.25 412	0.18 435	0.49 587	0.27 525	0.44 395	0.50 537	0.40 521	0.55 560	0.49 552	0.36 537	0.39 415	0.41 529	0.11 459	0.11 361	0.11 468	0.12 514	0.13 500	0.11 244

NaN_ROB	0.44 576	0.38 594	0.94 579	0.30 547	0.20 496	0.52 596	0.49 633	0.61 584	0.60 589	0.56 608	0.47 519	0.49 552	0.42 570	1.24 651	0.76 610	0.12 499	0.18 512	0.12 503	0.13 546	0.12 486	0.18 432

MDST_ROB	0.51 601	0.16 354	0.97 583	0.31 563	0.21 513	1.35 666	0.34 584	0.80 642	0.59 586	1.09 658	0.74 615	0.49 552	0.37 542	1.31 658	0.60 587	0.14 545	0.12 387	0.16 579	0.13 546	0.13 500	0.18 432

PSMNet_ROB	0.36 530	0.31 553	0.71 503	0.31 563	0.21 513	0.44 557	0.44 622	0.61 584	0.49 530	0.39 512	0.45 500	0.49 552	0.32 515	0.66 546	0.53 572	0.14 545	0.10 324	0.15 571	0.14 565	0.13 500	0.13 334

Wz-Net-LNSev	0.36 530	0.35 577	1.06 595	0.26 453	0.21 513	0.47 574	0.33 579	0.56 530	0.58 579	0.45 563	0.54 555	0.50 558	0.37 542	0.40 418	0.42 533	0.12 499	0.11 361	0.10 412	0.09 376	0.14 523	0.15 388

HSM-Net_RVC	0.28 452	0.12 182	0.48 286	0.19 103	0.11 114	0.35 501	0.21 403	0.64 602	0.44 468	0.40 521	0.43 475	0.50 558	0.27 434	0.75 577	0.25 414	0.08 258	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.08 237	0.09 127
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GANetREF_RVC	0.45 579	0.52 624	0.87 559	0.39 615	0.20 496	0.51 590	0.50 635	0.68 621	0.67 606	0.47 575	0.46 512	0.50 558	0.43 574	0.91 618	0.40 525	0.28 634	0.21 546	0.32 638	0.19 604	0.28 629	0.23 505
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
DStereoO	0.55 610	0.35 577	0.68 488	0.44 632	0.49 643	0.41 539	1.08 675	0.58 553	0.73 622	0.49 582	0.53 551	0.51 561	0.85 645	0.60 508	0.75 608	0.83 672	0.28 608	0.38 645	0.19 604	0.52 650	0.35 594

YMNet	0.33 511	0.26 523	0.64 469	0.28 518	0.23 544	0.48 581	0.27 525	0.54 501	0.47 507	0.49 582	0.56 565	0.51 561	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.16 472	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.14 369

YMNet_1	0.33 511	0.26 523	0.64 469	0.28 518	0.23 544	0.48 581	0.27 525	0.54 501	0.47 507	0.49 582	0.56 565	0.51 561	0.30 484	0.41 421	0.44 544	0.13 521	0.16 472	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.14 369

GwcNet	0.37 537	0.29 543	1.12 605	0.25 412	0.24 561	0.48 581	0.27 525	0.58 553	0.60 589	0.39 512	0.54 555	0.51 561	0.34 525	0.60 508	0.46 552	0.13 521	0.12 387	0.12 503	0.11 472	0.13 500	0.15 388

ac_64	0.28 452	0.16 354	0.62 459	0.25 412	0.17 406	0.36 508	0.22 437	0.48 436	0.35 354	0.36 468	0.37 404	0.51 561	0.30 484	0.62 527	0.34 500	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.10 436	0.09 328	0.09 127

RTSC	0.43 574	0.37 587	0.95 580	0.30 547	0.20 496	0.50 589	0.23 465	0.65 608	0.86 637	0.56 608	0.54 555	0.51 561	0.36 537	0.71 564	0.92 623	0.13 521	0.14 427	0.11 468	0.13 546	0.18 574	0.19 450

DLCB_ROB	0.30 487	0.20 440	0.45 248	0.28 518	0.17 406	0.37 516	0.25 504	0.50 455	0.45 481	0.46 569	0.47 519	0.51 561	0.34 525	0.56 488	0.38 519	0.10 420	0.10 324	0.11 468	0.11 472	0.10 392	0.11 244

CBMV	0.36 530	0.25 513	0.61 455	0.24 371	0.14 264	0.42 547	0.33 579	0.56 530	0.52 553	0.54 604	0.52 543	0.51 561	0.58 614	0.63 530	0.43 537	0.15 561	0.16 472	0.18 596	0.16 586	0.13 500	0.19 450
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
zh-sn7	0.52 604	0.64 644	1.77 655	0.30 547	0.20 496	0.47 574	0.40 612	0.60 574	0.65 601	0.53 600	0.82 624	0.52 569	0.59 616	1.10 642	0.96 628	0.13 521	0.13 408	0.13 529	0.13 546	0.17 558	0.20 468

DGSMNet	0.63 629	0.32 560	1.01 589	0.54 646	0.73 663	0.62 615	1.36 681	0.62 592	0.58 579	0.38 494	0.62 593	0.52 569	0.34 525	0.65 540	0.47 555	0.54 654	0.61 674	0.67 661	0.61 671	0.65 657	0.69 667

aanetorigin	0.40 559	0.33 564	1.14 608	0.25 412	0.19 469	0.30 422	0.37 596	0.34 266	0.47 507	0.95 647	0.82 624	0.52 569	0.56 611	0.50 454	0.52 568	0.11 459	0.09 283	0.10 412	0.10 436	0.16 543	0.19 450

PWC_ROB	0.41 566	0.38 594	0.92 572	0.26 453	0.20 496	0.39 528	0.19 335	0.61 584	0.69 612	0.58 613	0.84 627	0.52 569	0.44 577	0.74 572	0.62 591	0.13 521	0.09 283	0.14 553	0.10 436	0.17 558	0.18 432

SGM-Forest	0.42 570	0.44 611	0.92 572	0.24 371	0.16 374	0.45 565	0.40 612	0.58 553	0.50 537	0.54 604	0.63 594	0.52 569	0.51 600	0.91 618	0.66 598	0.17 586	0.17 500	0.17 588	0.15 576	0.15 535	0.21 480
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
z-mn7	0.48 593	0.52 624	1.28 625	0.26 453	0.19 469	0.62 615	0.34 584	0.59 563	0.96 648	0.45 563	0.97 637	0.53 574	0.41 564	0.99 633	0.70 603	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.10 436	0.14 523	0.16 405

w-ln-seven	0.45 579	0.40 601	1.40 638	0.27 490	0.22 529	0.58 608	0.33 579	0.65 608	0.83 631	0.59 614	0.63 594	0.53 574	0.39 554	0.66 546	0.81 617	0.12 499	0.11 361	0.13 529	0.12 514	0.16 543	0.17 426

Wz-Net-MNSev	0.39 547	0.35 577	0.99 587	0.26 453	0.21 513	0.59 612	0.39 608	0.58 553	0.61 592	0.49 582	0.56 565	0.53 574	0.37 542	0.61 516	0.47 555	0.11 459	0.09 283	0.11 468	0.11 472	0.15 535	0.15 388

hitnet-ft	0.31 498	0.21 451	0.56 406	0.19 103	0.14 264	0.40 534	0.23 465	0.46 413	0.42 444	0.37 485	0.46 512	0.53 574	0.35 532	0.76 583	0.35 507	0.14 545	0.10 324	0.14 553	0.10 436	0.15 535	0.14 369

AnyNet_C32	0.55 610	0.51 623	1.34 631	0.29 536	0.28 585	0.61 614	0.62 647	0.57 539	0.62 596	0.63 618	0.68 605	0.54 578	0.55 609	0.82 600	1.81 670	0.15 561	0.15 458	0.15 571	0.18 602	0.21 599	0.25 531

MultiAttention	1.05 655	0.14 276	0.50 324	0.35 595	0.43 638	5.62 686	1.71 687	0.71 629	0.54 559	0.36 468	0.63 594	0.55 579	0.22 358	7.50 695	0.56 580	0.09 349	0.06 85	0.14 553	0.24 625	0.27 624	0.34 590

SDNR	0.47 590	0.29 543	0.92 572	0.24 371	0.37 624	1.27 662	0.17 233	0.54 501	0.58 579	0.44 556	0.85 628	0.55 579	0.28 457	1.19 649	0.52 568	0.23 616	0.24 587	0.17 588	0.13 546	0.19 584	0.26 544

CBFPSM	0.28 452	0.23 486	0.76 517	0.21 195	0.14 264	0.38 522	0.26 516	0.42 365	0.37 385	0.34 435	0.36 393	0.55 579	0.38 547	0.33 370	0.40 525	0.08 258	0.08 238	0.07 144	0.08 275	0.09 328	0.12 299

ADCL	0.50 597	0.30 549	1.15 609	0.28 518	0.19 469	0.77 634	0.64 648	0.57 539	0.73 622	0.57 611	0.73 614	0.55 579	0.60 618	0.66 546	1.53 664	0.11 459	0.10 324	0.13 529	0.13 546	0.15 535	0.16 405

GANet	0.40 559	0.28 539	0.67 482	0.31 563	0.18 435	0.43 552	0.39 608	0.60 574	0.46 493	0.48 581	0.78 619	0.55 579	0.45 579	0.96 629	0.55 579	0.13 521	0.14 427	0.13 529	0.12 514	0.15 535	0.16 405

UGAM-zero	0.26 413	0.11 129	0.56 406	0.20 149	0.16 374	0.28 383	0.18 288	0.48 436	0.25 209	0.31 376	0.28 294	0.56 584	0.32 515	0.66 546	0.17 237	0.07 115	0.10 324	0.07 144	0.09 376	0.07 165	0.31 574

ccnet	0.43 574	0.34 573	0.62 459	0.28 518	0.33 613	0.60 613	0.34 584	0.68 621	0.47 507	0.54 604	0.66 601	0.56 584	0.46 586	0.73 568	0.66 598	0.26 628	0.19 526	0.24 619	0.22 619	0.27 624	0.25 531

DStereoSA	1.00 653	0.46 614	1.33 630	0.68 653	0.86 674	1.26 661	2.25 690	0.83 647	1.41 668	0.57 611	1.92 673	0.57 586	2.07 678	0.96 629	1.84 672	0.36 644	0.55 667	0.28 629	0.53 663	0.45 646	0.90 676

anonymity	0.57 618	0.55 629	0.74 509	0.48 640	0.63 656	0.56 604	0.43 620	0.71 629	0.51 543	0.64 620	0.55 560	0.57 586	0.61 622	0.65 540	0.57 583	0.55 655	0.55 667	0.50 653	0.54 664	0.51 649	0.61 654

DDUNet	0.45 579	0.60 641	0.71 503	0.45 635	0.39 630	0.46 568	0.32 573	0.53 485	0.44 468	0.46 569	0.53 551	0.57 586	0.38 547	0.51 460	0.43 537	0.34 641	0.21 546	0.56 656	0.25 630	0.41 643	0.36 597

NCC-stereo	0.42 570	0.31 553	0.87 559	0.32 572	0.29 595	0.47 574	0.37 596	0.68 621	0.53 554	0.42 539	0.58 573	0.57 586	0.52 602	0.75 577	0.54 576	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.25 630	0.17 558	0.18 432

Abc-Net	0.42 570	0.31 553	0.87 559	0.32 572	0.29 595	0.47 574	0.37 596	0.68 621	0.53 554	0.42 539	0.58 573	0.57 586	0.52 602	0.75 577	0.54 576	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.25 630	0.17 558	0.18 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.35 527	0.26 523	0.58 432	0.28 518	0.19 469	0.37 516	0.31 566	0.57 539	0.51 543	0.52 594	0.54 555	0.57 586	0.38 547	0.65 540	0.48 557	0.17 586	0.12 387	0.13 529	0.12 514	0.16 543	0.17 426

RYNet	0.38 542	0.23 486	0.65 474	0.26 453	0.28 585	0.62 615	0.33 579	0.61 584	0.62 596	0.42 539	0.39 431	0.58 592	0.40 559	0.89 613	0.57 583	0.11 459	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.19 584	0.22 495

PAM	0.26 413	0.11 129	0.63 464	0.25 412	0.18 435	0.53 599	0.29 547	0.44 395	0.28 253	0.36 468	0.27 288	0.59 593	0.26 424	0.28 297	0.20 322	0.08 258	0.12 387	0.07 144	0.10 436	0.07 165	0.13 334

UDG	0.42 570	0.54 628	0.67 482	0.41 627	0.35 618	0.47 574	0.27 525	0.57 539	0.48 515	0.40 521	0.46 512	0.59 593	0.45 579	0.47 446	0.46 552	0.26 628	0.19 526	0.49 652	0.22 619	0.37 640	0.30 570

FAT-Stereo	0.36 530	0.19 427	0.75 513	0.26 453	0.18 435	0.34 486	0.30 556	0.62 592	0.61 592	0.47 575	0.61 590	0.59 593	0.50 598	0.61 516	0.36 511	0.13 521	0.14 427	0.13 529	0.12 514	0.14 523	0.20 468

Nwc_Net	0.39 547	0.29 543	0.84 549	0.32 572	0.24 561	0.45 565	0.30 556	0.67 616	0.51 543	0.39 512	0.70 609	0.59 593	0.48 592	0.61 516	0.45 551	0.16 572	0.12 387	0.19 603	0.21 611	0.14 523	0.15 388

XQC	0.47 590	0.45 612	1.07 597	0.40 620	0.28 585	0.58 608	0.38 604	0.67 616	0.76 625	0.53 600	0.47 519	0.59 593	0.47 588	0.74 572	0.80 615	0.18 597	0.14 427	0.18 596	0.16 586	0.26 618	0.24 519

DANet	0.37 537	0.25 513	0.67 482	0.37 605	0.22 529	0.42 547	0.25 504	0.50 455	0.44 468	0.52 594	0.50 533	0.59 593	0.42 570	0.78 587	0.53 572	0.13 521	0.12 387	0.14 553	0.12 514	0.17 558	0.21 480
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM_32	0.26 413	0.10 81	0.63 464	0.24 371	0.19 469	0.51 590	0.26 516	0.43 374	0.30 292	0.32 401	0.28 294	0.60 599	0.28 457	0.29 319	0.20 322	0.08 258	0.14 427	0.08 235	0.10 436	0.07 165	0.15 388

RTS	0.81 646	0.56 631	4.76 681	0.37 605	0.30 600	1.11 653	0.52 638	0.67 616	1.07 654	0.76 634	0.91 633	0.60 599	0.61 622	1.64 667	1.24 647	0.15 561	0.13 408	0.15 571	0.15 576	0.22 603	0.24 519

RTSA	0.81 646	0.56 631	4.76 681	0.37 605	0.30 600	1.11 653	0.52 638	0.67 616	1.07 654	0.76 634	0.91 633	0.60 599	0.61 622	1.64 667	1.24 647	0.15 561	0.13 408	0.15 571	0.15 576	0.22 603	0.24 519

EDNetEfficient	0.64 631	0.39 598	2.52 669	0.26 453	0.26 579	0.39 528	0.49 633	0.42 365	1.06 653	1.38 666	0.86 629	0.61 602	0.97 654	0.66 546	1.62 668	0.11 459	0.10 324	0.10 412	0.12 514	0.20 592	0.19 450

SHD	0.45 579	0.34 573	0.89 568	0.37 605	0.28 585	0.46 568	0.23 465	0.72 633	0.96 648	0.65 621	0.61 590	0.61 602	0.48 592	0.64 535	0.69 602	0.16 572	0.16 472	0.16 579	0.16 586	0.21 599	0.25 531

NCCL2	0.37 537	0.33 564	0.59 441	0.37 605	0.23 544	0.42 547	0.41 617	0.56 530	0.44 468	0.47 575	0.47 519	0.61 602	0.39 554	0.58 495	0.41 529	0.16 572	0.13 408	0.21 610	0.22 619	0.16 543	0.18 432

Wz-Net-SNSev	0.45 579	0.53 627	1.42 639	0.31 563	0.21 513	0.44 557	0.45 623	0.64 602	0.68 610	0.46 569	0.66 601	0.62 605	0.40 559	0.78 587	0.65 596	0.12 499	0.11 361	0.12 503	0.13 546	0.17 558	0.19 450

RP	0.38 542	0.26 523	0.67 482	0.31 563	0.24 561	0.37 516	0.29 547	0.53 485	0.61 592	0.42 539	0.65 599	0.62 605	0.51 600	0.63 530	0.43 537	0.17 586	0.15 458	0.17 588	0.15 576	0.17 558	0.19 450

ADCMid	0.53 607	0.45 612	1.46 640	0.27 490	0.22 529	0.51 590	0.38 604	0.61 584	0.58 579	0.75 631	0.67 603	0.62 605	0.66 632	0.66 546	1.75 669	0.13 521	0.12 387	0.17 588	0.17 597	0.20 592	0.21 480

ETE_ROB	0.36 530	0.32 560	0.64 469	0.30 547	0.18 435	0.40 534	0.38 604	0.59 563	0.49 530	0.50 588	0.52 543	0.62 605	0.37 542	0.58 495	0.43 537	0.13 521	0.10 324	0.14 553	0.12 514	0.17 558	0.18 432

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 607	0.60 641	0.98 585	0.40 620	0.25 575	0.87 642	0.57 644	0.60 574	0.64 600	0.60 615	0.67 603	0.63 609	0.42 570	1.13 644	0.50 564	0.23 616	0.28 608	0.27 622	0.35 645	0.25 614	0.33 586

RGC	0.41 566	0.35 577	0.76 517	0.35 595	0.28 585	0.41 539	0.29 547	0.60 574	0.55 567	0.47 575	0.64 597	0.63 609	0.47 588	0.74 572	0.46 552	0.16 572	0.15 458	0.21 610	0.21 611	0.19 584	0.21 480

PASM	0.49 596	0.41 604	1.15 609	0.37 605	0.35 618	0.42 547	0.42 618	0.54 501	0.65 601	0.54 604	0.54 555	0.63 609	0.48 592	0.94 628	0.51 567	0.27 632	0.30 626	0.30 633	0.33 643	0.29 631	0.29 567

LSM	1.68 675	0.48 620	2.91 674	2.28 688	17.60 703	0.52 596	0.55 642	0.65 608	0.78 626	0.84 640	1.11 645	0.63 609	0.55 609	0.79 591	0.53 572	0.16 572	0.25 593	0.18 596	0.21 611	0.25 614	2.37 690

DISCO	0.33 511	0.16 354	0.55 396	0.26 453	0.16 374	0.48 581	0.25 504	0.52 475	0.58 579	0.38 494	0.45 500	0.63 609	0.37 542	0.65 540	0.50 564	0.10 420	0.07 174	0.09 332	0.08 275	0.13 500	0.13 334

G-Net	0.47 590	0.26 523	1.02 590	0.34 589	0.28 585	0.89 644	0.35 587	0.47 425	0.46 493	0.68 626	1.20 649	0.64 614	0.59 616	0.61 516	0.60 587	0.16 572	0.14 427	0.17 588	0.13 546	0.22 603	0.21 480

DPSNet	0.51 601	0.26 523	1.16 611	0.28 518	0.21 513	0.76 631	0.56 643	0.89 656	0.82 630	0.49 582	0.51 536	0.64 614	0.81 643	0.89 613	0.85 620	0.17 586	0.16 472	0.13 529	0.13 546	0.26 618	0.27 552

Ntro	0.61 625	0.75 654	1.16 611	0.67 652	0.50 645	0.76 631	0.37 596	0.68 621	0.71 617	0.50 588	0.59 578	0.65 616	0.52 602	0.79 591	0.58 585	0.58 658	0.32 635	0.57 659	0.34 644	0.69 662	0.50 639

AF-Net	0.40 559	0.31 553	0.74 509	0.33 584	0.24 561	0.43 552	0.30 556	0.64 602	0.67 606	0.44 556	0.69 608	0.65 616	0.52 602	0.59 503	0.48 557	0.16 572	0.12 387	0.19 603	0.14 565	0.16 543	0.14 369

FBW_ROB	0.46 587	0.34 573	0.71 503	0.32 572	0.20 496	0.51 590	0.32 573	0.73 634	0.63 598	0.60 615	0.57 570	0.65 616	0.44 577	1.42 664	0.62 591	0.14 545	0.17 500	0.22 615	0.16 586	0.17 558	0.23 505

PDISCO_ROB	0.45 579	0.37 587	0.89 568	0.44 632	0.37 624	0.70 625	0.35 587	0.75 637	0.78 626	0.45 563	0.53 551	0.65 616	0.40 559	0.68 554	0.52 568	0.22 615	0.12 387	0.21 610	0.19 604	0.26 618	0.22 495

ACV-stereo	0.30 487	0.20 440	0.82 539	0.23 317	0.16 374	0.48 581	0.20 375	0.38 311	0.34 342	0.29 336	0.33 359	0.66 620	0.43 574	0.55 482	0.31 474	0.10 420	0.09 283	0.09 332	0.09 376	0.11 444	0.12 299

otaku	0.60 623	0.73 651	1.13 607	0.64 650	0.45 642	0.73 629	0.37 596	0.67 616	0.67 606	0.52 594	0.75 617	0.66 620	0.46 586	0.74 572	0.59 586	0.55 655	0.34 641	0.56 656	0.36 647	0.65 657	0.49 635

ADCPNet	0.51 601	0.36 584	1.82 658	0.27 490	0.23 544	0.71 626	0.39 608	0.56 530	0.54 559	0.52 594	0.60 582	0.66 620	0.57 613	0.64 535	1.23 646	0.15 561	0.18 512	0.14 553	0.23 623	0.19 584	0.22 495

CSAN	0.55 610	0.47 615	1.19 619	0.37 605	0.23 544	0.57 606	0.61 646	0.65 608	0.72 619	0.65 621	0.78 619	0.66 620	0.65 631	1.41 663	0.77 611	0.21 612	0.17 500	0.20 608	0.21 611	0.18 574	0.21 480

stereogan	0.39 547	0.20 440	0.78 527	0.28 518	0.22 529	0.65 621	0.26 516	0.62 592	0.65 601	0.45 563	0.60 582	0.67 624	0.45 579	0.69 555	0.37 517	0.14 545	0.14 427	0.14 553	0.12 514	0.20 592	0.19 450

HSM	0.29 473	0.18 412	0.48 286	0.21 195	0.15 332	0.33 471	0.20 375	0.55 519	0.39 412	0.36 468	0.39 431	0.67 624	0.32 515	0.88 611	0.24 400	0.09 349	0.07 174	0.08 235	0.07 188	0.09 328	0.10 195

WZ-Net	0.56 616	0.49 622	2.14 665	0.30 547	0.24 561	0.58 608	0.48 630	0.65 608	0.80 628	0.51 591	0.72 611	0.68 626	0.60 618	1.06 640	1.01 632	0.13 521	0.10 324	0.11 468	0.12 514	0.19 584	0.23 505

ADCS	0.62 626	0.56 631	1.54 646	0.30 547	0.25 575	0.56 604	0.46 626	0.71 629	0.86 637	0.77 637	0.72 611	0.68 626	0.62 627	0.82 600	2.33 680	0.17 586	0.16 472	0.16 579	0.17 597	0.23 608	0.27 552

MFMNet_re	0.74 637	0.84 658	1.16 611	0.64 650	0.70 661	0.79 636	0.71 653	0.77 640	0.85 635	0.79 639	0.86 629	0.69 628	0.80 641	0.73 568	0.65 596	0.66 662	0.59 672	0.61 660	0.58 669	0.68 660	0.71 668

DispFullNet	0.67 632	0.94 663	1.63 649	0.77 662	1.19 681	0.53 599	0.25 504	0.61 584	0.72 619	0.70 628	0.60 582	0.69 628	0.90 650	0.80 595	0.52 568	0.27 632	0.13 408	0.74 664	0.31 642	0.68 660	0.44 624

LALA_ROB	0.38 542	0.31 553	0.65 474	0.30 547	0.21 513	0.46 568	0.39 608	0.63 596	0.54 559	0.53 600	0.52 543	0.69 628	0.36 537	0.52 468	0.48 557	0.18 597	0.11 361	0.16 579	0.14 565	0.17 558	0.16 405

psmorigin	0.52 604	0.29 543	3.10 676	0.24 371	0.19 469	0.39 528	0.24 490	0.52 475	0.45 481	0.66 623	0.68 605	0.70 631	0.52 602	0.86 608	0.49 563	0.15 561	0.17 500	0.13 529	0.14 565	0.16 543	0.23 505

Wz-Net-TNSev	0.55 610	0.72 649	1.90 660	0.26 453	0.21 513	0.64 620	0.45 623	0.66 614	0.71 617	0.52 594	0.55 560	0.71 632	0.63 629	1.04 638	0.94 626	0.16 572	0.15 458	0.13 529	0.15 576	0.21 599	0.24 519

edge stereo	0.40 559	0.22 470	0.87 559	0.27 490	0.22 529	0.38 522	0.26 516	0.59 563	0.56 574	0.53 600	0.60 582	0.71 632	0.50 598	0.78 587	0.43 537	0.16 572	0.15 458	0.19 603	0.14 565	0.17 558	0.19 450

AnyNet_C01	0.68 634	0.69 648	2.64 671	0.33 584	0.27 583	0.93 645	0.64 648	0.66 614	0.65 601	0.70 628	0.97 637	0.75 634	0.63 629	1.01 635	1.52 663	0.17 586	0.16 472	0.17 588	0.17 597	0.24 612	0.28 561

RainbowNet	0.76 641	1.00 667	1.29 627	0.82 663	0.63 656	0.79 636	0.52 638	0.83 647	0.93 644	0.61 617	0.79 622	0.79 635	0.62 627	0.82 600	0.67 601	0.80 671	0.55 667	0.79 668	0.49 658	0.81 668	0.62 655

PVD	0.62 626	0.41 604	0.93 576	0.44 632	0.39 630	0.63 619	0.51 637	0.86 652	1.27 664	0.93 645	1.09 644	0.81 636	0.85 645	0.89 613	0.89 622	0.21 612	0.23 571	0.22 615	0.19 604	0.28 629	0.41 614

EDNetEfficientorigin	7.48 691	0.57 635	139.59 719	0.25 412	0.17 406	0.44 557	0.30 556	0.48 436	1.04 651	1.29 663	1.02 642	0.82 637	0.87 649	0.76 583	1.02 635	0.10 420	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.22 603	0.25 531

AANet	0.55 610	0.47 615	1.61 648	0.23 317	0.31 607	0.41 539	0.25 504	0.53 485	1.14 661	0.93 645	0.98 641	0.84 638	0.71 635	0.60 508	0.66 598	0.18 597	0.32 635	0.14 553	0.13 546	0.18 574	0.44 624

MFN_U_SF_RVC	0.58 620	0.58 638	1.31 629	0.39 615	0.23 544	0.72 627	0.30 556	0.83 647	0.68 610	0.74 630	0.74 615	0.86 639	0.60 618	0.84 605	0.83 618	0.29 635	0.27 604	0.32 638	0.37 649	0.31 633	0.33 586

MADNet+	1.05 655	1.26 677	4.77 684	0.73 659	0.50 645	1.25 660	0.97 667	1.05 660	0.93 644	0.67 624	0.78 619	0.87 640	0.85 645	2.14 677	1.83 671	0.40 651	0.42 651	0.32 638	0.28 639	0.45 646	0.43 621

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 635	0.73 651	1.26 623	0.47 639	0.28 585	1.42 669	0.60 645	0.82 645	0.94 647	0.85 641	0.86 629	0.88 641	0.70 634	1.32 659	0.75 608	0.37 646	0.30 626	0.34 643	0.36 647	0.44 645	0.42 618

SAMSARA	0.62 626	0.47 615	0.93 576	0.70 656	0.50 645	1.15 656	1.29 680	0.79 641	0.70 615	0.77 637	0.55 560	0.92 642	0.58 614	0.87 610	0.77 611	0.19 607	0.27 604	0.18 596	0.19 604	0.27 624	0.28 561

ACVNet-4b	0.76 641	0.90 661	1.67 652	0.73 659	0.51 648	0.80 639	0.31 566	0.74 636	0.81 629	0.51 591	0.72 611	0.94 643	0.43 574	1.01 635	1.32 654	1.18 684	0.22 558	0.77 666	0.45 654	0.70 663	0.50 639

SANet	0.58 620	0.41 604	1.38 635	0.27 490	0.16 374	0.72 627	0.48 630	0.71 629	1.34 666	0.69 627	0.97 637	0.94 643	0.78 639	0.97 632	0.93 624	0.14 545	0.12 387	0.12 503	0.12 514	0.18 574	0.20 468

SPS-STEREO	0.74 637	0.72 649	1.18 618	0.52 645	0.57 653	0.76 631	0.50 635	0.80 642	0.66 605	0.97 649	0.88 632	0.94 643	0.74 636	1.08 641	1.04 637	0.58 658	0.51 660	0.50 653	0.50 661	0.56 652	0.72 669
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
coex-ft	3.48 684	0.81 657	48.53 717	0.24 371	0.19 469	0.53 599	0.47 629	0.49 447	2.36 680	7.18 695	1.20 649	0.96 646	2.53 683	0.75 577	2.14 678	0.13 521	0.15 458	0.14 553	0.12 514	0.22 603	0.47 630

MSAF-DinoV2	0.81 646	0.64 644	2.42 668	0.49 641	0.17 406	0.58 608	0.32 573	0.83 647	0.85 635	0.41 533	0.52 543	0.98 647	0.61 622	4.97 690	1.22 645	0.12 499	0.07 174	0.10 412	0.24 625	0.27 624	0.32 580

NVStereoNet_ROB	0.74 637	0.64 644	1.20 621	0.55 647	0.43 638	0.54 603	0.48 630	0.75 637	0.87 640	0.88 642	1.72 669	1.06 648	1.03 657	1.29 655	0.98 631	0.35 643	0.42 651	0.41 649	0.48 657	0.38 641	0.43 621
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.94 649	0.95 664	1.07 597	0.98 668	0.76 664	0.93 645	0.72 654	1.30 666	1.11 658	0.91 643	1.45 658	1.14 649	1.00 655	1.25 653	0.97 629	0.77 667	0.51 660	0.97 672	0.55 667	0.90 670	0.66 663

IMH-64	0.94 649	0.95 664	1.07 597	0.98 668	0.76 664	0.93 645	0.72 654	1.30 666	1.11 658	0.91 643	1.45 658	1.14 649	1.00 655	1.25 653	0.97 629	0.77 667	0.51 660	0.97 672	0.55 667	0.90 670	0.66 663

test_sample8	0.52 604	0.21 451	0.69 490	0.18 55	0.17 406	0.36 508	0.21 403	0.57 539	0.38 396	0.63 618	0.39 431	1.16 651	0.68 633	0.70 558	1.01 632	0.24 619	1.93 689	0.28 629	0.24 625	0.18 574	0.21 480

SGM_RVC	0.57 618	0.22 470	0.60 448	0.26 453	0.16 374	0.97 650	0.46 626	0.76 639	0.90 641	1.03 655	0.92 635	1.16 651	0.93 652	1.21 650	0.72 605	0.17 586	0.16 472	0.16 579	0.16 586	0.16 543	0.24 519
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.80 644	0.40 601	0.91 571	0.39 615	0.35 618	1.52 671	0.81 662	0.97 658	0.98 650	1.47 676	1.58 664	1.19 653	1.33 666	1.01 635	1.21 644	0.29 635	0.27 604	0.30 633	0.29 641	0.32 636	0.36 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	1.07 659	0.76 655	1.10 602	0.70 656	0.70 661	1.87 675	1.39 682	1.20 665	1.66 673	1.01 652	1.58 664	1.20 654	2.60 684	1.40 662	1.32 654	0.40 651	0.47 656	0.31 636	0.41 652	0.38 641	0.91 677

PWCK	1.05 655	1.29 678	2.12 664	0.92 666	0.42 635	1.27 662	1.01 669	1.14 662	1.14 661	1.16 662	1.14 647	1.25 655	0.90 650	1.77 672	1.15 642	0.89 675	0.51 660	0.87 670	0.54 664	1.02 678	0.57 648

ELAS_RVC	0.80 644	0.40 601	1.10 602	0.40 620	0.35 618	0.93 645	1.10 676	0.87 653	1.12 660	1.40 667	1.39 655	1.27 656	1.55 675	1.13 644	1.13 641	0.29 635	0.27 604	0.30 633	0.28 639	0.31 633	0.36 597
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WCMA_ROB	0.55 610	0.27 531	0.76 517	0.26 453	0.22 529	0.62 615	0.36 594	0.57 539	0.58 579	0.97 649	1.40 657	1.28 657	0.94 653	0.80 595	0.80 615	0.20 610	0.17 500	0.16 579	0.16 586	0.19 584	0.29 567

ACVNet_1	0.77 643	0.92 662	1.79 657	0.73 659	0.53 649	0.78 635	0.42 618	0.88 654	0.90 641	0.75 631	0.76 618	1.32 658	0.80 641	1.04 638	0.70 603	0.57 657	0.32 635	0.72 663	0.35 645	0.70 663	0.50 639

IMH	1.09 660	1.04 670	1.29 627	1.03 670	0.79 667	1.11 653	0.69 651	1.40 669	1.42 669	1.02 653	1.71 668	1.42 659	1.19 662	1.78 673	1.03 636	1.14 682	0.56 671	1.00 674	0.58 669	0.93 673	0.68 665

WAO-7	1.05 655	1.00 667	1.19 619	0.83 664	0.67 660	1.22 659	0.84 664	1.43 670	1.56 672	1.13 659	1.75 670	1.46 660	1.25 663	1.56 666	1.28 649	0.61 660	0.62 677	0.70 662	0.68 674	0.66 659	0.62 655

ACVNet_2	0.94 649	0.98 666	1.71 654	0.83 664	0.63 656	1.02 651	0.64 648	1.16 663	1.43 670	1.02 653	1.39 655	1.47 661	0.86 648	1.16 647	0.79 614	0.63 661	0.43 654	0.78 667	0.49 658	0.80 667	0.57 648

SGM+DAISY	1.12 662	0.86 659	1.64 650	0.68 653	0.80 670	1.68 673	1.68 686	1.08 661	1.10 656	1.53 678	1.76 671	1.47 661	1.53 674	1.24 651	1.42 661	0.66 662	0.65 679	0.52 655	0.54 664	0.57 653	0.91 677

MonStereo1	0.96 652	0.61 643	0.99 587	0.70 656	0.59 654	1.37 667	0.35 587	0.97 658	1.27 664	0.97 649	1.92 673	1.53 663	2.13 679	1.29 655	0.87 621	0.71 665	0.34 641	0.75 665	0.47 656	0.75 665	0.68 665

WAO-6	1.11 661	1.01 669	1.17 617	0.96 667	0.79 667	1.30 664	0.78 659	1.36 668	1.99 678	1.04 656	1.54 663	1.59 664	1.27 664	1.37 661	1.30 650	0.78 669	0.55 667	1.03 676	0.75 678	0.87 669	0.72 669

JetBlue	1.20 664	0.89 660	2.53 670	0.59 648	0.76 664	3.16 683	2.09 688	1.16 663	0.93 644	0.95 647	1.12 646	1.65 665	1.27 664	2.15 678	1.87 673	0.43 653	0.37 646	0.38 645	0.39 651	0.62 654	0.63 657

MeshStereo	0.60 623	0.31 553	0.71 503	0.22 260	0.17 406	0.66 622	0.36 594	0.81 644	0.63 598	1.48 677	1.32 654	1.65 665	0.83 644	1.18 648	0.74 607	0.17 586	0.17 500	0.17 588	0.14 565	0.17 558	0.19 450
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
FCDSN-DC	0.67 632	0.38 594	0.83 545	0.37 605	0.30 600	0.66 622	0.37 596	0.69 627	0.70 615	1.15 661	1.53 662	1.70 667	1.38 667	1.00 634	0.83 618	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.27 624	0.32 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	0.63 629	0.34 573	0.70 496	0.30 547	0.25 575	0.88 643	0.35 587	0.58 553	0.67 606	1.13 659	1.52 661	1.75 668	1.05 658	0.90 616	0.60 587	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.27 638	0.25 614	0.27 552

LVE	1.18 663	1.16 672	1.67 652	1.04 671	0.81 671	1.32 665	0.82 663	1.49 672	1.94 676	1.08 657	1.90 672	1.89 669	1.07 659	1.51 665	1.04 637	0.96 678	0.61 674	0.94 671	0.69 675	0.92 672	0.79 674

FC-DCNN	0.73 636	0.33 564	0.84 549	0.33 584	0.28 585	0.82 640	0.40 612	0.82 645	0.83 631	1.43 669	1.60 666	1.97 670	1.38 667	1.10 642	0.93 624	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.26 618	0.32 580

LE_ROB	1.82 677	0.39 598	3.15 677	0.50 643	0.55 651	0.79 636	1.00 668	0.89 656	6.48 692	7.40 696	2.07 677	2.07 671	5.08 690	1.33 660	3.96 688	0.11 459	0.09 283	0.12 503	0.11 472	0.11 444	0.13 334

FC-DCNN v2	0.75 640	0.33 564	0.82 539	0.33 584	0.28 585	0.85 641	0.40 612	0.88 654	0.86 637	1.46 671	1.65 667	2.08 672	1.40 669	1.14 646	0.95 627	0.24 619	0.22 558	0.27 622	0.26 634	0.26 618	0.32 580

Dean	1.22 665	1.17 673	1.97 661	1.04 671	0.79 667	1.21 658	0.76 657	1.51 673	1.96 677	1.30 665	1.98 676	2.14 673	1.18 661	1.30 657	1.15 642	0.83 672	0.61 674	1.01 675	0.69 675	0.97 677	0.77 673

JetRed	2.35 681	2.70 686	6.11 687	1.14 678	1.38 684	6.03 689	3.61 692	2.12 683	1.72 674	1.99 681	1.97 675	2.15 674	1.59 676	2.49 681	4.19 689	1.05 679	1.60 688	1.10 677	1.02 686	1.72 687	1.41 687

WAO-8	1.50 669	1.22 675	1.39 636	1.10 674	0.85 672	2.15 676	0.78 659	1.84 679	3.76 685	1.46 671	2.18 678	2.15 674	1.50 672	3.20 684	1.35 657	0.92 676	0.66 680	1.10 677	0.79 680	0.94 674	0.74 671

Venus	1.50 669	1.22 675	1.39 636	1.10 674	0.85 672	2.15 676	0.78 659	1.84 679	3.76 685	1.46 671	2.18 678	2.15 674	1.50 672	3.20 684	1.35 657	0.92 676	0.66 680	1.10 677	0.79 680	0.94 674	0.74 671

notaker	1.49 668	1.44 681	1.77 655	1.42 682	1.08 679	1.19 657	0.87 666	1.51 673	1.40 667	1.53 678	3.41 686	2.40 677	1.94 677	1.83 675	1.57 666	1.14 682	0.69 683	1.38 684	0.88 682	1.39 685	1.03 681

MADNet++	2.34 680	1.81 684	2.24 667	2.15 687	1.97 686	2.79 682	2.19 689	2.42 686	2.26 679	2.79 687	2.70 683	2.43 678	2.60 684	3.18 683	3.32 685	2.19 689	1.97 691	1.93 688	1.62 689	2.02 688	2.10 688

pmcnn	0.54 609	0.24 498	1.06 595	0.25 412	0.26 579	0.40 534	0.31 566	0.55 519	0.55 567	0.56 608	1.22 651	2.53 679	0.39 554	0.84 605	1.08 640	0.09 349	0.06 85	0.06 43	0.05 32	0.10 392	0.14 369

UNDER WATER-64	1.61 672	1.30 679	2.93 675	1.33 680	0.96 677	2.20 678	1.25 679	1.47 671	3.15 682	1.46 671	1.31 653	2.61 680	2.22 681	1.69 669	1.93 674	1.13 681	0.67 682	1.29 682	0.94 683	1.26 680	1.09 683

TorneroNet-64	1.47 667	1.15 671	1.51 644	1.11 677	0.86 674	2.27 679	0.76 657	1.84 679	3.76 685	1.29 663	2.22 680	2.68 681	1.46 670	1.81 674	1.55 665	0.79 670	0.51 660	1.10 677	0.67 673	1.31 682	0.81 675

UNDER WATER	1.64 674	1.34 680	2.72 673	1.40 681	1.04 678	1.70 674	1.14 678	1.57 676	3.58 683	1.46 671	1.46 660	2.82 682	2.43 682	1.74 670	2.04 677	1.08 680	0.63 678	1.31 683	0.94 683	1.29 681	1.10 684

KSHMR	1.92 678	1.47 683	1.97 661	1.48 684	1.22 682	1.39 668	1.06 671	1.81 678	5.83 691	1.43 669	5.56 690	2.95 683	1.17 660	2.24 679	1.33 656	1.29 685	1.13 685	1.47 686	1.11 687	1.37 684	1.21 685

ktn	1.80 676	1.46 682	1.49 642	1.44 683	1.14 680	1.50 670	1.07 672	1.53 675	3.90 688	2.77 686	4.62 687	3.42 684	1.49 671	1.74 670	1.40 660	1.45 686	0.77 684	1.46 685	0.99 685	1.41 686	1.00 680

MANE	1.63 673	0.58 638	1.16 611	0.59 648	0.60 655	2.71 680	1.53 683	2.63 687	3.62 684	2.33 683	3.26 685	3.66 685	2.98 687	2.26 680	2.26 679	0.37 646	0.40 648	0.31 636	0.49 658	0.31 633	0.63 657

TorneroNet	2.26 679	1.20 674	1.55 647	1.15 679	0.91 676	5.84 687	0.84 664	2.12 683	8.45 695	2.59 685	5.32 689	3.84 686	2.15 680	1.84 676	1.98 676	0.88 674	0.54 666	1.16 681	0.74 677	1.31 682	0.91 677

tt	4.71 686	0.11 129	3.94 678	2.06 686	1.54 685	10.14 695	16.85 699	9.28 698	4.99 689	1.41 668	1.05 643	4.68 687	4.89 689	3.36 686	5.86 693	5.73 697	9.15 705	2.23 693	2.51 693	3.02 690	1.34 686

DGTPSM_ROB	8.38 692	5.24 690	10.71 701	5.32 691	10.19 694	8.34 692	23.49 704	6.11 694	13.43 704	4.93 689	10.93 702	5.64 688	10.55 696	6.17 692	12.73 701	3.74 694	7.56 698	3.68 694	7.24 702	4.09 694	7.49 698

DPSMNet_ROB	8.44 693	5.25 691	10.87 702	5.59 692	10.27 695	8.34 692	23.51 705	6.12 695	13.47 705	4.96 690	10.94 703	5.65 689	10.55 696	6.25 693	12.77 702	4.01 695	7.62 699	3.75 695	7.27 703	4.16 695	7.54 699

HanzoNet	3.08 683	1.87 685	2.70 672	1.81 685	1.34 683	1.60 672	1.05 670	2.06 682	2.62 681	5.63 692	5.12 688	5.96 690	7.09 693	4.39 689	3.43 686	3.29 692	2.06 693	1.98 691	2.94 696	2.47 689	2.15 689

SGM-ForestM	1.59 671	0.56 631	1.52 645	0.41 627	0.34 615	2.77 681	1.67 685	1.69 677	1.73 675	2.48 684	2.27 681	6.02 691	2.90 686	3.08 682	2.83 684	0.25 626	0.30 626	0.19 603	0.20 609	0.18 574	0.45 628

TCMNet-wrong-test	4.33 685	5.65 692	4.76 681	11.36 700	10.39 696	5.87 688	4.45 694	4.24 691	1.10 656	1.93 680	2.43 682	6.07 692	3.54 688	3.87 687	4.51 690	2.00 688	0.47 656	1.96 690	1.68 690	5.78 696	4.48 694

USTest	6.84 690	5.16 688	5.45 686	7.18 694	7.26 691	14.27 699	22.53 700	8.48 696	9.29 696	5.44 691	6.42 692	6.27 693	6.69 692	6.83 694	8.49 697	1.95 687	3.27 694	2.16 692	2.54 694	3.76 691	3.31 693

DPSimNet_ROB	6.21 689	5.16 688	9.50 689	5.59 692	5.56 690	7.64 691	10.02 696	4.07 690	7.33 693	6.84 693	6.26 691	7.17 694	10.55 696	4.07 688	5.68 691	5.50 696	4.29 696	5.24 697	3.66 697	4.05 693	5.96 695

light-stereo	2.66 682	0.78 656	4.46 680	4.42 689	3.66 687	5.04 685	0.38 604	2.12 683	1.51 671	4.25 688	6.51 693	7.70 695	0.75 637	5.12 691	1.42 661	0.72 666	1.35 687	0.33 641	0.45 654	1.22 679	1.04 682

Selective-IGEV-i1pa	5.75 688	8.12 693	4.85 685	1.10 674	0.54 650	13.48 698	3.52 691	9.46 699	7.56 694	7.13 694	10.00 698	9.12 696	7.56 694	14.91 707	6.08 694	3.55 693	1.33 686	1.94 689	0.77 679	0.79 666	3.23 692

LRCNet_RVC	10.94 698	14.45 705	9.66 692	15.38 701	8.02 693	1.08 652	0.35 587	8.72 697	0.72 619	12.63 706	15.84 706	9.73 697	6.52 691	8.58 697	6.38 695	20.33 714	5.39 697	23.79 713	21.95 714	15.35 705	13.96 706

iinet-test	10.74 696	9.21 694	9.52 690	10.46 695	10.67 697	17.92 704	25.86 706	12.61 703	13.38 702	9.65 701	10.06 699	9.98 698	10.66 699	11.13 703	12.60 698	6.36 699	7.73 700	5.65 699	6.66 698	7.29 697	7.31 696

IINet	10.74 696	9.21 694	9.52 690	10.46 695	10.67 697	17.92 704	25.86 706	12.61 703	13.38 702	9.65 701	10.06 699	9.98 698	10.66 699	11.13 703	12.60 698	6.36 699	7.73 700	5.65 699	6.66 698	7.29 697	7.31 696

Anonymous_1	16.44 705	9.26 696	9.67 693	10.63 697	14.54 701	18.62 706	26.98 708	12.68 705	13.53 706	10.78 705	10.37 701	10.15 700	10.66 699	10.99 702	12.64 700	15.61 713	7.73 700	16.87 711	43.01 717	56.14 720	7.86 702

xxxxx1	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

tt_ll	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

ff	15.30 701	9.78 697	10.23 698	20.34 704	19.47 704	17.10 700	23.00 701	10.36 700	11.04 698	9.25 698	9.66 695	10.74 701	10.66 699	10.60 699	13.72 705	8.14 703	9.35 706	31.88 716	44.61 718	12.63 702	13.46 703

DPSM_ROB	11.46 699	9.79 700	10.18 696	11.11 698	11.31 699	19.08 707	27.38 709	13.42 706	14.23 707	10.34 703	11.13 704	10.97 704	11.33 705	11.89 705	13.49 703	6.74 701	8.19 703	6.00 701	7.05 700	7.74 699	7.76 700

DPSM	11.46 699	9.79 700	10.18 696	11.11 698	11.31 699	19.08 707	27.38 709	13.42 706	14.23 707	10.34 703	11.13 704	10.97 704	11.33 705	11.89 705	13.49 703	6.74 701	8.19 703	6.00 701	7.05 700	7.74 699	7.76 700

BEATNet-Init1	4.91 687	3.27 687	14.39 703	0.69 655	0.65 659	10.19 696	3.83 693	5.04 692	5.11 690	8.73 697	8.52 694	13.95 706	7.66 695	7.79 696	5.79 692	0.32 640	0.34 641	0.34 643	0.38 650	0.64 656	0.64 661

HaxPig	17.72 706	20.23 715	19.76 705	16.55 702	16.52 702	9.46 694	9.42 695	14.48 708	13.31 701	18.59 708	18.67 707	17.39 707	16.68 708	17.07 708	16.43 708	21.99 716	20.86 716	22.28 712	21.55 713	21.30 713	21.88 717

PML	15.86 704	13.12 704	7.07 688	5.22 690	7.66 692	32.93 711	64.30 720	5.37 693	10.12 697	25.87 719	67.29 720	20.25 708	13.20 707	10.09 698	6.81 696	5.94 698	2.00 692	6.03 703	2.18 692	9.13 701	2.62 691

MEDIAN_ROB	21.20 707	24.56 716	23.42 715	19.57 703	19.62 707	13.29 697	11.21 697	18.04 709	17.02 709	22.07 718	21.92 708	20.84 709	20.24 709	21.02 709	19.68 709	25.59 717	24.08 717	26.20 714	25.19 715	25.31 714	25.19 718

Hybrid-DGEV	23.11 712	19.81 713	20.81 713	22.43 708	22.74 710	38.45 717	55.25 719	27.21 719	28.95 719	20.63 712	22.37 713	22.03 710	22.89 715	23.96 715	27.14 711	13.54 710	16.46 710	12.09 707	14.23 709	15.57 706	15.57 707

RAFT-FEzeroshot	23.04 708	19.71 710	20.25 706	22.47 710	22.80 711	38.32 712	55.23 716	26.95 713	28.70 714	20.66 713	22.23 710	22.07 711	22.86 711	23.85 711	27.17 713	13.53 707	16.47 711	12.08 704	14.22 707	15.58 708	15.60 709

RAFT-FE	23.04 708	19.71 710	20.25 706	22.47 710	22.80 711	38.32 712	55.23 716	26.95 713	28.70 714	20.66 713	22.23 710	22.07 711	22.86 711	23.85 711	27.17 713	13.53 707	16.47 711	12.08 704	14.22 707	15.58 708	15.60 709

FlowAnything	23.08 711	19.70 709	20.48 711	22.45 709	22.73 708	38.34 714	55.18 714	27.00 716	28.79 717	20.83 717	22.42 715	22.10 713	22.83 710	23.85 711	27.23 717	13.53 707	16.54 714	12.10 709	14.29 710	15.59 710	15.58 708

Selective-RAFT-Error	23.11 712	19.77 712	20.60 712	22.49 712	22.80 711	38.46 718	55.19 715	27.13 718	28.90 718	20.73 716	22.38 714	22.11 714	22.91 716	23.94 714	27.18 716	13.54 710	16.57 715	12.09 707	14.21 705	15.61 711	15.65 712

CasAABBNet	23.04 708	19.69 708	20.32 708	22.42 707	22.73 708	38.35 715	55.23 716	26.99 715	28.74 716	20.67 715	22.28 712	22.11 714	22.86 711	23.84 710	27.17 713	13.52 706	16.47 711	12.08 704	14.21 705	15.57 706	15.60 709

LSM0	24.21 714	19.88 714	22.33 714	24.42 713	40.13 719	38.41 716	54.99 713	27.05 717	28.61 713	20.59 711	22.00 709	22.29 716	22.86 711	24.12 716	27.16 712	13.59 712	16.33 709	12.13 710	14.08 704	15.72 712	17.53 714

AVERAGE_ROB	25.43 715	29.01 717	27.22 716	24.60 714	24.16 716	17.78 703	12.87 698	22.39 712	21.40 712	26.72 720	26.08 718	25.18 717	24.52 719	25.07 717	23.57 710	29.94 718	28.36 718	30.60 715	29.57 716	29.83 715	29.66 719

RSGM-EC	29.37 716	17.55 706	9.85 694	35.22 715	33.16 717	26.01 709	45.63 711	20.07 710	17.60 710	18.98 709	23.47 716	30.02 718	23.62 717	41.06 718	44.49 719	58.94 719	34.33 719	32.95 719	20.18 711	33.70 716	20.62 715

acva	29.37 716	17.55 706	9.85 694	35.22 715	33.16 717	26.01 709	45.63 711	20.07 710	17.60 710	18.98 709	23.47 716	30.02 718	23.62 717	41.06 718	44.49 719	58.94 719	34.33 719	32.95 719	20.18 711	33.70 716	20.62 715

Selective-IGEV-i16pa	31.25 718	41.63 718	4.08 679	0.51 644	0.38 627	97.61 720	0.73 656	61.16 721	60.81 720	17.49 707	65.92 719	39.64 720	53.28 720	107.35 721	27.39 718	20.46 715	3.81 695	4.39 696	1.97 691	0.41 643	16.06 713

test_example2	100.95 719	107.33 719	67.16 718	98.17 717	106.88 720	89.44 719	101.34 721	37.23 720	97.88 721	129.56 721	131.26 721	65.41 721	67.34 721	91.22 720	79.29 721	143.32 721	199.32 721	81.12 721	102.17 721	121.89 721	101.70 720

ccccc		256.25 720		351.50 720	361.31 721	144.22 721		153.19 722		152.98 722		161.94 722		268.06 722		387.64 722	346.97 722	244.11 722	219.32 722	413.57 722

Low-res two-view benchmark